본 논문에서는 LTCC(Low Temperature Co-fired Ceramics) 공정을 이용하여 다층 구조의 의사 유전체 공진기를 설계하고, 이를 HMIC(Hybrid Microwave Integrated Circuit) 형태의 증폭기, 위상천이기와 함께 폐루프를 구성하여 초소형 전압 제어 의사 유전체 공진기 발진기(Vt-ADRO: Voltage-tuned Artificial Dielectric Resonator Oscillator)를 제작하였다. 의사 유전체 공진기는 주기적인 도체 패턴과 적층을 통해 기존의 유전체 공진기보다 소형의 크기를 갖는 공진기이다. 의사 유전체 공진기의 형상은 기본 도체 패턴 원판형을 갖고 이것을 적층하는 구조를 선정하였으며, 공진기의 물리적 치수 및 적층 수에 따른 공진 특성을 분석하였다. 소형의 크기로 제작하기 위하여 LTCC 기판의 상부에 의사 유전체 공진기를 내장하고, 하부에 증폭기, 위상천이기를 집적하였다. 제작된 의사 유전체 공진기 발진기는 $13{\times}13{\times}3mm^3$로 초소형이며, SMT(Surface Mount Technology) 형태를 갖는다. 설계된 발진기는 설계 주파수에서 개루프 발진 조건을 만족하였으며, 폐루프 측정 결과, 발진 주파수는 조정 전압 0~5 V에서 2.025~2.108 GHz, 위상 잡음은 100 kHz offset에서 $-109{\pm}4$ dBc/Hz, 출력 전력은 $6.8{\pm}0.2$ dBm을 보이며, PFTN(Power Frequency Tuning Normalized) FOM(Figure Of Merit)은 -30.88 dB를 보인다.
비접촉 영구자석 기어는 높은 효율과 신뢰성의 장점을 가지고 있다. 또한, 기계적인 마찰 손실이 없으며, 소음과 진동이 적고, 윤활유가 불필요 하다는 장점을 가지고 있다. 이러한 장점으로 인하여, 비접촉 영구자석 기어는 기계적 기어의 물리적인 접촉에 의한 문제를 해결할 수 있어 높은 관심을 받고 있다. 비접촉 영구자석 기어는 기계적 기어를 대체하여 접촉 없이 토크 전달이 가능하지만 낮은 토크밀도의 문제점을 가지고 있어, 이에 대한 개선이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 비접촉 영구자석 기어의 낮은 토크밀도의 문제점을 개선하고자 새로운 폴피스 형상을 제안하였다. 제안된 폴피스 형상에 대한 설계변수와 토크 및 토크 리플과 같은 반응변수들 간의 함수 관계를 파악하기 위하여 반응표면법을 이용하였으며, 박스-벤켄 설계를 이용하여 실험계획법을 수립하였다. 이들의 관계를 예측하기 위해 필요한 실험데이터는 수치해석기반 2-D 유한요소법을 이용하였다. 따라서 본 논문에서는 비접촉 영구자석 기어의 토크밀도 및 출력밀도 향상을 위하여 형상에 대한 전달토크 분석을 수행하였으며, 박스-벤켄 설계를 이용하여 제안된 폴피스 형상을 최적설계 하였다.
The purpose of this study is to verify the utility of reflected photoplethysmography sensor using two green light emitting diodes that influenced by ambient light. Recently it has been studied that green light emitting diode is suitable for light source of reflected photoplethysmography sensor at low temperature and high temperature. Another study showed that, green light is better for monitoring heart rate during motion than led light. However, it has a bad characteristic about ambient light noise. To verify the utility of reflected photoplethysmography sensor using green light emitting diode, this study measures the photoplethysmography signal that is distorted by ambient light and will propose a solution. This study has two parts of research method. One is measurement system that composed sensor and board. The sensor is made up PE-foam and Non-woven fabric for flexible sensor. The photoplethysmography signal is measured by measurement board that composed high-pass filter, low-pass filter and amplifier. Ambient light source is light bulb and white light emitting diode that has three steps brightness. Photoplethysmography signal is measured with lead II electrocardiography signal at the same time and it is measured at the finger and radial artery for 1 minute, 1000 Hz sampling rate. The lead II electrocardiography signal is a standard signal for heart rate and photoplethysmography signal that measured at the finger is a standard signal for waveform. The test is repeated 3 times using three sensor. The data is processed by MATLAB to verify the utility by comparing the correlation coefficient score and heart rate. The photoplethysmography sensor using two green light emitting diodes is shown better utility than using one green light emitting diode and red light emitting diode at the ambient light. The waveform and heart rate that measured by two green light emitting diodes are more identical than others. The amount of electricity used is less than red light emitting diode and error peak detectability factor is the lowest.
본 논문에서는 트위터 기반 이벤트 탐지에서의 기계학습을 통한 지명 노이즈제거 방식을 제안한다. 최근 스마트폰 이용자의 증가로 소셜 네트워크 서비스(SNS) 이용자가 증가하고 있는 추세이다. 그중 트위터는 140자 이내의 단문서비스와 팔로우 기능으로 정보의 빠른 전달력과 확산성을 가지고 있다. 이러한 특성과 모바일에 최적화된 트위터의 특성상 정보 전달 속도가 매우 빠르기 때문에 재난 상황이나 이벤트 전달의 매개체 역할을 하고 있다. 이와 관련된 연구로는 트위터 사용자 개개인을 이벤트 탐지의 센서로 사용하여 현실에서 발생하는 이벤트를 탐지하였는데 이벤트가 특정 장소에서 발생한다는 특성을 이용해서 지명 키워드를 사용하였다. 그러나 지명과 동형이의어 관계에 관한 노이즈제거에 대한 부분이 누락되어있어서 이벤트 탐지의 정확도를 낮추는 요인이 된다. 이에 본 논문에서는 제거와 예측 두 가지 방식으로 노이즈제거 기법을 적용하였다. 먼저 노이즈 관련 데이터베이스 구축을 이용하여 제거 필터링을 진행한 후에 나이브 베이지안 분류를 이용해서 지명 유무를 결정하였다. 실험 데이터를 이용해서 기계학습을 위한 확률값을 구했으며, 지명마다 본 논문에서 제시하는 예측기법을 검증했을 때 89.6%의 신뢰도로 노이즈제거 기법의 필요성을 보였다.
본 논문에서는 무인항공기의 엔진 음향 신호를 탐지하기 위한 효과적인 특징 추출 방법을 제안하고 검증한다. 엔진 음향신호는 기본주파수와 배음이 정수배 관계를 갖는 조화 복합음(Harmonic complex tone)으로 구성되며, 각 주파수의 시간에 따른 변화는 연속적이다. 이러한 특성을 이용하여 기본주파수의 정수배와 실제 배음 주파수 차이의 평균과 분산, 주파수 변화량 등으로 구성된 특징벡터를 제안하였다. 모의 실험을 수행한 결과 제안한 특징벡터는 목표신호와 다양한 간섭 신호에 대해 우수한 변별력을 보였으며, 시간에 따라 주파수가 변하는 경우에도 영향을 받지 않고 안정적인 결과를 보였다. 원거리에서 실측된 엔진 음향신호로 부터 특징의 Fisher score를 계산하여 변별력을 비교한 결과, 제안한 특징 중 주파수에 기반한 세 가지 특징들이 신호 대 잡음비가 낮은 상황에서도 높은 변별력을 보였다. ELM 분류기를 이용해 MFCC와의 인식 성능을 비교한 결과, 제안한 방법을 이용할 경우 모의 간섭신호에 대한 오류율이 37.6% 개선되었다. 또한 신호대 잡음비가 시간에 따라 점진적으로 증가하는 경우 MFCC에 비해 4.5 dB 낮은 시점에서 목표신호 탐지가 가능하였다.
본 연구에서는 이변량 웨이블릿 분석에 있어 모 웨이블릿이 어떤 영향을 미치는지를 파악하였다. 모 웨이블릿으로는 관련 연구에서 많이 사용되고 있는 총 네 가지(Bump, Mexican hat, Morlet, Paul)를 선정하였다. 이들 모 웨이블릿은 먼저 백색잡음과 다양한 주기의 사인곡선을 결합하여 만든 시계열의 이변량 분석에 적용하여 그 결과를 평가하였다. 또한 실제 시계열인 북극진동지수(AOI)와 남방진동지수(SOI)를 이변량 분석하여 모의된 시계열의 분석 결과가 실제 자료의 분석결과에도 일관되게 유지되는지를 판단하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저, Bump와 Morlet 모 웨이블릿의 경우가 이론적인 예측에 보다 잘 부합하는 것으로 나타났으며, 반대로 Mexican hat 모 웨이블릿은 상대적으로 단주기의 변동 특성을, Paul 모 웨이블릿의 경우에는 장주기의 변동 특성을 잘 보여주는 것으로 나타났다. 둘째, Mexican hat과 Paul 모 웨이블릿의 경우에는 스케일 간섭이 매우 크게 나타남을 확인할 수 있었다. Bump와 Morlet 모 웨이블릿에서는 이러한 문제점이 나타나지 않았다. 소위 동조화(co-movement)를 탐색하는 능력은 Morlet와 Paul 모 웨이블릿이 가지고 있는 것으로 파악되었다. 특히, Morlet의 경우 이 특성이 더욱 명확히 나타남을 확인하였다. 결과적으로 Morlet 모 웨이블릿이 이변량 웨이블릿 분석에 가장 무난한 것으로 확인되었다. 마지막으로, AOI와 SOI 자료의 이변량 웨이블릿 분석에서는 대략 2-4년 정도의 주기성분이 약 20년 빈도로 서로 동조하고 있음을 확인할 수 있었다.
천리안위성2A호 기상탑재체 AMI(Advanced Meteorological Imager) 센서 검출기의 최상의 요소들로 구성된 Best Detector Select (BDS) 맵은 발사 전 확정되어 AMI에 업로드 되어 있다. 위성 발사 이후 급격한 온도 변화 환경에 노출되면 검출기의 성능에 변화가 생길 수 있으며, 발사 및 탑재체 아웃개싱 이후에 BDS맵의 성능을 다시 분석하고 필요시 업데이트가 필요하다. 검출기 요소 전체에 대한 성능을 검증하기 위한 분석 작업이 탑재체 개발업체(미 L3HARRIS사)가 제공한 BDS맵 분석 기술 문서를 기반으로 진행되었다. BDS맵 분석이란 탑재체 검출기가 기준 목표물(심우주와 탑재체 내부 보정 타겟)을 응시하는 동안 얼마나 안정적인 신호를 보이는 지를 평가하는 것이다. 이러한 목적으로 LTS(Long Time Series) 및 V-V(Output Voltage vs. Bias Voltage)라 부르는 검증법이 이용된다. LTS는 30초 동안, V-V는 2초 동안 목표물을 응시하고 이 때의 검출기 노이즈 성분을 계산한다. 자료를 획득하기 위해서는 탑재체의 운영을 멈추고 특별 관측을 실시하여야 하기 때문에, 정상 운영 전인 궤도상 시험기간 중에 해당 작업이 이루어지게 된다. 천리안위성2A호 기상탑재체 궤도상 시험 기간 동안 획득한 자료를 바탕으로 BDS맵의 상태를 평가하였다. 발사 전 지상 시험에서 평가된 BDS맵의 전체 성분들 중에 약 1%에 해당하는 요소들이 성능 변화를 보였으며, 이를 다른 요소들 중 최상의 성능을 보이는 성분으로 교체하였다. 새로운 BDS맵을 적용한 결과 BDS문제로 인해 야기된 기상탑재체 원시영상에 나타나는 노이즈 성분(줄무늬)이 완전하게 제거되었다.
본 논문에서는 자음과 모음이 분리되어 검출되는 한글의 문제점을 해결하기 위해 히스토그램과 자음, 모음 문자의 구조적 특징을 이용한 한글 검출 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 한글 검출 과정에서 불필요한 잡음을 제거하기 위해 DoG(Difference of Gaussian)을 이용하여 배경을 제거하였다. 배경이 제거된 이미지에서 누적 히스토그램을 사용하여 위해 이진화 이미지로 변환하였다. 그 후 수평 누적 히스토그램을 사용하여 문자열 위치를 찾고, 찾은 문자열 이미지에서 수직히스토그램을 사용하여 문자 결합을 진행하였다. 하지만 '가', '라' '귀' 와 같이 자음 모음이 수평으로 존재하는 단어는 하나의 문자로 결합이 어렵기 때문에 문자의 구조적 특징을 이용하여 결합하였다. 본 실험에서는 다양한 배경을 가진 알파벳으로 구성된 이미지, 한글로 구성된 이미지, 알파벳과 한글이 혼합된 이미지를 가지고 실험하였다. 제안하는 방법은 K-means와 MSER 문자 검출 방법이랑 비교했을 때 알파벳 검출률은 2%정도 낮지만 한글이 포함된 문자 검출 방면에서는 90.6%로 약 5% 높은 검출률을 보였다.
본 논문은 nonconstant modulus 특성의 높은 스펙트럼 효율을 갖는 16-QAM 신호 전송 시 채널에 의한 부호간 간섭을 줄이기 위한 CCA (Compact Constellation Algorithm)와 RMMA (Region-based MMA) 블라인드 적응 등화 알고리즘의 성능 비교에 관한 것이다. CCA는 결정 장치의 출력인 sliced symbol과 16개의 모든 신호점들을 compact화한 통계적 심볼을 이용하여 탭 계수 갱신을 위한 오차 신호의 분산을 줄여 초기 수렴과 misadjustment를 개선하지만 연산량이 증대되며, RMMA는 신호점이 속하는 영역을 기준으로 4개의 constant modulus 신호로 변환한 후 오차 신호를 얻으므로 빠른 수렴속도와 misadjustment 및 채널 추적 능력이 연산량 증가없이 개선되는 효과를 얻을 수 있다. 논문에서는 동일한 채널에서 이들 알고리즘을 구현한 후 블라인드 적응 등화 성능을 등화기 출력 신호의 성상도, 잔류 isi양, MSE 및 SER을 적용하여 비교하였다. 시뮬레이션의 결과 출력 신호 성상도, 잔류 isi 및 MSE에서는 RMMA가 CCA보다 우월하였지만 수렴 속도는 약1.3배 정도 늦어짐을 알 수 있었다. 또한 잡음에 대한 robustness를 나타내는 SER 성능에서는 SNR이 적을때는 CCA가 우월하지만 6dB 이상에서는 RMMA가 우월하였다.
해양 환경에서의 기포는 바람, 파도, 선박 및 해저 가스 누출을 포함한 여러 요인에 의해 생성된다. 수중에서의 기포는 강력한 산란 신호를 생성하여 음향 신호를 측정하는데 영향을 미친다. 이러한 기포의 특성은 음파 신호의 세기를 감쇠시켜 소음 차단 목적으로 주로 이용되고 있으며, 최근에는 해저에서 대규모로 누출되는 메탄가스 탐지를 위한 연구가 진행되고 있다. 이러한 가스 누출은 기포플룸의 형태를 취하며, 기포의 물리적 특성과 분포 구조를 이해하는 것은 누출된 가스를 기후 변화와 연관성을 파악하는데 중요한 요소 중 하나이다. 본 연구에서는 탄성파 영상화 기법을 이용하여 기포플룸의 분포를 추정하고자 수조환경에서 실험을 수행하였으며, 별도로 제작된 인공기포 발생기, 자료 취득 시스템을 이용하여 기포에 의한 음향 신호를 취득하였다. 기포플룸을 영상화하기 위해 지진파 영상기법 중 역시간 구조보정을 이용하였으며, 획득한 음향 신호의 포락선 신호를 이용하여 기포 분포 패턴을 효과적으로 추정하였다. 영상화 결과의 검증을 위해 추정된 기포플룸의 분포와 광학카메라 영상을 비교하였다. 실험결과 탄성파 영상화 기법 통해 인공 기포플룸의 산란신호를 이용한 영상화가 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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