실험에 의한 모우드 해석 방법들은 1980년대부터 활발히 연구되어 많은 새로운 방법들이 개발되어 발표되었다. 그러나 개발된 대부분의 방법들은 측정된 데이타를 일괄처리하는 밸치(또는 off-line) 방법들이다. 최근에는 시간에 따라서 변하는 구조물의 동특성을 규명하는 분야에 모우드 해석 방법이 응용되어 사용되고 있다. 이러한 응용분야에서는 모우드 변수들의 변화되는 값을 새로운 데이타가 샘플링 될 때마다 그 값들을 수정하면서 추정할 수 있는 회귀적인(recursive 또는 on-line) 방법을 사용하여야 한다. Davies와 Hammond[1]는 회귀적 선형 자승법(Recursive Least Squares : RLS)을 이용하여 모우드 변수를 구하고 이를 벧치방법인 Instrumental Variable 방법과 Fourier 방법의 결과와 비교하였다. 그러나, 그 결과에서 보여준것처럼 RLS 방법은 잡음 대 시호비가 낮을 때에만 모우드 변수 값들을 정확하게 추정할 수 있었다. Sundararajan과 Montgomrey[2]는 회귀적 선형 최소자승 격자필터(lattice filter)를 이용하여 구조물의 차수(order)와 고유진동형, 그리고 진폭을 결정한 후 이를 토대로 회귀적 gradient형태의 방정식 오차 규명 방법(equation-error identification algorithm)에 의하여 모우드 변수들을 추정하였다. 이 방법은 2차원 격자구조물의 모우드 변수 추정에 사용되었으며, 또한 적응모우드제어에도 성공적으로 이용되었다. 그러나, 이 방법도 잡음 대 신호비가 낮은 환경에서만 사용할 수 있다는 단점이 있다. 위에서 언급한 방법들은 모두 RLS 방법을 기초로 하여 개발되었으나, RLS 방법은 전형적인 결정적(deterministic)방법으로서 잡음이 섞인 데이타를 처리하기에는 부적절한 방법임이 널리 알려진 사실이다[3]. 최근에 Ben Mrad와 Fassois[4]는 신호에 잡음이 존재하여도 이를 잘 처리할 수 있는 확률적(stochastic) 방법을 개발하여 기존의 결정적 방법들과 그 결과를 비교하였다. 그러나, 개발된 방법은 응답 신호에 백색잡음(white noise)이 섞이는 특수한 경우에만 사용할 수 있게 만들어져서 이 방법의 실질적인 적용에는 어려움이 있다. 본 연구에서는 기존의 방법들의 단점을 극복할 수 있는 새로운 회귀적 모우드 변수 규명 방법을 개발하였다. 이는 Fassois와 Lee가 ARMAX모델의 계수를 효율적으로 추정하기 위하여 개발한 뱉치방법인 Suboptimum Maximum Likelihood 방법[5]를 기초로 하여 개발하였다. 개발된 방법의 장점은 응답 신호에 유색잡음이 존재하여도 모우드 변수들을 항상 정확하게 구할 수 있으며, 또한 알고리즘의 안정성이 보장된 것이다.
전력 계통에서 발생하는 고조파는 전동기 등 기기 오동작 및 고장, 불필요한 전력 소모 등을 야기시킨다. 고조파 발생에 대한 근본적인 대책은 고조파 발생 원인을 찾아 제거하는 것이며 본 논문에서는 아날로그 디바이스사의 ADE7880을 이용하여 고조파 발생 원인을 실시간으로 파악할 수 있는 전력품질 측정장치를 제작하고 동작을 검증하여 다양한 전력 품질 측정 분야에 활용할 수 있도록 하였다. 전력은 일반적으로 45Hz에서 66Hz까지의 라인 주파수를 가지고 있는데, 본 연구에서 사용한 ADE7880 필터대역인 2.8kHz 밴드 내에서 분석될 수 있는 고조파의 수는 2800/f로 최대 2800/45 = 63차 고조파까지 가능하며, 라인주파수가 60Hz인 한국에서의 최대 고조파차수는 2800/60 = 46차까지 측정할 수 있었다. 또한 전압, 전류, 전력 측정의 정확도는 0.1%이내의 오차를 가져 매우 정밀한 수준임을 확인하였다.
본 논문은 여러 사용자가 릴레이를 통해 통신 상대방과 데이터를 교환하는 다중 사용자 다중 안테나 양방향 릴레이 시스템을 고려한다. 고려 시스템은 주파수 효율을 높이기 위해 모든 사용자 데이터를 다중 접속 단계와 방송 단계, 두 단계로만 동시에 교환하는 데, 이로 인해 발생하는 자가 간섭과 다중 사용자 간섭을 효과적으로 줄이는 방법이 필요하다. 기존 방식에서는 자가 간섭과 다중 사용자 간섭을 모두 릴레이에서 줄이는 것과는 달리 제안 방식에서는 사용자 노드에 구현 가능한 자가 간섭 소거기를 추가하고 릴레이는 자가 간섭 소거 후의 성능을 고려하여 다중 사용자 간섭을 주로 줄인다. 제안 방식의 성능은 다중접속 단계가 성능을 결정할 때의 심볼 오류율과 획득 가능한 다양성 차수를 통해 분석하고, 다양한 조건 아래 심볼 오류율과 합 전송률을 모의실험으로 얻는다. 성능 평가 결과 제안 방식이 자가 간섭 소거 기능을 분리함으로써 기존 방식보다 복잡도는 증가하지만 심볼 오류율과 합 전송률 성능을 크게 향상시킴을 볼 수 있다.
신경망은 분산된 비선형 처리구조와 학습능력 때문에 높은 차수의 비선형 동특성 구현능력을 갖고 있으므로 비정적 신호에 대한 적응예측을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 두 가지 방법 (비선형 모듈구조와 비선형과 선형모듈이 직렬로 연결된 예측구조)으로 비정적 신호의 비선형 예측을 다루고 있다. 완전 궤환된 리커런트 신경망과 기존의 TDL(tapped-delay-line) 필터가 비선형과 선형모듈로 각각 사용되었다. 제안된 예측기의 동특성은 카오스 시계열과 음성신호에 대해 시험하였으며, 예측성능의 상대적인 비교를 위해 기존의 ARMA(autoregressive moving average) 구조의 선형 예측모델과 비교하였다. 실험결과에 의하면 신경망을 이용한 적응 예측기는 선형 예측기보다 예측성능이 훨씬 우수하였으며, 특히 직렬구조의 예측기는 신호가 크게 변화하는 시계열의 예측에 효과적으로 사용할 수 있음을 확인하였다.
급속한 산업화로 인한 오염물질의 증가와 생물서식처의 감소는 수자원과 생태계를 위협하고 있다. 국내의 경우 수자원의 질을 개선하기 위해 '90년대 초부터 하수처리시설 등의 저감시설을 대폭 확충하였으나 현재까지 팔당호 등 주요상수원이 목표수질에 못 미치고 있으며 그 원인은 유입오염물질의 $22{\sim}37%$를 차지하는 비점오염원으로 지목되고 있다. 또한 생태.경관적 가치가 높은 수변지역은 각종 개발로 생물서식처가 급속도로 감소하여 종 다양성 보전 측면에서 대책마련이 시급한 실정이다. 이와 유사한 상황에 직면한 선진외국에서는 '하천회랑(river corridor)' 또는 '토양 및 생태시스템을 포함하는 수역과 육역의 점이(漸移)지대'를 의미하는 이른바 '수변완충지대(Riparian Buffer Zones)'의 오염정화 및 생태조성 효과 등의 연구를 통해 효율적 조성방안을 제시하고 있으며 다양한 형태로 현장에 적용하고 있다. RBZs의 일반적인 기능으로는, 유사나 오염물질의 여과 및 차단(필터링 효과), 영양염류의 저감, 하천변 식생을 통한 수자원의 정화 및 강턱의 안정화, 홍수로 인한 하천침식의 방지, 수변 생물 서식처 제공, 수변 그늘 제공에 의한 수온상승 방지, 심미 교육 위락 공간 제공 등이다. 본 연구에서는 외국의 RBZs(Riparian Buffer Zones)가이드라인을 참고하여 국내실정에 맞는 파일럿 규모의 시험완충지를 설계 및 조성하였다. 시험완충지는 남한강 연안에 초본류, 갈대류, 관목류, 자연식생, 혼합식생 등 5가지 'dry biotope'형태로 설치하여 1년간 계절별로 운영하였다. 또한 실험의 정량화와 다양한 조건변화를 위해 차수막, 위어, 유량.농도 조절장치, 라이시미터 등 보조시설을 설치하였고, 정기적인 모니터링을 실시하였다. 조사결과 외국사례를 살펴보면 RBZs의 적정 폭은 수질정화기능의 경우 $15{\sim}30m$, 생태서식처 기능은 최소 90m이상으로 제시되며, 시험완충지의 수질정화효과는 SS, T-N, T-P, TOC의 평균저감율이 각각 50%이상으로 나타났다. 식생모니터링 결과, 환삼덩굴 등 우점종의 잠식속도는 약 15일이며 갈대와 갯버들의 경우 우기시 인공목책호안과 동일한 침식방지 효과를 보이는 것으로 관찰되어 식생의 주기적인 모니터링과 지역 특성에 적합한 우점종 선정이 매우 중요한 것으로 판단된다.
본 논문에서는 시변 주파수 선택적 페이딩 채널에서 OFDM (orthogonal frequency division multiplexing) 시스템을 위한 curve-fitting 채널추정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 시간영역 및 주파수영역에서 1차원 curve-fitting을 통하여 smoothing과 interpolation을 순차적으로 수행함으로써 채널추정 정확도를 크게 개선할 수 있다. 먼저, 파일럿 심벌들을 사용하여 LS(least-Square) 추정치를 구하고, 이를 바탕으로 파일럿 밀도가 상대적으로 높은 영역을 선택하여 최소자승오차 기준에 따라 적절한 차수의 다항식으로 1차원 curve-fitting을 수행한다. 다음으로, 이 다항식을 이용하여 주어진 범위 내에 존재하는 LS 추정치들을 smoothing하고, interpolation 또는 prediction을 통하여 데이터 전송을 위하여 필요한 채널추정치들을 구한다. 이어서, 선택된 영역에서 얻어진 채널추정치들을 나머지 영역에서 또 다른 다항식을 사용하여 동일한 과정으로 1차원 curve-fitting을 통하여 smoothing과 interpolation을 수행함으로써 시간영역 및 주파수영역에서의 채널추정을 완료한다. 모의실험을 통하여 다양한 채널환경에서 MSE (mean square error) 및 BER (bit error rate) 성능을 분석한 결과, 제안된 방법이 기존의 채널추정 방법들에 비하여 월등히 우수하며, 최적의 Wiener 필터링 방법보다도 우수함을 보였다.
본 논문에서는 RF PPF(Poly Phase Filter)를 이용하는 이미지 제거회로에서 광대역의 모든 RF 신호를 한꺼번에 Quadrature 신호로 변환시키는 기존 구조와 다르게 광대역의 RF 신호를 여러 개의 협대역(Narrow band)으로 세분화시켜 Quadrature 신호로 변환시키는 새로운 구조의 주파수 가변형 협대역 DQ-IRM(Double-Quadrature Image Rejection Mixer) 구조를 제안하였다. 기저대역에서 선택한 채널과 그 인접 2-3개 채널이 포함된 협대역 RF 신호만을 선택적으로 Quadrature 신호로 변환시키는 이 구조는 RF PPF의 차수를 줄일 수 있기 때문에 낮은 경로손실 특성과 높은 이미지제거 성능을 동시에 구현이 가능하다. 제안한 DQ-IRM를 이용하여 지상파 디지털멀티미디어방송(Terrestrial Digital Multimedia Broadcasting, T-DMB) 수신용 CMOS RF 튜너 칩을 설계하고 그 성능을 검증하였다. 설계된 CMOS RF 튜너 칩은 CMOS 0.18 um 테크놀로지를 이용하였으며, 170-240 MHz 주파수대역에서 약 1.26 dB의 잡음특성과 약 51 dB 이상의 이미지제거 성능을 얻었다. 설계된 칩 사이즈는 $3.0{\times}1.8mm2$이며, 총 소모전력은 동작전압 1.8 V에서 55.8 mW이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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