In this paper, we propose a newly developed selective reset waveform of a ac PDP using the wide erase pulse technique with the control of address bias voltage. Although it is generally understood that the wide pulse erasing methode shows the narrow driving margin in an opposite discharge type ac PDP, we could obtain a moderate driving margin in a 3-electrode surface discharge type ac PDP. The obtained driving margin shows a strong dependency on the sustain voltage and the address bias voltage. The lower the sustain and the address bias voltage, the wider the driving margin. The pulse width of the proposed waveform is only $10{\mu}s$, which gives additional time to the sustain period, hence increases the brightness. The brightness and contrast ratio increase about 20% together comparing to the conventional ramp type selective reset waveform with the driving scheme of 10 subfield ADS method. The driving margin was measured with the line by line addressed pattern on the white test panel of 2inch diagonal size and the discharge gas was Ne+Xe4%, 400torr.
본 논문에서는 열악한 주파수 선택적 페이딩이나 고속 페이딩 채널 환경에서 ATSC(Advanced Television System Committee) DTV 수신기의 등화 성능 향상을 위해 필터 탭을 선택적으로 사용하는 스파스 적응 등화기 구조를 제안한다. 제안된 등화기는 채널 추정을 수행한 후 등화기 초기화를 위한 탭 계수를 찾는다. 구해진 등화기 탭의 초기화 계수에 대해 특정 임계값을 적용하여 유효한 탭을 선택하여 활성화시킨다. 그리고 활성화 된 탭만을 이용하여 채널 등화를 수행한다. 결과적으로 기존 등화기와 동일한 탭 길이를 가지 고 있지만, 실제 사용하는 탭 수가 작아지므로 등화기의 단계상수를 크게 만들어 고속 페이딩 채널의 변화를 빠르게 추적할 수 있게 된다. 제안된 등화기 알고리듬의 성능 개선을 확인하기 위한 실험으로 ATSC DTV 성능분석 시 일반적으로 사용되는 브라질 채널 및 ATSC등화 성능 요구 조건에 대해 기존의 등화기와 비교 분석하였다. 그 결과 기존의 등화기와 같은 안정성을 가지면서 빠른 수렴 속도를 가지고 고속 페이딩 채널 보상 능력의 큰 향상을 보였다.
본 논문에서는 열악한 주파수 선택적 페이딩이나 고속 페이딩 채널 환경에서 ATSC(Advanced Television System Committee) DTV 수신기의 등화 성능 향상을 위해 필터 탭을 선택적으로 사용하는 스파스(sparse) 적응 등화기 구조를 제안한다. 제안된 등화기는 채널 추정을 수행한 후 등화기 초기화를 위한 탭 계수를 찾는다. 구해진 등화기 탭의 초기화 계수에 대해 특정 임계값을 적용하여 유효한 탭을 선택하여 활성화시킨다. 그리고 활성화 된 탭만을 이용하여 채널 등화를 수행한다. 결과적으로 기존 등화기와 동일한 탭 길이를 가지고 있지만, 실제 사용하는 탭 수가 작아지므로 등화기의 단계상수를 크게 만들어 고속 페이딩(fading) 채널의 변화를 빠르게 추적할 수 있게 된다. 제안된 등화기 알고리듬의 성능 개선을 확인하기 위한 실험으로 ATSC DTV 성능 분석시 일반적으로 사용되는 브라질 채널 및 ATSC 등화 성능 요구 조건에 대해 기존의 등화기와 비교 분석하였다. 그 결과 기존의 등화기와 같은 안정성을 가지면서 빠른 수렴 속도를 가지고 고속 페이딩 채널 보상 능력의 큰 향상을 보였다.
Fuzzy C-Means (FCM)는 군집화를 위해 널리 사용되는 알고리듬 중 하나로 다양한 응용 분야에서 성공적으로 사용되어 왔다. 하지만 FCM은 여러 가지 단점을 가지고 있으며 초기 원형 설정이 그 중 하나이다. FCM은 국부 최적해에 수렴하므로 초기 원형 설정에 따라 군집화의 결과가 달라진다. 따라서 초기 원형의 설정은 군집화 결과 향상을 위해 중요하다. 이 논문에서는 이러한 FCM의 초기 원형 설정 문제를 해결하는 방안으로 커널 밀도 추정을 활용하는 방법을 제안한다. 커널 밀도 추정은 비모수적 분포들에도 사용할 수 있어 국부적인 데이터 밀도 추정에 유용하다. 제안한 방법에서는 커널 밀도 추정을 수행한 후 밀도가 높은 지역에 클러스터의 초기 원형을 설정하고 원형이 설정된 영역의 밀도를 감소시키는 과정을 반복함으로써 효율적으로 초기 원형을 선택할 수 있다. 제안된 방법이 일반적으로 사용되는 무작위 초기화 방법에 비해 효율적이라는 사실은 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.
한국에너지기술연구원에서는 가정용 고분자연료전지 열병합 발전시스템을 위한 통합형 천연가스 연료처리 시스템을 개발해 왔다. 가정용 시스템으로서 필수적인 소형화와 고효율을 현실화하기 위해, 연료처리 시스템의 각 단위 공정 즉 수증기 개질, 수성가스 전이, 선택적 산화 공정 등을 이중 동 심관형 반응기에 통합하여 상호 열교환이 용이하도록 반응기를 설계하였다. 현재 시험 운전 중인 Prototype-I 연료 처리 시스템은 1kW급 고분자 연료전지 열병합 발전 시스템에 개질 가스를 공급하기 위해 설계되었으며, 기초 성능은 정격 부하 운전시 열효율 78% (HHV 기준), 메탄 전환율 91%이다. 개질 가스 내 일산화탄소 농도는 고분자 연료전지 전극의 피독을 피하기 위해 10ppm 이하로 유지되어야 하며, Prototype-I 연료 처리 시스템은 백금과 루테늄 촉매를 적용한 선택적 산화 반응기를 통해 개질 가스 내 일산화탄소 농도를 10ppm 이하로 제거하였다. 일반 가정에서는 고분자 연료전지 시스템의 부하 변동이 예상되기 때문에 연료 처리 시스템의 부하 변동 운전 특성도 살펴보았다 정격 부하에서 80%, 60%, 40%로 부하를 변동하며 운전하였고, 각 부하에서 안정한 메탄 전환율과 10ppm이하의 일산화탄소 농도를 보였다. 80%까지는 열효율이 77%로 큰 변화를 보이지 않았으며, 60%에서는 76%, 40%에서는 72%로 열효율이 감소하는 현상을 보였다 연료 처리 시스템의 일일 시동-정지 운전시 내구성을 테스트 중이다. 현재까지 50여회의 일일-시동 정지를 시도하였다 시동 후 약 세 시간가량의 정력 부하 운전을 실시한 후 부하 변동을 실시하였고, 총 운전 시간 8시간 정도 운전한 후 시스템을 정지하였다 메탄 전환율과 일산화 탄소 농도, 열효율을 모니터링 하고 있으며, 현재까지 초기 성능을 그대로 유지하고 있다. 앞으로 일일시동-정지 운전 시험을 지속하면서 초기 시동 특성 및 부하 변동에 따른 응답 특성 개선, 그리고 연료전지와의 연계 운전을 실시할 예정이다
유연성 있고 확장성 있는 분산 어플리케이션을 작성하기 위해서는 다음과 같은 요건을 만족하는 서비스 개발 및 관리를 위한 프레임워크이 필요하다. 첫 번째 서비스들은 외부적인 어떤 정책이나 어플리케이션 구동 시 다양한 제한 등의 요인으로 인하여 선택적으로 서비스 사용이 가능해야 한다. 둘째로 서비스에 대해서 초기화, 구동, 임시정지, 정지 등과 같은 제어를 중앙 집중형태로 관리 콘솔에서 관리 할 수 있어야 한다. 세 번째로 서비스를 제어할 때 각 서비스들 사이의 의존관계를 반영할 수 있어야 한다. 네 번째로 이러한 분산어플리케이션의 서비스에 대한 환경 설정 부분에 대한 변경을 실시간으로 탐지를 해서 이러한 변경과 관계가 있는 서비스에게 통지를 할 수 있어야 한다. 다섯 번째로 한 어플리케이션 안에서 구동되고 있는 의존관계가 있는 각 서비스들 사이의 이벤트 기반의 통신을 메커니즘이 필요하다. 여섯번째로 환경 설정 변경에 대해서 분산 상황에서 다른 어플리케이션과 동기화를 맞출 수 있어야 한다. 본 논문은 이러한 유연하고 확장성 있는 어플리케이션을 개발하는데 필요한 자바 기반의 동적 서비스 관리 프레임워크에 대한 설계와 구현을 제시한다.
AC PDP 의 구동방법 중 ADS구동방법은 구동특성이 안정되고 계조구현을 디지털 방식으로 구현 할 수 있는 둥 다양한 장점으로 인해 현재 많은 상용 AC PDP의 구동법으로 널리 채택되고 있다. 본 논문은 기존의 구동파형의 문제점인 초기화 구간에 할애하는 시간의 증가로 인해 이후 어드레싱 및 유지방전에 필요한 시간이 단축되어 화질의 저하를 나타내는 기존파형의 문제점을 보완할 수 있는 단축된 초기화파형을 가진 새로운 구동파형을 소개 하였다. 본 논문에서 제시한 구동파형의 적용으로 패널의 초기화시 발생되는 배경광으로 인해 암실명암비가 낮아져 화질저하가 나타나는 근본적인 문제 또한 해결할 수 있었다. 새로운 구동파형으로 인해 초기화시 소요되는 시간을 350us에서 150us로 감소시킬 수 있었고, 초기화시 선택되지 않은 화소의 불필요한 약방전을 없앰으로서 무한대에 가까운 암실명암비를 달성할 수 있었다.
본 논문에서는 2012년 12월에 표준화가 확정된 NG-PON2(Next Generation-Passive Optical Network2)를 기반으로 하는 액세스 전달망 시스템에서 동작파장을 초기화하는 다양한 방법 및 전송 채널 관리기술에 대한 국내외 동향을 제시하고, 새로운 파장 초기화 및 채널관리 기법을 제안하고 실험결과를 제시한다. 제안되는 기법은 필터링된 파장가변 광원에서 각각 수신된 전기적 신호들간 크기차이를 계산하여 이를 통해, 파장대역을 할당한다. 확보된 파장영역에서 시스템 링크가 물리적으로 연결이 되면, 연결된 광루트를 통해 발생하는 광원의 역반사 효과를 이용하여 전송채널의 동작 파장의 정확도를 향상시킨다. 결정된 채널내에서 광원의 동작 파장의 정확도를 향상시키기 위해서 에코잉(echoing) 기법, 즉, 가입자 송신단에서 전송된 광원이 중앙 기지국 수신단에서 적절하게 수신이 되는 지를 체크하게 된다. 이러한 기법을 이용하여, 광 회선 단말 장치가 광 종단 장치의 광원의 파장을 인지하지 못한 상태에서 동작파장을 찾는 시간이 최대 2초 이내에서 이루어짐을 확인하였다. 또한, 파장 가변형 레이저의 파장특성에 무관하게 동작함을 3개의 파장(1577.86nm, 1578.69nm, 1579.52nm)을 무작위로 선택하여 구동한 결과, 파장 대역 및 동작파장을 소수점 둘째자리까지 확보하는 것을 검증하였다.
유사성은 인지구조와 그 처리과정을 설명하는 중요한 개념으로 알려져 있으며 유사성 비교과정을 설명하기 위해 제안된 대표적인 초기모형으로는 다차원 척도모형(Shepard, 1964; Nosofsky, 1991)과 대비모형(Tversky, 1977)이 있다. 그러나 초기 모형에 의해 설명되기 어려운 경험적 연구결과들이 발표되면서 유사성의 개념적 타당성에 대한 의문이 제기되었다. Goldstone(1994)은 유사성이 속성차원간의 정렬과정에서 정의된다고 가정하고, 구조적 정렬 개념을 유사성을 둘러싼 개념적 논쟁들을 해결할 수 있는 유망한 대안으로 제안하였다. 본 연구에서는 우선 초기 유사성모형들의 기본 가정과 알고리즘을 개관한 후 속성차원에 대한 선택적 주의의 임의성이나 속성차원들 사이에 존재하는 상관적 구조와 같이 초기 유사성 모형들에 의해 설명되기 어려운 개념적 문제들을 살펴보았다. 그리고 SIAM(Goldston,, 1994)의 개념적 특징과 알고리즘을 알아본 후 구조적 정렬 개념이 범주화, 명사결합, 유추 추리 등의 인지심리학 분야들에 어떻게 적용되었는지를 개관하였다. 끝으로 자료 주도적 처리와 대안적 처리과정의 가능성과 관련된 SIAM의 한계점을 검토하고 가능한 발전방향에 대해 논의하였다.
능동적 학습(active learning)은 소수의 라벨 데이터로 구성된 훈련 집합이 주어진 경우에 분류기 학습에 가장 도움이 될 만한 언라벨드 데이터를 선택하여 전문가에 의한 라벨링을 통해 훈련 집합에 포함시키는 과정을 반복함으로써 분류기의 성능을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 워드 연결(ward's linkage)을 이용한 계층적 군집화(hierarchical clustering)를 바탕으로 한 능동적 학습 방법을 제안한다. 제안된 방법은 각 군집에서 적어도 하나의 샘플을 포함하도록 초기 훈련 집합을 능동적으로 구성하거나 또는 기존의 훈련 집합을 확장함으로써 전체 데이터 분포를 반영할 수 있게 한다. 기존의 능동적 학습 방법들 중 대부분은 초기 훈련 집합이 주어져 있을 경우를 가정하는 반면에 제안하는 방법은 초기 클래스 정보를 가진 훈련 데이터가 주어지지 않은 경우와 주어진 경우에 모두 적용 가능하다. 실험을 통하여 제안하는 방법이 비교 방법들에 비해 분류기 성능을 크게 향상시킬 수 있는 효과적인 데이터 선택을 수행함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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