우주환경에서 운용되는 위성은 상호 유기적으로 연결된 다양한 전자장비에서 방출하는 전도성/복사성 에너지 결합에 의해 다양한 잡음 신호를 발생하게 되는데, 이러한 잡음은 탑재체를 포함한 위성 시스템과 발사체의 전자기적인 영향에 의하여 주요 기능에 중대한 결함을 유발시킬 수 있다. 이에 위성 시스템은 개발 단계에서부터 전자파환경에 대한 영향을 최소화하기 위한 시스템 설계 검증이 요구된다. 위성 시스템에서 검증하여야 하는 전자파 환경 요소는 위성으로부터 방출되는 전도성/복사성 잡음과 이러한 잡음 환경에서 위성의 정상운용을 검증하는 감응성 잡음이 있다. 통신해양기상위성 시스템의 전자파 호환성 설계 검증은 PSR의 출력을 각 유닛에 분배하는 과정에서 전원선에서 방출하는 전도성 방출특성을 측정하여 시스템에서 통제하는 전자파 규격에 적합한지를 검증하고, 이러한 방출 레벨로부터 6 dB 시스템 안전성마진을 고려한 레벨의 전도성 잡음을 전원선에 인가하여 시스템의 성능을 검증하는 것이다. 아울러, 각 유닛의 전자파 복사 특성을 종합하여 시스템 수준의 복사성 잡음 수준을 예측하고 발사체 요구 규격과의 적합성을 분석하는 것이다. 본 논문에서는 통신해양기상위성의 전자파 환경시험 결과를 토대로 시스템 수준의 전자파 호환 특성 및 발사체와의 적합성 분석 결과를 제시하였으며, 잡음요소 분석 결과는 FM EMC 시험에 반영될 것이다.
본 연구에서는 밀리미터파용 MMIC 저잡음 증폭기를 0.15$\mu$m pHEMT TRW 파운드리를 이용하여 설계, 제작하였다. 증폭기 설계시 능동소자모델링과 EM 시뮬레이션을 중심으로 설계가 이루어졌다. 기존의 모델의 단점을 기술하고 스케일링 문제를 해결하기 위하여 분산소자 모델을 사용하여 소신호 파라미터와 잡음 파리 미터를 정확히 예측하였다. 이러한 모델을 사용하며 2-단 단일 종지형 저잡음 증폭기 2종이 각각 Q-band(40~44 GHz)와 V-band(58~65GHz) 주파수 대역에서 설계되었다. Q-band 저잡음 증폭기의 경우 2.2 dB의 평균잡음지수와 18.3 dB의 평균이득이 측정되었으며 V-band 저잡음 증폭기의 경우는 65 GHz에서 14.7 dB의 평균이득과 2.9 dB의 평균잡음지수가 측정되었다. 이러한 결과는 시뮬레이션 결과와 일치하며 따라서 본 논문에서 사용설계기법이 밀리미터파 대역에서도 정확함을 의미한다. 또한 기존의 문헌과 비교하여 볼 때 잡음지수와 이득면에서 state-of-the-art성능을 나타냄을 확인하였다.
본 논문에서는 음향신호의 배경잡음을 감쇠하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 이산 웨이블릿 변환(DWT: Discrete Wavelet Transform) 후 기존의 적응필터를 대신 FNN(: Full-connected Neural Network) 심층학습 알고리즘을 이용하여 잡음감쇠 성능을 개선하였다. 입력신호를 단시간 구간별로 웨이블릿 변환한 다음 1024-1024-512-neuron FNN 딥러닝 모델을 이용하여 잡음이 포함된 단일입력 음성신호로부터 잡음을 제거한다. 이는 시간영역 음성신호를 잡음특성이 잘 표현되도록 시간-주파수영역으로 변환하고 변환 파라미터에 대해 순수 음성신호의 변환 파라미터를 이용한 지도학습을 통하여 잡음환경에서 효과적으로 음성을 예측한다. 본 연구에서 제안한 잡음감쇠시스템의 성능을 검증하기 위하여 Tensorflow와 Keras 라이브러리를 사용한 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 모의실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안한 심층학습 알고리즘을 사용하면 기존의 적응필터를 사용하는 경우보다 30%, STFT(: Short-Time Fourier Transform) 변환을 사용하는 경우보다는 20%의 평균자승오차(MSE: Mean Square Error) 개선효과를 얻을 수 있었다.
한반도의 지도 제작을 주임무로 1999년에 발사될 다목적 실용위성의 궤도 오차를 GPS 항행 해와 지상 안테나의 추적 데이터를 이용하여 분석하였다. 측정 데이터의 잡음과 모델 링의 오차를 고려하여 최소 자승 방법으로 궤도 결정과 예측 오차를 시뮬레이션 하였다. 측정 데이터의 잡음은 단기간 오차의 주 요인이 되며, 태양 플럭스의 불확실성으로 인한 오차가 궤도 예측 오차에 가장 크게 작용함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 시간 동기 추정을 위한 잡음 예측이 불완전한 경우에 직교분할 주파수 다중화 (OFDM) 시스템의 시간 동기 확률을 다중 경로 레일레이 페이딩 채널 환경에서 분석한다. 시간 동기 방식은 반복되는 CAZAC 시퀀스에 대한 상관기 구조를 가지며, 심벌간 간섭을 줄이기 위한 pre-advancement 기법을 적용한다. 시스템의 성능 평가 척도로서, 다중 경로 레일레이 채널 환경에서 유도된 동기 검파 확률을 분석한다.
본 논문에서는 기존의 문어를 다루는 태거와는 달리 구어를 처리할 수 있는 구어태거를 구현하였다. 구어태거는 크게 심층구조와 표층구조의 두 가지 부분으로 구성되어 있으며, 촘스키의 구조에 따라 설계하였다. 심층구조에서 예측된 문장은 표층구조에서 실제의 입력과 음소열수준으로 비교되고 그 결과 가 다시 심층구조로 되메김된다. 이를 통해 가장 적합한 후부가 선택되며 또한 강화학습을 통해 문법과 어휘가 학습된다. 실험을 통해서 여러 가지 잡음이 섞인 입력단어를 본 태거가 얼마나 정확한 예측을 할 수 있는가를 보았으며, 그 결과 잡음에 강한 특성을 나타내는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 커널 함수를 이용한 기법을 통한 추천 시스템을 제안한다. 제안된 추천 시스템은 기계 학습 기법을 이용하여 새로운 아이템에 대한 사용자의 선호도를 예측하고 예측된 결과를 바탕으로 사용자가 선호할만한 아이템들을 추천한다. 일반적으로 사용자의 평가 정보는 잡음이 포함되어 있고 일관성이 적으므로 잡음에 영향을 적게 받는 이원 분류기인 이중 마진 Lagrangian support vector machine (DMLSVM) 을 사용한다. 제안된 기법은 MovieLens 데이터베이스에 적용하였다. 또한 시뮬레이션을 통해 제안된 방법의 우수성을 확인하였다.
HEVC (High Efficiency Video Coding)의 In-Loop 필터 중 하나인 디블로킹 필터는 예측과 변환 블록 주변의 균일하지 않은 잡음을 제거하기 위해 사용된다. 영상을 복원할 때 텍스쳐 정보의 경우, 디블로킹 필터로 눈에 보이는 잡음을 제거하는 데 유리하지만 깊이 정보는 깊이를 예측하여 합성하는 데 사용되므로 디블로킹 필터를 적용하면 합성에 방해가 될 수 있다. 이에 본 논문은 TMIV (Test Model 6 for MPEG Immersive Video) 인코더를 거쳐 나온 기본 시점과 추가 시점의 텍스쳐와 깊이 영상에 디블로킹 필터를 적용하여 BD-Rate의 향상 정도와 인지 화질적 관점에서의 화질 개선 여부를 실험을 통해 검증한다.
최근 경량화 비디오 부호화를 위함 분산 비디오 부호화 기술 (DVC: Distributed Video Coding)에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있으며, Wyner-Ziv 부호화 기술은 이의 대표적인 기술로써 각광받고 있다. Wyner-Ziv (WZ) 부호화기는, 영상을, 기존의 인트라 부호화기를 이용하는 키 (Key) 프레임과 WZ 부호화를 하는 WZ 프레임으로 나누어 독립적으로 부호화 한다. WZ 복호화기로 전송된 키 프레임은 복원된 뒤 키 프레임 사이의 WZ 프레임을 추정하는데 사용되며 추정된 WZ 프레임을 보조정보 (Side Information)라고 한다. 보조정보는 WZ 프레임에 대한 정보가 없는 상태에서 추정되므로 필연적으로 WZ 프레임과 다르며 WZ 복호화기에서는 보조정보와 WZ 프레임과의 차이를 가상의 채널 잡음으로 간주한다. WZ 복호화 과정은 가상의 채널잡음을 WZ 복호화기 내에 존재하는 채널코드를 이용하여 제거함으로써 이루어지므로 채널 정보를 정확히 아는 것은 채널코드의 에러정정능력에 큰 영향을 미친다. WZ 복호화기에서는 추정된 WZ 영상만이 존재하므로 정확한 잡음의 양을 알 수 없으며, 일반적으로 선형 움직임에 근거한 키 프레임 간의 차를 하나의 예측 수단으로 사용한다. 또한 이와 같이 예측이 갖는 불확실성으로 채널코드의 효율이 저하되는 것을 막기 위하여 주변의 잡음과 비교를 통한 잘못된 잡음을 정정하는 방법도 제안되었다. 하지만 이런 방법들이 모든 프레임이나 비트 플레인에 존재하는 잡음을 제대로 측정한다고 할 수는 없다. 따라서 본 논문에서는 여러 개의 후보 잡음 모델을 생성한 후, 복호화 과정에서 가장 효율적인 모델을 선택하는 방법을 제안한다. 제안 방법에 대한 실험결과는 최대 0.8 dB의 PSNR이득을 보여준다.
GEO 통신위성을 운용하는 지구국 안테나는 매년 춘추분 경에 태양잡음 간섭을 받는다. 이런 현상들도 대기 권내에서 광선의 굴절로 영향을 받게된다. 따라서 이론적인 태양잡음간섭 예측시간이 실제 간섭이 발생하는 시 간과 잘 맞지 않는다. 이 연구에서는 광선의 굴절 현상과 지구국 안테나의 주 반사경의 크기, 위성과 지구국 안 테나가 이루는 앙각을 고려하여 설제 태양잡음 간섭시간을 해석하였다. 또한 95년도에 발사될 무궁화호 위성을 운용할 경우 야기 될 수 있는 대기권 굴절 현상은 무시될 수 있음을 증명하였다. 본 연구의 결과와 국내 위성 지구국서 실제로 측정한 태양잡음 간섭 시간과 비교 하였으며 두 결과가 잘 맞는다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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