하나의 DFB 영역, 위상 조정 영역과 이득 영역으로 구성된 다중 전극 DFB 레이저의 pulsation 동작 특성을 살펴본다. Anti-phase (AP) complex-coupled (CC) DFB 구조를 사용한 경우가 in-phase CC DFB 구조나 index-coupled DFB 구조를 사용한 경우에 비하여 안정된 pulsation 동작이 발생하는 이득 영역과 위상 조정 영역의 전류 범위가 큼을 알 수 있다. AP CC DFB 구조를 사용한 경우 결합 세기가 커질수록, 이득 결합 계수가 커질수록 안정된 pulsation 동작이 발생하는 이득 영역의 전류 범위가 증가하고 pulsation 주파수의 튜닝 영역이 커짐을 볼 수 있다. 또한 위상 조정 영역의 위상 변화에 의한 pulsation주파수의 튜닝 영역도 커짐을 볼 수 있다. 고정된 결합 세기에서 DFB 영역의 길이가 증가할수록 pulsation 동작이 발생하는 위상 조정 영역과 이득 영역의 전류 범위가 증가하여 pulsation 주파수 튜닝 영역이 넓어짐을 볼 수 있다.
Recently, many researches have been done to solve the challenging problem of Blind Source Separation (BSS) problems in the underdetermined cases, and the “Two-step” method is widely used, which estimates the mixing matrix first and then extracts the sources. To estimate the mixing matrix, conventional algorithms such as Single-Source-Points (SSPs) detection only exploits the sparsity of original signals. This paper proposes a new underdetermined mixing matrix estimation method for time-delayed mixtures based on the receiver prior exploitation. The prior information is extracted from the specific structure of the complex-valued mixing matrix, which is used to derive a special criterion to determine the SSPs. Moreover, after selecting the SSPs, Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) is used to automaticly cluster, suppress, and estimate all the elements of mixing matrix. Finally, a convex-model based subspace method is applied for signal separation. Simulation results show that the proposed algorithm can estimate the mixing matrix and extract the original source signals with higher accuracy especially in low SNR environments, and does not need the number of sources before hand, which is more reliable in the real non-cooperative environment.
말초신경병증의 진단을 위해 MR neurography의 사용이 점차 증가하고 있다. 고대조도와 고해상도로 말초신경을 직접 영상화한 MR 영상을 MR neurography라고 하고, 지방억제 T2 강조영상과 확산강조영상이 흔히 사용되는 시퀀스이다. 작은 직경, 복잡한 해부학적 구조를 가진 말초신경을 합리적 시간 안에 영상화하기 위해서 최신의 isotropic 3차원 기법, 다양한 고속영상기법, post-processing 영상 기법 등이 사용된다. 이런 발전들로 인해 MR neurography가 유용하게 사용되지만 항상 적절한 MR neurography 영상을 얻을 수 있는 것은 아니다. 적절한 MR neurography 영상을 얻기 위해 영상의학과 의사가 고려해야 할 다음의 몇 가지 쟁점들이 있다. 이에는 적절한 표준 프로토콜의 선책, 지방억제 기법의 선택, 해상도와 field of view와 slice thickness 간의 상호 관계의 이해, 적절한 post-processing 영상 기법의 적용, 2차원 영상획득 기법과 3차원 영상획득 기법의 장단점, 근위부 말초신경과 말단부 말초신경의 T2 대조도의 차이, 말초신경에 인접한 정맥이 MR neurography에 미치는 영향, 확산강조영상에서 기하학적 왜곡의 발생과 적절한 b value의 선택 등이다. 이런 쟁점들을 잘 이해하는 것이 경험이 적은 영상의학과 의사가 적절한 MR neurography 영상을 얻고, 말초신경병증을 정확히 평가하는 데 많은 도움이 될 것이다.
본 논문은 유한체(finite fields)에서 압축센싱(compressed sensing) 프레임워크를 살펴본다. 하나의 측정 샘플은 센싱행렬의 행과 희소 신호 벡터와의 내적으로 연산되며, 본 논문에서 제안하는 확률적 희소 신호 복원 알고리즘을 이용하여 그 압축센싱의 해를 찾고자 한다. 지금까지 압축센싱은 실수(real-valued)나 복소수(complex-valued) 평면에서 주로 연구되어 왔지만, 이와 같은 원신호를 처리하는 경우 이산화 과정으로 정보의 손실이 뒤따르게 된다. 이에 대한 연구배경은 이산(discrete) 신호에 대한 희소 신호를 복원하고자 하는 노력으로 이어지고 있다. 본 연구에서 제안하는 프레임워크는 센싱행렬로써 코딩 이론에서 사용된 LDPC(Low-Density Parity-Check) 코드의 패러티체크 행렬을 이용한다. 그리고 본 연구에서 제안한 확률적 복원 알고리즘을 이용하여 유한체의 희소 신호를 복원한다. 기존의 코딩 이론에서 발표한 LDPC 복호화와는 달리 본 논문에서는 희소 신호의 확률분포를 이용한 반복적 알고리즘을 제안한다. 그리고 개발된 복원 알고리즘을 통하여 우리는 유한체의 크기가 커질수록 복원 성능이 우수한 결과를 얻었다. 압축센싱의 센싱행렬이 LDPC 패러티체크 행렬과 같은 저밀도 행렬에서도 좋은 성능을 보여줌에 따라 이산 신호를 고려한 응용 분야에서 적극적으로 활용될 것으로 기대된다.
SDR(Software Defined Radio) 기술은 RF 및 IF를 신호처리를 위한 고성능 디지털 신호처리 소자를 기반으로 하드웨어 수정 없이 모듈화 되어 있는 통신 플랫폼을 이용하여 소프트웨어 변경만으로 단일의 송수신 시스템을 통해 다수의 무선 통신 규격을 통합 수용하기 위한 무선 접속 기반 기술이다. 다양한 복합 네트워크 환경 하에서 구성될 다양한 통신 시스템은 각각의 무선 네트워크들 간의 쉽고 빠른 인터페이스를 보장하기 위해 재구성 가능한 SDR개념 기반의 통신 플랫폼이 요구된다. 본 논문은 이러한 SDR 기반의 플랫폼 구현을 위해 TMS320C6713 CPU를 이용한 DSP 보드, IF 신호처리를 위한 FPGA 보드와 무선랜 대역의 RF 송수신기가 결합된 형태의 통신 플랫폼을 설계 및 제작하였다. 또한, 제작된 플랫폼을 이용하여 다양한 통신방식(BPSK, QPSK, 16QAM)을 적용함으로서, 재구성 가능한 통신 단말 플랫폼의 구현을 확인하였다.
고속 데이터 전송에 적합한 Multi-Code CDMA 시스템은 출력이 Multi-Level이 됨으로써 출력신호의 복잡성과 출력단에 선형적인 증폭기를 사용하므로 고가, 고복잡성 등의 단점을 가진다. 이러한 단점을 보완하고자 기존 CDMA 기술에 기반을 둔 Binary CDMA 기술이 제안되었다. Binary CDMA 시스템에서 고속 데이터 연산 시 병목현상이 발생되는 코릴레이터는 동기획득시 매우 중요한 파라미터이다. 기존의 코릴레이터는 전력소모가 작다는 장점이 있지만 코릴레이션의 값을 얻기 위해 여러단의 가산을 거쳐야 하므로 연산량이 많아 처리 속도가 낮은 단점을 가지고 있다. 그러므로 본 논문은 Binary CDMA 시스템에서 고속의 데이터를 처리할 수 있으며 데이터 량이 증가하더라도 칩 면적이 독립적이며 전력소모가 일정한 구조를 가지는 코릴레이터를 제안하였다.
고속 전송에 적합한 MC-CDMA시스템은 출력이 Multi-Level로 출력됨으로 인하여 출력신호의 복잡성과 출력단의 선형적인 증폭기 사용으로 인한 고가, 고복잡성 등의 단점을 가진다. 이러한 단점을 보완하고자 제안된 기술이 Binary CDMA 기술이다. Binary CDMA 시스템에서 가장 중요한 파라미터는 고속 데이터 연산 시 병목현상이 발생되는 코릴레이터이다. 기존의 코릴레이터는 전력소모가 작다는 장점이 있지만 코릴레이션의 값을 얻기 위해 여러 단의 가산을 거쳐야 하므로 연산량이 많아 처리 속도가 낮아지는 단점을 가지고 있다. 그러므로 본 논문에서는 Binary CDMA 시스템에서 고속의 데이터를 처리함과 동시에 데이터 량이 증가하더라도 칩 면적이 독립적이며 전력소모가 일정한 구조를 가지는 Binary CDMA 시스템 PBS 코릴레이터를 제안하였다.
The localization of multi-agents, such as people, animals, or robots, is a requirement to accomplish several tasks. Especially in the case of multi-robotic applications, localization is the process for determining the positions of robots and targets in an unknown environment. Many sensors like GPS, lasers, and cameras are utilized in the localization process. However, these sensors produce a large amount of computational resources to process complex algorithms, because the process requires environmental mapping. Currently, combination multi-robots or swarm robots and sensor networks, as mobile sensor nodes have been widely available in indoor and outdoor environments. They allow for a type of efficient global localization that demands a relatively low amount of computational resources and for the independence of specific environmental features. However, the inherent instability in the wireless signal does not allow for it to be directly used for very accurate position estimations and making difficulty associated with conducting the localization processes of swarm robotics system. Furthermore, these swarm systems are usually highly decentralized, which makes it hard to synthesize and access global maps, it can be decrease its flexibility. In this paper, a simple pyramid RAM-based Neural Network architecture is proposed to improve the localization process of mobile sensor nodes in indoor environments. Our approach uses the capabilities of learning and generalization to reduce the effect of incorrect information and increases the accuracy of the agent's position. The results show that by using simple pyramid RAM-base Neural Network approach, produces low computational resources, a fast response for processing every changing in environmental situation and mobile sensor nodes have the ability to finish several tasks especially in localization processes in real time.
회로가 복잡해지고, 고속화되면서 회로의 동작에 대한 검사 뿐 아니라, 회로가 원하는 시간 내에 동작함을 보장하는 지연 검사의 중요성이 점점 커지고 있다. 본 논문에서는 주사환경을 사용하는 순차회로에서의 경로 지연 고장을 위한 테스트 패턴 생성 과정을 효율적으로 수행할 수 있도록 빠른 시간에 간접 유추를 수행할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 구조적으로 발생 가능한 정적 학습 과정은 테스트 패턴 생성 과정 중의 선행 처리 단계에서 각각의 게이트에 정적 학습이 발생할 수 있는 경우를 분석하여 그 정보를 각각의 게이트에 대해 저장하고 있다가 알고리즘을 이용한 테스트 패턴 생성 과정 중 조건에 만족하는 경우에 유추될 수 있는 값을 바로 할당하게 된다. 본 논문에서는 이를 지연고장 검출에 맞도록 수정하여 이용하였다. 회로 내에 몇몇 주입력에서 나온 신호선을 모두 포괄하는 분할지점이 존재하면, 이 지점을 지나는 경로들 중에 그 이전, 혹은 이후의 경로가 동일한 경로들은 분할지점에 의해 분할된 입력의 부분들이 같은 입력값을 필요로 함을 예상할 쑤 있다. 본 논문에서는 경로 지연 고장 검출에서 유용하게 사용될 수 있는 이러한 회로분할을 사용하여 보다 효율적으로 테스트 입력을 생성하였다. 마지막으로, 이 두 가지 알고리즘을 적용한 효율적인 경로 지연 고장 테스트 입력 생성기를 개발하였으며, 알고리즘의 효용성을 실험을 통하여 입증하였다.
디지털 통신 시스템의 기저대역 신호처리를 효율적으로 구현하기 위한 새로운 복소수 필터구조를 제안하고, 이를 적용하여 채널등화용 적응 결정귀환 등화기 (Adaptive Decision-Feedback Equalizer; ADFE) 칩셋을 설계하였다. 새로운 복소수 필터구조는 기존의 2의 보수 대신에 redundant binary (RB) 수치계를 적용한 효율적인 복소수 승산 및 누적연산을 바탕으로 한다. 제안된 방법을 적용하면, N-탭 복소수 필터는 2N개의 RB 승산기와 2N-2개의 RB 가산기로 구현되며, 필터 탭 당 Tm,RB+Ta,RB (단, Tm,RB, Ta,RB는 각각 RB 승산기 및 가산기의 지해 고속동작이 가능하다. 제안된 방법을 적용하여 설계된 ADFE는 FFEM (Feed-Foreward Equalizer Module)과 DFEM (Decision-Feedback Equalizer Module)로 구성되며, 필요에 따라 필터 탭을 확장할 수 있도록 설계되었다. 2-탭 복소수 필터, LMS 계수갱신 회로 및 부가회로 등으로 구성되는 각 모듈은 COSSAP과 VHDL을 이용한 모델링 및 검증과정을 거쳐 0.8-㎛ SOG (Sea-Of-Gate) 셀 라이브러리를 사용하여 논리합성 되었으며, 26,000여개의 게이트로 구성된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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