본 논문에서는 준 정적(quasi-static) 레일레이 페이딩(Rayleigh fading) 채널에서 상향링크 다중 사용자 MIMO-OFDM 시스템을 위한 최소평균제곱오차-순차간섭제거(MMSE-SIC: Minimum mean square error-successive interference cancellation) 수신기에 대해 연구한다. 송신 안테나가 하나인 사용자와 수신 안테나가 다수인 기지국에서 MMSE-SIC 수신기를 기반으로 신호를 검출하는 시스템에서는 하나의 부대역 내에서 동시에 전송 가능한 사용자의 수가 기지국에서의 수신안테나 수보다 작아야 하는 제한 조건을 가지고 있다. 따라서 사용자간 공정성을 보장하고 시스템의 효율성을 높이기 위해 낮은 복잡도를 가지는 비례 공정(Proportional fair) 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안된 비례 공정 스케줄링 알고리즘에서는 부대역 내에서 다중 사용자 채널 행렬을 기반으로 동시에 전송하는 사용자들의 집합을 찾는다. 평균 채널 이득이 사용자마다 다른 환경에서의 모의실험을 통해 제안된 비례 공정 스케줄링 기법의 성능을 알아본다. 제안된 비례 공정 스케줄링 기법은 기존의 공정성을 기반으로 하는 스케줄링 알고리즘보다 더 큰 일반 비례 공정(General proportional fair) 기준과 더 높은 셀 수율(Cell throughput)을 가지는 것을 보이고 있다.
GPS 관측에 의해 정확한 위치추정을 위해서는 올바른 함수모형과 통계모형이 사용되어야 한다. 그러나 함수모형에 고려되지 않는 과대오차가 관측데이터에 포함되어 있는 경우는 추정좌표에 편의를 유발 시킨다. 이러한 과대오차는 전리층영향과 다중경로의 급격한 변화 혹은 수신기 오작동에 의해 주로 발생하며, 최소제곱법에 의한 수신기 위치 추정에서 반드시 제거해야 정확도를 최대화 할 수 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 과대오차의 검출, 규명, 적용의 세 단계로 구성된 GPS 관측데이터 처리에서의 품질제어 알고리즘과 통계검정 기법의 성능을 나타내는 신뢰도 이론을 연구하여 의사거리를 이용하는 단독측위에 대하여 구현하였다. 이를 바탕으로 정지측위와 동적측위 관측실험을 실시하여 분석한 결과 잉여관측데이터수가 많고 기하구조의 강도가 높고 보다 현실적인 통계모형을 사용할 때 과대오차 규명 성능이 높아졌으며, 관측데이터에서 과대 오차가 제거됨에 따라 추정좌표의 정확도가 증가되어 전체적으로 GPS 측위의 신뢰성을 향상 시킬 수 있었다.
잡음이 존재하는 실제 환경에서 음성인식을 실시하는 경우에 음성인식의 성능 열화 및 음성의 품질이 저화되지 않는 강건한 음성인식 기술이 필요하다. 이러한 음성인식 기술을 개발함으로써 사람의 음성 스펙트럼과 유사한 잡음 환경에서도 안정되고 높은 음성인식률이 실현되는 어플리케이션이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 최소 평균 제곱의 오차를 기반으로 한 단시간 스펙트럼 진폭 방법인 MMSA-STSA 추정 알고리즘에 기초한 잡음억압을 처리하는 음성강조 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 단일 채널 입력에 기초한 효과적인 비선형 음성강조 알고리즘이며, 높은 잡음억제 성능을 가지고 있으며 음성의 통계적인 모델에 기초하여 음성의 왜곡량을 줄이는 기법이다. 본 실험에서는 MMSA-STSA 추정 알고리즘의 유효성을 확인하기 위하여 입력 음성파형과 출력 음성파형을 비교하여 제안한 알고리즘의 효과를 확인한다.
본 논문에서는 새로운 무관리형 화상분할 알고리즘이 제안된다. 제안된 알고리즘은 화상에 내재되어 있는 구조 정보를 모델링하기 위하여 마르코프 랜덤필드의 특성을 이용하고 있다. 텍스쳐 화상은 정상상태의 가우스 마르코프 랜덤필드가 2차원의 격자구조 위에 실현된 상태로 간주되었으며 2차의 비순차근방을 갖는 조건부 자기회귀함수를 이용하여 모델링 되었다. 화상의 경계면 감출을 위하여 마스크로 선택된 두 영역에 대한 가설검정이 수행된다. 이 방법은 선택된 두 영역이 같은 종류의 텍스쳐라고 가정을 한 후 조건부 자기회귀모델의 매개변수를 최소평균제곱오차 측면에서 추정한다. 가설이 거절되면 두 영역의 상이함을 측정한 그 값이 선택된 영역에 누적된다. 이와 겉은 방법을 통하여 잠재적인 경제지도가 얻어지며, 이것을 통하여 여러 종류의 텍스쳐 화상의 분할이 미세오류경계 없이 이루어지게 된다. 제안된 알고리즘의 성능은 인공화상 뿐만 아니라 실제의 자연화상을 이용한 실험을 통하여 입증되었으며 일체의 사전정보 없이도 만족할 만한 결과를 보여 주었다.
ATM은 패킷 데이터 서비스 통신에 적합한 통신방식으로 데이터, 음성, 영상 등의 서비스를 동시에 지원할 수 있다. 이러한 ATM의 QoS를 보증하기 위해서는 패킷 데이터를 전송하는 소스 비율에 대해 네트워크 초과적조 조건을 조절하는 것이 필요한데 대부분의 제어알고리즘이 임계값을 기반으로 한 피드백 제어방식이다. 그러나 실시간 음성 트래픽과 같은 서비스는 네트워크 상에서 데이터 서비스 동안에 동적인 연결이 설정되고 종료될 수 있으므로 피드백 제어정보가 지연된다면 고속으로 서비스된 음성 데이터에 대한 품질은 소스와 목적지 사이의 시간 지연으로 인해 손실될 수 있다. 본 논문에서 제시한 최소평균제곱오차에 근거를 둔 제어 알고리즘은 예시적인 피드백 제어로 피드백 제어를 위해 미지함수의 기울기와 버퍼크기를 이용하여 미래의 버퍼크기를 예측하려 하였으며 시뮬레이션 결과 본 논문에서 제시한 제어 알고리즘은 효과적임이 증명되었다.
본 연구는 용담댐유역을 포함한 금강 유역 상류 지역을 대상으로 Sentinel-1 SAR (Synthetic Aperture Radar) 위성영상을 기반으로 한 토양수분 산정을 목적으로 하였다. Sentinel-1 영상은 2019년에 대해 12일 간격으로 수집하였고, 영상의 전처리는 SNAP (SentiNel Application Platform)을 활용하여 기하 보정, 방사 보정 및 Speckle 보정을 수행하여 VH (Vertical transmit-Horizontal receive) 및 VV (Vertical transmit-Vertical receive) 편파 후방산란계수로 변환하였다. 토양수분 산정에는 Water Cloud Model (WCM)이 활용되었으며, 모형의 식생 서술자(Vegetation descriptor)는 RVI (Radar Vegetation Index)와 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)를 활용하였다. RVI는 Sentinel-1 영상의 VH 및 VV 편파자료를 이용해 산정하였으며, NDVI는 동기간에 대해 10일 간격으로 수집된 Sentinel-2 MSI (MultiSpectral Instrument) 위성영상을 활용하여 산정하였다. WCM의 검정 및 보정은 한국수자원공사에서 제공하는 10 cm 깊이의 TDR (Time Domain Reflectometry) 센서에서 실측된 6개 지점의 토양수분 자료를 수집하여 수행하였으며, 매개변수의 최적화는 비선형 최소제곱(Non-linear least square) 및 PSO (Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 활용하였다. WCM을 통해 산정된 토양수분은 피어슨 상관계수(Pearson's correlation coefficient)와 평균제곱근오차(Root mean square error)를 활용하여 검증을 수행할 예정이다.
ATM은 패킷 데이터 서비스 통신에 적합한 통신방식으로 데이터, 음성, 영상 등의 서비스를 동시에 지원할 수 있다. 이러한 ATM의 QoS를 보증하기 위해서는 패킷 데이터를 전송하는 소스 비율에 대해 네트워크 초과적조 조건을 조절하는 것이 필요하는데 대부분의 제어알고리즘이 임계값을 기반으로 한 피드백 제어방식이다. 그러니 실시간 음성 트레픽과 같은 서비스는 네트워크 상에서 데이터 서비스 동안에 동적인 연결이 설정되고 종료될 수 있으므로 피드벡 제어정보가 지연된다면 고속으로 서비스된 음성 데이터에 대한 품질은 소스의 목적지 사이의 시간 지연으로 인해 손실될 수 있다. 본 논문에서는 제시된 최소평균제곱오차에 근거를 둔 제어 알고리즘은 예시적인 피드백 제어로 피드백 제어를 위해 미지함수의 기울기와 버퍼크기를 이용하여 미래의 버퍼크기를 예측하려 하였으며 시뮬레이션 질과 본 논문에서 제시한 제어 알고리즘은 효과적임이 증명되었다.
Optical flow는 물체의 속도 결정과 추적 뿐만 아니라 영상분할과 물체의 3차원 정보로서도 중요하다. 본 논문에서는 OFF(optical flow field)의 해석 즉, OFF 분할을 위하여 3가지 모델과 결합된 피라미드 랭킹방법의 분할 알고리즘을 제시하였다. 제시된 방법에서 각 노드는 노드가 지배하는 영역내의 flow field의 모델을 형성하고, 이 영역들은 최적 적합되는 모델을 취함으로서 상위 레벨상의 노드와 결합되어진다. 또한 각 노드는 노드가 지배하는 화소들과 부모화소의 folw field 모델 사이에서 발생하는 최소제곱오차를 기초로 하여 부모화소와 링크된다. 이와 같은 방법에 의해 기존 방법들에서의 주된 문제점인 잡음에 대한 민감성을 개선할 수 있었고, 이를 실험을 통하여 입증하였다.
5G 통신은 높은 주파수 대역을 사용하는 밀리미터파 통신이다. 높은 주파수 특성으로 인해 전파의 직진성이 강해지므로, 넓은 범위를 서비스하기 위해서는 다수의 기지국을 기반으로 한 빔형성(beamforming) 기술이 요구된다. 빔형성 기술을 적용하기 위해서는 안테나에 입사되는 신호의 도래각(Angle-of-Arrival : AOA) 정보가 필요한데, 일반적으로 도래각은 고분해능 알고리즘인 MUSIC(: Multiple Signal Classification)이나 ESPRIT(: Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique)을 사용하여 추정된다. 빔형성 기술을 적용하기 위해 다양한 안테나 형태가 사용될 수 있지만, 일반적으로 단일 형상(사각, 원형, 육각)의 안테나 배열이 주로 사용되어 왔다. 본 논문에서는 다양한 주파수에 적합한, 기존의 단일 형상 배열 안테나가 아닌, 사각과 원형 배열이 혼합된 형상의 배열 안테나를 기반으로 한 송/수신 빔형성 시스템을 소개하고 성능을 평가한다. 제안된 혼합 형상 배열 안테나 기반의 빔형성 시스템에 대한 성능평가를 위해 다양한 시나리오를 바탕으로 컴퓨터 시뮬레이션을 실시한다.
주변 후방산란 통신은 송신 전력효율 문제로 기존 RF통신에서 채널 추정방법인 파일럿(pilot) 신호를 통한 채널 추정기법이 제한된다. 제한된 송신 전력 환경에서 기존 주변 후방산란통신의 연구는 채널 상태로 인한 신호 변동을 고려하지 않은 이상적인 채널로 가정을 하고 연구되어 왔다. 본 논문은 주변 후방산란 통신 시스템에서 정규분포를 따르는 채널 상태인 주변 후방산란 통신 시스템에서 채널 추정 방법으로 블라인드 채널 추정기법 중 하나인 기댓값-최대화 알고리즘을 제안한다. 모의실험은 제안한 시스템 모델에서 기댓값-최대화 알고리즘과 추정값의 최소 분산을 나타내는 Bayesian Cramer-Rao 하한 경계를 이용하여 평균 제곱 오차(Mean Square Error, MSE)값이 하한 경계와 근접해 가는 것을 확인하고, 주변 후방산란 통신 시스템에서 채널 파라미터의 추정이 가능함을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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