본 논문에서는 밀리미터파 탐색기에 사용되는 Ka-대역 수신기 모듈 설계 및 제작 기법을 제시하였다. 수신기 모듈은 안테나 연결을 위한 도파관, 순환기(Circulator) 및 모드 변환기, 수신기 보호를 위한 리미터 및 이득 제어 증폭기를 포함한다. 또한 모노 펄스 수신을 위한 합, 고각 및 방위각 채널로 구성되며 재밍 신호 확인을 위한 SLB(Sidelobe Blankin) 채널로 구성된다. 본 논문에서는 ADC(Analog to Digital Converter)의 비선형 특성에 따른 수신기 이득 및 이득 제어 범위를 분석하고, 넓은 수신기 동작 영역을 가지도록 설계되었다. 제작된 Ka-대역 수신기 측정 결과, 주파수 대역은 1 GHz, 잡음 지수는 8.2 dB 이하, 이득은 $56{\pm}2dB$, 동적 영역은 135 dB, 이득 제어 86 dB 이상, 채널간 격리도 35 dB 이상이다.
본 논문에서는 W-대역에서 동작하는 턴스타일(Turnstile) 구조를 갖는 직교모드 편파기(Ortho-Mode Transducer: OMT)를 설계하고 제작하였다. 턴스타일 구조는 도파관의 대칭구조로 인하여 도파관 내에서 발생하는 불필요한 고차모드는 서로 상쇄되므로 광대역에서 높은 전달특성과 낮은 반사손실을 가지는 장점이 있으며, 공통포트에서 2개의 모드가 서로 직교하므로 이중편파 특성을 최대한 구현 가능하도록 해 준다. 제안한 직교모드 편파기는 레이다 탐색기에 적용 가능하며, 밀리미터파 대역인 W-대역(94 GHz)에서 동작한다. 또한, 제작한 결과, 동작 주파수 범위에서 평균적으로 -20 dB보다 낮은 반사손실 값을 가지며, 500 MHz 이상의 대역폭 특성을 보인다.
기존의 웨이브릿 기반 프랙탈 압축 방법은 전 영역에 대하여 최적의 정의역을 탐색하므로, 부호화 과정에서 많은 탐색시간이 소요되는 단점이 있다. 그래서 본 논문에서는 웨이브릿 변환영 역에서 SAS(Self Affine System) 기법을 이용한 웨이브릿 변환 기반 프랙탈 영상 압축 방법을 제안한다. 웨이브릿 변환영역에서 정의역과 치역을 구성하고, 각각의 정의역과 치역에 대해 모든 블록을 탐색하는 것이 아니라, 각 대역별로 공간적으로 같은 위치에 있는 블록을 정의역으로 선택한다. 이와 같이 웨이브릿 변환 영역에서 정의역 탐색과정이 필요 없는 SAS 프랙탈 영상 압축방법을 도입하여 부호화 과정에서 곱셈 계산량을 감소시켜 고속 부호화를 가능하게 하였고, 복호화 과정에서 각 레벨별로 서로 다른 스케일을 사용하여 화질을 개선하였다.
음성인식 시스템의 실용화를 위해서 우선적으로 해결되어야 될 문제중 하나로 잡음환경하에서의 끝점검출을 들 수 있다. 잡음이 존재하지 않는 환경에서는 기존의 에너지 파라미터만으로도 어느정도 신뢰성있는 끝점 구간을 검출할 수 있으나 도심 소음과 같은 실제 잡음환경하에서는 대부분 좋지 않은 결과를 보인다. 본 논문에서는 도심환경의 배경잡음을 제거하는 방법으로 입력되는 음성에 대하여 주변소음에 의해 손상된 음성스펙트럼의 크기 성분만을 제거하는 전처리 기법인 Bark scale에 기반한 스펙트럼 차감법을 사용하고, 인간의 청각특성을 고려하여 음성의 주파수 대역을 3개의 대역으로 분리한 후, 대역별로 세밀한 에너지 문턱치값을 설정하여 음성의 끝점을 탐색하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 유효성을 확인하기 위해 실제 사무실 및 지하철역 등의 잡음환경하에서 녹음된 데이터베이스를 이용하여 끝점검출을 수행한 결과 기존의 에너지와 영교차율을 이용한 방법에 비해 평균 $46\%$의 오차율 감소와 대역에너지만을 사용한 경우에 비해 평균 $17\%$의 오차율 감소를 나타내어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 인접 블록 움직임 벡터의 통계적 특성을 이용한 가변 탐색 스텝의 고속 움직임 추정 기법에 대해 제안한다. 인접 블록 움직임 벡터들 사이의 상관 관계를 이용하여 움직임 추정을 위한 탐색 영역을 적응적으로 결정하였으며, 이를 통해 불필요한 탐색 지점 수를 제거할 수 있었다. 이와 같이 결정된 탐색 영역을 기반으로 가변 탐색 스텝 움직임 추정을 적용하였으며 움직임 추정을 위한 연산량을 줄일 수 있었다. 실험 결과를 통해 제안 방식이 H.264 JM의 고속 전 대역 spiral 탐색 기법과 기타 고속 움직임 추정 방식과 비교하여 부호화 성능의 저하 없이 움직임 추정을 위한 탐색 지점 수 및 연산 량이 급격히 감소됨을 확인할 수 있었다.
이동통신 서비스 제공을 위한 필수적인 요소자원인 주파수는 그 대역의 특성에 따라 사업자의 서비스 제공 경쟁력을 크게 좌우할 수 있다. 이에 본 연구에서는 주파수 자원에서도 상대적으로 우수한 특성을 가져 서비스 제공 상 우위를 가지며 경쟁정책적인 관리가 필요한 이동통신 주파수 대역을 핵심 우량대역이라고 정의한다. 이를 위해서 기술적 특성이 아닌 시장상황을 고려한 주파수의 활용성 및 경제적 효율성 측면의 4가지 기준(글로벌소싱 및 호환성, 비용-효율성, 주파수 활용 경험, 현재의 활용가능성)을 수립하였다. 이러한 기준들을 순차적으로 적용하여, 우량 주파수 대역 후보들을 추출하고 단계적인 평가기준을 통해서 현재시점에서의 최종적인 핵심 우량대역을 식별하였다. 또한 이러한 결과는 기술의 발전과 시간의 흐름에 따라 변화하는 특성을 보여준다. 본 연구의 분석결과는 이동통신 주파수에 대한 경쟁관리정책뿐만 아니라 할당정책에도 논리적 근거로 활용될 수 있는 실용적 의의를 지닌다.
본 논문은 Ka 대역 밀리미터파 탐색기용 주파수 합성기 설계 및 제작에 대한 논문이다. 위상 잡음과 주파수 해상도 및 불요파 특성을 개선하고자 DDS를 이용한 하이브리드 방식으로 구현하였다. 제안된 주파수 합성기는 대역폭 1 GHz, 주파수 스위칭 시간은 9 ${\mu}s$ 이하, 불요파 특성 -68.9 dBc 이하, 위상 잡음 특성은 오프셋 100 kHz에서 -113.58 dBc/Hz, 평탄도는 ${\pm}$0.7 dB 이하로 측정되었다.
P2P(Peer to Peer) 기술은 1990년대 후반기부터 산업계 및 학계에 주목을 받고 있는 기술 분야중의 하나로 이 기술의 장점은 인터넷 환경에 산재하여 있는 컴퓨팅 파워, 공간, 네트워크 대역을 인터넷 기반으로 효과적으로 활용하여 협력작업을 가능하게 한다는데 있다. 최근에는 모바일 환경 응용을 위한 P2P 디바이스 탐색 분야에 관심사가 증대되고 있으며, P2P 시스템은 중앙통제 장치가 결여 되어 있기 때문에 중앙통제 장치 개입을 최소로 하면서 P2P를 운영하기 위한 효율적인 기법 및 체계가 요구되고 있다. 본 논문에서는 기존의 접근방법을 검토하여 FFNN(feed forward neural network)을 이용한 디바이스 탐색 기법을 제시한다. 제시한 FFNN은 BP(back propagation) 알고리즘을 통해 훈련하고 디바이스를 탐색한다. 제시한 시스템의 성능을 보이기 위해 일정한 계산량을 가지는 작업을 에이전트를 활용, 탐색된 디바이스간에 분배하여 처리한다. 본 논문에서는 제한된 자원을 가지는 디바이스 간에 P2P를 사용하는 기법에 대해 제시하였다.
본 논문에서는 2.45GHz 대역 RTLS 환경에서 탐색범위 확장을 고려한 위치추정 알고리즘을 제안하고 평균 추정오차 성능을 분석하였다. 확장 가능한 탐색범위는 $300m{\times}300m$, 2차원 평면상의 정사각형으로, 가용리더의 배치 형태는 원형 배치와 사각형 배치 그리고 탐색범위 확장을 위한 축소된 사각형 배치를 고려하였다. 또한, RTLS의 위치추정 실험 조건으로 LOS 전파환경을 가정하였으며, 수신된 sub-blink 수에 따른 가용리더의 배치 형태별로 위치추정 성능을 분석하였다. 본 논문에서 제안하는 위치추정 알고리즘을 적용하여 위치를 추정한 결과, 원형 리더 배치가 탐색범위 확장이 유리한 사각형 리더 배치에 비하여 우수한 위치추정 정확도를 보였다. 이에, 위치추정의 정확도가 우수한 원형배치와 확장이 유리한 사각형 배치의 장점을 절충하여 탐색범위 확장을 위한 축소 사각형 배치를 제안하였으며, 실험 결과, 제안한 위치추정 알고리즘이 탐색범위 확장을 고려한 축소된 사각형 리더 배치에서도 높은 위치추정 성능이 나타남을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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