본 논문에서는 전력계통에서 정밀하고 변화에 수렴성이 빠른 탐색을 기반으로 하는 주파수 추정 기법을 제안하였다. 제안된 주파수 추정 알고리즘은 고분해능 스펙트럼의 기울기를 추정하여 스펙트럼의 peak 점을 탐색하는 구조를 적용하였다. 과도적으로 주파수 변화가 큰 경우에 기존 방법들의 단점인 수렴속도가 늦는 점을 보완 또는 개선하기 위한 방법으로 Context analysis를 통하여 Full-search 기법과 주파수 추정변수들을 적응적으로 적용하여 주파수 추정의 정밀도와 수렴속도를 향상시키고 대표적인 주파수 추정기법인 DFT(discrete Fourier transform) 방법, ECKF(extended complex Kalman filter), MV(minimum variable)방법들과 비교하여 수렴성과 정밀도가 우수함을 보였다.
ITU-R. 권고안에서는 현재 및 미래 이동통신서비스의 주파수 소요량을 산출하는 일반적인 방법론을 제시하고 주파수 소요량 산출을 위한 12가지 파라미터를 권고하였다. 본 논문에서는 ITU가 제시한 12가지 파라미터에 대해 분석하여 국내 고유 파라미터 산출 방식과 파라미터 값을 제시하였고, 분석한 값을 적용하여 2010년경 국내 이동통신서비스를 위한 무선 네트워크 자원과 주파수 소요량을 산출하였다. 또한 주파수 소요량 산출 파라미터의 변화에 따라 주파수 소요량 크기를 산출하여 향후 이동통신서비스의 발전 추세에 따른 주파수 소요량의 변화를 분석하였다.
시장기반의 주파수정책이 도입되면서 주파수의 경제적 가치에 관심이 증가하고 있다. 특히 주파수의 할당대가, 주파수경매의 유보가격 및 입찰가격, 주파수 회수대가 등의 구체적 가격결정의 기반이 되는 주파수의 경제적 가치의 산정을 위한 방법론과 그 결정요인에 대한 연구와 실무적 적용이 활발히 전개되고 있다. 본 연구에서는 가치산정의 기본적인 방법론에 입각하여 주파수가치 산정방법론을 분석하여 가치산정에 영향을 미치는 변동요인들을 도출하고 개선된 적용방안을 제안하고자 한다. 주파수가치를 기술적 가치, 상업적 가치 전략적 가치로 구분하는 모형에서 추가적으로 고려하여야 할 변동요인과 그 변동요인의 적용방안을 제시한다.
How many leafs the forest has can be very important information to understand the forest is healthy or not, or it is growing or declining. However until now, very much labor and long time is needed to measure it. The purpose of this study is to develop the method that estimate how many leafs there are at the forest.
The aim of this paper is to analyze the pathological voice by separating signal into periodic and aperiodic part. Separation was peformed recursively from the residual signal of voice signal. Based on initial estimation of aperiodic part of spectrum, aperiodic part is decided from the extrapolation method. Periodic part is decided by subtracting aperiodic part from the original spectrum. A parameter HNR is derived based on the separation. Parameter value statistics are compared with those of Jitter and Shimmer for normal, benign and malignant cases.
In this paper, Fractal analysis applied to evaluate machined surface profile. The spectrum method was used to calculate fractal dimension of generated surface profiles by Weierstrass-Mandelbrot fractal function. To avoid estimation errors by low frequency characteristics of FFT, the Maximum Entropy Method (MEM) was examined. We suggest a new criterion to define the MEM order m. MEM power spectrum with our criterion is proved to be advantageous by the comparison with the experimental results.
A resolution enhancement method for estimating the direction-of-arrival (DOA) of signals is presented. The proposed method is by virtually expanding a real array into virtual arrays and then averaging the spatial spectrum of the virtual arrays, each of which has a different aperture size. Superior DOA resolutions are shown in comparison with the standard algorithm, MUltiple SIgnal Classification (MUSIC), for incoherent signals incident on a uniform circular array.
A high resolution algorithm is presented for resolving multiple coherent spread spectrum signals that are incident on an equispaced linear array. Unlike the conventional noise-eigenvector based methods, this algorithm makes use of the signal eigenvectors of the array spectral density matrix that are associates with eigenvalues that are larger than the sensor noise level. Simulation results are shown to demonstate the high performance of the proposed approach in comparison with MUSIC in which coherent signal subspace method (CSM) is employed.
Mass and radius of a neutron star in low-mass X-ray binary (LMXB) can be estimated simultaneously when the observed light curve and spectrum show the photospheric radius expansion feature. This method has been applied to 4U 1746-37 and the mass and radius were found to be unusually small in comparison with typical neutron stars. We re-estimate the mass and radius of this target by considering that the observed light curve and spectrum can be affected by other X-ray sources because this LMXB belongs to a very crowded globular cluster NGC 6441. The new estimation increases the mass and radius but they do not reach the typical values yet.
잡음예측 및 저감방법은 음성통신과 인식분야의 중요한 핵심기술이다. 본 논문에서는 다양한 잡음환경에 적용할 수 있는 새로운 잡음예측 및 저감 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 시간 및 주파수영역의 noisy power spectrum 의 분산과 그 값의 정규화 ratio를 기반으로 한다. 제안한 방법은 다양한 잡음환경에서 잘 동작 할 수 있도록 적응추적 임계값을 사용하며, 이 임계값은 음성왜곡과 잔여잡음 사이의 trade-off를 제어한다. 새로운 알고리즘의 성능은 다양한 잡음환경에서 ITU-T P.835(SIG) and segment (SNR) 의해 평가하여 기존의 방법에 비해 향상된 결과를 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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