가입자 Loop 대다수를 차지하는 동선케이블을 이용한 고속데이터서비스가 증가 발전하고 있는데 가입자선로에서 전송속도에 영향을 미치는 요소는 여러 종류가 있지만 전송로상에서 낙뢰, 전력유도 등 외부 전자기적 환경에 의해 통신회선에 잡음이 발생하고 이리한 잡음은 고속데이터서비스의 전송속도 및 전송품질에 영향을 미치게 된다. 된 연구에서는 가입자 통신회선에서 나타나는 잡음특성을 분석하고, 이를 기반으로 ADSL서비스의 전송품질에 가장 광범위하게 영향을 미치는 잡음을 가입자선로에 주입하여 케이블 거리별 전송속도를 측정하고 전송속도와의 관계를 분석하였다.
의료용으로 사용되는 새로운 개념의 환자감시용 센서 매트와 그 신호처리방식을 제시하였다. 제시된 센서 매트와 플라스틱 광섬유를 교차시켜 배치한 구조를 갖는 내부 센서층을 갖는 구조로 제작하였다. 플라스틱 광섬유의 대구경 특성을 이용하여 불필요한 외부환경 요인에 의하여 발생되는 잡음요소들을 평균화하여 신호성분만을 통과시키는 대역통과필터를 구현하였다. 센서 출력단에 신호처리부를 부가하여 추가로 불필요한 성분들을 제거하여 잡음제거 능력을 향상시켰고 지능형 알고리즘을 사용하여 신뢰성 있는 환자호흡감지방식을 구현하였다. 신호와 주변잡음 모두에게 고감도를 보이는 기존의 기계적인 방식을 사용하는 감지방식과는 달리 본 연구에서 제시된 방식은 신뢰성 있는 호흡 감지가 가능함을 보여주었다.
디지털 영상장비는 4차 산업혁명의 중요한 요소로, 사회의 폭넓은 분야에서 다양한 목적으로 사용되고 있다. 디지털 영상장비의 데이터는 사용 환경 및 처리 과정에서 여러 가지 원인으로 잡음에 노출되며, 이러한 잡음은 장비의 출력과 처리 과정에 영향을 끼치며 오차를 유발하여 신뢰도를 저하한다. 본 논문에서는 채널 전송 과정에서 주로 발생하는 잡음인 임펄스 잡음을 제거하여 효과적으로 영상을 복원하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 잡음판단과 방향성 마스크를 이용한 유효 화소의 탐색으로 영상 복원이 진행되며, 검출된 유효 화소에 따라 구해진 추정치의 비교 분석을 통해 최종 출력을 계산한다. 기존 방법과 제안하는 알고리즘의 비교를 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 성능을 확인하기 위해 PSNR 및 프로파일을 통하여 분석하였다.
목소리는 인간의 의사소통에서 중요한 요소로, 음성인식 모델의 발전은 인공지능의 중요한 성과 중 하나이며 최근 인간의 생활에 다방면으로 사용되고 있다. 음성인식 모델의 활용은 군사분야에서도 피해갈 수 없는 과제이다. 하지만 인공지능 모델의 군사적 활용 이전에 모델의 취약성에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 다국적 음성인식 모델인 Whisper의 군사적 활용 가능성을 알아보기 위해, 전장소음, 잡음, 적대적 공격에 대한 취약성을 평가하였다. 전장소음을 포함하는 실험에서는 Whisper의 성능 저하가 크게 나타났으며, 평균 72.4%의 문자 오류율(CER)을 기록하여 군사적 활용에 어려움이 있는 것으로 나타났다. 또한, 잡음을 포함하는 실험에서는 낮은 강도의 잡음에 대해 Whisper가 강건하였으나, 높은 강도의 잡음에서는 성능이 저하되었고, 적대적 공격 실험에서는 특정 입실론 값에서 취약성이 드러났다. 따라서 Whisper 모델을 군사적 환경에서 사용하기 위해서는 파인튜닝, 적대적 훈련 등을 통해 개선이 필요하다는 것을 시사한다.
현재 에지 검출은 여러 분야에서 사용되고 있으며, 대부분의 영상처리의 전처리 과정 및 영상처리에 있어서 필수불가결한 기술이다. 이에 따라 관련 연구가 끊임없이 진행되어 오고 있다. 이러한 에지는 영상의 물체에 대한 크기, 방향, 위치 등의 중요한 영상 요소를 가지고 있다. 이를 검출하기 위한 여러 방법들이 제안되어 왔으며, 그 중 대표적인 방법은 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian, LoG(Laplacian of Gaussian) 등이 있다. 그러나 이러한 기존의 방법들은 복합잡음이 첨가된 영상에서 에지 검출 특성이 미흡하다. 따라서 본 연구에서는 국부 마스크의 크기와 위치에 따라 요소에 대한 중앙값 및 평균값을 이용한 에지 검출 방법을 제안하였다.
RFID(Radio Frequency Identification) 시스템은 응용 서비스의 비용과 에너지 효율성으로 인해 사물인터넷 기술의 핵심 구성 요소로 각광받고 있다. RFID 기술을 사물인터넷 응용 서비스 분야에서 사용하기 위해서는 RFID 시스템의 리더와 태그 사이의 단순한 인식뿐만 아니라 다양한 정보를 장기간 저장하고 관리할 수 있어야 한다. 그리고 정보를 태그에 읽고 쓰기 위하여 열악한 무선 채널에 강하고 신뢰성 있는 성능 향상 기술이 필요하다. 특히, UHF(Ultra High Frequency) RFID 시스템에서는 다수의 태그가 밀집 환경에서 수동적인 방법으로 통신하기 때문에 개별 태그의 인식률과 전송속도 향상이 필수적이다. 본 논문에서는 임펄스 잡음 환경에서 RFID 시스템의 성능을 분석하기 위하여 Middleton의 A급 임펄스 잡음 모델을 선정하였고 태그에서는 FM0 인코딩과 Miller 인코딩을 적용하여 RFID 시스템의 오율 성능을 분석하였다. Middleton의 A급 임펄스 잡음 채널에서 RFID 시스템의 성능을 분석한 결과, 가우스 잡음 대 임펄스 잡음의 전력비 값과 임펄스 잡음 지수 값이 클수록 가우시안 잡음 채널과 유사함을 알 수 있었다.
본 논문은 상관형 위상비교(correlative interferometer) 방향탐지 장치의 정확도 분석용 시뮬레이터 설계에 대하여 기술하였다. 상관형 위상비교 방향탐지는 잡음에 강인하므로 안테나 설치가 복잡한 항공기나 함정 등에서 많이 사용되며 방향탐지 정확도가 매우 높다. 또한 전파가 특정 방위각에서 입사될 때 잡음이 없는 환경에서 계산한 위상차와 잡음이 있는 실제 환경에서 측정한 위상차를 융합하여 상관계수가 가장 큰 값을 전파의 방위각으로 추정하는 방식이다. 시뮬레이터는 전파의 주파수, 방탐장치 안테나 수, 안테나 좌표, 전파의 송신신호 세기, 수신기의 대역폭, 이득, 플랫폼(platform)의 전파간섭 등을 입력으로 받아서 0-360도 방위각과 0-60도 고각에 대한 방향탐지 정확도를 계산한다. 시뮬레이터는 실제 환경에서 발생할 수 있는 요소를 대부분 반영하였으므로 방향탐지 오차 분석이 0.5도 이하로 정확하고 함정과 항공기의 방탐장치 설계에 잘 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
산업의 발전과 급속한 대도시화는 환경오염이라는 새로운 사회적 이슈를 발생시켰다. 시정(Visual Range)이란 대기의 혼탁도를 나타내는 기상요소로서, 정상적인 시각을 가진 사람이 목표를 식별할 수 있는 최대거리를 의미한다 시정은 대기오염을 판단할 수 있는 척도이며, 항만 및 공항 등에서는 인명 및 재산과 직접적인 관계를 갖고 있어, 최근 시정 측정에 대한 중요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 배경 잡음에 좋은 특성을 가지며, 보디- 정확한 시정 측정을 위하여 905nm 펄스 모드 반도체 레이저 다이오드를 이용한 시정계 센서를 제작하여 실험하였다. (중략)
수중에서 AUV신호나 화상데이터의 정확한 고속 전송 등을 위해 수중 데이터 통신에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 수중 데이터 통신에서 잔향과 배경 잡음 등의 해양 환경 특성을 극복하는 것은 신뢰성 있는 통신 환경을 이룩하는데 중요하다. 특히 해면과 해저로 이루어진 천해 환경에서 해면과 해저 반사파에 의한 영향은 수중 데이터 통신의 성능을 좌우하는 중요한 요소 중의 하나로 알려져 있다. 이러한 환경적 영향을 최소화하여 높은 성능의 통신 환경을 제공하기 위해 다중경로의 영향을 적게 받는 변조방식을 선택하는 것이다. 수중 데이터 통신에서 일반적으로 사용되는 변조방식은 FSK, PSK, DPSK 등이 있다. 본 연구에서는 해면$\cdot$해저로 이루어진 해양 통신 채널에서 세 가지 변조방식의 성능을 수치모의실험을 통하여 비교$\cdot$분석하였다. 수치모의실험에서 해면 해저로 이루어진 천해의 해양 통신 채널은 음원 영상법을 적용하여 구성하였으며 각 변조방식의 성능은 BER(Bit Error Ratio)로 나타내었다.
실시간 VoIP 네트워크는 지연, 지터 그리고 패킷손실과 같은 네트워크 장애요소로 인해 품질저하가 발생한다. 본 논문은 VoIP 음질 향상을 위해 잡음환경에 강인한 음성분류기반의 패킷손실 은닉 알고리즘을 제안한다. 제안된 방식에서는 음성신호로부터 추출된 다양한 특징들을 분석하고 이를 기반으로 획득된 적응적인 문턱값을 사용하여 수신단에 도착한 패킷을 분류한다. 정확한 신호분류 결과는 패킷손실 은닉에 사용된다. 그리고 선형 예측 기반의 손실패킷 은닉은 연속적으로 패킷을 은닉하거나 손실된 패킷복원 시 발생하는 메탈릭 아티펙트를 제거함으로써 고품질의 음성을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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