저전력 OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 시스템용 FFT(Fast-Fourier-Transform) LSI를 저전력 동작을 시키기 위해서 FFT LSI는 current-mode 회로로 구현되었다. Current-mode FFT LSI에서, VIC(Voltage-to-current converter)는 입력 전압 신호를 전류로 바꾸는 first main device이다. 저전력 OFDM을 위해 FFT LSI와 VIC가 한 개의 칩과 결합되는 것을 고려하면, VIC는 전력 손실은 낮고, VIC와 FFT LSI 사이에서의 DC offset 전류는 최소인 작은 크기의 chip으로 설계되어야 한다. 본 논문에서는 새로운 VIC를 제안한다. 선형 동작구간을 넓히고 DC offset 전류를 대폭 감소하는 방법을 제시하였다. VIC는 0.35[um] CMOS process로 구현되었으며, 시뮬레이션 결과에 따르면 제안된 VIC는 current-mode FFT LSI와 0.1[uA] 미만의 매우 작은 DC offset 전류, 1.4[V]의 넓은 선형구간을 갖으며, 저전력으로 동작한다.
FFT 알고리즘은 DC 성분에서부터 나이퀴스트 주파수까지 주파수 성분에 관한 해석이며, 주파수 정밀도는 DC 성분에서부터 나이퀴스트 주파수까지의 샘플 수에 의존했다. 하지만 많은 경우, 특정한 주파수 대역에 대한 주파수 정보를 보다 정확하게 분석하고자 하는 상황이 나타난다. 이렇게 특정 주파수 대역에 대해서 확장된 분석을 수행하는 것을 Zoom FFT라 한다. 하지만, 이러한 Zoom FFT를 수행한다 할지라도 FFT 알고리즘이 가지는 특성상 입력 신호가 가지는 정확한 주파수 성분을 얻는다는 것은 불 가능하다. 본 논문에서는 Zoom FFT를 수행하는 방법과 수행했을 때 발생하는 에러에 관해서 다룬다.
It is essential to predict the amount of wear and surface parameters for a surface where relative motion occurs. In the asperity-based model for wear prediction, only the average contact pressure can be obtained. Hence, the accuracy of wear analysis is poor. In this study, DC-FFT is used to obtain the pressure of each node, and wear analysis is performed by considering the effect of the pressure gradient. The numerical surface generation method is used to create Gaussian, negatively skewed, and positively skewed surfaces for wear analysis. The spatial and height distributions of each surface are analyzed to confirm the effectiveness of the generated surface. Furthermore, wear analysis is performed using DC-FFT and Archard's wear formula. After analysis, it is confirmed that all peaks are removed and only valleys remain on the surface. The RMS roughness and Sk continue to decrease and Ku increases as the cycle progresses. It is observed that the surface parameters are significantly affected by the radius of curvature of the asperity. This analysis method is more accurate than the existing average wear and truncation models because the change in asperity shape during the wear process is reflected in detail.
본 논문에서는 대전상관기의 상관결과에 나타난 유사 DC 성분과 위상의 0도 집중현상을 해결하기 위해 정교한 지연추적을 담당하는 메모리설정과 FFT 계산모듈의 under/overflow 문제를 살펴보는 실험결과를 고찰하였다. 상관기의 정교한 지연추적에는 링버퍼 메모리가 사용되고 있는데, 이 메모리의 데이터 읽기/쓰기 주소의 부적절한 설정으로 인해 상관출력에서 강한 유사 DC 성분이 생성되는 것을 확인하였으며, 포트/스트림이 변경될 때의 1 세그먼트 데이터를 상관처리에 사용하지 않도록 메모리 설정을 수정하였다. 그리고 상관결과에서 대역폭 시작채널의 위상이 0도에 집중되는 현상은 FFT 모듈의 스케일링 값이 적절하지 않았을 때 발생하는 under/overflow의 효과임을 시험을 통해 확인하였으며, 이 문제의 개선방법에 대해 논하였다. 정교한 지연추적의 메모리 설정을 수정하고 적절한 값의 FFT 스케일링 값을 사용하여, 실제 전파천문 관측데이터에 대하여 상관처리 시험을 수행한 결과, 이전보다 개선된 신호대잡음비(SNR)와 향상된 전파세기를 얻을 수 있었다.
본 논문은 주파수 분석 방법 중 하나인 Discrete Wavelet Transform (DWT)을 활용하여 태양광 직렬 아크 사고를 검출하는 방법에 관하여 다룬다. DWT 알고리즘은 주파수 도메인에서도 시간 축 정보를 표현할 수 있어 기존의 Fast Fourier Transform (FFT) 주파수 분석 알고리즘과 차이점이 있으며, 대용량 태양광 시스템의 직렬 아크 사고 검출에 최적화 되도록 DWT 알고리즘의 속도를 향상시켜 태양광 DC 아크 사고 안전규격인 UL1699B의 요구 조건을 만족시켰다. DWT 알고리즘의 경우 TMS320F28033 기반으로 구현 되었으며 대용량 PV 시스템 적용을 위해 로고스키코일을 전류 센서로 사용하였다. 또한, 모의 DC 직렬 아크 발생 회로를 구축하여 제작한 사고 검출기의 성능을 실제 아크 발생 조건에서 검증하였다.
목적: 고자장 자기공명영상 시스템 등으로 신호대잡음비가 향상됨에 따라 데이터 측정에서 analog-to-digital converter (ADC)의 quantization noise 가 중요한 시스템 사양으로 부각되고 있다. 특히 자기공명영상은 공간주파수 영역에서 데이터를 측정하기 때문에 dc와 ac간의 신호 차이가 매우 크며, 이러한 dynmic range는 3-D 영상에서 더욱 커진다. 본 연구에서는 다양한 자기총명 영상기법 및 실험 파라미터에 따른 신호의 dynamic range와 ADC의 bit 수에 따른 quantization noise를 살펴봄으로써, 주어진 시스템에 적합한 ADC의 bit 수를 분석하고자 한다. 대상 및 방법: 펄스 시퀀스의 종류, 파라미터, 2D/3D 등에 따른 각 신호의 크기를 수학적으로 모델링하여 신호의 크기를 예측하였다. 또한 whole body MRI 시스템에서 실험을 통하여 신호의 크기를 비교하였다. ADC의 quantization noise를 실험과 시뮬레이션을 통하여 살펴보았다. 시뮬레이션은 test 영상을 Inverse FFT 하여 spatial frequency domain data를 만든 후, 다양한 bit 수의 ADC로 quantization을 한 후 다시 영상을 재구성하였다. 재구성된 영상과 원영상 간의 error가 quantization noise가 된다. 또한 이러한 error가 주파수 영역에서의 error 값과 일치하는지를 확인하였다.
본 연구에서는 페라이트 링 코어를 이용한 2차원 fluxgate 센서를 제안하였으며, 본 fluxgate 센서 시스템은 2차원 자장을 측정할 수 있는 센서와 그 센서를 구동하기 위한 구동회로, 그리고 신호처리회로 등으로 구성하였다. 신호 검출 방법으로는 우수고조파 성분 검출을 위해 PSD(phase sensitivity detector) 회로를 사용하였으며, 기존의 제 2고조파 검출법과 비교하기 위해서 pick-up 코일 출력전압의 제 2고조파 성분을 FFT 스펙트럼 분석기를 사용하여 측정하였고, 이렇게 측정된 제 2고조파 성분의 전압과 PSD 단의 출력전압을 비교하였다. 그 결과 여자전류의 증가에 따라 센서의 출력전압도 증가하였으며, 구동주파수에 따른 PSD 단의 출력전압은 주파수가 1.5[kHz]일 때까지는 증가하였지만, 그 이상의 주파수에서는 감소함을 보였다. 그리고 pick-up 코일의 제 2고조파 성분의 전압은 계속 증가함을 보였다. 센서의 최대감도는 구동주파수 1.5 [kHz], 구동전류 2 [App]에서 최대값을 보였으며 감도는 약 1580 [V/T]였다. 센서의 비선형계수는 3 [G] 이내에서 제 2고조파 성분의 전압인 경우 약 1 [%]이내였으며, PSD 단 이후는 약 2.3 [%]이내였다. 그리고 각도오차는 약 ${\pm}2$ [%/FS]이내였다.
전기 및 전자 분야의 기술발전으로 인하여 전자기파에 의한 환경영향은 더욱 높아지고 있으며 다양한 시스템의 조합으로 운용되는 전기철도 분야에도 이러한 전자기파에 의한 환경영향이 안전의 측면에서 중요하게 논의되고 있다. 객실의 자계는 인체의 유해성 및 실내장치의 동작성능에 영향을 줄 수 있는 자계 강도를 확인하기 위하여 측정한다. 극저주파의 측정은 교류 25 kV로 급전 받아 운행되는 전기철도차량에서 실시하였으며, 전기철도차량의 주요 전장품(Converter/Inverter Box, 주변압기, 견인전동기, SIV)이 있는 위치에서 측정하였다. 측정된 결과는 컴퓨터를 통하여 FFT를 실시하였으며, 측정결과가 국내의 권고기준에 적합한지 여부를 확인하였다. 본 논문은 교류전원으로 운행되는 전기철도차량을 대상으로 하여 극저주파 자계를 측정하였다. 측정 결과, 최대 RMS값의 경우 C/I는 약 3.4 ${\mu}T$, 주변압기는 8.2 ${\mu}T$, 견인전동기가 24 ${\mu}T$, 보조전원장치가 24 ${\mu}T$로 나왔으며, 주파수 분석에 의한 결과 또한 기준값 이하로 나왔다. 모두 정통부 및 국제 위원회 등에서 고시하는 제한치내에 있는 것을 확인할 수 있었다. 그러나 아직까지 극저주파에 대한 인체에 미치는 영향이 과학적으로 규명되어 있지 않고, 개인마다 또는 여러 다른 환경적 요인들로 인해 정확히 전자파의 영향이라고 분리하기가 불가능한 실정이다. 향후 연구되는 결과들을 바탕으로 하여 자계 측정 방법 및 분석에 대한 연구가 이루어져야 할 것이다.
목적 자기공명 스펙트럼 데이터의 처리 및 분석을 특정 workstation이 아닌 일반 PC의 windows 운영체제에서 동작할 수 있도록 GUI(Graphical User Interface)기반의 Spectroscopy 분석용 도구를 개발하였다. 대상 및 방법 S/W의 개발은 MATLAB(Mathwork사 미국)을 이용하여 PC의 window운영 체제에서 GUI 기반으로 동작하게 하였다. 시간 영역의 raw data와 주파수 영역의 spectrum data를 동시에 display할 수 있게 하였으며 Zero filling, 여러 종류의 filtering, 위상보정, FFT, peak area 측정 등의 기능을 갖추었다. 또한, 1.5T Gyroscan ACS-NT R6(Philips, Amsterdam, Netherland)의 $^1H$ Spectroscopy 패키지를 이용하여 정상인 뇌의 Parietal white matter, Basal ganglia, Occipital grey matter 영역에서 얻은 $^1$H MRS data를 정성 .정량적으로 분석하여 타 기종에서 얻어 발표된 $^1H$ MRS data와 비교분석하였다. 결과 : 본 연구에서 개발된 S/W를 이용하여 정상인 뇌에서 $^1H$ MRS data를 processing한 결과 NAA/Cr, Cho/Cr, MI/Cr 비율은 TE를 달리하였을 때, 유의수준 5%에서 Parietal white matter(PWM)의 NAA/Cr peak ratio를 제외하고 유의한 차이가 없었다. 그리고 기존에 발표된 문헌과 비교할 때 다른 MR장치의 NAA/Cr, Cho/Cr, MI/Cr 값들에 비해 평균값과 표준편차가 전반적으로 10-50%의 큰 값을 나타내었다. 결론 : 정상인 뇌에서 세 부위에 대하여 $^1H$ MRS를 얻고 이에 대한 정성.정량 분석을 함으로써 MRS를 임상적으로 적용하기 위한 준비를 하였으며 이러한 작업을 PC에서 독립적으로 수행함으로서 MRI system의 작업효율을 향상시킬 수 있었다. 그리고 서로 다른 기종간에는 유의한 차이가 있으므로 정상인에 대한 MRS database를 구축한 후에 $^1H$ MRS를 임상에 적용해야 함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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