• 제목/요약/키워드: Low pass filter

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동적 주파수 분할기의 변조신호 전송 조건을 위한 입출력 전달 특성 분석과 설계에 대한 연구 (Analysis of Input/Output Transfer Characteristic to Transmit Modulated Signals through a Dynamic Frequency Divider)

  • 류성헌;박영철
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제27권2호
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    • pp.170-175
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    • 2016
  • 본 논문은 주파수 분할기를 통한 변조신호 전달시스템의 구현에 있어, 동적 주파수분할기의 출력 유지 조건 및 동작 주파수의 관계식을 활용하여 반송주파수가 분할된 변조신호의 전달함수를 도출하였다. 이러한 분석으로부터, 동적 주파수 분할기의 전달함수는 크기 신호에 대하여 곱셈기의 이득과 입력 전압의 일차 선형 함수로 결정되며, 위상은 입력위상에 대역필터의 군지연이 합산되는 관계로 파악되었다. 이에 따라 1,400 MHz 대역에서 동작하는 동적 주파수 분할기를 설계하였으며, 이를 통해 700 MHz 대역으로의 변조신호 전달 가능성을 확인하기 위한 모의실험을 수행하였다. 설계된 회로는 0.9~3.2 GHz에서 동작하며, 2.3 GHz의 대역폭을 가지고 입력 주파수 1.4 GHz에서 -14.5 dBm의 입력 전력으로 동작하도록 설계되었다. 바이어스 전압 $V_{DD}=2.5V$에서 입력 파형 $V_{PP}=136mV$일 때 20 mW의 전력을 소모하며, 변조지수 0.9인 진폭변조신호를 1.4 GHz에서 700 MHz로 성공적으로 전송하는 것을 확인하였다.

유도전동기를 위한 고 신뢰성 고장 검출 및 분류 알고리즘 연구 (Highly Reliable Fault Detection and Classification Algorithm for Induction Motors)

  • 황철희;강명수;정용범;김종면
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제18B권3호
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    • pp.147-156
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    • 2011
  • 본 논문에서는 유도전동기 고장 검출 및 분류를 위한 3-단계 (고장 신호의 전 처리, 고장 신호의 특징 추출, 고장 신호의 고장 유형별 분류) 알고리즘을 제안한다. 먼저 전 처리 단계에서는 저역 통과 필터를 통해 취득한 신호의 고주파 대역에 영향을 미칠 수 있는 잡음 성분을 제거하며, 다음으로는 이산 코사인 변환(discrete cosine transform)과 통계적 방법을 이용하여 고장 유형별 신호의 특징을 추출하고, 마지막 단계에서는 추출된 특징을 입력으로 하는 역 전파 신경 회로망(back propagation neural network)를 이용하여 신호를 고장 유형별로 분류한다. 시스템의 성능을 평가하기 위해 모의실험에 사용된 신호는 유도전동기의 진동 신호로, 정상 및 각종 이상 상태에 대해 8kHz의 샘플링율을 갖는 1초 길이의 데이터를 사용하였다. 모의실험 결과, 제안한 알고리즘은 학습된 상황의 고장 분류에서는 100%의 정확도를 보였으며, 기존의 공분산을 이용한 고장 검출 및 분류 알고리즘과 비교하여 약 50%의 정확도 향상을 보였다. 또한 고장 신호 취득 시 사용하는 센서의 종류나 주변 환경으로 인해 잡음이 추가될 수 있는 상황을 고려하여 취득한 데이터에 백색 가우시안 잡음을 인위적으로 추가한 모의실험에서도 98%이상의 고장 분류 정확도를 보였다. 더불어, 본 논문에서는 TI사의 TMS320F2812 디지털 신호 처리기에 제안한 고장 검출 및 분류 알고리즘을 탑재하여 실제 산업현장에서의 사용여부를 검증하였다.

자율신경계의 활성도 측정을 위한 Data Acquisition System의 개발 및 임상응용 (Development of Data Acquisition System for Quantification of Autonomic Nervous System Activity and It's Clinical Use)

  • 신동구;박종선;김영조;심봉섭;이상학;이준하
    • Journal of Yeungnam Medical Science
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    • 제18권1호
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    • pp.39-50
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    • 2001
  • 본 연구는 여러 가지 질병의 원인을 규명하는데 있어서 자율신경계 역할의 중요성을 인식하여 심전도 및 호흡신호의 변이를 이용하여 자율신경계를 감시할 수 있는 시스템을 개발하였다. 본 연구에서 제작된 증폭기에서는 트랜스를 사용하여 교류전원으로부터 환자를 격리시키고, 30 KHz의 고주파를 이용하여 임피던스법에 의한 호흡신호를 심전도와 동시에 처리할 수 있도록 하였으며, 아울러 서로의 채널에 대한 혼신의 영향을 최소화하도록 회로를 설계하였다. 시뮬레이터에 의한 테스트 결과에서 입력 조건에 따라 증폭기의 출력에 나타나는 시간 간격이 일치하게 나타나는 것을 확인하였다. 또 실제 서로 다른 조건을 가진 세 부류의 임상 환자의 심전도에서 R-R interval 및 호흡신호를 측정하여 추출할 수 있었다. 기존에는 주로 생체 신호 파라미터를 각각 측정하여 그 결과를 추출하였으나 본 연구에서는 R-R interval과 respiration의 파라미터를 통합하여 데이터를 수집, 처리함으로써 환자로부터 얻은 데이터를 임상 응용에 보다 효과적으로 적용할 수 있게 되었다. 따라서 향후 개발된 시스템의 보완을 통해 환자에 직접 적용하여 자율신경계 장애 환자에 대한 감시장치로 활용하고자 한다.

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EF 센서기반 손동작 신호 감지 및 자동 프레임 추출 (EF Sensor-Based Hand Motion Detection and Automatic Frame Extraction)

  • 이훈민;정선일;김영철
    • 스마트미디어저널
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    • 제9권4호
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    • pp.102-108
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    • 2020
  • 본 논문에서는 사람의 손동작에 의해 모바일장치상의 전기장센서를 통해 감지되는 동작신호의 실시간 검출 및 프레임 추출 알고리즘을 제안한다. 동작인식에 사용되는 전기장센서는 주변 환경 및 시점에 따라 랜덤잡음 및 센서 표면의 초기 대전상태의 가변적인 특성으로 인해 안정적으로 동작신호를 검출하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 환경에서도 안정적이고 강건하게 동작신호를 감지하여 검출할 수 있는 동적문턱치 방법(dynamic thresholding method)을 제안한다. 동작발생감지여부는 10Hz low-pass 필터와 MA(Motion Average) 필터를 통한 입력신호가 특정 문턱 전압값을 넘을 경우 감지되는데 감지 시점 센서상의 정전하상태가 가변적이므로 주기적으로 offset 값을 계산하여 새로운 문턱치를 동적으로 적용하는 방법이다. 이러한 방법으로 동작신호 감지율을 98% 이상으로 향상 시킬 수 있었다. 또한 일단 동작이 감지되면 정문턱치(positive thresold)와 부문턱치(negative threshold)의 통과시점, 횟수와 평균 동작주기를 고려한 동작신호프레임 알고리즘을 제안하였으며 이의 프레임추출 성공률도 98% 이상의 성능을 보였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 추출된 동작신호는 이후 신호정규화를 거쳐 LSTN 심층신경망 인식부를 거쳐 높은 손동작 인식률을 보임으로서 제안된 알고리즘의 우수함을 입증하였다.

K-평균 군집화 알고리즘 및 최근접점 기반 무인항공기용 공선상의 다중 정적 장애물 충돌 회피 (K-Means Clustering Algorithm and CPA based Collinear Multiple Static Obstacle Collision Avoidance for UAVs)

  • 김혜지;강혁;이성봉;김형석;이동진
    • 한국항행학회논문지
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    • 제26권6호
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    • pp.427-433
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    • 2022
  • 무인항공기의 충돌 회피 기술은 장애물에 대한 탐지 기술과 충돌 여부 판단 및 회피 기술이 요구된다. 본 논문은 공선상에 존재하는 다중 정적 장애물에 대한 무인항공기의 충돌 회피를 수행하기 위하여, LiDAR를 활용한 장애물 탐지 알고리즘과 최근접점 기반의 충돌 인식 및 회피 알고리즘을 제안한다. 장애물 탐지를 수행하기 위하여 LiDAR의 측정 데이터 중 지면을 제거하는 전처리를 수행하고, K-평균 군집화 알고리즘을 활용하여 전처리된 데이터에서 장애물을 탐지 및 분류한다. 또한, 상대 항법을 통해 탐지한 다중 장애물의 절대 위치를 추정하며, 저주파 통과 필터를 활용하여 추정 위치를 보정한다. 탐지한 다중 정적 장애물과의 충돌 회피를 수행하기 위해 최근접점 기반의 충돌 인식 및 회피 알고리즘을 활용한다. 각 장애물 간의 거리를 활용하여 회피해야 하는 장애물 정보를 갱신하고, 갱신된 장애물 정보를 통해 충돌 인식 및 회피를 수행한다. 마지막으로 Gazebo 시뮬레이션 환경에서의 장애물 위치 추정, 충돌 인식 및 회피 결과 분석을 통해, 충돌 회피가 정상적으로 수행되는 것을 검증하였다.

동아시아 주변해역에서의 TOPEX/POSEIDON 고도 자료와 현장 해수면 자료의 비교 (Comparison of Sea Level Data from TOPEX/POSEIDON Altimeter and in-situ Tide Gauges in the East Asian Marginal Seas)

  • 윤용훈;김기현;박용향;오임상
    • 한국해양학회지:바다
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    • 제5권4호
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    • pp.267-275
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    • 2000
  • 동아시아 해역에서 TOPEX/POSEIDON(T/P) 위성 고도계로부터 관측된 해수면 자료의 객관성을 검증하기 위하여 위성궤적에 시 ${\cdot}$ 공간적으로 가장 상응하는 10개소 조위관측소 자료(tide gauge data: TG)를 택하여 비교분석을 시행하였다. 이를 위해, 1992년 10월부터 1998년 12월까지 관측된 T/P의 고도자료(2${\sim}$230번 사이클)를 비교분석에 활용하였다. 연구대상지역인 동아시아 주변 해상의 강한 조석현상으로 인해, T/P자료를 이용한 역학 고도의 산출에서 조석오차의 처리가 대단히 중요하다. 이러한 문제점을 감안하여, T/P자료의 처리는 Park and Gamberoni(1995)가 제시한 방법을 이용하였다. T/P자료를 처리한 결과, M$_2$, S$_2$, K$_1$ 분조에 의한 주기가 각각 62.1, 58.7, 173일 주기의 조석변형 오차로 나타났다. 이러한 오차의 영향들을 감소시키기 위해, Gaussian 방식을 이용하여 다양한 주기별로 저주파 필터를 적용하였다. 필터주기별로 처리된 결과를 비교하면, 최소 200일 이상의 저주파 필터를 적용할 때 T/P자료의 거짓 신호를 이상적으로 제거할 수 있음이 확인되었다. 따라서 200일을 기준으로 모든 조위관측점들에 대해 RMS값을 구한 결과 2.8${\sim}$6.7 cm의 범위로 나타났고, 두 측정방식간에서 통계적으로 유의한(P <0.0001)상관성이 일관성있게 확인되었다. 이러한 연구결과에 따르면, 조석오차가 큰 동아시아 주변 해역에서 해수면 변화를 연구하기 위해서는 조석 오차의 영향을 최대한 억제할 수 있는 장주기 (최소한 200일)를 기준으로 해수면자료를 비교하는 것이 바람직하다.

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