본 논문에서는 장거리 통신시스템의 적응 반향제거기에서 퍼지제어에 기초한 새로운 동시통화 검출방법을 제안하였다. 이 방법에서, 동시통화 검출을 위한 퍼지추론의 두 입력 변수는 근단 신호와 실제 반향 신호가 더해진 요소 신호와 에러 신호 사이의 상호상관 계수 그리고 소요신호와 추정된 신호 사이의 상호산관계수를 사용하였다. 퍼지 제어기에서 사다리꼴 소속함수로 퍼지화하고 추론규칙을 이용하여 합성하였으며, 합성된 결과를 무게 중심법에 의하여 디퍼지화한 값으로 동시통화와 반향경로 변화를 검출하도록 하였다. 제안한 통화 검출기는 기존의 알고리듬보다 동시통화와 반향경로 변화를 잘 추정하는 것을 보였다.
본 논문에서는 주파수 체배기를 이용하여 2차, 3차 고조파 신호를 발생시켜 3차, 5차 혼변조 왜곡성분을 개별적으로 선형화 하는 새로운 구조의 전치왜곡 선형화기를 제안하였다. 이 구조는 2체배기를 이용하는 3차 혼변조왜곡신호 제어부와 3체배기를 이용하여 5차 혼변조 왜곡신호 제어부를 포함하여 출력신호들의 합성 및 격리를 위한 Wilkinson 전력합성기로 구성되었다. 제안된 개별차수 조정 전치왜곡 선형화기는 870∼880 MHz대역에서 3차 혼변조 왜곡특성은 약 -l6dB와 5차 혼변조 왜곡특성은 약 -l8dB의 개선효과를 얻었으며 출력전력은 34 dBm/tone이었다.
스케줄링은 CDFG 내의 각 연산에 우선순위 관계를 유지하면서 연산이 수행될 제어스텝을 할당하는 과정으로 합성된 하드웨어의 성능에 직접적인 영향을 미치는 중요한 단계이다. 본 논문에서는 자원제한 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 주어진 그래프를 분석하여 연산유닛의 개수를 결정하고 이에 따라 각 연산을 제어스텝에 할당한다. 스케줄링 과정 중에 상대적으로 부족한 연산유닛과 여유 있는 연산유닛을 구별하여 연산유닛의 수를 조절한 후 반복적으로 성능개선을 시도하게 된다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 모의실험을 수행하였고 그 결과는 기존의 방법들에 비해 우수함을 알 수 있었다.
본 연구는 딥러닝의 합성곱과 순환신경망 네트워크를 기반으로 시각센서를 이용해 속도(Throttle)와 조향(Steering) 제어 기술을 제안한다. 학습 트랙을 시계, 반시계 방향으로 주행하며 카메라 영상 이미지와 조종 값 데이터를 수집하고 효율적인 학습을 위해 데이터 샘플링, 전처리 과정을 거쳐 Throttle과 Steering을 예측하는 모델을 생성한다. 이후 학습에 사용되지 않은 다른 환경의 테스트 트랙을 통해 검증을 진행하여 최적의 모델을 찾고 이를 CNN(Convolutional Neural Network)과 비교하였다. 그 결과 제안하는 딥러닝 모델의 성능이 뛰어남을 확인했다.
본 논문은 다수의 프로세싱 유닛의 데이터 처리할 수 있는 메모리 제어기를 설계하였다. 메모리 제어기는 마스터 중재기에 의해 마스터들의 요구 신호를 받아 순서에 맞추어서 데이터 충돌 없이 메모리에 전송하는 역할을 한다. 구현된 메모리 제어기는 마스터 인터페이스, 마스터 중재기, 메모리 인터페이스, 메모리 가속기로 구성된다. 제안한 메모리 제어기는 VHDL을 이용하여 설계하였고, 삼성의 메모리 모델을 이용하여 동작을 검증하였다. FPGA 합성 및 검증을 위해서는 ATERA사의 Quartus II를 이용하였고, 구현된 하드웨어는 Cyclone II 칩을 사용하였다. 시뮬레이션을 위해서는 Cadence사의 ModelSim을 이용하였다.
본 논문에서는 DSP 기능을 내장한 32비트 RISC 마이크로프로세서를 위한 버스 제어기를 설계하였다. 연구의 초점은 버스 타이밍, 주소 멀티플렉싱, 리프레쉬, 버스 중재 등을 제어하는 버스제어기를 온칩화 하여 CPU로 하여금 외부 램과 추가적인 장치없이 직접 연결될 수 있도록 한 것이다. 버스 제어기가 관리하는 메모리의 종류는 SRAM, ROM, DRAM, EDO DRAM이며 고속 모드(Fast page mode, EDO page mode 및 RAS-down mode)기능을 지원하며 다양한 Wait를 넣을 수 있다. 주소 영역은 4가지(EMAO-EMA3)이며 내부적으로 7개 의 레지스터가 있고 이들을 이용하여 서로 연결된 세 개의 상태 머신으로 모든 램과의 타이밍을 제어함으로써 공유블록을 활용할 수 있었다. Verilog HDL의 기술하고 Synopsys로 합성한 후 타이밍 검증을 수행한 결과 최악조건에서 53.1㎒로 동작할 수 있었다. 그 후 0.6㎛ single poly triple metal process 공정으로 레이아웃 되었고 면적은 44㎜ × 1.21㎜ 이다.
화학 공정은 그 특성상 비선형성이 크고, 다변수 시스템이며, 그 구조가 복잡하다. 그러나 현재까지 개발된 제어성 평가 방법들은 제어성의 평가 방법이 복잡하고, 평가에 필요한 정보가 설계의 초기 단계에서는 알 수 없는 경우가 많다 따라서 공정 및 공장 설계 과정에서 제어성의 평가 및 향상 단계를 적절하게 도입하기 위해서는 이를 위한 절차에 대한 연구가 필요하다. 초기 설계 단계에서의 정보를 이용하여 제어성을 평가하기 위해서는 공정 구조를 분석하는 것이 가장 효율적이다. 입력 변수와 출력 변수가 얼마나 직접적으로 영향을 주는가를 나타내는 척도로는 상대 차수가 있다. 열교환망 합성에서 상대 차수를 이용한 구조적 제어성 분석 방법이 설계 초기 단계에서 효율적임을 알 수 있었다.
탄소나노튜브(carbon nanotubes; CNT)는 강철보다 10~100배 견고할 뿐만 아니라 영률과 탄성률 은 각각 1.8 TPa, 1.3 TPa에 달하는 매우 우수한 기계적 강도를 지니고 있으며, 구리보다 좋은 전기 전도도와 다이아몬드의 2배에 이르는 열전도도를 지닌 물질이다. 이러한 탄소나노튜브의 우수한 특성을 이용하여 나노섬유, 고분자-탄소나노튜브의 고기능 복합체, 나노소자, 전계방출원(field emitter), 가스센서 등 다양한 분야로의 활용을 위한 연구가 진행되고 있다. 특히, 수백 ${\mu}m$ 이상의 길이로 수직 성장된 탄소나노튜브(VA-CNTs)의 합성은 길이 대 직경의 비(aspect ratio)가 비약적으로 증가하여 앞서 언급한 분야로의 활용이 더욱 유리하며, 그 중에서도 대량 생산, 나노섬유 및 나노복합체로서의 활용에 극히 유용하다. 최근에는 열 화학기상증착(thermal chemical vapor deposition; TCVD)법을 이용하여 탄소나노튜브의 구조를 제어하는 연구들이 많이 보고되고 있다. 열 화학기상증착을 이용한 수직 정렬된 탄소나노튜브의 합성에서 합성조건의 변화는 탄소나노튜브의 길이, 벽의 수, 직경, 결정성 등 구조에 큰 영향을 미친다. 탄소나노튜브는 이러한 구조에 따 라 물리적 특성이 달라지기 때문에 다양한 분야로의 응용을 위해서는 합성에 대한 근본적인 이해 가 절실히 요구된다. 본 연구에서는 열 화학기상증착법을 이용한 합성에서 성장압력의 변화에 따른 탄소나노튜브의 구조적 특성을 조사하였다. 성장압력의 변화는 탄소나노튜브의 밀도, 길이, 결정성에 큰 영향을 미치는 것을 주사전자현미경과 라만분광법을 이용하여 확인하였다. 이러한 결과 는 탄소나노튜브 박막(CNT forest)의 가장자리(edge)에 비정질 탄소(amorphous carbon)의 흡착으로 인한 나노튜브사이의 간격(intertube distance)이 좁아짐에 따른 가스공급 차단 효과로 설명이 가능 하다. 또한, 마이크로웨이브 플라즈마 화학기상증착법을 이용하여 탄소나노튜브를 합성하였다. 합성과정 중 산소(O2)를 주입 하였을 경우, 그렇지 않은 경우에 비하여 성장 속도가 증가하여 3시간 합성 시 2 mm가 넘는 수직 정렬된 탄소나노튜브를 합성 할 수 있었다. 이러한 결과는 과잉 공급 되어 탄소나노튜브로 합성되지 못하고 촉매금속의 표면과 탄소나노튜브의 벽에 비정질의 형태로 붙어있는 탄소 원자들을 추가 주입해 준 산소에 의하여 CO 또는 CO2 형태로 제거해 줌으로써 활성화된 촉매금속의 반응 시간을 향상 시켜주어 탄소공급이 원활하게 이루어졌기 때문이라 생각된다.
노래음 합성이란 주어진 가사와 악보를 이용하여 컴퓨터에서 노래음을 생성하는 것이다. 텍스트/음성 변환기에 널리 사용된 HMM 기반 음성합성기는 최근 노래음 합성에도 적용되고 있다. 그러나 기존의 구현방법에는 대용량의 노래음 데이터베이스 수집과 학습이 필요하여 구현에 어려움이 있다. 또한 기존의 상용 노래음 합성시스템은 피아노 롤 방식의 악보 표현방식을 사용하고 있어 일반인에게는 익숙하지 않으므로 읽기 쉬운 표준 악보형식의 사용자 인터페이스를 지원하여 노래 학습의 편의성을 향상시킬 필요가 있다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 기존 낭독형 음성합성기의 HMM 모델을 이용하고 노래음에 적합한 피치값과 지속시간 제어방법을 적용하여 HMM 모델 파라미터 값을 변화시킴으로서 노래음을 생성하는 방법을 제안한다. 그리고 음표와 가사를 입력하기 위한 MusicXML 기반의 악보편집기를 전단으로, HMM 기반의 텍스트/음성 변환 합성기를 합성기 후단으로서 사용하여 노래음 합성시스템을 구현하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용하여 합성된 노래음을 평가하였으며 평가결과 활용 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 감정 마크업을 포함하는 Speech Synthesis Markup Language(SSML) 처리기를 설계하고 개발하였다. 다양한 음색과 감정 표현이 가능한 음성합성 기술이 개발되고 있으며 다양한 음색 및 감정 음성합성의 응용 확대를 위하여 표준화된 음성 인터페이스 마크업 언어인 SSML을 감정 표현이 가능하도록 확장한 감정 SSML(Emotional SSML)을 설계하였다. 감정 SSML 처리기는 그래픽 사용자 인터페이스로 손쉽게 음색 및 감정을 원하는 텍스트 부분에 표시할 수 있는 다음색 감정 텍스트 편집기, 편집 결과를 감정 SSML 문서로 생성하는 감정 SSML 문서 생성기, 생성된 감정 SSML 문서를 파싱하는 감정 SSML 파서, 감정 SSML 파서의 결과인 다음색 감정 합성 시퀀스를 기반으로 합성기와 연동하여 음성 스트림의 합성 을 제어하는 시퀀서로 구성된다. 본 논문에서 개발한 다음색 감정합성을 위한 감정 SSML 처리기는 프로그래밍 언어 및 플랫폼 독립적인 개방형 표준인 SSML을 기반으로 하여 다양한 음성합성 엔진에 쉽게 연동할 수 있는 구조를 가지며 다양한 음색과 감정 음성합성이 필요한 다양한 응용 개발에 활용될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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