가우스 광분포를 가지는 248nm 파장의 KrF 엑시머 레이저 빔과 1.072um 주기를 가지는 위상마스크를 이용하여 최저 투과율 파장이 1549.9nm 인 광섬유 브래그 격자(Fiber Bragg Grating)를 제작하였다. 레이저 빔과 마스크 그리고 광섬유의 최적 정렬 과정을 조사하기 위해 평행 정렬 오차와 각 정렬 오차가 조사되었고 또한 엑시머 레이저의 투과 에너지와 발진 주파수의 변화에 따른 영향도 조사되었다. 실험 결과 얻어진 최적 정렬 조건 하에서 제작된 광섬유 격자의 광 투과 스펙트럼 형성 과정을 측정하여 특성이 분석되었고 이 같이 사용된 제작 조건의 안정성을 확인하기 위해 재현성 실험이 수행되었다.
본 논문은 양자 키 분배 시스템에서의 보안성을 증폭시키기 위한 유니버셜 랜덤 해쉬 함수의 개념을 소개하고 양자 오류 정정과 보안 사이의 관계를 이용하여 보안성 증폭을 제공하는 것을 보인다. 또한, 보안성 증폭 측면에서 접근 방식이 위상 오차 보정 방식을 소개하며 위상 오차 방식이 다른 방식보다 더 나은 보안성을 제시한다는 것을 보인다. 양자 키 분배의 대표적인 예인 BB84 프로토콜을 이용하여 유니버셜 해시 함수가 보안성을 강화하는 과정을 설명한다. 마지막으로 랜덤 프라이버시 증폭을 사용하는 BB84 프로토콜이 동일한 오류율을 가지는 Mayers의 성능보다 높은 키 레이트를 가지는 것을 보여 보안성이 강화된 것을 확인한다.
퍼지 제어기에 신경회로망을 병렬로 연결시키므로 제어성능 향상을 위해 필요했던 소속함수의 미세조정 과정이 학습으로 대신되게 하는 제어기 구조를 제안하였다. 신경회로망의 학습은 오차 역전파 알고리듬에 의해 수행되고 퍼지 제어기의 출력이 학습에 사용되는 오차량으로 사용된다. 따라서 본 제어기는 전문가의 경험과 지식을 제어기 설계에 이용할 수 있고, 별도의 학습과정 없이 제어과정 중에서 신경회로망 제어기가 학습되어 초기의 제어특성이 개선되어지는 특성이 있다. 그리고 본 구성에서 퍼지 제어기는 사용된 규칙에 의해 형성되는 위상평면상의 슬라이딩 면으로 필요한 제어특성과 신경회로망의 학습기준을 제시하는 한편 신경회로망이 학습되기전 제어 시스템의 제어특성이 안정되도록 하며, 신경회로망은 시스템의 상태궤적이 퍼지제어기에 의해 형성된 슬라이딩 면을 가능한한 근사하게 추종하도록 학습되어져 위상평면상 임의의 위치에 있는 시스템의 상태가 슬라이딩 면을 따라 안정점에 도달하도록 하게한다.
본 논문은 넓은 고도 범위와 낮은 측정 오차를 갖는 주파수 변조 연속파(FMCW) 레이더 고도계의 설계 방안을 제안한다. 측정 고도의 동적 범위를 줄이기 위해 전파 고도계의 송신 경로에 광 지연선을 적용하여 넓은 고도 범위를 얻을 수 있다. 송신 전력과 수신단 이득을 제어하여 또한 수신 전력의 동적 범위를 줄일 수 있다. 더불어, 직접 디지털 합성기를 사용하여 변조 선형성을 향상시키고, 기준 클럭 신호를 위상 고정 루프의 옵셋(offset) 주파수로 사용하여 위상잡음을 최소화함으로써 낮은 고도 측정오차를 갖는다.
본 논문에서는 $Q^2PSK$ 변$\cdot$복조 시스템을 대상으로, 가우시안 잡음이 존재하는 2경로 레일레이 페이딩 채널에서 수신 시스템의 비트 오율 성능을 분석하였다. 폐이딩 채널을 통과하면서 왜곡된 신호에 의한 성능 저하와 이 왜곡된 신호에서 복원된 반송파를 사용함으로써 발생되는 비동기 복조에 의한 성능 저하를 개선하기 위하여 적응 LMS알고리즘을 사용하는 TDL등화기를 사용하였다. 적응 등화기를 사용한 결과, SNR이 12dB일때, 페이딩이 존재할 경우에는 $83.7\%$, 반송파 위상 오차가 존재할 경우에는 $89.3\%$, 그리고 폐이딩과 반송파 위상오차가 같이 존재할 경우에는 $60.4\%$의 수신 성능 개선이 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 해상 클러터를 고려하여 움직이는 물체의 SAR 원시 데이터를 생성하고, SAR 원시 데이터 중간 처리 결과인 range 압축 데이터의 azimuth 차분 신호로부터 물체의 속도를 측정하는 방법을 여러 가지 환경에 적용하여 그 정확도 및 적용 가능한 경우를 분석하였다. 움직이는 물체에 의한 도플러 중심 주파수의 변이가 azimuth 차분 신호에서 위상의 변화를 가져오므로, 이를 이용하여 움직이는 물체의 속도를 측정하는 알고리듬을 정리하였다. 이 알고리듬을 위에서 생성한 range 압축 데이터에 적용하여, 타깃이 되는 물체가 독립적으로 존재하는 경우, azimuth 상에 또 다른 속도를 가지는 산란체가 존재하는 경우, 그리고 높은 후방산란계수를 가지는 육지에 타깃이 되는 물체가 인접해 있는 경우를 가정하여 속도를 측정하였다. 그 결과, 타깃이 되는 물체가 SAR 영상에서 256 픽셀 범위 내에서 독립적으로 존재할 경우에는 높은 정확도로 물체의 속도를 측정할 수 있었으나, 128 픽셀 범위에 다른 움직이는 물체가 존재하거나, 높은 후방산란 계수를 갖는 육지와 인접해 있을 경우에는 최대 1m/s 의 오차를 나타냈다. 이는 주변 산란체의 영향에 의해 신호가 교란되어 목표물의 위치를 추정하는 과정에서 오차가 발생했기 때문이다.
디지털 위성방송 수신용 QPSK복조기에서 반송파 위상 오차의 발생으로 인한 문제점을 해결하기 위해서 반송파 복원 회로가 요구된다. 기존 반송파 복원 회로의 NCO(Numerically Controlled Oscillator)는 Look-up table을 갖는 구조로 되어있어 전력 소모가 큰 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 전력소모를 줄이기 위해 Look-uptable을 사용하지 않는 조합 회로의 구조로 NCO를 설계하였다. 제안된 NCO의 소비 전력을 비교해보면 Look-uptable을 사용한 NCO의 경우 175(7)이고 새로운 구조의 NCO는 24.65(7)의 결과로 전력소모가 약 1/8로 감소됨을 확인하였다. 또한, 설계한 반송파 복원 회로를 사용하여 위상 오차를 보정해 줄 수 있다는 것을 모의실험을 통해 확인하였다.
위상배열 레이다를 위한 마이크로웨이브 포토닉 (MWP) 시스템을 구현할 경우, 송수신되는 빔의 정확도를 위해서 잡음 및 시간 지연 오차는 최소화 되어야 한다. MWP 시스템에서의 시간 지연 오차는 신호의 잡음에 의해 발생하고 timing jitter에 기인한다. 본 논문에서는 위상배열 레이다를 위한 MWP 시스템에서의 잡음 및 timing jitter에 대하여 분석하였고 광 증폭기의 이득변화에 따른 잡음 및 timing jitter 변화를 실험을 통해 검증하였다. 광 증폭기에 의한 신호의 증폭율과 잡음의 증폭율이 동일할 때까지 신호를 증폭하면 timing jitter는 감소하고 신호의 SNR은 증가하는 것을 확인하였다.
이 논문에서는 GPS L1/L2 이중 주파수 반송파 위상 관측값을 사용하여 100km 이상의 장기선을 가지는 저궤도 편대비행위성의 상대위치결정 기법을 연구하였다. 더욱 다양한 응용분야로의 유연한 확장을 위해 위성의 동역학 모델을 고려하지 않았고 이중 주파수 GPS 관측값과 오차 모델링을 기반으로 확장칼만필터를 통해 구하고자 하는 미지의 변수를 추정하였다. 편대비행위성 간 기선의 증가로 인해 공통오차로 소거되지 않고 남아있는 전리층 지연 오차는 전리층 매핑 모델을 사용하여 계산하였다. 정수형 미지정수 검색은 정수 최소 자승 조건을 만족하는 미지정수를 보다 빠르고 효율적으로 검색할 수 있는 MLAMBDA 기법을 적용하였다. 결정된 정수형 미지정수의 검정은 비율 테스트를 통해 판정하였다. 제안된 기법의 검증을 위해 편대비행위성 간 상대 기선 거리가 100 km 이상 떨어져 있는 가상의 편대비행위성 시나리오를 구성하여 상대위치결정 정확도를 분석하였다. 분석된 결과를 통해 제안된 기법은 장기선에서의 반송파 위상 미지정수 결정과 mm 수준의 정밀한 상대위치결정이 가능함을 확인하였다.
유도분극(induced polarization; IP) 탐사 중 광대역 혹은 빛띠(spectral) IP (SIP) 탐사법에서는 교류 전류를 송신원으로 하였을 때 나타나는 매질의 진동수에 따른 복소전기비저항의 크기와 위상을 측정하며, 진동수에 따라 값이 변화하는 복소전기비저항의 분산 혹은 이완 반응을 분석하게 된다. 이때 분산곡선은 등가회로 모델과 같은 이완 모델을 통해 설명할 수 있는데, 다중목적함수 최적화 기법을 적용하여 분산곡선에서 SIP 이완모델의 변수들을 예측해보았다. SIP 이완현상을 설명하기 위해 가장 많이 이용되는 Cole-Cole 모델 계열의 변수를 구하기 위해 크기 오차와 위상 오차를 최소화하는 두 가지 목적함수로 설정하고 다중목적함수를 최적화하기 위해 유전 알고리듬을 이용하였다. 다중목적함수 최적화 기법을 이용한 Cole-Cole 모델 변수 구하기는 수치 모델에 대해서는 잘 구해졌으나 기존에 보고된 SIP 실내실험 자료에 피팅할 경우, 주로 위상 크기가 작을 때(약 10 mrad 이하) 피팅이 맞지 않는 경우가 많았다. 이는 다중목적함수로 사용하는 크기와 위상의 자료 오차 사이에 스케일이 맞지 않아 발생하는 한계로 추정되며, 향후 복소전기비저항의 분산 곡선에서 SIP 변수를 예측하기 위해 이러한 한계를 극복할 수 있는 기계 학습 등 다양한 기법들에 대한 연구가 필요할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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