처프 확산 대역 시스템의 전송 성능을 향상시키기 위해서는 처프 신호 사이의 상호 상관 계수를 반드시 고려해야 한다. 본 논문은 단일 사용자 전송을 위한 처프 신호의 상호 상관 계수를 수식적으로 도출하였으며, 이를 기반으로 전송 성능을 향상시킬 수 있는 처프율을 이론적으로 제안하였다. 모의실험 결과, 최적의 상호 상관 계수를 고려했을 때 전송 성능이 향상되었으며, 도출된 이론적인 성능이 모의실험 결과와 동일함을 확인하였다.
최근에 스펙트럼 효율과 전력절약을 위해서 협동 다이버시티 구조의 증가 최선 릴레이 선택법이 제안되었다. 그러나 최선 릴레이를 선택하는 과정에서 실제 데이터 전송 시와 채널 예측 시에 시간적인 지연이 발생하게 된다. 결국 이 지연으로 말미암아 지연된 채널 정보를 갖게 된다. 이 논문에서는 지연된 채널 정보가 증가 최선 릴레이 선택 다이버시티 구조에 미치는 영향을 해석적으로 유도하였다. 시스템 성능은 상관계수가 감소할수록 급격히 나빠짐을 알 수 있었다. 시스템 성능은 상관계수가 1에서 0.9로 감소할 때 성능 저하가 가장 컸으며, 상관계수가 점차 작아질수록 성능 저하는 다소 완만하였다.
잡음이 있는 환경하에서는 음성 인식의 성능이 현저하게 떨어지게 된다. 본 논문에서는 이렇나 잡음의 영향에 강한 거리척도를 제안하고자 한다. 우리는 잡음이 더해진 음성신호의 특징벡터를 깨끗한 음성신호의 특징벡터가 FIR 시스템을 거쳐 변형된 것이라고 가정한다. 여기서 FIR 시스템은 잡음의 영 향을 모델링한 것이라고 할 수 있다. 미지의 FIR 시스템 계수잡음의 영향을 모델링한 것이라고 할 수 있다. 미지의 FIR 시스템계수들은 RLS 적응 알고리즘을 이용하여 구한다. 제안된 거리척도는 적응 여파 기의 예측 오차에 관한 식으로 표시되어진다. 여러 가지 적응 여파기의 구조중 단일 채널 일차 FIR 구 조가 가장 좋은 음성 인식 성능을 보이며, 이 경우 효과적인 거리척도 알고리즘을 구할 수 있다. 여러 가지 신호대 잡음비에 관하여 화자독립 격리단어 인식 실험을 DTW 알고리즘을 이용하여 수행하여 본 결과 제안된 거리척도가 거의 모든 신호대 잡음비에 대하여 우수한 성능을 보였다.
이 논문에서는 임의의 시스템 동정에 사용되는 적응필터의 계수를 최적화시키는 방법으로 광범위하게 사용되어지고 있는 기존의 적응 알고리즘인 Least Mean Square(LMS)방법과 최근들어 다양한 최적화 문제에 응용되고 있는 유전자 알고리즘(GA)을 합성한 하이브리드 형태의 적응 알고리즘을 사용한다. 이 알고리즘은 TIR 필터를 설계하는데 있어, 경사하강법의 개념을 사용함으로써 야기되는 지역 수렴문제의 단점을 보완하기 위해, 미분과 같은 결정론적인 규칙없이 단지 확률적인 연산자만으로 진행하는 유전자 알고리즘을 이용한다. 그리고 유전자 알고리즘에 있어서 확률적인 연산을 사용함으로써 발생하는 많은 계산량과 느린 수렴속도 문제를 LMS의 경사하강법을 이용하여 보완한다. 이처럼 유전자 알고리즘이 지닌 장점과 LMS 알고리즘이 갖는 장점을 이용하여 각 알고리즘이 지니는 단점을 서로 보완함으로써 알고리즘의 성능을 향상시키고 이 향상된 알고리즘을 이용하여 최적 필터계수를 찾는다 이렇게 얻은 필터계수값을 이용하여 적응 필터의 성능을 확인 평가한다.
열전반도체를 이용한 소형열펌프의 개념 설계를 시도하고, 열역학적인 해석을 통하여 시스템의 성능을 예측하였으며 각 변수들이 시스템에 미치는 영향을 조사하였다. 일정한 조건 즉, $\mu$(=nν), J(=nI) 및 물의 유입 온도(Twi)가 주어졌을 때 대기의 온도 T$_{a}$ 가 증가할수록 성능계수와 냉방용량은 감소한다. 일정 냉방용량의 시스템을 설계하는 문제는 대기 온도와 물의 입구온도가 주어지면 $\mu$, J를 결정하는 문제로 귀결되며 기 제작된 열전소자를 사용한다면 v는 제작할 때 정해지므로 결국 n, ν, I의 최적 조합을 구하는 문제가 된다. 냉방용량 및 물의 온도가 주어졌을 때 $\mu$가 증가할수록 J가 증가하는 경향을 보인다. $\mu$-J 곡선과 최적 $\mu$값으로부터 최적 전류를 계산한다. 냉방 용량이 일정할 때 유량이 증가함에 따라 성능계수가 증가하며 COP$_{R}$ 증가의 경향은 대기온도가 낮을 수록 뚜렷하다. 흡열부보다 방열부의 열전달 계수가 시스템의 성능에 미치는 영항이 크다.
본 논문에서는 한국어 숫자음 인식을 위해 다층 퍼셉트론을 이용한 인식시스템을 구현하였으며 음성인식 분야에서 일반적으로 널리 사용되는 여러 종류의 특징을 인식시스템의 입력으로 적용하여 각각의 인식 성능 및 특성을 알아보았다. 이를 위해 Mel-scale-Filterbank 계수, MFCC, LPCC, 그리고 PLP 계수를 입력 특징으로 사용하였다. 본 논문에서는 제한된 환경이 아닌 여러 종류의 잡음이 존재하는 일반적인 환경에서도 견실한 성능을 보일 수 있는 인식시스템을 구현하기 위해 잡음이 거의 포함되지 않은 음성 데이터뿐만 아니라 잡음이 첨가된 음성 데이터에 대해 인식 실험을 각각 수행하였다. 실험에서는 20개의 한국어 숫자음에 대한 인식 실험을 수행하였으며 그 결과로부터 Mel-scale Filterbank 계수가 잡음의 첨가 유무에 관계없이 화자 종속 및 화자 독립적인 음성 데이터에 대해 가장 견실한 인식 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
프리스월 노즐과 리시버 홀의 상대적 위치가 반경방향 분사방식 프리스월 시스템의 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구에서는 5개의 프리스월 노즐 위치와 4개의 리시버 홀 위치 조합을 통해 20개의 설계점에 대한 분석을 진행하여 유량계수와 온도 강하 효율 변화 경향성을 연구하였다. 시스템 유량계수는 프리스월 노즐의 압력비와 비슷한 경향을 보였다. 캐비티 내부의 유동이 벽면의 영향을 크게 받을수록 시스템 성능 변화가 발생하였으며 회전면보다 정지면의 영향력이 더 큰 것을 확인하였다. 형상변수 변화에 따라 기준 설계점 대비 유량계수는 -1.39%~1.25%, 온도강하효율은 -5.41%~2.94% 변화하였다.
본 연구에서는 복강판-모듈러 시스템과 같이 구조 기준에 명시되지 않은 새로운 시스템의 반응수정계수를 산정하는 절차를 제안하였다. 기본 개념은 구조성능 실험결과를 바탕으로 모델링 된 시스템의 비선형 정적 해석 곡선으로부터 세부 구성요소인 초과강도계수와 연성계수의 도출하고, 단자유도 시스템으로 간주하고 평가된 반응수정계수를 다자유도 동적 거동을 고려한 다자유도 밑면전단 수정계수로 수정하여 시스템의 최종적인 반응수정계수를 결정하는 것이다. 제안한 절차에 따라 이중골조시스템으로 설계된 2층부터 5층까지의 복강판-모듈러 시스템에 대해 평가한 결과, 최종적인 반응수정계수는 5층(층고 4m기준)을 복강판-모듈러 시스템의 적용 가능한 층수의 상한으로 하여 4로 결정하는 것이 타당할 것으로 판단하였다.
본 논문은 다중 안테나 시스템에서 연 간섭 제거(SoIC)를 이용한 저 복잡도 최소 평균 제곱 에러(MMSE) 신호 검파 방식을 제안한다. 제안하는 검파 방식은 다중 안테나로부터 송신된 서로 다른 정보 신호를 낮은 복잡도로 검파하기 위하여 복호기와 검파기의 터보 반복 과정에서 검파기의 필터 계수 계산 시 역행렬 연산이 필요한 행렬에 간단한 역행렬 정리를 적용하여 검파 필터의 계수를 구함으로써 반복 수신 당 한번의 역행렬 연산으로 기존의 MMSE 검파 방식과 동일한 필터 계수를 얻을 수 있도록 한다. 또한 일정한 신호 전력을 갖는 변조 방식을 사용하는 시스템의 경우 검파 성능에 영향을 주는 가장 큰 간섭 신호만을 선택하여 제안 방식을 적용함으로써 더욱 낮은 복잡도로 검파기의 필터 계수를 구할 수 있도록 한다. 전산 모의실험을 통하여 제안 방식의 검파 성능을 기존 검파 방식과 비교함으로써 제안하는 검파 방식이 반복 수신기를 사용하는 다중 안테나 시스템에 효과적으로 사용될 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 내장형 실시간 시스템의 성능 개선을 위한 리엔지니어링(performance re-engineering) 기법을 제시한다. 시스템 리엔지니어링은 구현이 완료된 시스템에서 새로운 성능 요구사항을 만족시키기 위한 일련의 작업이라 할 수 있다. 일반적으로 실시간 시스템의 성능은 실시간 처리량(real-time throughput)과 입출력 시간 지연(input-to-output latency) 등으로 기술할 수 있으며 새로운 성능 요구사항은 이와 같은 파라미터를 통해 기술된다. 본 연구의 리엔지니어링 기법은 두 단계로 구성된다. 첫째, 시스템을 프로세스 네트워크의 형태로 파악한 후, 프로세스의 수행시간을 분석하여 병목(bottleneck)이 되는 프로세스를 찾아낸다. 둘째, 병목 프로세스의 수행시간을 개선한 수 있도록 프로세싱 요소의 성능비례계수(performance scaling factor)를 구한다. 성능비례계수는 성능 개선을 비율로 나타낸 것으로서 리엔지니어링 비용을 최소화하도록 그 값을 구한다. 따라서 유도된 성능비례계수에 따라 하드웨어 장치를 업그레이드하면 하드웨어 비용을 최적화할 수 있다. 이러한 방법을 사용하면 소프트웨어를 수정할 필요가 없으며, 리엔지니어링 비용 및 시간을 단축할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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