본 논문에서는 N개의 평행 결합선로를 이용한 3 dB 결합기를 해석하였으며, 유도된 식에 의하여 최소의 결합선로 수와 크기로 설계하였다. 기존의 Spectral Domain상에서 N단 평행 결합선로의 4N-port의 산란행렬로부터 port reduction 방법을 사용하여 4-port 산란 행렬을 유도하였으며, 유도된 결과의 타당성을 검증하기 위하여 실제 제작하고 측정하였다. 제작된 결합기는 loose coupling의 평행 결합 선로를 이용하기 때문에 Lange Coupler 와 같은 높은 임피던스와 Tight coupling을 구현할 필요가 없으며, wire bonding포 용이하다. 최소의 단수로 구현하기 위해 높은 유전율과 두꺼운 기판을 사용하여 2단으로 3 dB 구현이 가능함을 제시하였다. 제작결과 3.6 GHz에서 5.5 GHz로 대략 42 %(0.5 dB unbalance) 정도의 광대역 특성을 가지고 위상차도 1$^{\circ}$내외의 결합기를 구현할 수 있었고 격리도 특성 또한 대역 내에서 15 dB 내외의 특성을 보였다.
본 논문에서는 두 개의 대역에서 서로 다른 임의의 분배비를 갖는 이중 대역 가지 선로 결합기를 제안한다. 가지 선로 결합기의 선로들을 $\pi$-형 등가회로로 변환할 때 이 등가회로가 임의의 두 주파수에서 서로 다른 임피던스 특성을 갖고 두 주파수에 대하여 선로의 전기적 길이는 중심 주파수의 $\lambda/4$가 되도록 설계한다. 제안된 설계법의 타당성을 입증하기 위해서 0.9 GHz와 2 GHz에서 서로 다른 분배비를 갖는 결합기를 설계하였다. 분배비가 두 주파수에서 각각 1:1과 1:3이 되는 결합기를 설계, 제작 및 측정하였다. 측정 결과, 중심 주파수에서 삽입 손실은 0.33 dB 이내의 오차 범위를 보였고, 반사 손실과 격리 특성은 -18.07 dB 이상으로 매우 우수한 특성을 보였다.
본 논문에서는 태극 모양의 새로운 방향성 결합기를 고안하여 높은 전력 분배율을 실현할 수 있음을 실험을 통하여 입증하였다. 제안돈 태극형 방향성 결합기는 하이브리드 링형 방향성 결합기의 $3\lambda/4$부분을 적극적으로 활용하기 위하여 태극 모양의 구조를 취했으며, 우수 기수 모드 해석법을 이용하여 완전정합과 분리 조건을 만족하는 각 지로의 어드미턴스를 구하였다. 그 결과 마이크로 스트립 라인으로 제작 가능한 저항의 범의 내에서 이미 발표된 연구 결과에서와 같은 크기의 회로 면적내에서도 훨씬 높은 전력 분배율(최대 28DB)을 실현할 수 잇음을 알았으며, CGP-502기판을 이용하영 중심 주파수 10GHz에서 0,8,16dB 전력 분배율을 갖는 태극형 방향성 결합기를 설계 제작하고 실험을 하여 이론의 타당성을 확인하였다.
본 논문에서는 표면 마이크로 머시닝 기법으로 구현된 DAML (Dielectric-supported Airbridge Microstrip Line) 형태의 새로운 구조를 이용하여 $180^{\circ}$ 링 하이브리드 결합기를 설계 및 제작 하였다. DAML 구조로 이용하여 제작된 결합기는 60 GHz 중심 주파수에서 3.58 dB의 S31과 3.31 dB의 S21과 61 GHz에서 16.17 dB 이상의 S11과 55 dB 이상의 S41를 얻을 수 있다. 결합기의 크기를 줄이기 위하여 slow wave 구조가 삽입된 결합기를 설계 제작하였으며 크기를 $33\%$ 정도 줄일 수 있는 효과를 얻을 수 있었다.
자기 자신의 형태를 변형하거나 물리적인 결합으로 재구성하여 새로운 환경에 적응하는 모듈형 자가 결합 로봇은 많은 연구가 필요한 분야이다. 본 논문에서는 물리적으로 결합 가능한 모듈형 로봇을 위한 영상기반의 자가 결합 제어기를 제안한다. 먼저 실시간 영상처리가 가능한 모듈형 로봇 플랫폼을 설계하고, 컬러기반 물체 인식 방법을 구현하였다. 모듈형 로봇은 자가 결합을 위해 결합될 로봇 근처의 부목표점까지 장애물들을 회피하면서 주행해 가야 한다. 본 논문에서는 부 목표점의 추적을 위하여 영상처리를 통해 얻은 거리와 방향각 정보들을 사용한 퍼지 주행 제어기와 장애물 회피를 위한 퍼지 제어기를 제안하고, 제안된 퍼지 제어기들과 로봇의 절대 거리 및 방향각 정보를 사용하여 모듈형 로봇을 위한 자가 결합제어기를 구현하였다. 실제 제작된 두 대의 모듈형 로봇을 사용하여 다양한 환경에서 로봇간 거리와 방향각이 다른 상황에서 실험을 수행하여 제안된 자가 결합 제어 방법의 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 고출력 광섬유 레이저를 위한 광섬유 칩 기반 all-fiber $7{\times}1$ 펌프 광 결합기의 제작에 대하여 보고한다. 광섬유 칩은 코어, 클래딩 직경이 각각 20, $400{\mu}m$인 광섬유를 길이 방향으로 식각하여 제작하였다. 7개의 입력 광섬유 부분은 105, $125{\mu}m$의 코어, 클래딩 직경을 가진 7개의 입력 광섬유를 원통형 다발로 제작하여 광섬유 칩의 $375{\mu}m$부분에 융착하였고, 1개의 출력 광섬유는 코어, 클래딩 직경이 각각 25, $250{\mu}m$ 광섬유를 광섬유 칩의 $250{\mu}m$부분에 융착하여 최종적으로 $7{\times}1$ 펌프광 결합기를 제작하였다. 제작된 광섬유 칩 기반 $7{\times}1$ 펌프 광 결합기의 포트별 평균 광 전달 효율은 약 90.2%로 나타났다.
페라이트 코어는 연자성 재료로서 유도형 전력선 통신을 위한 결합기 제작에 사용되고 있다. 그러나 전력선 통신환경에 따라 크기를 자유롭게 조절하기 어려운 재료이다. 본 논문에서는 페라이트 보다 투자율이 높은 나노 결정립합금을 이용하여 광대역 전력선 통신용 유도형 결합기 재료로 적용할 수 있음을 보고한다. 나노결정립은 얇은 리본 형태로 제조되므로 토로이달 코어에 감긴 리본의 횟수로 결합기의 크기를 자유롭게 조절할 수 있다. 함침법으로 만든 코어를 이용하여 유도형 결합기를 제작하였고, 이를 비접촉식 전력선 통신용에 적용할 수 있음을 보여주었다. 실험결과 100 A 이하의 선로 전류변동 조건에서 통신거리 100 m 까지는 45 Mbps, 200 m 까지는 8 Mbps의 대역폭을 보였으며 수신율은 100 %이였다.
본 논문에서는 CATV 시스템용 약결합형 신호분기기에 대한 광대역 설계이론을 설명하고, 전송선로의 임피던스 정합법을 제안하였다. 위의 이론과 방법에 의해 제작된 약결합형 신호분기기는 종래의 약결합형 신호분기기에 비해 주파수특성이 매우 향상되었다. 따라서, 약결합형 신호분기기의 대역폭은 5-2000 MHz로 확대되었다. 또한, 실제 회로에서 변성기를 구성하는 코일의 권선수는 정수가 아니라 0.9, 1. 1.9, 2, 2.9 등임을 밝혔다. 나아 가서, 실제로 제작된 약결합형 신호분기기의 주파수 특성이 이론치와 잘 일치함을 보임으로써, 제안한 설계이론 및 전송선로의 임피던스 정합법의 타당성이 입증되었다.
경제 여건의 향상 및 생활양식의 변화로 최근 우리나라에서도 당뇨병 환자가 늘어남에 따라 당뇨병의 예측 및 치료가 중요한 관심사가 되고 있다. 본 논문은 1993년과 1995년 두 차례에 걸쳐 경기도 연천 지역 주민들의 여러 가지 신체 지수 등을 조사한 데이터를 대상으로, 1차 년도의 데이터로부터 동일한 환자가 2차 년도에 정상상태를 유지하는지 흑은 당뇨병으로 진행이 되는지를 예측하는 문제를 다룬다. 혈당량, 허리둘레 등의 수치가 당뇨병의 발병에 영향을 끼치는 것은 알려진 사실이므로, 현재의 데이터로부터 앞으로의 발병 가능성을 예측하는 것이 가능하며, 이는 환자에게 보다 정확한 정보를 알려줄 수 있으므로 의미가 있는 일이다. 예측을 위해 본 논문에서는 분류기를 사용하며, 예측율을 높이기 위해 여러 분류기를 BKS로 결합하였다. BKS (behavior knowledge space) 결합 방법은 분류기간의 독립 가정이 필요 없으며, 데이터 크기가 크고 전형적인 경우에 좋은 결과를 낼 수 있는 방법이다. BKS 결합 방법을 통해 실험을 해본 결과 단일 분류기로 실험을 한 결과보다 향상된 성능을 얻을 수 있었으며, 투표 결합 방법과 비교하여 더 좋은 성능을 보였다.
현재 심혈관 질환은 암 다음으로 높은 사망 원인으로 기록되고 있어 심혈관 질환에 대한 초기 진단은 질환의 치료에 매우 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 SVM을 이용하여 심혈관질환 환자의 질환 단계를 예측하였다. 일반적으로 이진분류에 사용되는 SVM을 이용하여 정상 및 질환 $1{\sim}3$기의 총 4가지 분류가 필요한 다분류 분류문제를 처리하기 위해서 논문에서는 독립적 학습된 단일 SVM 분류기들을 결합하여 분류를 수행하는 SVM 앙상블 방법을 사용하였다. 단일 분류기의 결합은 Majority voting, 최소자승에러기반 가중치 부여, 2단계층 결합 등의 방법으로 수행하여 심혈관 질환 분류에 적합한 앙상블의 구성을 시도하였다. 실험 데이터는 (주)제노프라의 압타머 칩 데이터를 사용하였다. 서로 다른 데이터를 이용하여 학습된 이종의 SVM들을 결합한 결과 질환단계 예측에 있어서 단일 SVM을 이용하여 질환 단계를 예측하는 경우 보다 향상된 질환단계 예측 성능을 관찰할 수 있었으며, 심혈관 질환의 예측에 대해서는 단일 SVM 분류기의 2단 계층 결합법이 가장 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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