적응배열안테나 시스템에서 적응과정을 수행하는 Beamformer는 DS-CDMA의 특성상 다중사용자에 의한 신호의 열화 및 처리해야하는 데이터 속도에 영향을 받게 된다. 이러한 문제점들을 고려해서 다양한 방법들이 제안되고 있는데, 본 논문에서는 Beamformer 전단에서 역확산 과정을 수행해 Beamformer가 상대적을 느린 데이터 속도 및 보상된 신호레벨에서 동작하게 되도록 하는 심볼 레벨 시스템과 역확산 과정없이 칩 레벨의 신호를 바로 처리하는 칩 레벨 시스템을 채널 특성이 변화하지 않는 고정 채널과 시변하는 다양한 채널 환경에서 컴퓨터 시뮬레이션하고, 그 성능을 MSE와 빔 패턴 그리고 Beamformer 출력 신호 분포점등을 근거로 분석해 보았다. 고정채널에서는 비슷한 성능을 보인 반면, 시변하는 채널 환경하에서는 칩 레벨 시스템이 심볼레벨 시스템에 비해 전반적으로 더 우수함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 AMC-V-BLAST(Adaptive Modulation and Coding-Vertical-Bell-lab Layered Space-Time) 결합 시스템에 각 레이어 별로 공통적인 MCS(Modulation and Coding Scheme) 레벨을 적용한 경우와 독립적인 MSC 레벨을 적용한 경우의 시스템 구조를 제시 후 성능을 관찰한다. 그리고 공통적인 MCS 레벨이 적용된 결합 시스템의 성능에 비하여 독립적인 MCS 레벨이 적용된 결합 시스템이 어느 정도의 전송률 향상이 있는가를 살펴본다. 실험결과, 독립적인 MCS 레벨이 적용된 경우가 레이어 별로 각 채널상태에 따라 최대한의 전송률을 얻기 위한 변조 및 코딩 방식이 선택되므로 공통 MCS 레벨을 적용한 경우에 비하여 전송률 성능이 우수함을 보였다. 특히, 약 $7dB{\sim}9dB$ SNR 구간에서 독립적인 MCS 레벨을 적용한 AMC-V-BLAST 결합 시스템의 경우가 공통적인 MCS 레벨을 적용한 경우에 비하여 약 700kbps의 전송률이 개선됨을 확인하였다. 또한, 수신다이버시티를 고려하며 MMSE 무효화 기법을 적용한 AMC-V-BLAST 결합 시스템의 경우 $7dB{\sim}9dB$ SNR 구간에 대하여 독립적인 MCS 레벨을 적용한 시스템과 공통적인 MCS 레벨을 선택한 시스템 간의 전송률 차이가 약 350kpbs 내외로 나타남을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 AMC-V-BLAST(Adaptive Modulation and Coding-Vertical-Bell-lab Layered Space-Time) 결합 시스템에 각 레이어 별로 독립적인 MCS(Modulation and Coding Scheme) 레벨을 적용한 경우의 시스템 구조를 제시후 성능을 관찰한다. 그리고 공통적인 MCS 레벨이 적용된 결합 시스템의 성능에 비하여 어느정도의 전송률 향상이 있는가를 살펴본다. 실험결과, 독립적인 MCS 레벨이 적용된 경우가 레이어 별로 각 채널상태에 따라 최대한의 전송률을 얻기 위한 변조 및 코딩 방식이 선택되므로 공통 MCS 레벨을 척용한 경우에 비하여 전송률 성 능이 우수함을 보였다 . 특히 독립적인 MCS 레벨을 적용한 AMC-V-BLAST 결합 시스템의 약 $7dB{\sim}9dB$ SNR 구간에서 700kbps 개선을 확인하였다.
본 논문에서는 2D-DCT 변환된 동영상 프레임 사이의 오차 블록들의 활성 레벨(atcivity level)과 에지의 특성을 분류하여 동영상의 적응적인 양자화를 제안한다. 각 블록에서는 활성 레벨이 각기 다르고, 같은 활성 레벨이라 할지라도 에지의 특성도 각기 다르게 나타난다. 적응적인 양자화를 위해서, 2D-DCT 변환된 영상 오차의 각 블록의 활성레벨 뿐만 아니라 AC 계수들의 분포에 따른 에지 특성을 분류하면, 블록의 활성 레벨만을 일률적으로 적용한 Sorting 방법의 경우보다 향상된 영상을 복원할 수 있다. 블록의 활성 레벨은 AC energy에 의해서 측정하고, 에지 특성은 AC 계수들의 분포에 의해 결정하게 된다.
본 논문은 풍력 발전기와 ESS(Energy Storage System)를 효율적으로 연결하는 퍼지 스위치를 제안한다. 최근들어 친환경 전력 시스템의 중요성이 날로 커지고 있다. 친환경 에너지의 대표적인 태양광과 풍력의 경우 지속적인 발전이 불가능하므로 ESS의 사용이 필수적이다. 즉, 발전 가능할 때에 ESS에 충전하고 발전이 어려울 때는 ESS를 방전하는 방식이다. 이러한 스위치는 애매 모호한 구간이 존재하는데 이를 효율적으로 제어하기 위하여 퍼지를 적용하였다. 충전레벨이 낮을 경우 충전하고 충전레벨이 높을 경우 방전하는 것은 기본적인 로직이지만 충전레벨이 중간인 경우 충전이 유리한지 방전이 유리한지 모호해진다. 3단계 충전레벨과 2단계 전력레벨을 입력으로 받아 효율적인 퍼지 스위치를 구성하였다. 또한 효과적인 구현을 위하여 서피스플롯울 참조테이블로 변환하여 사용하였다. 특히, 3단계 충전레벨은 가우시한 함수를 사용하고 2단계 전력레벨은 삼각함수를 사용하여 출력 멤버쉽함수가 보다 잘 반영될 수 있도록 감안하였다.
운항하는 선박의 특성상 미래 상태를 반영한 예방정비는 선박의 안전한 운항과 운영비용 절감에 중요한 요인이다. 이에 본 논문에서는 선박 엔진의 세 가지 주요 베어링의 마모 상태를 모니터링하고 앞으로의 마모 정도를 예측하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 현재의 실린더 하사점 레벨 데이터를 기반으로 앞으로의 실린더 하사점 레벨을 예측한다. 실험에 적용한 실린더 하사점 레벨 데이터는 테스트 지그를 제작하여 발생시켰고, 이 장치를 통해서 취득한 데이터를 이용하여 선박 엔진의 미래 상태를 예측하였다.
추천 시스템은 사용자의 아이템에 대한 선호도를 예측함으로써. 사용자에게 적합한 아이템을 추천한다. 이러한 추천 시스템은 희소성과 확장성의 문제를 안고 있다. 희소성이란 사용자의 선호도 예측의 토대가 되는 정보의 부족으로 인하여 추천 아이템의 범위가 제한되는 것이고, 확장성이란 사용자나 아이템의 수가 증가함에 따라 추천 시간이 증가하는 것이다. 본 논문에서는 아이템의 카테고리 정보를 이용한 다중 레벨 연관규칙을 선호도 예측에 적용하여 희소성과 확장성의 문제를 완화하고자 하였다. 연관규칙을 이용하여 선호도 예측을 위한 모델을 구축하여 확장성을 해결하고, 다중 레벨 연관규칙을 이용하여 추천 아이템의 범위를 확장할 수 있었다. 단일 레벨만을 사용한 방법과 비교한 결과, 다중 레벨을 사용한 방법이 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
ATSC DTV시스템에서는 심볼타이밍 동기를 위해서 ATSC규격에 소개되어있는 $77.3{mu}s$ 마다 반복적으로 삽입되어있는 세그먼트 싱크를 이용하는 세그먼트 동기 방법 또는 QAM과 같은 다중레벨을 가지는 신호에 일반적으로 사용되는 가드너(Gardner)방법을 사용한다. 이중 가드너 방법은 매심볼마다 타이밍 에러성분을 추출하므로 다중경로 채널에서 타이밍동기를 추적하면서 유지하는데 유리한 방식이어서 일반적으로 사용한다. 가드너 방법을 이용하는 ATSC DTV시스템에서 가드너 방법에 에러를 검출하기 위해 사용되는 가드너 타이밍 에러 검출기(Timing Error Detector)는 수신단의 파워레벨이 기준 파워레벨에서 크게 벗어날 경우 에러를 검출 할 수 없는 문제점을 가지고 있다. 이를 해결 하기 위해 가드너 타이밍 에러 검출기 블록 앞에 송신파워 레벨과 수신파워 레벨의 비를 이용하여 정상적인 수신 파워 레벨로 수신학 수 있도록 보정하는 블록을 추가하여 전체적인 동기성능을 향상시키는 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 프레스공정라인에서 발생하는 고장을 감지하고 분류하기 위한 고장진단기법을 제안한다. 또한 윤활유 레벨을 자동감지 하기 위한 방법도 제안하다. 제안한 방법에서는 FFT 주파수해석과 여러 경계인수를 갖는 ART2 신경회로망을 사용하며, LabVIEW를 이용하여 고장진단 및 윤활유 레벨 자동감시를 위한 GUI(Graphical User Interface) 프로그램을 제작하여 고장진단을 수행하였다. 실험결과들로부터 제안한 유도전동기 고장진단 및 윤활유 레벨 자동감시시스템의 성능을 확인하였다.
본고에서는 시스템레벨 성능분석 시에 필요한 링크 시스템 인터페이스에 대하여 다룬다. 링크 시스템 인터페이스는 무엇이고 왜 필요한지에 대하여 언급한다. 또한 OFDM 시스템 적용 가능한 링크 시스템 인터페이스들을 actual link curve와 effective SINR 방법으로 크게 분류하고 이들의 장단점을 살펴본다. 또한 각 방법들에 대하여 성능을 좌우하는 요소는 어떠한 것이 있는지에 대하여 언급한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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