본 논문에서는 의사무작위패턴만으로는 생산하기 힘든 결정론적 테스트 큐브의 생산확률을 높일 수 있는 새로운 clustered reconfigurable interconnect network (CRIN) 내장된 자체 테스트 기법을 제안한다. 제안된 방법은 주어진 테스트 큐브들의 신호확률에 기반을 둔 스캔 셀 재배치 기술과 규정 비트(care-bit: 0 또는 1)가 집중된 스캔 체인 테스트 큐브의 생산확률을 높이기 위한 전용의 하드웨어 블록을 사용한다. 테스트 큐브의 생산확률을 최대로 할 수 있는 시뮬레이티드 어닐링(simulated annealing) 기반 알고리듬이 스캔 셀 재배치를 위해 개발되었으며, CRIN 하드웨어 합성을 위한 반복 알고리듬 또한 개발되었다. 실험을 통하여 제안된 CRIN 내장된 자체 테스트 기법은 기존의 연구 결과보다 훨씬 적은 저장 공간과 짧은 테스트 시간으로 $100\%$의 고장검출율을 달성할 수 있음을 증명한다.
본 논문에서는 다중 채널이 존재하는 인지 라디오 시스템에서 다중 사용자가 협력하여 유휴 채널 탐색 시간을 줄이는 방법을 제안한다. 구체적으로 채널 상태에 대한 마르코프 모델을 토대로 각 채널의 유휴 확률을 추정하고 확률이 높은 순서대로 채널을 센싱함으로써 유휴 채널 탐색 시간을 줄이는 방법을 제안한다. 또한 제안한 탐색 방법을 사용자 그룹을 형성하여 그룹마다 서로 다론 채널을 동시에 센싱하는 방법과 결합함으로써 보다 향상된 센싱 성능을 얻을 수 있도록 한다. 모의실험을 통해 사용자 그룹을 형성하는 방법은 검출 신뢰도를 저하시키지만 탐색시간을 감소시킴을 검증하고, 채널 유휴 확률 추정을 이용한 센싱 순서 결정 방법을 사용하여 임의 탐색 기법에 비해 상당한 탐색 시간 감소 효과를 얻을 수 있음을 검증하였다. 최종적으로 제안한 채널 유휴 확률 추정 기반 탐색 방법과 사용자 그룹 형성 기법을 모두 적용한 인지 라디오 시스템의 유휴 채널 탐색 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 PCM/FM시스템에 대한 비트(bit)오차 확률식을 구하여 이를 수치적으로 계산하여 검토를 행했다. 변조전 필터를 거친 NRZ-L 이진 펄스예을 변조 신호로 하여 반송파를 주파수 변조하였고, 리미터와 변별기를 검출기로 이용하였다. RF 스펙트럼의 제한과 비트 오차 확률의 감소면에서 볼 때, 주파수 편이화 h를 3WT가 되도록 설계하는 것이 적당함을 알 수 있었다. 여기서 W는 변조전 필터의 대역폭이고 T는 한 비트당 시간 간폭이다.
본 논문에서는 스텝 크기(step size)를 자동적으로 조절함으로써 빠른 수렴비와 낮은 초과 MSE를 갖는 TS(Tagaki-Sugeno) 퍼지 모델과 ISI에 강하고 위상변화에 둔감한 CMA(constant modulus algorithm)를 접목시킨 새로운 퍼지 확률 기울기(Fuzzy Stochastic Gradient) 알고리즘을 제시하고 비이상적인 전송채널에 의해서 발생한 왜곡을 보상함으로써 수신 측에서 비트 검출 오류를 감소시키기 위하여 국내 지상파 디지털 TV의 표준으로 되어 있는 VSB 방식에 적용 가능한 등화기(equalizer)를 구현하였다.
본 논문에서는 신호에 따라 신호의 크기를 변조시키는 온-오프 키잉(on-off keying) 전송을 방식을 적용한 광전송시스템에서의 표준에러확률을 유지하기 위한 조건에 대하여 고찰하였다. 광전송시스템에서 광검출기가 1 이하의 양자효율을 갖는 경우를 고려하여 온-오프 키잉 전송시에 수신기의 수신 감도를 계산하였다. $BT$가 30이상인 경우 표준에러확률을 유지하기 위한 광자수가 10000이하로 계산되어 $BT$가 적은 경우에 비해서 저출력 시스템을 구성할 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 수신단에 전치증폭기를 설치한 경우에 대해서도 고려하여 적은 출력을 갖는 광원을 사용해도 무방하다는 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 배경 차분에 의해 객체를 검출하고 확률적으로 표본화된 입자 필터링(particle filtering)기법을 사용한 다중객체 추적 기법을 제안한다. 확률적으로 표본화된 입자들을 사용하여 다중 객체에 독립적으로 적용할 때 발생하는 계산 복잡도(computational complexity)를 감소시키는 동시에 안정적인 추적을 가능하게 하였다. 객체의 색상정보를 사용한 히스토그램 분포에 의한 관측 모델(observation model)을 구성하고 객체의 움직임 정보를 위해 동적 모델을 공식화하여 영상을 해석하였다. 전체적인 추적 시스템은 베이시언 최대 우도 기법(Bayesian maximum likelihood method)을 근간으로 하되, 입자 필터링을 객체 추적에 적용하여 실용적인 현실 객체 추적 상황에도 강건하게 대처할 수 있음을 실험을 통해서 증명하였다.
본 논문은 부분방전(PD: Partial Discharge)의 패턴인식 확률 극대화를 목적으로 신경망(NN: Neural Network) 파라미터 중에서 은닉층 뉴런의 수, 모멘텀(momentum)의 Step size와 Decay rate 를 최적화하기 위하여 유전 알고리즘(GA: Genetic Algonthm)을 적응하였다. 실험적 연구의 대상으로서, GIS(Gas Insulated Switchgear)사고의 주요 원인으로 보고되어있는 결함들을 인위적으로 모의한 16개 Test cell을 이용하여 부분방전을 발생시켰다. 부분방전 신호는 본 연구팀이 개발한 센서를 이용하여 검출되어 데이터베이스가 구축되어 그로부터 추출된 학습 데이터들의 학습에 다음과 같은 5가지 신경망 모델이 적응되었다: Multilayer Perception (MLP), Jordan-Elman Network (JEN), Recurrent Network (RN), Self-Organizing Feature Map (SOFM), Time-Lag Recurrent Network (TLRN). 유전 알고리즘 적용 효율성을 분석하기 위하여 동일한 데이터를 이용하여 다음과 같은 두 가지 방법을 적용한 결과를 상호 비교하였다. 우선 상기 선택된 모델만 적용하였고 다근 하나는 상기 모델과 Genetic Algorithm이 동시에 적용되었다. 모든 모델에 대하여 학습오차와 패턴 분류 확률을 비교한 결과, 유전 알고리즘 적응 시 부분방전 패턴인식 확률이 향상되었음이 확인되어 향후 신뢰성 있는 GIS 부분방전 진단기술에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 레이더 시스템에서 원하는 목표물 추정을 위한 효율적인 임계치 방법을 연구였다. 관심있는 목표물 탐지 검출 방법은 오 경보 확률을 변화 시켜 가면서 원하는 목표물을 추정한다. 이때 오 경보의 확률은 임계치와 밀접한 관계가 있다. 임계치를 낮게 하면 원하는 목표물의 정확도를 향상시킬 수 있지만 잡음 까지 추정하여 효율적인 신호처리 방법이 되지 못한다. 효율 적인 임계치 방법을 제안하여 원하는 목표물을 추정하는 연구 방법을 제안하다. 모의실험을 통해서 기존의 방법과 본 연구에서 제안한 방법을 비교 분석하였다.
올바른 피부색 검출은 사람의 얼굴 검출 및 동작 분석에서 매우 중요한 전처리과정에 속한다. 피부 검출은 일반적으로 화소의 칼라 공간을 Non-RGB로 변형하고, 피부색의 조명 요소를 제거한 다음 피부색 분포 모델에 의해 Skin과 Non-Skin으로 분류하는 3단계로 진행된다. 이는 피부색 검출이 칼라 공간, 조명 요소의 존재 여부, 피부 모델링 방법에 따라 수행 성능에 많은 영향을 받기 때문이다. 본 연구에서는 조명 조건에 따라 피부색 모델의 범위에 차이가 있다는 사실에 기초하여 다양한 조명 조건과 복잡한 배경을 가진 영상에서 효과적으로 다인종의 피부색을 분류해내 기 위한 3차원 피부색 모델을 제시하고자 한다. 제안된 피부색 모델은 화소의 칼라 공간을 YCbCr공간으로 변형하고, 각 요소(Y, Cb, Cr) 값에 의한 3차원 피부색 모델을 형성한다. 다인종의 피부색을 함께 분할하기 위해 인종(백인, 흑인, 황인)별 피부색 모델을 먼저 생성한 후 각각의 모델에서 피부색 확률에 따라 결합한 다인종을 위한 통합 모델을 생성하였다. 또한 우리는 적은 양의 훈련 데이터로 피부색 영역을 올바르게 검출할 수 있도록 여러 단계의 피부색 영역을 설정하였다.
본 연구에서는 EDGE 시스템에서 변조 검출을 위해 사용되는 블라인드 변조 검출기의 알고리즘이 제시되었다. EDGE는 기존 GSM에 8PSK 변조를 도입함으로써 데이터 전송률을 높인 시스템이다. 송신단에서는 채널상태에 따라 적절한 변조 및 코딩 기법을 다이내믹하게 바꾸면서 데이터를 전송한다. 수신단에서는 데이터 복조를 위해 송신 시에 사용된 변조 방식을 알고자 훈련신호 만의 정보를 이용하여 변조 방식을 검출해야 한다. 기본적으로 열악한 채널 환경에서도 효과적으로 검출하기 위하여 4개의 버스트로 구성되는 1 radio 블록의 특성을 이용한다. 구체적으로, 1개의 radio 블록 내에서 이전 버스트에서 구한 기준값에 현재 버스트에서 구한 기준값을 축적하여 통계적으로 검출 오류를 최소화시킨다. 또한 통계적으로 가장 신뢰성이 높게 결정이 되는 4번째 버스트의 변조 방식과 다른 변조로 결정된 이전 버스트 데이터는 제로 패딩을 통해 복조 확률을 높이고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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