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NDWI를 활용한 한반도 지역의 산림 캐노피에 대한 water stress 평가 (A water stress evaluation over forest canopy using NDWI in Korean peninsula)

  • 성노훈;서민지;이경상;이창석;김현지;최성원;한경수
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제31권2호
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    • pp.77-83
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    • 2015
  • 잎의 수분 함유량은 식물의 건강상태를 나타내는 중요한 척도 중 하나로써, 이를 원격탐사를 활용 하여 모니터링 하는 것은 산림관리에 있어서 매우 중요하다. 본 연구에서는 식생 캐노피의 수분량을 연구하는데 유용한 지수인 Normalized Difference Water Index (NDWI)를 이용하여 한반도 산림의 water stress 정도를 알아보고자 한다. SPOT/VEGETATION S10 채널자료를 1999년부터 2013년까지 취득하여 NDWI 를 산출하였고, 데이터의 노이즈를 제거하기 위하여 단순이동평균, NDWI의 시간적 변화를 파악하기 위하 여standardized anomaly를 수행했으며, 직관적인 모니터링을 위해 NDWI anomaly를 등급화 하였다. 또한 피해면적 150 ha 이상의 대형 산불과 비교 검증을 통해, 산림 캐노피의 water stress 평가 인자로서 NDWI의 적합성을 파악하였다. 그 결과 연구 기간 중 대형 산불은 총 24회 발생하였으며 모든 발생 지점 및 인접 지역에서 음의 anomaly가 나타났다. 특히 NDWI anomaly의 등급이 'high'일 경우 대형 산불이 빈번하게 발생하는 것을 확인하였다.

저전력 무선 센서 네트워크를 위한 RS 코드의 성능 분석 (Performance Analysis of RS codes for Low Power Wireless Sensor Networks)

  • 정경권;최우승
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제15권4호
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    • pp.83-90
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    • 2010
  • 무선센서네트워크에서는센서노드로부터전송된데이터는채널의노이즈등의요인으로 오류가 일어나기 쉽다. 센서 네트워크는 엄격한 에너지 제안이 있기 때문에 에너지가 효율적인 오류 정정 방법을 사용하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 낮은 전송 전력으로 전송한 데이터를 RS 코드를 적용하는 방식을 제안하고, 시뮬레이션과 실험을 수행한다. RS 코드는 데이터에 추가한 리던던시로 동작한다. 인코드 데이터는 저장되거나 전송될 수 있다. 오류가 발생했을 때 인코드된 데이터는 복원된다. 추가된 리던던시는 디코더에서 수신된 데이터에서 오류가 있는 부분을 감지하고 정정하는 데에 사용된다. RS 코드가 정정할 수 있는 오류의 수는 추가되는 리던던시에 의해 결정된다. 실험 결과 저전력 통신에서의 높은 안정성을 확인하였다. 1분마다 32바이트를 전송할 경우 RS(15,13)은 173.7일, RS(31,27)은 169.1일, RS(63,57)은 163.9일, RS(127,115)는 150.7일, RS(255,239)는 149.7일의 수명을 예측할 수 있었다. 패킷 수신 확률(PRR) 실험에 RS(255,239)를 적용하여 약 3m 전송거리가 증가함을 확인하였다.

스미스 차트를 이용한 구리 인터커텍트의 비파괴적 부식도 평가 (Nondestructive Quantification of Corrosion in Cu Interconnects Using Smith Charts)

  • 강민규;김남경;남현우;강태엽
    • 마이크로전자및패키징학회지
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    • 제31권2호
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    • pp.28-35
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    • 2024
  • 전자패키지 내부의 부식이 시스템 성능 및 신뢰성에 큰 영향을 미치고 있어, 시스템 건전성 관리를 위해 부식에 대한 비파괴적 진단 기법의 필요성이 커지고 있다. 본 연구에서는 복소 임피던스의 크기와 위상을 통합적으로 시각화하는 도구인 스미스 차트를 활용하여, 구리 인터커넥트의 부식을 비파괴적으로 평가하는 방법을 제시하고자 한다. 실험을 위해 구리 전송선을 모사한 시편을 제작하고, MIL-STD-810G 기준 온습도 사이클에 노출시켜 시편에 부식을 인가하였다. R 채널 기반 색변화로 시편의 부식도를 정량적으로 평가하고 레이블링 하였다. 부식의 성장에 따라 시편의 S-파라미터와 스미스 차트를 측정한 결과, 5 단계의 부식도에 따라 유의미한 패턴의 변화가 관찰되어, 스미스 차트가 부식도 평가에 효과적인 도구임을 확인하였다. 더 나아가 데이터 증강을 통해 다양한 부식도를 갖는 4,444개의 스미스 차트를 확보하여, 스미스 차트를 입력 받아 구리 인터커넥트의 부식 단계를 출력하는 인공지능 모델을 학습시켰다. 이미지 분류에 특화된 CNN 및 Transfomrer 모델을 적용한 결과, ConvNeXt 모델이 정확도 89.4%로 가장 높은 부식 진단 성능을 보였다. 스미스 차트를 이용하여 전자패키지 내부 부식을 진단할 경우, 전자신호를 이용하는 비파괴적 평가를 수행할 수 있다. 또한. 신호 크기와 위상 정보를 통합적으로 시각화 하여 직관적이며 노이즈에 강건한 진단이 가능할 것으로 기대한다.