수중 소음 측정이 가능한 수동 소나에 수신된 선박 방사소음은 Detection of Envelope Modulation on Noise(DEMON) 분석으로 얻은 선박 정보를 사용하여 선박 식별과 분류가 가능하다. 하지만 낮은 신호대잡음비(Signal-to-Noise Ratio, SNR) 환경에서는 DEMON 그램 내 선박 정보가 담겨있는 표적 주파수선을 분석 및 파악하는데 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 낮은 SNR 환경에서 보다 정확한 표적 식별을 위해 딥러닝 기법 중 의미론적 분할을 사용하여 표적 주파수선들을 추출하는 연구를 수행하였다. SNR과 기본 주파수를 변경시키며 생성한 모의 DEMON 그램 데이터를 사용하여 의미론적 분할 모델인 U-Net, UNet++, DeepLabv3+를 학습 후 평가하였고, 학습된 모델들을 이용하여 캐나다 조지아 해협에서 측정한 선박 방사소음 데이터셋인 DeepShip으로 제작한 DEMON 그램 예측 성능을 비교하였다. 모의 DEMON 그램으로 학습된 모델을 평가한 결과 U-Net이 성능이 가장 높았으며, DeepShip으로 만든 DEMON 그램의 표적 주파수선을 어느 정도 추출할 수 있는 것을 확인하였다.
A novel heart beat interval estimation algorithm is presented based on parabola approximation method. This paper presented a two-step processing scheme; a first stage is finding R-peak in the Electrocardiogram (ECG) by Shannon energy envelope estimator and a secondary stage is computing the interpolated peak location by parabola approximation. Experimental results show that the proposed algorithm performs better than with the previous method using low sampled ECG signals.
It has been established that the acoustic mode parameters of the Sun and Sun-like stars vary over activity cycles. Since the observed variations are not consistent with an activity-related origin, even Sun-like stars showing out-of-phase changes of mode frequencies and amplitudes need to be carefully studied using other observational quantities. In order to test whether the presumed relations between the global seismic parameters are a signature of the stellar activity cycle, we analyze the photometric light curve of HD 49933 for which the first direct detection of an asteroseismic signature for activity-induced variations in a Sun-like star was made, using observations by the CoRoT space telescope. We find that the amplitude of the envelope significantly anti-correlates with both the maximum frequency of the envelope and the width of the envelope unless superflare-like events completely contaminate the light curve. However, even though the photometric proxy for stellar magnetic activity appears to show relations with the global asteroseismic parameters, they are statistically insignificant. Therefore, we conclude that the global asteroseismic parameters can be utilized in cross-checking asteroseismic detections of activity-related variations in Sun-like stars, and that it is probably less secure and effective to construct a photometric magnetic activity proxy to indirectly correlate the global asteroseismic parameters. Finally, we seismically estimate the mass of HD 49933 based on our determination of the large separation of HD 49933 with evolutionary tracks computed by the MESA code and find a value of about 1.2M☉ and a sub-solar metallicity of Z = 0.008, which agrees with the current consensus and with asteroseismic and non-asteroseismic data.
This paper presents a detecting technique for the improvement in quality by appling the various vibrational characteristics theory. The object of this study is to objectively point out faulty gear by developing the program which can be used to analyze and predict the vibrational characteristics caused by gear wear, deformation and nick of auto-transmission. The fault detection methods by vibrational signal analysis of gear have been progressed in the various fields of industry. These methods have the advantage of being easy to attach the accelerometer without discontinuance of the structure. But not all the methods are efficient for finding early faults. So in the thesis, we completed development of the inspection system of vibration by appling the most efficient detecting methods and verified the system's reliability through experiments.
본 논문에서는 초고속 이동체 탐지에 적합한 상보형 금속산화 반도체(CMOS) 초광대역(UWB) RFIC 기반의 레이다 시스템을 제안한다. 시스템의 거리 분해능은 15 cm이고, 탐지 범위는 15 m에 이른다. 시스템 구현을 위해서 단일 칩 CMOS UWB IC를 설계, 구현한다. 포락선 검출과 등가 시간 샘플링 구조를 이용하여 측정 및 신호처리 시간을 대폭 단축한다. 측정을 통해서 UWB 펄스의 대역폭은 0.5~1.0 GHz이며, 중심주파수는 3.5~4.5 GHz 임을 보인다. 또한 15 m 범위의 신호 수신을 포함하여 대상체 거리값 출력까지의 신호처리 시간은 $150{\mu}sec$임을 보인다.
This paper presents a detecting technique for the improvement in quality by appling the various vibrational characteristics theory. The object of this study is to objectively point out faulty gear by developing the program which can be used to analyze and predict the vibrational characteristics caused by gear wear, deformation and nick of auto-transmission. The fault detection methods by vibrational signal analysis of gear have been progressed in the various fields of industry. These methods have the advantage of being easy to attach the accelerometer without discontinuance of the structure. But not all the methods are efficient for finding early faults. So in the thesis, we completed development of the inspection system of vibration by appling the most efficient detecting methods and verified the system's reliability through experiments.
Vacuum Insulation Panel (VIP) is an high energy efficient insulation system that facilitate slim but high insulation performance, based on based on a porous core material evacuated and encapsulated in a multi-barrier envelope. Although VIP has been on the market for decades now, it wasn't until recently that efforts have been initiated to propose a standard on aging testing. One of the issues regarding VIP is its durability and aging due to pressure and moisture dependent increase of the initial low thermal conductivity with time. It is hard to visually determine at an early stage. Recently, a method of analyzing the damage on the a material surface by applying image processing technology has been widely used. These techniques provide fast and accurate data with a non-destructive way. In this study, the surface VIP images were analyzed using the Harris corner detection algorithm. As a result, 171,333 corner points in the normal packaging were detected, whereas 32,895 of the defective packaging, which were less than the normal packaging. were detected. These results are considered to provide meaningful information for the determination of VIP condition.
In this paper, we propose effective diagnosis algorithm for hub bearing fault in driving vehicle using acceleration signal and wheel speed signal measured in hub bearing unit or knuckle. This algorithm consists of differential, envelope and power spectrum method. We developed diagnosis system for realizing proposed algorithm. This system consists of input device including acceleration sensor and wheel speed sensor, calculation device using Digital Signal Processor (DSP) and display device using Personal Digital Assistant (PDA). Using this diagnosis system, a driver can see hub bearing fault(flaking) from the vibration in driving vehicle. With early repairing, he can keep good ride feeling and prevent accident of vehicle resulting from hub bearing fault.
IEEE 802.11a 무선 OFDM 시스템을 위한 동기 처리 방법을 연구하였다. 먼저 수신되는 포락선 신호의 평균 전력을 계속 측정하여 대략적인 심볼 동기를 수행한다. 이때 이 심볼 동기에 대한 판정 확률과 최적의 판별 경계치가 구해졌다. 이어서 짧은 훈련 신호와 수신된 포락선 신호간의 상관성을 측정하는 방법으로 정확한 심볼 동기가 수행된다. 그 다음 긴 훈련 신호를 이용한 주파수 동기가 이루어진다. 심볼 동기 과정에서 발생되는 미세한 심볼 동기 오차에 의한 성상도의 회전 효과는 채널 보상 과정에서 잘 교정될 수 있다. 이와 같이 고안된 동기 방법을 이용하면 주파수 선택적 페이딩 채널 하에서도 특성이 우수한 동기를 획득할 수 있다.
본 논문에서는 보간 방식을 사용하는 OFDM 전송방식 통신 시스템에 적합한 새로운 심볼 시간동기 처리 방법 제시한다. 제안된 방법은 다음과 같은 과정을 거친다. 먼저, 수신되는 포락선 신호의 평균 전력을 연속적으로 측정함으로서, 대략적인 심볼 시간동기절차를 수행한다. 이 절차에 의해, 동기가능여부에 대한 판정을 한다. 만약 동기가 가능하다고 판단되는 경우, 이어서, 짧은 길이의 훈련신호와 수신된 포락선신호간의 상관성을 측정하는 방법을 사용하여, 정확한 심볼 동기과정을 수행하도록 한다. 마지막으로, 긴 훈련 신호를 사용한 주파수 동기절차를 수행하도록 하는데, 이것은 심볼 시간 동기 과정에서 발생되는 미세한 심볼 동기 오차에 의한 성상도의 회전 효과를 교정 할 수 있도록 하기 위함이다. 시뮬레이션 결과로부터, 제안된 동기방법이 주파수 선택적 페이딩 채널 하에서도 우수한 동기특성을 제공함을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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