SAR(Synthetic Aperture Radar) 시스템은 주/야간 상황 및 기상환경에 영향을 받지 않고 넓은 지역의 영상 정보를 얻을 수 있는 장점이 있으나, 인접 대역을 사용하는 통신 및 전자기기와의 간섭에 의한 영상 왜곡에 취약한 단점이 있다. 본 논문에서는 SAR 점표적 시뮬레이터를 개발하여 인접 대역에서 수신된 간섭 신호에 의한 영상의 왜곡 현상을 분석한다. 모의실험은 협대역 및 광대역 간섭 신호에 따라 나타나는 간섭 신호의 형태를 표현하고, 점표적 분석 기법인 응답폭, 최대 부엽 레벨 그리고 누적 부엽 레벨을 분석하여 영상 품질 평가를 수행한다. 마지막으로, 본 논문에서 제시한 모의실험 결과가 실제 SAR 위성영상에서 보여지는 간섭 현상과 일치함을 보인다.
It is important to predict the groundwater level fluctuation for effective management of groundwater monitoring system and groundwater resources. In the present study, three different time series models for the prediction of groundwater level in response to rainfall were built, those are transfer function noise model (TFNM), artificial neural network (ANN), and adaptive neuro fuzzy interference system (ANFIS). The models were applied to time series data of Boen, Cheolsan, and Hongcheon stations in National Groundwater Monitoring Network. The result shows that the model performance of ANN and ANFIS was higher than that of TFNM for the present case study. As lead time increased, prediction accuracy decreased with underestimation of peak values. The performance of the three models at Boen station was worst especially for TFNM, where the correlation between rainfall and groundwater data was lowest and the groundwater extraction is expected on account of agricultural activities. The sensitivity analysis for the input structure showed that ANFIS was most sensitive to input data combinations. It is expected that the time series model approach and results of the present study are meaningful and useful for the effective management of monitoring stations and groundwater resources.
MBE 법으로 GaAs 기판 위에 성장시킨 $Cd_{1-x}Mg_x/Te$ 박막시료를 조성비(x=0, 0.23, 0.43)에 따라 타원편광 분석기로 측정하여 연구하였다. 기존에 보고된 고상시료(bulk)의 결과와 비교한 결과, 첫째 $E_0$ 밴드갭 에너지 아래에서 나타나는 간섭무늬를 확인할 수 있었고, 이는 박막이 투명함을 보여주는 사실이며 그 결과 이번 시료의 우수성을 확인할 수 있었다. 둘째 $E_2$밴드갭 에너지 영역에서 종전의 고상시료에서 측정 발표된 값보다도 매우 높고 명확한 <$\varepsilon_2$> 값이 측정되어, $E_2$와 $E_0$' 밴드갭 에너지가 명확히 분리되는 것을 보았다. 간섭무늬를 제거하기 위해 다층구조계산(multilayer calculation)을 수행하여 x=0.23일 때의 $E_0$ 밴드갭 에너지를 볼 수 있었다.
STM-1 체계의 광통신용 광모듈 송수신부에 내장하기 위한 155.52 Mbps 트랜시버 ASIC을 0.6 ㎛ 2-poly 3-metal 실리콘 CMOS 기술을 이용하여 구현하였다. 제작된 ASIC은 시스템에 의해서 처리된 155.52 Mbps 데이터 신호를 LD를 통하여 광신호로 변환하여 상대 시스템으로 송신하는 트랜스미터의 역할과, 상대 시스템으로부터 전송되어온 155.52 Mbps 광신호를 PD로 수신하여 전기신호로 변환하고 원형으로 복구하는 리시버의 역할을 한다. 트랜스미터와 리시버를 하나의 실리콘 기판에 집적하여 단일 칩 형태의 트랜시버를 설계하기 위하여, 잡음 및 상호 간섭 현상을 방지하기 위한 배치 상의 소자 격리 방법뿐만 아니라 전원분리, 가드링, 격리장벽 등을 도입한 새로운 설계 방법을 적용하였다. 설계된 칩의 크기는 4 × 4 ㎟이며, 루프백 측정에서 지터도 실효치 32.3 ps, 최대치 335.9 ps로 비교적 양호하게 나타났다. 전체 칩의 소비전력은 5V 단일전원 공급 상태에서 약 1.15 W(230 mA)로 나타났다.
본 논문에서는 4-채널 전위계 센서의 배열을 이용한 비접촉 제스처 인식 알고리즘을 제안한다. 주변의 전기장 변화에 민감한 전위계 센서를 스마트기기의 제스처인식에 활용하기 위해서 실내 환경에서 극저주파 대역 EMI(Electro Magnetic Interference) 및 PLN(Power Line Noise) 영향을 최소화하였다. AC 형태의 입력 데이터 값에 10Hz LPF(Low Pass Filter) 및 H/W 샘플링 속도를 고려한 최대 버퍼 값 추출 알고리즘을 적용하여 선형적인 DC 형태의 데이터로 변형한다. 추가적으로 칼만 필터를 적용함으로써 노이즈를 최소화하며, 센서간의 배열을 고려한 데이터 차분 과정을 통해 목표물의 2차원적 움직임 정보를 추출한다. 추출된 데이터 값과 peak 값의 시차정보를 이용하여 DTW(Dynamic Time Warping) 제스처 인식 및 보정 알고리즘을 구현하였으며, 다섯가지 동작 시나리오 테스트 결과 95% 이상의 높은 인식률을 보였다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제18권4호
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pp.797-806
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2017
In this study, the reflection coefficient (RC) and the flame transfer function (FTF) were measured by applying acoustic excitation to a duct-type model combustor and were used to predict the frequency of the combustion instability (CI). The RC is a value that varies with the excitation frequency and the geometry of the combustor as well as other factors. Therefore, in this study, an experimentally measured RC was used to improve the accuracy of prediction in the cases of 25% and 75% hydrogen in a mixture of hydrogen and methane as a fuel. When the measured RCs were used, an unstable condition was correctly predicted, which had not been predicted when the RCs had been assumed to be a certain value. The reason why the CI occurred at a specific frequency was also examined by comparing the peak of the FTF with the resonance frequency, which was calculated using Helmholtz's resonator analysis and a resonance frequency equation. As the CI occurred owing to the interaction between the perturbation in the rate of heat release and that in the pressure, the CI was frequent when the peak of the FTF was close to the resonance frequency such that constructive interference could occur.
OFDM(orthogonal frequency division multiplexing)은 PAPR(peak-to-average power ratio) 문제를 가지고 있다. 이런 PAPR 문제를 해결하는 CI/OFDM(carrier interferometry OFDM) 시스템 등이 제시되었으나, 이것은 위상 잡음이 존재할 경우 CI 위상 오프셋 불일치로 인해 ICI(inter channel interference) 문제가 발생한다. 이 논문에서는 낮은 PAPR을 유지하면서 ICI를 저감하기 위한 A-CI/OFDM(advanced-CI/OFDM)을 제안한다. 이 방식은 CI 확산 과정에서 CI 위상 코드들이 조밀하게 갖는 위상 옵셋에 마진을 줌으로써 국부 발진기에서 발생하는 위상 잡음에 대한 성능 저하를 감소시키면서, 낮은 PAPR을 유지한다. 위상 잡음에 대한 영향을 줄이기 위해 제안된 방식은 종전의 CI/OFDM보다 PAPR 성능 면에서 손실이 발생하는데, 이를 방지하기 위하여 PAPR 저감 방법 중 PTS를 이 시스템에 적용한다. 그러므로 제안한 방식은 기존의 CI/OFDM 시스템보다 위상 잡음의 영향을 저감하고 PAPR 측면에서도 이득이 있어 전체적인 BER 성능을 향상 시킨다. 시뮬레이션을 통해서 일반 OFDM과 CI/OFDM, A-CI/OFDM 시스템의 성능을 비교한다.
OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 시스템은 ISI와 주파수 선택적 채널에서 매우 강건한 (robust) 특성을 갖기 때문에 차세대 고속 데이터 전송에 효과적인 기술이다. 그러나, OFDM 시스템에서는 많은 부반송파를 사용하므로 높은 PAPR(peak to averahe power ratio)이 발생된다. 높은 PAPR의 OFDM 신호가 송신단의 비선형 증폭기를 통과할 때 심각한 왜곡이 발생한다. 본 논문에서는 프리엠파스시스 및 클리핑 기법을 이용하여 PAPR를 감소하였다. 이 방법은 IFFT 출력 신호를 프리엠파시스(de-emphasis)시키는 과정을 이용하여 효과적인 성능 개선을 갖는다. 부반송파의 수가 16개, QPSK 변조방식을 사용하고, 프리엠파시스 변화점이 IFFT 출력신호 최대진폭의 3/9이고, IFFT 출력진폭이 11인 지점에서 클립을 할때, CCDF(complementary cumulative density function)확률이 10/녀ㅔ -3/에서 PAPR이 약5.7㏈ 정도이고, BER=$10^{-3}$에서 요구 SNR은 기존의 OFDM보다 약 2 ㏈성능 개선을 보인다.
기존 직교 주파수 분할 다중 방식 (orthogonal frequency division multiplexing; OFDM)에서는 최대전력 대 평균전력 비 (peak to average power ratio; PAPR)가 높아 회로 설계에 대한 어려움과, 신회 왜곡 등의 문제가 존재한다. 이에 따라 PAPR을 줄이기 위한 다양한 방법들이 제시되어 왔으나, 5G 이동통신에서 필요한 저지연을 만족하기 위해서는, OFDM의 직교성, 동기화가 지연시간 감소에 제한으로 작용한다. 비동기 방식에 알맞은 대안 중 하나는 GFDM이다. GFDM은 각 부 반송파가 주파수영역에서 나눠져 비동기 상황에서 강점을 가진다. 그러나 부심볼의 존재로 인해 OFDM보다 시간 축에서 신호의 중첩이 많기 때문에, 동일한 부 반송파 개수 조건에서 GFDM은 OFDM보다 높은 PAPR을 가진다. OFDM의 PAPR의 다양한 PAPR 감소기법 중 하나인 선택사상기법(selective mapping; SLM)을 GFDM에 적용하여, 시뮬레이션을 통해 기존 GFDM과 OFDM SLM 대비 GFDM SLM이 어느 정도 성능 향상이 있는지 확인하였다. 또 비동기 방식에서 간섭에 영향을 미치는 대역외 발사(out-of-band emission; OOB)를 비교하였다.
본 논문은 문서의 보안과 손실 및 오염에 대하여 복원능력을 향상시키는 방안을 제안한다. 이를 위해서 암호화로 DnCNN(DeNoise Convolution Neural Network)을 제시한다. 암호화 방법을 구현하기 위하여 2D이미지정보를 광학에 사용되는 공간주파수 전달함수(Spatial Frequency Transfer Function)의 수학적 모델을 적용한다. 공간 주파수 전달함수를 사용하여 광학적 간섭 패턴을 암호화로 사용하고 공간 주파수 전달함수의 수학적 변수를 복호화하는 암호로 사용하는 방법을 제안하였다. 또한, 딥러닝을 적용한 DnCNN 방법을 적용하여 노이즈 제거하여 복원 성능을 개선한다. 실험결과, 65%의 정보 손실이 있는 경우에도 Pre-Training DnCNN Deep Learning을 적용한 결과 공간 주파수 전달함수만을 활용한 복원 결과 와 비교하여 PSNR(Peak Signal-to-noise ratio)을 11% 이상 우수한 성능을 확인할 수 있다. 또한, CC(Correlation Coefficient)의 특성도 16% 이상 우수한 결과를 보이고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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