이동통신용 기지국안테나는 현재 약 -20dB의 후방부엽이 존재한다. 이는 인접한 안테나에 전파감쇠 및 장애를 일으키고 있어 후방부엽을 -50dB이하까지 개선시킬 필요가 있다. 본 논문에서는 기존의 Back Plate 구조를 새롭게 변형하여 후방부엽의 레벨을 낮추고자 한다. 새로운 구조의 Back Plate는 리플렉터안테나의 원리를 이용하여 ㄷ자 형태로 만들었다. 본 연구 수행의 구체적 방법으로는 범용소프트웨어툴인 NEC2를 사용하였고 각 파라메터에 대해 파라메터스터디를 하여 최적의 파라메터를 도출하였으며 -49.58dB의 후방부엽을 갖는 기지국안테나를 설계하였다.
본 논문에서는 최적의 웨이브렛 선택방법과 이 선택된 웨이브렛으로 F-검정을 이용하여 AR파라메터를 전개시키는 방법을 제안하였으며 웨이브렛 선택 방법으로서 평가함수를 도입하였다. 이 평가함수를 이용하여 웨이브렛들(D4-D20)을 합성신호에 대해서 시험하였다. 이때 선택된 웨이브렛을 이용하여 합성신호와 실제 음성신호에 대해서 AR파라메터들을 웨이브렛 전개 했을때의 웨이브렛 계수를 구하였다. 제안된 방법을 평가하기 위해서 칼만필터 알고리즘과 비교하였다. 그 결과 제안된 알고리즘이 칼만필터보다 약5-10dB정도 더 우수한 성능을 나타내었다.
본 논문은 특정 응용에 적합한 퍼지 제어기의 최적 설계 파라메터(퍼지 규칙과 소속 함수)를 찾는데 역전파 학습 과정과 유전 알고리즘을 결합한 Lamarckian 상호적응 기법을 이용한 뉴로-퍼지 제어기의 새로운 설계 방법을 제안한다. 설계 파라메타들은 진화에 의한 전역적 탐색을 통해 높은 포함값과 유용한 퍼지 규칙들을 갖는 규칙 베이스와 작은 근사화 오차와 좋은 제어 성능을 갖는 소속 함수들을 얻도록 제어기간 파라메타 조절을 수행하며, 학습에 의한 국부적 탐색을 통해 각 퍼지 제어기가 원하는 제어 결과를 나타내도록 제어기내 파라메타 조절을 수행한다. 제안한 상호적응 설계 방법은 유전 알고리즘의 모든 세대에서 역전파 학습이 이루어지므로 보다 좋은 근사화 능력을 나타나고, 사용한 무게 중심 비퍼지화기가 정확한 비퍼지화값을 계산하므로 보다 좋은 제어 성능을 가지며, 퍼지 규칙 베이스와 소속 함수들의 최적화 탐색 과정이 입출력 공간의 같은 퍼지 분할 상에서 통합된 적응 함수에 의하여 동시에 수행되므로 탐색을 위한 작업 공간이 아주 작아지는 장점이 있다. 시뮬레이션 결과는 Lamarckian 상호 적응에 의해 얻어진 FLC가 퍼지 규\ulcorner 수, 근사화 능력, 제어 성능등 모든면에서 다른 방법에 의해 얻어진 FLC보다 가장 우수함을 보여준다.
빔 형성 기법은 수중 무기 체계의 탐지성능에 직결되기 때문에 최적의 빔을 설계하는 것은 시스템의 설계에 큰 부분을 차지한다. 이러한 목적으로 이론적으로 최적인 빔형성기의 가중치를 구하는 설계 S/W를 이미 발표한 바 있다. 이번 연구에서는 지난 발표에서 포함하지 않았던 자기방사 또는 상호방사 임피던스를 고려한 설계 S/W를 발표하고자 한다 본 S/W는 센서배열 형상에 따른 상호 방사 임피던스의 영향을 수치화하고 이를 빔 설계 시에 입력 파라메터 중 하나로 설정하여 빔을 설계하도록 하였다.
본 논문은 두 가지 비교 실험을 통하여 효과적 음성인식 시스템을 제안한다. 분별적 이진 패턴 분류기인 SVM(Support Vector Machines)은 특징 공간에서 비선형 경계를 찾아 분류하는 방법으로 적은 학습 데이터에서도 좋은 분류 성능을 나타낸다고 알려져 있다. 본 논문에서는 학습데이터 수에 따른 HMM(Hidden Markov Model)과 SVM의 인식 성능을 비교하고, 최적의 특징 파라메터를 선택하기 위해 SVM을 이용하여 주성분해석과 독립성분분석을 적용하여 MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient)의 특징 공간을 변화시키면서 각각의 인식 성능을 비교 검토하였다. 실험 결과 SVM은 HMM에 비해 적은 학습데이터에서도 높은 인식 성능을 보여주었고, 독립성분분석에 의한 특징 파라메터가 특징 공간상에서의 높은 선형 분별성에 의해 다른 특징 파라메터보다 인식 성능에서 우수함을 확인 할 수 있었다.
본 연구에서, Daubechies'Mother Wavelet를 이용한 이산 웨이블렛 변환(Discrete Wavelet Transform)에 기초한 새롭고 효과적인 특정추출방법을 제안하였다. 특정추출을 이용하여 응용방향을 설명하고 또는 통계적 파라메터의 평가를 행하였다. 본 연구에서는 다음과 같은 몇 가지 사실을 알 수 있었다. 1. 시스템에서 발생된 (인가전압이 0[V]) 노이즈라 볼 수 가있는 렌덤노이즈(Random Noise)를 디지털필터인 FIR(Finite Impulse Response)필터를 통하여 상당한 노이즈를 억제할 수가 있었다. 2. 이산 웨이블렛 변환 시 레벨 1~4까지 변환한 결과 최적의 변환상태 Level-3을 기준으로 하였다. 3. 특정추출 파라메터는 음향방출신호의 최대값, 평균값, 분산, 왜도, 첨쇄도를 특정추출파라메터로 이용하였다. 4. 특정추출 결과를 이용하여 전체 열화시간 중 대표적 음향방출신호 중 초기열화신호, 중기열화신호, 말기열화신호를 얻을 수 있었다. 이런 특정추출을 통하여 변압기열화상태를 진단할 수 있는 가능성을 확인 할 수가 있었다.
소스 부호 왜곡 모델 및 채널 유도 왜곡 모델 기반의 기존의 FEC 부호율 결정 기법들은 일반적으로 높은 계산 복잡도와 구현 비용을 요구하는 모델 파라메터 트레이닝 과정을 요구한다. 본 논문에서는 복잡한 모델링 과정을 피하기 위해서 최적의 FEC 부호율 결정을 위한 채널 손실 한계집합을 추정하기 위한 정확한 소스-채널 결합 왜곡 모델을 제안한다.
실수형 최적화 문제의 전역 최적해를 빠르고 정확하게 찾을 가능성을 높이기 위해, 서로 다른 진화특성을 가지는 여러 부집단들을 사용한 새로운 하이브리드 기법이 제안된다. 제안된 알고리듬은 세 개의 부집단을 사용하는데, 복잡한 적합도 함수를 가지는 문제에서 좋은 성능을 보이는 NPOSA 알고리듬이 두개의 부집단에 적용되고, 진화 방향과 크기가 조절되는 자기 적응 진화 알고리듬이 나머지 하나의 부집단에 적용되었다. 각 부집단들은 서로 다른 방법으로 진화하며 부집단들간의 상호교류를 통해 전역 최적해로 빠르게 도달하게 한다. 이 기법의 효율성은 몇 개의 표준 테스트 문제들을 사용하여 검증하였다. 마지막으로, 제안한 알고리듬이 실제 문제에 적용 가능함을 보이기 위해 카메라 파라메터의 최적값을 찾는 문제에 적용하였다. 보정 블럭에서 측정된 특징점들을 사용하여 오차 함수를 정의한 후, 하이브리드 방법이 그 오차 함수를 최소화하는 카메라 파라메터의 값을 찾을 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 미세 방전가공(Electrical Discharge Machining; EDM) 기계를 위한 샌드위치 구조를 설계하기 위해 복합재료의 적층 순서, 두께, 그리고 리브의 형상 등을 고려한 파라메트릭 연구를 수행하였다. 샌드위치 구조는 면재인 섬유강화 복합재료와 심재인 레진 콘크리트 및 고분자 포움으로 이루어졌다. 컬럼은 정적 굽힘강성과 비굽힘강성을 높이기 위해 십자 리브를 가진 형상으로 설계하였으며, 적층 순서와 두께를 조절하였다. 베드의 경우 양방향의 강성을 동시에 향상시키기 위해 적층 순서와 리브 형상을 조절하였다. 최적의 고강성을 얻기 위하여 리브의 두께와 면재의 두께 등 설계 파라메터의 최적치를 제안하였다. 각 설계 파라메터의 변화에 따른 구조의 정적, 동적 강성의 변화를 확인하기 위해 유한요소해석을 수행하였으며, 진동 실험을 통하여 각 요소의 고유진동수와 감쇠비를 측정하여 비교하였다. 이러한 결과로부터 고정밀 미세 방전가공 기계 구조를 위한 최적의 형상조건을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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