전력선 통신(PLC: Power Line Communication)은 저비용으로 고속 전송이 가능하여 스마트 그리드와 연계하여 다양하게 활용되고 있다. 그러나 전력선 채널은 임펄스 잡음으로 인하여 많은 문제가 있어 이를 해결하기 위하여 다양한 연구가 진행되어 왔다. 최근에는 아날로그 신호에 대한 비선형 필터에 적응형 clippling을 사용하는 ACDL(Adaptive Cannonical Differential Limiter)이 제안되었다. 본 논문에서는 이의 특성을 분석하고 간략화하여 오버샘플링된 디지털신호에 대해 slew rate를 검출하는 방안과 유사함을 보였다. 제안된 방식은 모의 실험으로 PRIME 표준에서 성능을 검증하여 ACDL과 동일 수준 이상의 성능을 가지면서도 훨씬 간단히 구현이 가능한 장점을 확인하였다. BER 성능은 동등하면서도 복잡도는 10%이하로 줄어든다.
본 논문에서는 SOVA(Soft Output Viterbi Algorithm)를 이용한 터보 복호기의 최적화된 설계를 위하여 두 가지 방법을 적용하고 검증하였다. 첫 번째 방법은 생존 경로를 찾기 위한 역추적9trace back) 회로와 2단 SOVA의 가중치 인자(weighting factor)를 찾기 위한 2단 역추적 회로를 동시에 적용시키는 것이다. 이 방법을 적용할 경우 두 단계의 기능을 동시에 수행하도록 하여 레지스터 교환 방식 혹은 역추적 회로만을 적용한 SOVA 디코더보다 속도와 면적의 효율성을 높일 수 있다. 두 번째 방법은 비례 축소 인자만을 적용한 SOVA 디코더보다 속도와 면적의 효율성을 높일 수 있다. 두 번째 방법은 비례 축소 인자(scalling factor)를 적용하여 디코더의 수행 시 발생된 왜곡을 보상하는 것이다. 이 방법을 부호율 1/3, 256 비트의 프레임 사이즈를 가지는 8-state SOVA 디코더에 적용하여 0.25에서 0.33사이의 비례 축소 인자 값을 얻을 수 있었다. 이에 따라 10E-4의 BER(에러율)에서 비례 축소인자가 없는 시스템에 비해 2dB의 SNR(신호 대 잡음비) 성능 향상이 있었다. 이렇게 제시된 방법을 바탕으로 Xillinx XCV 1000E FPGA를 이용하여 검증한 결과 256비트 프레임 사이즈의 경우 최대 33.6MHz 주파수에서 동작하였으며, 845 클럭의 지연속도를 가지고 175K개의 케이트 수를 가지는 단일 칩으로 동작을 검증하였다.
최근 소셜 네트워크 서비스는 소비자와의 관계 마케팅 확산 및 확장을 위한 중요한 채널로 인식되며 많은 관심을 받고 있다. 기업이 온라인 환경에서 성공하기 위해서는 기업과 고객 사이의 관계 구축뿐만 아니라 고객들 간의 관계에 초점을 맞출 필요가 있다. 본 연구에서는 페이스북 팬 페이지에 참여하는 사용자들 사이의 네트워크를 분석하여 기업의 비즈니스 성과에 고객 간 네트워크의 구조적 특성이 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 네트워크 데이터는 코스피 상장 기업 가운데 페이스북 팬 페이지에 100개 이상의 게시글을 올린 54개 기업으로부터 수집하였으며, 수집된 네트워크 데이터는 각 사용자를 노드로 하고 동일한 마케팅 활동에 대해 참여한 사용자간의 관계를 링크로 한 원모드 비방향 이진 네트워크(one-mode undirected binary network)이다. 본 연구에서는 이러한 네트워크 데이터를 핸들링하여 사용자들 간의 활동 관계를 분석할 수 있는 네트워크 지표(밀도, 글로벌 클러스터링 계수, 최단거리평균, 직경)를 도출하였으며, 이러한 고객 간 네트워크의 구조적 특징을 파악할 수 있는 지표와 기업의 과거실적(순이익), 그리고 미래 예측성과(토빈의 Q) 간의 관계를 분석하였다. 본 연구는 학문적 관점에서 소셜 미디어 채널을 비즈니스 관점에서 연구하려는 연구자들에게 소셜네트워크분석 방법을 통한 새로운 접근법을 제시한다. 실무적인 관점에서 본 연구는 소셜미디어를 통해 마케팅 활동을 수행하려는 기업의 관리자들에게 네트워크의 지표를 이용한 지능형 마케팅 서비스를 수행할 수 있는 토대를 제공할 것으로 기대한다.
최근 추천 시스템 연구에서는 사용자와 아이템 간 상호 작용을 보다 잘 표현하고자 다양한 딥 러닝 모델을 적용하고 있다. ONCF(Outer product-based Neural Collaborative Filtering)는 사용자와 아이템의 행렬을 외적하고 합성곱 신경망을 거치는 구조로 2차원 상호작용 맵을 제작해 사용자와 아이템 간의 상호 작용을 더욱 잘 포착하고자 한 대표적인 딥러닝 기반 추천시스템이다. 하지만 합성곱 신경망을 이용하는 ONCF는 학습 데이터에 나타나지 않은 분포를 갖는 데이터의 경우 예측성능이 떨어지는 귀납적 편향을 가지는 한계가 있다. 본 연구에서는 먼저 NCF구조에 Transformer에 기반한 ViT(Vision Transformer)를 도입한 방법론을 제안한다. ViT는 NLP분야에서 주로 사용되던 트랜스포머를 이미지 분류에 적용하여 좋은 성과를 거둔 방법으로 귀납적 편향이 합성곱 신경망보다 약해 처음 보는 분포에도 robust한 특징이 있다. 다음으로, ONCF는 사용자와 아이템에 대한 단일 잠재 벡터를 사용하였지만 본 연구에서는 모델이 더욱 다채로운 표현을 학습하고 앙상블 효과도 얻기 위해 잠재 벡터를 여러 개 사용하여 채널을 구성한다. 마지막으로 ONCF와 달리 부가 정보(side information)를 추천에 반영할 수 있는 아키텍처를 제시한다. 단순한 입력 결합 방식을 활용하여 신경망에 부가 정보를 반영하는 기존 연구와 달리 본 연구에서는 독립적인 보조 분류기(auxiliary classifier)를 도입하여 추천 시스템에 부가정보를 보다 효율적으로 반영할 수 있도록 하였다. 결론적으로 본 논문에서는 ViT 의 적용, 임베딩 벡터의 채널화, 부가정보 분류기의 도입을 적용한 새로운 딥러닝 모델을 제안하였으며 실험 결과 ONCF보다 높은 성능을 보였다.
본 논문에서는 마이크로셀이나 피코셀과 같은 아주 작은 규모의 셀 영역 범위를 사용하는 차세대 무선 ATM 환경에서 효과적으로 이용될 수 있는 호제어절차 방식을 제시하고 개방형 큐잉 네트워크를 사용해 이의 성능분석을 행한다. 셀집단화 방식이라고 불리는 이 호제어절차는 단말의 이동성을 고려하여 새로운 호가 망 내로 수락될 때 단말이 이동할 확률이 높은 이웃한 물리적인 마이크로셀이나 피코셀들을 집합으로 모아서 지역적으로 매크로셀 정도로 넓은 영역을 담당하는 가상셀을 만들어 주는 방식으로, 높은 주파수 재사용 효율을 보장받으면서도 핸드오버에 따른 호제어절차의 개입을 줄일 수 있다는 장점을 지니고 있다. 그러나 셀집단화 방식에서는 일단 새로운 호가 가상셀 내의 영역으로 수락되고나면 제약없이 기지국 사이를 핸드오버하여 셀집단 내의 한 기지국에 집중하여 과부화 현상을 초래한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 셀집단화 방식이 사용하는 호수락제어의 판별기준으로서 기지국의 과부하 확률과 기지국이 과부하 상태에 머무르는 평균시간을 정의하고, 셀 집단 내에 존재할 수 있는 전체 통화호의 수를 일정한 값 이하로 제한할 경우와 그렇지 않을 경우를 비교하여 성능분석을 행하고 수치 결과를 보임으로써 셀집단화 방식의 효율성을 살펴본다.
최근 전 세계적으로 지진, 쓰나미와 같이 막대한 인명과 재산 피해를 야기시키는 자연재난이 증가함에 따라 재난에 효과적으로 대응하기 위한 방송 시스템에 대한 요구가 증가하고 있다. 재난 방송시스템에서는 재난 발생 시 재난정보를 보다 빠르고 효과적으로 전달하기 위하여, 단말을 깨워 재난 방송 채널로 자동 변환 시켜주는 대기모드해제(wake-up) 신호가 사용된다. 본 논문에서는, 재난 방송시스템을 위한 대기모드해제 검출 방법을 제안한다. 재난방송용 대기모드 해제신호는 기존 디지털TV 시스템과의 간섭을 줄이기 위하여 저전력/협대역에서 고려되어야 하며, 좋은 자기 상관 특성을 가져야한다. 우선, 본 논문에서의 자기상관특성이 우수한 단일 m-시퀀스와 상보부호(complementary code)를 이용한 대기모드해제의 적합성을 분석하고, 신호 대 잡음비에 따른 성능을 검증한다. 다음으로 대기모드 해제신호의 검출 성능을 향상시키기 위하여, 의사잡음 계열의 Barker 부호 및 Walsh-Hadamard 부호를 이용한 직접확산 방식의 신호 전송 포맷을 제안한다. 제안된 직접확산방식에 의한 대기모드 해제신호 검출 방법은 확산 이득으로 인하여 단일 m-시퀀스와 Golay 부호(이진 상보부호)를 이용한 방법보다 뛰어난 검출 성능을 나타낸다.
기지국이 사용자 간의 채널 상태 정보를 완벽하게 알고 있는 가정 하에서, 기존의 상향링크 셀룰러 시스템에서의 간섭 정렬 (IA) 방식은 인접 셀 간섭 채널을 임의로 설정된 참조 벡터로 모두 정렬시킴으로써 셀 간 간섭 (ICI) 을 완벽히 제거할 수 있다. 하지만, 현실적으로 사용자와 기지국 간의 채널 상태 정보의 교환은 제한된 궤환 채널에 의해 이루어지고 그 결과 궤환 오류에 의한 잔여 ICI 의 발생은 시스템 성능 저하에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 이러한 잔여 ICI 를 최소화 할 수 있는 IA을 위한 최적화된 참조 벡터의 설계를 제안하고자 한다. 다음으로, 잔여 ICI의 최소화 뿐 만 아니라 기지국과 사용자 간의 요구 신호 (Desired signal) 세기의 최대화도 동시에 고려하는 반복적 연산 구조의 IA 기반 송수신기 설계 기법을 제안한다. 또한, 제안된 IA 알고리즘들과 연동된 사용자 스케줄링 기법을 제시함으로써 ICI를 효율적으로 제거함과 동시에 다중사용자 다양성 이득을 획득할 수 있도록 한다. 마지막으로, 이론적 분석 및 실험 결과를 통하여 기존의 IA 방식과 비교하여 제안된 IA 방식이 간섭 제한 영역에서 높은 성능을 나타냄을 확인할 수 있다.
본 논문은 기존 CMA (Constant Modulus Algorithm) 적응 등화기의 성능인 수렴 특성과 잔류 부호간 간섭을 개선하기위하여 Coordinate Reduction을 적용한 CR(Coordinate Reduction)-CMA에대한 관한 것이다. 송신 시스템과 수신 시스템을 연결하는 무선과 유선의 대역 제한 채널에서 발생되는 부호간 간섭에의한 찌그러짐을 줄이기 위하여 등화기가 사용되며, 이의 대표적인 알고리즘으로는 CMA가 널리 알려져 있다. 이와같은 채널을 통하여 대량의 정보를 고속으로 전송하기 위해서는 등화에 필요한 오버헤드를 최소화할 수 있는 빠른 수렴 속도가 요구된다. 논문에서는 등화기 입력단에서 정상 등화 상태에서 오차를 주이는 수신 신호의 Coordinate를 reduce하는 새로운 비용 함수를 도입하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘이 기존 CMA 보다 빠른 수렴 속도와 적은 잔류 부호간 간섭양을 가짐을 확인할 수 있었다.
본 논문은 케이블 채널 등화에 이용 가능한 빠른 수렴 특성을 갖는 블라인드 결정 궤환 등화기를 제안한다. 전방향 및 궤환 필터로 구성되는 기존의 블라인드 결정 궤환 등화기는 에러 전파 문제를 피하기 위해 전방향 필터 계수가 충분히 수렴된 후, 궤환 필터 계수가 갱신되므로 정상 상태에 수렴하는데 많은 훈련시간이 걸리는 단점을 갖는다. 이런 단점을 극복하기 위해 제안된 등화기는 수신신호와 입력신호의 통계적 특성을 나타내는 대표값 사이의 최소 거리를 이용하는 새로운 비용함수를 전방향 필터에 적용하였다. 또한 계수 갱신에 이용되는 LMS 알고리즘의 수렴 상수를 등화기 출력에 따라 적응적으로 변화시킴으로써 궤환 필터의 수렴 속도를 향상시켰다. 제안된 등화기의 성능을 공인된 케이블 채널 환경하에서 모의실험 하였다. 그 결과, 제안된 등화기는 기존의 블라인드 등화기보다 빠른 수렴속도를 보였으며, SER 성능 비교에서도 기존의 블라인드 등화기보다 더 나은 결과를 나타내었다. 제안된 등화 기술을 유무선 멀티미디어 전송환경, 8-VSB 혹은 64-QAM 방식을 이용하는 지상파 HDTV 등에 적용하는 것을 기대할 수 있다.
The spinal dorsal horn is the area where primary afferent fibers terminate and cutaneous sensory information is Processed. A number of putative neurotransmitter substances, including excitatory and inhibitory amino acids and peptides, are present in this region and sites and cellular mechanisms of their actions have been a target of numerous studies. In this study, single neurons were acutely isolated and the properties of whole cell current and responses to excitatory and inhibitory neurotransmitters were studied by the patch clamp method. Young rats (7-14 days) were anesthetized with diethyl-ether, and the lumbar spinal cord was excised and cut transversely at a thickness of 30$\mu\textrm{m}$ by Vibroslicer. The treatment of spinal slices with low concentration of proteases (pronase and thermolysin 0.75 mg/$m\ell$) and mechanical dissociation yielded isolated neurons with near intact morphology. Multipolar, ellipsoidal and bipolar, and pyramidal cells were shown. By applying step voltage pulses to neurons held at -70 mV, two types of inward currents and one outward currents observed. The fast activating and inactivating inward current was the Na$\^$+/ current because of its fast kinetics and blocking by 0.5${\mu}$M TTX, a specific blocker of Na$\^$+/ channel. The second type of inward currents were sustained. Based on their kinetics and current-voltage relations, it was likely that the second type of inward current was the voltage-dependent Ca$\^$2+/ current. In the presence of TTX, the steady-state currents mainly represented outward K$\^$+/ current which looked like the delayed rectifier K$\^$+/ current. In addition, the membrane currents produced by agonist of excitatory amino acid (EAA) receptor and the endogenous transmitter candidate L-glutamate were recorded in isolated whole-cell voltage clamped neurons as well as responses to inhibitory amino acids (${\gamma}$-amino butyric acid, glycine). Drugs were applied by a method that allows complete exchange of the solution within 1 sec; an infinite number of solutions can be applied to a single cell.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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