본 논문에서는 이동 위성 채널에서 트렐리스 부호화된 CPFSK 신호를 검파하는데 있어서 최적의 수신 방식인 MLSD 대신에 복잡도를 크게 줄이면서 MLSD와 거의 같은 성능을 얻는 적응 RSSD 수신 방식을 제안 한다. 제안된 앉줬D를 시변 채널인 이동 위성 채널에 적용하기 위해서는 채널의 상태를 추정해야 하는 문제 가 발생하며l 본 논문에서는 채널의 특성을 추정하는 방법으로 steepest desc에t 알고리틈을 이용하며I 보다 효율적인 채널 추정을 위해 symbol-aided방법이 사용된다. syr뼈ol-aided 방법은 신뢰성 있는 채널 추정을 위하여 송신단에서는 주기적으로 알고 있는 섬볼을 삽입한 후에, 수신단에서는 알고 있는 섬볼이 수신되면 비터비 프로세서는 임시 데이터 결정을 하여 채널 추정기로 보내는 방법이다. 이러한 임시 데이터 결정 방법 을 사용한 채널 추정기는 긴 결정 지연 시간올 이용한 방법보다도 이동 위성 채널에서 빠르고 신뢰성 있게 채널을 추정한다. 본 논문에서 제안한 적웅 RSSD 수신 방식은 적웅 MLSD에 대한 준최적 수신 방식임에도 불구하고 복잡도를 크게 줄이면서 이통 위성 채널을 빠르고 신뢰성 있게 추적한다.
본 논문에서 제안하는 실시간 해양 이상조류 모니터링 시스템은 직접적으로 적 녹조의 주원인인 플랑크톤을 감지하는 것이 아니라 적조의 동물성 플랑크톤 특성인 수중 내의 산소 감소를 체크하고, 녹조의 식물성 플랑크톤 특성인 수중 내의 질소 감소를 측정한다. 각각의 특성 체크 및 간접적 요소인 수중 내외의 온도, 조도 센서를 이용하여 실시간 감시하는 모듈을 만들고 모듈은 특정 주기에 맞게 신호를 서버로 전송하여 데이터베이스를 형성하고, 이렇게 수집된 데이터는 해양수산청 적 녹조 기준 데이터와 비교 하여 분석하여 알맞은 형태의 정보로 가공한 뒤 사용자에게 정보를 시각화 하여 제공한다. 기존의 광역적 감지 및 감시 시스템이 아닌 지역적 특성을 갖게 되는, 어업을 하지 않는 시간에도 빠르게 대처 가능한 개인사업 맞춤형 양식장 적 녹조 감시 시스템을 제안하였다.
본 논문에서는 QAM (Quadrature Amplitude Modulation)을 시용하는 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiflexing)시스템에서 비이상적인 채널에 고속으로 데이터를 전송 시 발생하는 신호의 왜곡으로부터 보다 빠르고 효율적으로 등화를 하기 위한 등화기법을 제안하였다. 일반적으로 기존 OFDM 시스템 등화기법으로 주파수 영역에 단일 탭 선형 등화기를 사용하는 방법이 많이 사용 되었다. 이 경우 실제시스템에서 채널 환경이 시간에 따라 빠르게 변하게 될 경우 채널에 의한 왜곡을 완벽하게 보상해 줄 수없다. 그러므로 본 논문에서는 주파수 영역에 단일 탭 션형 등화기를 적용하는 대신 비선형 등화기를 적용하였으며 비선행 등화기의 단점인 낮은 SNR(Signal-to-Noise Ratio)에서의 급속한 성능 저하를 보완해주기 위하여 시간영역에 선형 등화기를 병행 사용하였다. 주파수 영역의 경우 비선형 등화기를 적용함에 있어 in-phase성분과 quadrature성분으로 구성되어 있는 QAM신호가 complex 채널 통과 시 fading에 의해 왜곡된 신호도 noise에 의해 왜곡된 신호처럼 in-phase성분과 quadrature 성분의 amplitude만이 변하므로 기존의 등화기 구조에서 cross성분을 제거하였고 이로 인하여 발생할 수 있는 약간의 오차를 보상해 주기위해 시간영역 등화가와 수렴 속도가 빠르고 오차가 적은 알고리즘을 사용하여 복잡도가 줄어든 등화기 구조를 제안하였다. 시간영역의 경우 채널왜곡에 강한 Goldcode를 trauung-sequence로 보호구간에 삽입하여 매 frame 마다 등화를 행하여 주파수영역 등화기의 성능을 보완해줌으로써 기존의 등화기법과 비교하여 보다 빠르고 효율적인 등화를 수행할 수 있는 등화기법을 제안 하였다.
본 논문에서는 다중점 위상검출기(Phase detector: PD)를 이용한 1Gbps 클럭 및 데이터 복원(Clock and data recovery: CDR)회로를 제안한다. 제안된 위상검출기는 데이터의 천이 모서리와 클럭의 상승/하강 모서리 3점을 비교하여 up/down 신호를 생성한다. 기존의 위상검출기 회로는 클럭 주기의 배수 만큼의 up/down 펄스폭을 갖는 출력으로 전압제어발진기(Voltage controlled oscillator: VCO)를 조절하는 펄스폭변조(Pulse width modulation: PWM)방식을 사용한다. 제안된 위상검출기 회로는 클럭 반주기만큼의 up/down 펄스폭을 갖는 출력으로 전압제어발진기를 조절하는 펄스수변조(Pulse number modulation: PNM)방식을 사용하여, 전압제어발진기를 미세하게 조절함으로써 지터를 줄일 수 있다. 제안된 위상검출기를 이용한 클럭 및 데이터 복원회로는 1Gbps의 전송률을 갖는 231-1개의 랜덤 데이터를 이용하여 테스트되었고, 지터와 전력소비는 각각 7.36ps와 12mW로 저전력, 적은 지터의 특징을 보였다. 제안된 회로는 0.18um CMOS 공정에서 1.8V 전원으로 설계되었다.
지구 중력장의 경년변화 관측을 통한 전 지구 차원에서의 대규모 질량이동 및 그 변화에 대한 연구는 지속적으로 진행되고 있다. 여기에는 지구의 편평 정도를 나타내는 $J_2$(또는 지구 중력장모델의 $C_{20}$)에 대한 연구도 포함되며, 최근에는 GRACE를 비롯한 위성중력기술의 개발로 기존의 SLR 등 우주관측기술의 관측결과와 비교분석을 수행할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 2002년 4월부터 2008년 5월사이의 GRACE 월별 중력장모델(CSR RL04)을 이용하여 저차항 중력장 구면조화 계수 $C_{20}$의 시계열 변화를 구하고 SLR 관측 자료로부터 얻어진 $C_{20}$ 값과 비교분석을 수행하였다.시계열 데이터의 분석에는 웨이블릿 변환 신호분석기법을 사용하였으며,구체적으로 연속 웨이블릿 변환,직교 웨이블릿 변환 및 웨이블릿 상관간계 분석을 수행하였다.분석 결과, GRACE와 SLR의 $C_{20}$ 결과는 모두 감소하는 추세를 나타내었으며, 1년 주기를 나타내는 SLR과는 달리 GRACE는 반년 주기에서 더욱 높은 강도를 보였다.또한,GRACE는SLR와의 직교 웨이블릿 스펙트럼 및 상관관계 분석에서도1년 주기에서 매우 강한 상관관계를 보여주었다.
본 연구에서는 충격반향법(IE)을 활용하여 철근 부식 진전에 따른 콘크리트 손상 상태를 모니터링하였다. 길이 1500 mm, 폭 400 mm, 두께 200 mm를 갖는 세 개의 철근 콘크리트 시험체를 제작하였다. 각 시험체는 보통 포틀랜드 시멘트, 고로 슬래그 미분말, 플라이 애쉬를 혼합한 세 가지 콘크리트 배합을 활용하여 제작하여, 결합재 특성에 따른 손상특성을 관찰하였다. 콘크리트 내 철근 부식은 3% NaCl 용액에서 35일 주기의 습윤 및 건조 포화 과정을 거친 후 0.5 A 전류를 인가하여 가속화되었다. 전류인가 전 습윤-건조반복(철근부식 환경조성 또는 잠재기)단계에서 수집된 초기 IE 데이터는 건조상태가 IE 신호에 미치는 영향이 크기 않음을 보여주었다. 전류를 인가한 후에는 인가 시간 증가에 따라 IE 탁월주파수와 콘크리트 P파속도의 점진적인 감소 특성을 관찰할 수 있었다. 이러한 실험결과는 IE 데이터 모니터링으로 철근 부식으로 인한 콘크리트의 점진적 손상의 주요 특성(내부 손상 개시 및 전파 속도 등)을 포착할 수 있음을 보여준다. 따라서, 철근 부식에 따른 콘크리트의 점진적 손상의 평가 및 예측에 IE 모니터링이 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
임상적으로 의사가 청진기를 이용해 초기 혈전이 생긴 기계식 판막 음향신호의 변화를 구분하기는 쉽지 않다. 기계식 판막의 이상은 환자의 죽음을 의미하기 때문에 기계식 판막의 신뢰성과 초기 혈전 현상을 비관혈적으로 조기 진단하는 방법은 매우 중요하다. 이 논문은 컴퓨터 보조진단 시스템과 음향신호의 주파수 스펙트럼의 이동을 관찰하여 기계식 판막의 혈전 현상을 비관혈적으로 평가하는 것을 목적으로 한다. 혈전 모델은 상용화된 기계식 판막에 폴리우레세인과 실리콘을 이용하여 제작하였다. 판막의 표면에는 폴리우레세인을 코팅하고, 봉합링에는 실리콘을 코팅하였다. 봉합링의 주위에서 혈전이 발생하고, 20%, 40%, 60%로 자라나는 현상은 실리콘을 이용하여 제작하였다. 실험 시스템에서 판막의 음향 신호는 마이크로폰과 증폭기를 사용하여 측정하였고, 마이크로폰에는 주위잡음을 제거하기 위해 커플러를 장착하였다. 측정된 음향신호는 A/D 컨버터를 이용하여 샘플링하고, 스펙트럼을 분석하였다. 정상적인 판막과 혈전이 형성된 판막의 주파수 구분을 위해 인공신경망을 구성하였고, 연속적으로 판막의 운동 주기성을 확인하기 위하여 return map을 사용하였다. 생체 내 실험에서는 기계식 판막을 사용하는 순환장치를 장착한 동물과 기계식 판막을 치환 받은 지 1년 이내와 1년이 넘은 환자에게서 데이터를 채집하였다. 실험에서 얻은 데이터 스펙트럼은 두 가지 형태의 첨두치를 보였고, 이중에서 두 번째 첨두치는 혈전의 모델에 따라 변화를 보였다. 생체 내, 외 실험에서 얻은 데이터를 인공신경망에 적용한 결과 정상 판막과 혈전이 생성된 판막을 구분하였고, 환자를 대상으로 한 실험에서는 10명 중 1명이 두 번째 첨두치가 이동하는 결과를 보였지만 다른 방법으로 확인하지는 못했다. 본 논문의 결과는 기계식 판막의 혈전현상을 비침습적으로 조기 진단하고, 상태를 지속적으로 감시할 수 있는 기술적 토대를 제공할 것이다.
DS/CDMA 시스템의 순방향 링크에서 시스템의 성능을 열화 시키는 주요 원인으로는 다중 경로 전파에 의한 페이딩과 많은 사용자가 동시에 동일 주파수 대역을 사용함으로써 발생하는 다원 접속 간섭이 있다. 다중 경로 전파에 의한 다원 접속 간섭을 줄이기 위해서는 각각의 사용자들을 구별하게 하는 코드들 사이의 상호 상관 성질을 최소화시키는 PN 코드를 필요로 한다. IS-95A 시스템의 변조 방법에서 데이터의 대역 확산을 위해 전체 주기 $2^{15}$의 PN 시퀀스를 사용하며, 데이터 비트를 확산시키기 위해 PN 시퀀스 전체 길이 중 각각 64칩씩 사용된다. 이러한 경우, 실제 사용되는 비트는 전체 데이터에서 차지하는 비중이 아주 작아 상호 상관 성질이 상대적으로 커져 다중 경로 간섭을 억제하는데 있어 만족스럽지 못한 결과를 얻게된다. 이러한 점을 착안하여 순방향 링크의 복조 구간을 증가시켜 데이터를 복조 한다면 코드들간의 상호 상관 성질을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 PN 코드들간의 상호 상관 성질을 감소시킬 수 있는 복조방법을 제안하고, 시뮬레이션을 통하여 검증하였다. 시뮬레이션에 사용된 채널은 다중 경로 레일리 페이딩 채널 및 부가 백색 가우시안 잡음 채널을 사용하였다. 제안된 방법은 시뮬레이션을 통해 성능 분석한 후, 기존의 IS-95A 시스템과 비교하여 동일 신호대 잡음비에서 비트 오율이 약 $0.25{\sim}0.5dB$의 성능 향상을 보였다.
최근 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷의 발전으로 산업 현장에서 가동되는 기계의 자동화 및 무인화에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 공정 기계들은 부착된 다양한 센서들로부터 수집된 데이터를 기반으로 제어되고 이를 통해 공정이 관리된다. 만약 센서에 고장이 발생한다면 센서 데이터 이상으로 인해 자동화 기계들이 오작동함으로써 공정 손실 발생뿐만 아니라 인명피해로도 이어질 수 있다. 전문가가 센서의 이상 여부를 주기적으로 확인하여 관리하고 있으나 산업 현장의 여러 가지 환경요인 및 상황으로 인하여 고장점검 시기를 놓치거나 고장을 발견하지 못하여 센서 고장으로 인한 피해를 막지 못하는 경우가 발생하고 있다. 또한 고장이 발생하여도 즉각 감지하지 못함으로써 공정 손실을 더욱 악화시키고 있는 실정이다. 따라서 이러한 돌발적인 센서 고장으로 인한 피해를 막기 위해 자체적으로 임베디드 시스템에서 센서의 고장 유무를 실시간으로 파악하고 빠른 대응을 위해 고장 진단 및 유형을 판별하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 대표적인 센서 고장 유형인 erratic fault, hard-over fault, spike fault, stuck fault를 분류하기 위해 딥 뉴럴 네트워크 기반의 고장 진단 시스템을 설계하고 라즈베리 파이를 활용하여 구현하였다. 센서 고장 진단을 위해 구글이 제안한 MobilieNetV2의 Inverted residual block 구조를 사용하여 네트워크를 구성하였다. 본 논문에서 제안하는 방식은 기존 CNN 기법을 사용한 경우보다 메모리 사용량이 줄고 성능이 향상되며, 입력 신호에 대해 구간별로 센서 고장을 분류하여 산업 현장에서 효과적으로 사용될 것으로 기대된다.
버스정보 시스템을 이용하는 시민들은 더 정확한 예측 정보를 원한다. 하지만 평균 기반 단기간 예측 알고리즘을 사용하는 대부분의 버스정보시스템에서는 교통흐름, 신호주기, 정차시간 등의 영향이 고려되지 않기 때문에 많은 오차를 포함하고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 오차의 영향요인 분석을 통해 예측정보의 정밀도를 향상시켜 시민들의 편의를 도모하고자 한다. 이에 현재 운영되고 있는 버스정보 시스템의 자료를 토대로 오차의 영향요인을 분석했다. 분석 데이터에서 시간대별 특성과 지리적 여건에 의한 영향이 복합적으로 나타나고, 정차시간과 단위구간속도에 미치는 영향도가 다름을 보였다. 이에 따라 정차시간은 일반화 가법 모형을 사용하여 시간, GPS 좌표, 통과 노선수의 설명변수로 패턴을 구축하고, 단위구간에 대해 은닉 마르코프 모델을 사용하여 교통흐름에 따른 영향도를 고려한 패턴을 구축했다. 패턴 구축의 결과로 정밀한 실시간예측이 가능하고, 노선 통행속도의 장기간 예측이 가능했다. 마지막으로 관측 데이터와 예측 데이터의 통계적 검정 과정을 통해 전구간 예측에 적합한 모델임을 보였다. 본 논문의 결과로 시민들에게 더 정확한 예측 정보를 제공하고, 장기간 예측은 배차시간 등의 의사결정에 중요한 역할을 수행할 수 있으리라 생각한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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