본 논문은 F-16 전투기 축소모델을 사용한 위상비교 방향 탐지 장치의 방위각 정확도 시험에 대해서 기술하였다. 전투기 하부면에 안테나를 배치하면 항공기 구조물에 의한 전파 반사가 일어나서 방위각 측정오차가 발생한다. 본 연구에서는 F-16 전투기를 5:1로 축소 모델링하고 전투기 하부면에 5개 안테나를 원형으로 설치한 다음 $0-360^{\circ}$ 방위각에서 $1^{\circ}$ 간격으로 전파를 수신하였다. 이 때 5개 안테나에 수신되는 전파의 위상을 수치해석으로 계산하여 방향 탐지정확도 시험을 실시하였다. 축소모델을 사용해서 시험한 위상비교 방향 탐지 방식의 방위각 오차는 신호잡음세기가 0dB 이상인 경우 평균 $0.5^{\circ}$ 이하로 측정되어서 전투기의 위상비교 방향 탐지 장치 설계에 유용하게 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 주기적으로 분산 값의 부호가 바뀌는(dispersion managed: DM) 선로에서 급작스런 분산 변화로 인한 scattering을 완화시키도록 이득을 공간적으로 변조(gain management: GM)하는 시스템을 제안하고 이에 대한 modulation instability(MI) 변화에 대한 이론적인 분석과 수치해석적인 분석을 보고한다. 연구결과 어떤 경우에도 GM을 가한 시스템이 DM만을 한 시스템 보다 MI 이득의 크기와 cutoff frequency, side band peak모두가 작아짐을 확인하였다. 동일한 광신호 세기에 대해서 MI 이득이 작아지는 것은 four wave mixing 등 광섬유의 비선형 현상을 완화시킴으로써 파장분할다중화 전송의 품질 향상에 도움이 될 뿐 아니라, 솔리톤(soliton)을 이용한 전송에 있어서 하나의 펄스에 더 많은 에너지를 갖게 함으로써 신호대 잡음비를 개선할 수 있음을 의미한다. 본 논문에서는 분산과 이득이 동시에 조절된 선로의 효과를 솔리톤 전송 시스템의 개선된 특성을 편광모드분산(polarization mode dispersion: PMD)가 존재하는 선로에서의 펄스 폭 증가를 통하여 살펴본다.
광대역 무선 및 이동 통신망에서의 스트리밍 비디오 서비스는 최근 학계와 산업계로부터 많은 주목을 받고 있다. 특히, 모바일 와이맥스 (IEEE 802.16e) 네트워크 환경은 높은 전송율과 유연성있는 서비스 품질을 제공할 수 있기 때문에 이러한 스트리밍 서비스가 특히 매력적이다. 그러나 압축 비디오 시퀀스가 갖는 무선 및 이동망 오류 채널에 대한 민감성을 고려할 경우에, OFDMA 부반송파 물리 채널에서의 오류 발생으로 인해 화면 내의 메크로블록 또는 슬라이스 일부가 손상을 받을 수 있음에 주목할 필요가 있다. 본 논문에서는 교차 계층 설계를 기반으로하여 OFDMA 부반송파 채널 특성에 적응적인 모바일 스트리밍 서버를 소개한다. 이 스트리밍 서버 시스템은 기지국의 기존 스케줄러, 패킷 배열/재조립, 부반송파 할당 전략 등의 변경없이 낮은 신호 세기를 갖는 부반송파에서도 스트리밍 비디오의 품질 악화를 줄이는데 효과적이다.
아날로그 형태의 신호를 전송하기에 적합한 특성을 보이는 선형 GMR(giant magnetoresistance) 아이솔레이터를 모델링하여 입력전류에 따른 출력전압과 전류를 조사하였다. GMR 아이솔레이터를 자기적 부분과 전기적 부분으로 나누고 선택된 스핀밸브 소자의 MR(magnetoresistance) 결과를 대입하여 출력전압을 구할 수 있는 순서도를 설정하였다. 자기적 모델링으로는 평판 코일의 3차원 모델을 FEM방법으로 해석하여 입력전류에 의해 생성되는 자장의 세기를 구하였으며, 여기에서 자기코어층이 있는 경우 50% 이상 더 커지는 결과를 얻었다. 그리고 아이솔레이터의 출력전압파형을 계산한 결과 입력 코일 전류에 따른 궤환 코일 전류가 $I_{out}$ = $I_{in}$ -5 mA의 선형함수와 비교시 평균 $\pm$0.25 mA 이내의 차이로 근사한 값으로 계산되었다. 또한 입력되는 코일 전류가 구형파일 때, 출력전압의 반응시간과 파형을 계산하였으며, 이때 최저전압에서 최대 전압까지 상승 및 하강하는 시간은 연산증폭 기의 slew rate가 0.3 V/${\mu}\textrm{s}$ 일 때, 최저전압에서 최대 전압까지 상승 및 하강하는 시간은 6 ${\mu}\textrm{s}$였다.
본 연구에서는 음성인식기의 성능이 잡음환경하에서 급격히 저하되는 것을 완화하기 위해, 성능저하의 원인인 롬바드효과의 보정과 잡음의 제거방법을 제안하였다. 롬바드 효과는 조용한 환경에서 발성된 음성에 비해, 스펙트럼 포락과 발성음의 세기를 변이 시키는 것으로 모델링하였고, 변이의 제거를 위해 스펙트럼 크기의 정규화와 켑스트럼 변환을 사용하였다. 주변 잡음의 첨가에 의한 음성신호의 왜곡은 스펙트럼 차감법을 사용하여 완화하였고, 음성의 동적인 특성을 강조하기 위해 대역통과 필터링을 하였다. 잡음환경에서 발성된 롬바드 음성의 분석 및 잡음처리 기술의 개발과 평가를 위해, 음성인식 기술의 적용이 예상되는 자동차, 전시장, 시내 공중전화 부스, 거리, 전산실 잡음을 이용하여 롬바드 음성을 수집하여 실험하였다. 제안한 방법을 여러 가지 잡음환경하에서 음성인식에 적용한 결과, 효과적인 잡음처리 방법임을 확인할 수 있었다.
스마트폰 기반의 추적은 다양한 시나리오에서 널리 연구되어왔다. 그러나 우리가 아는 한, GPS 신호 및 무선 인프라가 항상 이용 가능하지 않는 지하 대중교통 시스템의 추적 문제를 해결한 연구는 극소수에 불과하다. 전동차의 위치를 아는 것은 지하철 승객에게 유용한 서비스를 개발하는데 필요하다. 따라서 지하철 승객을 대상으로 스마트폰 센서를 이용하여 모션 상태 및 정차역을 추정하는 방법이 연구되고 있다. 이 논문에서는 스마트폰의 기압계와 자기 센서를 이용하는 추적 방법을 제안한다. 이 논문에서 제안된 방법은 먼저 기압의 변동 및 자기장의 세기에 따라 전동차가 운행하는지 정차하는지를 추정한다. 그 다음에 고도 값과 자기장 값으로 전동차가 정차하는 정확한 역을 추정한다. 우리는 서울의 지하철 5호선 데이터를 사용하여 제안된 방법을 평가했다. 이전 방법과 비교하여 제안된 방법은 더 높은 정확성을 얻었다.
스마트 디바이스의 확산과 멀티미디어 콘텐츠에 대한 수요 증가로 인해 인터넷 트래픽이 급증하고 있다. 최근 크루즈선과 같은 대형 선박을 설계할 때, 지상 환경과 유사하게 해양 및 선박 내 환경에서도 다양한 IT 서비스를 제공할 수 있는 네트워크 설계가 고려되고 있다. 본 논문에서는 크루즈선과 같은 대형 선박 내부에서 효과적인 멀티미디어 콘텐츠 분배를 위한 무선 P2P (peer-to-peer) 통신시나리오를 고려하고, 멀티미디어 콘텐츠의 다운로드 서비스를 원활히 수행하기 위한 효율적인 핸드오버 기법을 제시한다. 제안한 방식은 핸드오버 시 기존의 방식이 신호 세기만을 고려하여 핸드오버를 수행하는 것과 달리, 인접 셀의 피어의 품질을 고려하여 핸드오버 히스테리시스 마진을 적응적으로 조절함으로써, 무선 P2P를 통한 멀티미디어 콘텐츠의 다운로드 속도를 개선함을 보였다. 제안한 방식은 선박 내 네트워크 (ship-area-network: SAN)에서 무선 P2P 통신을 통한 멀티미디어 콘텐츠의 공유과정에서 사용자들에게 효율적으로 콘텐츠를 제공할 수 있는 기술로 기대된다.
본 논문에서는 지상 클러터 환경에서 고속으로 접근하는 소형 표적을 정밀 감지하기 위한 오경보율 감소기법을 제안한다. CFAR 알고리즘은 균일한 잡음 환경에서는 효과적이지만, 클러터가 존재하는 비균일한 잡음 환경에서는 표적을 구별하기가 쉽지 않다. 특히 클러터 세기가 표적신호레벨과 큰 차이가 없을 때에는 높은 오경보율 때문에 표적을 정밀하게 감지하기가 어렵다. 이러한 어려움을 해결하기 위해 본 연구에서는 CFAR 알고리즘과 정합 처리, 이진누적기법에 기반한 오경보율 감소기법을 제안한다. 각 기법의 이론적 분석을 통해 매개변수를 연구하고, 시험결과를 제시함으로써 제안하는 연구의 타당성을 검증한다.
연결정보만을 이용하는 range-free 측위 기법의 성능은 이동성을 갖는 무선 단말 움직임에 취약한 문제점이 있다. 본 논문은 실제 전파 환경을 고려한 실내 네트워크에서 베이지안 필터를 사용하여 실시간으로 움직이는 무선장치를 추적하는 두 가지 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 알고리즘은 측정 모델의 선형성에 따라 Kalman filter 와 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) particle filter를 적용하였다. Kalman과 MCMC particle filter 기반 알고리즘은 각각 무선단말 간 연결정보를, 이동 단말의 한 홉 간격 내 단말로부터 수신하는 신호의 세기 (RSS: received signal strength)와 연결정보를 혼합한 융합정보를 측정 모델로 사용하였다. 정확한 시뮬레이션을 위해 실내 쇼핑몰 지도를 구현한 네트워크 지형, 그리고 라디오 불규칙도 모델을 적용하였다. 또한, 장애물 존재 여부에 따라 라디오 불규칙도를 분류하였다. 성능평가를 위해 MATLAB 시뮬레이션을 수행하였으며, 기존 range-free 측위 기법보다 향상된 위치정확도를 확인하였다.
GPS L1 반송파 위상을 이용한 실시각 정밀측위 알고리즘(Real-time Phase DAta Processor: RPDAP)을 개발하고, 이를 기존의 L1 RTK(Real Time Kinematic) 측위정밀도와 비교하였다. 기존의 L1 RTK 기법은 관측환경에 매우 민감한 반면, RPDAP은 공통관측위성의 검색에 있어서 고도각이 낮거나 신호세기가 약한 위성을 제외함으로써 안정적인 결과를 산출할 수 있었다. RPDAP은 저가의 수신기를 이용하여 GPS 위상자료 측위기법을 실시각 응용분야에 적용하기 위한 것으로, 본 연구를 통한 L1 RTK기법과의 정밀도 비교·분석을 통해 RPDAP 알고리즘의 장·단점을 검토하고 향후 실용화를 위한 개선방안에 대해 논의하고자 한다. 향후 RPDAP과 함께 이동체의 고정밀 항법이나 개인위치추적 등에 RPDAP을 활용할 계획이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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