본 논문에서는 CELP 부호화기의 계산량을 줄이면서도 고음질의 음성을 합성할 수 있는 코드북 구조를 제안한다. 제안한 코드북 구조는 불규칙 코드북과 희박 중첩형 코드북 두 개의 코드북의 합으로 여기 신호를 표현한다. codebook I에서 잔류신호와 오차가 적은 여기신호열을 구한 후, 이 여기신호열에 codebook II의 여기신호열을 합하여 최적의 여기신호열을 구한다. 또한 이로 인한 전송비트수의 증가를 막기위해 홀수 프레임에서는 두 개 코드북의 index를, 짝수 프레임에서는 codebook I의 여기신호열은 그대로 사용하고 codebook II에서만 검색하여 전송하는 방법을 사용하였다. 이러한 2중 코드북 구조는 두 개의 여신호열의 합으로 표현되고 각각의 서로 다른 코드북 이득을 사용하기 때문에 정확한 이득을 표현할 수 있어 기존의 개선 알고리듬보다 더 나은 음질을 제공할 수 있다. 검색시간이 빠르고, 본 코드북 구조를 갖는 4.8kbps CELP형 부호화기를 설계하여 컴퓨터 모의 실험한 결과, 같은 전송률을 갖는 DoD CELP 부호화기보다 segSNR가 0.53dB 더 높게 나타났다.
본 논문에서는 음성압축 앨고리즘인 MPEG-4 CELP coder를 16 bit DSP 구현에 필요한 고정소수점 연산구조로 구현하였다. 기본 앨고리즘 중에 LSP 계수를 구하는 방법인 Chebyshev series method 대신 고정소수점 구현에 유리한 Real root method 앨고리즘을 사용하였다. 또한 cosine, log 둥 DSP 명령어가 지원하지 않는 수학 함수들은 미리 계산하여 테이블 적용기법을 사용하였고 고정 소수점 연산에 불리한 나눗셈 연산을 최대한 배제하였다. 고정 소수점 연산 구조로 변환한 후 부동 소수점 연산구조와의 비교를 통하여 오차를 최소화하도록 하였다 구현한 음성코더를 남, 여 각 5문장에 적용했을 때 부동 소수점 연산구조에 비교해 음질의 열화가 없음을 확인하였다.
동해의 경우 강한 극전선이 존재하여 복부해역과 남부해역의 음속구조는 커다란 차이를 보이고 있다. 이러한 해역에서 평균음속구조를 구하여 표준해양을 설정할 경우 음파 전파경로의 차이가 커지게 된다. 따라서 이러나 해역에서 해양음향 토모그래피를 이용한 해양탐사를 수행하기 위해서는 해역별로 다른 음속구조를 가지는 표준해양의 설정이 필요하며 이를 근거로 음파의 전파경로 및 음속구조를 표준해양으로 설정하여 수온 및 수중음속의 변동량을 역추정하는 방법을 이용하고 있다. 본 연구에서는 인위적인 극전선을 설정하고 해역별 특징을 갖는 표준해양을 설정하여 음파 도달시간의 기준을 설정하고 음속구조의 역추정을 수행하여 기존의 해양음향 토모그래피에 의한 해양탐사 방법과 비교하였다. 그 결과 기존의 해양음향 토모그래피를 이용한 역추정에서는 전선의 형태를 재현하기 위해서 여러 개의 음원과 수신기가 필요하였으나 거리종속 표준해양을 이용할 경우 그 수가 줄어도 가능하고 평균오차고 작아지는 결과를 얻었다.
본 논문은 DFB(Distributed Feed-Back) 구조를 갖고 있는 레이저의 성능을 ASE(Amplified Spontaneous Emission)을 이용하여 예측하고자 한다. 설계 후 제작된 레이저의 구조 파라메터 오차를 파괴적이 방법을 사용하지 않고 문턱전류이하에서 방출되는 ASE 스펙트럼을 통해 예측할 수 있다. ASE 스펙트럼은 격자 주기, 두께, 결합계수, 손실, 유전율 등의 구조 파라메터 정보를 포함하고 있다. 본 논문은 구조 파라메터가 발생시키는 ASE 스펙트럼 발생을 모델링한 후 출력된 스펙트럼을 통해 구조 파라메터를 추출하는 프로그램을 개발하여 시뮬레이션하였다.
이 논문에서는 DS 스펙트럼 확산방식에서 협대역 간섭신호를 추정하고 제거하여 DS자체가 가지는 간섭억압능력의 성능을 개선할 수 있도록 새로운 필터구조를 제안하였고 제안한 필터구조가 가지는 간섭제거성능을 거친 신호를 사용하여 만들어지므로 수신신소에서 때주어 필터에 가한 경우 간섭제거 필터에 의해 얻고자하는 신호의 왜곡을 줄일 수 있다. 그리고 필터의 계수를 보정하는 과정에 사용되는 오차신호에는 아직 덜 제거되고 남은 간섭신호의 상관성이 존재할 수 있으므로 이 오차신호에 선형예측기를 적용하여 간섭신호의 상관량이 제거된 오차신호를 탭계수 보정에 사용하므로써 적응필터의 성능을 향상시킬 수 있다. 시뮬레이션 과정에서는 처리이득(췹수)을 7과 15 두가지 경우로 하고 간섭제거 필터의 탭계수의 수는 16, 전송대역의 5%를 간섭대역으로 하고 신호대 간섭비를 -10dB로 하여 시행한 결과, 간섭억압능력과 BER성능면에서 약 1~3dB의 SNR 향상을 얻을 수 있다.
본 연구에서는 무요소법의 일종인 element-free Galerkin 방법(EFGM)을 이용한 새로운 적응적 해석법을 제안하였다. 이 방법의 핵심은 Delaunay 삼각화에 기초를 둔 적분 격자를 기초로 수치적분과 적응적인 절점의 추가 및 소거를 수행하는 것이다. 이러한 적응적 해석법은 적분격자의 분할이나 이를 위한 추가적인 정보에 대한 관리가 필요 없이 간편하게 적응적 해석을 수행할 수 있다. 또한 균열의 진전과 같은 다단계 적응적 해석에 있어서도 매 해석단계별로 평가된 오차에 기초를 둔 최적 해석모델이 Delaunay 삼각화에 의해 구성되도록 하였다. 이러한 특성은 요소의 구성으로부터 자유로운 무요소법의 장점을 최대한 활용하여 해석모델의 구축을 보다 원활하게 수행할 수 있다. 적응적 해석에 기초가 되는 해석 후 오차평가는 계산된 응력과 투영응력과의 차이를 오차로 추정하는 투영응력법을 이용하였다. 균열진전을 포함하는 2차원예제의 해석을 수행한 결과 제안된 해석법의 타당성과 적용성을 입증할 수 있었다.
4대의 전동실린더를 이용하여 대형 유리판과 같은 부하를 신속하고 안전하게 이송하기 위해서는 동기오차가 허용된 범위 내에서 지속적으로 유지되어야 한다. 본 연구에서는 4대 이상의 전동실린더 간의 동기화에 적용 가능한 동기제어기법이 제안된다. 이 동기제어시스템은 디커플링 구조에 기반을 두고 있으며, 기준모델, 위치제어기 그리고 동기제어기로 구성된다. 기준모델은 각각의 실린더에 대해 상호 분리된 동기오차와 제어입력의 계산이 가능하도록 한다. I-PD형의 위치제어기는 각 실린더가 오버슈트와 입력포화를 일으키지 않고 지령을 추종하도록, 그리고 진상보상기형의 동기제어기는 루프정형을 통해 안정적으로 정밀한 동기가 되도록 설계 된다. 끝으로 토크외란이 인가된 상태에서도 4개의 실린더가 신속하고 안정적으로 동기를 유지하면서 목표지점에 도달됨을 시뮬레이션으로 검증한다.
본 논문에서는 정적소비전력을 줄이며, 전류 모드 신호처리의 장점을 최대로 올릴 수 있는 전류 메모리 회로 설계를 제안한다. 제안하는 전류 메모리 회로는 기존의 전류 메모리 회로가 갖는 Clock-Feedthrough와 Charge-Injection 등으로 인해 데이터 저장 시간이 길어지면서 전류 전달 오차가 심해지는 문제를 최소화하며, 저전력 동작이 가능한 Current Transfer 구조에 밀러 효과(Miller effect)를 극대화하는 Support MOS Capacitor를 삽입하는 설계로, 저장 시간에 따르는 개선된 전류 전달 오차를 보였다. 매그나칩/SK하이닉스 0.35㎛ 공정으로 칩 제작을 통한 실험 결과, 저장 시간에 따르는 전류 전달 오차가 5% 이하로 개선되는 것을 검증하였다.
본 연구에서는 무인선, 어군탐지선 등의 듀얼 전기추진시스템에서 두 프로펠러 간에 발생되는 속도 차, 즉 동기오차를 억제하기 위한 동기제어시스템이 설계된다. 이 제어시스템은 각 추진시스템에 대한 예비필터와 속도제어기 그리고 추진시스템 간에 교차 결합된 동기제어기로 구성된다. 예비필터와 속도제어기는 추진시스템이 오버슈트와 입력포화 없이 속도지령을 추종하도록 설계된다. 그리고 동기제어기는 비대칭 외란과 동특성 불일치가 동기오차에 미치는 영향을 분석한 후, 동기제어시스템의 감쇠성과 속응성을 고려하여 설계된다. 끝으로, 시뮬레이션을 통해 설계된 제어시스템이 동기오차의 제거에 효과적임을 보여준다.
태양광 발전은 일사량만 있으면 전기에너지를 얻을 수 있기 때문에, 새로운 에너지 공급원으로 용도가 급증하고 있다. 본 논문은 실제 태양광 발전 시스템의 컨버터 출력을 이용하여 장단기 출력 예측을 하였다. 예측 알고리즘은 다중선형회귀와 머신러닝의 지도학습 중 분류모델인 서포트 벡터 머신 그리고 DNN과 LSTM 등 딥러닝을 이용하였다. 또한 기상요소의 입출력 구조에 따라 3개의 모델을 이용하였다. 장기 예측은 월별, 계절별, 연도별 예측을 하였으며, 단기 예측은 7일간의 예측을 하였다. 결과로서 RMSE 측도에 의한 예측 오차로 비교해 본 결과 다중선형회귀와 SVM 보다는 딥러닝 네트워크가 예측 정확도 측면에서 더 우수하였다. 또한, DNN 보다 시계열 예측에 우수한 모델인 LSTM이 예측 정확도 측면에서 우수하였다. 입출력 구조에 따른 실험 결과는 모델 1보다 모델 2가 오차가 적었으며, 모델 2보다는 모델 3이 오차가 적었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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