본 논문은 Nd:YAG 레이저의 제2고조파로 펄스 펌핑된 파장가변형 Ti:sapphire 레이저의 협대역 특성을 연구하였다. Ti:sapphire 레이저는 rod의 양단에서 펌핑하여 균일한 여기 분포를 갖도록 하였고, 공진기의 격자를 선형적으로 제어하여 705-835nm의 넓은 범위에서 연속적인 파장 선택을 실현하였다. 이때 회절격자 제어계의 분해각은 0.27"/pulse이다. 중심파장 790nm때 출력 에너지는 $380{\mu}J$, 레이저 출력이 최대 출력의 50% 이상되는 파장 범위는 730-825nm, 스펙트럼 선폭은 $0.13cm_{-1}$, 빔 발산각은 1.2mrad을 각각 얻었다.
경로 설정 및 파장 할당(Routing and Wavelength Assignment) 문제는 파장 할당 전송 기법(Wavelength Division Multiplexing)을 기반으로 하는 광 네트워크에서 중요한 분야이다. 경로 설정 및 파장 할당 문제는 선형 프로그램(Linear Programming)과 그래프 컬러링(Graph Coloring)의 조합으로 해결되거나, 경로 선택에 기반 한 그래프 알고리즘에 의해서 해결된다. 이와 같은 방법은 복잡하며 휴리스틱 알고리즘(heuristic algorithm)이 요구된다. 본 논문에서는 각각의 연결 요구에 대한 최대한의 EDPs(Edge Disjoint Paths)를 구함으로써 경로 설정 및 파장 할당 문제를 효율적으로 해결하는 새로운 방법을 제안한다. 이렇게 구한 EDPs는 참조 테이블에 저장되고 가중치 매트릭스의 갱신에 사용된다. 각 연결 요구에 대한 경로는 순서대로 가중치 매트릭스를 참조하여 결정한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 현재 실질적으로 효율적이라 알려진 BGA for EDP(Bounded Greedy Approach for EDP)보다 약 50%의 수행 시간 내에 같거나 작은 파장 수를 사용하여 연결 요구를 만족시켜주고 있음을 시뮬레이션을 통해서 확인할 수 있다.
30GHz~300GHz 대역의 스펙트럼을 사용하는 밀리미터파는 높은 주파수로 인해 파장이 짧아서 기지국에 더 많은 안테나를 장착할 수 있어 Massive MIMO 시스템에 적합하다. 하지만 안테나 당 RF chain이 요구되기 때문에 안테나의 수가 증가되면 하드웨어 비용 및 전력 소비가 증가하는 문제점을 갖는다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 안테나 선택 기법을 조사한다. 기존 철저한 조사 기반 안테나 선택 기법에서 높은 계산 복잡도를 가지는 문제를 해결하기 위해 딥러닝 기술을 적용하는 방안을 제안한다. 멀티 클래스를 분류할 수 있는 DNN 모델을 사용하여 최적의 안테나 조합을 예측한다. 시뮬레이션을 통해 기존 안테나 선택 기법들과 제안하는 딥러닝 기반 안테나 선택 기법을 비교하여 평가한다.
본 연구를 통해 임베디드 시스템(Embedded System)에서 뉴럴 네트워크(Neural Network) 인풋의 차원 감소 방식으로 복잡한 연산량을 줄여 초분광 대용량 데이터 특징 정보의 활용률을 개선하기 위해, 전체 밴드를 밴드별 최댓값과 최솟값 차이로 부분집합으로 군집화하여, 각 부분집합에서 밴드 선택 알고리즘을 적용한다. 특징 추출과 특징 선택 기법 중에, 특징 선택 기법을 통해, 파장 범위와 관계없이 데이터세트에 맞는 최적의 밴드 수와 기존 알고리즘 적용 소요 시간과 성능을 향상하고자 한다. 이 실험을 통해 기존 밴드 선택 기법보다 1/3~ 1/9배 소요 시간을 단축했음에도 불구하고 K-최근접 이웃 분류기를 통한 성능 면에서는 약 4% 이상 향상된 의미 있는 결과를 도출하였다. 실시간 초분광 데이터 분석 활용에는 어렵지만, 개선된 가능성을 확인했다.
Near infrared(NIR) spectral data have been used for the noninvasive analysis of various biological samples. Nonetheless, absorption bands of NIR region are overlapped extensively. It is very difficult to select the proper wavelengths of spectral data, which give the best PCR(principal component regression) models for the analysis of constituents of biological samples. The NIR data were used after polynomial smoothing and differentiation of 1st order, using Savitzky-Golay filters. To find the best PCR models, all-possible combinations of available principal components from the given NIR spectral data were derived by in-house programs written in MATLAB codes. All of the extensively generated PCR models were compared in terms of SEC(standard error of calibration), $R^2$, SEP(standard error of prediction) and SECP(standard error of calibration and prediction) to find the best combination of principal components of the initial PCR models. The initial PCR models were found by SEC or Malinowski's indicator function and a priori selection of spectral points were examined in terms of correlation coefficients between NIR data at each wavelength and corresponding concentrations. For the test of the developed program, aqueous solutions of BSA(bovine serum albumin) and glucose were prepared and analyzed. As a result, the best PCR models were found using a priori selection of spectral points and the final model selection by SEP or SECP.
The PLS(Partial Least Square) and ANN(Artificial Neural Network) were introduced to develop the soluble solids content prediction model of apples which is followed by making a subsequent selection of photosensor. For the optimal PLS model, number of factors needed for spectrum analysis were increased until the convergence of prediction residual error sum of squares. Analysis has shown that even part of the overall wavelength with no pretreatment may turn out better performing. The best PLS model was found in the 800 to 1,100nm wavelength region without pretreatment of second derivation, having $R^2$=0.9236, bias= -0.0198bx, SEP=0.2527bx for unknown samples. On the other hand, for the ANN model the second derivation led to higher performance. On partial range of 800 to 1,100nm wavelengh region, prediction model with second derivation for unknown samples reached $R^2$=0.9177, SEP=0.2903bx in contrast to $R^2$=0.7507, SEP =0.4622bx without pretreatment.
In this paper, for the first time, the transmission performances of long-haul 100-Gb/s direct detection optical OFDM (DDO-OFDM) and coherent optical OFDM (CO-OFDM) wavelength division multiplexing (WDM) systems are compared by simulation. It provides specific guides for system parameter selection to get a high-performance and cost-effective OFDM WDM system. Specifically, the comparison involves three aspects: launched power is investigated to achieve better system performance; laser linewidth is numerically investigated to choose cost-effective laser; system dispersion tolerances with different laser linewidths are analyzed to further reveal the advantages and disadvantages of these two detecting methods, direct detection and coherent detection, in long-haul OFDM WDM system.
As an effective means of remotely detecting the spectral information of the object, the spectral calibration for the Savart polarization interference imaging spectrometer (SPIIS) is a basis and prerequisite of information quantification, and its experimental calibration scheme is firstly proposed in this paper. In order to evaluate the accuracy of the spectral information acquisition, the linear interpolation, cubic spline interpolation, and piecewise cubic interpolation algorithms are adopted, and the precision of the quadratic polynomial fitting is the highest, whose fitting error is better than 5.8642 nm in the wavelength range of [500 nm, 820 nm]. Besides, the inversed value of the spectral resolution for the monochromatic light is greater than the theoretical value, and the deviation between them becomes larger with the wavelength increasing, which is mainly caused by the structural design of the SPIIS, together with the rationality of the spectral restoration algorithm and the selection of the maximum optical path difference (OPD). This work demonstrates that the SPIIS has achieved high performance assuring the feasibility of its practical use in various fields.
최근 인터넷 트래픽의 폭발적인 증가에 따라 다수의 광섬유 링크를 사용하는 광 네트워크에 관한 관심이 높아지고 있다. 그러나 네트워크에서의 트래픽 증가는 네트워크 장비의 에너지 소모를 증가시키는 문제점이 있다. 본 논문에서는 다중 광섬유로 구성된 대용량 IP over WDM 네트워크에서 에너지 절감을 위한 동적 경로 배정 및 파장 할당 (Dynamic RWA) 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 에너지 효율 향상을 위하여 V-like 함수를 이용한다. V-like 함수는 사용 파장 수에 따라 광섬유의 비용을 결정하여 네트워크의 에너지 소모와 블록킹 확률을 줄일 수 있도록 한다. 이를 기반으로 다수의 광섬유로 구성된 링크의 비용과 자원할당을 위한 광섬유를 결정한다. 마지막으로 파장단위의 그래프로 구성된 계층 그래프를 이용하여 에너지 소모를 줄일 수 있도록 경로배정 및 파장할당을 수행한다. 제안한 알고리즘의 성능평가를 위하여 OPNET Modeler를 이용한 모델링과 시뮬레이션을 실시하였다. 시뮬레이션 결과는 연결 요청 당 평균 전력 소모와 블록킹 확률 관점에서 기존 방식과 성능을 비교하고 분석한다.
Low temperature plasma diagnosis is one of the big issues in laboratory scale or processing industry. One of the most powerful techniques of plasma diagnostics is the use of the scattering of electromagnetic radiation from the plasma. Electron temperature and density are important parameters for understanding the information of plasmas in the plasma processing industry. Laser scattering experiments on plasma can provide a substantial amount of information about plasma parameters such as the electron density ne, the electron temperature Te, and the neutral density nn and temperature Tn. Thomson scattering spectroscopy is used several method, in accordance with detector type. Commonly, Thomson scattering is used several notch filter to separate expanded wavelength. Since using a spectrometer with surface relief grating or notch filter, the system of the measurement will be complicated and bigger. In this study, using VPHG (Volume Phase Holographic Grating) in order to install the simple and cheap system. VPHG has the advantage of the system installation, because it can be Transmission Type. The diffraction efficiency and dispersion angle of VPHG is higher than the surface relief grating relatively. For a wavelength and bandwidth selection, Using a slit or mask to select a rejection wavelength instead of notch filter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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