본 논문에서는 MRC(Maximal Ratio Combing) 결합 기법을 사용한 RAKE 수신기에서 채널 추정 알고리즘에 따른 성능을 분석한다. 채널 추정 알고리즘에는 WMSA(Weighted Multi-Slot Averaging), 동일 이득 채널 추정 (Equal Cain Estimation ; ECE), 심볼 단위 채널 추정(Symbol-to-Symbol Estimation ; SSE)의 세 가지가 있는데 상업용 시뮬레이션 틀인 HP사의 ADS를 이용하여 비동기 방식 IMT-2000시스템(3GPP)을 대상으로 성능을 분석한다. 성능 분석을 위해서 본 논문은 Jakes 페이딩 채널 모델을 사용한다. 모의실험 결과를 통하여, 저속 도플러(3Km/h)일 때 WMSA 알고리즘이 다른 알고리즘 성능보다 더 좋음을 알 수 있다. 그러나 고속 도플러(120Km/h)일 때, 간단한 구조를 갖는 ECE 알고리즘이 보다 더 유용함을 알 수 있다.
본 논문에서는 ADSL, VDSL, DVB-C 등의 통신 시스템에 적용되고 있고, 적응변조나 blind equalization에서 유용하게 사용될 수 있는 Cross QAM의 SNR 추정 성능에 대해 분석하였다. 우선 레일리 페이딩 채널에서의 Cross QAM의 심볼에러율을 분석하였다. 그리고, Cross QAM의 성좌점에 대한 판정영역 특성에 착안하여, 성좌 점별로 EVM 기반의 SNR 추정기법을 사용하는 것을 제안하고, 성좌점별로 SNR 추정성능이 다르게 나타남을 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 시뮬레이션 결과로부터 Cross QAM에서 SNR 추정에 사용하는 성좌점을 선택적으로 사용하면, AWGN 채널이나 라이시안 페이딩 채널에서 추정성능을 개선할 수 있음을 확인하였다.
고속 탐색 및 기존의 이진 연산 움직임 추정 알고리즘은 연산량 및 처리시간을 대폭 줄일 수 있지만 전역 탐색 움직임 추정 알고리즘에 비하여 성능이 떨어지는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 하드웨어 구현이 용이하고 움직임 추정을 고속으로 수행 할 수 있는 새로운 BC-ABBM 알고리즘을 제안하였다. BC-ABBM 알고리즘은 움직임 추정시 필요한 연산을 이진 연산으로만 수행하면서 전역 탐색에 근접한 성능을 나타낸다. BC-ABBM 알고리즘의 움직임 추정 성능은 QCIF와 CIF 포맷의 100프레임 영상을 이용하여 분석하였다. BC-ABBM 알고리즘의 PSNR 성능은 전역 탐색 알고리즘보다 약 0.04dB 정도 떨어지지만, 고속 탐색 알고리즘 및 기존의 이진 연산 알고리즘보다는 약 0.6∼l.4dB 정도 우수함을 모의실험을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 고속 Binary CDMA 시스템에 적합한 채널 추정 방식을 제안하고 성능을 분석하였다. 고차 변조를 사용하는 고속 Binary CDMA에서는 프리앰블 구간 동안에 동화기가 충분히 수혐하지 못하면 BER 성능이 저하되기 때문에, 채널 추정을 통하여 최적의 동화기 계수를 결정해야한다. 본 논문에서는 프리엠블 구간에 CAZAC 수열이 반복되는 특징을 이용하여 복잡도는 조금 증가하면서 추정 성능을 향상시킬 수 있는 채널 추정 방식을 제안하였다. 시뮬레이션 결과로부터, 제안된 채널 추정 방식이 기존의 방식에 비해 성능 열화없이 간단하게 구현할 수 있음을 알 수 있다.
변이 탐색 범위는 스테레오 정합을 위한 변이 추정 알고리즘의 성능에 가장 큰 영향을 줄 수 있는 변수 중 하나이다. 일반적으로 이러한 변이 탐색 범위는 영상 전체의 최소 변이 값과 최대 변이 값의 범위로 정의된 전역적인 탐색 범위를 사용하게 된다. 이러한 전역적인 탐색 범위는 픽셀에 따라서 불필요한 범위에까지 탐색하게 하며, 이는 변이 추정의 성능적, 속도적 측면에서 좋지 않은 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 픽셀에 따라 변이 탐색 범위를 제한시키는 방법을 제안한다. 낮은 계산 복잡도를 갖는 간단한 변이 추정 알고리즘을 통해 먼저 변이 지도를 생성하여 각 픽셀 당 윈도우를 대응하여 변이 히스토그램을 만든다. 변이 히스토그램에 적응적인 임계 값을 적용하여 픽셀당 변이 후보군을 결정한다. 전역적인 변이 탐색 범위와 제안하는 방법으로 제한된 변이 탐색 범위를 각각 동일한 변이 추정 알고리즘에 적용해 보는 실험을 통해 제안하는 방법의 성능을 분석하였다. 실험 결과로부터 제안하는 방식은 변이 추정 알고리즘의 정확도 측면의 성능을 향상시켰고, 알고리즘의 속도를 평균 5배 이상 향상시켜주는 결과를 보여주었다.
파일롯 심불 동기검파는 CDMA 시스템에서 사용자의 용량을 증대시키기 위해 사용된다 따라서 효과적인 검파를 위해서는 파일롯 심볼을 이용한 채널 추정 값으로 데이터 신호를 보상하여야 한다 이와 관련된 여러 가지 채널 추정 알고리즘들에 대해 많은연구가 이루어졌다 그러나 대부분의 채널 추정 알고리즘들은 여러 개의 타임슬롯을 이용 함으로서 고속 페이딩에 대해 성능열화를 가져온다. 본 논문에서는 고속 페이딩에 적합하고 저속 페이딩에서도 성능열화를 크게 일으키지 않는 채널 추정 알고리즘을 제시하였다 모의실험을 통해 본 논문에서 제시한 채널 추정 알고리즈은 고속 페이디에서 효율적이며 도플러 주파수 변화에 대한 성능의 민감도에 대해서도 강인성을 가지고 있음을 알 수 있었다.
최근 딥러닝을 이용한 인체 자세 추정(human pose estimation) 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중 구조가 간단하면서도 성능이 강력하여 널리 사용되고 있는 딥러닝 네트워크 모델은 이미지 분류(image classification)에 사용되는 백본 네트워크(backbone network)와 디컨볼루션 출력망(deconvolution head network)을 이어 붙인 구조를 갖는다[1]. 기존의 디컨볼루션 출력망은 디컨볼루션 층을 쌓아 낮은 해상도의 특징맵을 모두 높은 해상도로 변환한 후 최종 인체 자세 추정을 하는데 이는 다양한 해상도에서 얻어낸 특징들을 골고루 활용하기 힘들다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 매 디컨볼루션 층 이후에 인체 자세 추정을 하여 다양한 해상도에서 연산을 하고 이를 종합하여 최종 인체 자세 추정을 하는 방법을 제안한다. 실험 결과 Res50 과 기존의 디컨볼루션 출력망의 경우 0.717 AP 를 얻었는데 Res101 과 기존의 디컨볼루션 출력망을 사용한 결과 50% 이상의 파라미터 수 증가와 함께 0.727 AP, 즉 0.010AP 의 성능 향상이 이루어졌다. 이에 반해 Res50 에 다중 해상도 디컨볼루션 출력망을 사용한 결과 약 1%의 파라미터 수 증가 만으로 0.720 AP, 즉 0.003 AP 의 성능 향상이 이루어졌다. 이를 통해 디컨볼루션 출력망 구조를 개선하면 매우 적은 파라미터 수 증가 만으로도 인체 자세 추정의 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
기회적 빔포밍(OBF)은 채널이 거의 변하지 않는 환경에서도 기지국에서 랜덤 빔을 발생시켜서 인위적으로 다중 사용자 다이버시티 이득을 얻는 기법이며, 궤환 정보량도 순시 SNR 정보만을 필요로 한다. 이러한 이점에도 불구하고 수신단에서의 채널 추정 오류는 부정확한 순시 SNR의 원인이 된다. 특히 추정된 SNR에 의해 선택된 AMC 레벨이 실제 채널 용량보다 큰 전송율을 요구할 때는 패킷의 손실이 불가피 하다. 본 논문에서는 채널 추정 성능을 고려하여 계산한 보수적 인자를 이용해 추정된 SNR을 인위적으로 감소시킴으로써 성능 저하를 방지하는 보수적 링크 적응 방식을 제안한다. 제안된 보수적 인자는 실제 채널 SNR과 감소된 추정 SNR의 차이의 최대값의 분산을 최소화 하도록 계산된다. 이를 위해 실제 채널 SNR과 추정된 SNR의 차이의 통계량을 수학적으로 분석하였다. 실제 LS 추정기를 적용한 컴퓨터 시뮬레이션 결과 채널 추정 오류가 있는 상황에서 제안된 방식이 추정 오류로 저하된 평균 수율 성능을 두 배 이상 향상시키고, 비례적 공정 스케줄러의 공평성 성능을 손상시키지 않음도 확인하였다.
교량의 내진성능을 파악하기 위해서는 대상 교량에 대한 내진성능평가 및 수치해석을 통해 검토하는 것이 일반적이다. 내진성능평가 및 수치해석을 통한 검토는 특정 대상교량에 대한 분석 방법으로 전국 교량을 관리하는 각각의 관리주체에서 이를 수행하기에는 많은 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 형식 및 특성을 지니고 있는 공용 교량에 대한 내진성능을 추정할 수 있도록 연구를 수행하였다. 내진성능 추정은 지진위험도평가 방법을 적용하였으며, 교량의 형식 및 제원에 대한 지진취약도 곡선을 산정하고 국내 내진설계기준을 적용하여 공용 중인 교량의 내진성능을 추정하였다. 또한 이를 플랫폼에 탑재하여 사용자가 국내 교량에 대한 내진성능 추정을 간편하게 검토할 수 있도록 서비스 항목을 구축하였다.
본 논문에서는 강수 자료의 예측에 사용되는 3-모수 카파 분포(KD3)에서의 모수 추정 방법을 알아보고 시뮬레이션을 통하여 모수 추정 방법에 따른 성능을 비교해 보았다. 이 분포의 모수 $\alpha,\;\beta,\;\mu$를 추정하기 위하여 적률추정법(MME), L-적률 추정법(LME), 최우추정법(MLE)을 적용하였다. 소표본의 경우뿐만 아니라 대표본의 경우에도 시뮬레이션을 통하여 추정법들의 성능을 비교하였다. 적률 추정법과 L-적률 추정법에서는 제약조건 하에서의 1차원 Newton-Raphson방법을 수정하여 이용하였다. MSE를 기준으로 한 시뮬레이션 결과, KD3의 모수 추정에 있어서 표본의 크기가 100보다 작으면 LME의 적용을 추천하고 표본의 크기가 100이상이면 MLE를 추천한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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