• 방송공학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.439-452
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• 2014

본 논문에서는 지상파 DMB 단일 주파수 망(SFN) 설계에서 GPS를 기준 시각으로 모든 사이트의 송출 동기를 일치시키는 기존의 운용방식과 병행하여, 각 사이트의 지형적 특징을 반영한 송신 offset delay를 추가 적용함으로써 동일한 송신 제원으로 기존 대비 서비스 영역을 확장시키는 방법을 연구하였다. 실험결과 미약한 수신 전계강도 지역에서 송신 offset delay가 수신 신호품질을 개선시켰으며 방송 통신위원회가 권고하는 최소 수신 전계강도($45dB{\mu}V/m$) 지점을 기준으로 4~8 km 서비스 영역이 확장됨을 확인하였다. 각 사이트 별 고유한 송신 offset delay를 계산하기 위해서 서비스 영역 내 지리적 특징, 인접 사이트 간 전계강도 분포, 그리고 사이트별 서비스 목표 영역 등 여러 사항을 고려하였으며 본 연구에 대한 검증 실험은 수도권 DMB 서비스 영역으로 한정하였다. 또한 산출된 송신 offset delay가 단일 주파수망에 미치는 영향을 분석하기위해 수신 전계강도와 delay 간의 상관관계를 실험을 통해 분석함으로써, 송신 offset delay의 적용이 서비스 영역을 얼마나 확장시킬 수 있는지 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1727-1731
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• 2008

수자원의 효율적인 관리를 위해서는 신뢰성 있는 유량자료의 획득이 대단히 중요하다. 우리나라는 양질의 유량자료를 획득하기 위해 매년 많은 시간과 돈을 투자하고 있으나 자료의 질적인 면에서 만족할 만한 성과를 얻지 못하고 있다. 현재까지 우리나라의 유량자료는 댐의 수문자료와 수량관리 부처인 건교부에서 운영하는 수위표 지점의 수위-유량곡선에서 산출된 자료에 의존하고 있다. 그러나 수위-유량 관계식을 보정하기 위한 유량측정사업이 지속적이지 못하며, 이 관계식은 유량이 적은 저수기 및 갈수기에는 부정확하다는 한계가 있다. 또한, 국립환경과학원 낙동강물환경연구소에서 오염총량관리를 위한 낙동강수계 유량측정사업을 실시하고 있지만, 목적은 낙동강수계의 오염총량관리 단위유역 말단 47개 지점에서 유량측정을 효율적으로 실시하여 수질정책의 기초자료를 제공하는데 있다. 이 자료 역시 오염총량관리를 위하여 유량측정을 실시하여 수자원의 효율적인 관리를 위한 일 유량을 알 수가 없는 한계점을 가지고 있다. 따라서 저수기 및 갈수기에 수질정책의 기초자료를 제공하기 위해서 하천을 포함한 유역의 정확한 강우-유출특성의 파악이 필요하다. 그러나 강우-유출특성 또한 유역 내 강우의 시 공간적 분포가 다르며 그 자가 비선형성이 강하고 여러 변동성을 포함하므로, 강우로부터 하천의 유출량의 정확한 해석이 불가능하다. 그러나 최근 인공지능 분야에서 신호처리, 지능제어 및 패턴인식 등의 수단으로 사용되고 있는 신경망은 학습이라는 최적화 과정을 통해 입력과 출력으로 구성되는 하나의 시스템을 비선형적으로 구축할 수 있으며 이러한 이점을 활용하여 수자원 분야에서 다양하게 적용되고 있다. 본 연구의 목적은 강우-유출자료 및 댐 방류량 자료의 비선형적인 특정을 가장 잘 반영할 수 있는 신경망모형을 적용하여 수질정책의 기초자료를 제공하기 위하여 신뢰성 있는 유량자료를 산정하는 모형을 개발하는 것이다. 이를 위해서 낙동강물환경연구소에서 오염총량관리를 위한 낙동강수계 유량측정 지점 상류의 댐 방류량의 일 방류량자료와 강우자료를 입력 자료로 하여 유량을 예측할 수 있는 유량예측 신경망 모형 FFBN(Flow Forecasting By Neural)을 개발하였다. 그리고 입력 자료로서 장기유출모형인 SWAT의 모의결과를 입력 자료로 추가한 FFBNS(Flow Forecasting By Neural and SWAT)을 개발하였다. 신경망 모형의 구조는 입력층과 출력층 사이에 하나의 은닉층이 존재하는 다층 신경망으로 구성하였으며, 학습단계에서는 오류 역전파 알고리듬 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였다. 예측된 유출량을 실측치와의 비교를 위하여 낙본D지점과 낙본 E지점에 대하여 $2005{\sim}2006$년까지의 모의 결과를 낙동 수위측정지점과 구미 수위측정지점의 실측치 통하여 복잡한 비선형성을 가지는 유출 시계열 자료에 대한 효과적인 최적의 신경망모델을 개발하여 유량을 예측하고 적용 가능성을 검토하고자 한다. 모의 결과는 수질정책의 기초자료 제공에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 방송공학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.749-768
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• 2009

본 논문은 H.264/AVC 화면내 부호화에서 부호화 효율 향상을 위해 율-왜곡 최적화를 이용한 화면내 예측 오프셋 보상 방법을 제안한다. H.264/AVC의 화면내 예측 부호화는 주변 블록의 복원 화소들을 현재 부호화하려는 블록의 예측 블록으로 활용함으로써 공간적 상관성을 제거하고 부호화 효율을 향상시킨다. 제안 방법은 화면내 부호화의 예측 오차를 감소시키기 위해, 율-왜곡 비용 관점에서의 최적 값을 갖는 화면내 예측 오프셋을 기존 화면내 예측 블록에 더하여 예측 블록의 정확도를 높인다. 따라서 예측 오차 신호의 양자화된 변환 계수를 감소시키며 원본 블록과 복원된 블록 간의 왜곡을 감소시켜 화면내 블록의 부호화 성능을 향상시킬 수 있다. 추가적으로, 휘도 성분의 부호화 성능 향상을 위해 화면내 예측 오프셋 보상이 사용되는 화면내 블록의 색차 성분에 JM 11.0에서 화면간 부호화에서 사용되는 계수 임계 처리 방법을 적용한다. 본 논문의 실험에서는 제안하는 방법이 JM 11.0과 비교 실험했을 때 High Profile 환경에서 평균 2.45%의 비트율 감소와 최대 4.41%의 비트율을 감소시킬 수 있음을 보인다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권1호
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• pp.174-179
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• 2013

이 논문에서는 multiple split ring resonator(MSRRs)와 로딩된 스위치드 제어부를 이용하여 2개의 전송영점을 가지는 대역통과 여파기를 설계하였다. 높은 선택도와 칩 사이즈의 초소형화를 위해 비대칭의 급전 선로를 도입하여 통과 대역 주위에 위치한 전송 영점 쌍을 생성하였다. Cross coupling 또는 source-load coupling 방식을 이용한 기존의 여파기와 비교해보면 이 논문에서 제안된 여파기는 단지 2개의 공진기만으로 전송 영점을 생성하여 높은 선택도를 얻었다. 여파기의 선택도와 민감도(삽입 손실)를 최적화하기 위해 비대칭 급전 선로의 위치에 따른 전송 영점과 삽입손실의 관계를 분석하였다. 통과 대역 주파수의 가변과 30dBm 정도의 고 출력 신호를 처리하기 위해 MSRRs의 최 외각 링에 MIM 커패시터와 stacked-FET으로 구성된 SOI-CMOS 스위치드 제어부가 로딩되어 있다. 스위칭 트랜지스터의 전원을 켜고 끔으로써 통과 대역 주파수를 4GHz로부터 5GHz까지 이동시킬 수 있다. 제안된 칩 여파기는 0.18-${\mu}m$ SOI CMOS 기술을 이용함으로써 높은 Q를 가지는 수동 소자와 stacked-FET의 집적을 가능하게 만들었다. 설계된 여파기는 $4mm{\times}2mm$ ($0.177{\lambda}g{\times}0.088{\lambda}g$)의 초소형화 된 크기를 가진다. 여기서 ${\lambda}g$는 중심 주파수에서의 $50{\Omega}$ 마이크로스트립 선로의 관내 파장을 나타낸다. 측정된 삽입손실(S21)은 5.4GHz, 4.5GHz에서 각 각 5.1dB, 6.9dB를 나타내었다. 설계된 여파기는 중심 주파수로부터 500MHz의 오프셋에서 20dB이상의 대역외 저지 특성을 나타내었다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.259-268
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• 2014

본 논문에서는 S-파라메타를 이용한 절연 변압기의 고주파 파라메타 추출 방법을 제안한다. 정상상태에서 회로상수 추출은 고전적 방법인 무 부하, 단락 회로 시험을 통해 나온 측정값을 계산하여 추출하는 방법이 있으며, 본 논문에서는 VNA(Vector Network Analyzer)로 측정한 S-파라메타를 이용하여 추출하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 상용주파수인 60 Hz를 포함한 고주파 대역에서의 변압기 회로상수는 측정한 S-파라메타에 데이터 피팅(최적화) 방식을 이용하여 추출하였다. 기본적으로 절연변압기에서의 고주파 파라메타 추출은 기존에 제시하는 변압기 등가 회로에 표유정전용량(Stray capacitance)을 추가한 등가회로 형태로 제시된다. 이렇게 추출한 회로상수의 S-파라메타와 실제 측정한 S-파라메타 결과를 비교하여 유사함을 확인하였고, 변압기의 1차 측에 신호발생기를 입력한 후, 출력되는 2차 측의 전압과 고주파 등가회로를 이용하여 추출한 2차 측 전압을 비교하여 두 값이 일치하는 것을 확인하였다. 이 결과를 통해 S-파라메타를 이용한 절연 변압기의 고주파 파라메타 추출 방법의 타당성을 입증하였다.

• 전자공학회논문지C
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• 제36C권12호
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• pp.78-89
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• 1999

기존의 웨이블릿 신경망들의 구조는 주로 주파수-시간 공간으로 변환된 훈련 패턴의 분포와 웨이블릿 윈도우와의 관계를 고려하여 결정한다. 또한 신경망 구조 결정 알고리즘과 네트워크 파라메터 학습 알고리즘을 분리하여, 우선 신경망 구조를 결정한 후, 출력 에러를 최소화하기 위한 학습을 수행한다. 그러나 이러한 방법은 학습을 시작하기 전에 훈련 패턴을 변환해야 하는 부가적인 전처리 과정이 필요하고, 초기에 구성된 신경망 구조는 변경되지 않는다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 별도의 처리 과정 없이 신경망의 출력과 교사 신호의 차이를 이용하여 웨이블릿 신경망 구조를 결정하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 네트워크 구조의 결정과 에러 최소화 학습을 동시에 수행하기 때문에 문제의 복잡도에 따라 적응적으로 은닉 노드의 수를 결정한다. 또한 학습에 의해 가장 큰 에러가 발생하는 영역에 은닉 노드를 추가하고 출력에 영향을 미치지 않는 노드를 제거하는 방법을 사용하여 네트워크의 구조를 최적화한다. 본 알고리즘은 훈련 패턴에 대한 전처리 과정을 없앰으로써 학습하기 전에 모든 훈련 패턴을 알고 있어야 한다는 제약 조건을 없애고 시간의 변화에 따라 출력이 바뀌는 시스템에도 효과적인 적용이 가능하다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.307-314
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• 2015

유방 자기공명영상검사 시 확산강조영상에서 발생하는 심장과 폐에 의한 불수의적 움직임 인공물과 감소된 영상영역 에코평면영상기법으로 발생하는 둘러겹침 인공물을 추가적인 사전포화기법을 사용하여 이를 저감화시키고자 하였다. 2014년 08월 1일부터 11월 30일까지 여성 환자 38명을 대상으로 하였으며 사용 장비로는 유방 검사에 최적화된 3.0T와 유방 전용 코일을 사용하였다. 영상의 평가와 분석은 정량적, 정성적 분석을 하였으며 통계적 유의성은 Paired T-test와 Wilcoxon rank test를 하였다. 결과적으로 추가적인 사전포화펄스의 사용으로 정량적인 평가에서는 병변에서 15.69%, 병변 근접 부위에서 13.72%, 지방에서 20.63%의 증가를 보였으며, 대조도 대 잡음비의 경우는 병변과 병변 근접 부위에서 10.58%, 병변과 지방 부위에서 12.03%의 증가로 나타났다. 정성적인 평가에서는 확산경사계수 0에서 22.05%, 1000에서 21.42%, 현성확산계수에서 16.10%의 증가로 나타났으며, 통계적 평가에서는 신호 대 잡음비와 대조도 잡음비, 확산경사계수와 현성확산계수에서 모두 유의한 결과로 나타났다(p<0.05). 따라서 사전포화펄스의 추가적인 사용으로 유방 자기공명영상 검사에서 확산강조영상 획득 시 위상 부호화 방향으로 발생하는 불수의적 움직임 인공물과 둘러겹침 인공물이 감소가 되어 최적의 영상을 얻을 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.211-220
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• 2020

고화질의 전산화단층촬영상을 통해 정확한 병변 검출과 진단을 할 수 있다. 이와 같은 장점 때문에 전산화단층촬영 시 방사선량을 줄이면서 영상 화질을 개선하기 위해 많은 연구가 수행되었다. 최근 전산화단층촬영상 화질을 향상시키기 위한 딥러닝 기반 기술이 개발되었고, 기존의 기술에 비해 우수한 성능을 보이고 있다. 본 연구에서는 전산화단층촬영상의 공간분해능을 향상시키기 위해 초고해상도 합성곱 신경망 모델을 사용하였으며, 초고해상도 합성곱 신경망 모델의 성능을 결정하는 초 매개 변수 변화에 따른 영상 화질을 평가하여 초고해상도 합성곱 신경망 모델에 대한 초 매개 변수의 효과를 검증하였다. Profile, 구조적 유사성 지수, 최대신호 대 잡음비 및 반치폭을 측정하여 초 매개 변수 변화에 따른 초고해상도 합성곱 신경망 모델의 성능을 평가하였다. 연구결과, 초고해상도 합성곱 신경망 모델의 성능은 epoch와 training set이 증가함에 따라 향상되었으며, 전산화단층촬영상 화질을 향상시키기 위해 learning rate 최적화가 필요하다는 사실을 확인하였다. 따라서 최적의 초 매개 변수와 함께 구현된 초고해상도 합성곱 신경망 모델은 전산화단층촬영상의 품질을 향상시킬 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.29-45
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• 2017

애드 혹 센서 네트워크는 분산형 구조와 구축으로 특징지어지며 센서 네트워크는 낮은 이동성과 엄격한 에너지 요구 조건 등을 제외하고는 애드 혹 네트워크의 기본적인 특징을 모두 갖추고 있다. 기존 프로토콜은 내결함성, 분산 컴퓨팅, 견고성, 확장성 및 신뢰성과 같은 특성 간에 서로 다른 보완성을 제공한다. 지금까지 제안된 무선 프로토콜은 매우 제한되어있어 일반적으로 단일 기지국 또는 센서 데이터 수집에 중점을 두었다. 그러한 제약을 가지는 주된 이유는 네트워크 활동을 유지하기 위해 최대 수명을 유지하기 때문에 네트워크 수명은 애드 혹 네트워크에서 중요한 설계 기준이며 모든 노드가 라우터 역할을 수행하여 에너지 부족인한 일부 노드가 동작하지 않으면 다른 노드로 통신할 수 없다. 본 논문에서는 네트워크 노드의 에너지 통신을 최적화하기 위한 실험적인 애드 혹 주문형 거리 벡터 라우팅 프로토콜을 제안 한다 부하 분산은 경로 선택 단계에서 소진된 노드의 선택을 피하고 노드 간 에너지 사용의 균형을 유지하고 네트워크 수명을 극대화한다. 전송 제어 단계에서는 신호 전송 범위를 증가시키는 높은 전송 전력의 선택과 홉 수를 줄이고 네트워크 연결 비용의 부담을 줄이는 낮은 전력 수준 사이의 균형이 필요하다.

• 전자공학회논문지D
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• 제35D권10호
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• pp.39-50
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• 1998

넓은 통과대역과 좁은 천이대역폭을 갖는 디지털 필터는 이동통신 장비의 CODEC이나 의료장비등에 사용된다. 이러한 주파수 특성을 갖는 디지털 필터는 다른 주파수 특성의 디지털 필터에 비해 계수 및 내부신호의 양자화 영향을 크게 받기 때문에 긴 워드 길이가 요구되며 이로 인해 칩의 면적 및 소모 전력이 증가한다. 본 논문에서는 이러한 주파수 특성을 갖는 디지털 필터의 저전력 구현을 위하여 CPL (Complementary Pass-Transistor Logic), 격자 웨이브 디지털 필터와 수정된 DIFIR (Decomposed & Interpolated FIR) 알고리듬을 이용한 설계 방법을 제시한다. CPL에서의 단락전류 성분을 줄이기 위하여 PMOS 몸체효과, PMOS latch 및 weak PMOS를 이용하는 3가지 방법에 대해 시뮬레이션을 통하여 비교한 결과 전파지연, 에너지 소모 및 잡음여유 면에서 PMOS latch를 사용하는 방법이 가장 유리하였다. 통찰력을 가지고 CPL 회로를 최적화하기 위해 CPL 기본구조에 대해 시뮬레이션 결과로부터 전파지연과 에너지 소모에 대한 경험식을 유도하여 트랜지스터의 크기를 정하는데 적용하였다. 또한 필터계수를 CSD (Canonic Signed Digit)로 변환하고 계수 양자화 프로그램을 이용하여 필터계수의 non-zero 비트수를 최소화시켜 곱셈기를 효율적으로 구현하였다. 알고리듬 측면에서 하드웨어 비용을 최소화하기 위해 수정된 DIFIR 알고리듬을 사용하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 방법의 전력 소모가 기존 방법보다 38% 정도 감소되었다.