본 논문은 폴디드 모노폴 구조를 이용하여 무선 HDMI 동글장치의 내장형 안테나를 제안하였다. 제안한 안테나는 2.4GHz와 5.8GHz이다. 안테나는 'F'형 구조를 이용하여 모노폴 폴디드 안테나 길이, 간격, 폭 그리고 반원의 반지름을 파라미터로 정하여 최적화 하였다. 안테나 파라미터 특성을 확인하기 위해 ANSYS사의 HFSS를 이용하였다. 안테나 제작은 유전상수가 4.4인 FR4 유전체 기판을 사용하였다. 안테나의 크기는 HDMI 동글 크기 $45{\times}20{\times}1mm$이고, 안테나 부분은 $5{\times}20mm$이다. 제작된 안테나는 2.4GHz와 5.8GHz에서 반사손실이 -10dB를 만족하였다. 최대 안테나 이득은 -4.13dBi 임을 확인 할 수 있었다. 안테나의 측정결과와 시뮬레이션 결과를 비교하여 분석한 결과, 반원을 이용한 프린티드 폴디드 모노폴 안테나의 실용화 가능성을 확인할 수 있었다.
본 논문은 최근 발표된 이중 모드 링-공진기를 이용한 Balun-BPF를 3-단자 회로망 분석 방법을 이용하여 전체 어드미턴스 파라미터를 유도하고 이를 이용하여 Balun의 특성을 만족함을 수식적으로 증명하였다. BPF의 표준 설계법을 적용하여 손쉽게 임의의 특성을 갖는 Balun-BPF 설계가 가능하도록 Balun 동작 상태에서의 이미턴스 슬로프 파라미터를 도출하고, Balun-BPF 양단의 감쇄극 주파수를 예측하는 방법을 제시하였다. 회로 시뮬레이션과 실제 제작 측정을 통해 제안된 해석식들을 검증하였다. 제작된 Balun-BPF는 중심 주파수 2.46 GHz에서 71 MHz 대역폭과 삽입 손실 0.92 dB를 가지며, $174{\sim}181^{\circ}$의 위상 특성과 0.5 dB 이내의 크기 특성을 나타내었다.
본 논문에서는 ATM망에서 ABR (Available Bit Rate) 흐름제어를 위한 RR (Relative Rate) 스위치 알고리즘의 성능을 해석하였다. RR 스위치는 망의 폭주상황을 BRM (Backward Resource Management) 셀의 CI(Congestion Indication) 비트와 NI(No Increase) 비트를 이용하여 송신원에 전달하는 방식이다. 이러한 RR 스위치는 폭주 판단 (congestion detection)과 폭주 통지(congestion notification) 방법에 따라 여러 방식 으로 구현될 수 있다. 본 논문에서는 폭주 판단과 통지 방법에 따른 세 가지 방식의 RR 스위치 알고리즘의 구현 방식을 제안하고, 평형 상태에서 송신원의 ACR (Allowed Cell Rate)과 스위치의 큐 길이의 변화를 유체흐름 근사법(fluid flow approxima ation)을 이용하여 해석하였다. 이를 이용하여 RR 스위치에 대한 평형상태에서의 큐 길이의 최대값과 최소값에 대한 상.하한치를 유도하고, ABR 파라미터들의 변화에 따른 큐 길이의 영향을 분석하였다. 또한, 버퍼 고갈에 의한 링크 이용 효율의 저하와 버퍼 범람에 의한 셀 손실을 동시에 방지할 수 있는 RIF(Rate Increase Factor)와 RDF(Rate Decrease Factor) 파라미터의 선택영역을 제시하였다.
최근 한정된 주파수의 사용 효율성을 높이기 위해 Cognitive Radio 시스템의 허가 주파수 대역 사용을 제한적으로 용인하는 CR 기술이 각광받고 있다. CR 기술에서 최우선적으로 고려되어야 할 사항은 주 사용자의 통신을 보호하는 것이다. 즉 CR 사용자는 주 사용자의 출현을 인지하는 즉시 현재 채널의 사용을 중지해야 하며, 이러한 상황을 사전에 고려하여, 운용이 가능한 주파수 대역을 폭넓게 확보해야 한다. 이를 위해 CR 사용자는 지속적인 스펙트럼 센싱을 수행한다. CR 사용자가 스펙트럼을 센싱하는 동안에는 이용 중인 서비스가 일시적으로 중단되는 현상이 발생한다. 본 논문에서는 주 사용자를 보호하기 위한 CR 센싱 요구조건을 만족하는 전제 하에, CR 사용자의 QoS를 최대한 보장하면서 스펙트럼 센싱을 수행하도록 하는 채널 센싱 스케쥴링 방법을 제안한다. 이를 위해, 센싱할 채널의 개수와 센싱 주기를 CR 센싱 요구조건의 주요 지표로 이용하였고, CR 사용자의 QoS 보장 요구사항은 패킷 지연과 손실 측면에서 분석하였다. 위의 센싱 스케쥴링 방법을 수치 분석을 통해 여러 파라미터들을 다양하게 변화시킴으로서, 다양한 환경에서 QoS를 만족시킬 수 있는 적합한 파라미터를 구할 수 있었다. 그리고 성능 평가를 통해 채널을 연속적으로 센싱하는 방법과 두 가지 측면, Delay와 성공적으로 전송한 패킷의 수를 비교하였을 때 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
무선 랜에서 다양한 QoS를 제공하기 위해 제안된 IEEE 802.11e는 경쟁기반의 EDCA와 비경쟁 기반인 HCCA모드를 가진다. 802.11e의 중앙제어 방식인 HCCA는 효율적인 자원분배를 하는 스케줄링 알고리즘을 필요로 한다. 그러나 기존의 HCCA스케줄러 알고리즘들은 VBR 트래픽 제공하는 실시간 서비스에 QoS를 보장하는데 있어 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 폴링 알고리즘과 TXOP 할당 알고리즘을 제안하였다. 먼저 트래픽이 생성되는 정도와 작업량을 의미하는 MSI와 TXOP의 크기를 EDD알고리즘에 추가로 고려함으로써 QoS를 보장할 수 있는 QSTA의 수를 증가시키는 폴링 알고리즘을 제안한다. 또한 큰 지터를 가지고 들어오는 스테이션들로 인한 네트워크 혼잡을 줄이기 위해, VBR 트래픽의 패킷손실과 지터의 증가를 야기하는 버스트 트래픽의 크기와 최대속도를 고려하는 이중토큰 버킷 TXOP 할당 알고리즘을 제안한다. 버스트 트래픽의 크기와 최대속도를 고려하여 이중토큰 버킷을 만들기 위해 TSPEC 파라미터 중 VBR트래픽의 버스트 특성을 나타내는 파라미터인 버스트 트래픽 사이즈(MBS)와 최대 패킷 전송 속도(PR)를 사용하였다. 시뮬레이션 결과는 제안한 알고리즘의 성능이 참조 스케줄러와 SETT-EDD와 비교하여 전송률과 전송 지연면에서 성능이 좋음을 보여준다.
본 연구에서는 페이즈필드 설계법에 기반한 형상최적설계를 통해 개선된 패치안테나 금속 패치 부분의 형상 설계를 진행하였다. 설계 목적은 패치 안테나의 목적 주파수에서의 방사 효율을 최대화 하는 것으로 설정하였고, 이에 따라 목적 함수는 반사손실을 나타내는 S-파라미터 값의 최소화로 정의하였다. 패치형상의 최적화 결과는 페이즈필드 설계법을 이용하여 도출하였고, 최적화 결과의 회색영역을 제거하기 위해서 컷오프 방법을 적용하였다. 더불어 쿼터 정합기의 길이 변화를 통해 성능 개선 과정을 진행하였다. 이를 통해 도출해낸 최종 형상에 대한 해석 결과, 목표 주파수에서의 S-파라미터 값이 -1.14dB에서 -12.73dB로 개선됨을 확인하였다.
본 논문에서는 IH-Jar에 적합한 스위칭 시 턴 온 및 턴 오프 손실을 줄일 수 있는 소프트 스위칭 기법인 ZVS를 이용한 고주파 공진 인버터에 대해서 나타내고 있다. 또한 제안 회로의 해석은 정규화 파라미터를 도입하여 범용성 있게 기술하였고, 제안 인버터의 운전 특성은 스위칭 주파수와 제 파라미터에 따라 특성 평가를 하였다. 이론 해석을 통해 얻은 특성값을 토대로 1.3[kW] IH-Jar 설계 기법의 일예를 제시하였다. 스위칭 소자료 IGBT를 이용한 실험을 통해 이론 해석의 정당성을 입증하였으며, 향후 유도 가열 조리기, IH-Jar 등과 같은 다양한 전원시스템 응용되리라 사료된다.
멀티미디어 동영상의 부호화 알고리즘은 기본적으로 손실 부호화 방식이기 때문에 압축된 동영상에는 불가피하게 화질의 열화 요인이 포함된다. 플리커링(flickering)은 시간 영역에서의 대표적인 부호화 잡음으로서 부호화 비트율을 제어하기 위해서 양자화 파라미터를 변동하는 과정에서 연속되는 프레임들의 화질이 일정치 않음으로 인해 발생하는 현상이다. 본 논문에서는 주기적으로 I 프레임이 삽입되는 GOP(Group of Picture) 구조를 사용하는 환경에서 동영상의 시공간적 특성에 따른 플리커링 현상을 분석하고 FR(Full Reference) 기반의 플리커링 측정 알고리듬을 제안한다. 플리커링 현상은 중간 화질 영역에서 중요하게 고려해야 할 부호화 잡음이며, 프레임 내의 세밀함의 정도, 움직임의 정도, 객체의 크기, 카메라 파라미터 등에 영향을 받음을 알 수 있었다. 제안한 플리커링 측정 알고리즘은 다양한 특성의 영상에 대해 인간의 시각특성과 부합되는 우수한 결과를 보였다.
최근 기계학습에 대한 관심이 높아지고 연구가 활성화됨에 따라 다양한 기계학습 모델에서 최적의 하이퍼 파라미터 조합을 찾는 것이 중요해지고 있다. 본 논문에서는 다양한 하이퍼 파라미터 중에서 옵티마이저에 중점을 두고, 다양한 데이터에서 주요 옵티마이저들의 성능을 측정하고 비교하였다. 특히, 가장 기본이 되는 SGD부터 Momentum, NAG, AdaGrad, RMSProp, AdaDelta, Adam, AdaMax, Nadam까지 총 9개의 옵티마이저의 성능을 MNIST, CIFAR-10, IRIS, TITANIC, Boston Housing Price 데이터를 이용하여 비교하였다. 실험 결과, 전체적으로 Adam과 Nadam을 사용하였을 때 기계학습 모델의 손실 함숫값이 가장 빠르게 감소하는 것을 확인할 수 있었으며, F1 score 또한 높아짐을 확인할 수 있었다. 한편, AdaMax는 학습 중에 불안정한 모습을 많이 보여주었으며, AdaDelta는 다른 옵티마이저들에 비하여 수렴 속도가 느리며 성능이 낮은 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 IMT-2000을 목표로 한 핸드셋에 상요할 수 있는 안테나로, 작고 가벼운 평면형 bowtie 안테나를 설계하고 해석하였다. MoM에 기반을 둔 Ensemble 시뮬레이션을 통해 공지주파수를 결정하는 설계 파라미터를 찾고, IMT-2000의 사용주파수에 맞추어 공진이 일어나도록 날개각의 설계 파라미터를 21$^{\circ}$로 고정한 안테나구조에서 Ensemble 심류레이션과 FDTD 수치해석을 이용하여 해석한다. FDTD 방법으로 해석을 하면, FDTD의 정확한 해에도 불구하고, 이 안테나는 상당한 오차를 가지게 되는데, 이유는 bowtie의 경사면 해석에서 계단형 근사 오차로 인한 것이다. 이러한 오차를 줄이기 위해 안테나의 경사면이 있는 각 셀 안에서 도체면/자유공간이 나뉘는 영역을 네 부분으로 구분해 자유공간이 차지하는 면적과 길이의 값을 적용하여 그 셀에서 계산되는 H-field의 값을 수정하는 새로운 알고리즘을 적용하여 보다 정확한 해를 얻는다. 즉, 기본 FDTD에서 반사손실의 협대역 특성이 수정 FDTD 알고리즘으로, 인해, 목적에 맞는 주파수 대역까지 확장될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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