본 논문에서는 VCO 이득(Kvco) 변화가 작은 현대 무선 통신 시스템의 핵심 구성 요소 중 하나인 전압 제어 발진기(VCO)의 설계를 제시하였다. 기존의 큰 Kvco 변화를 보상하기 위해 병렬 커패시터 뱅크 어레이가 있는 기존 LC-탱크에 직렬 배랙터 뱅크가 추가되었다. 또한 넓은 튜닝 범위를 유지하면서 우수한 위상 잡음 성능을 달성하기 위해 혼합 거친/미세 튜닝 방식(직렬 배랙터 어레이 및 병렬 커패시터 어레이)이 선택되었다. 스위치드 배랙터 어레이 뱅크는 추가 디지털 회로 없이 스위치드 커패시터 어레이에 대해 동일한 디지털 코드에 의해 제어됩니다. 1.2V의 낮은 전압에서 사용하기 위해 본 논문에서 제안된 전류 참조 회로는 공통 게이트를 보다 안전하게 제거한 안전성을 위해 전류 참조 회로를 사용하였다. TSMC 0.13 ㎛ CMOS RF 기술로 구현된 제안된 VCO는 9.6% 미만의 Kvco(VCO 이득) 변화로 4.4GHz에서 5.3GHz로 조정할 수 있다. 1.2V 공급에서 3.1mA를 소비하는 동안 VCO는 5.3GHz의 반송파에서 오프셋 1MHz에서 -120dBc/Hz 위상 잡음을 갖을 수 있었다.
This paper introduces a novel denoising algorithm for the partial-discharge(PD) signals from power apparatuses. The developed algorithm includes three kinds of specific denoising sub-algorithms. The first sub-algorithm uses the fuzzy logic which classifies the noise types in the magnitude versus phase PD pattern. This sub-algorithm is especially effective in the rejection of the noise with high and constant magnitude. The second one is the method simply removing the pulses in the phase sections below the threshold count in the count versus phase pattern. This method is effective in removing the occasional high level noise pulses. The last denoising sub-algorithm uses the grouping characteristics of PD pulses in the 3D plot of the magnitude versus phase versus cycle. This special technique can remove the periodical noise pulses with varying magnitudes, which are very difficult to be removed by other denoising methods. Each of the sub-algorithm has different characteristic and shows different quality of the noise rejection. On that account, a parameter which numerically expresses the noise possessing degree of signal, is defined and evaluated. Using the parameter and above three sub-algorithms, an adaptive complex noise rejection algorithm for the on-line PD diagnosis system is developed. Proposed algorithm shows good performances in the various real PD signals measured from the power apparatuses in the Korean plants.
기능적 자기 공명영상(functional magnetic resonance imaging;fMRI)의 발전은 뇌 기능의 매핑, 휴식 상태에서 뇌 네트워크의 이해에 상당한 기여를 하였다. 본 논문은 알츠하이머의 진행상태를 분류하기 위해 CNN-LSTM 기반의 분류 모델을 제안한다. 첫 번째로 특징 추출 이전 fMRI 데이터에서 잡음을 제거하기 위해 4단계의 전처리를 수행한다. 두 번째, 전처리가 끝나면 U-Net 구조를 활용하여 공간적 특징을 추출한다. 세 번째, 추출된 공간적 특징은 LSTM을 활용하여 시간적 특징을 추출하여 최종적으로 분류하는 과정을 거친다. 실험은 데이터의 시간차원을 조절하여 진행하였다. 5-fold 교차 검증을 사용하여 평균 96.4%의 정확도를 달성하였고 이러한 결과는 제안된 방법이 fMRI 데이터를 분석하여 알츠하이머의 진행을 식별하는데 높은 잠재력을 가지고 있음을 보여준다.
수동 소나 시스템에서는 신호대 잡음비의 향상, 표적의 방위 탐지 및 위치 데이터 산출, 간섭신호 제거 등을 위하여 지향성 빔을 만들어 사용한다. 주변환경이 복잡한 해양에서 저소음의 표적을 원거리에서 탐지하기 위해서는 지향성 빔의 특성을 향상시킬 필요가 있다. 본 논문에서는 선형으로 배열된 센서에서 각 센서 쌍들의 상호상관 행렬을 이용한 SCCBF (Spatial Cross Correlation Beamforming) 알고리즘을 제안하였다. 이상적인 조건하에서 제안된 SCCBF는 기존의 CBF (Conventional Beamforming)에 비해 배열 이득이 3 dB 이상 향상되고 표적의 탐지 방위 정확도를 나타내는 빔 폭이 CBF보다 0.5배 정도가 됨을 이론적으로 검증하고, 시뮬레이션을 통하여 이를 입증하였다. 또한 제안된 알고리즘을 적용한 선배열 수동 소나 시스템의 해상 시험 결과를 제시하였다.
본 논문에서는 OFDM 시스템에서 단위 임펄스 신호 열을 이용한 채널 추정 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 채널의 응답을 구하기 위하여 시간영역에서 한 개의 OFDM 심볼 구간을 4개의 동일 간격으로 나누고, 각 구간에서 단위 임펄스 신호가 나오도록 훈련신호를 설계하였다. 송신단에서 발생시킨 단위 임펄스 신호들은 한 OFDM 심볼 동안에 전송된다. 수신단에서는 각 구간별 임펄스 응답 신호를 모두 더한 후 평균을 취한다. 평균된 임펄스 응답에서 채널의 최대 응답 길이 이후의 데이터는 잡음 신호이므로 zero padding을 하여 제거하고 FFT를 수행하여 채널의 주파수 응답을 추정한다. 제안된 채널 추정방법을 이용한 OFDM 시스템의 BER성능은 IEEE802.11a에서 사용하는 긴 훈련신호(long preamble)를 이용한 기존의 채널 추정 방법에 비해 약 3dB 성능 향상을 보인다.
수중음향에서 시역전 처리는 잔향음 제거 및 표적반향음 향상, 수중감시, 수중통신 등 다양한 분야에서 응용되고 있다. 특히, 근래에 활발히 연구되는 수중통신에서 시역전 처리를 이용해 신호를 시-공간적으로 집속함으로써 신호 대 잡음 비를 증가시켜 전송거리를 높임과 동시에 비트 오차율을 상당히 개선하였다. 본 논문에서는 시역전 처리에서의 센서 배열 최적화에 대한 두 가지 이슈를 다루었다. 먼저, 다양한 해양환경에서의 센서 배열에 대한 최적 센서 수에 대해 연구하였다. 두번째는 주어진 센서 수에 대해 최적의 센서 배치를 결정하는 알고리즘을 개발하였다. 센서 배열 최적화 알고리즘을 집속점과 관심영역에서 음향에너지 대비를 최대화시키는 센서 위치와 수를 목적함수로 하는 유전알고리즘을 기초로 하여 구체화하였다. 또한, 시역전과 신호처리 과정이 동일한 원리로 수행되는 정합장 처리를 이용하여 모의실험 결과에 대한 타당성을 실제 해양 실험데이터를 통해 검증 하였다. 최적화의 결과로 집속점에서 음향에너지가 기존의 센서배치 보다 최대 3 dB정도 향상되는 것을 확인하였다.
바닥에서 생성되는 난류는 순간적으로 강한 모멘텀을 바닥에 전달함과 동시에 바닥에 있는 입자를 움직이게 한다. 경계층 내 난류 운동에 대한 분석은 다양한 유사 이송 문제를 이해하기 위해 필수적이며 이에 따라 많은 선행 연구들은 실험실 실험을 통해 해당 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 선행 연구에서 사용하지 못했던 진보된 실험 방법을 활용하여 바닥 경계층 내의 난류 운동에 대해 확인하고 해당 운동에 의해 관성 입자의 움직임이 어떻게 발생하는지에 대하여 물리적으로 설명하고자 한다. 다양한 흐름 조건에서 3가지의 입경 크기를 가지는 모래 입자를 가지고 실험을 수행하였으며, 실험 조건별 고해상도 유속장 및 관성 입자의 움직임은 3차원 입자 영상 유속계 (Particle Image Velocimetry; 이하 PIV)와 입자 추적 유속계 (Particle Tracking Velocimetry; 이하 PTV)를 동시에 적용하여 파악하였다. 취득된 3차원 유속장과 입자 궤적을 기반으로 실험 조건별 흐름 및 입자 거동 특성에 대해 분석하였으며, 관성 입자의 움직임을 발생시키는 3차원 난류 운동은 측정된 유속장에서 산정한 Q-criterion 값을 기반으로 도식화하였다. 측정값 내에는 난류 운동에 대한 정보와 더불어 잡음이 포함되어 있으므로 이를 제거하고자 적합 직교 분해 (Proper Orthogonal Decomposition; 이하 POD) 방법을 적용하였다. 그리고 POD로 추출한 유속장을 통해 바닥면 부근에 존재하는 헤어핀 와류 운동 혹은 와류 묶음과 같은 난류 고유 구조를 파악하였다. 해당 와류 운동들의 3차원 난류 특성을 확인하고자 비등방성 불변 지도(anisotropy invariant map)를 활용하였으며 경계층 내부에서 난류의 형태가 흐름 방향으로 늘어진 럭비공 형태임을 확인하였다. 마지막으로, 입자의 움직임을 발생시키는 난류 이벤트를 결정하고자 사방구 분석 (Quadrant analysis) 기법을 적용하였으며 흐름 조건별로 입자를 움직이게 하는 난류 이벤트는 달라짐을 확인하였다.
음원 추적은 지능형 CCTV, 화상회의시스템, 음성 명령 인식 등에서 널리 활용되고 있다. 본 논문에서는 스마트강의시스템에 적합한 천정 부착형 직교배열 마이크로 음성 신호의 도착 시간차인 TDoA(Time Difference of Arrival)를 이용하는 실시간 음원추적 기법을 제안한다. TDoA를 위한 점 음원과 평행음원 모델을 분석하고, 3개의 선형배열마이크를 이용하여 상호 상관 방안을 제안하였다. 또한 직교축에 십자 배열된 5개의 마이크를 사용하여 전방위(omni-direction)에서 음원 추적이 가능함을 보였다. 무음구간을 제거하기 위하여 수신 에너지를 이용하였으며 상호상관을 부호로 연산하여 계산량을 줄이고 추정 결과에 미디언 필터(Median Filter)를 적용하여 안정도를 높였다. 제안된 시스템은 고속 MCU인 TMS320F379D와 MEMs마이크 모듈로 구현하여, 방향 검출 성능이 백색잡음이나 음악 등에 대해서는 0.5도, 음성에 대해서는 6.5도의 정밀도를 보였다.
본 연구에서는 뇌파 신호를 측정할 수 있는 고정밀도의 뇌파측정시스템을 제작하였다. 전치증폭기는 분리증폭기의 방식으로 잡음제거 능력을 향상하였으며, 높은 사용자 안전도를 갖도록 제작하였다. 제작된 뇌파측정시스템은 주파수 대역별로 알파, 베타, 세타로 자동으로 분류될 수 있도록 A/D 변환하였다. 변환된 데이터는 DSP를 이용하여 실시간으로 FFT처리를 하였다. 실험은 현재 병력이 없고 건강 상태가 양호한 만 20세에서 26세까지의 학생을 대상으로 실시하였다. 외부의 물리적인 자극이 뇌파에 미치는 영향을 조사하기 위하여, 현재 시판되고 있는 뇌파 자극기인 MS제품을 이용하여 시각과 청각의 두 상태로 외부자극을 주고, 그 반응을 측정하여 비교하였다. 피검자의 감성평가 측정결과 본 연구에서 제작한 뇌파측정기가 유효함을 확인하였으며, 심리적인 상태변화를 조사할 수 있었다.
본 논문에서는 링 공진특성을 이용하여 사이드밴드 억압비가 향상된 링 공진기형 필터를 제안하고 구현하였다. 이 링 공진 특성은 직선 전송선로와 링 전송선로의 일부 결합효과로 인하여 발생되며, 이 결합효과는 신호의 전달특성에 중요한 영향을 미친다. 또한, 링의 반지름을 조절하여 가변적으로 채널 선택이 가능하다. 본 논문에서는 기존의 링 여파기 하단에 링 전송선로를 추가함으로써 대역통과 특성이 조절되는 링 공진 여파기를 구현할 수 있었다. 필터 소자측정 결과, 중심주파수가 약 4 GHz에서 추가 삽입손실 없이 대역폭을 조절할 수 있었다. 출력된 대역통과 특성의 양쪽 사이드밴드에 나타난 미세한 잡음을 추가된 링을 통해 제거시킴으로써, 신호의 진폭억압비를 향상시킬 수 있었고, 필터 시스템의 성능을 결정하는 Qe는 82였으며, 기존 필터보다 105% 향상시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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