• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.66-68
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• 2016

무선 통신 시스템에서 장거리 신호송출을 위해 사용하고 있는 고전력 증폭기(HPA, High Power Amplifier)는 증폭기의 비선형성 때문에 송출신호에 왜곡을 야기시키며 이 때문에 선형구간만을 사용하게 되어 그 전력 효율이 떨어지게 된다. 이 비선형 특성을 해결하기 위하여 디지털 사전 왜곡기(DPD, Digital Pre-distorter)를 HPA 의 앞단에 채용하여 송출신호를 선형화 시키고 효율도 높이게 된다. 이 DPD는 대부분 HPA를 특정 모델이라고 가정하고 최적화 알고리즘을 통해 설계되는데 HPA의 모델에 대한 가정이 맞지 않을 경우 설계된 DPD의 성능이 떨어질 수 있다. 따라서 HPA의 모델을 정확하게 아는 것은 DPD 설계에 있어서 중요한 이슈가 된다. 본 논문에서는 실제 상용되는 HPA에 대해 이미 알려진 다양한 HPA의 모델 중에서 가장 적합한 모델을 선정하고 또한 그 모델의 계수를 얻어내는 방법을 소개한다. 이렇게 얻어진 HPA의 모델정보는 최적의 DPD 설계에 사용될 수 있다. 각 HPA 모델에 대한 파라메터를 구함에 있어서 알려진 최적화 방법 이외에 직접 적용이 어려운 경우에는 기존 방식을 수정하고 그 방식을 사용하였다. 실제 HPA 의 입출력 신호를 실시간 수집하고 컴퓨터 모의실험을 수행하여 동일한 HPA 입력 신호에 대해 실제 HPA의 출력과 찾아낸 최적 모델의 출력을 비교 분석함으로써 실제 찾아낸 모델이 가장 정확하게 상용 HPA를 모델링 하고 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제4권5호
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• pp.963-969
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• 2000

본 논문에서는, 선형 주기적 시변 시스템에 대해서, 두 개의 입출력 이득을 정의한다. 그 하나는 단위 크기의 ι$_2$노름을 갖는 모든 입력에 대한 최악의 $\iota_2$ 노름의 출력의 비로서, G($\iota_2,\iota_2$ 로 표기한다. 또 다른 하나는 단위 크기의 RMS 값을 갖는 모든 입력에 대한 최악의 RMS 값의 출력의 비로서, G(RMS, RMS)로 표기한다. 선형 시불변 시스템에 대해서는 이 두 개의 이득은 등가라는 사실이 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 선형 주기적 시변 시스템에 대해서도 이 두 개의 이득이 등가라는 것을 증명한다. 또한, 선형 주기적 시변 시스템에 대한 주파수 응답을 얻는 두 가지 방법 사이의 관계를 유도한다. 이렇게 정의된 입출력 이득은 M-채널 필터 뱅크에 적용한다. 필터 뱅크는 음성 압축 등에 사용되는 대표적인 다중비 신호처리 시스템이다. 이러한 필터뱅크에는 일반적으로 에일리어징 왜곡, 진폭 왜곡 및 위상 왜곡이 존재한다. 본 논문에서는 오차 시스템의 G($\iota_2,\iota_2$ 이득을 최적화 하는 방법에 의해 필터 뱅크를 설계함으로써, 필터 뱅크에서 일반적으로 존재하는 왜곡을 작게할 수 있음을 보인다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제48권8호
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• pp.45-52
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• 2011

플래시 메모리는 빠른 처리 속도, 비휘발성, 저전력, 강한 내구성으로 인해 최근 다방면에서 활용되는 비중이 점점 커지고 있고, 최근 비트 당 가격이 저렴해지면서 NAND 플래시 기반의 SSD (Solid State Disk)가 기존 기계적 메커니즘의 HDD(Hard Disk Drive)를 대체할 새로운 저장 장치로 주목받고 있다. 특히 모바일 기기에 적용되는 싱글 패키지 SSD 제품의 경우 병렬 처리를 통한 성능 향상을 위해 채널 수를 증가시키면 NAND 플래시 컨트롤러의 면적과 입출력 핀 수가 채널 수 증가에 따라 증가하여 폼팩터 (form factor)에 직접적인 영향을 주게 된다. 본 논문에서는 NAND 플래시 채널 수와 인터페이스의 채널당 FIFO 버퍼 사이즈를 최적화하여 SSD 컨트롤러의 성능을 고려한 면적과 입출력 핀 수를 최소화하고 이를 폼팩터에 반영하는 방법을 제안한다. 이중 버퍼를 채용한 10채널 지원 SSD 컨트롤러에 대해서 실험을 통해 동일한 성능을 유지하면서도 버퍼 블록 사이즈를 73%정도 축소시킬 수 있었고, 컨트롤러 전체 칩 면적으로는 채널 수 감소에 따른 채널별 컨트롤 블록과 입출력 핀 수 감소 등으로 인해 대략 40%정도 축소 가능할 것으로 예상된다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제29권10호
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• pp.550-560
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• 2002

병렬 외부정렬을 클러스터형 분산 컴퓨터에서 실행하는 경우에는 순수하게 주메모리에서 부분적인 정렬과 머지를 위해 실행되는 과정(순수 계산)뿐만 아니라 디스크로부터의 입출력 과정 및 각 노드들간의 데이타 교환에 따르는 통신과정을 적절히 배치, 설계함이 필요하다. 그 주된 이유는 전체 수행시간이 순수 계산시판보다는 디스크 입출력에 소요되는 시간 및 통신의 소요시간의 비중이 크기 때문이다. 본 연구에서는 저속 네트웍 PC 클러스터를 계산도구로 하여 단위시간당 정렬 자료규모를 최대화함을 목표로 하여, 알고리즘적인 최적화를 통해서, 즉, 정렬 도중 통신과정에서 발생하는 지체시간을 최소화하여 전체적인 통신 성능을 높이고, 디스크 입출력 작업은 전송 규모와 횟수를 조절하여 계산과 통신작업등과의 중첩정도를 극대화시켜 외부정렬의 성능을 개선하였다. 실험 결과 새 알고리즘이 기존의 NOW-sort 알고리즘[1]에 비해서 동일한 PC 클러스터 경에서 최대 45% 정도까지 실행시간을 단축시킬 수 있고, 확장성 면에 있어서도 더 우수한 것을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권6C호
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• pp.490-496
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• 2005

본 논문에서는 퍼지 추론 시스템의 추론 정보를 이용하여 자율적으로 구조를 결정하는 클러스터링 기법을 제안한다. 제안된 기법은 주어진 입출력 데이터를 이용하여 자율적으로 클러스터의 수를 추정하고 동시에 이들 파라미터를 최적화한다. 일반적인 클러스터링 기법에서 볼 수 있었던 비교사학습을 교사학습으로 확장하여 클러스터 추정에 입출력 인과 관계를 고려한 학습을 실시하게 하여 전체 모델의 성능을 개선하고자 하였다. 출력 정보가 입력공간에서 클러스터링 학습에 적용됨으로써 클러스터링에서의 각 클래스의 구분 작업이 더 원활하게 이루어 질 수 있다. 모의실험을 통하여 기존의 연구 결과와 비교하여 제안된 기법의 유용성을 보인다.

• 전자공학회논문지D
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• 제35D권12호
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• pp.1-11
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• 1998

고속펄스 전송을 위한 다중결합된 마이크로스트립 신호버스에서 제일 근접한 선로상에 유기되는 누화피크치를 최소화시키기 위해 선로자태를 합성시키는 방법을 제안하였다. 평행하게 배열된 데이터버스에서 구동선로로부터의 누화에너지는 가장 근접한 선로에 거의 집중되므로 반사파 제어를 위한 최적화기법을 통해 선로간의 평균간격을 늘리는 방법을 채택하였다. 입출력 파형예측을 위해 일반화된 S-행렬 기법을 적용하였으며 선로간의 평균간격을 늘리기 위해 합성된 다양한 형태의 비일정선로의 누화특성을 비교 분석하였다. 그 결과 펄스가 갖는 주파수 범위내에서 스펙트럼을 고르게 반사시키게 하는, dip을 갖는 쳬비셰프형 테이퍼가 입출력 파형의 보전성에 큰 영향을 주지 않는 범위내에서 누화피크치를 최소로 함을 볼 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제45권7호
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• pp.67-71
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• 2008

본 논문에서는 Ka 대역에서 동작하는 송수신기에 쉽게 집적화 할 수 있는 프로브 구조를 이용한 도파관-마이크로스트립 트랜지션을 설계 및 제작하였다. 도파관-마이크로스트립 트랜지션은 프로브, 인덕턴스 선로, ${\lambda}/4$ 임피던스 변환기, 그리고 $50{\Omega}$ 마이크로스트립 선로로 구성되어있으며, 각 구성 요소들의 특성 임피던스 및 길이를 시뮬레이션을 통해 최적화하였다. 제작된 트랜지션의 측정결과, $30{\sim}40GHz$ 대역 내에서 평균 1.3 dB의 삽입손실 특성, 14 dB이하의 입출력 반사 손실특성을 나타내었다. 마이크로스트립 선로 및 입출력 도파관의 손실을 고려하여 하나의 변환 구조 당 삽입 손실은 $0.5{\sim}0.6dB$ 정도이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.535-537
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• 2007

디스크는 내부의 정보를 최대한 숨기고 추상화하여 운영체제에 읽기와 쓰기같은 최소한의 인터페이스만을 제공한다. 결과적으로 상위 레이어의 소프트웨어는 디바이스에 대해 최소한의 가정만을 가지고 결정에 임할 수밖에 없으며 이는 여러가지 최적화에 걸림돌이 될 수 밖에 없다. 본 논문에서는 디스크가 제공하는 최소한의 인터페이스만을 가지고 내부 구조를 정확히 추측해 내는 기법을 소개한다. 기존에 SCSI 디스크에 대해 매핑 정보를 추출해내는 연구[1,2] 이미 존재했으나, 널리 사용되고 있는 ATA 디스크의 경우 이를 밝혀낸 논문은 알려진 바 없다. 이 논문에서는 ATA 뿐만 아니라 SCSI 디스크에서도 적용할 수 있는 더 빠르고 정확한 알고리즘을 제안하고, 실제 실험 결과를 제시하였다. 이러한 결과는 차후에 입출력 시스템을 최적화하는데 큰 도움을 줄 수 있을 것이라 여겨진다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.217-217
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• 2023

상수도관망은 사용자에게 고품질의 물을 안정적으로 공급하는 것을 목적으로 하며, 이를 평가하기 위한 지표 중 하나로 압력을 활용한다. 최근 스마트 센서의 설치가 확장됨에 따라 기계학습기법을 이용한 실시간 데이터 기반의 분석이 활발하다. 따라서 어디에서 데이터를 수집하느냐에 대한 센서 위치 결정이 중요하다. 본 연구는 eXtreme Gradient Boosting(XGBoost) 모델을 활용하여 대규모 상수도관망 내 센서 위치를 최적화하는 방법론을 제안한다. XGBoost 모델은 여러 의사결정 나무(decision tree)를 활용하는 앙상블(ensemble) 모델이며, 오차에 따른 가중치를 부여하여 성능을 향상시키는 부스팅(boosting) 방식을 이용한다. 이는 분산 및 병렬 처리가 가능해 메모리리소스를 최적으로 사용하고, 학습 속도가 빠르며 결측치에 대한 전처리 과정을 모델 내에 포함하고 있다는 장점이 있다. 모델 구현을 위한 독립 변수 결정을 위해 압력 데이터의 변동성 및 평균압력 값을 고려하여 상수도관망을 대표하는 중요 절점(critical node)를 선정한다. 중요 절점의 압력 값을 예측하는 XGBoost 모델을 구축하고 모델의 성능과 요인 중요도(feature importance) 값을 고려하여 센서의 최적 위치를 선정한다. 이러한 방법론을 기반으로 상수도관망의 특성에 따른 경향성을 파악하기 위해 다양한 형태(예를 들어, 망형, 가지형)와 구성 절점의 수를 변화시키며 결과를 분석한다. 본 연구에서 구축한 XGBoost 모델은 추가적인 전처리 과정을 최소화하며 대규모 관망에 간편하게 사용할 수 있어 추후 다양한 입출력 데이터의 조합을 통해 센서 위치 외에도 상수도관망에서의 성능 최적화에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.562-562
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• 2016

신경망 모형에서 학습이란 주어진 입출력시스템에 대하여 원하는 동작을 수행할 수 있도록 연결 강도를 최적의 상태로 적응(adaptation)시키는 과정을 의미한다. 따라서 강수와 지하수위의 관계를 연계시킨 인공신경망기법은 선택적으로 예측 지하수위에 영향을 미치는 변수들을 학습에 의하여 택함으로써 예측모형을 구성할 수 있다. 즉, 예측 지하수위와의 상관관계에 의하여 입력되는 변수와의 연결강도를 조정하여 매개변수 조정 및 모형의 최적화를 자동화할 수 있다. 본 연구에서는 지하수위에 영향을 주는 요소는 지하수위와 강우량이라고 가정하고, 지하수위의 입출력과정을 시계열 분석에 의하여 모형화하였으며 예측지하수위는 강우 및 지하수위의 선행조건과 매우 밀접한 관계를 갖는다. 따라서 선행강우 및 지하수위의 상태에 따라 이를 입력하여 미래의 지하수위를 예측하게 된다. 이 모형을 제주지역의 관측소에 적용한 결과 관측소별로 타당한 예측결과를 도출하였다.