실환경에서 레이더 시스템의 성능 평가를 수행하는 것은 시간이나 비용의 제한조건이 많으므로, 이를 시험하기 위한 표적 신호 모의 장치가 반드시 필요하다. 본 논문은 고해상도의 거리 프로파일 또는 영상을 형성하거나 혹은 추적의 정확도를 올리기 위하여 점차적으로 광대역을 사용하는 레이더의 최신 동향에 따라 이를 시험하기 위한 표적신호 모의방법을 제시하였다. 송신신호를 직접 고속 샘플링하여 디지털 메모리를 이용한 시간 지연을 통해 구현하는 방법과 스트레치 프로세싱을 사용하는 시스템을 위한 비트 주파수 생성을 이용하는 방법에 대하여 기술하고, 각 방법이 광대역 파형의 표적을 모의할 때 가져야 할 조건을 제시하였다. 또한, 디지털 메모리 방식에 비트 주파수를 추가하는 방법을 제시하였다. 시뮬레이션을 통해 제시된 방법을 비교하고 타당함을 보였다.
The purpose of this thesis is the propose of various signal processing algorithm for the ECG(electrocardiogram) and the design of realtime automated ECG analyzer feasible with these algorithms. The algorithms are composed of (1)filtering procedure fer the estimation and removal of baseline drift, 60Hz power line interference, and muscle artifacts (2)detection procedure of QRS complex and P wave (3)typification procedure for the pattern classification according to the morphologies (4) selection of representative beat, significant point and wave boundary decision procedure and (5) parameter extraction and diagnosis procedure. All verifications are carried out between the algorithms proposed in this paper and other algorithms already proposed by many researchers, for the objective comparison in each procedure. The efficiency of proposed algorithms are demonstrated with the aid of internationally validated CSE database and the performances of filtering procedure are compared on artificial noise signal as well as actual ECG signals with appropriate noise components. for the comparison on the performance of designed automated ECG analyzer, the diagnosis results were compared with ECG analyzer manufactered by Fukuda denshi in Japan.
주파수 변조 방식의 연속 파형을 사용하는 레이다 시스템에서는 이동 목표물 등의 원격탐지를 위하여 각 거리에 따른 변이 주파수 및 추가적인 도플러 스펙트럼의 추정이 필요하다. 그러나 이러한 기저대역 또는 중간주파수 대역의 스펙트럼 추정은 주로 FFT 기법에 의하여 이루어지며 목표물에 대한 수신신호 시간이 비교적 짧은 경우 클러터 등의 강력한 간섭신호의 부엽이 인접 도플러 필터에 누설되어 탐지하고자 하는 신호가 가려지는 문제가 나타나게 된다. 따라서 본 논문에서는 약간의 처리손실을 감수하더라도 부엽의 절대적인 크기를 낮출 수 있는 효과적인 데이터 윈도잉 기법 및 그 결과들을 고찰하고 분석하였다.
FM-CW 레이다 시스템에서는 이동 목표물 및 기상 현상 등의 원격탐지를 위하여 각 거리에 따른 변이 주파수 및 추가적인 도플러 스펙트럼의 추정이 필요하다. 이러한 주파수 대역에 따른 신호의 크기는 목표물의 탐지 여부 및 추적을 위한 매우 중요한 파라메터이다. 그러나 레이다 운용환경에서는 매우 큰 크기를 갖는 클러터등의 성분이 효과적으로 제거되지 않는다면 시스템의 성능이 현저히 저하될 수 있다. 즉 레이다 시스템에서의 위상잡음으로 인하여 신호 및 클러터 등이 스펙트럼 영역에서 분산되어 나타나는 경우 클러터 제거뿐만 아니라 추정 주파수에도 심각한 악영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 이러한 위상잡음이 목표물 정보 추출을 위한 주파수 추정에 미치는 영향을 분석하였다.
The microwave Radar used for special purposes in the past is being applied in various areas due to the technological advancement and cost reduction, and is particularly applied to autonomous driving in the automobile field. The FMCW (Frequency Modulated Continuous Wave) Radar can acquire level information of liquid in vessel based on the beat frequency obtained by continuously transmitting and receiving signals by modulating the frequency over time. However, for cryogenic fluids with small impedance differences between liquid medium and gas medium, such as liquid nitrogen and liquid hydrogen, it is difficult to apply a typical Radar-based level meter. In this study, we develop an 80 GHz FMCW Radar for level measurement of cryogenic fluids with small impedance differences between media and analyze its characteristics. Here, because of the low intrinsic impedance difference, most of the transmitted signal passes through the liquid nitrogen interface and is reflected at the bottom of the vessel. To solve this problem, a radar measurement algorithm was designed to detect multiple targets and separate the distance signal to the bottom of the vessel in order to estimate the precise position on the liquid nitrogen interface. Thereafter, performance verification experiments were performed according to the liquid nitrogen level using the developed radar level meter.
반려 동물을 키우는 가구가 늘어나면서 원격지에서 반려동물의 상태를 파악하려는 수요가 늘어나고 있다. 우리는 웨어러블 디바이스를 반려동물에게 착용시켜서 심박신호를 원격지에서 모니터링 할 수 있는 것을 목표로 한다. 그러나 블루투스를 이용한 모니터링 방식은 근거리에서만 접속할 수 있는 단점이 있고, WiFi를 통해 받아보는 방식은 전력 소모량이 크다는 단점이 있다. 이 문제를 해결하기 위해서 사용자가 필요로 하지 않는 시점에는 블루투스를 이용하여 사용자의 요청을 간접적으로 받고, 사용자가 모니터링 요청을 한 경우 WiFi를 통해 센서 데이터를 보내는 방식으로 전력 소비량을 줄이는 시스템을 제안한다.
조기심실수축(PVC)은 가장 보편적인 부정맥으로 심실세동, 심실빈맥 등과 같은 위험한 상황을 유발할 수 있는 가능성을 가지고 있기 때문에 이의 조기 검출은 매우 중요하다. 특히 일반인들의 건강상태를 지속적으로 모니터링 해야 하는 헬스케어 시스템에서는 이를 위한 심전도 신호의 실시간 처리가 필요하다. 즉, 최소한의 연산량으로 정확한 R파를 검출하고, 대상 환자의 특징을 파악하여 PVC를 분류할 수 있는 적합한 알고리즘의 설계가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 PVC 실시간 분류를 위한 환자 적응형 패턴 매칭 기법을 제안한다. 이를 위해 전 처리 과정과 적응 가변형 문턱 값과 윈도우를 통해 R파를 검출하였으며, 검출 대상에 따른 정상신호 군을 선별하고 이를 벗어나는 신호를 이상신호로 분류하기 위해 해쉬 함수를 통한 패턴 매칭 기법을 적용하였다. 제안한 알고리즘의 R파 검출 및 정상신호 분류 성능을 평가하기 위해서 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하였다. 성능평가 결과, R파는 평균 99.33%, 이상신호 분류에 대한 에러율은 0.32%로 나타났다.
고반복률의 안정된 솔리톤 펄스열 출력을 얻기 위해 재생형 위상 변조에 의한 고차 조화 모드록킹 방식을‘8’구조 광섬유 레이저에 적용하고 실험하였다. 레이저 펄스 출력의 종모드간 맥놀이 스펙트럼으로부터 모드록킹 기본 주파수의 96차 고조파인 400 MHz 성분을 추출하고. 이를 증폭하여 공진기 내의 위상 변조기를 구동함으로써 변조기의 변조 신호에 따라 등간격으로 정렬된 솔리톤 펄스열 출력을 얻을 수 있었다. 이때 솔리톤 펄스의 반치폭 930 fs, 반치 파장선폭은 3.1 nm 였으며, 펄스폭과 주파수 대역폭의 곱이 0.359로써 변환한계에 가까운 솔리톤 펄스임을 알 수 있었다. 변조 주파수가 레이저의 종모드간 주파수 차이와 언제나 정확히 일치하므로 능동형 모드록킹에서 흔히 요구되는 공진기 길이의 조절없이도 안정적인 고차 조화 모드록킹이 가능하였다.
본 논문에서는 Classic, Hiphop, Jazz, Rock 4개의 장르로 곡을 구분하여 각 장르별 60곡씩 총 240곡의 음악 DB를 대상으로 예제 질의 (QBE) 방식의 음악 정보 검색 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 입력 질의로부터 spectral centroid, rolloff, flux등 STFT기반의 특징들과 MFCC, LPC, Beat 정보 등의 총 60차의 특징 벡터들을 추출한후 Euclidean 유사도를 측정해서 DB내의 해당 음악을 검색한다. 실제 검색에 사용되는 특징 벡터는 SFS (Sequential Forward Selection) 기법을 사용하여 10차 특징 벡터로 최적화 되며 검색 실험결과 평균 84% Hit Rate 와 0.63 MRR의 성공률을 보이고 있어 기존의 연구 결과보다 약 10%이상의 성능 향상을 보였다. 한편 본 논문에서는 실제 시스템 사용 환경을 고려하여 임의 질의 구간과 임의 질의 길이에 대한 시스템 성능 평가를 수행하였으며 실험 결과 이러한 임의성에 기인한 검색 성능의 불안정성을 지적하였다.
BOLD T2*-weighted MR images reflects cortical blood flow and oxygenation alterations. fMRI study relies on the detection of localized changes in BOLD signal intensity. Since fMRI measures the very small modulations in BOLD signal intensity that occur during changes in brain activity, it is also very sensitive to small signal intensity variations caused by physiologic noise during the scan. Due to the complexity of movement of various organs associated with heart beat, it is important to reduce cardiac related noise rather than other physiological noise which could be required with relatively simple method. Therefore, a number of methods have been developed for the estimation and reduction of cardiac noise in fMRI study. But, each method has limitation. In this study, we proposed a new estimation method for brain activities influenced by blood pulsation effect using regression analysis with blood pulsation signal and the correspond slice of fMRI. We could find out that the right anterior cingulate cortex and right olfactory cortex and left olfactory cortex were largely influenced by blood pulsation effect for new method. These observed areas are mostly on the structure of anterior cerebral artery in the brain. That is convinced with that our method would be valid and our new method is easier to apply in practice and reduce computational burden than the retrospective method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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