LTE 시스템의 하향링크 동기 신호는 PSS (primary synchronization signal)과 SSS (secondary synchronization signal)로 나눠져 있으며, 미리 정해져 있는 3 개의 신호 중 하나가 전송되는 PSS 신호를 먼저 찾은 다음 SSS 신호를 검출하게 된다. 본 논문에서는 부분 상관값 계산 구간의 길이가 다른 검출기들을 동시에 사용하는 PSS 검출 방식을 제안한다. 우선 구간별 부분 상관값을 다시 활용함으로써 여러 개의 검출기를 동시에 사용함에 따른 계산량의 증가를 최소화한다. 또한, 동시에 사용된 검출기들의 결과 값 중에서 가장 믿을 만한 하나의 값을 선택하기 위하여 임시 주파수 오차 값(tentative frequency offset)을 이용한 동기식 최종 추정치 선택 방법을 제안한다. 컴퓨터 모의실험을 통하여, 제안된 방식이 넓은 주파수 오차 범위에서 안정적인 PSS 검출 성능을 보임을 검증하고자 한다.
5G NR 모든 기기는 기지국과 통신을 위해 가장 먼저 셀 탐색 및 동기화 과정을 진행해야 한다. 이 과정에서 PSS 검출이 제일 먼저 성공적으로 수행되어야 하므로, PSS 검출은 5G NR 통신에서 가장 중요하고 어려운 문제 중 하나이다. 다양한 PSS 검출 방법 중 본 논문에서는 교차상관관계 기반의 검출 방법에 대해 소개하고 복잡도와 검출 속도를 고려한 하드웨어 구조에 대해서 설명한다. 또한, PSS 검출기를 포함하는 시스템 구성을 위해 필요한 인터페이스와 효율적이고 유연한 동작을 위한 구동 소프트웨어 동작도 제안하고, 이를 구현하였을 때 Xilinx사의 UltraScale+ FPGA의 자원 사용량을 다양한 구조에 따라 비교 분석한다.
본 논문에서는 5G NR (new radio) 시스템에서 PSS/SSS (primary synchronization signal/secondary synchronization signal)를 이용한 cell ID (cell identity) 검출 방법들을 제시하고 성능을 평가한다. 시간 영역에서 PSS를 먼저 검출한 후 검출된 PSS 정보를 이용하여 채널 추정 및 SSS의 시퀀스 검출에 사용하는 2단계(2-stage) 검출 방법과 PSS와 SSS 시퀀스를 결합하여 동시에 검출하는 결합 검출(joint detection) 방법을 사용한다. 또한, 추정한 채널 이득을 이용하여 주어진 PSS 및 SSS의 전체 시퀀스 길이의 상관(correlation) 값을 계산하는 coherent 방법과 시퀀스의 전체 길이를 여러 개의 그룹으로 나누어 각 그룹 내에서는 coherent 상관을 계산하고, 이들을 결합하여 전체 그룹의 상관 값을 계산하는 non-coherent combining 방법을 제시한다. 본 논문에서 고려한 검출 방법들에 대해 전산 실험을 통하여 PSS 및 SSS의 개별 검출 에러율과 전체 cell ID 검출 에러율 성능을 비교한다. 전산 실험 결과는 가산 백색 가우시안 잡음환경과 고정 및 이동 환경에서 non-coherent combining 방법이 coherent 방법에 비해 우수한 검출 성능을 보이며, 결합 검출 방법은 2단계 검출 방법에 비해 우수한 성능을 보이나 계산 복잡도 측면에서는 2단계 검출 방법이 보다 낮은 복잡도를 갖는다는 것을 보여준다.
본 연구는 PCR-RFLP 및 PCR-SSCP 기법을 이용하여 PSE 돈육을 생산하는 PSS 돼지 유전자 진단 기술을 개발하고 이를 이용한 국내 종돈 및 교잡 비육돈의 PSS 유전자 출현 빈도를 파악하고자 수행하였다. 돼지 PSS의 원인이 되는 ryanodine receptor 유전자의 단일염기 돌연변이 $C{\rightarrow}T$ ; $Arg\;{\rightarrow}\;Cys$)를 포함하는 134 bp 영역을 PCR로 증폭한 후 RFLP 및 SSCP 기법으로 분석한 결과 동형접합체의 정상(N/N), 이형접합체의 잠재성 개체 (N/n) 그리고 돌연변이 유전자를 동형접합체 상태로 갖는 PSS 감수성 개체(n/n)에 각각 특이적인 유전자형이 검출되었다. 특히, PCR-SSCP기법을 이용한 RYR1 유전자 돌연변이 검출 방법은 보다 신속 간편하면서도 상대적으로 분석비용이 저렴한 정확성이 높은 PSS 돼지 진단기술로서 대규모 돼지집단검색이나 RFLP 방법으로 판정이 불확실한 시료의 재검에 효율적으로 이용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 LTE(Long Term Evolution)에서 단말이 LTE 망(network)과 통신을 이루기 위해 셀 시스템정보를 획득하는 과정을 연구하였다. 본 논문은 LTE의 셀 시스템정보 두 가지 중 하나인 MIB(Master Information Block)를 추출하는 과정을 다룬다. 3GPP LTE 표준 스펙 시리즈 36.200과 36.300을 연구하여 MATLAB 프로그램으로 MIB를 추출하는 시뮬레이션을 구현하였다. 시뮬레이션 과정은 세 부분으로 나누어져 PSS(Primary Synchronization Signal)와 SSS(Secondary Synchronization Signal)검출, 마지막으로 MIB를 추출하는 부분으로 이루어졌다. PSS와 SSS를 검출하는 과정을 셀 탐색 이라하며, 이 과정은 셀 시스템정보를 추출하기 위해 반드시 이루어져야만 하는 과정이다. 시뮬레이션 프로그램은 실제 Air에서 캡처한 신호를 기반으로 검증하였다.
본 논문에서는 3GPP LTE (3rd Generation Partnership Project Long Term Evolution) FDD/TDD (Frequency Division Duplex/Time Division Duplex) 듀얼 모드 하향 링크 수신기의 초기 셀 탐색을 위한 CP (Cyclic Prefix) 검출 기반의 SSS (Secondary Synchronization Signal) 검출 기법을 제안한다. 일반적으로 SSS 검출은 CP 타입을 고려하여 두 번의 SSS 검출을 수행하는 블라인드 검출 구조의 coherent 검출 방식이 고려되나, coherent 검출 방식은 PSS (Primary Synchronization Signal)에서의 채널 정보를 이용하기 때문에 고속환경에서 채널 보상 오류로 인해 성능이 열화되며 이러한 채널 보상의 오류는 PSS와 SSS가 세 심볼 떨어져 있는 TDD 모드 프레임 구조에서 더욱 가중된다. 또한 블라인드 SSS 검출 방식은 연산량의 증가로 인해 구현의 복잡도가 증가하는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 고속 이동체 환경에서 FDD 모드뿐만 아니라 TDD 모드에서도 안정적인 SSS 검출성능을 보장할 수 있고, SSS 검출 이전에 CP 검출을 수행함으로써 블라인드 검출 구조보다 연산량을 감소시킬 수 있는 CP 타입 선 결정 검출 구조의 non-coherent SSS 검출 기법을 제안한다. 다양한 환경에서 제안된 SSS 검출 기법의 성능 분석을 통해 제안된 방식이 3GPP LTE FDD/TDD 듀얼 모드 하향 링크 수신기에서 안정적인 검출 성능을 보장함을 입증하였다.
돼지 골격근 근소포체의 $Ca^{2+}$ 방출통로(calcium - release channel)를 지정하는 ryanodine receptor (RYR1) 유전자의 이상은 악성고열증(malignant hyperthermia, MH)을 유발하고, RYR1 유전자의 점 돌연변이는 돼지 스트레스 증후군(porcine stress syndrome, PSS)과 밀접하게 관련되어 있다. PSS 유전인자 보유 돼지의 90% 이상은 PSE 돈육을 생산하는 것으로 알려져 있어 물퇘지 발생과 생산성 하락으로 경제적 손실을 초래하는 유전적 원인의 PSS 유전자를 검사하여 제거하는 것은 고품질 돼지고기 생산 및 국내 양돈산업의 경쟁력 향상에 매우 중요한 과제라고 할 수 있다. 따라서, 본 연구는 PCR-RFLP 및 PCR-SSCP 기법을 이용하여 PSE 돈육을 생산 하는 PSS 돼지 유전자 진단기술을 개발하고 이를 이용한 국내 종돈 및 교잡 비육돈의 PSS 유전자형 출현빈도를 파악하고자 수행하였다. 돼지 PSS의 원인이 되는 RYR 유전자의 단일염기 돌연변이 (RYR1 C1843T)를 포함하는 DNA 영역을 PCR로 증폭한 후 RFLP 및 SSCP 기법을 이용하여 분석한 결과 동형접합체의 정상 개체(N/N), 이형접합체의 잠재성 개체(N/n)그리고 열성의 돌연변이 유전자를 동형접합체 상태로 갖는 PSS 감수성 개체(n/n)에 각각 특이적인 RFLP 및 SSCP 유전자형이 검출되어 PSS 저항성, 잠재성 및 감수성 개체의 정확한 판별이 가능하였다. 돼지 주요 품종 집단내 PSS유전자형 출현빈도를 조사한 결과 Landrace는 PSS저항성 개체가 57.1%, 잠재성 개체가 35.7%그리고 PSS 감수성 개체의 출현 비율은 7.1%로 분석되었고 L. Yorkshire는 82.5, 15.8 및 1.7%, Duroc은 95.2, 4.8 및 0.0%로 각각 조사되었다. 비육용 교잡돈은 정상 개체가 72.0%, 잠재성 개체가 22.7% 그리고 PSS 감수성 개체는 5.3%였다. 특히, PCR-SSCP 기법을 이용한 RYR1 유전자 돌연변이 검출 방법은 보다 신속 간편하면서도 상대적으로 분석비용이 저렴한 정확성이 높은 PSS 돼지 진단기술로서 대규모 돼지집단 검색이나 RFLP 방법으로 판정이 불확실한 시료의 재검에 효율적으로 이용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 딥러닝 (deep learning) 방식을 이용한 5G NR (fifth-generation new radio)의 cell ID (cell identity) 검출 기법을 구현하였다. 5G NR 시스템의 단말 (user equipment)은 초기 접속 (initial access)과정에서 PSS (primary synchronization signal)와 SSS (secondary synchronization signal)을 이용한 동기 획득 및 cell ID 검출이 필요하다. 본 논문에서는 분류 기법 기반의 딥러닝 기술을 이용하여 인공 신경망 모델에 PSS 및 SSS 와 cell ID 의 상관 관계를 학습시키고, 학습된 모델의 성능을 제시하였다.
3GPP (3rd Generation Partnership Project) LTE (Long Term Evolution) 시스템의 하양링크에서는 초기 동기화 및 셀 탐색 과정을 수행하기 위해 PSS (primary synchronization signal) 와 SSS (secondary synchronization signal) 시퀀스를 사용한다. 단말기는 PSS를 이용하여 슬롯 타이밍과 주파수 동기, 그리고 셀 ID를 획득한 후 SSS를 검출해야 하는데, 3GPP LTE에서 지원되는 2 종류의 CP (Cyclie Prefix) 길이로 인해 2번의 FFT를 수행하여 SSS reference 신호와의 cross-correlation을 이용해 무선 프라밍 타이밍과 셀 그룹 ID를 획득한다. 본 논문에서는 단말기의 셀 탐색기에서 SSS 검출 시 복잡도를 최소화하기 위해 extended CP로 전송한 경우 CP 길이를 선 결정하여 FFT와 cross-correlation의 계산 복잡도를 최대 50%까지 감소시키는 알고리즘을 제안한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 매우 작은 성능 열화를 가지면서, 복잡도는 크게 감소하는 결과를 확인할 수 있었다.
0.10Pb(Sb$_{1}$2/Sn$_{1}$2/)O$_{3}$-0.25PbTiO$_{3}$-0.65PbZrO$_{3}$ 세라믹을 소결온도 및 시간을 각각 1200-1250[.deg.C]에서 2, 4, 6시간으로 변화시켜 제작하였으며 시편의 소결조건 및 MnO$_{2}$(0~0.30mol%)첨가량에 따른 잡음특성을 관찰하였다. 초전계수 및 전압감도는 1250[.deg.C]에서 2시간 소결시킨 시편에서 각각 3.49x$10^{-8}$[C/$cm^{2}$K], 147[V/W]의 최대값을 나타내었다. 초전형 적외선 검출기의 잡음특성에 있어 증폭기의 전류잡음 .DELTA.V$_{i}$가 총 잡음전압에 대해 지배적인 경향을 나타내었으며 MnO$_{2}$가 0.24[mol%] 첨가된 1250[.deg.C]에서 2시간 소결시킨 시편에서 가장 양호한 pop-corn잡음특성을 나타내었다.다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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