본 연구는 위성통신 중계기의 L대역변환반의 PCB EM 분석을 하고, 불요파에 대한 취약 부분에 대해 최적화하였다. 위성중계기 안에는 L대역변환반 뿐만 아니라 전원반, 디지털신호처리반, TM/TC 제어반 등 다양한 기능 및 블록이 연동될 때 윈치 않는 신호 성분으로 인해 잡음성분이 증가되어 전체 시스템 성능 저하를 야기 시킬 수 있다. EM 시뮬레이션 툴을 사용한 PCB 공진해석은 보드 상에서 공진에 취약할 수 있는 부분에 대해 쉽게 분석을 할 수 있고, 다양한 시뮬레이션을 통해 최적의 설계를 할 수 있다. 또한 PCB에 포트를 설정하여 원하는 블록을 쉽게 분석할 수 있는 장점이 있다.
본 논문은 전력선 통신 시스템에서 에너지 효율을 최적화하기 위해 송신 전력 및 부 채널 할당을 최적화하는 에너지 효율적인 자원 할당 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 특히 수신기에 최대의 신호 전력을 전달하기 위해서 기존의 연구와 다르게 주파수에 따라 변하는 전력선 채널의 특성을 시스템 모델에서 고려하였다. 또한, 에너지 효율 함수를 최대화 할 때 송신기의 최대 신호전력 한계 및 최소 데이터 전송률 만족 등 현실적인 제한조건들을 고려하여 전송 알고리즘을 설계하였다. 따라서 본 논문에서는 비선형 분수 프로그래밍과 라그랑지 이중 기법을 이용하여 최적값을 산출하였고 시뮬레이션을 통해 베이스라인 기법 대비 제안한 알고리즘의 에너지 효율 성능의 우수성을 확인하였다.
본 논문에서는 적응적 가중치를 사용한 Least Mean Square Error(LMSE) 최적화 기반의 심전도 개인 인식 방법을 제안하다. 제안하는 방법은 잡음 제거를 위한 전처리과정, 평균 심전도 신호 및 표준편차를 추출한다. 그리고 추출된 정보들을 DB에 저장하고 이를 적응적 가중치로 사용하여 개인 인식에 사용한다. 적응적 가중치는 두 가지를 사용하는데 첫 번째 적응적 가중치는 입력 신호의 표준편차의 역수이고, 두번째 적응적 가중치는 DB에 저장된 사람들의 평균 심전도 신호간의 표준편차에 비례한 것이다. 제안한 방법으로 실험한 결과 32명에 대해서 100%의 인식률을 보였다.
레이더를 통한 표적식별을 효과적으로 처리하기 위해서는 표적에 대한 정확한 신호 정보가 필요하다. 그러나 이러한 표적 신호에는 잡음이 섞여 있는 경우가 일반적이며, 이 부분에 대한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 특히 표적에 대한 이미지 처리, 표적신호처리, 표적식별 등이 그 예라 할 수 있겠다. 군사적 측면으로 볼 때 표적식별 분야가 중요하므로 본 논문에서는 트리 구조의 퍼지 뉴럴 네트워크를 이용하여 비행체 표적식별에 대한 연구를 수행하였다. 비행체에 대한 반사파 데이터를 활용하여 퍼지 뉴럴 네트워크를 학습시켜 모델에 대한 최적화를 수행하였고, 최적화된 모델에 표적에 대한 테스팅 데이터를 입력하여 표적식별에 대한 실험을 수행하여 그 결과를 통해 제안된 방법의 효용성을 검증하였다.
최근, 심층신경망 기반 오디오 부호화기가 활발히 연구되고 있다. 심층신경망 기반 오디오 부호화기는 기존의 전통적인 오디오 부호화기보다 구조적으로 간단하지만, 네트워크의 복잡도를 증가시키지 않고 인지적 성능향상을 기대하는 것은 어렵다. 이 문제를 해결하기 위하여 인간의 청각적 특성을 활용한 심리음향모델 기반 손실함수를 사용한 기법들이 소개되었다. 심리음향 모델 기반 손실함수를 사용한 오디오 부호화기는 양자화 잡음을 잘 제어하였지만, 여전히 지각적인 향상이 필요하다. 본 논문에서는 심층신경망 기반 오디오 부호화기를 위한 Multi-time Scale 손실함수의 지역 손실함수 윈도우 크기의 최적화 제안한다. Multi-time Scale 손실함수의 지역 손실함수 계산을 위한 윈도우 크기를 조절하며, 이를 통하여 오디오 부호화에 적합한 윈도우 사이즈를 결정한다. 실험을 통해 얻은 최적의 Multi-time Scale 손실함수를 사용하여 네트워크를 훈련하였고, 주관적 평가를 통해 기존의 심리음향모델 기반 손실함수보다 좋은 음성 품질을 보여주는 것을 확인하였다.
고자장하에서 분극된 흐르는 물을 이용한 Rabi법 핵자기 공명신호 측정시스템을 구성하여, 이 시스템으로 0.1 mT의 저자장에서도 신호대 잡음비가 우수한 핵자기 공명신호를 얻을 수 있었다. RF 자장이 증가함에 따라 공명전이의 주기적인 변화에 의해 신호의 크기와 위상이 바뀌었으며, 최적화된 RF 조건에서 얻어진 공명신호로써 0.1 mT 자장영역까지 수십 ppm의 불확도내에서 자장을 측정할 수 있 었다.
EFPI (extrinsic Fabry-Perot interferometer) 센서를 이용해 복합재료의 파손 신호를 취득하기 위해서는 파손 신호에 비해 상대적으로 낮은 주파수의 열적, 기계적 정적 변형에 의해 발생하는 위상 변화를 보상해 주는 기술이 필요하다. 또한 센서의 민감도를 최적화하기 위해 출력 신호의 위상을 Quadrature 지점에 유지시켜야 한다. 본 논문에서는 EFPI 센서 시스템의 출력 신호위상을 일정하게 유지시킬 수 있는 안정화 제어 시스템을 개발하였다. 안정화 제어 시스템은 광대역 파장 레이저 광원, 가변 F-P (Fabry-Perot) 필터 그리고 필터를 제어한 수 있는 전자 회로시스템으로 구성하였다. 개발된 시스템의 위상 제어 성능을 평가하기 위해 복합재료 시편의 인장 실험을 수행하여 인장 변형에 의해 발생하는 위상 변화를 개발된 시스템을 이용해 Quadrature 지점에 일정하게 유지할 수 있음을 보였다. 또한 연필심 파손 실험을 통해 개발된 시스템이 파손 신호를 잘 취득할 수 있음을 확인하였다.
교통 체증은 차량 이용이 대중화된 지금 많은 문제를 야기하고 있다. 교통 정체로 인한 시간 허비, 장시간 운전으로 인한 운전자의 피로 증가, 매연 배출로 인한 환경 오염 촉진 등 교통 체증은 사회적으로 무시할 수 없는 여러 문제들을 불러온다. 이에 본 연구는 신호 체계 개선에 초점을 두어 유전 알고리즘을 이용한 도시 규모의 유동성 연동 신호 체계를 구현하고자 하였다. 이를 위하여 교통 시뮬레이션 프로그램 SUMO를 이용하여 실험 환경을 조성하고, 4개의 사거리와 16개의 사거리, 그리고 선릉역 인근의 실제 도로망에서의 최적 신호 주기를 탐색하였다. 실험 결과 4개의 사거리의 경우 유전 알고리즘 적용 전의 초기 설정에 비해 자동차들의 평균 이동 시간이 31.1% 감소, 16개의 사거리의 경우 6.2% 감소, 실제 도로에서는 1.1% 감소함을 확인할 수 있었다. 따라서 유전 알고리즘을 이용한 새로운 교통 체계는 교통 정체를 완화하는 효과가 있으며 본 연구를 실제에 적용한다면 도시 규모의 도로망에서 시간대 별로 교통 흐름을 최적화하는 맞춤형 신호 주기를 구할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 Core-A를 이용한 실시간 영상 신호 처리 SoC 설계와 검증에 대해 기술한다. 영상 신호 처리를 위한 방식으로 SoC를 사용하였으며 영상 처리를 위한 ISP를 설계하였다. 영상 처리를 위한 마이크로프로세서는 코드밀도를 높이고 Verilog HDL을 사용하여 기술되어 여러 응용분야에서 최적화할 수 있는 국내에서 개발된 Core-A를 사용하였다. 본 논문에서 제안한 SoC는 Verilog HDL언어로 설계 되었고, 기본 SoC의 구조는 Core-A, AMBA Bus, ISP, Memory controller, Uart로 구성하였다. 구현된 SoC는 다양한 영상 신호 처리를 지원하여 향후 영상압축 인코더의 실시간 이미지 처리용 소스로 사용할 수 있고 신호 처리 알고리즘 검증용에도 유용하게 사용될 수 있을 것으로 보인다. 설계 검증을 위해 먼저 FPGA를 이용하여 검증하였으며 TSMC $0.18{\mu}m$ CMOS공정으로 합성한 결과 동작주파수는 50MHz, 전체 게이트 수 86.1k로 확인되었다.
본 논문은 최근 잡음 제거에서 우수한 성능을 보인 Nested U-Net의 성능을 최적화하기 위하여 두 단계로 이루어진 two-level skip connection (TLS)을 제안하였다. 이때, 인코더와 디코더의 경로를 다르게 하여 다양한 형태의 TLS을 제안하고 각 형태의 성능을 비교 평가하였다. 또한, 가장 좋은 성능을 보인 두 개의 경로를 조합하여 최종 Nested U-Net 기반 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 다른 잡음 제거 모델과 비교하여 객관적인 평가 지표에서 매우 우수한 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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