일반적인 통신 시스템에서 높은 전력을 가지는 출력 신호를 얻기 위하여 고전력증폭기(HPA)의 사용은 필수적이다. 그러나 HPA를 통과한 신호는 AM/AM 및 AM/PM의 비선형왜곡이 발생하는 단점을 가지고 있다. 그 결과 송신신호의 대역내 신호 스펙트럼이 왜곡되고 신호의 대역폭을 확장시켜 인접채널에 간섭을 유발한다. 본 논문에서는 HPA의 비선형 왜곡 특성을 보상하기 위하여 기저대역에서 룩업테이블(LUT)을 이용한 전치왜곡기의 동작 알고리듬을 제안한다. 먼저, LUT의 빠른 초기화를 위하여 송신신호로부터 HPA의 특성을 예측하여LUT를 초기화 시키는 알고리듬을 제안한다. 그리고 통신중에 HPA의 특성이 변화할 경우에 대비하여 평균자승오차를 최소화하는 적응알고리듬을 제안한다.
간질성 폐질환(Interstitial Lung Disease) 컴퓨터지원진단(Computer-Aided Diagnosis: CAD)시스템은 방사선의사들이 흉부 X-ray영상에서 석회화와 섬유화를 탐지하고자 적용하였다. 진단 중에 발생할 수 있는 오진율을 줄이고 간질성 폐질환이 존재하는 폐야에서 이상유무를 판단하여 검출을 표시하도록 하였다. 본 논문에서는 디지털 흉부영상에서의 간질성 폐질환을 검출하기 위해 폐 텍스처(texture)의 물리적 척도를 측정하기 위한 방법을 제안한다. 2차원의 푸리에 변환으로부터 얻어지는 파워스펙트럼(power spectrum) 분석에 기반을 두는 방법으로 각각의 ROI(Region Of Interest)에서 구한 평균제곱자승오차(Root Mean Sguare: RMS)와 파워스펙트럼의 첫 번갠 모멘트(Moment)는 폐 텍스처의 밀도변동의 크기(magnitude)와 섬세함(fineness)을 나타낸다. 실험결과 다양한 간질성폐질환을 가진 비정상 폐 텍스처의 RMS와 첫 번째 모멘트와는 차이가 있었다. 디지텔 흉부영상으로부터 계산되어진 정량화된 텍스처의 척도는 방사선의사의 간질성 폐 질환을 진단함에 효율적인 질환 탐지를 가능하게 하였으며 진단율을 향상시킬 수 있었다.
본 논문에서는 ISDN U-인터페이스에서 결정 궤환을 이용한 반향 제거기를 제시하고 추정 반복 알고리즘을 사용하여 다른 선형 반향 제거기와 성능을 비교 분석하였다. 결정 궤환-반향 제거기는 다른 선형 반향 제저기에 비해 정상 상태의 평균 자승 오차가 감소하였다. 동일한 수렴 조건에서 반향 제저기의 성능은 채널 특성에 관계없이 거의 동일했다.
다변측량법은 위치가 알려진 3개 이상의 지점으로부터 대상까지의 거리 정보를 바탕으로 대상의 위치를 계산하는 기법이다. Real Time Locating Systems (RTLS) 에서는 대상의 위치를 파악하기 위해 다변측량 기법을 주로 사용하는데, 이를 위해서는 리더와 대상과의 거리 정보가 3개 이상 필요하다. 그러나 항만 환경처럼 시설물 설치가 어렵고 장애물도 많은 넓은 지역에서는 음영지역이 다수 존재하여 이러한 조건을 항상 만족시키기 어렵다. 본 논문에서는 다변측량이 불가능한 적은 수의 거리 정보만으로 대상의 위치를 파악할 수 있도록 대상의 동선 정보를 이용하는 동선 정보 기반의 측위 기법을 제안한다. 성능 평가 결과 최소자승법만을 사용했을 때보다 평균 측위 오차가 약 3m, 표준 편차가 6m 줄었으며, 측위 성공률이 4.6 배 이상 높아졌다.
본 논문은 평균 자승 측면에서 직교 입력 신호에 대하여 TDL 필터의 계수를 구할 수 있는 등가의 Wiener-Hopf 방정식을 제안한다. 본 논문에서 제안한 등가의 Wiener-Hopf 방정식을 이용하면 직교 입력 신호에 대하여 역 직교화 과정을 거치지 않고 직접적으로 TDL 필터의 계수와 오차를 표현할 수 있다. 본 논문에는 MMSE(minimum mean square error)에 대한 이론적 해석을 포함하였으며 수학적 예제에서 Wiener-Hopf 해와 제안한 등가의 Wiener-Hopf 해를 동시에 나타내었다.
본 연구에서는 시.공 복합적인 선형 점 자료를 대상으로 시간과 공간을 함께 고려했을 때 자료 내에 군집(cluster)-시.공 복합 군집(space-time cluster)-이 존재하는 가를 검증하는 방법에 대해 논의하고, 실제 교통사고지점의 분포자료를 분석하여 군집의 유무를 통계적으로 검증하였다. 통계 분석의 결과 다음과 같은 사실이 확인되었다. 첫째, Knox의 분할표 방법과 Mantel의 역수 변환을 이용한 일반화된 회귀분석방법 모두 임계 거리 및 임계 시간 간격의 선택이 분석결과에 영향을 미친다. 둘째, 이러한 임의성을 극복하기 위해 다양한 임계 거리 및 임계 시간 간격(혹은 부가 상수)에 대해 반복 실험한 결과, 일부 임계값의 조합에서 시간과 공간이 서로 독립적이라는 귀무가설을 기각할 수 있는 증거가 발견되었다. 셋째, 시.공 복합 군집의 파악에 가장 적합한 임계 거리와 임계 시간 간격은 공간적으로는 7000m, 시간적으로는 14일 혹은 21일이다. 마지막으로, 통계 분석과정에서 자료에 존재하는 중복 기록 사고들의 존재가 밝혀짐으로써 시.공 복합군집 검증이 탐험적 자료 분석(exploratory data analysis)의 도구로서 가지는 가치를 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 삼각함수와 양자화 된 삼각 퍼지함수를 가중퍼지평균(WFM: Weighted Fuzzy Mean)에 적용하여 비교하였다 또한 잡음의 특성에 따라서 영상에 포함된 잡음을 완전히 제거할 수 없는 단점을 개선하기 위하여, 계층적 구조의 결정기반 신경회로망(DBNN: Decision Based Neural Network)에 퍼지알고리즘을 적용하여서, 영상에 포함된 잡음을 제거하고 동시에 정보의 손실을 최소화하고 최적의 정보를 얻을 수 있는 고속 가중 퍼지결정 신경회로망(FDNN: fuzzy Decision Neural Network)을 구현하였다. 그리고 모의실험을 통하여 WFM과 FDNN의 성능을 비교하였으며, 보트(boats)의 영상에 대한 평균자승오차 (MSE:Mean Square Error)를 비교한 결과 제안된 FDNN이 우수함을 확인하였다.
수칙표면 위에서 일어나는 충류 및 난류응축 모두에 사용할 수 있는 새로운 반경험적 열전달 관계식을 제안하였다. 본 관계식의 함수 형태는 층류와 난류 막응축 유동에 대한 기존의 대표적 관계식에 근거를 두었고, 한편 본 관계식의 수치계수는 공개된 문헌에서 수집한 실험자료를 사용하여 최소자승법에 의해 결정하였다. 또한, 본 관계식과 기존 7개의 관계식 (즉 층류에 대한 관계식 4개 와 난류에 대한 관계식 3개 )의 성능을 정확도와 적용 범위에 대해서 평가하였다. 그 결과 층류 막응축에 대하여는 Zazuli의 관계식과 본 관계식이 가장 작은 평균 오차를 가져오고, 난류 영역에서는 Kirkbride와 Badger의 관계식과 본 관계식이 가장 작은 평균 오차를 가져오는 것을 보여 준다.
이 연구는 심우주 추적망(Deep Space Network) 측정 시스템의 구현을 위한 한국형 심우주 항법 예비 소프트웨어(Korean Deep Space Orbit Determination Program version 1; K-DSODP ver.1)의 개발을 목표로 한다. 연구의 주 내용은 심우주 항법을 위한 기초 기술 연구로 지구로부터 달까지 진행하는 탐사선의 궤적 추정에 대한 것이며, 연구의 시작에 앞서 사용될 관측 데이터를 얻기 위해 한국형 심우주 항법 관측데이터 생성 소프트웨어(Korean Deep Space Observation Data Generation Program version 1; K-DSODGP ver.1)를 개발하여 사용하였다. 임의의 잡음이 추가된 가상의 관측 데이터를 생성한 후, 이 관측 데이터를 실제 궤도로 상정하여 기하학적인 관측 모델을 수립하였고, 일정한 시간 간격동안 모은 임의의 관측 데이터를 가지고 궤도 결정을 수행하여 추정된 궤도를 전파하였다. 궤도 결정 알고리즘을 구성하기 위해 기본적인 좌표계, 탐사선에 미치는 지구의 중력에 대한 동역학 모델, 천체력과 탐사선의 동역학 모델로 구성된 관측 모델들을 유도하였으며, 탐사선의 위치와 속도를 추정하는 과정에서 가중치 최소 자승법을 적용하여 추정 궤도와 실제 궤도의 최소화를 유도하였다. 이러한 일련의 과정을 통해 요구한 시각의 탐사선의 위치와 속도를 결정하는 궤도결정 시스템을 구현하였고, 궤도 결정 시스템의 성능을 평가하기 위해 전파된 궤도와 실제 궤도의 차이를 분석하였다. 결과적으로 300초마다 관측데이터를 받을 경우, 2일 이상의 궤도결정 시간간격을 상정했을 때 평균 오차는 각각 약 0.26km RMS(range), 6.84km/s RMS(range-rate) 이내의 결과를 얻었고, 600초마다 관측데이터를 받을 경우, 평균 오차는 각각 약 0.30km RMS (range), 6.35km/s RMS(range-rate) 이내의 안정적인 결과를 얻었다. 이 연구의 결과를 통하여 추후 심화된 심우주 항법 소프트웨어 개발을 위한 기반이 마련될 것이다.
본 논문에서는 전시장에 사용되는 도슨트 로봇 (Docent Robot)의 자율주행 정밀도 향상을 위하여 최소자승법을 적용한 위치추적 보정 알고리즘 (Location tracking Compensation Algorithm based on Least-Squares Method, $LCA_{LSM}$)을 제안하고, 도슨트 로봇을 사용한 실험을 통하여 그 성능을 분석하였다. 제안한 $LCA_{LSM}$은 전시장에서 도슨트 로봇의 자율주행에서 엔코더/자이로 (encoder/gyro, E/G)에서 발생하는 누적오차를 줄이고 위치추적 정확도를 개선하기 위하여 수집된 로봇의 위치좌표를 최소자승법 (Least-Squares Method, LSM)에 적용하여 보정한다. 실험결과, 제안한 $LCA_{LSM}$의 위치추적 평균 오차 감소율은 시나리오 1 (S1) 및 시나리오 2 (S2)에서 $LCA_{KF}$(Location tracking Compensation Algorithm based on Kalman Filter, $LCA_{KF}$) 보다 4.85% 더 높음을 확인하였다. 또한, 제안한 $LCA_{LSM}$의 측정오차에 따른 표준 편차는 S1 및 S2에서 E/G와 $LCA_{KF}$에 비해 훨씬 낮을 뿐 아니라 균일함을 확인하였다. 따라서 제안한 $LCA_{LSM}$은 도슨트 로봇이 S1 및 S2의 직선 이동을 할 때 E/G 및 $LCA_{KF}$ 보다 더 안정적임을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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