이 연구는 T-S 퍼지시스템으로 모델 되는 비선형 시스템의 견실한 혼합 ${H_2}/{H_{\infty}}$ 필터 설계문제를 취급한다. 플랜트에 포함된 다양한 종류의 불확실성을 취급하기 위하여 적분 2차 제약조건을 사용하였다. 필터 설계문제의 해가 존재할 충분조건을 볼록 최적화 기법을 사용하여 효과적으로 풀 수 있는 선형 행렬 부등식의 형태로 제시한다. 제시된 방법을 예시하기 위해서 수치 예를 보여준다.
이동무선통신환경에서의 다중경로 레일레이 페이딩 채널은 선형 필터 모델로 나타내어 질 수 있고, 지연 경로의 특성에 따라 필터 탭 중 일부만이 수신기 설계에 있어 중요하게 고려될 수 있다. 지연경로를 나타내는 탭 계수의 크기에 따라 채널 등화기에서 선택적으로 탭을 사용함으로써 수신기의 복잡도를 감소시키고 사용 전력을 줄이는 효과를 가져오게 된다. 본 논문에서는 주어진 채널의 선형 필터 모델에서 최적의 방법으로 탭을 선택하는 방법을 제시하고, 기존의 방법과 비교하여 성능 향상을 보였다. 또한 잡음 전력 값에 대한 정보가 있는 경우, 제시된 방법은 CFAR (Constant False Alarm Rate) 판별의 장점을 가지게 됨을 보이고, 잡음 전력을 추정했을 시의 성능을 정확한 수식으로 유도하였다. 잡음 전력 추정을 위한 잡음 샘플 수를 증가시킴에 따라 빠른 속도로 최적 성능으로 수렴함을 유도된 수식과 시뮬레이션 결과를 통해 확인하였다.
본 논문에서는 잘 알려진 선형 대수 이론을 이용하여 LFSR을 활용한 LFSM의 구현 방법을 제시한다. 이를 사용하여 셀룰라 오토마타를 MFSR대신 사용하여 Anderson 정보누출과 같은 스트림 암호의 좋지 않은 성질을 제거하고자 하는 시도로는 안전성을 높일 수 없음을 보인다. 또한 LFSM에 기반한 비선형 필터 생성기가 Anderson 정보 누출의 위험성이 있는 형태로 변형 가능한지 확인하는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 OFDM 신호의 높은 PAPR과 전력 증폭기의 비선형성에 의한 신호의 왜곡과 스펙트럼의 확산을 방지하기 위하여 $rho$차 역필터 구조를 사용하는 전치 보상기를 구현하는 방안을 제시한다. 메모리가 없는 고전력 증폭기를 다항식으로 모델링 하고 전치 보상기로써 비선형 증폭기 특성의 역모델인 $rho$차 역필터 구조를 이용한다. $rho$차 역필터 구조는 비선형 시스템이 다항식으로 모델링 된다면 다항식의 계수만으로 구현될 수 있으므로 많은 메모리가 필요 없다. 비선형 전력 증폭기 모델의 계수 갱신을 위하여는 LMS, RLS 알고리듬을 모두 사용할 수 있으며 계수의 개수가 적어 수렴 속도가 빠르고 복소 계산이 필요 없으므로 계산도 간단하다.
청각시스템의 저전력 및 가격의 저렴화를 위해 달팽이관의 BM(Basilar Membrain)모델을 아날로그 VLSI 마이크로 파워 공정으로 구현하고 있다. 본 논문에서는 소리의 주파수 정보 추출기능을 하는 직렬 연결된 트리구조(TSBF : Tree-structured Cascaded Bandpass Filter)의 16채널의 아날로그 중간대역통과 필터회로를 CMOS VLSI 공정을 이용하여 설계하였다. 특히 큰 입력 신호에 대해서도 파형왜곡 없이 선형적인 특성을 가지는 트랜스 컨턱터를 이용하여 필터를 구현하였다. 필터는 저대역통과필터와 출력이득의 감쇄를 줄이기 위해서 중간대역통과필터를 이용하여 전체 시스템을 설계했다. 본 논문에서 기존의 150mVp-p 입력신호 범위의 트랜스 컨턱터를 Substrate 입력을 가지는 트랜스 컨턱터를 이용하여 입력신호 범위를 1Vp-p 까지 늘였다.
영상에 포함된 잡음은 화질 및 영상의 압축효율을 저하시킨다. 최근 들어, 영상의 에지 성분을 효율적으로 고려하면서 잡음을 제거하기 위하여 다양한 비정적(nonstationary) 영상 모델에 근거한 잡음제거 알고리즘이 제안되어 왔다. 하지만, 기존의 비정적 영상모델에서는 연산량의 부담을 덜기 위하여 각 화소들 사이에 상관관계(correlation)가 없다는 가정을 하고 있어 영상의 미세한 정보들이 필터링에 의하여 훼손된다. 본 논문에서는 영상의 비정적 상관관계를 고려한 적응적 잡음제거 알고리즘을 제시한다. 영상신호는 비정적 평균을 가진다고 가정되며, 또한 각기 다른 정적(stationary) 상관관계를 가지는 부분 영상으로 분리된다고 가정된다. 제안된 영상 모델에서의 공분산(co-variance) 행렬의 특수한 구조를 이용하여 계산적으로 효율적인 FFT에 기반한 선형 minimum mean square error 필터를 유도한다. 제안된 영상 모델의 정당성 및 알고리즘의 효율성을 제시한다.
바이오필터에서 폐가스에 포함된 유기오염물을 제거하는 효율에 대한 미디움 흡착능력의 영향을 포괄하는 강인한 동적 바이오필터 모델링을 수행하였다. 특히 비정상상태의 운전 조건 하에서도 바이오필터에 의해 처리된 폐가스 내의 유기오염물 농도를 구하기 위한 바이오막, 가스상, 수착(sorption) 부피 및 흡착상의 네가지 모델요소로 구성된 독창적인 모델인 개선된 프로세스럼핑 모델을 제시하였다. 이전의 프로세스럼핑모델에서는 담체에 대한 VOC의 평형 흡착량이 담체의 수착부피 내의 용존 VOC 농도에 선형적으로 비례한다는 가정 하에서 식을 유도하였으므로, 폐가스 처리에 적용이 제한적이었다. 따라서 실제 적용을 위해서 Freundlich 식과 같은 흡착관계식을 프로세스럼핑 모델에 접합하여 모든 농도의 VOC의 경우에 유효한 강인한 프로세스럼핑 모델을 구축하였다. 프로세스럼핑 모델 파라미터 중에서 바이오필터 미디움의 흡착과 관련한 파라미터 값들을 선행논문의 동적 흡착칼럼실험 및 문헌을 통하여 구하였다. 또한 에탄올을 포함한 폐가스처리를 위한 비정상상태의 바이오필터실험을 수행하였고, 그 실험결과와 여러 가지 Thiele modulus(${\phi}$) 값을 가지는 동적 바이오필터모델링 예측 값과 비교하였다. 이때에 구하여진 Thiele modulus(${\phi}$) 값은 0.03에 근접하였다.
본 논문에서는 VBR(Variable-Bit-Rate) 트래픽의 비선형적이고 버스티한 특성을 모델화 한 GOP ARIMA(ARIMA for Group Of Pictures) 모델을 칼만 필터 알고리즘을 이용하여 실시간으로 예측하는 기법을 제안한다. 칼만 필터를 이용한 예측 기법은 GOP ARIMA의 상태공간 모델링 과정과 향후 N초 간의 트래픽을 예측하는 과정으로 구성된다. 실험을 위해 GOP의 크기가 각각 15인 세 가지 종류의 MPEG VBR 트래픽(뉴스, 드라마, 스포츠)을 제작하였고, 칼만 필터를 이용한 세 가지 종류의 트래픽의 예측 결과를 선형 예측법과 이중 지수 평활법을 이용해 예측한 결과와 비교해 예측 성능이 상대적으로 우수함을 확인할 수 있었다. 또한 예측값에 신뢰 구간을 설정하는 신뢰 구간 분석법을 통해 트래픽 관점에서 장면 변화를 예측하는 방법을 제시하였다. 본 논문의 칼만 필터 기반의 예측 알고리즘은 MPEG 기반 VBR 트래픽을 비롯한 기타 인터넷 트래픽을 실시간으로 예측하는 방법과 이를 이용해 인터넷 서버의 설계 및 자원 할당 정책 등을 위한 트래픽 엔지니어링 연구에 기여할 수 있을 것이다.
회로망이론 및 시스템의 관심분야는 이론과 실제 및 새로 출현하는 기술과 연관하는 분야이며 다음과 같이 구분할 수 있다. 1)회로와 시스템의 해석과 설계에 대한 새로운 개념과 접근방법이다. 회로와 시스템은 대형회로와 시스템 집적회로를 포함한 디지탈 아날로그 소리드스테이트회로 수동 및 능동필터, 집중 및 마이크로웨이브회로망, 비선형 및 시변회로와 시스템, 그라프이론과 응용, 아날로그와 디지탈 신호로세싱시스템, 다차충필터에 관한 것. 2)컴퓨터협조기술로서 여기에는 해석, 설계, 레이아웃, 회로와시스템의 시험과 제작, 그리고 신산법과 사용자 오리엔트된 언어가 포함된다. 3)신호프로세싱, 통신, 계장과 제어에 있어서 모델화, 해석, 응용을 포함하는 신장치와 회로 4)생물학적 경제학적 시스템의 회로개념과 기술의 응용 등이다.
본 논문에서는 관측자가 얻을 수 있는 시선각(LOS) 측정값을 사용하여 관심표적의 상태변수를 추정하는 연구를 수행하였다. 관심상태변수는 표적의 위치, 속도 및 가속도로 설정하였다. 시선각 측정값은 필터에 표적운동모델 적용을 어렵게 하는 비선형성이 강한 측정값이다. 이러한 문제해결을 위해 가측정치 공식(Pseudomeasurement equation)을 사용하여 시선각 측정값 수식을 변경한 후 3D 가변선회(3D Variable Turn) 표적운동모델을 적용하였다. 또한 필터의 성능을 위해 기구학적구속조건(Kinematic Constraint)을 적용하였다. 필터는 초기조건에 강건한 특성을 가진 Bias Compensation Pseudomeasurement Filter (BCPMF)를 사용하였다. 병렬 계산의 이점을 위해 Two Stage Kalman Filter 형태를 추가적으로 적용하였다. 이 기법들을 사용하여 TBCPMF 3DVT-KC 필터를 제안하였고 시뮬레이션을 통해 성능을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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