The statistics for the Gaussian noise mixed with impulsive noise are modelled. The denoising algorithm called amplitude-limited sample average filter is derived, which is optimal in terms of minimizing mean square errors under the assumption that contaminating noise is heavy-tailed Gaussian distributed. Its performance is shown to be excellent when image is corrupted mainly with Gaussian noise. However, it shows visually grainy output as the amount of impulsive noise increases. In order to overcome such problems, it is combined with the myriad filter to propose an amplitude-limited myriad filter. Simulation shows it effectively removes both Gaussian and impulsive noise, not blurring edges severey.
본 연구에서는 Slotted flap을 장착한 WIG선(Wing In Ground effect ship)에서 발생하는 진동을 최소화하기 위해 WIG선의 공력특성을 수치적으로 분석하고 그에 따라 플랩 형상에 대하여 최적화를 진행하였다. 주 익형에 대한 형상은 NACA 4412로 고정한 상태에서 플랩의 각도와 x, y좌표를 설계변수로 설정하였으며, 그에 따라 설정한 평균 $C_L$값을 유지하면서 진동의 진폭 크기가 작아지도록 제한 조건 및 목적 함수를 설정하였다. 최적화된 익형에서 플랩과 주 익형 사이에서 분출되는 유체는 코안다 효과의 영향을 받아 플랩 윗부분을 타고 흐른다. 이로 인해 진동에 결정적인 영향을 미치는 박리영역이 억제되었으며, 진동이 최소화 되었다. 결론적으로 플랩의 최적화를 통하여 기본 설계 익형에서 89%의 진동이 저감되는 것과 동시에 Lift/Drag 96.2로 기본 설계 익형에 비해 4.1배 향상되었다.
산업용 설비의 결함을 예측하기 위해 기기에 탑재된 다양한 센서의 시계열 데이터를 이용한 결함 진단 연구가 확대되고 있다. 센서의 시계열 데이터는 값의 특성이 명확하지 않을 경우, 특징 추출이 제한적이지만, 주파수 영역으로 변환하면 진폭, 피크 주파수 등 데이터의 정보를 다각도로 담고 있어 특성을 추출하는 데에 이점이 있다. 따라서, 본 논문은 FFT(Fast Fourier Transform) 기법을 이용해 분해된 데이터를 조합하여 학습에 적용하는 선택적 FFT 기법을 제안한다. 제안 기법은 협동 로봇의 진동 신호를 이용한 결함 진단에 적용하였으며, 기존 결함 진단 정확도 대비 최대 41.81% 향상된 성능을 보였다.
본 논문에서는 기존의 CMA 블라인드 적응 등화기의 통신 채널 역모델링 성능을 개선시킬 수 있는 Constellation Matching 기법을 적용한 개선된 CMA 블라인드 적응 알고리즘에 대한 것이다. 무선 이동 채널과 같은 대역 제한 채널에서 발생되는 찌그러짐에 의한 부호간 간섭 영향을 줄이기 위하여 사용되던 기존의 CMA 블라인드 적응 등화기에서는 진폭 찌그러짐을 보상하는 반면 개선된 적응 알고리즘에서는 부가적인 신호 constellation matching (CM) 오차항을 포함하는 비용 함수를 적용하여 등화기 출력에서 진폭과 위상 찌그러짐을 최소화하도록 동작한다. 개선 알고리즘의 역모델링의 성능을 평가하기위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 잔여 부호간 간섭양과 복원된 신호의 constellation 을 기존 방식과 비교하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 방식이 기존 방식보다 정상 상태에서 안정된 잔여 부호간 간섭양을 얻을 수 있었지만 수렴 속도에서 초기의 적응 과정에서 늦어짐을 확인하였다.
본 연구의 목적은 PCM/FM 전송시스템에서 RF 대역제한을 위해 사용되는 가변 컷오프 선형위상 특성을 갖는 pre-modulation 필터를 설계, 시뮬레이션을 수행하며 이를 바탕으로 하드웨어를 구현하고 검증하는데 있다. 이러한 가변 컷오프 주파수 특성의 필터는 디지털 FIR 필터, DAC 시스템 및 가변 2차 LPF의 필터 블록으로 구성되며 각 스테이지별 진폭 주파수 응답 분석을 통해서 얻어진 진폭 감쇄 요구조건에 따라서 각 스테이지별로 설계되고 시뮬레이션이 수행된다. 수행된 결과에 따라서 하드웨어로 구현하였으며 제작이 완료된 가변 컷오프 필터의 보간을 위한 아날로그 변환부인 DAC 시스템과 가변 2차 LPF에 대해서는 시뮬레이션 과정에서 예상한 결과치와 일치하는지에 대한 검증과정이 필수적이며 이를 위해서 톤 발생기를 이용한 검증 방안을 제시한다. 검증 결과로부터 보다 정확한 주파수 응답 특성을 위해서 교정 작업을 수행하였다.
본 논문은 다중 경로 페이딩과 대역폭 제한 특성을 갖는 채널에서 부호간 간섭을 제거시킬 수 있는 CMA 적응 등화기에서 위상 보상이 가능한 I-CMA (Improved-CMA) 알고리즘에 관한 것이다. 기존 CMA 알고리즘의 오차신호를 얻기 위한 비용 함수를 개량하여 진폭과 위상의 동시 제거가 가능토록 새로운 비용 함수가 제안되며 이의 성능을 컴퓨터 시뮬레이션 확인하였다. 알고리즘의 단순성과 등화 후 위상 보상을 위한 별도의 PLL을 제거할 수 있는 장점을 가지며, 이를 위해 수신측에서의 등화기 출력 신호인 복원된 신호 성상도, 수렴 성능을 나타내는 성능 지수인 잔류 isi 및 MD (Maximum Distortion) 특성 곡선과 채널과 등화기의 종합 주파수 특성을 사용하였다. 시뮬레이션 결과 I-CMA가 복원 성상도에서 진폭과 위상 보상 능력이 CMA보다 우월하였지만, 수렴 시간에서는 동시 위상 보상으로 인하여 CMA보다 늦어짐을 알 수 있었다.
본 논문에서는 멀티베이스라인 인터페로미터 방향 탐지 시스템에서 진폭 및 위상 부정합 오차를 보정할 수 있는 공분산행렬 기반 자체 교정 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 비용함수를 정의한 후 제한 조건을 갖는 비선형 최소화 방법으로서, 공간 섹터를 이용하여 부정합 오차를 획기적으로 교정하는 알고리즘이다. 다만 공간 섹터를 선정하기 위하여 초기 추정각을 요구하는 단점이 있으나, 이는 일반적인 비선형 최소화 문제의 공통적인 단점이다. 적절한 공간 섹터 간격을 선정하여 시뮬레이션한 결과, 제안된 방법이 기존 인터페로미터 방식보다 표본바이어스, 표본표준편차, 평균제곱오차면에서 획기적으로 우수한 통계적 성능을 보여주었다. 더구나 섹터 간격이 도래각과 $5^{\circ}$ 이내일 경우에, 30 dB의 진폭 부정합 및 $50^{\circ}$ 이상 큰 값의 위상 부정합이 발생하는 경우에도 획기적인 보정 능력을 보여주었으며, 신호대 잡음비에도 덜 민감한 특징을 나타내었다.
액체 표면을 전극으로 하는 플라즈마 방전은 생물학적 살균, 분해 처리 등에 필요한 UV 및 화학적 활성종의 생성에 유리하여 널리 활용되고 있다. 하지만 그 특성 등에 관한 연구는 액체막의 유동 및 기하학적 구조 상 진단의 제한으로 인하여 아직 미비한 상태이다. 전해질 내 방전은 전극 표면의 기포 막 에 인가되고 그 두께에 따라 변한다. 따라서 본 연구에서는 액상 전해질의 인가 전압 및 점성도를 독립적으로 조절하여 기포 막 크기와 인가 전력간의 관계와 이에 따른 전해질 내 플라즈마의 특성이 음극 글로우 방전임을 밝혔다. 실험에서는 전기 전도도 1.6-3.2 S/m의 NaCl 수용액 전해질에 양극성 전극을 삽입하고 350 kHz의 전압을 인가하여 플라즈마를 발생하였다. 인가된 전압은 230 - 280 V이며 전해질의 점성도는 젤라틴을 첨가하여 1E-4-1.1 kg/m${\times}$sec로 조절하였다. 기포 막의 두께 및 변화는 고속카메라를 통하여 관측하였으며 인가되는 전압 및 전류는 고전압 프로브와 전류 프로브를 통하여 관찰하였다. 기포 막은 전극표면에서 막 비등을 통하여 발생됨을 밝혔다. 인가 전력과 손실 열에너지간의 비율에 따라 기포막은 수축과 확장의 진동을 반복하였으며 전기 유체적 모델을 통하여 기포 막의 동적 거동에 따른 플라즈마에 인가된 전력의 변화를 정량적으로 분석할 수 있었다. 기포 막의 평균적인 두께는 인가 전압과 비례하여 약 $150\;{\mu}m$에서 $200\;{\mu}m$로 증가하였으며 진폭은 점성의 증가 시 약 $50\;{\mu}m$에서 $20\;{\mu}m$로 감소하였다. 순간적인 플라즈마 인가 전력은 평균적인 두께에 따른 평균적인 두께에 대해서는 15 - 20 W의 변화를 보였으나 진폭의 감소 시 17 - 70 W의 보다 큰 폭으로 증가하였다. 이를 통하여 점성도가 큰 조건에서 기포 막의 확장이 억제되어 방전이 유지됨을 알 수 있었다.
최근 국내·외에서는 재래식 소류사량 채집기를 이용한 직접계측방법의 한계를 보완하기 위해 음향센서(하이드로폰)를 활용하여 소류사가 이동할 때 발생하는 충돌음 신호로부터 소류사량을 간접적으로 추정하는 방법이 개발 검토되고 있다. 이러한 방법은 하이드로폰에 계측된 음향신호의 특성 중 음향 펄스 수와 소류사량의 상관성을 해명하는 연구가 주를 이루고 있다. 그러나 기존의 펄스 카운트 알고리즘은 원시신호에 대한 불충분한 노이즈 필터링 작업과 음향특성 중 진폭만을 고려하여 임계치를 설정하였기 때문에 운송되는 소류사량이 많을 경우 신호 파형의 중첩으로 인한 펄스 수의 과소평가, 감지 가능한 상한 입자 크기가 제한되는 등의 결점을 가지고 있다. 또한 대다수의 연구가 소류사량의 총량과 시계열적인 변화를 추정하는데 주안점을 두고 있어 소류사량의 입도분포를 추정하기 위한 연구사례는 매우 부족한 실정에 있다. 따라서 본 연구에서는 위와 같은 한계를 극복하기 위해 다양한 입경과 유속 조건을 고려한 단독입자 공급 실험을 통해 하이드로폰에서 계측되는 소류사 입경별 충돌음의 진폭과 특정 주파수대역을 기준으로 음향특성치를 효과적으로 필터링 할 수 있는 개선된 Band-Passs Method 방법을 제안하였다. 제안된 방법의 검증을 위해 기존의 음향신호 필터링 방법(증폭 채널 방법, 임계치 설정 방법)과 비교·분석을 수행한 결과 제안한 방법이 기존의 필터링 방법보다 높은 소류사량 추정률을 보이는 것으로 나타났다. 아울러 단일입경 연속공급 실험을 수행하여 입경별 소류사량 추정관계식을 산출하고 혼합입경의 입도분포 추정 가능성을 확인하였다. 연구수행의 최종단계로 혼합입경 소류사량 추정이 가능한 입경별 통합 소류사량 추정 알고리즘을 개발하고 실측 소류사량과의 비교·분석을 통해 알고리즘의 소류사량 추정 정밀도를 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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