Multipath is an inevitable error source in radio navigation system such as GPS, it causes signal tracking errors such as carrier tracking errors, code tracking errors. Since code tracking error is a dominant error in absolute positioning, this paper focuses on the improvement of code tracking performance. This paper proposes a method that detects the change of autocorrelation function's slope and mitigates the multipath error. Also, this paper shows the performance evaluation results by post-processing the digitized RF samples.
전자파에 의한 산란현상의 해석은 지금까지 주로 시간조화함수의 형태를 지닌 전원에 의한 정 상상태의 산란에 관하여 이루어졌다. 그러나 레이다나 피파괴 검사, 전송선로 점검 등의 응용에서는 주로 펄스형태의 전자파를 사용하며, 따라서 시간에 따라 변화하는 함수형태의 전원에 의한 전자파의 산란해 석이 중요한 문제로 등장하였다. 또한 통신선로에서 외부의 잡음에 대한 혼신 등을 해석하거나, 낙뢰가 송 전선로에 미치는 영향을 해석하는 데에도 펄스신호의 산란해석이 필수적이다. 일반적인 함수의 형태를 지닌 전원에 의한 산란현상을 해석하기 위해서는 전원함수를 Fourier 변환하 여 주파수 영역의 스펙트럼을 구하고, 주파수영역에서의 산란해를 이용하여 Fourier 역변환을 하여 시간 영역의 해를 구할 수 있다. 주파수 영역에서의 산란판의 해를 Fourier 역변환 하기 위해서는 적분을 행하여야 하며, 일반적으로 적분과정에서 매우 복잡한 계산이 필요하고, 산란체의 구조가 복잡하여 해석 적인 해를 구할수 없는 경우에는 해석적으로 시간영역의 해를 구하는 것이 불가능하다. 시변 함수에 의 한 산란파를 구하기 위한 수치해석적 방법으로는 모멘트방법이나 유한요소법(Finite Element Method), 경계요소법(Boundary Element Method), 유한차분법(Finite Difference Method)등이 있으며, 해석적 해 를구할 수 없는 경우에 적용할 수 있는 반면에 많은 계산량이 요구된다.
Protein contact map은 단백질 삼차구조에 대한 정보를 이차원의 이미지로 표현하는 방법의 하나로, 비교적 간략하지만 단백질 구조에 대한 핵심적 정보를 함축하고 있다. 이러한 단백질 구조를 바탕으로 단백질의 internal energy, solvation free energy, free energy 와 같은 열역학 함수를 도출할 수 있다. 본 연구에서는 이미지 인식에 대한 머신러닝 기법을 사용하여 단백질 구조를 함축하는 단백질의 contact map으로부터 단백질의 열역학적 함수를 예측하는 연구를 진행하였다. 단백질의 main-chain 간의 contact map, side-chain 간의 contact map, main-chain과 side-chain 간의 contact map 들로부터 단백질의 여러 가지 열역학적 함수를 예측하고자 했으며 최종적으로 Convolution Neural Network (CNN) 기법을 사용하여 단백질의 free energy를 ~18 kcal/mol의 범위에서 예측 가능함을 보였다. 본 연구를 바탕으로 단백질의 contact map과 열역학 함수 사이의 상관관계가 있으며, 머신러닝 기법을 사용하여 단백질 contact map으로부터 열역학적 함수를 예측하는 것이 가능함을 보였다.
본 논문에서는 프라이버시를 침해 하지 않는 데이터 마이닝에 대해 다룬다. 방대한 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 데이터 마이닝분야에서 데이터로부터 프라이버시 보존의 중요성이 부각되고 있다. 그래서 프라이버시의 침해를 막기 위한 방법으로 실제 데이터를 사용하지 않고 잡음이 들어간 데이터를 사용한다. 그리고 프라이버시를 침해하지 않기 위해 잡음이 들어간 데이터로부터 데이터의 확률 밀도 함수(PDF)만을 복원한다. 이렇게 복원된 확률 밀도 함수만을 이용하여 데이터 마이닝기술, 예를 들면 분류화에 곧바로 적용함으로써 프라이버시를 보존하는 것이다. 하지만 분류화에 사용되는 데이터의 1차원적인 확률 밀도 함수만 가지고는 군집화에 사용하기가 부적절하다. 따라서 본 논문에서는 군집화를 하기 위해 잡음이 들어간 데이터로부터 결합 확률 밀도 함수(Joint PDF)를 복원하고, 복원된 결합 확률 밀도 함수만 가지고 군집화를 할 수 있는 방법을 다룬다.
소프트웨어 개발에서 프로그램의 검증과 확인을 위한 기본적인 방법중에 하나로 디버깅이 있다. 디버깅의 대표적인 기술중에 하나인 알고리즈믹 디버깅에서는 실행트리라는 구조를 사용한다. 실행 트리란 프로그램을 실행하면서 프로그램내의 모든 함수의 호출 관계를 나타낸 트리 구조이다. 본 논문에서는 실행트리에서 반복문안에 함수 호출이 있을 경우에 나타나는 문제점을 지적한다. 실행트리의 문제점은 반복문안에 함수 호출이 있을 경우 실행트리의 노드가 같은 내용이 반복해서 나타난다. 이와 같은 경우에 함수 호출에 대한 반복된 사용자의 응답을 줄일 수 있는 방법을 본 논문에서 제시한다.
객체 분류는 입력으로 주어진 이미지에 포함된 객체의 종류를 판단하는 기술이다. 대표적인 딥러닝 기반의 객체 분류 방법으로서 Faster R-CNN[2], YOLO[3] 등의 모델이 개발되었으나, 여전히 성능 향상의 여지가 있다. 본 연구에서는 각도 마진 손실 함수를 기존의 몇 가지 객채 분류 모델에 적용하여 성능 향상을 유도한다. 각도 마진 손실 함수는 얼굴 인식 모델인 SphereFace [4]에서 제안한 방법으로, 얼굴 인식과 같이 단일 도메인의 데이터셋을 분류하는 문제를 풀기 위해 제안되었다. 이는 기존 소프트맥스 함수에서 클래스 결정 경계선에 마진을 주는 방식으로 클래스 간의 구분 능력을 향상시킨다. 본 논문은 각도 마진 손실 함수를 CIFAR10, CIFAR100 데이터셋의 분류 문제에 적용하였으며 ResNet, EfficientNet, MobileNet 등의 백본 네트워크로 실험하여 평균적으로 mAP 성능이 향상되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 향후 태양전지 반사방지막에 적용여부를 알기 위하여 굴절률 분포에 따른 반사방지막의 성능을 분석하였다. 기존논문에서 제시되었던 1차, 3차 및 5차 함수의 굴절률 분포를 6층 구조의 두께 180 nm 반사방지막에 적용하고 각 굴절률 분포에 대한 반사율을 계산하고 비교하였다. 또한 새로운 구배형 굴절률(graded index) 구조를 제안하였고, 제안한 구조와 기존의 1차, 3차 및 5차 함수의 반사율과 비교하였다. 그 결과로써, 굴절률 분포가 고차 함수로 갈수록 반사율이 대체적으로 감소하였고, 구배형 굴절률 분포의 경우는 짧은 파장대(500 nm ~ 700 nm 이하)에서는 1차, 3차 및 5차 함수보다 더 높은 반사율을 보였고, 긴 파장대(700 nm 이상 ~ 800 nm)에서는 더 낮은 반사율을 보였다. 따라서 긴 파장대에서는 구배형 굴절률 분포가 기존의 1차, 3차, 5차 함수인 경우보다 더 좋은 반사방지막이 될 수 있다는 것을 발견했고, 이 결과는 긴 적색 가시광선에서 적외선 영역에 적용되는 광소자 및 광필터에 적용 가능하리라 판단된다.
본 논문에서는 많은 가스터빈 산업체 및 연구기관에서 연소불안정 현상과 관련된 변수들을 예측하기 위해 가장 보편적으로 이루어지고 있는 열음향 해석 모델에 대한 기술 소개 및 최근의 연구 동향을 분석하였다. 선형 시스템 해석을 통하여 연소 불안정이 발생하는 고유 주파수 및 불안정 초기 성장률의 예측이 가능하다. 이를 위하여 정의된 시스템에서의 음향파와 열발생율 섭동간의 선형 관계식을 선형 음향 이론으로부터 유도할 수 있고, 이 관계식의 해를 구하기 위해서 가장 중요한 부분은 화염 전달 함수로부터 n-${\tau}$ 함수를 구하여 열발생율 섭동 결과에 대한 정보를 얻는 것이다. 현재까지의 연구 결과로부터 선형 특성 해석에는 상당한 진보가 이루어져 왔고, 실제 가스터빈 연소기에 적용하는 노력이 있었으나, 한계 진폭과 과도기 현상 예측을 위해서 요구되는 비선형 동적 특성 모델링 기술 개발은 현재 간단한 연소기와 버너의 적용에 머물러 있는 실정이다. 실제 복잡한 가스터빈과 같은 연소 시스템에 적용되기 위해서는 비선형 경계 조건을 고려한 시스템 동적 특성 연구와 화염의 비선형 거동을 더욱 정확히 설명할 수 있는 전달 함수에 대한 예측 기술이 선행되어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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