본 논문에서는 고속무선통신에 널리 사용되고 있는 직교 주파수 분할 다중화 데이터 전송시스템에서 반송파주파수 옵셋(Offset)에 의한 잔류 위상 오차와 샘플링 주파수 옵셋에 의한 잔류 오차를 추적하고 보상하는 알고리즘을 제안한다. 직교 주파수 분할 다중화 시스템에서는 서로 직교성을 가지는 부반송파들이 디지털 데이터에 의해 변조되어 동시에 전송된다 반송파 주파수 옵셋이 존재하는 경우에는 신호 대 잡음비의 감소 그리고 인접 부반송파의 간섭 등이 발생한다. 또한 송신단과 수신단에서의 샘플링 주파수의 차이로 인한 샘플링 시점의 오차도 직교 주파수 분할 다중화 시스템에서 성능저하의 주요한 요인으로 작용한다. 반송파 주파수의 오차와 샘플링 주파수의 오차는 직교 주파수 분할 다중화 시스템에서 중요한 성질중의 하나인 직교성 상실을 초래하며 이는 성능저하의 원인으로 작용하므로 수신단에서는 지속적으로 잔류 오차를 추적하여 보상해 주는 방식의 적용이 필수적이다. 본 논문에서는 주파수 선택적 페이딩 무선 채널 환경에서 파일롯 데이터뿐만 아니라 채널이득 정보 및 페이로드 데이터를 주파수 오차 추정에 반영하여 추정오차를 줄이고 이 추정 값을 주파수 오차 보상에 반영하여 성능 향상을 달성할 수 있는 방식을 제안한다.
주파수 위상 간섭계를 이용한 전기장 재구성 방법(SPIDER)은 현재의 전자장치로 분해 해낼 수 없는 짧은 펄스의 시간적 특성을 광학적 방법을 사용하여 분해 해내는 기술이며, 다음과 같은 순서로 시간 영역의 펄스를 재구성한다 : 1)주파수 간섭계(spectral inteferometry)를 사용하여 일정한 시간지연을 갖는 동일한 펄스 쌍을 만든다. 2)분산이 큰 물질(highly dispersive material)이나 에돌이 발 쌍(pairs of gratings)을 사용하여 크게 chirping되며 200배 전후로 펄스폭을 늘인 펄스를 생성한다. (중략)
본 논문에서는 고속 주파수 도약과 높은 주파수 분해도 신호를 발생하는 디지털 주파수 합성기를 구현한다. 고속 주파수 도약과 미세한 도플러 주파수 보정을 위한 높은 주파수 분해도를 갖는 DDS 기술과 직접주파수 변환을 위한 광대역 PLL 기술을 적용하여 DVB-RCS 전송을 위한 전송 중간 주파수 신호를 직접 발생하는 주파수 합성기를 구현한다. $2.5\sim3.0GHz$ 대역의 500 MHz 사용 주파수 대역내에서 -50 dBc 이하의 스퓨리어스 신호 억압을 제공하고, 0.233 Hz의 세밀한 주파수 분해도와 125 ns 이하의 고속 주파수 도약 특성을 갖는 DFS구조를 갖는다. 또한 제작된 DFS는 광대역 사용주파수 영역에서 3 dB 이내의 이득 평탄도를 나타내었으며, 위상잡음은 1 KHz ???낵쩔【??? -75 dBc/Hz의 양호한 특성을 나타내었다.
본 논문에서는 고속 주파수 도약과 높은 주파수 분해도 그리고 광역 주파수 신호를 발생하는 디지털 주파수 합성기를 설계하고 구현한다. 고속 주파수 도약과 미세한 도플러 주파수 보정을 위한 높은 주파수 분해도를 갖는 DDS 기술과 직접 주파수 변환을 위한 광대역 PLL 기술을 적용하여 DVB-RCS 전송을 위한 전송 중간 주파수 신호를 직접 발생하는 주파수 합성기를 구현한다. $2.5{\sim}3.0$ GHz 대역의 500 MHz 사용 주파수 대역내에서 -50 dBc 이하의 스퓨리어스 신호 억압을 제공하고, 0.233 Hz의 세밀한 주파수 분해도와 125 ns 이하의 고속 주파수 도약 특성을 갖는 DFS구조를 갖는다. 또한 제작된 DFS는 광대역 사용주파수 영역에서 3 dB 이내의 이득 평탄도를 나타내었으며, 위상잡음은 1 KHz ?낵쩔【? -75 dBc/Hz의 양호한 특성을 나타내었다.
모돈의 건강 상태를 정량 지수화 하기 위한 연구를 수행 중이다. 지제이상, 섭식 불량, 수면 패턴 등의 운동 특성 분석을 위하여 복수의 초음파 센서를 이용하였다. 시계열 계측 신호를 분석하여 정량 지수화를 수행하는 과정에서 주파수 도메인 분석을 시도하였다. 이 과정에서 주파수 도메인의 분해능에 따른 편차 극복을 위한 비선형 모델링을 수행하였다. 또한 인접한 시계열 데이터 구간 간의 상관성 분석이 가능하면 대용량 데이터의 실시간 처리로 인한 지연 시간 극복 및 기대되는 예후에 대한 조기 진단이 가능할 것이다. 본 연구에서는 구글에서 제공하는 Tensorflow와 NVIDIA에서 제공하는 CUDA 엔진을 동시 적용한 심층 학습 시스템을 이용하였다. 전 처리를 위하여 주파수 분해능 (2분, 3분, 5분, 7분, 11분, 13분, 17분, 19분)에 따른 데이터 집합을 1단계로 두고, 상위 10 순위 안에 드는 파워 스펙트럼 밀도의 크기를 2단계로 하여, 총 2~10개의 입력 노드를 순차적으로 선정하였고, 동일한 방식으로 인접한 시계열의 파워 스펙터럼 밀도를 순위를 변화시켜 지정하였다. 대표적인 심층학습 모델인 Softmax regression with a multilayer convolutional network를 이용하여 Recursive feature selection 경우의 수를 $8{\times}9{\times}9$로 총 648 가지 선정하고, Epoch는 10,000회로 지정하였다. Calibration 모델링의 경우 Cost function이 10% 이하인 경우 해당 경우의 학습을 중단하였으며, 모델 간 상호 교차 검증을 수행하기 위하여 $_8C_2{\times}_8C_2{\times}_8C_2$ 경우의 수에 대한 Verification test를 수행하였다. Calibration 과정 상 모든 경우에 대하여 10% 이하의 Cost function 값을 보였으나, 검증 테스트 과정에서 모든 경우에 대하여 $r^2$ < 0.5 인 결정 계수 값이 나타났다. 단적으로 심층학습 모델의 과도한 적합(Over fitting) 방식의 한계를 보인 것이라 판단할 수 있다. 적합한 Feature selection 및 심층 학습 모델에 대한 지속적이고 추가적인 고려를 통해 과도적합을 해소함과 동시에 실효적이고 활용 가능한 Classification을 위한 입, 출력 노드 단의 전후 Indexing, Quantization에 대한 고려가 필요할 것이다. 이를 통해 모돈 생체 정보 정량화를 위한 지능형 현장 진단 기술 연구를 지속할 것이다.
본 논문에서는 잔향이 존재하는 환경에서 낮은 도플러 주파수를 가지는 지속파 능동 소나의 반사음이 수신될 때, 빔공간 다채널 비음수 행렬 분해 기법을 이용하여 이를 탐지하는 기법에 대한 연구를 수행하였다. 지속파 능동 소나에서 수신기가 이동하는 경우 도플러 효과로 인하여 잔향 주파수 대역이 넓어지며, 이 경우 낮은 도플러 주파수를 가지는 표적 반사음은 잔향에 의해 방해를 받는다. 본 논문에서 고안한 알고리즘은 빔공간 다채널 비음수 행렬 분해 기법을 이용하여 수신음의 다채널 스펙트로그램을 주파수 기저, 시간 기저, 빔형성기 이득으로 분석한 후, 적절한 기저를 선택하여 반사음의 주파수, 시간, 그리고 방위를 추정한다. 해당 알고리즘의 동작을 분석하기 위하여 다양한 신호대잔향음 환경에서의 시뮬레이션을 수행하였으며, 분석 결과 고안한 알고리즘이 주파수, 시간, 그리고 방위를 추정할 수 있으나 낮은 신호대잔향비 환경에서 성능이 저하됨을 확인할 수 있었다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 향후 기저 선택 알고리즘을 수정함으로써 성능을 개선할 수 있을 것이라 예상된다.
주파수 분할 재사용 기법은 셀룰러 시스템의 성능을 향상시키기 위한 기술이다. 주파수 분할 재사용 기반시스템에 대한 기존 연구에서는 호의 발생과 채널 선택 과정을 설명하고 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 단말의 채널 선택 과정을 설명하고 주파수 분할 재사용 기반 시스템의 성능을 분석한다. 성능은 채널 사용률과 호 차단 확률로 나타낸다. 본 논문의 결과는 차후 주파수 분할 재사용 기반 시스템의 성능 분석에 추가되어 실제적인 시스템의 성능 분석을 가능하게 할 것이다.
본 논문에서는 스펙트로그램에서 마루와 골을 이용한 주파수 채널 분할 알고리즘을 제안한다. 주파수 채널 분할 문제는 동일한 음원으로부터 발생한 음성이 포함된 주파수 채널들을 하나의 그룹으로 묶는 것을 의미한다. 제안된 알고리즘은 입력 신호의 평탄화된 스펙트럼에 기반한 알고리즘이다. 평탄화된 스펙트럼에서 마루와 골은 각각 세그먼트의 중심과 경계를 판단하기 위해 사용된다. 각 세그먼트를 하나의 소리로 묶는 그룹핑 단계 이전에 제안된 알고리즘에 의한 세그멘테이션 결과가 유용함을 평가하기 위하여 이상적인 마스크에 의한 세그멘테이션 결과와 제안된 방법을 비교한다. 제안된 방법을 협대역 잡음, 광대역 잡음, 다른 음성신호와 혼합된 음성신호에 대하여 실험하였다.
항공전자산업이나 반도체 산업분야에서 제품에 대한 품질관리와 안정성 확보 및 생산공정의 경비절감이라는 차원에서 초음파현미경이 사용되고 있다. 기존의 초음파현미경은 음향렌즈의 단일 특성주파수에서만 영상을 획득함으로써 깊이방향의 영상분해능이 결정되어졌다. 본 연구에서는 음향렌즈의 대역폭 내에서 동작주파수를 변화시키면서 K/sub z/방향성분의 지연을 일으켜 K/sub z/ 방향의 대역폭을 증가시키므로 깊이 분해능이 향상됨을 보였다. 실험에서는 내부의 홀을 갖는 시료와 깊은 홈을 갖는 시료에 대해 다중주파수 (4.4 ㎒∼5.6㎒)를 적용한 결과, 영상강도의 변화가 단일 주파수인 경우 10%이내로 변화하였으나 다중주파수의 경우 50%로 나타났다 한편 결함의 깊이가 다른 고체 내부의 결함에 대한초음파 영상의 복원시, 진폭의 경우에는 단일 주파수를 사용한 경우 결함의 형태는 나타났으나 깊이 정보는 알 수 없었고 다중 주파수를 사용한 경우 깊이에 따라 다른 영상 강도를 나타내며 출력되었다. 따라서 초음파 현미경에서 다중주파수를 사용할 경우, 깊이방향으로 더 좋은 영상분해능을 얻을 수 있음을 알 수 있다.
본 연구는 이동 표적체에서 주파수가 서로 다른 신호가 서로 다른 위치에서 발생할 때 도플러 주파수 편이량을 추정하여 이들의 상대적인 신호 발생 위치를 추적하는 도플러 스캐닝 기법에 관한 연구이다. 예를 들어 선박의 발전기와 프로펠러 등과 같은 탑재 기계장치들의 진동에 의해 야기되는 기계적 소음의 각 특징 주파수들의 도플러 주파수 편이는 최단근접거리 (CPA: Closest Point of Approach)에 따라 유일한 시간 정보를 갖고 각 소음원들의 위치에 관련되는 함수이다. 따라서 도플러 스캐닝 기법을 적용하면 이동 선박의 각 기계적 소음원들간의 공간적인 상대 위치 추정이 가능하다. 그러나 일반적으로 기계류 소음의 주파수는 저주파수대역이므로 도플러 주파수 편이량을 추정하기 위해서는 주파수 분해능이 높아야 하고 아울러 탑재장치의 공간분해능을 높이기 위해서는 동시에 시간 분해능이 높아야 한다. 따라서 상호 역비례 관계에 있는 이들 분해능을 동시에 높이기 위해 확장 칼만 필터 알고리즘을 적용하여 특징 신호들의 도플러 주파수 편이량을 추정하여 기계류의 상대적인 탑재 위치를 규명할 수 있음을 보인다. 먼저 수치모의 실험으로 그 가능성을 검증하고 자동차에 탑재된 스피커 음원을 사용한 실험 결과를 통해 그 성능을 확인하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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