본 논문에서는 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템에서 OMP (Orthogonal Matching Pursuit) 알고리즘을 이용한 시간 영역 등화를 제안한다. OFDM 시스템은 보호구간을 삽입하여 다중 경로 페이딩에 강인한 특성을 보이지만, 도플러 환경에서는 부반송파간의 직교성이 유지되지 않아 채널간의 간섭이 발생한다. 대표적인 시간 영역 등화 방법으로 LS (Least Squares) 알고리즘이 있지만 채널 길이가 길어질수록 잡음에 의한 오차가 커지는 단점이 있다. 다중 경로 페이딩은 서로 다른 지연을 갖는 신호의 합으로 볼 수 있고, 시간 영역에서 성긴 (sparse) 특성이 있다고 할 수 있다. CS (Compressive Sensing) 알고리즘 중 하나인 OMP (Orthogonal Matching Pursuit) 알고리즘은 성긴 채널에서 중요한 요소만을 선택하여 채널을 복원함으로서 잡음의 영향을 줄일 수 있다. 모의실험에서는 여러 가지 채널 환경에서 OMP 알고리즘의 채널 등화 성능을 다른 등화 방법과 비교하여 평가하였다.
본 논문에서는 1차원 레이더 특성(signature)인 고해상도 거리 측면도(HRRP)와 2차원 레이더 특성인 ISAR 영상을 형성하기 위하여 CS(Compressive Sensing) 기반의 레이더 신호 모델을 적용한 sparse 복원(sparse recovery) 알고리즘을 소개하고자 한다. 만약, 관측된 RCS(Radar Cross Section) 데이터 샘플에서 데이터 손실이 발생할 경우, 기존의 discrete Fourier transform(DFT) 방식으로는 올바른 고해상도의 레이더 특성들을 얻을 수 없다. 하지만, 데이터 손실이 존재하더라도 상기 sparse 복원 알고리즘을 적용하면 고해상도의 레이더 특성을 성공적으로 복원할 수 있고, 원래 광대역의 RCS 데이터를 이용한 레이더 특성과 동등하게 고해상도를 유지할 수 있다. 따라서, 본 논문에서 보여준 결과에서와 같이 원하지 않는 간섭신호나 전파 교란 신호에 의해 데이터 손실이 발생한 RCS 데이터를 수집하더라도, sparse 복원 알고리즘을 이용하면 기존 DFT 방식과 달리 고해상도의 레이더 특성을 성공적으로 복원할 수 있음을 관찰할 수 있었다.
탄소나노튜브는 우수한 역학성, 전기전도성 등으로 다양한 산업에 이용되고 있다. 건설산업에서는 구조체에 자기센싱 기능을 부여하는 연구가 진행되고 있지만, 연구자들마다 실험결과가 상이하게 나타나고 이에 대한 분석은 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 MWCNT가 첨가된 시멘트페이스트의 수화열, 공극률, 리트벨트 정량분석법, 압축강도, 거리에 따른 전기저항값을 측정하여 수화와 강도특성 및 전기특성을 분석하였다. 실험결과 수화열은 MWCNT가 증가할수록 감소되는 것으로 나타났다. 또한 XRD 리트벨트 정량분석법 결과 MWCNT 첨가율 증가에 따른 수화생성물의 양은 큰 차이가 없는 것으로 나타났고, 압축강도 저하의 원은은 공극률 분석결과 MWCNT가 시멘트페이스트내에서 공극의 양을 증가시겼기 때문으로 판단되며 SEM분석결과 MWCNT가 반데르발스힘에 의해 뭉쳐져 있어서 이 부위가 공극 및 취약부로 발생것으로 판단된다. 전기저항값은 첨가율이 증가될수록 감소하여 추후 자기센싱에 대한 역할을 할 수 있을 것으로 판단된다.
실 개구(real-aperture)를 사용하는 스캐닝 레이다(scanning radar)는 지상을 감시하거나 재난 구조를 하는 등 폭 넓게 이용 가능하다. 그러나 스캐닝 레이다의 특성상 거리 방향의 분해능은 송신하는 신호의 대역폭에 의해 제한되며, 거리방향에 수직한 방향의 분해능은 빔 폭에 의해 결정된다. 본 논문에서는 초해상도(super-resolution) 레이다 영상 기법을 제안한다. 산란체가 스캔 영역에 드문드문 존재한다면 반사율의 분포를 sparse 신호로 간주할 수 있게 되고, '압축 감지(compressive sensing)' 문제로 수식화하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 '재가중치 ${\ell}_1$-최소화'를 통해 2차원 레이다 이미지를 얻는다. 모의실험 결과에서는 제안하는 기법으로 얻은 이미지와 더불어 기존에 널리 쓰이는 Orthogonal Matching Pursuit(OMP), 합성 개구 레이다(Synthetic Aperture Radar : SAR)의 결과와 비교하였다.
압축 센싱은 샤논/나이퀴스트 표본화 정리를 만족하는 나이퀴스트 율 보다 더 적은 수의 표본화 주파수로 신호를 획득하더라도 그 신호가 성긴 신호라는 조건 하에 샘플링을 가능하게 하는 신호 처리 기술이다. 일반적으로 측정 예측방식은 작은 블록 크기에서 성능이 좋은 반면에 복원 이미지 품질은 큰 블록으로 복원하는 것이 좋다. 이러한 두 개의 상충하는 속성을 해결하기 위해 압축 센싱은 작은 블록에서 행해지고, 복원은 큰 블록에서 수행하게 되는 구조화된 측정 행렬을 사용하며, 이러한 방법으로 예측과 복원 모두 동시에 개선을 추구한다. 본 논문에서는 구조화된 측정 행렬을 확장함으로써 블록 크기에 따른 다양한 방식이 비교되어진다. 다양한 실험 결과를 통해 $4{\times}4$ 하다마드 행렬을 이용한 구조화된 측정 행렬이 블록 크기가 4의 크기에서 가장 좋은 성능을 보여주었다.
This paper proposes a structure of direct-printed flexible tactile-sensor. These flexible tactile sensors are based on pressure-sensing materials that allow pressure to be measured according to resistance change that in turn results from changes in material size because of compressive force. The sensing material consists of a mixture of multi walled carbon nanotubes (MWCNTs) and TangoPlus, which gives it flexibility and elasticity. The tactile sensors used in this study were designed in the form of array structures composed of many lines so that single pressure points can be measured. To evaluate the performance of the flexible tactile sensor, we used specially designed signal-processing electronics and tactile sensors to experimentally verify the sensors' linearity. To test object grasp, tactile sensors were attached to the surface of the fingers of grippers with three degrees of freedom to measure the pressure changes that occur during object grasp. The results of these experiments indicate that the flexible tactile sensor-based robotic gripper can grasp objects and hold them in a stable manner.
Recently, greedy algorithm has received much attention as a cost-effective means to reconstruct the sparse signals from compressed measurements. Much of previous work has focused on the investigation of a single candidate to identify the support (index set of nonzero elements) of the sparse signals. Well-known drawback of the greedy approach is that the chosen candidate is often not the optimal solution due to the myopic decision in each iteration. In this paper, we propose a tree search based sparse signal recovery algorithm referred to as the tree search matching pursuit (TSMP). Two key ingredients of the proposed TSMP algorithm to control the computational complexity are the pre-selection to put a restriction on columns of the sensing matrix to be investigated and the tree pruning to eliminate unpromising paths from the search tree. In numerical simulations of Internet of Things (IoT) environments, it is shown that TSMP outperforms conventional schemes by a large margin.
Orthogonal matching pursuit (OMP) 알고리듬은 underdetermined 시스템에서 희소 신호를 복구하는 대표적인 greedy 알고리듬으로 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 OMP 알고리듬의 반복과정에서 후보 support 집합들을 구성하여 마지막 반복과정에서 최소 잔차를 이용하는 multiple candidate matching pursuit (MuCaMP) 기법을 제안한다. MuCaMP 가 완벽한 신호 복원을 보장하기 위한 restricted isometry property (RIP)를 이용한 충분조건, ${\delta}_{N+K}<\frac{\sqrt{N}}{\sqrt{K}+3\sqrt{N}}$을 제시한다. 실험을 통해 후보 support 집합들의 크기에 따른 성능과 MuCaMP의 복원 성능이 기존의 기법들에 비해 우수함을 확인하였다.
This paper presents the feasibility of using electromechanical impedance based active sensing technique for nondestructive strength gain monitoring of early-age concrete by employing piezoelectric lead-zirconate-titanate (PZT) patches on concrete surface. The strength development of early age concrete is actively monitored by performing a series of experiments on concrete specimens under moist curing condition. The electrical admittance signatures are acquired for five different curing ages and compared with each other. The resonant frequency shifts of PZT patches with increasing days is observed which is on account of additional stiffening due to strength gain of concrete during curing and level of stiffening being related to strength obtained from compression tests on companion cylinder specimens. The proposed approach is found to be suitable for monitoring the development of compressive strength in early-age concrete. It is also observed in this study that root mean square deviation (RMSD) in admittance signatures of the PZT patches can also be used as an indicator of concrete strength development.
압축 센싱은 기존의 섀넌/나이키스트 이론보다 낮은 샘플링률로 신호를 샘플링 하여도 원신호로 복원할 수 있다는 이론이다. 본 논문에서는 압축 센싱을 이용하여 반향 신호의 정량적 주파수 특성을 직접 추출하여 이를 이용한 초음파 감쇠 지수 예측 방법을 제안한다. 일반적인 초음파 감쇠 지수 예측 방법들은 시간 영역에서 수집된 반향 신호를 Fourier 변환 등을 통해 주파수 영역으로 변환하는데, 제안하는 예측 방법은 압축 센싱으로 수집된 데이터를 복원하는 과정에서 적용하는 basis 행렬을 이용하여 시간 영역으로의 완전한 신호 복원 없이 반향 신호의 주파수 특성을 직접 추출하여 감쇠 지수를 예측한다. 3가지의 basis 행렬을 통해 주파수 영역에서 복원된 반향 신호에 대하여 다중 참조 신호를 이용한 Centroid Downshift 방법으로 감쇠 지수를 예측하여 각각의 예측 정확도와 실행 시간을 비교 분석하였다. 컴퓨터 모의 실험 결과 이산 코사인 변환(DCT) 행렬을 적용하는 경우, 50%의 압축률에서는 압축 센싱을 적용하지 않은 경우와 0.35% 이내의 예측 정확도를 보였으며, 압축률을 70%까지 높이는 경우에도 약 6% 이내의 평균 예측 오차를 보였다. 제안한 압축 센싱을 적용한 반향 신호의 주파수 특성 추출 방법은 향후 주파수 영역의 다른 정량적 초음파 분석 방법에 적용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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