본 논문에서는 정현파 입력 신호의 위상을 PGZC(Positive Going Zero Crossing)에 대해 주기당 한번씩 추적하는 디지털 위상동기회로(DPLL)의 성능 개선을 위해 반주기마다 표본화를 행함으로써 위상오차를 감소시킬 수 있는 DPLL을 제시하였다. 제안된 DPLL은 두개의 샘플러에 의해 정현파 입력 신호의 위상을 PGZG에 대해 주기당 2회씩 추적함으로써 기존의 DPLL보다 동기대역의 손실없이 정상상태 위상오차 변동의 범위를 전체적으로 1/2 정도 감소시킬 수 있었다. 또한, 연속 표본간의 오차간격과 양자화 레벨이 동일할 경우에 있어서 반주기 표본화를 이용하는 DPLL이 기존의 DPLL보다 빠른 동기를 이루게 됨을 알 수 있었다. 이 제시된 루우프에 대한 해석 결과를 실제적으로 요구되는 조건들에 대하여 컴퓨터 시뮬레이션 행함으로써 검증하였다.
Kim, Yeonkyeong;Choi, Yong;Kim, Kyu Bom;Leem, Hyuntae;Jung, Jin Ho
Nuclear Engineering and Technology
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제53권11호
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pp.3790-3797
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2021
Although the individual channel readout method can improve the performance of PET detectors with pixelated photo-sensors, such as silicon photomultiplier (SiPM), this method leads to a significant increase in the number of readout channels. In this study, we proposed a novel multiplexing method that could effectively reduce the number of readout channels to reduce system complexity and development cost. The proposed multiplexing circuit was designed to generate bipolar pulses with different zero-crossing points by adjusting the time constant of the high-pass filter connected to each channel of a pixelated photo-sensor. The channel position of the detected gamma-ray was identified by estimating the width between the rising edge and the zero-crossing point of the bipolar pulse. In order to evaluate the performance of the proposed multiplexing circuit, four detector blocks, each consisting of a 4 × 4 array of 3 mm × 3 mm × 20 mm LYSO and a 4 × 4 SiPM array, were constructed. The average energy resolution was 13.2 ± 1.1% for all 64 crystal pixels and each pixel position was accurately identified. A coincidence timing resolution was 580 ± 12 ps. The experimental results indicated that the novel multiplexing method proposed in this study is able to effectively reduce the number of readout channels while maintaining accurate position identification with good energy and timing performance. In addition, it could be useful for the development of PET systems consisting of a large number of pixelated detectors.
최근 음성 감정 인식(Speech Emotion Recognition, SER)분야는 음성 특징과 모델링을 활용하여 인식률을 개선하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 기존 음성 감정 인식의 정확도를 높이기 위한 모델링 연구 이외에도 음성 특징을 다양한 방법으로 활용하는 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 음성 감정이 시간 흐름과 연관이 있음을 착안하여 시계열 방식으로 음성파일을 시간 구간별로 분리한다. 파일 분리 이후, 음성 특징인 Mel, Chroma, zero-crossing rate (ZCR), root mean square (RMS), mel-frequency cepastral coefficients (MFCC)를 추출하여서 순차적 데이터 처리에 사용하는 순환형 신경망 모델에 적용하여 음성 데이터에서 감정을 분류하는 모델을 제안한다. 제안한 모델은 librosa를 사용하여 음성 특징들을 모든 파일에서 추출하여, 신경망 모델에 적용하였다. 시뮬레이션은 영어 데이터 셋인 Interactive Emotional Dyadic Motion Capture (IEMOCAP)을 이용하여 recurrent neural network (RNN), long short-term memory (LSTM) and gated recurrent unit(GRU)의 모델들의 성능을 비교 및 분석하였다.
This paper deals with accuracy of accumulated fatigue damage estimation using stochastic fatigue analysis method based on Rayleigh PDF. From full scale measurement data on an 8100TEU container vessel, zero-order spectral moments for wave- and vibration-induced energy spectral densities are determined on the probability level of 99%. 80 simulation cases in total are prepared according to the variation of ratio of zero-order spectral moments and center frequency of vibration ESD. By using inverse Fourier transformation and rainflow cycle counting for the combined ESD of wave and vibration, exact fatigue damages are derived. Fatigue damages in frequency domain based on Rayleigh PDF show large conservativeness compared to exact fatigue damages in times domain. The main cause of the excessive conservativeness is analyzed by two aspects: ratio of zero crossing and peak frequencies and ratio of initial zero order spectral moments and zero order spectral moments from rainflow stress range distributions. Finally, a guideline of applicability of Rayleigh PDF is proposed for wide band processes.
연결 정보가 없는 포인트 데이타가 주어졌을 때, 본 논문은 MLS(moving least-squares) 근사화 기법을 이용하여 포인트 데이타에 대해 근사화된 표면을 생성한다. 근사화된 표면에서의 각 포인트에 대해 지역적인 곡률과 곡률 미분 값을 측정 한 후, 딜러니 삼각화(Delaunay tessellation)를 통해 이웃간의 정보를 생성하게 되고, 연결된 포인트들 간의 제로-클로싱(zero-crossing)을 측정하여 특징 포인트들을 추출하고, 곡률 방향으로 추출 된 포인트들을 연결한다. 본 방법은 기존의 메쉬 데이타에서 특징 선을 찾는 방법과 비슷한 복잡도를 갖는다. 몇 개의 포인트-샘플 된 모델에 대해 특징 선 추출을 수행하며, 곡률의 크기에 따라 특징선의 두께를 조절하고 포인트-스플릿팅 방법에 의해 렌더링 한다.
본 논문에서는 역률개선용 단일 스위치 부스트 플라이백 결합형 ZCS quasi-resonant converter(QRC)를 제안한다. 제안된 컨버터는 입력전류를 불연속 모드로 동작시켜 역률을 개선하며 입력전류의 zero-crossing-point에서의 왜곡을 개선함으로써 고조파를 감소시켜 역률을 향상시켰으며 좋은 출력전압의 regulation 성능을 가지고 있다. 그리고 체계적인 설계를 위하여 설계식을 제안하였으며 제안된 설계식을 통하여 프로토타입 컨버터를 설계하였다. 실험결과 효율은 약 86%, 역률은 약 0.985이상을 얻었다. 따라서 본 컨버터는 스위칭 주파수가 수백kHz이상이고 높은 regulation성능을 요구하는 낮은 전압의 소용량 컨버터에 적합하다.
본 논문에서는 역률개선용 단일 수위치 부수투 플라이백 결합형 ZCS 준공진 컨버터(quasi-resonant converter(QRC))를 제안한다. 제안된 컨버터는 입력전류를 불연속 모드로 동작과 zero-crossing-point에서의 왜곡을 개선함으로써 고조파를 감소시켜 역률을 향상시켰으며 좋은 출력전압의 레귤레이션 성능을 가지고 있다. 또한 능동 클램프회로를 제안된 회로의 동작특성에 맞게 스위칭 시간을 조절해 줌으로써 ZCS-QR의 일잔적인 특성인 스위치 차단시의 스위치 양단전압의 공진현상을 제거하여 스위치의 전압스트레스를 줄였다. 체계적인 설계를 위하여 설계식을 제안하였으며 제안된 설계식을 통하여 프로토타입 컨버터를 설계하였다. 실험결과 효율은 약 87%, 역률은 약0.985이상을 얻었다. 따라서 본 컨버터는 스위칭 주파수가 수백kHz이상이고 높은 레귤레이션 성능을 요구하는 낮은 전압의 소용량 컨버터에 적합하다.
본 논문에서는 수동 소나 시스템을 위한 수중 음향 센서 결함 탐지 기법을 제안하였다. 일반적으로 수동 소나 시스템에서는 수십개의 음향 센서를 통해 얻은 음향 신호를 이용하여 배열 신호처리 기법을 이용해 처리된 신호를 협대역 또는 광대역 분석을 위한 2차원 영상 형태로 전시한다. 운용 소프트웨어에서 전시되는 탐지 결과는 배열 신호처리를 통해 누적된 결과값을 전시하기 때문에, 단일 센서 채널의 결함 또는 고장에 따른 신호의 이상 여부를 판단하는데 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 인접 채널간 실효치 비교 및 실효치교차율(Root Mean Square Crossing-Rate, RMSCR) 분석기반 센서 자동 결함 탐지 기법을 제안하고, 결함 센서 채널에 대한 처리 기법을 비교 분석하였다. 제안된 기법의 성능 분석을 위하여 일부 연안 지역에서 실제 운용 중인 센서 배열을 통해 획득된 신호를 이용하여 결함 탐지 정확도를 측정하고, 결함 처리 기법의 성능을 비교하였다. 실험을 통해 제안된 기법이 높은 RMS의 주변소음 환경에서도 높은 결함 탐지 정확도를 보였으며, 결함 처리 기법으로는 0으로 설정 처리 기법이 가장 높은 성능을 보였다.
This paper proposes a Gaussian Mixture Model (GMM) - based speech emotion recognition methods using four feature parameters; 1) Fast Fourier Transform(FFT) spectral entropy, 2) delta FFT spectral entropy, 3) Mel-frequency Filter Bank (MFB) spectral entropy, and 4) delta MFB spectral entropy. In addition, we use four emotions in a speech database including anger, sadness, happiness, and neutrality. We perform speech emotion recognition experiments using each pre-defined emotion and gender. The experimental results show that the proposed emotion recognition using FFT spectral-based entropy and MFB spectral-based entropy performs better than existing emotion recognition based on GMM using energy, Zero Crossing Rate (ZCR), Linear Prediction Coefficient (LPC), and pitch parameters. In experimental Results, we attained a maximum recognition rate of 75.1% when we used MFB spectral entropy and delta MFB spectral entropy.
In this paper, the waveform parameters of electromagnetic pulses radiated from intracloud discharges were presented. The zero-crossing times and the full pulse widths of the large bipolar electromagnetic pulses due to intracloud discharges are gradually decreased as the stroke proceeds. Also, the electromagnetic pulses tend to be bipolar, with narrow and fast leader pulses superimposed on the initial half cycle. The mean numbers of leader pulses superimposed on the initial half cycle were 1.61${\pm}$0.74 and 1.75${\pm}$0.73 for the positive and negative polarities, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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