ATSC (Advanced Television Systems Committee) 방식의 지상파 디지털 TV 방송 시스템은 단일주파수망을 구성하기 위하여 송신기들 및 중계기들이 단일 주파수를 사용할 경우 수신기에서 다중 송신기 및 중계기 신호들이 수신되어 간섭을 초래할 수 있다. 이러한 간섭 문제를 해소하고자 ATSC 기술권고 (recommended practice)에서는 RF 워터마크 (watermark) 방식의 고유한 송신기 식별 코드 (transmitter identification: TxID)를 각 송신기 및 중계기에 할당한 후 이를 송신 및 중계 신호에 부가하여 전송하고 TxID 신호분석기를 통하여 각 송신기 및 중계기에서 송출된 신호가 겪는 채널 환경을 검출하여 송신기와
중계기의 송출전력 및 상대적인 송출시간을 조정함으로써 간섭 문제를 해결하도록 하고 있다. 본 논문에서는 가산 백색 가우시안 잡음 (additive white Gaussian noise: AWGN) 및 다중경로 채널 하에서 TxID 신호가 부가된 지상파 디지털 TV 방송신호의 역호환성을 분석한다. 전산 실험 및 실험실 테스트, 그리고 필드 테스트를 통하여 상용 디지털 TV 수신기의 threshold of visibility (TOV) 증가량은 AWGN 채널에 비해 다중경로 채널환경에서 더 높게 나타났으나 TxID 신호가 기존 디지털 TV 신호에 비해 30 dB 낮게 부가되어 전송될 경우 상용 디지털 TV 수신기의 평균 TOV 증가량은 0.2 dB 이하로 관찰되었다. 이러한 실험 및 테스트 결과는 RF 워터마크 방식의 TxID 신호가 상용 디지털 TV 수신기에 거의 영향을 주지 않음을 보여준다.
본 연구는 단일 입력 전이함수모형(Single-input transfer function model)을 적용하여 여수연안 2010년의 월평균 표면수온의 예측을 시도하였다. 전이함수모형을 수립하기 위한 입력시계열과 출력시계열은 각각 여수지방의 10년(2000-2009년)간의 월평균 기온자료와 표면수온자료를 이용하였다. 전이함수모형을 수립하기 위하여 입 출력 시계열을 사전백색화하고, 입 출력 시계열간의 각 시차에 대한 교차상관함수를 결정하였다. 교차상관함수는 음의 모든 시차에서 유의한 값을 갖지 않아 기온과 표면수온사이는 일방적 인과관계를 보였다. 또한 교차상관함수의 시차 0과 1에서 유의한 값을 보였다. 이러한 교차상관함수의 특징에 따라 입 출력시계열간 전이함수의 시차와 분모 및 분자의 차수(b, r, s)는 (0, 1, 0)으로 식별되었다. 구축된 전이함수모형에 따르면 기온과 표면수온 사이의 시차는 존재하지 않았다. 여기서 현재의 표면수온은 1개월 전의 표면수온과 선형관계가 있음을 보였으며, 잡음모형은 $ARIMA(1,0,1)(2,0,0)_{12}$로 식별되었다. 전이함수모형에 의한 월평균 표면수온의 예측치는 실측치에 비하여 전반적으로 $0.3-1.3^{\circ}C$ 높은 경향을 보였으며, 6.4 %의 평균절대백분율 오차를 포함하였다. 이러한 결과는 8.3 %의 평균절대백분율오차를 보인 ARIMA 모형에 비하여 향상된 예측성능을 보이는 것이며, 표면수온의 시계열적 예측을 시도할 경우, ARIMA 모형보다 전이함수모형의 적용을 통하여 그 예측성능의 개선 가능성을 기대할 수 있음을 시사하고 있다.
무선 통신 시스템은 전자파 신호의 전파 특성과 주위 환경/장애물에 의해 다중 경로 페이딩을 겪게 되어 수신 신호의 급격한 전력 감쇄가 생길 수 있음은 잘 알려져 있는 사실이다. 한편으로 송신기에서 생성된 하나의 동일한 송신 신호가 여러 경로를 통해서 해당 수신기에 도달하므로 이점을 적극적으로 활용하면 데이터 수신 성능을 향상 시킬 수 있는데 이것의 한가지 방법이 레이크 신호처리 기법이다. 본 연구는 PN (pseudo noise) 수열을 사용하여 주파수대역 확산을 구현하는 무선통신 수신기에서 레이크 신호처리 기법에 대해서 연구하였다. 기존의 고정 PN 레이크 복조기는 다중 경로 페이딩 채널의 임펄스 응답 계수의 공액 복소수 값을 계수로 하는 유한 길이 디지털 필터에 의해 수신 신호론 처리한 후, PN 복조 과정을 거쳐 데이터 신호를 재생하게 된다. 본 연구에서는 기존의 PN 복조 과정을 대체하는 최적 복조기의 개념 및 적응 설계 기법을 제안하였다. 제안된 최적 레이크 복조기에 대해 이론적인 성능 분석을 수행하였으며, 컴퓨터 모의 실험을 통해 유도된 결과들의 타당성을 검증하였다. 결과로 새로운 최적 레이크 신호처리기법을 통해 기존의 고정 PN 레이크 복조기에 비해 심볼평균제곱오차가 10dB 이상의 월등한 성능 향상이 가능함을 보였다. 또한 다중 경로 신호의 결합과 PN 복조를 동시에 한 복조 심볼 구간 안에서 수행하는 통합 복조기에 비해서도 약 10 dB 정도의 성능 향상이 있었다. 그리고 최적 레이크 복조기의 심볼평균제곱오차가 이론적인 한계치인 백색잡음 채널에서 QPSK 복조기의 심볼평균제곱오차에 매우 근접함을 보였다.
본 연구에서는 모 웨이블릿(mother wavelet)이 웨이블릿 분석에 미치는 영향을 파악하기 위해 먼저 백색잡음과 사인함수를 다양하게 결합한 시계열의 분석을 수행하고 그 결과를 각각 단기기억특성과 장기기억특성을 보이는 북극진동지수(AOI)와 남방진동지수(SOI)에 대한 적용하였다. 본 연구에서는 기존 연구가 하나 또는 두 개의 모 웨이블릿 평가에 제한된 것과는 달리 총 4가지의 웨이블릿에 대한 비교 평가를 수행하였다. 본 연구에서 선정한 웨이블릿은 기존 연구에 많이 사용된 바 있는 총 4가지의 모 웨이블릿(Bump, Morlet, Paul, Mexican Hat)이다. 그 결과는 다음과 같다. 먼저, Bump 모 웨이블릿을 적용한 결과는 주기성분의 비정상성을 나타내는데 한계가 있는 것으로 확인되었다. 그 결과는 스펙트럼 분석결과와 매우 유사한 수준인 것으로 나타났다. 이에 반해 Morlet과 Paul 모 웨이블릿은 주기성분의 비정상성을 상대적으로 잘 나타내 주는 것으로 확인되었다. 마지막으로 Mexican Hat 모 웨이블릿의 경우에는 그 결과의 해석이 까다로운 것으로 나타났다. 추가로, Paul 모 웨이블릿의 적용 결과가 시계열에 따라 일관적이지 않게 나타날 수 있음도 확인하였다. 결과적으로 Morlet 모 웨이블릿은 본 연구에서 고려한 모 웨이블릿 중 그 적용상 안정성이 가장 높은 것으로 확인되었으며, 이러한 결과는 최근 웨이블릿 관련 연구에서 Morlet 모 웨이블릿이 가장 많이 사용되는 추세와도 일치하는 것이다.
본 논문에서는 5G NR (new radio) 시스템에서 PSS/SSS (primary synchronization signal/secondary synchronization signal)를 이용한 cell ID (cell identity) 검출 방법들을 제시하고 성능을 평가한다. 시간 영역에서 PSS를 먼저 검출한 후 검출된 PSS 정보를 이용하여 채널 추정 및 SSS의 시퀀스 검출에 사용하는 2단계(2-stage) 검출 방법과 PSS와 SSS 시퀀스를 결합하여 동시에 검출하는 결합 검출(joint detection) 방법을 사용한다. 또한, 추정한 채널 이득을 이용하여 주어진 PSS 및 SSS의 전체 시퀀스 길이의 상관(correlation) 값을 계산하는 coherent 방법과 시퀀스의 전체 길이를 여러 개의 그룹으로 나누어 각 그룹 내에서는 coherent 상관을 계산하고, 이들을 결합하여 전체 그룹의 상관 값을 계산하는 non-coherent combining 방법을 제시한다. 본 논문에서 고려한 검출 방법들에 대해 전산 실험을 통하여 PSS 및 SSS의 개별 검출 에러율과 전체 cell ID 검출 에러율 성능을 비교한다. 전산 실험 결과는 가산 백색 가우시안 잡음환경과 고정 및 이동 환경에서 non-coherent combining 방법이 coherent 방법에 비해 우수한 검출 성능을 보이며, 결합 검출 방법은 2단계 검출 방법에 비해 우수한 성능을 보이나 계산 복잡도 측면에서는 2단계 검출 방법이 보다 낮은 복잡도를 갖는다는 것을 보여준다.
디지털 디바이스가 범용적으로 보급되면서, 영상을 획득하는 과정에서 다량의 부가적 백색 잡음 노이즈(additive white Gaussian noise, AWGN)가 발생하고 있다. 대부분 알려져 있는 대표적인 디노이징 기법들은 노이즈를 제거하는 것에 초점을 맞추고 있어, 영상정보를 포함하는 디테일 성분들이 노이즈를 제거가 되는 과정에서 비례적으로 없어지게 된다. 그러므로, 제안하는 알고리즘은 영상 디테일을 보존하면서 효과적으로 노이즈를 제거하는 방법을 제시하고자 한다. 제안하는 방법에서는, 노이즈의 랜덤성을 이용하여 엣지 강도 및 엣지 연결성을 이용하여 의미 있는 디테일 성분을 분리하는 것을 목적으로 한다. 결과적으로, 노이즈 수준이 높아져도, 제안하는 방법은 연결된 디테일성분을 효과적으로 추출하기 때문에 타 벤치마크 방법에 비해 나은 디노이징 결과를 보여준다. 또한, 실험결과에서 보듯이, 제안하는 방법은 다양한 노이즈 수준에서도 타 벤치마크 방법들에 비교하여 제안하는 방법은 SSIM(structural similarity index), PSNR(peak signal-to-noise ratio)측면에서 각각 우수한 수치를 보여주었다. 높은 수치의 SSIM의 결과로 알 수 있듯이, 결과 영상들이 인간의 시각인지체계(human visual system, HVS)를 반영하고 있는 것을 확증해 주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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