수중음향에서 시역전 처리는 잔향음 제거 및 표적반향음 향상, 수중감시, 수중통신 등 다양한 분야에서 응용되고 있다. 특히, 근래에 활발히 연구되는 수중통신에서 시역전 처리를 이용해 신호를 시-공간적으로 집속함으로써 신호 대 잡음 비를 증가시켜 전송거리를 높임과 동시에 비트 오차율을 상당히 개선하였다. 본 논문에서는 시역전 처리에서의 센서 배열 최적화에 대한 두 가지 이슈를 다루었다. 먼저, 다양한 해양환경에서의 센서 배열에 대한 최적 센서 수에 대해 연구하였다. 두번째는 주어진 센서 수에 대해 최적의 센서 배치를 결정하는 알고리즘을 개발하였다. 센서 배열 최적화 알고리즘을 집속점과 관심영역에서 음향에너지 대비를 최대화시키는 센서 위치와 수를 목적함수로 하는 유전알고리즘을 기초로 하여 구체화하였다. 또한, 시역전과 신호처리 과정이 동일한 원리로 수행되는 정합장 처리를 이용하여 모의실험 결과에 대한 타당성을 실제 해양 실험데이터를 통해 검증 하였다. 최적화의 결과로 집속점에서 음향에너지가 기존의 센서배치 보다 최대 3 dB정도 향상되는 것을 확인하였다.
본 논문은 음선 기반 블라인드 디컨볼루션 기법을 이용한 수동형 시역전의 통신성능 향상에 대한 결과를 제시한다. 기존의 수동형 시역전에서 복원되는 신호는 수신된 탐침신호의 정합필터를 통해 구해진다. 하지만 수신된 탐침신호는 각 데이터 프레임의 채널 시변동을 반영하지 못하므로 복원된 신호의 통신 성능은 저하된다. 본 연구에서는 음선 기반 블라인드 디컨볼루션 기법을 이용하여 각 데이터 프레임의 채널 시변동이 반영된 전달함수를 모두 추정하고, 추정된 전달함수를 이용하여 수동형 시역전을 수행한다. 해상실험 데이터로부터 제안한 기법이 기존의 수동형 시역전보다 향상된 통신성능 결과를 보여준다.
다중 사용자가 존재하는 실내 통신 시스템에서 데이터 고속 전송이 가능하도록 간섭을 최소화 시키는 이중 시역전 전처리 필터를 제안한다. 기존 시역전 필터는 간섭을 완벽히 제거하지 못해서 심볼의 전송 간격이 좁아지게 되는 경우 성능열화가 심각하게 나타나게 된다. 그러나 제안하는 기법은 간섭을 최소화 하는 것을 목표로 하였기 때문에 추가적인 필터 설계를 통해 성능 열화 없이 고속 데이터 전송을 실현하고 송신기가 수신기의 복잡도 부담을 덜어주는 이점이 있다. 실험 결과에서는 데이터 전송률이 높아질수록 제안하는 기법의 성능이 향상되는 것을 볼 수 있다.
본 논문은 다중 센서 노드가 존재하는 채널에서 시역전 전송방식을 이용하여 셀의 합용량을 증대시키는 다중 접속 기술에 대한 제안을 하였다. 제안된 방식은 시역전 기법의 신호 집속 효과를 이용하여 모든 센서노드에 동시에 다른 정보를 전달함으로써 합 용량이 증대된다. 실험을 통해 제안된 기술이 기존 주파수 직교 다중 접속 방법보다 높은 셀의 합 용량을 얻었고 센서노드의 수 30개, 트랜스듀서의 수 8개, SINR 16 dB에서 기존의 방법보다 약 27 bps/Hz 향상됨을 보였다.
본 논문에서는 원거리 수중음향 통신환경에서 중계노드가 사용가능한 센서노드 간의 데이터 교환을 위해 시역전 방법을 적용한 두 단계 양방향 수중 중계노드 통신 방식을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 4 단계 중계절차를 2 단계로 줄이기 위해 시역전 기법을 이용한 양방향 통신방법을 적용하였으며 이를 통해 향상된 시스템 통신 용량을 얻는다. 또한 중계노드가 낮은 복잡도로 구현이 가능하기 때문에 효과적으로 전송 거리를 증가시킬 수 있다. 전산모의실험을 통해 제안된 방법이 기존의 방법보다 20 dB의 SNR에서 약 3.2 bps/Hz만큼 향상됨을 보였다.
해가 지면서 지표면이 냉각되고 지표면의 냉각은 지표부근의 대기를 냉각시켜 상부의 대기보다 차가워지면서 대기의 상태가 안정 상태가 되는데 이 때를 접지 역전층이라고도 하고 야간 경계층이라고도 한다. 야간 경계층은 다음 날 해가 뜨기 전까지 계속 지속되는데 그 고도는 지상 수백m까지 확장될 수도 있다. 이러한 현상은 배출된 대기 오염 물질이 형성된 역전층에 의해 확산이나 수송이 방해를 받게된다. 역전층 상태에서의 오염물질의 배출은 직접적으로 영향을 미치지 않으나, 일출 이후 일사에 의한 지표의 가열로 역전층이 파괴되면서 역전층위의 고농도의 오염물질이 지상으로 유입되어 지표부근에 고농도의 오염을 유발할 수 있다. (중략)
실시간 운영체제는 정해진 시간 내에 작업처리를 완료해야 하는 분야에 주로 사용되고 있으며, 최적의 실시간 운영체제를 설계 및 개발하기 위해서는 반드시 필요한 몇 가지 조건들이 있다. 본 논문에서는 실시간 운명체제에 필요한 조건 중에서 우선순위 역전 현상을 해결하는 기법을 제안한다. 기존에 우선순위 역전 현상을 해결하기 위하여 Basic Priority Inheritance 프로토콜, Priority Ceilling Emulation 프로토콜 등이 제안되었다. 그러나 이러한 기법들은 복잡한 형태의 우선순위 역전 현상에 대해서는 해결이 불가능하거나, 실행 시 비효율성 등의 문제가 발생하기 때문에 실제로는 여러 가지 기법들과 혼용되어 사용되었다. 이에 본 논문에서는 재귀적인 형태의 자료구조를 사용하여 우선순위 역전 현상을 효과적으로 해결하는 기법을 보이고, 기존 기법들과 비교한다.
오존은 낮동안 일출이 시작되면서 광화학반응을 통하여 생성되며, 또한 혼합층고도의 발달과 함께 강부에 존재하는 오존이 아래로 유입되어 지표부근 오존농도에 영향을 준다. 야간에는 오존농도가 점차 파괴되는데 역전층 상부의 오존농도는 오존의 저수지 역할을 하여 연직적인 오존농도 분포에 영향을 미친다. 따라서 서울시 오존의 생성 및 소멸에 관련된 정확한 원인을 밝히는 데에는 혼합층고도 및 역전층의 발달과정에 따른 오존농도의 연직분포를 고찰하여 오존농도의 거동을 시ㆍ공간적으로 파악할 필요가 있다.(중략)
다층 퍼셉트론(MLP) 학습 이론인 오류 역전파 알고리즘은 델타룰과 최급 하강법을 사용하기 때문에 학습시 많은 시간이 소요된다는 단점을 가지고 있다. 때문에 신경망에서의 잘못된 초기 가중치 선택은 오류 역전파 알고리즘을 사용하는 신경망에서의 현격한 학습 성능저하를 발생시키게 된다. 본 논문에서는 학습시 오류 역전파 알고리즘의 수렴시간을 개선하기 위한 신경망의 동적 초기 가중치 선택 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 학습전 기존의 선택 가중치와 모든 가중치가 1.0 또는 -1.0 값을 가지는 가중치 집합에서 가중치 변동률을 선측정하여 이들 중 가장 변동률이 큰 경우를 초기 가중치 집합으로 선정하게 된다. 즉, 초기의 가중치 변동률을 차후 성능을 판단하는 지표로 사용하여 잘못된 가중치 선택으로 인한 최악의 학습효율의 가능성을 배제시키고 다층 신경망의 학습특성상 평균 이상의 학습효율을 보장하는 초기 가중치 선택방법이다.
본 논문에서는 연료전지를 사용하여 2차 전지를 충전시키는 동기식 부스트 컨버터를 제어하는 방식을 제안한다. 고효율을 위한 동기식 부스트 컨버터는 기존의 부스트 컨버터의 다이오드 대신 MOSFET을 사용한다. 이때 연료전지의 전압이 배터리의 전압보다 낮기 때문에 양방향 소자인 MOSFET의 특성상 DCM구간에서 역전류가 발생한다. 연료전지의 긴 기동시간으로 인해 초기 동작 시 소프트 스타트가 필요한데 이때 역전류가 발생할 수 있는 DCM구간이 나타난다. 시스템 제어를 위해 사용된 mode boundary detector은 CCM과 DCM을 구분해주어 컨버터를 제어한다. CCM구간에서는 동기식으로 부스트 컨버터가 동작되고 DCM구간에서는 기존의 다이오드를 사용하는 방식으로 역전류를 방지한다. 시뮬레이션을 통해 논문의 타당성을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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