본 논문에서는 터치스크린 시스템에 강한 잡음이 존재하는 상황에서 안정적으로 터치를 인식하기 위하여 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘을 기반으로 고안한 터치인식 방법을 소개한다. SIFT알고리즘을 기반으로 하여 잡음에 강하며 다양한 크기의 터치를 효과적으로 추출하는 것이 가능하다. 제안한 방법을 검증하기 위하여 터치스크린 상에서 얻은 채널데이터를 이용하여 매트랩 상에서 터치인식을 시뮬레이션 해 보았다. 시뮬레이션 결과 강한 잡음이 존재하는 상황에서 터치 크기와 방향에 상관없이 안정적으로 터치를 인식하는 것을 볼 수 있었다. 그러나 터치인식 알고리즘을 실제 터치스크린 상에 구현한 결과 SIFT 알고리즘에서 사용하는 DoG(Difference of Gaussian) 연산에 많은 계산 량이 필요하여 실시간 터치인식에 문제가 발생하였다. 우리는 이를 극복하기 위하여 DoG의 빠른 근사 방법인 DoM(Difference of Mean)을 사용하여 문제를 해결하였다.
본 연구에서는 차세대 나노소자인 DGMOSFET에서 발생하는 단채널효과 중 하나인 문턱전압특성에 대하여 분석하고자 한다. 특히 포아송방정식을 풀 때 전하분포를 가우시안 함수를 사용함으로써 보다 실험값에 가깝게 해석하였으며 이때 가우시안 함수의 변수인 이온주입범위 및 분포편차에 대하여 문턱전압의 변화를 관찰하고자 한다. 포아송방정식으로 부터 해석학적 전위분포 모델을 구하였으며 이를 이용하여 문턱전압을 구하였다. 문턱전압은 표면전위가 페르미전위의 두배가 될 때 게이트 전압으로 정의되므로 표면전위의 해석학적 모델을 구하여 문턱전압을 구하였다. 본 연구의 모델이 타당하다는 것을 입증하기 위하여 포텐셜 분포값을 수치해석학적 값과 비교하였다. 결과적으로 본 연구에서 제시한 포텐셜모델이 수치해석학적 시뮬레이션모델과 매우 잘 일치하였으며 DGMOSFET의 도핑분포 함수의 형태에 따라 문턱전압 특성을 분석하였다.
본 논문에서는 터널 환경에서 비음수 텐서분해와 가우시안 혼합을 갖는 은닉 마코프 모델을 사용한 사고 검지 시스템을 제안한다. 대부분의 터널 내 환경은 내재된 환경으로 인한 작은 사고들이 발생한다. 특히 터널 내에서 사고가 발생할 시, 2차, 3차 사고가 발생되어 큰 재해로 발전할 가능성이 높다. 주로 시각기반의 사고 검지 기법들이 많이 제안되어왔으나, 시야각 등의 문제로 오검지가 발생하는 단점이 존재한다. 이러한 시각기반의 검지 기법을 보완하기 위해 본 논문에 제안된 기법은 터널환경에서의 음향사고 검출의 정확도 개선을 위해 비음수 텐서분해와 가우시안 혼합모델(Gaussian mixture model, GMM) 기반의 은닉 마코프 모델(hidden Markov model, HMM)을 이용한다. 제안된 방법은 비음수 텐서 분해 기법에 활용되는 사고음향 모델과 잡음모델을 사용하여 사고음을 분리하고, 분리된 사고음을 기반으로 기 훈련된 GMM-HMM 기반의 음향모델을 기반으로 우도비 검증을 수행하여 사고 검지를 수행한다. 제안된 방법의 검지 정확도를 평가하기 위해 터널 내 환경잡음과 사고음을 합성하여 생성한 데이터를 생성하였고, 높은 정확도를 얻을 수 있었다.
템플릿 공격은 공격 대상 장비와 동일한 테스트 장비를 보유한 경우에 수행할 수 있는 강력한 부채널 분석 방법이다. 템플릿 공격은 테스트 장비를 이용하여 비밀정보에 대한 템플릿을 구성하는 프로파일링 단계와 공격 대상 장비에서 수집한 전력 파형을 템플릿과 비교하여 비밀정보를 찾는 매칭 단계로 구성된다. 템플릿 공격의 성능을 향상시키는 방법 중 하나는 가우시안 분포에 대한 템플릿의 추정을 향상시키는 것이다. 그러나 프로파일링 단계에서 각 중간값에 대한 템플릿을 계산할 때 사용되는 전력 파형의 수가 제한된다면 템플릿 계산이 부정확해진다. 본 논문에서는 프로파일링 단계에서 템플릿을 계산하기 위해 사용하는 파형의 수가 제한될 때 노이즈 파형으로 간주되는 전력 파형을 제거하는 방법론을 제시한다. 제시한 방법론에 따라 노이즈로 간주되는 전력 파형을 제외하여 템플릿을 구성할 경우에 템플릿 추정의 정확도가 향상되어 템플릿 공격의 성능이 향상된다. 또한 본 논문에서는 실험을 통해 템플릿 공격의 성능이 향상됨을 보임으로써 제시한 방법론이 타당함을 증명한다.
본 논문에서는 이전에 개발된 신경회로망 채널 등화기에서 볼 수 있었던 구조의 복잡성 및 많은 학습시간의 소요 등과 같은 단점을 극복하고자 퍼지-ARTMAP 신경망을 이용하여 채널 등화기를 구성하였다. 제안된 퍼지-ARTMAP 채널 등화기는 다른 형태의 신경망을 이용한 등화기에서는 찾아 볼 수 없는 빠르고 쉬운 학습 능력을 갖고 있다. 즉, 등화기 구성에 필요한 파라미터의 수가 적으며 지역적 최소값에 빠질 우려 없이 각 계층간의 초기 연결강도를 지정할 수 있을 뿐만 아니라 기존의 학습된 데이터를 재학습시킬 필요 없이 새로운 데이터를 단순히 추가 학습시킬 수 있는 장점 등을 가지고 있다. 본 연구의 시뮬레이션 과정에서는 선형채널에서 발생된 가우시안 잡음을 동반한 이진 신호를 대상으로 퍼지-ARTMAP 채널 등화기의 성능을 LMS 기반의 선형 등화기 및 MLP와 RBF 신경망 등화기와 비교하였으며 퍼지-ARTMAP 등화기가 상대적으로 간단한 구조와 빠른 처리속도를 가짐은 물론 선형등화기로 해결하지 못했던 비선형 문제들도 해결할 수 있음을 보였다.
칼러 텔레비젼에서 기준 백색은 CPT(color picture tube)의 RGB 세 빔 전류를 조절함으로써 설정되며, 이들 빔 전류비는 RGB 비디오 증폭기의 이득비를 조정함으로써 조절된다. 일반적으로 전자총의 빔 전류 밀도 프로파일은 가우스 분포를 가지며, RGB 각 채널 증폭기의 이득과 대역폭의 곱은 일정하다. 따라서 스크린상의 밝기와 공간 해상도는 수상기의 기준 백색 설정에 따라 달라진다. 본 논문에서는 칼라 텔레비젼의 기준 백색 설정시에 RGB 전류비가 밝기에 미치는 영향과 비디오 증폭기의 이득 및 전류 밀도 분포에 따른 영상 경계 부분에서의 열화 정도를 이론적으로 해석하였다. 해석 결과 기준 백색의 색 온도 증가에 따라 Helmholtz-Kohlrausch 현상에 의해 밝기가 증가하고, RGB 증폭기의 이득비 편차가 작을수록 스크린상의 공간 밝기 분포의 상승거리는 감소하는 경향이 있음을 밝혔다. 또한 본 해석에 근거하여 P22 형광체에 대하여 더 밝으면서도 해상도를 높일 수 있는 기준 백색의 설정 가능한 범위를 제시하였다.
Transmitting correct train control information is important in a train control system which demands safety. The train control information includes the maximum speed of trains, position of preceding trains, incline of tracks and curve sections etc. A radio frequency-communication based train control system is influenced by the noise and interference because the train control information is transmitted by wireless between a on-board system and wayside system. The radio frequency-communication based train control system is a mobile communication system due to moving trains. The inter symbol interference(ISI) occurs by the multipath fading in the mobile ommunication system. As signal-to-noise ratio(SNR) is decreased by the ISI, the train control information is not received correctly. In case of tunnel section, numerous reflected waves exist. Therefore, the power density of receiver is decreased by difference among the received times, magnitudes, phases through the multipath. So, the train suddenly is stopped by the fail-safe operation in the train control system on account of decreasing the power density of receiver. In this paper, a line of sight model-(Additive White Gaussian noise(AWGN) channel), rayleigh and rician fading model are presented. Probability density functions which are related to the SNR are derived from the models. The fading phenomenon severely occurs as a result of analyzing the probability density functions. So, the space diversity method is used in order to reduce the fading effect and it is demonstrated by using Matlab program.
본 논문에서는 우수한 잡음 방지 성능과 다른 사용자 간섭에 강건하며, 보안성이 우수한 특징을 갖는 DS-UWB(Direct Sequence-UWB) 방식에 멀티밴드 방식을 적용하였다. 제안된 시스템의 각 서브밴드는 코히어런스 대역폭을 만족하지 못하기 때문에 각 서브밴드에서 레이크 수신기가 사용되었으며 레이크 수신기의 출력은 MRC(Maximum Ratio Combining) 기법을 사용하여 결합하였다. 제안된 시스템은 타 시스템과의 원활한 공존이 가능하며 PBI(Partial Band Interference)에 우수한 성능을 나타낸다. 또한 초광대역 안테나의 부담이 줄게 되며 평균전력 대비 첨두치(peak to average power) 값이 작다는 장점이 있다. 본 논문에서는 AWGN(Additive White Gaussian Noise), 다른 사용자 간섭 및 협대역 잡음이 존재하는 채널에서 멀티밴드 시스템을 적용한 DS-UWB 의 BER 을 수학적으로 분석하였으며, 수신단에서 서브밴드 수가 증가함에 따라 성능이 개선됨을 시뮬레이션을 통하여 입증하였다.
인터리빙은 채널 상에서 발생하는 연집 오류를 랜덤 오류로 변환하기 위하여 채널 부호화된 정보를 일정한 규칙에 의해 심볼 단위로 분산시킨다. 따라서 수신기에서, 송신 시 사용된 인터리버에 대한 파라미터를 알지 못하는 경우, 미지의 인터리빙된 신호를 디인터리빙 하기가 어렵게 된다. 최근 이러한 미지의 인터리빙된 신호에 대해 인터리버의 파라미터를 추정하여 신호를 복원하는 여러 연구가 진행되어 오고 있다. 이러한 연구들은 주로 블록 인터리버의 파라미터를 추정하는 데 초점을 맞추고 있다. 이 논문에서는 기존 연구들을 발전시켜 길쌈 인터리버에 대하여 쉬프트 레지스터 수, 레지스터 크기 및 부호어 길이 등의 인터리버의 파라미터를 추정하고, 목표 디인터리버를 재구성하여 디인터리빙하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 M-채널 서브밴드 QMF 필터 뱅크를 이용한 웨이브릿 변환기반 적응 음향반향제거기를 제안한다. 제안한 적응 음향반향제거기는 웨이브릿변환 필터뱅크의 적은 계산량, 서브밴드 처리 및 웨이브릿 서브밴드 필터의 직교성에 의해 정상상태 성능을 향상시키고, 실시간 처리가 가능하도록 구현한다. 각 서브밴드에서 적응필터의 계수적응을 위한 알고리듬으로는 실시간 반향제거와 하드웨어 구현시 비용감소를 위하여 계산량이 적고 구현이 간단한 LMS 적응 알고리듬을 사용한다. 제안한 적응 음향반향제거기의 성능평가를 위한 실험으로서 백색 가우시안 잡음 및 주변잡음을 포함한 실제의 음성신호를 입력신호로 반향제거 기에 인가하여 반향성능을 평가하였다. 실험 결과로서 제안한 음향반향제거기는 웨이브릿 완전복원 필터뱅크에 의해 수렴후 점근적 에러가 적고, 적은 계산량을 요구하며 안정한 수렴성능을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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