초음파에 의한 해중 물체 검출은 클러터, 반향, 시간과 장소에 따른 해수 특성의 변화 등의 예측할 수 없는 잡음 간섭 때문에 여러 가지 어려움이 따른다. 정합 필터는 백색 잡음이 더해진 경우에만 최적이므로 정합 필터를 사용한 기존 SONAR 시스템의 SNR (신호 전력 대 잡음 전력 비)과 거리 분해능은 좋지 않다. 더구나 감쇠에 따라 검출 가능 레벨이 변화하므로 검출 오류가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 적응 필터를 사용하여 예측할 수 없는 간섭들을 보상하였다. 이 필터는 반사 신호를 가지고 채널의 임펄스 응답을 순환적으로 추정한다. 잡음이 적은 환경에서는 추정된 임펄스 응답이 실제의 것에 가까우므로 거리 분해능이 좋고 정합 필터는 검출용으로 쓰인다. 또한 별도의 부가적인 장비없이도 검출 레벨이 번하지 않는다. 시뮬레이션을 통해 좋은 결과를 얻을 수 있었고 적응 필터의 파라메터의 변화에 따른 필터 특성을 구했다.
본 논문에서는 MPEG-4 AAC 표준에 근거하여 개인휴대단말과 같은 모바일 단말의 응용을 위해 연산 복작도를 낮춘 새로운 양자화기 구조를 제안하였다. 기존 MPEG-4 AAC 인코더의 양자화기는 rate control과 distortion control을 동시에 수행하는 순환 이중루프 구조를 갖으며, 높은 연산부담으로 인해 실시간 인코딩 및 시스템의 소비전력을 증가시키는 중요한 요인으로 작용한다. 본 논문에서는 이러한 제약조건을 극복하기 위해 허용 잡음 레벨과 대역별 양자화 잡음을 정합하는 잡음 포락선 정합기법을 제안하였고, 이를 응용하여 낮은 소비전력 실현이 가능한 단일루프 구조의 단순화된 양자화기 구조를 제안하였다. 또한 제안한 양자화기를 적용한 독자적인 구조의 MPEG-4 AAC 인코더를 구현하여 검증 및 성능평가를 수행하였다.
본 논문에서는 액체의 표면장력을 이용하여 복수의 KGD 들을 웨이퍼 상태에서 일괄접합함으로써, 높은 수율의 삼차원적층칩을 빠른 생산성으로 제작할 수 있는, 고속 고정밀 접합기술인 자기조직화정합 (Selfassembly) 기술에 대해 소개를 하였다. 본 연구실에서 개발한 self-assembly 기술을 적용하여 5mm 각(角) 크기의 칩 500개를 1초 이내에 평균 $0.5{\mu}m$ 정도의 높은 정밀도로 8인치 웨이퍼상에 일괄접합시키는데 성공하였다. Self-assembly 기술에 의한 삼차원 칩 적층방식은, 기존의 pick-and-place 적층방식에서 높은 정밀도의 접합특성을 확보하는데 필요한 공정시간을 혁신적으로 단축하는 것이 가능하고, 웨이퍼 레벨에서 복수의 KGD 들을 일괄접합하는 것이 가능하므로, 향후 TSV 기술의 양산화를 실현하는데 적합한 고속 고정밀 접합 기술로서 기대가 크다. 현재 본 연구실에서는 두께가 $50{\mu}m$ 이하의 얇은 LSI 칩 및 메탈범프가 형성된 LSI 칩 등을 이용하여, self-assembly 기술에 의한 삼차원 적층형 집적회로 구현을 위한 접합기술을 개발 중에 있다.
칼라 히스토그램 인터섹션 방법은 칼라 분포간의 유사도를 측정하는데 널리 사용된다 하지만 이 방법은 칼라 공간을 고정된 칼라수로 양자화시킨 경우에만 유효하므로 칼라 공간에 대한 분할 문제와 양자화 레벨의 결정 문제를 내포하고 있다. 이에, 본 논문에서는 고정 양자화된 칼라 분포뿐만 아니라 적응적 양자화되어 상이한 칼라분포를 갖는 영상간의 정합에 적용 가능한 확장 칼라 히스토그램 인터섹션 방법을 제안한다. 제안된 방법은 생산자가 생산된 상품을 소비자에게 공급하는 동안 생산효율을 계산하여 경제적 이익을 최대화 시키기 위한 생산자-소비자 모델로 간주되어질 수 있다 실험을 통해 우리는 제안된 방법이 두 칼라 분포간의 유사도를 효과적으로 측정할 수 있음을 확인하였다
고해상도 위성영상을 이용한 DEM 자동제작과 관련한 기존연구에 따르면, 토지피복 특성별로 DEM 정확도가 다르게 나타난다는 것을 제시하였다. 따라서 본 연구에서는 토지피복 분류영상을 이용하여 IKONOS Geo레벨 입체영상에서 상관계수 정합을 위한 토지피복 특성별 기준영역 크기 자동선택 방법을 제안하였다. 그리고 기준영역이 큰 지역의 경우, 정합시간 단 축을 위해 기준영역과 검색영역내의 일정간격 화소들만 참여하여 상관계수를 계산하게 하였다. 그 결과, 고정된 기준영역으로 정합한 DEM보다 제안방법으로 구한 DEM의 정확도가 향상되었다. 그리고 실험 대상지 중 경작지에서는 제안방법에 의한 DEM 결과가 수치지도와 ERDAS에 의한 DEM의 결과보다는 오히려 우수한 것으로 판단되어진다.
3차원 메쉬는 전송과 저장에 많은 저장 공간을 필요로 한다. 따라서 3차원 메쉬의 효과적인 전송 및 렌더링을 위해서는 3차원 객체에 대한 압축이 필수적이다. 이에 본 논문은 점진적 전송을 위한 기하 정보 압축 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 점진적 전송에서 각 레벨마다 추가되는 점의 기하 정보를 예측하는 효과적인 방법을 사용한다. 구체적으로 제안하는 기법은 상위 레벨의 점들을 이용하여 2차 곡면을 추정하고, 추정된 곡면을 통해 기하 정보를 예측 부호화한다. 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 기하 정보 압축률을 향상시킬 수 있음을 보여준다.
한국어 연속 음성에서 발생하는 조음결합문제를 해결하기 위하여 단어를 기본 인식 단위로 사용할 경우 각 단어의 효율적인 표현 방법, 연속된 단어로 이루어진 여러 문장의 표현 방법 그리고 입력된 연속음성을 연속된 여러 단어로의 정합 방법에 관한 연구가 선행되어야 한다. 본 논문에서는 은닉 마르코프 모델과 레벨빌딩 알고리즘을 이용한 한국어 연속 음성 인식 시스템을 제안한다. 각 단어는 은닉 마르코프 모델로 표현하고 문장을 표현하기 위하여 단어 모델을 연결한 형태인 인식 네트워크를 구성한다. 인식네트워크의 탐색 알고리즘으로는 레벨 빌딩 알고리즘을 사용한다. 제안한 방법은 항공기 예약 시스템에 적용한 실험에서 인식율과 인식속도면에서 실용적이었으며 또한 비교적 적은 저장공간으로 전체 문장을 표현하고 쉽게 확장할 수 있다는 장점을 가지고 있다.
멀티 레벨(Multi-level) QAM(Quadrature Amplitude Modulation)은 전송대역의 효율적인 사용을 위한 전송방식의 하나로 많은 연구가 이루어져 실용화가 진행되고 있다. 이러한 전송방식을 사용하는 수신기에는 전송과정 중 채널에서 발생하는 ISI(Intersymbol Interference) 및 위상 오차(phase error)를 보상하기 위해서는 등화기(equalizer)와 위상 복구(carrier recovery) 회로를 사용해야 한다. 본 논문에서는 멀티 레벨 QAM 시스템에 적용할 수 있는 효과적인 수신기의 모델을 제안한다. 제안된 수신기에는 Godard 알고리즘을 사용하는 자력(blind) 등화기와 등화기의 출력 신호에 포함된 위상 에러를 복원하기 위해 $\theta$-정합을 이용하여 위상 오차를 복원하는 위상 복구 회로를 포함한다. 또한 다양한 채널모델에 대하여 제안한 수신기의 성능을 평가한다.
본 논문에서는 이중 바이어스 조절과 PBG 구조를 이용하여 Doherty 증폭기의 효율과 선형성을 개선하였다. PBG 구조를 출력 정합회로에 구현하였으며, 이중 바이어스 조절을 Carrier Amplifier에 적용하여 낮은 입력레벨에서도 Doherty 증폭기의 효율을 개선 할 수 있었다. 제안된 구조를 이용한 Doherty 증폭기는 기존의 전력증폭기에 비해 PAE는 8 %, IMD3는 -5 dBc 개선하고, 모든 입력전력레벨에서 30 % 이상의 고효율을 가질 수 있었다.
본 논문에서는 이중 바이어스 조절과 PBG 구조를 이용하여 Doherty 증폭기의 효율을 개 선하였다. PBG 구조를 출력 정합 회로에 구현하였으며, 이중 바이어스 조절을 carrier amplifier에 적용하여 낮은 입력 레벨에서도 Doherty 증폭기의 효율을 개선할 수 있었다. 제안된 구조를 이용한 Doherty 증폭기는 기존의 전력 증폭기에 비해 PAE는 8%, $IMD_3$는 -5 dBc 개선하고, 모든 입력 전력 레벨에서 30% 이상의 고효율을 가질 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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