OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템은 주파수 선택적 페이딩 (frequency selective fading)과 협대역 간섭 (narrowband interference)에 강한 전송 방식으로 대용량 데이터 통신에 적합하다. 하지만 독립적으로 변조된 다수의 부반송파들이 동위상으로 중첩되면서 신호의 진폭이 증가하여 PAPR (Peak-to-Average Power Ratio)이 증가하는 문제가 발생한다. PAPR 문제를 해결하기 위해 제안된 위상회전 기법은 OFDM 신호에 위상 가중치를 곱하여 신호의 비선형 왜곡 없이 PAPR을 감소시킬 수 있지만, 위상 가중치를 탐색하는 과정에서 계산의 복잡도가 부블록 수에 따라 지수적으로 증가하는 단점이 있다. 따라서 위상회전 기법의 위상 탐색 과정에 계산의 복잡도를 감소시키면서 효율적으로 위상 가중치를 구할 수 있는 기술의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 최적해를 구하기 위하여 사용되는 Metaheuristic 알고리즘을 위상탐색 과정에 적용하기 위한 모델링 과정을 제시하고 PTS 기법에 최적화함으로써 PAPR을 감소시키는 구조를 제안한다. 이 구조는 PTS 기법의 위상 탐색 과정에서 계산 복잡도가 지수적으로 증가하는 문제를 해결하고 PAPR 감소 성능도 보장할 수 있다. 제안하는 알고리즘을 통신 시스템에 적용하였을 때 PAPR 감소 효율을 시뮬레이션을 통해 분석했다.
Multi-code code division multiple access(MC-CDMA) 시스템은 다수의 코드 사용으로 인한 용량의 증가를 통해 다양한 속도, 다양한 품질의 서비스를 제공할 수 있다는 장점을 갖는다 그러나, 여러 개의 코드들이 합쳐지면서 PAPR(Peak to Average Power Ratio)이 크게 증가되므로 비선형 왜곡에 의한 시스템 성능이 크게 저하되고, 이를 위해 HPA(High Power Amplifier)에서 많은 양의 back-off를 해야 하므로 큰 전력 손실이 나타난다. 본 논문에서는 들어오는 정보 데이터에 상응하는, 즉 입력 데이터의 상관 관계에 의한 constraint code의 삽입함으로써 PAPR을 효율적으로 낮출 수 있는 방법을 제안한다. PAPR 저감 효과는 사용된 constraint code의 길이와 index에 의존하며, PAPR 저감 효과와 constraint code의 길이 사이에 trade-off가 존재한다. HPA 및 AWGN 채널을 고려한 시뮬레이션 결과에서, 1) Input back-off 없이 가능한 모든 constraint code를 사용해 신호를 선택한 경우와 2) 약간의 input back-off와 몇 가지 constraint code만을 이용해 신호를 선택한 경우에서, BER성능이 선형 HPA를 사용한 OFDM의 성능과 거의 같게 나타남을 확인할 수 있다.
본 연구에서는 구현된 요분석 시스템으로 획득한 데이터를 보정하기 위하여 색 좌표 변환 기법을 제안하였다. 일반적으로 요분석 시스템은 요분석용 스트립의 정색반응을 검출하는 과정에서 여러 가지 비선형적인 특성 즉 광 모듈의 메커니즘, 하드웨어, 그리고 주변 환경에 의해 색 왜곡된 입·출력 특성을 지닌다 따라서 보다 높은 정확도와 재현성을 유지하기 위해 장비 특성화 기법을 도입하여 색 왜곡 현상을 보정하였다. 본 연구에서는 명암 보정, ,3차 스플라인 보간법에 의한 RGB 신호의 특성 곡선 추출, 기준색 고정 선형변환 기법을 사용하여 색 보정 과정을 수행하였다 색 보정을 위해 사용된 표준 장비는 1931년 CIE XYZ 색공간 특성을 지닌 좌표계로 설정하였으며, 동일한 칼라 샘플에 대해 요분석 시스템의 출력값과 표준 장비의 출력값이 일치되도록 하는 보정 행렬을 구하였다. 구현된 요분석 시스템을 색 보정한 후 기준 데이터와 비교한 결과 양호한 색상 정확도를 나타내었다 요분석용 스트립의 10 가지 항목에 대해 구현된 두 대의 요분석 시스템을 사용하여 실험한 결과 장비간 색차는 1.28이었다.
본 논문에서는 반도체형 전력 증폭기의 바이어스를 개선하기 위하여 순차 제어 회로와 펄스 폭 가변 회로를 적용한 X-대역 60 W 고효율 전력 증폭 모듈을 설계하였다. 순차 제어 회로는 전력 증폭 모듈을 구성하는 각 증폭단의 GaAs FET의 드레인 전원을 순차적으로 스위칭하도록 회로를 구성하였다. 드레인 바이어스 전원의 펄스 폭을 RF 입력 신호의 펄스 폭보다 넓게 하여 전력 증폭 모듈의 입력 신호가 있을 때만 스위칭 회로를 순차적으로 구동시킴으로써 전력 증폭 모듈의 열화에 따른 출력 신호의 왜곡과 효율을 향상시킬 수 있다. 60 W 전력 증폭 모듈은 고출력 GaAs FET를 이용하여 전치 증폭단, 구동 증폭단과 주전력 증폭단으로 구성하였으며, 주전력 증폭단은 전력결합기를 이용한 평형증폭기 구조로 구현하였다. 설계된 전력 증폭 모듈은 9.2~9.6 GHz에서 듀티사이클 10 %로 동작시켰을 때 50 dB의 전력 이득, 펄스 주기 1 msec, 펄스 폭 100 us, 출력 전력 60 W에서 동작함에 따라 펄스-SSPA 형태로 반도체 펄스 압축 레이더 등에 적용할 수 있다.
고속 데이터 전송 모뎀 및 고밀도 기록/재생 장치에서 채널에 의해 초래된 신호간 간섭 등의 왜곡을 감축시키는 적응 등화기는 구동초기에 수신부/재생부에서도 알고 있는 데이터 신호(훈련신호)의 전송을 필요로 하고 이것은 결과적으로 실제 정보 데이터의 전송시간 감축 또는 기록미디어의 사용 효율 저하를 초래 한다. 또한 burst-mode 데이터 전송 등의 경우에서와 같이 훈련신호를 보내기가 곤란한 경우도 있다. 따라서 훈련신호 없이 동작하는 블라인드 적응 등화기술에 대한 연구에 최근까지도 많은 노력이 집중되고 있지만 관련 기술 및 성능 평가에서 기본적으로 nonlinear processing 및 분석기법을 필요로 하기 때문에 아직까지도 규명해야 될 요소들이 많이 남아 있다. 특히 효율적인 주파수대역 활용을 추구하는 부분응답 신호 방식의 경우에 해당 채널의 전달함수 영점들(zeros)이 단위원 위에 있어 등화기가 신호간 간섭을 감축시키기 위해 채널 특성을 보상하는 과정에서 등화기 입력에 들어오는 채널 첨가잡음의 증폭도 초래하기 때문에 성능이 저하된다. 이에 대응하여 본 논문에서는 기존 기법들의 성능상의 문제점을 연구한 후에, 성능 개선을 이룰 수 있는 새로운 블라인드 적응 등화 기법을 제시한다. 연구 결과는 고속 데이터 전공 모뎀 등 부분 응답 신호 방식을 사용하는 채널 등화 방식에 모두 적용 가능하지만 특히 HDD, digital VCR등의 고밀도 magnetic 기록/재생 채널을 대상으로 한 평가 결과에서 유용성을 보여 준다.
본 논문은 주 신호에서 추출한 2차 고조파 신호를 극 함수 형태로 만들어 주 신호와 진폭 변조를 시키는 새로운 방식의 전치 왜곡 선형화기를 제안하였다. 이 선형화기는 2차 고조파 신호의 동 위상과 직각 위상 신호 결합으로 만들어진 극 함수 발생기와 주 경로의 진폭 변조기로 구성되어 있다. 극 함수 발생기 신호와 주 신호가 진폭 변조되어 .만들어진 전치 왜곡 3차 혼변조 신호는 전력 증폭기의 비선형 특성을 개선시킬 수 있으며, 셀룰라 기지국 송신 대역$(869{\sim}894MHz)$의 증폭기를 제작하여 증폭기 비선형 특성을 확인하였다. 반송파 2톤 신호를 인가하였을 때, 주파수 간격이 1 MHz에서 전력 증폭기의 3차 혼변조는 22.5 dB 이상 개선되었고, CDMA-IS95 1FA의 경우에는 이격 지점 885 kHz에서의 인접 채널 전력비(ACPR)는 8.4 dB 이상 개선됨을 확인하였다.
본 논문에서는 다중 사용자 간 시간 동기 오차에 강인한 상향링크 OFDMA (Orthogonal Frequency Division Multiple Access) 두 기법, 즉, ZCZ (Zero Correlation Zone) 코드 시간축 확산 OFDMA 기법과 시간동기오차에 강한 SC-FDMA (Single Carrier Frequency Division Mmultiple Access)기법의 채널용량을 비교한다. 보다 현실적인 성능을 비교하기 위해 사용자 간 시간 동기 오차 뿐 아니라 상향링크 OFDMA 신호 생성의 가장 큰 이슈인 PAPR (Peak-to-Average Power Ratio)에 의한 신호의 왜곡효과도 함께 고려한다. 사용자 간 시간 동기 오차에 의한 간섭이 존재하는 환경에서는 전력제어에 의해 증폭된 사용자들의 신호가 다른 사용자들의 신호에 큰 간섭으로 작용할 수 있다. 한편, 거리를 고려하여 증폭된 신호가 단말의 증폭기의 선형 증폭구간을 벗어나게 되면 신호의 왜곡이 발생하여 최종 성능의 저하를 발생시킬 수도 있다. 따라서, 기지국과 사용자 간의 거리만을 고려한 전력제어 방식이 아니라 최대 채널용량 성능을 갖게 하는 사용자 송신 전력 조합을 실험을 통해 찾는다. 즉, 사용자 단말의 전력 제한 수치와 사용자 시간 동기 오차의 최대범위 및 $E_b/N_0$ 등의 다양한 조합들에 대해 최대 채널용량 성능을 갖게 하는 송신전력 보정 계수(ASF: Adaptive Scaling Factor)을 실험을 통해 찾는다. 먼저, 송신전력 보정계수를 적용한 경우 두 상향링크 OFDMA 방식의 채널용량은 단순히 거리만을 고려한 전력제어 방식을 적용한 경우 즉, 송신전력 보정 계수=1인 경우에 비해 얼마나 높은 채널용량 성능을 가지는지 분석한다. 두 상향링크 OFDMA 방식의 채널용량 성능을 비교하면, 송신출력이 상대적으로 낮아도 되는 높은 $E_b/N_0$ 환경에서는 시간 동기 오차에 보다 강인한 특성을 가진 ZCZ 코드 시간축 확산 OFDMA 기법의 채널용량 성능이 좋고, 반대로 상대적으로 높은 송신출력을 요구하는 낮은 $E_b/N_0$ 환경에서는 낮은 PAPR 특성을 갖는 시간동기오차에 강한 SC-FDMA 기법의 채널용량 성능이 보다 우수함을 다양한 실험을 통해 보인다.
최근 워드 임베딩이 딥러닝 기반 자연어 처리를 다루는 다양한 업무에서 우수한 성능을 나타내면서, 단어, 문장, 그리고 문서 임베딩의 고도화 및 활용에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 예를 들어 교차 언어 전이는 서로 다른 언어 간의 의미적 교환을 가능하게 하는 분야로, 임베딩 모델의 발전과 동시에 성장하고 있다. 또한 핵심 기술인 벡터 정렬(Vector Alignment)은 임베딩 기반 다양한 분석에 적용될 수 있다는 기대에 힘입어 학계의 관심이 더욱 높아지고 있다. 특히 벡터 정렬은 최근 수요가 높아지고 있는 분야간 매핑, 즉 대용량의 범용 문서로 학습된 사전학습 언어모델의 공간에 R&D, 의료, 법률 등 전문 분야의 어휘를 매핑하거나 이들 전문 분야간의 어휘를 매핑하기 위한 실마리를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 하지만 학계에서 주로 연구되어 온 선형 기반 벡터 정렬은 기본적으로 통계적 선형성을 가정하기 때문에, 본질적으로 상이한 형태의 벡터 공간을 기하학적으로 유사한 것으로 간주하는 가정으로 인해 정렬 과정에서 필연적인 왜곡을 야기한다는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 데이터의 비선형성을 효과적으로 학습하는 딥러닝 기반 벡터 정렬 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 서로 다른 공간에서 벡터로 표현된 전문어 임베딩을 범용어 임베딩 공간에 정렬하는 스킵연결 오토인코더와 회귀 모델의 순차별 학습으로 구성되며, 학습된 두 모델의 추론을 통해 전문 어휘를 범용어 공간에 정렬할 수 있다. 제안 방법론의 성능을 검증하기 위해 2011년부터 2020년까지 수행된 국가 R&D 과제 중 '보건의료' 분야의 문서 총 77,578건에 대한 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 선형 벡터 정렬에 비해 코사인 유사도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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