무선 통신 환경에서 간섭과 잡음으로 인한 채널 추정 오류는 데이터 검출을 위한 등화 성능을 현저하게 저하시킨다. 포스트 프로세싱은 채널 추정 이후에 이러한 추정 오류를 줄이기 위한 작업이며, 여기서는 소수의 채널 계수만이 무선 채널의 다중 경로에 의한 신호 성분을 갖는 무선 채널의 특성을 이용하여 신호 성분을 포함하지 않은 계수를 선별하고 이를 제거함으로써 채널 추정 오류를 줄이는 방법을 위한 순환 알고리즘을 제안한다. 기존 알고리즘은 잡음 분산을 기준으로 문턱값을 결정하고, 그 문턱 값보다 작은 계수는 신호성분을 포함하지 않는다고 간주하여 이를 제거하였다. 제안된 순환 알고리즘은 잡음 분산의 추정치를 반복이 진행됨에 따라 갱신하여 이를 기준으로 구한 문턱값을 이용한 포스트 프로세싱을 반복함으로써 채널 추정 성능을 개선시킨다. 제안된 방법은 기존의 방법과 유사한 복잡도를 갖는 반복 횟수를 적용하는 경우에 월등히 성능이 개선되며, 특히 반복 횟수를 조절함으로써 처리 시간과 채널 추정 성능을 최적화할 수 있는 유연성을 갖고 있다.
본 논문에서는 OFDM 시스템에서 주파수 오프셋을 측정하는 방법을 제안하였다. 주파수 오프셋 fractional part를 알기 위해서는 동일하게 반복되는 패턴의 위상차를 측정하면 되는데, OFDM 시스템의 전치순환(cyclic prefix)나 훈련심볼의 반복특성을 이용하면 효과적인 주파수 오프셋의 측정이 가능하다. 두 방법 모두 낮은 SNR 상황에서 주파수 오프셋을 측정하면 잡음의 영향으로 측정 오차가 발생하는데, 반복 패턴의 부호가 바뀌는 구조의 훈련심볼을 이용해 측정한 주파수 오프셋과 전치순환을 이용해 측정한 주파수 오프셋의 평균을 취하면 주파수 오프셋을 더 정확하게 측정하는 것이 가능하다. 이렇게 반복 패턴의 부호가 바뀌는 훈련심볼로는 IEEE 802.16m IMT-advanced WiMax의 primary advanced preamble (PA-preamble)이 있다. 본 논문에서는 IEEE 802.16m 시스템에서 부호가 바뀌며 반복되는 훈련심볼과 전치순환을 모두 이용해 주파수 오프셋을 정확하게 측정하는 방법을 제시하였다.
적응 횡단선 필터에서 수렴 속도의 개선을 위해 기존의 최소 평균 자승 알고리즘을 확장한 반복적 최소 자승 알고리즘의 탭 가중치 갱신 메커니즘에 재순환 데이터 버퍼를 이용함으로서 수렴특성을 개선시키는 효율적인 기법을 제시하였다. 본 논문은 기존의 적응 횡단선 필터에 데이터 재순환 버퍼 구조를 제안하여 새로운 RLS 탭 가중치 갱신 알고리즘을 유도하여 조화 평균 학습 곡선의 평균 자승 에러 값에 대한 반복수에 대해서 데이터 재순환 버퍼를 사용한 학습 곡선의 수렴 속도가 버퍼가 없는 경우의 재순환 버퍼 RLS 알고리즘의 수렴 속도보다 비례하여 빠르게 수렴한다는 것을 수학적인 연산을 통해 증명하였다. 채널 진폭의 왜곡의 정도와 재순환 데이터 버퍼 수에 따른 평균 자승 에러에 대한 삼차원 시뮬레이션 결과로부터 고유치 확산이 증가함에 따라 특정 값에 수렴하기 위한 요구된 샘플의 반복수가 비례하여 증가하였으며, 재순환 데이터 버퍼 수 B가 증가함에 따라 요구된 샘플의 반복수가 B배만큼 감소함으로서 제안된 구조에서 RLS 가중치 갱신 알고리즘의 수렴특성이 개선됨을 입증하였다.
본 연구는 경기순환이 심한 대규모 장치산업에서 투자행동을 어떻게 하는 것이 경기순환의 악영향을 최소화하면서 수익성을 극대화시키는가를 밝히는 것을 목적으로 한다. 대규모 장치산업에서는 호황기에 투자가 집중되는데, 완공까지 걸리는 시간 때문에 적정 수준을 넘어 투자가 이루어지고 이것이 다시 불황기를 불러옴으로써 경기순환이 반복된다. 위와 같은 장치산업의 특성을 반영하여 산업 동태모형을 구성하고 다양한 전략들에 대해 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 일반적인 투자행동 방식인 시황순응 투자는 경기순환에 따른 수익의 부침을 초래할 뿐만 아니라 그것을 지속시킨다. 둘째, 가동률의 신축적 조절이나 설비구축기간의 단축과 같은 유연화 전략은 수익성의 제고와 수익 안정화에 크게 기여한다. 셋째, 수요가 정체된 시장에서는 일정한 투자가 바람직하고, 수요가 성장하는 시장에서는 시황에 역행하는 투자가 바람직하다. 결국 경기순환이 존재하는 산업에서는 유연화 전략 및 변형투자 전략을 통해서 투자행동을 경쟁업체들과 비동기화 시키는 것이 바람직하다.
이 논문은 순환 지연 다이버시티 OFDM 시스템의 성능을 향상시키기 위하여 주파수 다이버시티를 적용하는 알고리즘을 제안한다. OFDM 시스템에서 주파수 다이버시티 적용은 동일한 심볼을 상관관계가 없는 부반송파로 반복 전송하는 것으로 수행되며, 반복 전송 회수에 비례하여 변조 레벨을 증가시켜서 종래의 전송 시스템의 성능과 비교한다. 이 방법은 순환 지연 다이버시티 알고리즘과 같이 송신기 개수가 많아짐에 따라 수신기에서 부가적인 특별한 하드웨어가 필요하지 않다는 동일한 장점이 있게 되며, 성능 시험을 위해서 다중 송수신 안테나 환경하에서 모의 실험을 수행하였다. 제안하는 알고리즘은 종래의 순환 지연 다이버시티를 활용한 OFDM 시스템과 비교하여 저밀도 변조 레벨에서 성능 향상이 현저함을 보여준다.
본 연구에서는 기존 지중열교환기용 뒤채움재인 벤토나이트 그라우트의 대안으로 시멘트 그라우트의 물리적 역학적 특성을 평가하였다. 실내 시험을 통하여 시멘트 그라우트의 배합비 및 첨가재에 따라 열전도도와 유동성, 일축압축강도에 미치는 영향을 평가하였다. 또한, 실제 지중열교환기용 파이프 내 순환유체의 온도변화가 시멘트 그라우트의 재료적 안정성에 미치는 영향을 검토하기 위해 $-5^{\circ}C$와 $50^{\circ}C$를 한 주기로 하여 일축압축강도를 반복적으로 측정하였다. 냉난방 운전에 따른 시멘트 그라우트와 순환 파이프 접촉면의 양호한 부착성 유지 여부를 판단하기 위해 시멘트 그라우트에 HDPE 파이프를 삽입한 시료의 등가 투수계수를 Flexible wall permeameter를 이용하여 장기간 측정하였다. 순환유체의 온도변화 모사에 따른 일축압축강도는 주기가 반복될수록 강도가 감소하는 경향이 나타났다. HDPE파이프를 삽입한 시료의 등가 투수계수는 순환수의 온도에 따라 증감하다가 $1.02{\times}10^{-9}cm/sec$로 수렴하였다.
새로운 가스연소 개념인 매체순환식 가스연소기(Chemical-Looping Combustor, CLC)는 공기와 기체연료(H$_2$, CO, CH$_4$ 등)가 직접 접촉하여 연소하는 기존의 연소-발전 시스템에 비해 많은 장점들을 가지고 있다. 매체순환식 가스연소기의 기본개념은 Fig. 1에 나타내었다.(중략)
최근에는 순환 신경망의 생성모델이 비교사 학습에 관련하여 활발히 연구되고 있다. 이러한 형태의 신경망은 형태 추출이나 인식에 효과적으로 사용될 수 있는 반면 반복 loop를 사용하므로 대단히 많은 계산이 필요하다. 본 논문에서는 Oh와 Seung에 의해 제안된 상향전파(Up-propagation) network이라는 순환 신경망을 FPGA를 이용해서 구현하였다. 단층 신경망은 9개의 상층 neuron과 256개의 하층 neuron으로 구성되 있으며 4만 게이트의 FPGA 하나로 효과적으로 구현할 수 있다. pipeline된 곱셈기로 게산 속도를 향상시켰고 sigmoid 전달 함수는 유한 정밀도의 2차 다항식으로 근사될 수 있다. 구현된 하드웨어는 hand-written 숫자 영상인 USPS data를 재생하는데 사용되었으며 좋은 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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