This paper presents a structure of the searcher using the space diversity in array antenna system operating in the DS/CDMA signal environments. The new technique exploits the fact that the In-phase and Quadrature components of interferers can respectively be viewed as independent Gaussian noise at each antenna element in most practical CDMA (Code Division Multiple Access) signal environments. The proposed PN acquisition scheme is a single dwell serial PN acquisition system consisting of two stage, that is, the searching stage and the verification stage. The searching stage correlates the received signals with the local PN oscilator for obtaining the synchronous energy at the entire uncertainty region. The verification stage compares the searching energy with the optimal threshold, which is pre-designed in the Lock-Detector, and decides whether the acquisition is successful or fail. In this paper, we analyzed the relationship of both diversity order and the mean acquisition time. In general, It is known that the mean acquisition time decreases significantly as the number of antenna elements increases. But, the enhancement of the performance is saturated in terms of PN acquisition scheme. Therefore, to decrease the mean acquisition time, we must design the optimal array antenna system by considering the operating SNR range of the receiver, the detection probability, and the false alarm probability. The performance of the proposed acquisition scheme is analyzed in frequency-selective Rayleigh fading channels. In this paper, the effect of the number of antenna elements on acquisition scheme is considered in terms of the detection probability, false alarm probability. and the mean acquisition time.
수면 중에 부정기적으로 발생하는 인체 이상유형을 모니터링하기 위한 블랙박스 프로그램을 구현하였다. 인체 블랙박스 시스템은 생체 신호를 계측하는 센서와 알람, 전등, 네트워크 카메라와 같은 보조 장치 및 신호를 모니터링 하는 컴퓨터로 구성되어 있다. 신체 이상 증상의 원인을 정확하게 규명하기 위하여 PPG, EOG, EEG, 호흡센서, 온도센서, G-센서 및 마이크로폰과 같은 다양한 센서를 이용하였다. 이상 증상이 발생하면 시스템은 치료에 활용할 수 있는 정보를 제공하기 위해서 환자의 상태를 기록한다. 신체 이상유형을 감지하게 위하여 적절한 센서 위치를 선정한다. 측정 데이터의 유형별 정상 범위에 근거하여, 신체 이상유형을 구별하기 위한 신호 수준을 선정하였다. 이상 신호가 계측되면 전등 및 알람, 네트워크 카메라가 동시에 작동하고, 센서 신호 및 비디오 데이터가 저장된다.
도시의 기반 시설은 국가 또는 도시의 기술적인 발전 정도를 표현하는 지표적인 의미를 가지므로 이들을 효과적으로 관리하고 운영하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 u-City에서 지능적으로 도시의 지하 시설물을 관리하기 위한 상황인식 시스템을 제안하고, 이에 대한 알고리즘 및 프로토타입(prototype)을 개발한다. 제안된 상황인식 시스템의 알고리즘 작성은 USN(ubiquitous sensor network)환경에서 시설물을 관리하고 있는 각종 센서가 이상 신호를 감지하여 알람을 발생시킨 시점부터 상황인식 시스템이 발생한 알람의 원인을 찾아낸 후 그 결과를 도시공간정보 통합 플랫폼과 주변의 모듈에 전송해 주는 시점까지이다. 그리고 이 알고리즘을 기반으로 동작하는 상황인식 시스템의 프로토타입을 구현한 후 단위 테스트를 수행하여 구현된 프로토타입의 유효성을 검증하였다. 본 논문에서 구현된 지하시설물의 관리를 위한 알고리즘과 프로토타입은 검증 및 수정 작업을 거친 후 실제적인 시스템 개발로 연결될 것이며, 도시의 여러 가지 시설물을 관리하는 관련 시스템들의 참조모델로서 유용하게 사용될 것이라 기대한다.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제8권6호
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pp.293-298
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2007
The aged are faced with increasing risk for falls. The aged have more fragile bones than others. When falls occur, it is important to detect this emergency state because such events often lead to more serious illness or even death. A implementation of PDA system, for detection of emergency situation, was developed using 3-axis accelerometer in this paper as follows. The signals were acquired from the 3-axis accelerometer, and then transmitted to the PDA through a Bluetooth module. This system can classify human activity, and also detect an emergency state like falls. When the fall occurs, the system generates the alarm on the PDA. If a subject does not respond to the alarm, the system determines whether the current situation is an emergency state or not, and then sends some information to the emergency center in the case of an urgent situation. Three different studies were conducted on 12 experimental subjects, with results indicating a good accuracy. The first study was performed to detect the posture change of human daily activity. The second study was performed to detect the correct direction of fall. The third study was conducted to check the classification of the daily physical activity. Each test lasted at least 1 min. in the third study. The output of the acceleration signal was compared and evaluated by changing various postures after attaching a 3-axis accelerometer module on the chest. The newly developed system has some important features such as portability, convenience and low cost. One of the main advantages of this system is that it is available at home healthcare environment. Another important feature lies in its low cost of manufacture. The implemented system can detect the fall accurately, so it will be widely used in emergency situations.
본 연구에서는 군집 드론 시스템에서 이동 드론의 충돌방지를 위해 레이다를 도입하였다. 드론은 비행 중 불규칙한 속도 변화로 인해 반사파의 클러터가 증가되어 탐지 성능이 저하되고 이로 인해 충돌 방지 레이다의 성능에 영향을 준다. 본 논문에서는 UWB(Ultra Wide-Band) 레이다를 적용하여 비행하는 드론을 탐지하고, 반사파 신호 분석을 통해 획득한 거리 및 속도 정보의 정확도를 개선하는 방안을 제시한다. 이동 드론의 속도 변화에 따른 속도 감응형 CFAR(Constant False Alarm Rate)를 구현하여 오경보율을 일정하게 유지하면서 클러터를 효과적으로 제거하는 방안을 구현한다. 알고리즘의 검증을 위해 실제 상용 드론에 대한 레이다 관측 실험을 수행하고 불규칙하게 비행하는 드론의 탐지 성능이 개선됨을 보인다.
본 논문은 5G 시스템에 적용되어 인 빌딩, 지하철과 터널등에 사용되는 50 Watts급 중계기용 고효율 전력증폭기 설계 방법과 전기적 특성을 나타내었다. 여기서 설계된 전력증폭기의 종단 트랜지스터는 GaN(gallium nitride)을 사용하여 도허티방식으로 구성하였으며, 선형성을 만족시키기 위해서 DPD(digital predistortion)를 이용하여 혼변조 신호를 제거하였다. 또한, 5G 시스템에서 요구되는 증폭기의 이득 제어와 경보 처리등 다양한 요구사항을 처리하기 위해서 마이크로프로세서가 전력증폭기 내부에 존재하게 설계하였다. 통신사업자가 요구하는 규격의 전력증폭기는 46.5 dBm 출력전력과 증폭기 전체의 효율이 37%가 측정되었고, EVM(error vector magnitude)은 2.3% 그리고 ACLR(adjacent channel leakage ratio)은 52.8 dBc로 측정되어 요구되는 전기적 특성과 다양한 경보조건을 만족하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 선형 예측 분석을 기반으로 한 딱총새우 잡음 검출을 위한 특징을 제안한다. 딱총새우는 천해에 서식하는 종으로, 높은 진폭의 신호를 생성하고 빈번하게 발생하기 때문에 수중 잡음의 주된 원인 중 하나이다. 제안된 특징은 딱총새우 잡음이 갑작스럽게 발생하고 빠르게 소멸하는 특징을 활용하기 위해 선형 예측 분석을 이용하여 정확한 잡음 구간을 검출하고 딱총새우 잡음의 영향을 줄인다. 선형 예측 분석으로 예측한 값과 실제 측정값 사이의 오차가 크기 때문에 이를 통해 효과적으로 딱총새우 구간 검출이 가능해진다. 추가적으로 제안된 특징에 일정 오경보 확률 탐지기를 결합하여 잡음 구간 검출 성능을 추가적으로 개선한다. 제안한 방법을 딱총새우 잡음 구간 검출 최신 방법으로 알려진 다층 웨이블릿 패킷 분해와 비교한 결과, 제안한 방법이 수신자 조작 특성 곡선과 곡선 아래의 면적 측면에서 성능이 평균적으로 0.12만큼 우수하였고 계산량 측면에서도 계산 복잡도가 더 낮았다.
능동소나는 은밀하게 기동하는 수중 물체를 탐지하기 위해 음파를 송신하여 표적에서 반사되어 돌아오는 신호를 탐지한다. 그러나 능동소나의 수신 신호에는 표적의 반향음 외에도 해저면/해수면의 잔향, 생물 소음 및 기타 잡음 등이 섞여 있어 표적 인식을 어렵게 한다. 기존의 문턱값 이상의 신호를 탐지하는 기법은 설정한 문턱값에 따라 오탐지가 발생하거나 표적을 놓치는 경우가 발생할 뿐 아니라 다양한 수중환경마다 적절한 문턱값을 설정해야하는 문제가 있다. 이를 극복하기 위해 Constant False Alarm Rate(CFAR) 등의 기법을 이용한 문턱값의 자동산출과 진보된 형태의 추적 필터 및 연계 기법을 적용한 연구가 수행되었지만, 상당수의 탐지가 발생하는 환경에서는 그 한계가 있다. 최근 심층학습 기술이 발달함에 따라 수중 표적 탐지분야에도 이를 적용하기 위한 노력이 있었으나, 분류기 학습을 위한 능동소나 데이터의 획득이 매우 어려워 데이터가 희소할 뿐 아니라, 극소수의 표적과 상대적 다수의 비표적으로 인한 데이터의 불균형성으로 어려움이 있다. 본 논문에서는 탐지 신호의 에너지 분포 영상을 이용하되, 데이터의 불균형성을 고려한 방식으로 분류기를 학습하여 표적과 비표적을 구분하는 기법을 기존 소나처리 기법에 추가하여 표적의 오분류를 최소화하면서 비표적을 제거하여 능동소나 운용자의 표적 인식을 용이하게 하였다. 그리고 동해에서 수행한 해상실험에서 획득한 능동소나 데이터를 통해 제안 기법의 유효성을 검증하였다.
동적인 네트워크 공격에 대응하기 위하여 인공 신경망, 유전 알고리즘, 면역 알고리즘과 같은 지능적 기술들이 공격 탐지에 적용되어 왔으며 최근에는 인공 면역 체계를 이용한 공격 탐지가 활발히 연구되고 있다. 기존의 인공면역체계 기반의 공격 탐지 기법들은 주로 자기 세포 집합과 비교를 통하여 항원을 인지하고 제거하는 부정 선택 원리만을 이용하였다. 그러나 실제 네트워크에서는 정상 상태와 비정상 상태가 거의 유사한 상태를 보이는 경우가 발생하므로 오탐지가 빈번히 발생하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 새로운 인공면역체계 기반의 공격 탐지 및 대응 기법을 제안하고 그 성능을 평가한다. 제안하는 기법에서는 인간면역 체계에서 발생하는 수지상 세포와 T 세포의 면역 상호 작용을 적용하여 버퍼 점유율 변화를 이용한 검출기 집합을 발생시키고 공격 탐지 모듈과 대응 모듈을 다음과 같이 설계하였다. 첫째, self/non-self 구별을 위한 부정 선택 원리를 이용하여 검출기 집합을 발생시킨다. 둘째, 공격 탐지 모듈에서는 발생된 검출기 집합을 이용하여 네트워크 이상 상태를 탐지하고 경고 신호를 발생시킨다. 이때 오탐지를 줄이기 위하여 위험이론을 적용하며 위험도를 추측하기 위해 퍼지 이론을 이용한다. 마지막으로 공격 대응 모듈에서는 역추적된 공격 노드에 제어 신호를 전송 하여 공격 트래픽을 제한하도록 한다.
급격한 노령화가 의료 시설의 부족과 이로 인한 국민 건강의 질적 하락을 가져올 가능성이 점차 높아지고 있으며 의료비 상승의 부담을 해소하기 위해 선진국에서는 서비스 단가를 낮추기 위한 의료 기관들의 원격의료가 확대되고 있는 추세이다. 유헬스케어는 인체에서 발생하는 물리적, 화학적 현상의 변화를 감지하여 처리 가능한 전기적 신호로 변환하고 측정된 신호 중에서 원하는 정보만을 선택하기 위한 분석과정, 시각화 과정을 통해 결과를 피드백하여 관련정보, 경고, 알람 등을 사용자에게 제공하는 과정을 통해 서비스되고 있다. 하지만 센서를 신체에 직접 부착하는 전통적인 생체계측 방법은 일상생활에 불편을 주고 거부감이 발생할 수 있다. 따라서 일상생활에 불편함을 주지 않고 지속적으로 생체 정보를 측정할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 일상생활에 불편을 주지 않고 지속적으로 생체정보를 모니터링 할 수 있는 IR-UWB 기반의 비접촉. 무구속적인 호흡측정 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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