본 논문에서는, 디지털 IF 다운 샘플러와 업 샘플러의 저전력 구현을 위한 블록 필터링 아키텍처를 제안한다. 소프트웨어 라디오와 같은 차세대 이동통신 방식에서 디지털 IF 다운 샘플러와 업 샘플러의 효율적인 구현방법이 더욱더 요구되어가고 있는 추세이다. 디지털 IF 다운 샘플러는 앞단에 데시메이션 필터를 수반하여 구성되며, 업 샘플러는 뒷단에 인터폴레이션 필터가 수반디어 구성된다. 본 논문의 다운 샘플러 아키텍처에서는 블록 필터링 구조가 갖는 병렬처리 구조를 이용하여 필터를 구현하였으며, 블록 필터링 아키텍처에서 구조적으로 생겨나는 업 샘플링을 직렬로 연결되는 다운 샘플러와 상쇄시킴으로서 효과적인 구조가 만들어짐을 보인다. 또한 업 샘플러 아키텍처에서는 인터폴레이션 필터의 블록 필터링에서 만들어지는 다운 샘플링이 앞단의 업 샘플러와 상쇄되어 병렬처리와 저속의 처리가 가능해짐을 보인다. 본 논문에서 제안된 아키텍처와 Polyphase 아키텍처를 비교 분석한다. 리와 저속의 처리가 가능해짐을 보인다. 본 논문에서 제안된 아키텍처와 Polyphase 아키텍처를 비교 분석한다.
Lee, Jong Mi;Jee, Dong-Woo;Kim, Byungsub;Park, Hong-June;Sim, Jae-Yoon
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제15권3호
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pp.342-348
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2015
This paper presents a 1.9-GHz digital ${{\Delta}{\Sigma}}$ fractional-N PLL with a finite impulse response (FIR) filter embedded for noise suppression. The proposed digital implementation of FIR provides a simple method of increasing the number of taps without complicated calculation for gain matching. This work demonstrates 32 tap FIR filtering for the first time and successfully filtered the in-band phase noise generated from delta-sigma modulator (DSM). Design considerations are also addressed to find the optimum number of taps when the resolution of time-to-digital converter (TDC) is given. The PLL, fabricated in $0.11-{\mu}m$ CMOS, achieves a well-regulated in-band phase noise of less than -100 dBc/Hz for the entire range inside the bandwidth of 3 MHz. Compared with the conventional dual-modulus division, the proposed PLL shows an overall noise suppression of about 15dB both at in-band and out-of-band region.
본 논문에서는 개인의 취향에 맞는 음악을 자동으로 추천해주는 음악 추천 시스템을 소개한다. 본 논문에서 소개하는 추천 시스템은 각 음악 사이의 유사도를 그래프로 저장하는 그래프 기반 협동적 여과 방식을 사용하여 사용자의 암시적 선호 정보를 바탕으로 빠른 추천을 할 수 있으며, 또한 사용자의 정적인 성향뿐 아니라 시간에 따라 달라지는 동적인 성향에 맞는 추천도 가능하도록 설계되었다. 추천 서버는 자바로 구현되었으며 독립된 서버로서 클라이언트와 정해진 프로토콜에 따라 통신하도록 구현되었다. 구현된 추천 서버와 실제 사용자들의 음악 다운로드 데이터를 이용하여 추천 데모 사이트를 구축하였으며, 실험을 통하여 추천 결과의 정확도를 측정하였다.
승산을 요하지 않는 적응 디지탈 필터링 알고리즘이 논의되었다. 제안된 알고리즘은 델타 변조 디지탈 필터를 사용하였으며 승산없이 적응 디지탈 필터를 실현하기 위하여 필터계수는 SIGN 알고리즘으로 새로이 재조정된다. 결과적으로, 제안된 알고리즘은 단순히 UP/DOWN 계수동작으로 실현될 수 있음을 보였다. 제안된 적응 디지탈 필터링 알고리즘과 다른 알고리즘을 시스템 Identification문제에 적용하여 수렴특성을 조사하였다.
본 논문에서는 디지털 영상의 배포에서, 위 변조에 사용되는 미디언 필터링 (Median Filtering : MF)을 분류하는 포렌식 검출 알고리즘을 제안한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 특징벡터는 영상의 에지 검출량 정보 32, 64, 128에 대한 허프변환(Hough Transform)에 의하여, 각 허프라인 (Hough Line)의 양끝 좌표값과 Angle-Distance 좌표상의 허프픽크치 (Hough Peaks)를 조합하여 42-Dim.으로 구성하였다. 변조된 영상들 중에서 미디언 필터링을 분류하는 검출기는 SVM (Support Vector Machine)에서 특징벡터를 학습하여 구현되었다. 제안된 미디언 필터링 검출 알고리즘은 특징벡터의 길이가 10-Dim.의 MFR (Median Filtering Residual) 스킴 및 686-Dim.의 SPAM (Subtractive Pixel Adjacency Matrix) 스킴과 비교하여 원영상, 평균필터링 ($3{\times}3$), JPEG (QF=90, 70) 압축, 가우시안 필터링 ($3{\times}3$, $5{\times}5$) 영상 모두에서 미디언 필터링의 포렌식 분류율이 99% 이상의 성능을 확인하였다.
A new method for the calculation of a wear amount was suggested. The amount of wear was calculated by the comparison of worn out profile with an estimated original profile. An original profile of wear track was estimated by comparing with outside of wear track. An estimated surface profile was well fitted to the original profile assumed unknown.
In this study, the digital image processing with image enhancement based on homomorphic filtering was performed using geophysical imaging data such as gravity, magnetic data and sub-scenes of satellite images such as LANDSAT, IKONOS, and KOMPSAT. Windows application program for executing homomorphic filtering was designed and newly implemented. In general, homomorphic filtering is technique that is based on Fourier transform, which enhances the contrast of image by removing the low frequencies and amplifying the high frequencies in frequency domain. We can enhance the image selectively using homomorphic filtering as compared with the existing method, which enhance the image totally. Through several experiment using remotely sensed imagery and geophysical image with this program, it is concluded that homomorphic filtering is more effective to reveal distinct characteristics for some complicated and multi-associated features on image data.
제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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pp.742-745
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1994
In this paper we show the performance of neural Chandrasekhar filtering which is a special case for the new method of neural filtering using the artificial neural network systems developed recently for the filtering problems of linear and nonlinear, stationary and nonstationary stochastic signals. The neurofilter developed has either the finite impulse response(FIR) structure or the infinite impulse response(IIR) structure. The neurofilter differs from the conventional linear digital FIR and IIR filters because the artificial neural network system used in the neurofilter has nonlinear structure due to the sigmoid function. Numerical studies for the estimation of a second order Butterworth process are performed by changing the structures of the neurofilter in order to evaluate the performance indices under the changes of the output noises or disturbances. In the numerical studies both Chandrasekhar filtering estimates and true signals are used as the training signals for the neurofilter. The results obtained from the studies verified the capabilities which are essentially necessary for on-line filtering of various stochastic signals.
정보기술을 활용하여 의상결정에 꼭 필요한 정보만을 걸러내는 작업의 중요성이 점점 증가하고 있다. 이러한 상황에서 정보필터링(information filtering)이란 말은 정보를 필요로 하는 사람에게 정보를 선별, 배포하는 다양한 과정을 표현하기 위해 사용되어 왔다. 이 글에서는 전자정보의 폭발적인 증가와 함께 주로 인터넷과 같은 정보생산 및 전달공간에서 시스템을 통해 자동으로 수행되고 있는 정보필터링에 대해서 이론적으로 정리하고, 최근 활발하게 개발 활용되고 있는 정보필터링을 이용한 주문형 정보서비스에 대해서 조사 분석해 보았다.
항공사진을 이용해 산지토사재해 구간의 DTM(Digital Terrain Model)을 제작할 경우 수목이 재해구간을 가리는 경우가 많아 연속적이고 정밀한 DTM을 얻기가 매우 어렵다. 본 연구에서는 이러한 어려움을 해결해 보고자 디지털항공사진을 이용하여 moving window 형태의 필터링방법을 제시하였으며 DTM을 추출하였다. 또한 산지토사재해 구간에서 적정한 필터링의 window 크기에 따른 수목영향제거의 효과를 알아보기 위해 상용 수치사진측량 S/W인 Socet set의 Adaptive 필터링한 DTM과 LiDAR(Light Detection And Ranging)에서 획득한 DTM을 비교하였다. 그 결과 LiDAR에서 획득한 DTM보다는 정확도가 낮았지만 Adaptive 필터링보다는 정확도가 약 6m 정도 높은 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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