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.
대규모 신호처리 변환을 신속하게 처리하기 위해서는 캐시 메모리를 효과적으로 이용하는 것이 중요하다. 대규모 DFT 계산에서는 stride 액세스로 인한 캐시 충돌 적중 실패로 인하여 캐시 성능이 상당히 떨어지게 되고 이로 인해 전체적인 성능이 저하하게 된다. 본 논문에서는 메모리 계층 구조를 고려한 동적 데이터 재배열(Dynamic Data Layout) 방법을 개발하였다. 제시된 방법은 stride를 가지는 계산 단계(computation stage) 사이에 데이터를 동적으로 재구성을 하여 캐시 적중 실패를 줄이는 것이다. 또한 트리 구조 FFT 계산 방법에서 FFT 크기와 데이터 stride 액세스를 기초로 하여 가능한 모든 인수분해 트리 중에서 최소 실행시간을 가지는 최적의 인수 분해트리를 찾아내는 탐색 알고리즘을 개발하였다. 성능 향상을 확인하기 위하여 제시된 방법을 기존의 FFT 알고리즘에 적용하여 Pentium 4, Alpha 21264, $Athlon^{TM}$ 64, UltraSPARC III에서 실험하였다. 실험 결과에 따르면 기존의 FFT 패키지들과 비교하여 제시된 방법을 적용한 FFT가 최대 3.37배의 성능 향상을 얻을 수 있었다.
이 논문에서는 무한 격리벽내의 가장자리가 고정된 원형평판으로부터의 음압복사를 FFT 기법을 이용하여 계산하였다. 음장은 컴퓨터 계산시간을 절약하기 위해 Rayleigh integral 을 직접 수치해석적으로 구하는 대신에 공간영역에서 2차원 FFT 방법을 이용하였다. 그 결과 1/200의 시간을 절약할 수 있었다. FET방법은 원형평판형상 뿐만아니라 어떤 형상에도 적용 가능하며 복잡한 형상의 근거리 및 원거리 음장을 예측하는데 상당히 유효하다.
본 연구에서는 일반적인 중력지오이드 모델 결정방법인 Remove-Restore(R-R) 기법 적용 시 FFT 방법 및 LSC 방법에 의한 잔여지오이드고 모델링을 각각 적용하고, 이에 대한 정확도를 분석하여 보다 효율적인 지오이드 결정 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 우리나라 육상 및 해상에서 측정된 총 6,296점의 중력관측자료에 대하여 Stokes 공식을 적용한 다중밴드 구면 FFT 방법 및 통계적 결정방법인 LSC 방법을 각각 적용하였으며, 503점의 GPS/Levelling 자료에서 획득된 기하학적 지오이드고를 이용하여 모델링시 계산 결과의 정확도 향상을 위하여 결정되어야 하는 다양한 계산요소 및 적합한 계산과정을 결정하였다. 그 후 각 방법에 의하여 계산된 잔여지오이드고를 통계적으로 분석하여 한국의 지오이드 결정을 위하여 적합한 잔여지오이드고 모델링 방안을 검토하였다. 그 결과 LSC 방법의 경우 중력관측자료의 오차, 분포밀도의 부족 및 공분산 해석시 지역별 특성의 영향으로 정확한 잔여지오이드고의 모델링이 적용되지 못하였으며, 다중밴드 구면 FFT 방법의 경우 Stokes 적분을 위한 적절한 적분반경 및 수정 kernel의 적용을 통해 LSC 방법보다 약 10cm 이상의 정확도가 향상된 잔여지오이드고가 계산되었다.
XML 문서의 유사성을 비교하는 연구는 XML 문서의 저장 및 검색에 유용하기 때문에 많은 연구가 진행되었다. XML 문서의 유사성 연구는 크게 edit-distance를 이용하는 방법, 문서의 그래프 모델을 이용하는 방법, 문서의 매트릭스 모델을 이용하는 방법 등이 있다. 최근에는 문서를 encoding 하고 푸리에 변환을 이용하는 방법이 보고되었다. 본 논문에서는 XML 문서를 함수로 변환하고 FFT를 적용하여 문서의 구조적 유사성을 비교하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 JAXP로 구현하였으며 XML 문서의 구조를 분석하여 함수로 변환하였다. 그리고 함수에 FFT를 적용하여 XML 문서의 구조적 유사성을 비교하였다. FFT 비교 결과는 XML 문서의 함수 변환이 적합한 것임을 보여주었으며 비교 결과는 예상된 결과를 보여주었다.
고전기 전자 측정에서 가장 쉽고 정확하게 측정할 수 있는 것이 전압이다. 그래서 우리는 단지 전압만으로 트래킹의 진전과정을 알 수 있는 방법을 연구하였고, 이를 분할-FFT(Partition-FFT)라고 명명하였다. 트래킹은 IEC 60112에서 제안하는 방법과 시험 장비로 모의하였다. 이 때 얻은 전압파형을 분할-FFT로 분석하였고, 그 결과 정상상태에서 트래킹이 일어나기까지의 과정을 6단계로 명확히 구분할 수 있었다. 트래킹 현상은 전기재해의 주요 원인 중 하나이다. 분할-FFT는 오실로스코프와 컴퓨터 소프트웨어에만 의존한다. 따라서 기존의 전기설비에 분할-FFT를 적용한다면 적은 비용과 쉬운 측정으로 트래킹으로 인한 전기재해를 방지할 수 있다. 무엇보다도 분할-FFT는 트래킹 진전과정을 시각적으로 표현해 주기 때문에 일반인들도 쉽게 전기재해 발생 가능성을 판별해 낼 수 있을 것이다.
본 논문에서는 가스터빈의 연소진동 데이터의 취득, 저장, 표시를 위한 모니터링 시스템의 구현에 있어 통신 속도의 향상 및 데이터 저장 공간을 축소시킬 수 있는 방안을 제시한다. 제안된 방법은 샘플 원시 데이터(Raw Data)로 부터 FFT를 수행하고 결과 데이터를 코드화 하여 모니터링 PC로 전송하여 저장함으로서 데이터 저장 공간을 줄일 수 있다. 수신된 데이터를 화면에 표시하기 위한 원신호로의 복원은 역 FFT에 의해 이루어진다. 제안된 방식의 타당성과 효율성 검증을 위해 시뮬레이션을 수행하였으며, FFT 차수와 Gibbs's 효과간의 상관관계를 분석하였다. 모의 가스터빈의 연소실험을 통해 제안된 데이터 처리 및 저장 방법의 우수성을 검증하였다.
본 논문에서는 통계적 분석 방법으로 IEEE 802.11a WLAN의 OFDM 모뎀용 IFFT 및 FFT의 양자화 에러를 최소화하는 설계방법을 제안한다. 제안된 방법은 IFFT 및 FFT의 회전계수(twiddle coefficient)에 통계적으로 계산된 계수를 적용하여 회전계수를 수정하는 새로운 알고리즘을 사용한다. 본 논문에서는 알고리즘을 radix-2² SDF(single-path delay feedback) 구조에 적용하여 설계하였고 IFFT와 FFT의 대칭적 성질을 이용하여 회로블록을 공유하도록 하였다. 회로 레벨에서 설계된 입출력 10비트인 송신단의 IFFT와 수신단의 FFT가 자기루프 구조 가졌을 때 최대 양자화 오차는 0.0021이다. 기존의 선형확장 회전계수의 최대 양자화 오차가 0.0087로 측정되었기 때문에 제안된 프로세서가 3비트 효율이 좋다.
본 논문에서는 BPSK (binary shift keying) 방식을 사용하고 IFFT (inverse fast Fourier transform)와 FFT를 이용하여 기저 대역 변조기 및 복조기를 디지털로 구현한 MC-CDMA (multi carrier-code division multiple access) 시스템과 동일한 비트오율 (bit error rate) 성능을 갖고, 계산량과 대역폭을 줄이는 IFFT/FFT 기반의 새로운 디지털 구현 알고리즘 및 제안된 알고리즘에 적용되는 등화기 구조를 제안한다. 제안된 방법은 2개의 N/2-point 실수신호를 N/2-point IFFT와 FFT를 이용하여 동시에 변환하고 다시 복원할 수 있는 변형된 FFT 알고리즘에 기반을 두고 있다. 제안된 방법의 성능은 부가성 백색 가우시안 잡음 채널과 주파수 선택적 페이딩 채널 하에서 equal gain combiner와 maximal ratio combiner 등화기에 의한 다이버시티를 이용하여 수신했을 경우에 대한 모의실험을 통해 확인하였다.
디지털 신호를 처리하기 위해 특별히 제작된 ADSP-2105는 빠른 Fied-point 연산과 Harvard-architecture로 구조화됐기 때문에 빠른 수행연산을 할 수 가 있다. 본 논문은 이 DSP 프로세서를 이용해 음성신호의 실시간 FFT 분석에 관한 방법을 소개한다. 실시간 FFT 분석기로서의 DSP 보드는 크게 음성신호를 받는 입력부분과 FFT를 계산하는 FFT 부분으로 나뉘어지는데, 입력부분은 AD1849로 8KHz로 데이터를 샘플링해 받게 되었고, FFT 부분은 실제로 DSP가 FFT를 수행하는 부분으로 되어있다. 실시간 처리를 구현하기 위해 입력 부분은 두 개의 뱅크로 만들어 한 뱅크에서 음성신호를 받아들이는 동안에 다른 뱅크에서는 FFT를 계산하도록 되어있어서 DSP 보드는 항시 음성신호를 샘플링 할 수 있는 상태를 유지할 수 있다. 그리고 FFT 처리부는 빠른 처리로 음성신호를 샘츨링할 뱅크가 채워지기 전에 실행되게 프로그램되어 있어 실제적으로 모든 음성데이타를 FFT 하게 되어있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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