뇌파는 최근에 가장 많이 연구되고 있는 생체신호이다. 본 연구에서는 오픈 감정뇌파데이터인 DEAP Dataset를 활용한 데이터 분석 실험을 시행하였다. DEAP Dataset는 총 32개의 데이터이며, 32채널로 구성되어 있다. 전처리 과정에서는 디지털 필터인 IIR(Infinite Impulse Response) Filter를 사용하여 잡음을 제거하였고, 인공산물인 안구잡파(EOG: Electrooculograms) 제거에는 LMS(the Least Mean squares) 알고리즘을 사용하였다. 감정분류는 Valence-Arousal 평면을 사용하여 네 개의 감정으로 구분하였고, 분류 실험으로는 패턴인식 알고리즘인 SVM(support Vector Machine)를 사용하였다. 실험결과 SVM이 70%대의 결과를 도출하여 이전 실험결과보다 높은 정확도를 도출하였다.
본 연구는 LED 조명제어시스템(LMS)을 이용해서 관리자가 원하는 목표전력량과 LED 조명의 구역별 중요도에 따라 Priority 를 설정 후 실시간으로 전력량을 측정해서 Overload(목표전력량 80% 이상 초과 1 단계, 90% 이상 2 단계) 상황 발생 시 자동으로 LED 조명전력을 차단 또는 디밍함으로써 정전에 대비하고 에너지절감도 가능한 알고리즘과 실증결과에 관한 연구내용을 소개한다.
본 연구는 실내의 조도를 균일하게 유지하기 위한 조명제어시스템(LMS) 및 그 알고리즘에 관한 것으로 특히 창가 및 실내에 배치한 조도센서로부터 얻어지는 조도(Luminance)값들을 경계조건으로 하여 조도분포에 관한 수학적 모델을 세운 후 Laplace 방정식의 조화함수(수치해석적 해)를 컴퓨터로 고속 시뮬레이션 함으로써 외부의 밝기변화에 따른 실내 조명등의 조도 분포를 차별화하여 제어하여 결과적으로 전력을 절감하면서도 실내 근무자에게 균일하고 자연스러운 조명환경을 제공할 수 있는 적응형 조명제어장치 및 그 알고리즘의 연구 내용을 소개하고 있다.
다중 경로 채널 환경을 이용하는 무선 전송 시스템은 지연확산에 따른 ISI에 의해 많은 영향을 받는다. 이러한 ISI를 효과적으로 제거하기 위한 등화기로는 결정 장치 궤환 필터를 이용하는 결정 궤환 등화기가 있다. 본 논문에서는 ISI를 효과적으로 제거 할 수 있는 적응형 결정 궤환 등화기를 제안한다. 제안된 등화기는 LMS 알고리즘을 이용하는 준 최적의 MMSE 기반의 적응 등화기로써 계층적 궤환 필터 구조와 연판정 장치를 가지는 결정 궤환 등화기이다. 연판정 장치는 결정 부분에 의한 오류로 인해 궤환 필터에서 오류의 전달을 제거하는 역할을 하며 궤환 필터는 크게 두 단계로 나누어져 적응 알고리즘을 이용하여 개별적으로 ISI를 제거한다. 이러한 구조는 기존DFE의 단점인 추정값의 오류로 인한 오류 전달을 제거하여 기존의 DFE에 비해 향상된 ISI제거 성능을 보인다. 또한 궤환 필터 탭의 수를 줄임으로써 보다 큰 step-size를 사용하여 빠르게 MSE를 얻을 수 있다. 본 논문은 컴퓨터 모의 실험을 통하여 UWB 시스템의 채널 모델인 S-V 채널에서 기존의 결정 궤환 등화기와 제안된 등화기의 비트 오류율 성능을 비교한다.
소음은 환경 오염원의 하나로서 사람에게 육체적, 정신적 피해를 발생시킨다. 이에 소음 제어 기술의 필요성이 증대하였고, 그 중에서 제어가 까다롭고 고비용을 요구하는 저주파 소음 제어 기술의 개발이 확대되고 있다. 따라서 본 연구에서는 저주파의 주기적인 특성을 가지는 1차원 평면파 소음에 대한 능동 제어를 위해 기존의 적응 피드포워드 방법의 단점을 보완하는 적응 피드백 방법을 이용한 능동 소음 제어 시스템을 구성하고 능동 소음 제어 실험을 수행하였다. 이를 위해 소음원과 제어 음원을 가지는 덕트 형상의 실험 장치를 구성하였다. 제어기 설계를 위해 전파 소음을 예측하는 선형 예측법을 적용한 적응 디지털 필터를 구성하였으며 적응 알고리즘으로 Filtered-X LMS 알고리즘을 이용하였다. 제어기는 제어 알고리즘을 프로그램화하여 DSP에 입력함으로써 구성하였다. 실험에 사용된 소음은 500[Hz] 이하의 단일 주파수의 정현파 소음을 사용하였으며, 실험결과 음압 감소의 효과를 볼 수 있었다. 능동 소음 제어의 기술을 개발하여 하드웨어(덕트)의 모양 및 구조, 제어기의 종류 및 처리 속도, 주파수나 크기와 같은 특성이 급격히 변하는 소음의 경우에 능동적으로 소음을 제어할 수 있으며, 저주파 소음을 발생시키는 관형 연소기와 같은 장치 및 여러 분야에 응용이 가능하도록 하였다.
본 논문은 신경망을 이용한 간섭 신호 제어 복합 다층 퍼셉트론에서 DS/SS 이동 통신에서 수신된 신호를 검출하는 것에 대하여 연구한다. 수신 신호가 일정한 비트율을 갖는 채널에 전송하기 위하여 신경망을 이용한 새로운 탭 가중치 갱신 제어 방법을 제안한다. 적응 횡단선 필터는 상호 심볼간 간섭을 억압하기 위해 LMS 알고리즘 사용하고, 응답과 실제 출력간의 차인 에러를 이용하여 탭 가중치 조절 메카니즘을 통해 탭 가중치를 갱신함으로서 효과적으로 간섭을 제거한다. 본 논문은 상호 심볼간 간섭을 효율적으로 억압해온 다계층 퍼셉트론 조합을 이용하여 제안된 알고리즘을 통해 탭 가중치 갱신이 보다 효율적으로 이루어질 수 있도록 한다. 시뮬레이션을 통해 평균자승 에러의 수렴 특성이 우월하다는 것을 연구한다.
광대역 소음의 능동소음제어(Active Noise Control, ANC)에 사용되는 Filtered-X Least Mean Aquares(FXLMS) 알고리즘의 주 결점은 제어 알고리즘의 입력으로 사용되는 필터링된 기준신호가 상관되어 입력신호의 자기상관행렬이 큰 고유치비를 갖게 됨으로써 수렴속도가 느려지는 것이다. 이 상관은 그 원인이 기준센서 신호의 자기상관 때문이거나, 기준신호가 오차경로로 필터링되어서 나타난다. Recursive Least Squares(RLS)와 같은 빠른 수렴속도를 갖는 적응 알고리즘이 존재하지만, 이들 알고리즘은 실 계의 구현을 위해 많은 계산을 필요로 하거나, 각 샘플마다 제어기의 최적화가 필요한데, 이는 매우 심각한 제한조건이다. 본 논문에서는 빠른 수렴의 속도를 갖으면서 FXLMS와 근사한 연산량을 갖는 제어알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 수렴속도를 느리게 하는 상관성을 줄이기 위해 이산 Walsh 변환을 사용하는 변환영역 FXLMS이다. 제안한 알고리즘을 광대역 능동소음제어 시스템에 적용, 모의시험한 결과 FXLMS의 문제점인 고유치비가 약 1/40으로 줄어드는 성능 개선 효과를 확인할 수 있었다.
인접투사 알고리즘(Affine Projection Algorithm: APA)에서 투사 차원은 적응필터 계수갱신에 사용하는 입력 벡터 요소 수이며, 이는 계수갱신을 위해 사용되는 투사 기저의 개수이다. 그리고 투사차원은 적응 필터의 수렴속도와 밀접한 관계가 있으며 알고리즘에서 필요한 계산량을 결정한다. 적응필터가 수렴함에 따라 수렴속도가 감소하게 되므로, 수렴속도를 결정하는 투사차원을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 적응필터 계수갱신 시 계수벡터의 변화량을 수렴속도와 연관시켜 인접투사 알고리즘의 투사차원을 조정하는 가변 차원 인접투사 알고리즘(Variable Dimension APA: VDAPA)을 제안한다. 제안한 방법은 적응필터의 수렴정도에 따라 투사 기저 수를 조정함으로써 APA의 계산량을 줄인다. 컴퓨터 모의 실험을 통해 기존의 인접투사 알고리즘 및 NLMS 알고리즘과의 수렴속도, 계산량 면에서 성능을 비교하여 제안한 방법의 우수성을 확인한다.
이동로봇의 위치추정오차를 검출하는 방법으로 칼만필터의 잔류오차를 최소적응알고리즘으로 검사하여 시스템의 이상유무를 확인할 수 있음을 알아보았다. 이동로봇의 이상유무판별에 칼만필터를 적용하기 위한 모델로는 위치이동에 기여하는모터부분의 모델만을 사용하였고, 칼만필터의 잔류오차에 나타나는 바이어스성분의 검출로 이상유무를 판별할 수 있음을 확인하였다. 이동로봇의 동특성모델을 이용하여 이동로봇의 위치추정에 나타나는 오차를 판별할 수 있는 제안된 방법은 다른 부가적인 외부장치가 없이 사용될 수 있는 장점이 있다 . 칼만필터는 모터의 구동전류를 추정하고, 이 잔류오차에 적응자기동조필터를 적용하여 백색잡음의 성질을 지닌 잔류오차를 판별하게 된다. 이동로봇의 모델에 가능한 상황을 가정하여 구성한 시뮬레이션의 결과들은 제안된 방법이 위치추정 오차의 판별에 사용될 수 있음을 보여주고 있다.
주파수 영역에서의 적응 신호처리는 입력의 자기 상관 행렬에 이산 퓨리에 변환(DFT Discrete Fourier Transform)을 이용할 때 거의 대각선화 되는 특성으로 인해 시간영역 적응필터보다 주파수 영역 적응 필터가 빠르게 적응한다. 본 논문에서는 변형된 이산 퓨리에 변환(MDFT: modified DFT)을 이용하여 주파수 영역 적응 필터를 설계함으로써 안정한 수렴 속도를 갖는 잡음 제거 시스템을 제안한다. 제안한 구조는 MDFT를 이용하여 연산수를 최소화하며, 안정한 수렴을 유지하면서 블록 없는 처리를 할 수 있고, 최적의 수렴 속도를 위해 입력 자기 상관 행렬에 MDFT를 사용해 근사적으로 대각화 시키고 시간적으로 변하는 스텝 크기를 정규화 하는 고속 적응 잡음 제거(HANR: high speed adaptive noise reduction) 알고리즘이다. HANR 알고리즘을 적용한 필터는 DFT변환법을 사용한 LMS방법(non-proposed)보다 30%정도의 속도 개선이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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