본 논문은 OFDM 변복조 모뎀 설계에 핵심 IP로 사용될 수 있는 파라메터화된 FFT/IFFT 코어 생성기 FCore_GenSim(Parameterized FFT Core Generation & Simulation Program)에 대해 기술한다. Fcore_GenSim은 FFT 코어의 Verilog-HDL 모델을 생성하는 parameterized 코어 생성기(PFFT_CoreGen)와 생성된 코어의 연산 정밀도를 분석해주는 fixed-point 시뮬레이터(FXP_FFTSim)로 구성된다. PFFT_CoreGen은 FFT 길이(64점 ~2048점 범위)와 입력/출력/중간결과/격자계수의 word-length(8-b~24-b 범위, 2-b 단위)를 지정하면, 지정된 사양을 갖는 FFT 코어의 Verilog-HDL 모델을 생성하며, 총 43,659 종류의 코어를 생성할 수 있다. 또한, 사용자의 필요에 따라 CBFP(Convergent Block Floating Point) 스케일링의 적용 여부를 지정할 수 있다. 생성되는 코어의 내부 구조는 FFT 길이에 따라 radix-2, radix-2/4, radix-2/4/8 알고리듬의 혼합구조가 적용되도록 하였으며, 또한 CBFP 스케일링의 적용 여부에 따라서도 R2SDF 단일구조 또는 R2SDF/R2SDC 복합구조가 적용되도록 함으로써 생성되는 코어의 회로 복잡도와 성능이 최적화되도록 하였다.
기존의 계측기기는 기능에 따라 독립적으로 이루어져 사용자는 사용목적에 따라 각각의 계측기를 이용하여 원하는 계측 시스템을 구성하였다. 그러나 1980년대 후반 VXIbus는 다양한 계측장비를 각각 한장의 카드로 만들어 선택적으로 계측시스템을 구성하는것을 가능하게 하였다. VXIbus의 기본전인 통신 프로토콜에는 word serial 프로토콜이 있다 . 그러나 측정된 데이타의 양이 증가하게 되면 word serial 프로토콜로 인한 전체 시스템의 성능 저하를 가져오게 된다. 본 논문에서는 이러한 성능제한요소를 해결하기 위하여 공유(shared) 메모리 프로토콜을 제안하고, 기존의 word serial 프로토콜과 공유메모리 프로토콜을 GSPN(Generalized Stochastic Petri Net)를 이용하여 분석하였다. 분석한 결과 공유메모리 프로토콜이 word serial 프로토콜보다 성능이 우수함을 알 수 있었다. 또한 제안된 공유 메모리 구조를 갖는 VXIbus 시스템을 구현하였으며 사용된 계측기기로는 VXIbus인터페이스 모듈과 VMEbus 전용 신호처리모듈로 구성 된 FFT 분석 디바이스 그리고 신호발생 디바이스가 이용되었다. FFT 분석실험 결과 최대 80 KHz 입력신호에 대하여 정확하게 분석되었으며 이 결과는 기존의 FFT분석기의 결과와 잘 일치하였고, 신호발생 실험에서는 200 KHz에서 1.1GHz까지의 정현파 신호가 발생되었다.
본 논문에서는 입력된 음성이 남성화자인지 여성화자인지를 구분하는 FFT 스펙트럼 및 LPC 켑스트럼 입력에 의한 성별인식 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 특히 남성화자와 여성화자의 특징벡터를 비교 분석하여, 이러한 남녀의 음향학적인 특징벡터의 차이점을 이용하여 신경회로망에 의한 성별 인식에 대한 실험을 수행한다. 특히 12차의 LPC 켑스트럼 및 8차의 저역 FFT 스펙트럼의 특징벡터를 사용한 경우에, 남성화자 및 여성화자에 대해서 양호한 남녀 성별인식률이 구해졌다.
본 논문에서는 다중경로 페이딩 무선채널에서 발생하는 부반송파간 간섭환경에 의한 동기손실을 감소시키기 위하여, FFT 윈도우 위치복원 알고리듬에 의한 효율적인 프레임 동기 방식을 제시하였다. 제안된 방식에서는 이전 프레임의 비트열에 대한 동기추출 정보를 활용하여, 다음에 수신될 프레임에 대한 비트동기를 효율적으로 수행한다. 즉 예측된 데이터를 이용하여 수신된 신호를 분석할 수 있으므로 이 알고리즘을 이용하여 동기를 보정할 수 있다. 제안된 프레임 동기 알고리듬의 성능을 분석하기 위하여, 각각 시간 영역과 주파수영역에서의 동기실패율에 대하여 모의실험을 수행하였다. 그 결과, 시간 영역의 프레임 동기 알고리즘의 성능이 주파수 영역의 알고리즘에 비하여, 낮은 $E_b/N_o$에서는 성능이 좋지 않지만, 6 dB 이상의 $E_b/N_o$에서는 우수한 프레임 동기 성능을 갖게 됨을 확인할 수 있었다.
스마트 공장 구축사업을 통해 생산 설비로부터 전력, 진동, 압력, 온도 등의 센서 데이터가 수집되고 있으며 데이터 분석을 통해 예지보전, 불량예측, 이상탐지 등의 서비스 개발이 진행되고 있다. 일반적으로 제조데이터의 경우 정상과 비정상 데이터의 불균형이 극심하여 이상탐지 서비스가 선호되고 있다. 본 논문에서는 이상탐지 서비스 개발의 전단계로 제조데이터의 특징 데이터 추출을 위해 FFT 방법을 사용하였으며, 이를 통해 생산되는 제품을 분류해보고 그 결과를 확인하였다. 즉, 제품별 대표 패턴을 FFT 변환 후 상관계수를 계산하여 제품분류가 가능한지 확인하였다.
현악기용 도료가 현악기의 음향성능에 미치는 영향을 조사하기 위해 음향분석장치(FFT)와 점탄성 분석장치(DMTA, dynamic mechanic thermal analyzer)를 이용하여 목재악기용 도료의 음향적 성능을 평가하였다. 목재악기용으로 사용된 도료는 악기용 우레탄계 상도도료, 오일 스테인계 도료, 천연바니쉬, 캐슈 도료 및 자외선 경화형 에폭시 도료를 사용하였다. 형성된 도막의 음향적인 특성은 FFT 분석기에서 측정된 공명주파수와 댐핑값(damping factor)과 DMTA에서 측정된 tan ${\delta}$를 통하여 유추하였다. FFT에서 측정된 공명주파수와 댐핑값으로부터 도막이 가지는 음향특성에 대해 분석하였다. 측정된 도막의 점탄성적인 특성과 음향적 특성을 검토한 결과 악기용으로서의 적정도료를 결정하였다.
본 연구는 기존의 실험 방법과 다른 근단층 지반 운동하에서의 진동대 시험을 통해 심부구속 철근비에 따른 내진성능 평가를 비교 분석하였다. 또한 비선형 해석프로그램 SARCF(Seismic Analysis of Reinforced Concrete Frames)로 교각의 손상에 따른 고유진동수의 변화를 해석을 통한 FFT 값과 시험에 의한 FFT 값을 비교 분석하여 진동대 시험에 대한 평가를 하였다.
현재 많은 제조 업체들이 장비를 운영하는 중에 장비의 수명이나 이상으로 인한 고장으로 전체 작업 공정이 중단되어 큰 손실은 입은 많은 사례를 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 피해를 조금이나마 줄여 보고자 장비의 상태를 모니터링 및 분석하여 장비의 교체 시기 및 고장 의심 부분을 사용자에게 미리 알려주는 분석 툴을 설계한다. 실제 장비의 적용 대상은 현대중공업 LNG 선박 제조의 크레인 전동기를 대상으로 하였다. 특히, 크레인에서 가장 중요하다고 할 수 있는 전동기의 진동 데이터를 파형(Wavelet)화 하고, 이것을 FFT(Fast Fourier Transform) 변환하여 이 두 형태를 분석해서 전동기의 이상 징후를 발견하는데 초점을 맞추었다. 향후 이러한 적용 사례를 활용하게 되면, 고가 장비의 갑작스러운 고장으로 인한 제조업체의 손실을 조금이라도 줄일 수 있을 것으로 본다.
본 논문에서는 OFDM 시스템에 적용하기 위한 새로운 Radix-24 FFT 알고리즘을 제안하고 이 알고리즘을 기반으로 하는 효율적인 파이프라인 FFT 프로세서 구조를 제안한다. Radix-24 알고리즘 기반의 파이프라인 FFT 구조는 Radix-긴 알고리즘 구조와 같은 개수의 곱셈기를 가지고 있으나, 전체 프로그래머블 복소 곱셈기의 절반에 해당하는 곱셈기를 본 논문에서 제안한 CSD(Canonic Signed Digit) 상수 복소 곱셈기로 대체하여 곱셈기의 복잡도를 $30\%$이상 줄이는 효과가 있다. 0.35um CMOS 삼성공정의 합성 시뮬레이션을 통해 제안한 CSD 상수 복소 곱셈기는 기존의 프로그래머블 복소 곱셈기에 비교하여 $60\%$이상 면적효율을 갖는 것으로 분석되었다. 이러한 FFT 구조는 면적과 전력 면에서 높은 효율을 필요로 하는 무선 OFDM 응용분야에 핵심 블록인 큰 포인트 크기를 갖는 FFT 프로세서 설계에 효과적으로 적용될 것이다.
본 논문에서는 남성화자 혹은 여성화자인지를 구분하는 성별인식 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 남성화자와 여성화자의 특징벡터를 분석하며, 이러한 남녀의 특징벡터를 이용하여 신경회로망에 의한 제안한 성별인식에 대한 인식실험을 수행한다. 신경회로망의 입력신호로 사용한 특징벡터로는 10차의 LPC 켑스트럼 계수, 12차의 LPC 켑스트럼 계수, 12차의 FFT 켑스트럼 및 1차의 RMS, 12차의 LPC 켑스트럼 및 8차의 FFT 스펙트럼들이다. 본 실험에서는 특히 12차의 LPC 켑스트럼 및 8차의 저역 FFT 스펙트럼의 특징벡터를 사용하여 20-20-2의 네트워크에 의하여 신경회로망이 학습되었다. 실험결과, 남성화자에 대하여 학습 시에는 평균 99.8%, 여성화자에 대해서는 평균 96.5%의 성별인식률이 구해졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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