본 논문은 신경망을 이용한 간섭 신호 제어로써 복합 다중 퍼셉트론에서 DS/SS 이동 통신에서의 수신된 신호들을 역전파 학습알고리즘을 이용하여 검출하는 것에 대하여 연구한다. 수신 신호가 일정한 비트율을 갖는 채널에 전송하기 위하여 신경망을 이용한 새로운 탭 가중치 갱신 제어 방법을 제안한다. 적응 횡단선 필터는 심볼간의 채널에 발생하는 상호 심볼간 간섭을 억압하기 위해 LMS 알고리즘 사용한다. 이 알고리즘은 원하는 응답과 실제 출력간의 차인 에러를 이용하여 탭 가중치 조절 메카니즘을 통해 탭 가중치를 갱신함으로서 효과적으로 간섭을 제거하였다. 본 논문은 상호 심볼간 간섭을 효율적으로 억압해온 기존의 LMS 알고리즘에 다계층 퍼셉트론 신경망을 조합한 새로운 BISP 알고리즘을 제안하였으며, 제안된 알고리즘을 통해 탭 가중치 갱신이 보다 효율적으로 이루어짐을 알 수 있다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 알고리즘의 평균 자승 에러의 수렴 특성이 기존 LMS 알고리즘을 이용한 수렴특성보다 우월하다는 것을 나타내었다.
본 논문에서는 기준신호를 획득하기 어려운 환경에서 환경소음이 정상적인 특성을 가질 경우 음성을 향상시킬 수 있는 가중치 갱신제어 적응소음제거기를 제안하였다. 일반적인 적응소음제거기의 경우 소음만의 기준신호를 획득하여야 한다. 그러나 다수의 기기에 의한 복합적인 소음과 작업자에 의한 음성이 혼합되는 공장 환경에서는 소음발생원들로 부터 순수한 소음신호를 획득하기가 어렵다. 따라서 기준신호를 이용할 수 없기 때문에 이러한 환경에서는 기존의 적응잡음제거기를 사용하기가 어렵다. 제안한 방법에서는 입력신호를 임의의 상수로 하고 기준신호에 마이크로폰의 신호를 입력한다. 그런 다음 음성이 없는 구간에서 적응필터의 가중치를 갱신하여 소음을 제거하고 음성이 발생한 구간에서는 가중치를 고정하여 소음이 제거된 변형 음성신호를 획득한다. 그리고 변형 음성신호를 복원 필터링하여 음성신호를 출력한다. 이것은 다수의 공장소음이 정상적이고 짧은 대화구간에서 소음이 변하지 않는 점을 고려하였다. 실험의 결과 제안한 소음제거기가 공장소음을 효과적으로 제거할 수 있었고 신호 대 잡음비 면에서도 우수함을 확인하였다.
본 논문은 신경망을 이용한 간섭 신호 제어 복합 다층 퍼셉트론에서 DS/SS 이동 통신에서 수신된 신호를 검출하는 것에 대하여 연구한다. 수신 신호가 일정한 비트율을 갖는 채널에 전송하기 위하여 신경망을 이용한 새로운 탭 가중치 갱신 제어 방법을 제안한다. 적응 횡단선 필터는 상호 심볼간 간섭을 억압하기 위해 LMS 알고리즘 사용하고, 응답과 실제 출력간의 차인 에러를 이용하여 탭 가중치 조절 메카니즘을 통해 탭 가중치를 갱신함으로서 효과적으로 간섭을 제거한다. 본 논문은 상호 심볼간 간섭을 효율적으로 억압해온 다계층 퍼셉트론 조합을 이용하여 제안된 알고리즘을 통해 탭 가중치 갱신이 보다 효율적으로 이루어질 수 있도록 한다. 시뮬레이션을 통해 평균자승 에러의 수렴 특성이 우월하다는 것을 연구한다.
본 논문에서는 이동국 수신 신호의 SINR을 최대화하는 빔 성형 알고리듬을 이용하여, 폐쇄 루프 송신 빔 성형기술을 적용한 순방향 링크 CDMA 시스템에서의 안테나 수, 귀환 채널의 구조, 귀환 지연 등과 시스템 성능과의 상관관계를 연구하였다. 폐쇄 루프 전송 빔 성형에서는 이동국이 각 안테나가 겪는 채널을 추정하여 수신 SINR을 최대화시키는 가중치 벡터를 계산하고, 귀환채널을 통해 가중치 벡터의 양자화된 진폭과 위상정보를 전송한다. 컴퓨터 모의 실험 결과는 송신 안테나가 2개, 3개, 4개로 늘어남에 따라 빔 성형 이득은 단일 송신 안테나와 비교해 $10^{-5}$ BER 근방에서 4.2dB, 5.8dB, 7dB로 증가하지만 양자화 오류에 의한 성능 저하 또한 0.1dB, 0.6dB, 1.3dB로 커지는 것을 보여준다. 또한 순방향 채널의 최대 도플러 주파수가 100Hz일 때에는 귀환 채널을 통한 소신 가중치 벡터를 보다 빠르게 갱신하는 것이 가중치 벡터의 양자화 레벨의 수를 늘여주는 것보다 $10^{-5}$ BER 근방에서 0.6dB 더 좋은 성능을 보이며, 최대 도플러 주파수가 10Hz일 때에는 가중치 벡터의 갱신 속도를 늘이기 보다 양자화 레벨의 수를 늘여주어 정확한 가중치 벡터를 전송하는 편이 0.9dB의 성능 향상을 보인다. 두 전력제어 그룹 길이의 귀환지연으로 인한 성능저하는 채널의 최대 도플러 주파수가 50Hz인 경우가 채널의 최대 도플러 주파수가 100Hz인 경우보다 $10^{-5}$ BER 근방에서 0.3dB 정도 더 작다. 또한 AOS가 3$^{\circ}$인 경우가 AOS가 $10^{\circ}$인 경우보다 $10^{-5}$ BER 근방에서 1.9dB 정도, 주파수 선택적 페이딩 채널이 주파수 비선택적 페이딩 채널보다 $10^{-5}$ BER 근방에서 1dB 정도 귀환 지연으로 인한 성능의 저하가 작다.
본 논문은 퍼지 논리 제어기(FLC)의 근사화 능력과 제어 성능을 동시에 향상시키는 정확한 무게 중심(Center Of Gravity; COG) 비퍼지화기를 제안한다. 본 논문은 비퍼지화 과정이 최적 선택의 한 과정이며 비퍼지화 방법의 적절한 선택이다. 제안한 COG 비퍼지화기의 정확성은 출력 소속 함수를 여러 개의 설계 파라메터(중신, 폭, 변경자(modifier))로 나타내고 이들 설계 파라메터들을 학습과 진화의 Lamarckian 상호 적응에 의하여 갱신함으로써 얻어진다. 이러한 학습과 진화의 상호 적응은 학습하지 않는 경우 보다 빠르게 최적 COG 비퍼지화기를 얻도록 하며, 보다 넓은 범위의 탐색으로최적해를 찾을 가능성을 높여 준다. 제안한 설계 방법은 목적 함수의 가중치를 조절하여 높은 근사화 능력, 높은 제어 성능, 또는 이들간의 균형된 성능을 갖는 다양한 특정 응용형(Application-specific)COG 비퍼지화기를 제공한다. 제안한 상호적응 COG 비퍼지화기의 설계방법을 트럭 후진 주차 제어 문제에 적용하여, 각각 시스템 오차와 평균 추적 거리로 나타내어진 근사화 능력과 제어 성능을 기존의 COG 비퍼지화기와 비교한다.
LMS 적응필터는 많은 신호처리 응용분야에서 광범위하게 사용되고 있으나 반복 적 최소 자승 (RLS) 적응 필터와 비교해서 주어진 안정상태 평균 자승 에러에 대한 수렴특성이 떨어진 다. 본 논문은 LMS 알고리즘의 수렴속도를 향상시키기 위해 폐기된 탭 입력 데이터를 몇 개의 한정된 버퍼를 이용 탭 가중치를 적응적으로 조절하여 수렴특성을 개선한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 스텝 크기 매 개변수 $\mu$값의 증가는 보다 빠른 수렴속도와 평균 자승에러를 감소시키는 효과를 가지므로 데이터 재순 환 버퍼 구조에서 탭 가중치의 갱신에 비례하여 평균 자승 에러의 수렴속도가 재순환 버퍼 B를 증가시 켜 수렴속도가 (B+1)배 만큼 증가한다. 데이터 버퍼 알고리즘을 이용한 제안된 TDL 필터가 LMS 알고 리즘과 동일한 수렴조건을 가지고 실행될 때 연산복잡성의 실질적 부담감을 배제하고 채널 간의 상호심 볼간섭을 보다 효율적으로 제어하면서 적응 횡단선 필터의 수렴속도를 증기시켜 개선한다.
본 논문에서는 실시간 동영상 부호화를 위한 효과적인 비트율 제어 방법을 제안하고 하드웨어로 구현한다. 제안하는 비트율 제어는 각 기본유닛 마다 R-D 파라미터 갱신에 의해 많은 연산 처리를 필요로 하는 이차원 R-D 모델을 사용하지 않고, 프레임의 평균 복잡도 가중치를 이용한 Qstep 결정 모델을 사용함으로써 연산량을 감소시킨다. 또한 적은 연산량과 빠른 MAD 예측을 위해 부호화된 기본유닛을 기반으로 영상의 공간적 및 시간적 상관관계를 이용하여 MAD를 예측한다. 제안하는 비트율 제어는 프레임 레벨 MAD 예측과 매크로블록 레벨 MAD 예측, GOP 비트 할당, 프레임 비트 할당, 가상버퍼, Qstep 결정 모델, 비트율 제어 파라미터 갱신, QP 결정 모듈을 포함하며 총 8개의 모듈로 구성된다. 비트율 제어 하드웨어는 Verilog-HDL을 이용하여 설계하였으며, Synopsys사의 Design Compiler를 이용하여 UMC 공정 $0.18{\mu}m$ 셀 라이브러리로 합성한 결과, 최대 동작 주파수는 108 MHz이고, 게이트 수는 19.1k이다. 실험 결과로부터 제안한 구조는 기존 구조 보다 게이트 수가 85% 감소하였고, 매크로블럭 당 QP를 결정하는데 평균 220 사이클 수가 소요되어 기존 구조보다 64% 단축됨을 확인하였다.
뇌파 및 심전도 생체신호를 복합적으로 이용한 감정인식을 통한 실시간 사용자 인터페이스를 제안한다. 기존에 뇌파를 통한 감정인식의 문제점이었던 낮은 정확도를 개선하기 위해 뇌파의 Theta, Alpha, Beta, Gamma의 상대파워 값과 심전도의 자율신경계 비율을 혼합하는 복합 생체신호 감정 인식 시스템을 개발했다. 기쁨, 공포, 슬픔, 즐거움, 화남, 혐오에 해당하는 6가지 감정을 인식하기 위해 사용자별 확률 값을 저장하는 데이터 맵을 생성하고, 채널에 대응하는 감정 인식의 정확도를 향상시키기 위해 가중치를 갱신하는 알고리즘을 제안한다. 또한 뇌파로 구성된 단일 데이터와 뇌파/심전도 생체신호 복합 데이터의 실험 결과를 비교한 결과 23.77%의 정확도 증가를 보였다. 제안된 인터페이스 시스템은 높은 정확도를 통해 게임 및 스마트 공간의 제어에 필요한 인터페이스로 기기에 활용이 가능할 것이다.
방사선 치료에 있어서 정상 조직에는 방사선을 최소화 하고 종양 부위에 정확한 방사선을 집중해서 조사하여 국소 종양 제어율(Local Tumor Rate)을 극대화 하는 것이 가장 중요하다. 이를 위해서 초기에는 치료사들이 직접 환자의 움직임을 감지했으나 정확도가 떨어지고 치료사들의 피로가 가중되는 문제점들이 있었다. 또한 웹카메라를 이용하여 기준영상과 갱신되는 영상의 차분값을 계산하여 그 결과가 기준값을 초과하면 움직임이 발생한 것으로 판단하는 시스템을 사용하였다. 그러나 이 시스템은 환자의 움직임을 정량적으로 분석할 수 없고 토모치료기의 치료베드 이동시 변화되는 배경을 환자와 가려낼 수 없었다. 이에 본 논문에서는 이러한 한계점을 해결하고자 지수가중치(${\alpha}$) 필터를 이용하여 환자의 움직임을 정량화 하고 환자와 치료환경의 배경이미지를 분리하여 치료중 환자의 움직임만을 감지하여 환자의 움직임으로 인한 문제를 줄일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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