V-BLAST의 신호 복원을 위한 기법으로는 MMSE, ZF, ML 등이 있으며, 이중 ML 기법이 최적의 성능을 나타낸다. 그러나 ML 기법은 송신안테나 수와 변조차수에 따라 연산복잡도가 지수적으로 증가하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 V-BLAST의 신호 복원을 위해 보다 낮은 복잡도를 갖는 저 복잡도 선형 ML검출 기법을 제안하고 이 시스템을 기존의 검출 기 법들과 BER과 연산량 측면에서 비교, 분석하였다. 분석결과 제안한 검출기법의 BER 성능은 ZF과 MMSE 검출기법보다 우수하였고 ML 검출기법과는 유사하였다. 그러나 연산량 측면에서는 제안한 시스템의 연산량이 ML 검출기법의 연산량보다 약 50%정도 적었다. 이 결과들을 통해 본 논문에서 제안한 저 복잡도 선형 ML 검출기법이 기존의 검출기법 보다 우수함을 알 수 있다.
MIMO 시스템에서 ML 검출 기법은 많은 다른 검출기들보다 우수한 성능을 보인다. 그러나 ML 검출기법은 NP-hard 문제로 인해 실제 시스템에서 사용하기 어려운 단점을 가지고 있다. 이것은 polynomial-time 안에 최적의 해 (optimal solution)를 찾을 수 없음을 의미한다. 본 논문에서는 ML problem을 적용한 SDR (Semi-Definite Relaxation)에 궤환기법을 통한 검출 알고리즘을 제안한다. 이는 SDR에 의해 구한 최적의 해를 spectral decomposition을 이용해 우세한 eigenvector를 찾아 송신 신호의 확률 분포를 구하고, 이를 수신 신호에 궤환 시킨다. 이는 또 다른 ML problem으로써 다시 SDR를 통해 최적의 해를 구하고 우세한 eigenvector에 해당하는 송신 신호 확률을 구한다. 이 확률은 ML problem에 해당하는 최적의 값으로 추정 송신 신호를 검출할 수 있다. 이러한 기법을 통해 최적 성능을 갖는 ML 검출 기법의 성능에 보다 더 가깝게 접근하였다.
공간적으로 다중화된 다중 안테나 시스템에서 OSIC계열의 신호검출 기법은 실현 가능한 연산 복잡도를 가지며 ML성능에 도달하기 위해 지속적으로 발전해 왔다. 하지만 지금까지 제안된 다양한 OSIC 기반의 준 최적 신호검출 기법들은 특정 비트의 연 판정 값을 계산하는 과정에서 공 벡터 문제가 발생하여 상당한 연 판정 성능 저하를 보인다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 해결 방안이 제안되었지만 연 판정 ML성능에 도달하지 못하거나, 도달하기 위해서는 많은 후보 벡터들이 필요하다. 본 논문에서는 복수개의 재 정렬된 채널 행렬과 각 채널 행렬의 QR분해 시 존재하는 상 삼각 행렬의 구조를 효율적으로 이용하는 이중 검출을 바탕으로 공 벡터 문제를 효과적으로 차단하며 경 판정 ML성능뿐만 아니라 연 판정 ML성능에 근접하는 신호 검출 기법을 제안한다. 성능과 연산 복잡도 관점에서 제안된 검출기법은 기존의 제안된 준 최적 검출기법 보다 동일한 성능에서 더 적은 연산 복잡도를 가지거나, 증가된 복잡도 만큼 더 우수한 연 판정 성능을 보임을 확인할 수 있다.
살균된 우유에 오염된 Salmonella의 신속한 검출 방법을 공중 보건의 보호를 위하여 중요하다. RT-PCR 방법은 생균과 사균을 분별하여 검출할 수 있는 분자유전학적 방법이다. 본 연구의 RT-PCR 방법은 Salmonella의 type 1 fImbriae의 단량체 단백질을 암호화하는 fimA 유전자의 mRNA를 주형으로 하여 DNA를 증폭하는 방법으로서 활력이 있는 Salmonella를 검출할수 있기 위하여 개발되었다. RNA 시료를 RQRNase-free DNase로 처리하여 오염된 DNA를 파괴하여 RT-PCR 반응에서 주형으로서 DNA가 합성되는 것을 방지할 수 있었다. 이 RT-PCR 방법은 Salmonella 7균주를 검출하였으나 Escherichia coli, Shigella sonnei, Citrobacter freundii, 및 Klebsiella pneumoniae 는 검출하지 않았다. 우유 내에서 열처리된 $10^7/ml과 10^6/ml$ 세균수의 Salmonella는 검출되 었으나 $10^5{\sim}100/ml$는 검출되지 않았다. RT-PCR를 검출할 수 있는 활력이 있는 Salmonella의 최소 세균수는 100/ml이었다.
본 논문은 Multiple-input Multiple-output (MIMO) 기법 중에 하나인 Generalized Spatial Modulation (GSM)을 위해 변형된 ML 검출 기법을 제안한다. 기존의 일반적인 ML 검출 기법은 활성 안테나의 수가 증가함에 따라 채널 정보의 크기가 커지기 때문에 높은 복잡도를 가지는 문제가 있다. 이를 해결하기 위하여 송수신 안테나의 수로 고정되는 채널 정보를 이용하고 우선순위를 정하여 그에 따라 활성 안테나 인덱스를 하나씩 검출함으로써 낮은 복잡도를 가지는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 모의실험을 통해서 기존의 ML 검출 기법과 제안하는 기법의 복잡도와 Bit Error Rate (BER)을 통해 성능을 평가하고 비교하였다. 복잡도 계산을 위한 모의실험에서 제안하는 검출기법으로 송신 안테나의 수가 10개일 때, 복잡도가 약 45% 감소하는 것을 확인하였다.
Phytophthora katsurae는 밤나무 잉크병의 원인이 되는 병원성 균류이다. P. katsurae를 검출하기 위하여 2개의 duplex PCR primer set을 제작하였다(SOPC 1F/1R+KatI 3F/5R, SOPC 1-1F/1-1R+KatI 3F/5R). SOPC 1F/1R과 SOPC 1-1F/1-1R primer pair는 sequence characteristic amplification regions(SCAR)를 이용하여 제작하였고, KatI 3F/5R primer pair는 internal transcribed spacer(ITS) 부위로부터 제작하였다. 추출한 genomic DNA를 1 mg/ml에서 1 ng/ml까지 10배씩 순차적으로 희석하여 균사량에 따른 Duplex PCR의 민감도를 확인한 결과, 2개의 primer set은 각각 1 ${\mu}g/ml$와 100 ng/ml까지 검출이 가능하였다. 유주포자를 $1{\times}10^6$부터 $1{\times}10^2$ cells/ml까지 10배씩 순차적으로 희석하고 genomic DNA를 추출하여 P. katsurae의 유주포자량에 의한 검출 한계를 확인한 결과, 2개의 primer set 모두 $1{\times}10^5$ cells/ml까지 검출할 수 있었다. 각각의 primer set은 PCR 검출을 실시하였을 때 P. katsurae 균주에서만 PCR 산물이 증폭된 반면에, Phytophthora 16종에서는 P. katsurae에 특이적인 PCR 증폭산물이 생성되지 않았다. 따라서, 2개의 primer set을 이용한 Duplex PCR은 P. katsurae의 신속하고 효과적인 검출에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
MIMO 시스템을 위한 Lattice Reduction (LR) aided 검출 방법의 중요한 단점의 해결책으로 심별 판별의 신뢰도가 의심되는 경우 추가적인 보정을 해주면서, 계산양은 매우 작은 개선된 LR-aided 검출방법을 제안한다. LR 검출방법의 오류들은 주로, 마지막 lattice 역 변환 단계에서, lattice point들이 constellation point 바깥으로 벗어날 때 발생한다는 것을 발견하였다. 이를 기반으로, 제안된 기법에서는 LR-aided 검출방법을 통해 얻어진 lattice point들이 constellation 바깥쪽에 있는지를 확인하고, 바깥쪽에 있는 경우, 모든 constellation point들이 아닌, 얻어진 lattice point의 이웃하는 point들에 대해서만 ML(Maximum Likelihood) 검출을 수행한다. 제안된 기법을 사용함으로, 검출 성능은 ML에 근접하면서, 계산양은 아주 작은 효과를 기대할 수 있다.
본 논문에서는 최근 4세대 이동통신에서 논의 되고 있는 기술인 셀 간 협력 통신이 가능한 다중 셀 환경에서 상향링크에서의 다중 사용자 신호 검출기술에 대해서 다루었다. 먼저 기존 검출 기술로 ML, ZF, MMSE 그리고 SIC 등을 다루었고, 보통 ML은 최적의 성능을 보이지만, 복잡도가 지수적으로 증가하며, ZF나 MMSE는 간단하지만 성능이 떨어지며, SIC는 복잡하고 오류전파 현상이 발행 할 수 있는 문제점을 가지고 있다. 이에 기존의 ZF/MMSE 에 비해서는 성능 개선이 이루어지면서, 복잡도를 유지 또는 감소시킬 수 있는 구조 제안을 위해서 ZF/MMSE 방식과 ML 의 적용구조를 단순화 시킨 부분 ML 복호 방식을 결합한 검출 방식을 제안하였다. 모의실험 결과, 제안방식은 ZF/MMSE 기반의 SIC 방식에 비해 BER 성능이 개선 또는 유지 되었으며, 복잡도 측면에서 감소하는 효과를 보였으며, 또한 복잡도 감소는 협력 기지국 및 안테나 수가 증가할수록 더 감소 효과가 커질 수 있음을 알 수 있었다.
다중사용자 검출(multiuser detection)은 기존의 정합필터 방식에 비해 CDMA 시스템의 용량을 크게 증가시키고, 서비스 품질을 향상시킬 수 있는 기술이다. 본 논문에서는 gradient search(GS)에 기초하여 ML(maximu likelihood) metric을 간단히 계산할 수 있는 방법을 소개한다. ML 검출을 위해서는 사용자 확산부호 뿐만 아니라 전력도 알아야한다. 사용자 전력이 알려져 있지 않은 경우, 전력과 데이터를 동시에 추정하는 방법을 제시하였다. 제시한 방법으로 정확히 전력을 알고 데이터를 검출하는 GS 방식과 거의 동일한 성능을 얻을 수 있음을 컴퓨터 시뮬레이견 결과는 보여준다.
잡음 예측 최대 유사도(noise predictive maximum likelihood, NPML) 검출기는 잡음 예측/백색화 과정을 비터비 검출기의 가지 메트릭 계산 과정에 삽입하여 데이터 검출의 신뢰성을 높이게 된다. 따라서 기존의 PRML 검출기에 잡음 예측기를 포함시킴으로써 그것의 실제 성능이 향상되고 복잡도가 줄어드는 이점이 있다. 본 논문에서는 선형 채널과 비선형 채널 하에서 랜덤 시퀀스와 런-길이 제한 (1,7) 시퀀스를 적용하여, 고밀도 수직 자기 기록 (1.7$\leq$K$_{p}$$\leq$3.0)에서 잡음 예측 PR-등화 신호에 의한 NP(1221)ML 검출 시스템이 보다 높은 타수의 PR(12321)ML 시스템보다 복잡도가 낮으면서 우월한 성능을 나타냄을 모의 실험을 통해 분석, 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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