최근 Ren에 의해 일반화된 직교 주파수 분할 다중 (orthogonal frequency division multiplexing: OFDM) 시스템을 위한 주파수 옵셋 추정 기법이 제안되었다. Ren 기법은 훈련 심벌의 구조에 관계없이 주파수 옵셋을 추정할 수 있으며, 추정 정확도 또한 훈련심벌에 좌우되지 않는다. 그러나 Ren의 기법은, 정수 주파수 옵셋의 검파 확률이 소수 주파수 옵셋에 민감하여, 소수 주파수 옵셋에 따라 정수 주파수 옵셋의 검파 확률이 변하는 문제가 있다. 본 논문에서는 정수 주파수 옵셋의 검파를 위하여 새로운 검파 기준을 세우고, 검파 기준과 최대 우도 기법을 (maximum likelihood: ML) 따르는 효율적인 정수 주파수 옵셋 검파 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 소수 주파수 옵셋에 강인하며, 기존 Ren 기법보다 우수한 검파 확률을 가진다. 그리고 모의실험 결과를 통해 기존 기법보다 우수한 성능을 확인할 수 있다.
OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템에서 송·수신단의 샘플링 주파수가 일치하지 않으면 샘플링 주파수 옵셋에 의한 채널간 간섭(interchannel interference: ICI)이 발생하게 되어 시스템의 성능이 저하된다. 본 논문에서는 고속 전송률을 갖는 OFDM 시스템에서 샘플링 주파수 옵셋을 추정할 수 있는 두 가지 시간영역 기법을 제안한다. 첫 번째 방식은 심볼 동기와 반송파 주파수 동기가 이루어졌다는 가정하에서 송신단에서 훈련심볼을 전송한 후 수신단에서 일정 시간 간격을 갖는 두 샘플신호 사이의 위상차를 구하여 샘플링 주파수 옵셋을 추정한다. 두 번째 방식은 반송파 주파수 옵셋과 샘플링 주파수 옵셋이 동시에 존재하는 경우에 서로 다른 주파수 성분을 갖는 두 OFDM 훈련심볼과 간단한 대수 연산에 의해 두 옵셋을 동시 추정한다. 두 가지 샘플링 주파수 옵셋 추정기법은 모두 시간 영역에서 처리되므로 시간지연이 발생하지 않으며, ICI의 영향을 받지 않으므로 우수한 성능을 갖는다. 제안된 방식의 성능을 여러 가지 모의실험을 통하여 검증한다.
본 논문에서는 산불 발생 시 화재의 확산경로와 속도 예측이 가능한 관제 모니터링 알고리즘을 개발 하였다. 특히 관제 기능에서는 안전 구역 확보를 통해 화재진압에 소요되는 시간을 줄이고 인명, 산림재산 피해를 최소화 하는 방법을 제안한다. 기존 산불 확산 경로 예측 방법에서는 지형, 기상, 연료인자, 영상정보 등을 통해 산불 확산 모델 및 속도를 예측한다. 하지만 이 경우 범위가 넓은 산을 관제하기엔 비용도 많이 소요가 되고, 확산 모델 예측 및 경로 파악에만 집중하여 안전 구역 확보에 대한 노력이 부족한 문제점들이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 산불의 이동방향과 속도를 예측하고 화재 진압을 위한 안전구역을 확보하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 온도 변화량 및 연기와 풍향 등의 산불 재난에 따른 속성정보를 분석하여 산불의 이동방향을 예측하고 안전구역을 확보하는 기법이다. 개발된 훈련 관제 모니터링 시스템은 주어진 모의실험 환경에서 산불의 이동 속도 및 이동 방향의 분석이 가능하고 산불에 대한 확산 예측과 진화 및 진압 훈련이 가능한 중앙관제 모니터링 기능을 제공한다.
통신 채널에서 블라인드 등화는 전송효율을 저하시키는 훈련신호나 채널의 사전 정보가 필요치 않은 장점 때문에 많은 연구가 진행되어 왔다. 선형예측을 이용한 블라인드 등화는 등화기의 차수 추정 오차에 강인하며 적응 알고리듬을 이용하여 효율적으로 구현할 수 있는 장점이 있다. 하지만 기존의 one-step 선형예측을 이용한 블라인드 등화기는 임의의 결정 지연에 대해서는 구현할 수 없는 단점이 있다. 본 논문에서는 SIMO 채널에서 one-step 순방향 선형예측 필터를 이용하여 임의의 결정 지연을 갖는 블라인드 등화기를 제안한다. 제안한 알고리듬은 순방향 추정 오차를 훈련신호로 사용하여 최적의 결정 지연을 갖는 블라인드 등화기를 구하였으며 모의실험을 통하여 본 논문에서 제안한 알고리듬의 성능을 확인하였다.
본 연구의 목적은 연 증발접시 증발량의 수문학적 분해를 위하여 신경망모형을 적용하는데 있다. 신경망 모형은 각각 다층 퍼셉트론 신경망모형(MLP-NNM)과 지지벡터기구 신경망모형(SVM-NNM)으로 구성되어 있다. 그리고 신경망모형의 수행평가를 위하여 훈련 및 테스트과정으로 구성되었다. 신경망모형의 훈련과정을 위하여 실측, 모의 및 혼합자료와 같은 세 가지 형태의 자료가 사용되었으며, 테스트과정을 위해서는 실측자료만 이용되었다. 평가를 위하여 4가지의 통계학적 지표(CC, RMSE, E, AARE)가 각각 제시되었으며, ANOVA 및 Mann-Whitney U 검증을 이용하여 실측 및 계산된 월 증발접시 증발량자료에 동질성검증을 실시하였다. 본 연구를 통하여 비선형 시계열자료의 수문학적 분해를 위해서 MLP-NNM과 SVM-NNM의 적용성을 평가하였다. 게다가 연 증발접시 증발량 자료의 수문학적 분해로부터 신뢰성있는 월 증발접시 증발량자료를 구축할 수 있을 것이며, 관개배수 네트워크 시스템의 평가를 위한 이용가능한 자료를 제공할 수 있을 것이다.
수중음향채널에서 시변 다중경로 전달특성에 의해 발생하는 시변 인접심볼간 간섭을 완화할 수 있는 방법으로 선형 등화와 결정궤환 등화 기법을 사용할 수 있다. 그러나 선형 등화 기법은 간섭성분을 완벽하게 제거하지 못하는 단점이 있고, 결정궤환 등화기는 검출 오류 발생 시 오류 전파가 발생하는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 훈련 시퀀스를 이용하여 등화 모드를 선택하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 훈련시퀀스로부터 산출된 신호 대 잡음비에 따라 등화기법을 선택하여 동작시키는 방법으로 낮은 SNR일 때에는 선형 등화 기법이 적용하여 오류전파를 줄이고, 높은 SNR일 때에는 결정궤환 등화 기법을 적용하여 간섭성분을 제거함으로써 하나의 등화기법을 사용하는 경우보다 오류 성능을 향상시킬 수 있다. 해상실험을 통해 얻은 채널 응답을 이용하여 전산모의실험을 수행한 결과 제안된 기법이 효과적으로 오류 성능이 개선됨을 보였다.
본 연구의 목적은 연 증발접시 증발량의 시간적인 분해를 위하여 신경망모형을 적용하는데 있다. 신경망모형은 각각 다층 퍼셉트론 신경망모형(MLP-NNM)과 일반화된 회귀신경망모형(GRNNM)으로 구성되어 있다. 그리고 신경망모형의 수행평가를 위하여 훈련 및 테스트과정으로 구성되었다. 신경망모형의 훈련과정을 위하여 실측, 모의 및 혼합자료와 같은 세 가지 형태의 자료가 사용되었으며, 테스트과정을 위해서는 실측자료만 이용되었다. 본 연구를 통하여 비선형 시계열자료의 시간적 분해를 위해서 MLP-NNM과 GRNNM의 적용성을 평가하였다. 게다가 연 증발접시 증발량 자료의 시간적 분해로부터 신뢰성있는 월 증발접시 증발량자료를 구축할 수 있을 것이며, 관개배수 네트워크 시스템의 평가를 위한 이용가능한 자료를 제공할 수 있을 것이다.
자율운항선박(MASS : Maritime Autonomous Surface Ships)은, 고도의 자율도를 가지고, 계획된 경로를 따라 자율 운항하지만, 필요시 육상원격제어센터(SRCC : Shore Remote Control Center)에서 선박의 운항에 직접 개입할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 자율운항선박의 운항을 육상에서 모니터링하고 유사시 원격제어하는 역할을 담당할 육상원격제어사(SRCO : Shore Remote Control Officer)의 교육훈련에 필요한 시뮬레이터 시스템의 운용개념과 이를 가능하게 하기 위한 요구기능에 대해 검토하였다. 육상원격제어 시뮬레이터 시스템은, 다수의 자율운항선박의 운항상황을 모니터링하는 Monitoring Station, 유사시 특정 선박의 운항에 직접 원격개입하는 Control Station의 기능을 모의하도록 하였고, 시뮬레이션 종합통제실, 자율운항선박 운항상황 모의 시뮬레이터, 그리고 주변의 유인선 운항을 모의하기 위한 통항선 시뮬레이터 등으로 구성하였다. 기능적으로는, 육상에서 선박을 직접 제어하기 위하여 원격으로 개입하는 ESRC(Emergency Situation for Remote Control) 상황을 정의하여 이러한 상황을 모의할 수 있도록 하였다.
본 연구에서는 오토차량 운전자의 피로를 덜어주기 위해 개발된 보조 발판(heel rest)에 대한 안전성 테스트를 실시하였다 기존에 개발된 자동차 모의 운전장치를 이용하여 30대, 40대, 50대 운전자 남녀 각 10명씩 60명의 실험참가자를 대상으로 보조 발판을 장착했을 때와 그렇지 않을 때 주행 상황 하에서의 주행 중 급제동 능력(반응시간)을 측정하였다. 30초간의 자율적인 초기 적응 과정과 실험 환경에 적응하기 위한 훈련을 진행하고, 반응 시간 측정을 실시하였다. 반응 시간 측정 실험에서는 실험참가자로 하여금 가상 주행 운전 상황에서 임의의 시간에 주어진 갑작스런 신호(붉은색 신호등 표시)에 대하여 반응을 하도록 하였다. 실험 결과, 보조발판은 사용하지 않았을 때와 비교하여 급제동시 반응 시간에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 운전자의 하지 관절과 근육피로를 감소시키기 위한 보조 발판이 급제동과 같은 위급한 상항에도 일반 페달과 유사한 반응시간을 보인다는 것을 확인해 주었다.
본 논문에서는 훈련용 워게임모델의 근접전투 피해평가를 위한 새로운 근접전투전문가시스템을 제안하였다. 군에서 사용하고 있는 워게임모델에서 피해평가 모의논리는 아주 중요한 모의가능이다. 현재, 육군의 군사단급 워게임모델인 창조21 모델에서는 근접전투 피해평가의 핵심기능이 창조21 모델에서 계산되지 않고, 공개소스와 내부논리를 알 수 없는 미군에서 제작한 근접전투전문가시스템(일명 COBRA)에서 별도로 계산되고, 이 결과가 네트워크를 통해 창조21 모델로 전송되어 근접전투에 대한 피해평가가 이루어진다. 본 논문에서는 COBRA를 대체할 수 있는 근접전투전문가시스템을 의사결정나무를 이용해서 제안하였다. 제안하는 시스템은 실험결과 COBRA와 유사한 성능을 보였고, 시스템의 계산량이 적었고 군사작전 상황에 적합하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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