최근 국지적인 돌풍이나 호우 등의 기상이변에 의한 재난이 빈번히 발생함에 따라 국지적인 기상 레이다를 활용한 기상위험 현상의 탐지가 매우 시급한 문제이다. 이러한 목적의 기상 레이다는 저고도 탐지 및 급변하는 기상상황의 빠른 탐지가 필수적이다. 따라서 강력한 지표면 클러터를 효율적으로 제거하면서도 기상 정보의 빠른 업데이트가 매우 중요하다. 그러므로 고각별 탐지를 위한 기계적인 안테나 조정이 별도로 필요하지 않으면서도 지표면 클러터의 효율적인 제거도 가능한 적절한 방법을 적용하여야 할 것이다. 따라서 본 논문에서는 간단한 구조의 배열 안테나를 이용한 효율적인 공간 FFT 알고리즘을 통한 고각 필터뱅크 구현 방법에 대한 유용성을 분석하고 고찰하였다. 이러한 방법을 사용하면 탐지 과정에서의 지표면 클러터에 의한 영향을 최소화 하면서도 빠른 기상정보의 업데이트가 가능함을 보였다.
발파 진동은 보통 지반진동속도로 계측되며, 발파설계나 구조물의 피해 산정에 적절하게 사용된다. 그러나 발파 진동에 의한 인체의 반응이나 가축의 피해 산정 등의 문제에서는 현행 소음진동규제법에서 명시하는 바, 인체의 감각적 감응척도에 충실한 진동레벨을 주로 사용하므로 변환문제가 발생한다. 본 연구에서는 발파 진동 계측기기로 계측한 데이터를 디지털 필터로 처리하여, 진동레벨로 변환하는 프로그램을 개발하고, 이를 단순조화진동과 실제 발파계측결과에 적용하였다. 그 결과, 단순조화진동은 물론이고 국내에서 널리 사용되고 있는 Instantel Inc.의 Blastmate series에서 계측된 진동데이터도 정밀도 높은 진동레벨로 변환이 가능하였다. 비슷한 정밀도로 계측결과를 ASCII file로 송출할 수 있는 기종에서 계측된 자료도 같은 정도로 처리할 수 있을 것으로 판정되었다.
한국암반공학회 2000년도 암반공학문제의 수치해석(Numerical Analysis in Rock Engineering Problems)
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pp.241-246
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2000
발파 진동은 보통 지반진동속도로 계측되며, 발파설계나 구조물의 피해 산정에 적절하게 사용된다. 그러나 발파 진동에 의한 인체의 반응이나 가축의 피해 산정 등의 문제에서는 현행 소음진동규제법에서 명시하는 바, 인체의 감각적 감응척도에 충실한 진동레벨을 주로 사용하므로 변환문제가 발생한다. 본 연구에서는 발파 진동 계측기기로 계측한 데이터를 디지털 필터로 처리하여, 진동레벨로 변환하는 프로그램을 개발하고, 이를 단순조화진동과 실제 발파계측결과에 적용하였다. 그 결과, 단순조화진동은 물론이고 국내에서 널리 사용되고 있는 Instantel Inc.의 Blastmate series에서 계측된 진동데이터도 정밀도 높은 진동레벨로 변환이 가능하였다. 비슷한 정밀도로 계측결과를 ASCII file로 송출할 수 있는 기종에서 계측된 자료도 같은 정도로 처리할 수 있을 것으로 판정되었다
정보통신기기 및 컴퓨터시스템 등은 순간정전, 전압변동, 노이즈, 정전기, 고조파전류 등의 영향을 쉽게 받는다. 따라서 이러한 점을 충분히 고려하여 신뢰성과 안전성을 확보하도록 구성되어야 한다. 전력 품질이 강조되는 이유는 컴퓨터는 물론 각종 가전제품 등이 복잡하고 정밀한 전자회로로 구성되어 있어 조그만 전압변동이나 정전사고에도 전자회로가 오작동을 일으키거나 고장날수 있기 때문이다. 이에 본 논문에서는 분산형 태양광 발전이 계통에 연계되었을 경우 발생할 수 있는 전력품질에 영향을 끼치는 요인 중 하나인 고조파를 저감시키기 위한 능동형 필터 모델을 제안한다. 본 논문에서의 필터 모델은 PSIM을 이용하였으며, 능동형 필터 시스템의 장착 전 후의 고조파 및 잡음성분을 FFT를 이용하여 분석하여 시스템의 적용 가능성과 효용성을 본 논문에서 증명하였다.
본 논문에서는 주파수 영역에서의 간단한 zero-forcing 기법을 이용한 속도 적응형 채널 추정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 최적의 채널 추정 기법인 Wiener 필터의 주파수 응답을 구형(rectangular)으로 근사화하여 유도된다. 채널 추정 과정은 수신 신호에서 최대 도플러 주파수보다 큰 주파수 성분들을 제거함으로써 수행된다. 제안된 기법은 채널 계수와 이동체 속도에 대한 동시 추정 기법으로 확장 가능하며, 하나의 FFT 구조를 사용하여 효과적으로 구현 가능하다. 실험 결과를 통해 제안된 채널 추정 기법은 기존의 속도 적응형 채널 추정 기법들보다 넓은 속도 범위에서 낮은 채널 추정 MSE 성능을 보여주며, 확장된 동시 추정 기법은 다양한 채널 환경에서 안정된 추정 성능을 보인다. 마지막으로 제안된 기법에 대한 MSE 성능이 수식적으로 유도된다.
본 연구는 두피에서 발생하는 EEG(Electroencephalogram)신호를 측정한 후 두뇌활동과 관련된 지표 중 집중도를 추출하여 집중도의 크기에 따라 하드웨어를 제어하는 집중도 무선전송 시스템을 구연하고자 하였다. 뇌파신호를 측정하여 집중도를 추출하기 위해 두피의 좌, 우 두 채널을 사용하였으며 Biopac의 MP100과 EEG100C을 이용하여 뇌파신호 계측 증폭 및 필터링을 하였다. 계측된 EEG 신호로부터 특정 주파수 대역 및 스펙트럼을 분석하기 위해서 LabVIEW 8.5를 이용하여 FFT(Fast Fourier Transformation)처리를 하였다. 이를 통해 SMR파, Mid-Bata파, Theta파 주파수영역으로 분류 한 후 집중도 추출 알고리즘을 적용하여 집중도 지표를 추출하였고 추출된 집중도 신호를 무선전송하여 BCI(Brain Computer Interface)기술에 응용하고자 레고 자동차에 적용하여 보았다.
이중 링 add/drop 필터와 all-pass 지연 필터로 구성된 이차원 optical code division multiple access (OCDMA) 인코더/디코더를 제안하고, 설계 예시 및 수치해석을 통하여 실현 가능성을 확인하였다. 제안된 OCDMA 인코더/디코더의 칩 면적은 지연 도파로를 사용하는 기존 OCDMA 인코더/디코더에 비하여 1/3 정도로 줄어든다. 제안된 소자의 성능을 모델링하기 위하여 고속 푸리에 변환(fast Fourier transform, FFT) 및 전달 행렬 기법을 사용하였다. 정확한 코드로 디코딩된 펄스의 중심에서 자기상관 피크 값은 어긋난 파장 호핑 코드 및 스펙트럼 위상 코드로 디코딩된 경우의 최대 교차상관 레벨에 비하여 3배 이상으로 관측되었다. 이를 통하여 forward error correction (FEC) 한계에 해당하는 10-3 이하의 비트 에러 오율을 얻을 수 있음을 알 수 있다.
최근 뇌 과학 연구에 관심이 높아지면서 두뇌 훈련게임, 교육응용분야 및 BCI(brain Computer Interface)등 여러 분야에서 뇌파를 이용한 장치들이 개발 되고 있다. 본 논문에서는 전두엽 뇌파를 이용해서 간편하고 손쉽게 사용할 수 있는 블루투스 기반 무선 포터블형 뇌파 측정장치를 설계 제작하였다. 10~100 ${\mu}V$의 낮은 진폭을 가진 뇌파를 증폭하여 수V까지 증폭하였고 불필요한 잡음신호와 60 Hz의 전원 노이즈를 제거 하기위하여 저역필터, 고역필터 및 노치 필터를 설계하였다. 또한, 아날로그 뇌파신호를 디지털신호로의 변환과 PC로의 무선 전송을 위해 PIC24F192 마이크로컨트롤러를 사용하였다. AD변환 샘플링율은 1kHz로 하였고, 블루투스방식의 무선전송방식을 이용하여 38,400bps로 PC로 전송하였다. PC로 입력할 때 LabVIEW 프로그램를 이용하여 뇌파신호를 수신하여 모니터링 하였다. 상용 뇌파측정 장치인 Biopac MP100과 개발된 장치에 각각 $1{\mu}V$, 0~200Hz의 동일한 사인파 시뮬레이션 신호를 입력한 후 FFT 변환 후 각각 파워스펙트럼을 분석하여 성능 검증을 비교했다. 상용 Biopac 시스템 MP100과 비교해 본 결과 특히, 30Hz이하의 주파수영역에서 유사한 주파수 응답 특성결과를 얻어 제작된 시스템의 정확도가 우수함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 변형된 wavelet 변환을 통해 추출한 특징벡터를 이용하여 한국어 숫자음을 대상으로 한 음성인식기를 구현하였다. wavelet 변환은 시간 및 주파수 영역에 대해 다중해상도(multiresolution)를 가지는 신호분석법이다. 본 연구에서는 계산량의 감소와 넓은 주파수 대역을 분석하기 위해, mother wavelet의 형태를 분석 주파수 대역에 따라 변화시키는 방법을 제안하였다. 기존의 wavelet 변환으로 실험한 결과 86.5%의 인식율을 얻었고, 변형된 wavelet 변환의 경우 96%의 인식율을 얻었으며 계산량이 감소하였다. 이와 함께 음성인식에서 널리 사용되는 특징 파라미터인 멜켑스트럼과 FFT 멜스케일 필터 대역(mel scale filter bank)과 비교 실험한 결과 인식율의 향상을 보였다. 이는 제안한 방법이 고주파 대역의 세밀한 시간 해상도와 저주파 대역의 세밀한 주파수 해상도를 지니는데 기인하는 것으로 판단된다.
일반적으로 음향 반향 제거에서 반향의 임펄스 응답이 큰 경우 주파수 영역의 알고리듬은 시간 영역 알고리듬에 비해 긴 임펄스 응답에 따른 많은 계산량과 입력신호의 통계적 특성에 의한 영향을 줄일 수 있다. 그러나 주파수 영역 알고리듬에서는 시간 영역의 신호를 주파수 영역으로 변환시킬 때 필터 차수의 2배의 FFT 연산이 필요하게 되어, 긴 차수로 인한 실행 시간 지연이 발생하고 많은 메모리가 필요하다. 이러한 문제점을 감소시키고 수렴성능을 향상시키기 위한 MDF 알고리듬이 제안되었으나 계산량이 많은 단점이 있고, UMDF와 AUMDF 알고리듬은 계산량은 감소되나 수렴성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 MDF 알고리듬과 거의 동일한 수렴성능을 유지하면서 연산량과 메모리를 줄일 수 있는 수정된 AUMDF 알고리듬을 제안하였으며, 모의 실험을 통해 결과를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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