터보 부호 (turbo code)의 경우 부호 심볼 (code symbol) 당 에너지 (energy)를 균등하게 할당하는 대신 부호 심볼별로 에너지를 달리 할당함으로써 성능을 개선할 수 있는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 이진 (binary) 터보 부호와 QAM (quadrature amplitude modulation)이 같이 사용될 경우 QAM 성상도 (constellation)를 최적화하여 터보 부호의 부호 심볼 당 에너지를 비균일하게 할당하고 이를 통하여 시스템의 성능을 개선하는 방안을 제안한다. 제안하는 방식의 성상도를 사용하는 QAM 신호는 널리 사용되는 QAM 신호를 위한 동기 및 복조 방식을 그대로 사용할 수 있으며 비트 오율 10-5 이상에서 기존의 방식에 비하여 부호 이득을 높일 수 있음을 전산 실험을 통하여 확인하였다. 이와함께 부호 심볼을 성상도에 매핑하는 방법을 달리하여 각 매핑 방법에 따른 성상도 최적화를 수행하고 이에 따른 이진 터보 부호의 성능을 확인하였다.
It is well-known that the performance of turbo codes can be improved by allocating different energies per code symbol. In this paper, based on this observation, we propose a joint encoding and modulation scheme for quadrature amplitude modulated turbo code systems. In the proposed scheme, the amount of energy difference between the turbo coded symbols is optimized by optimizing the constellation of quadrature amplitude modulation(QAM). The proposed scheme offers better coding gain compared to the conventional combination of binary turbo code and QAM at the bit error rate of $10^{-5}$.
석탄가스화복합발전시스템 설계기술 개발 연구의 일환으로 상용 공정설계 프로그램인 Aspen Plus, Tsweet, Gatecycle을 이용하여 계통구성 최적화 연구를 수행하였다. 석탄은 대동탄(Tatung Coal)을 사용하였으며 그 성상은 <표 1>과 같다. 대동탄은 국내화력발전설비에서 사용되고 있는 모든 석탄을 대상으로 석탄의 특성에 따른 가스화 반응특성을 분석한 결과, 석탄가스화에 가장 적합한 성상으로 나타난 바 있다.(중략)
본 논문에서는 변형 경사하강검색법을 이용한 새로운 나선 직교진폭변조 신호성상도와 이를 위한 이진사상규칙을 제시한다. 기존 방법과는 달리 새로운 검색법은 반복설계를 위한 파라미터로 최대 반복 횟수와 함께 성상도 최적화 알고리즘을 사용하여 위상잡음에 더욱 강인한 나선 직교진폭변조 성상도를 생성한다. 또한, 제시된 이진사상기법은 신호성상도에서 동일한 경계를 공유하는 필드 수를 조정함으로써 성상도의 평균 해밍거리를 크게 감소시키는 것으로 나타났다. 그 결과, 제안된 나선 직교진폭변조는 매우 심한 수준의 위상잡음 환경에서도 기존 성상도에 비하여 훨씬 향상된 심볼오류성능을 가지는 것으로 확인되었다. 따라서 제안된 나선 직교진폭변조는 위상잡음의 영향이 크게 나타나는 코히어런트 광통신시스템과 직교 주파수분할다중화 시스템에 유용한 변조방법인 것으로 판단된다.
본 논문에서는 디지털통신을 위한 새로운 3차원 16진 신호성상도의 설계방법을 제시하고 그 성능을 분석한다. 기존의 성상도와는 달리 새로운 성상도는 모든 신호점들이 구의 표면에 균일하게 분포하므로 상진폭과 대칭적 구조 특성을 동시에 만족한다. 신호성상도의 평균전력을 정규화시킨 경우 제시된 16진 신호성상도는 기존의 비상진폭(non-constant envelope) 성상도들에 비하여 최대 11.4% 가량 증가된 최소 유클리드 거리를 가지는 것으로 나타났다. 이로 인하여 가산성 백색 가우시안잡음 환경에서 제안된 신호성상도가 적용된 디지털 통신시스템의 심볼오율은 기존 성상도를 이용하는 시스템에 비하여 1.2dB 가량 향상됨을 확인할 수 있다. 유클리드 거리 측면에서 최적화된 기존 상진폭 신호성상도에서는 신호점들이 구의 표면에 균일하게 분포하지 않는 반면 새로운 성상도는 3차원 신호공간에서 완전 대칭인 신호점 분포를 가진다. 이와 함께 기존의 성상도에 비하여 제안된 성상도에서는 설계에 요구되는 연산복잡도가 거의 없는 장점도 있다. 따라서 제안된 3차원 16진 신호성상도는 편광편이키잉과 같이 상진폭 특성이 요구되는 디지털 통신시스템에 적합한 것으로 판단된다.
사업장 폐기물의 발생량은 생활폐기물 발생량의 2배 이상에 달하며, 그 성상은 생활폐기물에 비해 불균일하다. 보다 적극적인 폐기물에너지 생산방안을 마련하기 위해서는 불균일 성상의 폐기물에 대한 추가적인 연구가 필요한 실정이다. 본 연구는 지역별 가연성폐기물의 발생비율에 따른 고형연료 제조를 통해 사업장 폐기물의 고형연료제품 생산을 위한 가능성 및 기초자료를 제시하고자 한다.
본 논문에서는 CCSDS에서 권고하고 있는 대역폭 효율적인 변조 방식 중 채널당 2.0, 2.25, 2.5, 2.75 bits/symbol의 전송효율을 가지는 4D-8PSK TCM 시스템의 송신부와 수신부를 설계하고 시뮬레이터를 구현하여 AWGN 환경에서 모의시험을 통하여 BER 성능을 분석한다. 송신부는 CCSDS 표준을 준용하여 설계하고, 수신부는 차동 부호화 및 복호화를 일반화하여 차동 복호기를 설계하며, 트렐리스 복호 알고리즘은 보조격자의 정보와 비터비 알고리즘을 적용하여 설계하고, CCSDS 표준에서 주어진 8차원 성상도 맵퍼의 방정식을 가감법으로 풀어 성상도 디맵퍼를 설계한다. 특히, 컴퓨터 모의실험을 통해 비터비 복호기 설계 시 역추적 깊이에 따른 오류 성능을 제시하여 4D-8PSK TCM 시스템의 최적화된 송/수신부를 구현하고 성능을 분석한다.
풍력발전기 최적 설계시, 해석특성상 발생하는 막대한 계산 시간문제를 개선하기 위해, 본 논문에서는 최대 연간 에너지 생산량(AEP)을 위한 풍력발전기 최적설계를 빠른 탐색 기법인 MADS(Mesh Adaptive Direct Search)를 기반으로 최적화를 수행하였다. 또한, MADS와, 병렬 분산컴퓨팅 시스템과 결합된 유전알고리즘(Genetic Algorithms)간의 최적화 수행시간을 비교하였다.
OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템을 포함한 다중 반송파 시스템에서 발생하는 PAPR(Peak-to-Average Power Ratio)을 감소시키기 위해 특정 톤 위치에 새로운 톤을 삽입하는 톤 삽입 기법은 성상도를 확장하여 평균 신호전력 대비 최대 신호 전력을 감소시키는 기법이다. 이러한 톤 삽입 기법은 최적의 PAPR 저감 성능을 얻기 위한 삽입 톤 결정을 위해 많은 탐색 연산량을 필요로 함과 동시에 높은 전력상승의 문제를 야기하는 반면, 전력상승을 고려하여 삽입 톤을 결정하면 사용 가능한 톤 삽입 신호가 제한됨에 따라 PAPR 저감 성능이 낮아진다. 따라서 본 논문에서는 기존의 톤 삽입 기법이 갖는 상충적인 목적들을 다목적 최적화 기법에 적용하여 PAPR 저감 성능과 전력상승을 절충하여 상호간의 유연한 조절이 가능한 가중함 유전자 알고리즘 기반의 톤 삽입 기법을 제안한다 모의 실험을 통하여 제안한 가중함 유전자 알고리즘 기반의 톤 삽입 방법은 PAPR과 전력상승의 문제를 사용자의 의사를 반영하는 가중치에 따라 적절하게 조절할 수 있음을 확인하였다.
해양쓰레기는 해안의 심미적 가치 저하뿐만 아니라 생태계 파괴, 유령 어업에 따른 수산업 피해 등의 사회적·환경적 문제를 발생시키며, 그중 70% 이상은 육상 기인으로 플라스틱 및 기타 쓰레기가 주를 이루는 해외와 달리 국내의 경우 다량의 초목류를 포함하고 있다. 다양한 부유쓰레기에 대한 기존의 해양쓰레기량 추정의 한계와 하천·하구 쓰레기 수거의 효율화를 위해 해양으로 유입되는 부유쓰레기 방지를 위한 실효성 있는 대책 수립이 필요한 실정이다. 본 연구는 해양 유입 전 하천의 차단시설에 차집된 부유쓰레기의 수거 효율화 및 지속가능한 해양쓰레기 데이터 구축을 위해 AI기반의 기술을 통해 부유쓰레기 성상 분석 기법(Object Detection)과 차집량 분석 기법(Semantic Segmentation)을 활용하였다. 실제와 유사한 데이터 수집을 위해 다양한 하천 환경(정수조, 소하천, 급경사수로)에 대해 탁도(녹조, 유사), 광량, 쓰레기형상, 초목류 함량, 날씨(소하천), 유속(급경사수로) 등의 실험조건에 대하여 해양쓰레기 분류 기준 및 통계를 바탕으로 부유쓰레기 종류 선정하여 학습을 위한 데이터를 수집하였다. 학습 목적에 따라 구분하여 라벨링(Bounding box, Polygon)을 수행하고, 각 분석 기법별 전이학습을 통해 Phase 1(정수조), Phase 2(소하천), Phase 3(급경사수로) 순서로 모델을 고도화하였다. 성상 분석을 위해 YOLO v4를 활용하여 Train, Test DataSet(9:1)을 구성하고 학습 및 평가는 Iteration마다의 mAP, loss 값을 통해 비교하였으며, 학습 Phase에 따라 모델 고도화로 Test Set의 mAP 값이 성상별로 높아짐을 확인하였으며, 차집량 분석을 위해 Unet을 활용하여 Train, Test, Validation DataSet(8.5:1:0.5)을 구성하고 epoch별 IoU(intersection over Union), F1-score, loss 값을 비교하여 정성적, 정량적 평가 모두 Phase 3에서 가장 높은 성능을 확인하였다. 향후 하천 환경에서의 다양한 영양인자별 분석을 통해 주요 영향인자 도출 및 Hyper Parameter 최적화를 통한 모델 고도화로 인해 활용성이 높아질 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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