고속푸리에변환(Fast Fourier Transform)은 이산푸리에변환(Discrete Fourier Transform)의 주기적으로 반복되는 연산을 생략하여 그 속도를 향상시킨 연산방법이다. Radix-2 FFT는 그 정의에 따라 함수 재귀호출에 의해 구현될 수 있는데 이 방법은 스택복사 과정의 시간소모 때문에 고속동작이 어렵게 된다. 이를 극복하기 위해 신호점을 연산순서에 맞게 미리 재배열하고 배열된 신호점을 나비연산하는 방법으로 고속연산을 구현할 수 있다. 이 논문은 신호점 재배열 방법에 의한 Radix-2 FFT의 고속연산에 착안하여 Radix-3 FFT에 신호점 재배열 방식을 적용해 보고 그 타당성에 관해 고찰하였다.
본 논문은 광대역 무선 액세스를 위하여 다중 수신안테나를 갖는 OFDMA 시스템의 타이밍 딜레이 추정기의 구현 복잡도를 낮추는 방안을 제안한다. 타이밍 딜레이 값을 추정하기 위해 각 수신안테나 별로 푸리에 연산과 역 푸리에 연산을 수행하므로, 다중 수신안테나를 사용하는 경우에는 계산 복잡도가 큰 단점이 있다. 먼저, 각 안테나에 수신된 레인징 심볼의 위상을 회전시키는 구조를 제안함으로써 각 안테나의 역 푸리에 연산을 제거하여 구현 복잡도를 크게 개선할 수 있다. 둘째로, N점/M구간 푸리에 연산을 수행하고 시간 대역 평균 전력 추정기 대신 주파수 대역 평균 전력 추정기를 포함한 구조를 제안함으로써 성능 저하 없이 복잡도를 크게 낮출 수 있다. 기존 방식에 대하여 제안된 두 가지 구조의 복잡도 개선량을 보여주고, 시뮬레이션 결과를 통해 성능 비교를 실시한다.
동형 암호화 시스템을 구현하는 데 있어, encrypt, decrypt, recrypt 연산은 큰 골격을 이루는 연산이다. 각각에 있어 공통된 가장 중요한 연산은 백만 비트가 넘는 큰 정수에 대한 법 곱셈이며, 이것은 푸리에 변환을 반복적으로 수행하여 얻을 수 있는 매우 큰 정수에 대한 곱셈 연산과 곱셈 결과에 대한 법 간소화를 요구한다. 본 논문에서는 Schonhage-Strassen이 제안한 큰 정수에 대한 법 곱셈을 수행하는 알고리즘을 응용하여, 이를 다시 메모리를 절약할 수 있는 효율적인 알고리즘을 제안하고 구현한다. 제안한 정수 푸리에 변환 구조는 FPGA에 구현하여 성능을 비교하였다.
이 논문은 이산신호에 고속푸리에 변환을 적용하여 신호에 포함되어 있는 저주파수의 진동 파라미터를 추정하는 새로운 방법에 대해서 기술하고 있다. 제안한 방법은 지수감쇠 정현파함수의 푸리에 변환에 기초를 두고 푸리에스펙트럼으로부터 직접 파라미터를 추정하는 방법이다. 푸리에스펙트럼의 첨두치와 첨두주파수 사이에 일정한 수학적 관계에서 모드를 추정하고 추정한 모드를 이용하여 모드의 크기와 위상을 추정하는 방법을 제안하고 있다. 이 논문에서 제안한 파라미터 추정방법은 수식에 기반을 둔 매우 단순한 알고리즘으로 계산속도가 매우 빠르고 작은 기억장소를 필요로 하므로 DSP 수준의 실시간 연산에 매우 적합한 알고리즘이다. 제안한 알고리즘을 간단한 시험함수에 적용한 결과, 정확하게 파라미터를 추정하여 알고리즘의 정확성을 검증하였다.
분산 안테나 간 주파수 오차에 의한 반송파 간 간섭을 효율적으로 제거하는 알라무티 부호화 직교주파수분할다중화 방식을 제안한다. 주파수 오차에 의한 반송파 간 간섭을 제거하기 위해 제안된 기존의 알라무티 부호화 직교주파수분할다중화 방식들은 변복조시 N-점 고속푸리에변환을 사용한다. 그런데, N-점 고속푸리에변환 연산의 순환적 특성에 의해 반송파 간 간섭 성분 또한 N을 주기로 순환되어 성능이 나빠진다. 이를 피하기 위해 반송파 간 간섭을 크게 발생시키는 다수의 부반송파에 영심볼을 전송하는데, 이로 인해 데이터 전송률이 떨어지는 단점이 있다. 제안하는 방식은 주파수 오차를 제거하기 위해 제안된 방식에서 사용한 N-점 고속푸리에변환 대신 표본화율을 2배 높인 2N-점 고속푸리에변환 연산을 사용한다. 고속푸리에변환 연산의 표본화율이 2배 증가함으로써 주파수 오차에 의해 발생하는 반송파 간 간섭의 주기 또한 2배가 되어 각 부반송파에 미치는 영향이 확연히 감소하게 된다. 제안하는 방식은 전체 반송파 간 간섭을 감소시킴으로써 성능이 나빠지는 것을 피하기 위해 사용한 영심볼의 개수를 감소시켜 데이터 전송률의 손실을 막는다. 특히 16-직교진폭변조나 64-직교진폭변조와 같은 높은 차수의 변조방식에서 제안하는 방식의 데이터 전송률 이득 및 성능 이득은 더욱 증가한다.
본 논문에서는 원 영상을 푸리변환한 후 위상 변조 XOR 연산으로 암호함으로써 정보의 손실에 강하며 한 개의 광 경로만으로 간단히 복호화 할 수 있는 위상 암호화 시스템을 제안하였다. 영 삽입된(zero-padded) 원 영상에 무작위 위상 영상을 곱하여 푸리에 변환된 데이터 값을 키 데이터와 위상 변조 XOR 연산으로 암호화한다. 이렇게 생성된 암호화 데이터와 키 데이터를 최종적으로 위상 변조하여 위상 암호화 영상과 위상 키 영상을 만든다. 위상 변조된 암호화 영상과 키 영상은 비가시성과 비선형성으로 인해 높은 정보보호의 특성이 있으며 또한, 푸리에 영역의 암호화로 인해 절단에 의한 정보의 손실에도 영상을 복호화 할 수 있다. 복호화 과정은 암호화 영상과 키 영상의 단순곱을 푸리에 변환한 후 영차 성분(zero-order component)을 공간 필터링함으로써 간단히 구현할 수 있으며, 복호화 시스템은 2공구조의 단일 경로의 구조를 바탕으로 하므로 부피가 상대적으로 작을 뿐만 아니라 외부 충격이나 기온 변화와 같은 환경적인 영향을 받지 않고 복호화를 수행할 수 있다. 제안한 암호화 과정과 복호화 시스템의 구현 가능성 및 타당성을 컴퓨터 모의실험을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 의료 서비스를 위한 뇌전기파(EEG: electroencephalogram) 신호 분석용 FFT(Fast Fourier Transform) 프로세서를 구현하였다. 실시간으로 발생하는 EEG 신호를 블록으로 나누어 short-time FFT 처리하기 위해 Hamming 창 함수를 사용하였으며, 이로 인해 감소되는 양끝의 값은 1/2 오버랩 시켜 보완하였다. 0~100 [Hz] 사이의 주파수 특성을 갖는 뇌전기파의 효율적인 대역 분석을 위해 256-point FFF 프로세서를 radix-4 알고리듬을 적용하여 구현하였으며, 단일 메모리 뱅크 구조를 사용하여 집적도를 높였다. 설계된 FFT 프로세서는 FPGA 구현을 통해 가능을 검증하였으며, 연산오차가 2% 이내로 높은 연산 정밀도를 갖는다.
최근 시간적으로 변화된 데이터에서 유사한 값의 움직임 즉 유사 패턴을 검색하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 시간적으로 변화된 데이터는 시계열 데이터 (time series data) 또는 시퀀스 데이터(sequence data)로 분류되며 기존의 스칼라 값을 가지는 데이터와는 매우 다른 의미를 가진다. 본 논문에서 유사 시퀀스 검색은 시퀀스 데이터웨어하우스에서 값의 변화가 유사한 형태를 가지는 시퀀스들을 검색한다. 유사 시퀀스를 검색하기 위하여 본 논문에서는 먼저 시퀀스 원시 데이터에 이 산 푸리에 변환(DFT, Discrete Fourier Transform)을 적용하여 데이터를 변환한다. 변환된 데이터는 그 특성으로 인하여 유사 패턴의 검색에 적합하며 또 유사도를 비교할 때 일부분만 사용되므로 색인에 사용되는 속성의 개수를 줄이는 장점이 있다. 또 데이터웨어하우스 환경이므로 더 좋은 성능을 보일 수 있는 비트맵 색인 기법을 적용하였다. 시퀀스 데이터의 효율적인 검색을 위하여 영역 지정 검색 방법을 제안하고 효율적인 실행을 위한 비트맵을 활용한 다양한 조합의 색인을 생성하고, 질의 최적화기의 연산 비용을 비교하면서 효율적인 검색 연산을 위한 최저 비용의 색인을 선택하는 기법을 연구하였다.
광섬유 통신 시스템이 고속화되고 장거리를 전송하게 될 수록 편광모드 분산의 중요성은 더욱 부각되어 있다. 따라서 본 논문에서는 복굴절 광섬유에서 비선형 광펄스의 전파특성을 편광 모드 분산의 영향을 고려하여 시뮬레이션하였으며 이러한 현상이 발생되는 것을 알 수 있었다. 그리고 광섬유 비션형성에 의해서 GVD(Group Velocity Dispersion)와 마찬가기로 PMD(Polarization Mode Dispersion)에서도 부분적인 보상 현상이 나타남을 수치 결과를 통해 알 수 있었다. 이러한 광 전송 시뮬레이션을 구현하기 위해서 기존의 단계분할 푸리에 방식 (SS-FM, Split-Step Fourier Method)보다 장거리 전송시 오차의 발생이 적은 단계 분할 유한 요소법)SS-FEM, Split-Step Finite Element Method)을 적용하였으며, 또한 그 단점인 수행 속도를 개선한 희귀 행렬 근사 단계 분할 유한 요소법을 제안하였다. 그 결과 제안된 방법이 기존의 푸리에 연산법이나 일반적인 유한 요소법과 비교하여 더 빠른 수행 속도를 나타내는 것을 알 수 있었다.
본 논문은 이산웨이블렛 변환, 푸리에 변환 및 실효값의 연산 결과를 이용하여 전력품질을 진단하는 인공지능형 진단기법을 제안한다. 제안된 진단기법을 채택한 인공지능형 전력품질 진단기는 과도현상, 순간전압강하, 순간전압상승, 순간정전 및 전고조파 외형률의 진단 및 분류가 가능하다. 신호처리를 위한 데이터 샘플링주파수는 15.36[kHz]가 사용되었으며 샘플링된 이산데이터는 이산웨이블렛변환, 고속푸리에변환, 실효값의 연산에 사용되어진다. 효율적인 인공지능형 전력품질 진단을 위해서, 진단하고자 하는 전력품질 요소에 맞추어 간단한 다층구조의 인공신경망을 설계하였다. 제안된 인공신경망은 C++ 언어로 프로그램되어 PSIM 시뮬레이션 연구에 사용되었으며, TI DSP 320C6713 마이크로프로세서를 사용한 MP PQ+256 하드웨어에서 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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