본 논문에서는 Mackey-Glass시계열의 예측에서 유전자알고리즘을 이용하는 구조적인 동정과 뉴로퍼지에 의한 파라미터 동정의 학습방법과 하이브리드 시스템을 제안하였다. 본 방법은 두 가지로 구성되었다. 하나는 입력공간에 대한 분할을 통하여 유전 알고리즘을 이용하여 퍼지 규칙베이스를 구축하고 다른 하나는 이 규칙베이스를 토대로 기울기 최하강법을 이용하여 제어규칙의 변수에 대한 파라미터 동정이다. 제안된 방법을 성능을 검증하기 위하여 입력의 패턴을 시간간격에 따라서 x(t-3), x(t-6)과 x(t-9)의 세 가지로 구성하였다. 많은 시뮬레이션을 통하여 유전알고리즘에 의한 구조적인 동정으로 인하여 학습초기에 오차가 작은 것을 알 수 있었다. 표2에서와 같이 성능을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 인체의 호흡 및 심박수 측정을 위해 2.4 GHz에서 동작하는 바이오 레이더 시스템의 소형화 및 성능 개선 방안으로서 하나의 원형 편파 안테나와 PLL 회로를 갖는 시스템을 설계하고 그 측정 결과를 제시 하였다. 제작된 바이오 레이더는 $90^{\circ}$ 하이브리드를 이용하여 원형 편파 특성과 송수신 격리 특성을 갖는 마이크 로스트립 안테나, 저잡음 증폭기, 전력 증폭기, 위상 고정 루프를 갖는 전압 제어 발진기, 직교 복조기 및 아날로그 회로로 구성된다. 특히, 단일 원형 편파 안테나를 소형화하기 위하여 annular-ring 형태의 마이크로스트립 안 테나를 송수신 회로와 적층함으로써, $40\times40mm^2$의 크기로 소형화할 수 있었다. 또한, 누설 송신 신호에 인한 수신부의 위상 잡음의 영향을 최소화하기 위하여 PLL 회로를 채용함으로써, 개선된 신호대 잡음비 성능을 갖도록 하였다. 설계된 바이오 레이더 시스템은 특별한 신호 처리 없이 50 cm 떨어진 사람의 호흡 및 심박수를 측정할 수 있음을 확인하였다.
폭발적으로 증가하고 있는 모바일 데이터 트래픽을 수용하기 위하여 셀 간 간섭을 제어할 수 있는 향상된 수신기에 대한 연구가 필요하다. 이를 위해 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 에서는 인접 셀의 간섭 신호를 억제 및 제거하여 수신기의 SINR(Signal-to-Noise-plus-Interference Ratio)을 향상시켜 수신 성능을 올리는 NAICS(Network Assisted Interference Cancellation and Suppression)가 표준에서 논의되고 있다. 본 논문에서는 이웃셀로 부터 간섭의 영향을 줄이기 위하여 연판정 기반의 향상된 수신기를 제안한다. 제안한 수신기는 MMSE (Minimum Mean Square Error) 또는 IRC (Interference Rejection Combing) 수신기를 통해 간섭 신호의 불편 추정 (unbiased estimation) 값을 계산 하고 간섭 신호를 억제 및 제거한다. 간섭 신호는 LLR (Log-Likelihood Ratio)로 표현되는 소프트 정보를 통해 업데이트 한다. 시스템 레벨 시뮬레이션은 3GPP LTE-Advanced 하향링크 시스템의 20MHz 대역을 기반으로 이루어 졌으며, 시뮬레이션 결과 제안한 수신기를 통해 기존 수신기보다 SINR, 전송률 및 스펙트럼 효율 측면에서 성능 향상을 가져다주는 것을 확인하였다.
현재의 연구에서는 소음을 제거하기 위해 블라인드 소스 분리(BSS)접근 방식에 의해 최적화된 두뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)를 제안했다. 모터 이미지(MI)신호와 정상 상태 시각적 제거 전위(SSVEP)신호는 신호 대 잡음비(SNR)의 증가로 인해 쉽게 검출되었다. 또한, MI와 SSVEP사이의 조합은 일반적으로 현재 BCI에서 생성되는 명령 수를 증가시킬 수 있다. 현재 시스템은 계산 시간을 줄이고 BCI를 실제 용도에 가깝게 하기 위해 단일 채널 EEG신호를 사용했다. 또한, 복잡한 신경 네트워크(CNN)가 다중 클래스 분류 모델로 사용되었다. 우리는 비 MS/BCI와 BBS/BCI사이의 정확성 측면에서 성능을 평가했다. 결과적으로 BBS+BCI의 정확도는 비 BBS+BCI의 정확도보다 $16.15{\pm}25.12%$더 높은 수준에 도달했다. 사용하지 않을 때보다 BBS를 사용함으로써 전반적으로 제안된 BCI시스템은 비교적 정확한 다차원 제어 애플리케이션에 적용될 가능성을 입증했다.
최근 농업 분야는 농업 분야에 ICT 기술이 접목 되면서 새로운 도약의 계기가 마련되고 있다. 특히 농업에 사물 인터넷(IoT: Internet of Things) 기술을 접목한 스마트 팜 [smart farm] 영역이 각광받고 있다. 스마트 팜 [smart farm] 기술은 농작물이 재배 되는 환경의 온도, 습도 등의 정보를 센서를 이용해 실시간으로 수집, 분석하여 제어장치에서 농작물 수확에 필요한 장치들을 자동으로 구동하여 농작물이 자랄 수 있는 최적의 환경을 제공하는 것이다. 스마트 팜 [smart farm] 기술이 마치 모든 것을 해결할 수 있을 것처럼 주목을 받고 있지만, 대부분의 연구가 농작물의 생산량 증대에만 치중되어 있다. 본 논문 에서는 농작물의 생산량 증대 보다는 우수한 품질의 농작물을 최적기에 수확할 수 있는 시스템의 아키텍처 개발에 중점을 두어 이루어졌다. 본 논문에서는 사과나무를 표본으로 아키텍처를 개발 하였으며 사과나무의 수확시기를 예측하는 데이터로는 색상정보와 중량정보를 사용하였다. 색상정보와 중량정보를 수집하여 서버 단으로 전송하는 간이형 보드는 아두이노를 사용하였으며. 개발 방법론으로는 모델 주도 개발(model-driven development :MDD)를 적용하였다. PC 사용자들에게는 웹 형태로 서비스를 제공하며 Smart Phone 사용자들에게는 하이브리드앱 형태로 서비스를 제공할 수 있도록 아키텍처를 개발했다. 또한 비콘 기술을 사용해서 과수원 정보를 실시간으로 사용자들에게 제공하도록 아키텍처를 개발했다.
복합 후처리장치의 최적 모델 개발을 위해 반응기 내부 유동 특성 및 유량 분배 수준 등과 관련지어 3차원 전산유체역학(CFD)을 수행하였다. 백필터의 각 격실별로 유량 분배가 크게 차이가 발생해 반건식 반응기(SDR)에 편류현상이 발생할 것으로 예측되어 백필터에 균등한 유량 분배를 위한 구조 개선이 시급한 것으로 나타났다. 이를 위해, 장치에 3가지 수정.보완(플래넘 구조 개선, 풍도 오리피스 설치, 복수의 흡인 덕트 설치)이 이루어졌다. 이 중에서 플래넘 구조 개선, 풍도 오리피스 설치가 가장 합리적일 것으로 판단된다. 본 해석을 이용하여 수정 보완한 배가스복합 후처리장치는, 반건식 반응기와 백필터 처리부가 일체화되어 있어 장치가 콤팩트하고 설치면적이 적으며 운영 및 관리가 매우 편리할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 복합 후처리장치의 최적 모델 개발을 위해 반응기 내부 유동 특성 및 유량 분배 수준, 공기 연령, 체류시간 등과 관련지어 3차원 전산유체역학(CFD)을 수행하였다. 백필터의 각 격실별로 유량 분배가 크게 차이가 발생해 반건식 반응기(SDR)에 편류현상이 발생할 것으로 예측되어 백필터에 균등한 유량 분배를 위한 구조 개선이 시급한 것으로 나타났다. 또한 SDR의 유입구 구조 변경을 통해 반응기 내부의 속도장과 체류시간 분포 특성을 개선할 수 있는 것으로 나타났다. 본 해석을 이용하여 수정 보완한 배가스 복합 후처리장치는, 반건식 반응기와 백필터 처리부가 일체화되어 있어 장치가 콤팩트하고 설치면적이 적으며 운영 및 관리가 매우 편리할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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