GPS 환경에서 다중경로 신호는 의사거리 측정 정확도의 성능을 감소시키므로 GPS에 기반한 응용에서 위치 성능 감소로 나타나며, 이는 특히 고층 건물이 많은 도심환경 및 수면에 의한 반사가 많은 해양에서 문제가 된다. 다중경로 신호는 GPS 수신기 내부 상관기에서 상관 함수의 Early-Late 간 비대칭을 유발하므로, 본 논문에서는 Late 상관 값의 비대칭 정도를 보상하여 다중경로 오차를 제거하기 위한 가중 상관기 구조를 소프트웨어 GPS 수신기를 이용하여 구현하고, 그 성능을 평가하였다. 가중 상관기는 2개의 상관 암으로 이루어진 다중 상관기를 사용하여 상관함수의 비대칭 여부를 판단하고, 비대칭성을 감소시키기 위한 보정치를 생성한다. 이 구조는 다중 상관기에 비하여 연산 처리량 부하는 감소시키는 반면, 비슷한 다중경로 오차 제거 성능을 제공한다. 본 논문에서는 다중경로 신호 생성 블록을 포함한 GPS 신호 발생기와 가중 상관기 구조를 포함한 소프트웨어 GPS 수신기를 이용하여 다중경로 오차 제거 성능을 검증하였다. 실험을 통하여 가중 상관기가 일반 상관기와 협대역 상관기보다 더 나은 오차 제거 성능을 보임을 확인하였다.
본 연구는 스마트폰 Wi-Fi AP를 이용한 건축물내 구조대상자 위치정보 수집을 통해서 사고 현장대응에 활용할 수 있는 방안을 제안하고 그 효용성에 대해 분석하였다. 8개 건축물 지점에서 평균 30회 이상 Wi-Fi AP 네이밍 위치 확인 및 전파세기를 측정하도록 위치 측위 서버에 요청하고, 수신된 측위 결과 좌표값을 분석하는 방식으로 위치정보의 정확도와 오차범위를 확인하였다. 기존 기지국 기반 위치 오차값 263m에 대비해 최대 93% 이상 범위를 축소할 수 있었고, 8개 지점의 최소·최대 오차값은 4.137m ~ 14.037m, 평균오차는 9.525m로 확인되었다. 위치정보 유무에 따라 인명구조에 소요되는 시간을 3가지 상황에 대해 비교한 결과, 화재진압 및 인명구조에 소요되는 측정시간 결과는 위치정보가 정확하게 소방대원에게 제공되었을 경우 구조활동에 소요되는 시간이 10분 50초로 나타났으나, 위치정보가 전혀 없는 경우 45분 이상 소요되었다. 스마트폰 Wi-Fi AP을 이용하여 건축물 내 구조대상자 위치정보를 정확하게 구조대원에게 제공함을 통해, 사고 현장에서 탐색에 소요되는 시간을 단축시킴으로써, 인명구조 및 골든타임 확보에 제안 시스템이 효과적인 것으로 분석되었다.
국내의 공동주택 보급률 증가에 따라 층간소음으로 인한 문제가 증가하고 있다. 이를 예방하기 위하여 바닥 충격음 차단 구조에 대한 수요가 높아지고 있으며 해당 구조에 대한 성능 인증이 이뤄지고 있지만 소음 차단 성능이 현장에서는 재현되지 않는다는 문제점이 있다. 해당 구조가 제 성능을 발휘하기 위해서는 일정 두께 이상의 마감 모르타르 타설이 필요하며, 해당 구조의 시공 적정성 판정을 위하여 GPR을 이용한 두께 측정 실험을 진행하였다. 본 연구에서 개발한 두께 측정 알고리즘은 측정된 데이터를 기반으로 상대유전율을 설정할 수 있어 정확한 두께 값을 측정할 수 있다. 네 종류의 바닥 충격음 차단 인증 구조에서 GPR 두께 측정 실험을 진행하였으며, GPR 데이터와 천공 측정 데이터 간 평균 오차는 1.95mm로 나타났다. 또한 마감재 유무가 측정값에 미치는 영향을 조사하기 위하여 총 3가지 종류의 마감재를 배치하고 실험을 진행으며, 평균 오차는 1.70mm로 나타났다. 추가적으로 장비의 샘플링 오차, 개발 알고리즘 변수, 천공 오차등을 종합적으로 고려하였을 때, GPR 계측 및 제안 알고리즘은 매우 높은 정확도로 슬래브 마감 모르타르의 두께 측정에 적용할 수 있음을 확인하였다.
전개형 솔리드 안테나에서 패널 전개 시 발생할 수 있는 구조적인 오차가 안테나 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 위성에서 활용되는 전개형 안테나는 지상에서 접힌 상태로 발사되어 우주 공간에서 펼쳐지며, 전개 시 발생할 수 있는 오차의 형태를 분류하여 각각의 경우에 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 패널 하나에만 전개 오차가 있을 때는 불완전 전개 패널에 해당하는 쪽에서 안테나 성능의 열화가 발생하였다. 패널 전개 오차가 코사인 함수의 형태로 분포한다고 가정하여 오차의 크기와 오차 형태에 따른 영향을 계산하고 분석하였다. 안테나 패널 오차가 균일한 경우에는 오차크기에 비례하여 이득이 감소하고, 패턴은 대칭이다. 코사인 1 또는 3주기의 패널 오차에 대해서는 주엽의 기울어짐이 나타나며, 코사인 2 또는 4주기의 패널 오차에 대해서는 패턴은 대칭이며, 이득이 감소한다.
본 논문에서는 전기영상법(ET)을 이용하여 수직 다층구조 대지저항률을 영상복원 하였다. 일반적으로 접지 시공을 위한 대지 분석은 수평 다층 구조라는 가정 하에 행해지지만, 현실적으로는 지하구조가 수직 구조일 경우도 발생하게 된다. 여기에서는 수직 다층구조의 대지분석에 유리한 전극배열법을 찾아내기 위하여 전기영상법에 가장 널리 사용되는 Wenner, Schlumberger 그리고 쌍극자배열을 테스트하였다. ET영상복원에는 Gauss-Newton 역산 알고리즘이 이용되었다. RMS 오차 분석결과를 보면 Wenner 배열의 경우가 RMS 오차가 가장 적게 나타나는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 요인들의 처리구조와 실험단위들의 설계구조에서 지분이 발생하는 경우의 지분계획모형에서 분산성분을 구하는 방법을 다루고 있다. 지분구조의 고정효과와 확률효과 그리고 실험단위들의 지분구조에 따른 오차성분을 포함하는 지분계획모형을 제안하고 있다. 모형내 확률효과의 분산성분과 다수의 오차항에 따른 분산성분을 추정하는 방법으로 상수적합법을 이용하고 있다. 상수적합법에 의한 제1종 제곱합의 계산은 모형의 단계별 적합에서 주어지는 모형행렬의 사영을 이용하고 구하고 있다. 사영을 이용한 변동요인별 제1종 제곱합의 기댓값 계산에 Hartley의 합성법이 이용된다. 단계별 방법에 의한 모형의 순차적 적합은 모형행렬로의 사영공간을 나타내는 사영행렬의 구조를 파악할 수 있는 이점이 있다.
본 논문은 비선형성을 많이 내포하고 있어 수학적으로 모델링 하기 어려운 선박용 안정화 위성 안테나 시스템을 모델링하기 위해서, 신경 회로망의 오차 및 응답시간을 최소로 하는 최적 구조 신경 회로망 모델을 도출하고 이를 적용하고자 한다. 오차와 응답시간을 최소화하기 위해 유전알고리즘을 이용하여 신경 회로망 구조를 설계하였다. 안테나 시스템으로부터 얻어진 입출력 데이터에 거하여 본 논문에서 제안한 식별기를 이용하여 안테나 시스템을 식별하였으며, 실제 선박의 운동 성분에 대해서도 시스템을 잘 표현할 수 있는 최적 구조 신경 회로 기반 시스템 식별기를 얻을 수 있었다. 실제 실험을 통해서, 최적 신경회로망 구조가 안테나 시스템 식별에 효과적인 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 DCS 1800 시스템에서 수신단의 성능을 개선시킬 수 있는 새로운 연판정 출력 등화 기법과 등화기 구조를 제안한다. 먼저 최적 연판정 출력 알고리듬(OSA : Optimum Soft-output Algorithm)의 계산량을 크게 줄이면서도 준최적의 성능을 유지하는 간략화된 최대 사후 확률 검파 기법을 제안한다. 그리고 부정확한 채널 추정값을 보정 할 수 있는 채널 추정 방식을 사용하고, 적응 채널추정 기법과 효율적으로 결합시킬 수 있는 새로운 등화기 구조를 노말 버스트의 특징을 이용하여 설계한다. 성능의 실험은 JTC 채널 모델을 이용하여 이루어졌으며, 본 논문에서 제안한 간략화된 최대 사후 확률 검파 연판정 출력 등화 알고리듬은 적은 계산량에도 불구하고, 기존의 최적 OSA의 비슷한 성능을 유지한다. 또한, 경판정 출력 비터비 등화 알고리듬에 비해서는 3~7dB의 성능 이득을 가지며, 간략화된 연판정 출력 비터비 등화 기법에 비해서는 0.5~3dB까지의 성능 이득을 나타낸다. 또한 채널의 변화 속도가 빠른 경우, 제안된 양방향 등화 구조는 기존의 순방향만을 이용하는 등화 구조에 비하여 커다란 성능 이득을 가진다. 즉, 기존의 순방향만을 이 淪求\ulcorner등화 구조를 사용한 등화기는 오차 성능의 정체 현상을 나타내지만, 양방향 등화 구조를 사용한 등화기는 오차 성능의 정체 현상을 보이지 않음을 확인할 수 있다.
본 논문에서 정규화 포락선 검파 기법(NED ; Normalized Envelop Detection)과 얼리-레이트 필터(ELF ; Early-Late Filter)가 적용된 새로운 홉 타이밍 예측기를 제안하였다. 제안한 구조의 성능 검증을 위해 컴퓨터 시뮬레이션으로 제안한 시스템과 기존 시스템의 동기 오차 측정 결과를 비교하였다. 시뮬레이션 결과를 통해서 부분 대역 재밍 환경에서 제안 구조가 기존 구조보다 정확하게 동기오차를 예측하는 것을 확인할 수 있었으며, 이러한 경향은 $E_b/N_j$와 재밍점유대역비(rho)가 낮을수록 더욱 뚜렷하였다.
본 논문은 복잡 적응 시스템의 분석 및 모델링을 위해, 인공생명의 기본 패러다임인 셀룰라 오토마타를 선택하여, 무정형의 구조를 가지며 투명한 자료 전파 특성을 갖는 셀룰라 신경 회로망의 설계하고 개발하는데 중점을 두었다. 우선, 신경 회로망의 불규칙한 구조를 발생학적으로 다루어 무정형의 은닉층을 생성하고, 다윈의 진화론을 적용하여 구조적 진화 및 선택을 통해 최적화된 신경 회로망을 설계하였다. 주변 셀의 상태를 감지하여 자신의 상태를 수정해나가는 방식의 셀룰라 오토마타의 투명한 신호 전파 모델로 자료 및 오차의 역전파에 적용하도록 고안하였고, 라마르크의 용불용설을 활용한 오차의역전파 학습 알고리즘을 유도하였다. 이러한 복잡 적응계의 학습 과정을 유도하여 시뮬레이션에서 그 타당성을 입증하였다. 시뮬레이션에서는 신경 회로망의 XOR 문제와 다중 입력 다중 출력 함수에 대한 근사화 문제를 풀었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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