공간조인 연산은 지리정보시스템의 연산 중 매우 높은 처리비용을 요구하는 연산이다. DOT 공간 색인 기법은 전통적인 데이터베이스 시스템의 주색인 기법을 적용할 수 있으며, 공간객체의 상호 인접성이 유지되도록 Hilbert 값으로 정렬되어 클러스터링 된다. 이러한 특징을 이용한 DOT공간 조인 알고리즘은 적정한 버퍼크기를 유지하는 경우 잘 알려진 R-tree를 이용한 공간조인 알고리즘에 비해 디스크 액세스면에서 유리한 장점이 있으나, 조인가능영역 산출시 많은 양의 공간변환 연산을 필요로 하므로 전체적인 성능이 만족스럽지 못하다. 본 논문은 DOT 공간조인 알고리즘의 성능을 향상시키기 위하여 이러한 공간변환 연사의 횟수를 최소화시킨 효율적인 여과단계처리 방법을 제시하며, 이를 적용한 DOT공간조인 알고리즘과 R-tree 공간조인 알고리즘의 실행시간을 비교 분석하여 DOT 공간조인 알고리즘이 최대 약 2배까지 우수한 성능을 가지고 있음을 보인다.
비선형적인 위상 변화를 지닌 비정상(non-stationary)신호는 레이더(Radar), 통신(telecommunication), 생체공학, 지질탐사, 음향 등 여러 분야에서 쉽게 접하는 신호이다. 비정상신호는 일반적으로 시간에 따라 신호의 물리적 특성이 변화하는 신호를 의미하며, 순간 주파수는 신호의 특정시간에 해당하는 신호의 주파수를 의미한다. 이 논문에서는 순간 주파수를 결정하기 위한 연속 웨이브렛 변환의 적용에 대하여 논하였다.
최근 클라우드 컴퓨팅에 대한 관심이 고조됨에 따라, 이를 활용한 데이터베이스 아웃소싱에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 한편, 데이터 소유자가 자신이 가지고 있는 공간 데이터베이스를 그대로 아웃소싱 할 경우, 서비스 제공자는 이를 불법으로 취득하여 악용할 수 있고, 질의 요청자들의 통계 정보를 통해 개인정보를 획득할 수 있다. 따라서 아웃소싱 환경에서 개인정보 보호 및 공간 데이터베이스를 보호하기 위한 데이터 변환기법 및 변환된 데이터베이스 상에서 질의를 처리하는 연구가 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 아웃소싱 환경에서 공간 네트워크를 고려한 가공 데이터 생성 기법 및 암호화 기법을 설계한다. 아울러, 인증된 사용자가 질의 요청 시, 서비스 제공자가 저장한 가공 데이터를 이용하여 효율적으로 k-최근접점 질의를 수행하기 위한 힐버트 커브 기반 k-최근접점 질의처리 알고리즘을 제안한다.
The identification of modal damping of a segmented hull model with torsional response is difficult task due to the coupling of modal response. This is because the 1st and 2nd torsional vibration modes are closely spaced in frequency domain leading to the situation that the modal decomposition is difficult to achieve by simple band-pass filter. Present study applied several different modal decomposition methods to derive the damping ratio of different modes. The modal decomposition methods considered in this study are simple band-pass filter, Hilbert vibration decomposition, Wavelet transform and proper orthogonal decomposition. Coupled free decay signal obtained from the torsional hammering test on a segmented hull model was processed with four different methods and the derived damping ratios were compared with each other. Discussions also have been made on the pros and cons of the different methodologies.
본 논문에서는 현재까지 주파수 영역에서 개발된 4종류의 라우드스피커 TS 매개변수 규명법들에 대하여 비교 검토하였다. 보이스 코일 인덕터에 대한 상세한 모델링을 위해 주파수 종속 모델링 기법을 소개하였고 관련된 매개변수들을 유도하였다. 라우드스피커의 동적 질량을 알고 있을 때에 TS 매개변수를 규명하는 방법을 소개하고 이를 실제 라우드스피커에 적용할 때에 고려할 사항들도 기술하였다. 1채널 장비로 전기 임피던스를 측정할 때에는 크기만을 측정하게 되므로 위상값 추정을 위해 최소 위상 변환법을 사용하는 방법도 기술하였다.
본 논문에서는 경험적 모드 분해 방법을 이용하여 시각자극 출현에 따른 과제 수행 시 발생하는 뇌 유발전위의 ${\theta}$와 ${\alpha}$대역에 대한 진폭과 위상변화를 확인하였다. 과제수행에 대한 뇌 유발전위를 구성 주파수 대역 별로 분해하기 위하여 경험적 모드 분해 방법을 적용하였고, 분해된 각 내재모드함수에 힐버트 변환을 적용하여 뇌 유발전위의 ${\theta}$와 ${\alpha}$대역의 순간 진폭과 위상 변화를 확인하였다. 과제 수행 시 뇌 유발전위의 P2, N2과 P3지점에서 ${\theta}$와 ${\alpha}$대역의 진폭이 크게 관찰되었으며, N1, P2부근에서 순간 위상의 변화가 최대가 되었다. 시각 자극 출현에 따른 응시 상태에서는 두 대역 모두 관련된 위상 변화시점이 확인되지 않았다. 대역통과필터 방법 적용 시, 경험적 모드 분해 방법에 비해 시간과 주파수 해상도가 떨어졌으며, 필터의 파라미터에 따라 위상 변화 시점의 결과에 차이가 발생하였다. 연구를 통해 ${\theta}$와 ${\alpha}$대역이 시각 자극 출현에 따른 과제 수행에 대한 뇌 유발전위의 주요성분인 ${\theta}$와 ${\alpha}$대역의 위상변화와 뇌 유발전위의 생성을 위상 변화와 연관 지어 해석하였다.
일반적인 bandpass sampling 방법인 real bandpass sampling 기법은 하향변환(downconversion)을 시행할 때 음의 주파수 대역의 RF 신호와의 에일리어싱(aliasing) 현상을 피해야 하므로 신중한 sampling 주파수 선택이 요구된다. 더욱이 다중신호(multiple signals)가 하향변환 될 경우에 이 sampling 방법은 더욱 많은 제약이 따르게 된다. 그러나 Hilbert 변환을 사용하는 complex bandpass sampling 방법은 음의 주파수 영역의 신호를 제거함으로써, real bandpass sampling 기법보다 유연하고 넓은 sampling 주파수 범위를 제공하며, 또한 더욱 낮은 sampling 주파수를 얻을 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 이러한 complex bandpass sampling의 특징을 사용하여, 다중 신호를 하나의 통신 기기에서 동시에 하향 변환하는 수신기의 구조를 제시한다. 그리고 하나 또는 2개 신호의 하향변환에 관한 내용으로 제한하지 않고 N개의 신호로 확장하여 유효 sampling 주파수 영역 및 보호대역(guard-band)이 고려된 sampling 가능 최소 주파수에 관한 수식들을 일반화한다. 또한 모의실험을 통해 유도된 수식들을 증명한다.
회전하는 동기 좌표계 d-q 변환을 이용한 단상 능동 전력 필터의 새로운 제어기를 제안하였다. 힐버트 변환기를 사용하여 $90{\circ}$의 위상차를 가지는 두 개의 교류 신호를 만든다. 이 신호들을 회전하는 동기 좌표계 d-q 변환을 이용하여 기본파 성분을 직류로 변환할 수 있고 따라서 고조파 검출이 용이하다. 순시 유효 전력의 평균값을 구한다. 역률 보상을 하므로 전원 전류는 전원 전압과 동위상이다. 단상에서의 전력 공식으로부터 전원 전류의 크기를 알 수 있다. 능동 전력 필터의 보상 전류의 기준 신호는 전원 전류의 기준신호에서 부하 전류를 빼주면 구할 수 있다. 새롭게 제안된 제어기에 히스테리시스 전류 제어기를 적용하여 시뮬레이션 하였다. 능동 전력 필터가 부하전류의 고조파와 무효전력을 보상하여 전원 전류가 전원전압과 동위상이 되고 전원전류가 정현파에 가깝게 되는 것을 확인하였다. 힐버트 변환기는 전대역 여파기를 사용하여 구현하였다.
In the working population, muscle fatigue and musculoskeletal discomfort are common, which, in the case of insufficient recovery may lead to musculoskeletal pain. Workers suffering from musculoskeletal pains need to be rehabilitated for recovery. Isokinetic testing has been used in physical strengthening, rehabilitation and post-operative orthopedic surgery. Frequency analysis of electromyography (EMG) signals using the mean frequency (MNF) has been widely used to characterize muscle fatigue. During isokinetic contractions, EMG signals present strong nonstationarities. Hilbert-Haung transform (HHT) and autoregressive (AR) model have been known more suitable than Fourier or wavelet transform for nonstationary signals. Moreover, several analyses have been performed within each active phase during isokinetic contractions. Thus, the aims of this study were i) to determine which one was better suitable for the analysis of MNF between HHT and AR model during repetitive maximum isokinetic extensions and ii) to investigate whether the analysis could be repeated for sequential fixed epoch lengths. Seven healthy volunteers (five males and two females) performed isokinetic knee extensions at $60^{\circ}/s$ and $240^{\circ}/s$ until 50% of the maximum peak torque was reached. Surface EMG signals were recorded from the rectus femoris of the right thigh. An algorithm detecting the onset and offset of EMG signals was applied to extract each active phase of the muscle. Following the results, slopes from the least-square error linear regression of MNF values showed that muscle fatigue of all subjects occurred. The AR model is better suited than HHT for estimating MNF from nonstationary EMG signals during isokinetic knee extensions. Moreover, the linear regression can be extracted from MNF values calculated by sequential fixed epoch lengths (p> 0.0I).
본 논문에서는 인공위성을 통하여 수신되는 다중대역 영상을 압축하기 위한 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 다대역 영상에서 보이는 대역간 상관성 및 대역내에서 각 화소간의 상관성을 줄이는 목표를 가지고, 화소간 상관성을 줄이기 위해서는 wavelet 변환을 사용하고, 대역간 상관성을 줄이기 위해서는 대역간 데이타블럭의 화소값간의 상관관계를 1차식으로 모델링하고 회귀(regression) 방법을 이용하여 대역간 화소 차이을 가깝게 하여 데이타 압축율을 향상시킨다. 변환계수는 데이타 압축율을 높이기 위해 변형된 힐버트 커브와 RLE 그리고 허프만 코딩을 이용하였다. 제안된 알고리듬은 우리별 1호 영상과 LANDSAT MSS 영상을 이용하여 실험하였으며, 성능평가 척도로는 원영상과 복원된 영상의 PSNR과 ISODATA를 이용할 때의 분류 능력을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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