최근 멀티미디어, 신호처리와 같은 실시간 응용들에 대해서 그 응용에 속한 태스크들이 일정한 확률로 마감시간을 만족하는 것을 보장하는, 소위 확률적 보장을 제공하는 것이 점점 더 중요해지고 있다. 확률적 보장을 제공하기 위해서는 주어진 시스템에서 각 태스크의 마감시간 위반확률(deadline miss probability)을 예측할 수 있는 분석 방법이 필요하다. 본 논문에서는 Rate Monotonic 또는 Earliest Deadline First와 같은 우선순위 스케줄링을 사용하는 시스템에서 각 태스크의 마감시간 위반확률을 정확하게 계산하는 분석 방법을 제안한다. 제안하는 분석 방법은 임의의 실행 시간 분포를 갖는 태스크들에 대해서 각각의 응답 시간 분포를 정확하게 계산함으로써 개별 태스크들의 마감시간 위반확률을 결정한다. 본 논문에서는 실험을 통해서 제안하는 분석 방법의 정확성을 검증하였고, 기존의 다른 분석 방법보다 우수함을 보였다.
A process control system has been developed for measurement and characterization of the nanofiber web qualities. The nano-fiber information system (NAFIS) developed consists of a measurement device and an analysis algorithm, which are a microscope-laser sensor fusion system and a process information system, respectively. It has been found that NAFIS is so successful in detecting irregularities of pore and diameter that the resulting product has been quitely under control even at the high production rate. Pore distribution, fiber diameter and mass uniformity have been readily measured and analyzed by integrating the non-contact measurement technology and the random function-based time domain signal/image processing algorithm. Qualifies of the nano-fiber webs have been revealed in a way that the statistical parameters for the characteristics above are calculated and stored in a certain interval along with the time-specific information. Quality matrix, scale of homogeneity is easily obtained through the easy-to-use GUI information. Finally, ANFIS has been evaluated both for the real-time measurement and analysis, and for the process monitoring.
본 논문에서는 이동통신 시스템에서 사용할 수 있는 잡음에 강인하면서 음질이 개선된 QCELP 코드북 검색을 제안한다. 기존 QCELP는 고정 코드 북을 한 번 검색하지만, 본 논문에서는 두 번에서 다섯 번까지 검색을 하고 이를 실험해 본 결과 두 번 검색이 전송률에 따른 음질향상이 최적임을 알게 되었다. 따라서 본 논문에서는 두 번의 정밀 양자화를 통해 여기신호를 상세히 나타내므로써 음질을 향상시키는 개선된 QCELP 부호화기를 제안한다. 실험에서 잡음을 고려하지 않은 환경(강의실, 가정집, 거리, 연구실 등)에서 얻은 음성을 입력자료로 사용하고, 음질은 SNR과 segSNR을 이용하여 측정하였다. 실험 결과, 개선된 QCELP는 기존 QCELP 보다 SNR, segSNR에서 각각 38.35%, 65.51% 향상되었다.
The wind-induced dynamic response of large-span flexible structures includes two important components-background response and resonant response. However, it is difficult to separate the two components in time-domain. To solve the problem, a relational expression of wavelet packet coefficients and power spectrum is derived based on the principles of digital signal processing and the theories of wavelet packet analysis. Further, a new approach is proposed for separation of the background response from the resonant response. Then a numerical example of frequency detection is provided to test the accuracy and the spectral resolution of the proposed approach. In the engineering example, the approach is applied to compute the power spectra of the wind-induced response of a large-span roof structure, and the accuracy of spectral estimation for stochastic signals is verified. The numerical results indicate that the proposed approach is efficient and accurate with high spectral resolution, so it is applicable for power spectral computation of various response signals of structures induced by the wind. Moreover, the background and the resonant response time histories are separated successfully using the proposed approach, which is sufficiently proved by detailed verifications. Therefore, the proposed approach is a powerful tool for the verification of the existing frequency-domain formulations.
The research related to fault diagnosis in permanent magnet synchronous motors (PMSMs) has attracted considerable attention in recent years because various faults such as permanent magnet demagnetization and short-circuited turns can occur and result in unexpected failure of motor related system. Several conventional current and back electromotive force (BEMF) analysis techniques were proposed to detect certain faults in PMSMs; however, they generally deal with a single fault only. On the contrary, cases of multiple faults are common in PMSMs. We propose a fault diagnosis method for PMSMs with single and multiple combined faults. Our method uses three phase BEMF voltages based on the fast Fourier transform (FFT), support vector machine(SVM), and visualization tools for identifying fault types and severities in PMSMs. Principal component analysis (PCA) and t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE) are used to visualize the high-dimensional data into two-dimensional space. Experimental results show good visualization performance and high classification accuracy to identify fault types and severities for single and multiple faults in PMSMs.
본 논문은 노이즈가 비 정규 분포를 따르는 수중 환경에서 비 선형 필터 기법에 따른 Mass-Damper-Spring (MBK) 시스템 위치추정에 관한 연구 내용이다. 최근 위치 추정에 사용되는 필터는 확장 칼만 필터 (EKF: Extended Kalman Filter) 와 파티클 필터(Particle Filter)가 주목 받고 있다. EKF는 가우시안 잡음 (Gaussian Noise) 이 존재하는 비선형 시스템에서 정확도가 높은 알고리즘으로 널리 사용되고 있지만, 수중 환경과 같이 비 가우시안 잡음이 존재하는 경우 사용에 많은 제약이 따른다. 이에 본 논문에서는 상태예측을 기반으로 둔 EKF와 비교하여, 통계적 발생 가능성 인자 (Maximum Likelihood) 에 기반한 분포 재해석 기법을 이용한 개선된 ODPF (One-Dimension Particle Filter)를 제안한다. 모의 실험을 통하여 non-Gaussian noise가 존재하는 수중 환경에서 EKF와 제안한 Particle filter를 사용한 위치 추정 결과를 비교 분석하였으며, 계산 용량 및 통계 샘플이 충분한 경우 ODPF가 EKF 대비 정확한 위치 추정 결과를 제공하는 것을 확인하였다.
본 논문은 유한체(finite fields)에서 압축센싱(compressed sensing) 프레임워크를 살펴본다. 하나의 측정 샘플은 센싱행렬의 행과 희소 신호 벡터와의 내적으로 연산되며, 본 논문에서 제안하는 확률적 희소 신호 복원 알고리즘을 이용하여 그 압축센싱의 해를 찾고자 한다. 지금까지 압축센싱은 실수(real-valued)나 복소수(complex-valued) 평면에서 주로 연구되어 왔지만, 이와 같은 원신호를 처리하는 경우 이산화 과정으로 정보의 손실이 뒤따르게 된다. 이에 대한 연구배경은 이산(discrete) 신호에 대한 희소 신호를 복원하고자 하는 노력으로 이어지고 있다. 본 연구에서 제안하는 프레임워크는 센싱행렬로써 코딩 이론에서 사용된 LDPC(Low-Density Parity-Check) 코드의 패러티체크 행렬을 이용한다. 그리고 본 연구에서 제안한 확률적 복원 알고리즘을 이용하여 유한체의 희소 신호를 복원한다. 기존의 코딩 이론에서 발표한 LDPC 복호화와는 달리 본 논문에서는 희소 신호의 확률분포를 이용한 반복적 알고리즘을 제안한다. 그리고 개발된 복원 알고리즘을 통하여 우리는 유한체의 크기가 커질수록 복원 성능이 우수한 결과를 얻었다. 압축센싱의 센싱행렬이 LDPC 패러티체크 행렬과 같은 저밀도 행렬에서도 좋은 성능을 보여줌에 따라 이산 신호를 고려한 응용 분야에서 적극적으로 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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