본 논문에서는 오차 신호의 비선형 함수를 이용하는 VS-CCA (Varying Step-Compact Constellation Algorithm)에서 적응을 위한 step 변화 속도값에 따른 적응 등화의 성능을 비교하였다. VS-CCA 알고리즘은 16-QAM과 같은 nonconstant modulus 신호를 4개의 4-QAM constant modulus 신호군으로 compact화한 후, 송신 신호의 통계치인 고정 modulus를 이용하여 오차 신호를 발생하여 이의 비선형 함수를 이용하는 varying step으로 최소비용 함수를 얻도록 적응 등화기의 탭 계수를 갱신한다. 이때 비선형 함수의 step 변화 속도값에 따라 순시 적응 step값이 결정되며, 이의 값에 따라 상이한 적응 등화 성능을 얻을 수 있음을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인하였다. step 변화 속도값에 따른 등화 성능 비교 지수로는 등화기 내부 지수와 외부 잡음에 대한 강인성을 나타내는 등화기 외부 지수를 사용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 정상 상태에서 변화 속도를 1.0보다 적게 할수록 모든 성능 지수에서 1.0보다 큰 경우 보다 우월해짐을 알 수 있었다.
본 논문에서는 멀티베이스라인 인터페로미터 방향 탐지 시스템에서 진폭 및 위상 부정합 오차를 보정할 수 있는 공분산행렬 기반 자체 교정 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 비용함수를 정의한 후 제한 조건을 갖는 비선형 최소화 방법으로서, 공간 섹터를 이용하여 부정합 오차를 획기적으로 교정하는 알고리즘이다. 다만 공간 섹터를 선정하기 위하여 초기 추정각을 요구하는 단점이 있으나, 이는 일반적인 비선형 최소화 문제의 공통적인 단점이다. 적절한 공간 섹터 간격을 선정하여 시뮬레이션한 결과, 제안된 방법이 기존 인터페로미터 방식보다 표본바이어스, 표본표준편차, 평균제곱오차면에서 획기적으로 우수한 통계적 성능을 보여주었다. 더구나 섹터 간격이 도래각과 $5^{\circ}$ 이내일 경우에, 30 dB의 진폭 부정합 및 $50^{\circ}$ 이상 큰 값의 위상 부정합이 발생하는 경우에도 획기적인 보정 능력을 보여주었으며, 신호대 잡음비에도 덜 민감한 특징을 나타내었다.
최근 블라인드 적응등화기의 주요 알고리듬 중에 하나인 CMA (Constant Modulus Algorithm) 의 주파수 영역의 고속 알고리듬들이 소개되고 있다 [1,2]. 이중에서 [1] 에서는 입력신호를 블록 단위로 처리하는 비용함수를 사용하고, 보다 최근에 제시된 [2] 에서는 매 입력신호마다 목적함수를 최소한 하는 새로운 알고리듬이 소개되고 있다. 모두다 기존의 알고리듬의 계산량을 줄일 수 있으나, 수렴성에서는 기존의 CMA와 차이가 보여질 것으로 판단된다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 주파수 영역 CMA 의 오차평면과 목적함수에 대한 해석적 분석을 통하여, 최근에 제안된 블라인드 등화 알고리듬 [2]가 [1] 보다 국소 최소 값에 빠질 확률이 적어서 수렴성이 개선됨을 보인다. 모의실험결과 이전의 고속 알고리듬 보다 50% 이상의 수렴성 개선결과를 보인다. 또한, 동일조건하에 최신 고속 알고리듬이 기존의 CMA 와 동일한 수렴특성을 나타내는 것을 보인다.
본 논문은 채널에서 발생되는 진폭과 위상 찌그러짐을 보상하기위한 MCMA (Modified Constant Modulus Algorithm)의 비용 함수에서 weighting factor에 의한 자기 적응 등화의 성능을 비교한 것이다. MCMA 는 기존 방식인 CMA 의 비용 함수를 개선하여 등화기의 출력에서 진폭과 위상에 대한 오차 함수를 최소화할 수 있으며, 이때 weighting factor 의 값이 이용된다. 등화기의 성능을 비교할 때 initial state와 steady state로 분류하고 미리 정해진 레벨까지의 수렴 시간과 수렴 속도 및 안정된 등화 상태를 나타내며, 이들은 weighting factor에 의해 결정된다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 weighting factor에 따라 이들 2 가지 state 에 대한 각각 상이한 결과를 확인할 수 있었다. 본 결과를 이용하여 사용되는 통신 채널의 환경에 따라 weighting factor 값을 적절히 선택한다면 고품질의 디지털 정보 전송이 가능하게 될 것으로 기대된다.
본 논문은 입력 신호가 복수 정현파(multiple sinusoids) 신호로 구성되고 측정 잡음이 가우시안일 때 최소평균사승(least mean fourth : LMF) 알고리듬의 수렴 특성을 새로운 해석 기법을 적용하여 이론적으로 분석하였다. LMF알고리듬은 오차 신호의 4승을 비용 함수(cost function)로 하여 gradient-descent 방법으로 구한 적응 알고리듬인데 기존 Walach 와 Widrow의 수렴 특성 분석에서는 이루어지지 않았던 계수 추정 오차에 대한 2차 모멘트의 과도기 상태 수렴 특성을 본 논문에서 새로이 제시하였다. 결론적으로 가우시안 측정 잡음의 분산과 수렴 상수의 크기에 따라 서로 다른 수렴 특성을 나타냄을 알 수 있었다. 이러한 결과는 기존 Walach 와 Widrow의 분석 기법으로서는 알 수가 없었다.
자기적응 등화기의 최적화에 널리 사용되는 판정의거(decision-directed: DD) least mean square(LMS) 알고리즘의 수정된 형태를 제안하고, 수정된 형태가 기존 알고리즘의 초기 수렴 특성을 크게 개선함을 보인다. 기존 DD LMS는 등화기 출력과 그에 대한 양자화 값의 차이를 오차로 간주하고, 오차의 제곱을 비용 함수로 하여 등화기 계수에 대해 이를 최소화함으로써 등화기의 최적화를 달성한다. 이 오차 발생 방법은 이진 신호 또는 단일레벨 신호에 유용하나, 다치레벨 신호의 경우 등화기의 초기화에는 효과적이지 못하다. 수정된 DD LMS에서는 오차 발생을 수정하여 이 문제를 해결하였다. 다치레벨 신호를 대상으로 한 모의실험을 통해 심볼간 간섭에 의한 왜곡과 부가 잡음 하에서 수정된 DD LMS의 유용성과 성능을 검증하였다.
실내 측위 분야에서는 사용할 수 없는 GPS 의 한계를 극복하기 위해 대두되고 있는 기술들은 대부분 사설 무선 통신망(Private Wireless Network)를 이용한 방법이다. 그러나 이러한 방법들은 설치 및 유지 보수비용이 많이 들고 측위 오차가 수 미터로 실내 주차장 등 정밀한 측위가 필요한 장소에서 사용하기에 부적합하다. 본 논문에서는 QR 코드 인식 기반 차량용 실내 측위 방법을 제안하였다. QR 코드 스캔을 통해 절대 좌표를 얻고 아핀 변환(affine transform)을 통한 기울기(Tilt) 및 회전(Roll) 보정과 스케일 변환 및 삼각함수를 이용한 카메라의 위치 정보(상대좌표)를 획득하여 정밀한 위치 좌표를 계산한다. 결과적으로 13.79cm 의 평균 오차를 달성해 기존 무선 네트워크 기반 기술의 오차 50cm 대비 단지 27.6% 정도 오차율에 해당함을 확인하였다.
기존 보행자 충돌사고 분석모형식은 모형식에 따라 분석결과에 대한 오차가 크게 발생하여 실용성에 많은 문제점을 내포하고 있다. 본 연구는 충돌 후 보행자의 최종정지위치를 이용하여 차량충돌속도 및 보행자 충돌위치를 최적화방법으로 분석하는 기법을 개발하였다. 충돌 후 보행자의 동역학적 선회특성에 대한 분석은 승객거동 해석 프로그램인 MADYMO을 이용하여 모의충돌실험을 통해 분석하였다. 모의충돌실험을 통해 분석된 보행자 가슴 및 머리부위의 최종정지위치와 실제사고에서 보행자 머리 및 가슴부위의 최종정지위치와의 차를 목적함수로, 차량충돌속도와 보행자 충돌위치를 설계변수로 정의하여 이를 최소로 수렴하는 최적화 모형식을 정식화한 후 최적설계 전문 소프트웨어인 VisuaIDOC2 프로그램을 이용하여 반응표면 근사최적화기법으로 목적함수를 최소로 수렴하는 차량충돌속도 및 보행자 충돌위치를 분석기법을 개발하였다. 최적화기법을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션 분석기법을 이용하여 차량충돌속도 및 보행자 충돌위치를 분석한 결과. 기존 분석모형식에 비해 분석 오차율이 매우 낮아 보다 정확하고 과학적인 분석기법인 것으로 연구결과 도출되었다. 따라서, 추후 보행자 충돌사고를 분석함에 있어 기존 분석모형식이 아닌 보행자 선회특성을 고려한 최적화기법을 이용하여 보다 신속하고 정확한 분석을 수행함으로써 사고당사간의 의견대립으로 인한 시간적, 경제적 비용의 최소화는 물론 사고관련자의 권익을 보호할 수 있을 것으로 기대된다.
표본조사는 비용과 시간을 절약하면서도 주어진 정확성을 만족하는 통계를 얻을 수 있다. 그러나 최근에는 다수의 무응답 발생으로 인해 조사의 정확성이 크게 떨어지고 있다. 무응답은 다양한 이유로 발생하고 있으나 무응답이 관심변수와 함수 관계가 있는 경우에는 이 정보를 이용하여 무응답을 적절히 처리해야 추정의 정확성이 유지될 수 있다. 최근 Chung과 Shin (2017, 2019), Min과 Shin (2018)은 응답률이 관심변수의 지수 또는 선형함수이고 초모집단모형의 오차가 정규분포를 따를 때 무응답으로 인해 발생한 편향을 제거함으로써 추정의 정확성이 향상되는 것을 확인하였다. 이에 본 연구에서는 사업체조사에서 초모집단모형의 오차가 감마분포 또는 로그-정규분포를 따르는 경우에서의 무응답 편향보정 추정량을 제안하였다. 또한 모의실험을 통하여 제안된 추정량의 우수성을 확인하였다.
랜덤 심볼열을 기반으로 한 정보이론적 학습법 (ITL)은 특정 확률분포를 갖도록 랜덤하게 발생시킨 심볼열을 타겟 데이터로 활용하고, 입력 데이터 사이의 확률분포 거리 최소화를 비용함수로 하여 설계된다. 이 방식의 단점으로, 고정상수를 알고리듬 갱신의 스텝사이즈로 사용하므로 입력 전력의 통계적 추이를 활용할 수 없다. 정보포텐셜 출력(information potential output, IPO)와 연관된 기울기에서는 정보포텐셜 입력(information potential input, IPI)이, 정보포텐셜 오차(information potential error, IPE)와 관련된 기울기에서는 입력자체가 입력으로 작용함을 이 연구에서 밝혀내고, 입력의 전력 추이를 따로 계산하여 스텝사이즈 (step size)를 정규화하도록 제안하였다. 제안된 알고리듬은 충격성잡음과 다중경로 페이딩 환경의 통신시스템 실험에서 기존 방식보다 약 4dB 정도 더 낮은 정상상태 오차 전력, 약 2배 이상 빠른 수렴속도를 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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