• 전력전자학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.192-199
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• 2000

본 논문은 고주파 유도 가열기의 전력조절을 위해 뉴로-퍼지 알고리즘을 이용하고, IGBT를 사용한 위상 전이 펄스변조(PSPM)와 주파수 추종 펄스변조(FEPM) 가 조절되는 공진 고주파 인버터를 응용한 유도가열기를 설명한다. 이는 실제로 산업 현장에서 20KHz~500KHz 유도 가열 및 유도 용해 전원장치용으로 쓰인다. 위상 전이 펄스변조 (PSPM) 정전력 조절 기술을 바탕으로 한 적응 주파수 추종기법은 스위칭 손실을 최소화하고 전력조절을 용이하게 하기 위해 소개되어졌다. 뉴로-퍼지제어기를 사용하여 만들어진 실험장치는 성공적인 논증과 토의가 되어졌다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.998-1004
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• 2002

본 논문은 하나의 파일롯 신호를 이용하여 다중 캐리어를 수용하는 IMT-2000 전 대역에서 동작하는 중계기용 Feedforward 선형증폭기의 설계 및 제작에 관한 것이다. 본 논문에서 제시한 방법은 기존에 나와있는 파일롯 신호 인가 방법과는 달리 하나의 파일롯 신호를 분기하여 첫번째 루프(혼변조 신호 추출 루프)와 두번째 루프(혼변조 신호 제거 루프)에 인가함으로써, 증폭기에 입력되는 입력신호의 주파수와 레벨의 변화에 따라 자동 적응적으로 혼변조 신호들을 제거하도록 설계하였다. 제작 결과 2110 MHz - 2170 MHz 주파수 범위에서 최종 출력이 20 W$_{avg}$ 일 때 임의의 20 MHz에서 IMD 특성이 -60 dBc 이하가 됨으로써 20 dB 이상을 개선시켰으며 제안된 선형증폭기는 중계기의 다중캐리어 선형증폭기로서 적합함을 확인하였다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.40-44
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• 2010

계층적 부호화 방식은 멀티미디어 방송 및 멀티캐스팅 서비스(multimedia broadcasting and multicasting services; MBMS)등과 같이 단방향의 서비스에서 신호 품질에 대한 피드백 정보의 활용이 어려울 경우 사용할 수 있는 적응형 수신 기법 중의 하나이다. 이 기술은 계층적 변조 방식과 결합하여 사용함으로써, 부호화율과 변조 방식을 적절하게 결합하여 사용할 수 있는 방식이다. 또한, 터보부호와 결합된 시공간부호를 이용하여 멀티미디어 방송 서비스 제공에 있어서 위성-지상 통합망에서 효과적으로 다이버시티 이득을 얻을 수 있음이 보여왔다. 본 논문에서는 계층적 터보 부호와 결합된 시공간 부호화 방식을 위성-지상 통합 망에 적용하는 방안을 제시한다. 먼저, 시스템 구조 및 동작 원리를 설명하고, 실제 적용 예제들을 제시한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 2호
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• pp.193-196
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• 1999

본 논문은 음향 임펄스를 모델링하는데 코사인 변조된 필터 뱅크와 Decimation을 이용하여 수렴 속도를 개선하는 방법을 제안하고 이를 잡음제거에 응용하였다. 제안된 구조는 입력신호를 필터뱅크를 이용하여 각 서브밴드로 분할한 후 필터 입력신호의 고유벡터의 최대값과 최소값의 비를 줄이고 필터의 탭수를 줄이기 위해서 decimation을 행한다. 그리고 서브밴드대역의 샘플링 주파수를 낮추어 신호 스펙트럼을 확장시켜 이를 적응필터에 입력하여 수렴속도를 향상시켰다. 실험 결과, Colored잡음의 경우 LMS 알고리즘보다 제안된 방법이 MSE(Mean Square Error)는 좋지는 않았다. 실제 음향시스템의 모델링에는 거의 같은 MSE을 갖으며, 수렴 속도에는 모두 빠른 성능을 보였으며, 이를 음질향상에 적용하여 향상된 음질을 얻을 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제42권2호
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• pp.87-92
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• 2005

본 논문에서는 증폭기의 구동 전력을 조절하는 회로와 PBG 구조를 이용하여 전력 증폭기의 전력효율의 증가와 혼변조 왜곡 성분을 감소하게 하였다. 입력 RF 신호의 크기에 따라서 게이트의 DC 전압을 조절하였고, 전력 증폭기의 출력 정합회로에 PBG를 추가하였다. 본 논문에서 제안한 전력 증폭기의 경우 기존의 전력 증폭기와 비교 하였을 때 혼변조 왜곡성분은 3dBc 개선되었고, 평균 전력효율은 $35.54\%$ 개선되었다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제46권4호
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• pp.78-82
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• 2009

본 논문에서는 다중경로 채널 조건과 부반송파 변조방식이 다른 OFDM에 대한 성능을 분석한다. 또한 OFDM 신호에 대한 다중경로 지연 확산 환경, 시작 프레임 동기 오류의 영향에 대해서 분석한다. 다른 변조방식에 대한 BER 성능 분석을 통해서 적응형 OFDM 전송에 적용할 수 있는 기준을 제시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.905-911
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• 2005

본 논문은 제한적인 피드백을 이용하는 OFDM 시스템에서 용량 극대화를 위한 효율적인 적응 부 반송파 선택 방식을 제안한다. 제안하는 방식에서는 데이터 전송에 사용될 부 반송파들과 각 부 반송파에 적용될 변조 및 코딩 방식들이 수신기에서 결정되고, 제한적인 피드백을 통해 송신기로 전달된다. 본 연구에서는 채널 환경에 따라 적절한 수의 높은 신호 대 잡음 비를 갖는 부 반송파들을 선택함으로써 용량이 극대화됨을 이론적으로 유도한다. 또한, 낮은 복잡도로 최적의 부 반송파 집합을 선택하기 위한 정렬 방식을 사용하는 적응 부 반송파 선택 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 적응 부 반송파 선택 방식이 제한된 feedback 정보량만으로 water-filling 방식에 의한 부 반송파 선택 방식이나 water-filling 전력 할당에 의한 용량보다 높은 용량을 제공함을 보여준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권4C호
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• pp.232-240
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• 2011

Water-filling 알고리즘은 적응 MIMO 시스템의 ergodic 용량을 최대화하는 효율적인 전력 할당 방식이지만 이산 변조 지쉬discrete modulation index)를 사용하는 실제의 시스템의 경우 과도한 잉여 전력(residual power)으로 인해 스펙트럼 효율이 감소하는 단점이 있다. 본 논문에서는 water-filling 알고리즘의 잉여 전력을 효율적으로 재할당 함으로써 적응 MIMO 시스템의 스펙트럼 효율을 향상시키는 새로운 전력 할당 알고리즘을 제안한다. 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 터보 코드가 적용된 적응 MIMO 시스템을 구성하고 다양한 환경에서 시뮬레이션을 수행한다 시뮬레이션 결과, 레일리이 페이딩 환경에서 SNR이 20dB일 때 제안된 알고리즘의 스펙트럼 효율이 기존의 water-filling 알고리즘에 비해 대략 8.9% 향상됨을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권2A호
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• pp.107-114
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• 2008

무선 접속 시스템에서는 주파수 선택적 페이딩 환경에서 직교 주파수 분할 다중화 기법 (OFDM)의 성능을 향상시키기 위한 연구가 많이 진행되었다. 시불변 채널을 송수신단 모두 알고 있는 경우, 워터 필링 (water-filling) 기법을 이용한 적응변조 기법이 최적이라고 증명되었다. 하지만, OFDM 시스템에서는 워터 필링 기법은 모든 부채널에 대한 채널정보를 송신단으로 보내기 위한 방대한 양의 오버헤드를 필요로 하게 된다. 본 논문에서는 제한된 궤환정보를 이용한 하항링크 적응변조 및 부호화 기법에 대해 제안하고자 한다. 궤환정보의 양을 최소화하기 위해서 각 부채널에 대한 채널정보 대신 하나의 OFDM 심볼을 기준으로 한 적응변조 방법을 적용한다. 궤환정보의 양이 대폭 감소되었지만, 성능열화 정도는 2dB 보다 적게 나타남을 모의실험을 통해 확인하고자 한다. 또한, OFDM 시스템에서는 부채널들을 그룹화하여 다중사용자 환경에서 사용될 수 있다. 이러한 다중사용자 환경에서는 본 논문에서 제안하는 기법의 전송률이 부채널 그룹이 증가할수록, 그리고 사용자가 많아질수록 채널용량에 근접함을 보여주고자 한다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.1113-1121
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• 2019

본 논문에서는 얼굴의 밝기와 색상 정보를 함께 이용한 합성곱 신경망 기반의 얼굴 위변조 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 적층된 합성곱 신경망과 보조 신경망을 이용하여 실제 얼굴과 위변조된 얼굴의 밝기 특징과 색상 특징을 독립적으로 추출한다. 기존의 방법과는 달리, 본 논문에서는 추출된 특징을 단순 결합(Concatenation)하는 것이 아니라 주의 모듈(Attention Module)을 이용하여 적응적(Adaptively)으로 조합할 수 있도록 하였다. 또한, 효과적인 분류기 학습을 위하여 대비 손실함수(Contrast Loss Function)를 새롭게 제안하였는데, 대비 손실함수는 동일 클래스 내의 특징 간의 차이는 최소화 시키고 서로 다른 클래스의 특징 간의 차이는 최대화 시킴으로써 특징의 분별력을 높인다. 다양한 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 기존 얼굴 위변조 검출 방법 대비 개선된 성능을 보임을 확인하고 그 결과를 분석한다.