본 논문에서는 상관성 신호가 수신 시스템에 입사하는 경우 원하는 신호를 추정하는 방법에 대해서 연구한다. 안테나 수신 신호의 잡음과 간섭을 제거하고 원하는 신호를 추정하기 위해서 적응배열 안테나 시스템과 도래 방향 알고리즘의 부 공간 기법을 적용시킨다. 적응 배열 안테나의 배열 응답 벡터는 베이즈 방법을 이용하여 확률적으로 나타내고 신호의 가중치를 갱신하여 목표물의 도래 방향을 정확히 추정한다. 본 연구에서 원하는 신호의 추정 방법은 공분산 행렬의 가중치를 갱신하여 수신신호의 간섭과 잡음을 제거한 후 배열 응답벡터를 원하는 신호 공분산 행렬의 갱신 가중치에 적용한다. 부 공간 기법의 고유치 와 고유 분해를 이용하여 고 분해능 도래 방향 추정 알고리즘에서 신호 부 공간과 잡음 부 공간으로 구분하여 원하는 신호를 정확히 추정한다. 모의실험을 통해서 기존의 방법과 본 연구에서 제안한 방법을 비교 분석한다.
레이더 신호처리론 포함하여 무선통신 시스템의 성능향상을 위한 수신신호의 도래방향 추정기술 중, MUSIC과 ESPRIT와 같은 방법들은 수신신호 벡터로부터 얻어진 상관행렬의 고유치 분해를 통하여 도래방향을 정도 높게 추정할 수 있는 초고분해 알고리즘들로 잘 이용되어 왔다. 그러나, 이러한 방법들은 계산의 복잡성으로 인하여 실시간 처리에 장애가 되어 왔으며, 어레이 안테나의 물리적인 결함에 대한 보정을 요구한다. 이에 대한 해결방법으로서 신경망 모델을 이용한 도래방향 추정방법들이 연구되어 왔으나, 복수의 신호가 존재할 경우 신경망 모델에 대한 대규모 학습량을 요구하고, 실시간 처리가능성에 대한 명확한 해를 제공하지 못한다. 본 연구에서는 상호결합형 신경망 모델을 이용하여 도래방향을 추정하기 위한 방법을 제안하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 실시간 처리가능성을 보여주었으며, 제안된 방법이 MUSIC 보다 더 좋은 추정치를 제공한다. 게다가, 제안된 방법은 대규모 학습을 요구하지 않는다. 즉, 도래방향을 추정하기 전에 상호결합계수를 신경망에 할당할 뿐이다.
생동성 시험과 같은 임상약리학분야의 연구는 일반적으로 한 개체 내에서 반복하여 측정된 자료구조를 사용하므로 선형혼합모형을 이용하여 분석하는 것이 보편적이다. 이러한 모형에서 랜덤효과는 개체 내 관측 자료 사이의 상관관계를 설명하고, 공분산행렬은 개체-내 변동을 설명한다. 생동성 분석은 두 약물의 약동학적 변수인 Cmax와 AUC의 기하평균비에 대한 90% 신뢰구간이 동등성 한계인 [0.8, 1.25] 범위에 드는지 알아보는 분석으로, 고정효과에는 시기, 순서군, 치료효과를, 랜덤효과에는 개체효과를 가지는 선형혼합모형을 이용하여 분석한다. 이러한 분석이 적용된 실제 예를 살펴보기 위하여 레보플록사신 연구의 자료를 활용하였다.
9축 IMMU기반의 3차원 자세추정에 있어 대표적인 정확성 저하요인은 가속도계 신호를 교란시키는 외부가속도와 지자기센서 신호와 관련된 자기교란이라는 두 가지 교란성분이다. 교란성분에 의한 영향을 최소화하기 위해 모델링기반 기법과 스위칭 기법이 제안되어 왔고, 이를 비교한 연구도 진행된 바 있다. 그러나 모델링기반 기법에서 모델링의 차이가 자세추정 성능에 미치는 영향에 대한 연구는 현재까지 발표된 바 없다. 본 논문은 교란성분 모델링이 IMMU기반 자세추정 정확성에 미치는 영향을 확인하기 위해, 모델링에 차이가 있는 최근 발표된 두 알고리즘을 다양한 시험조건에서 비교하였다. 이를 통해 교란성분 모델링의 차이는 진행잡음 공분산 행렬에 차이를 발생시키며, 이로 인해 자세추정 성능에 영향을 끼칠 수 있음을 확인할 수 있었다. 시험결과 두 알고리즘은 평균제곱근오차에서 롤 피치 요평균 $1.35^{\circ}$ 및 요성분 $3.63^{\circ}$의 차이를 발생시켰다.
다중분광 영상의 정확한 지형지물 분류를 수행할 때 고려해야 할 중요한 요소중에 적절한 분류 클래스의 선정과 선정된 클래스의 분리도가 높아지도록 트레이닝 지역(training fields)을 잡는 것은 특히 중요하다. 최근에 이용되고 있는 위성탑재 하이퍼스펙트럴(hyperspectral) 영상은 많은 밴드를 포함하고 있기 때문에 데이터 처리가 어렵고, 잡음(noise)으로 인하여 다중분광 영상보다 분류 결과가 나쁜 경우도 나타난다. 특히 대상지역의 클래스에 따른 트레이닝 지역의 선정시 일부 클래스에서 하이퍼스펙트럴 밴드수에 비해 상대적으로 적은 수의 트레이닝 샘플로 인하여 공분산 행렬의 계산에 어려움이 따른다. 따라서 본 연구에서는 Hyperion 데이터를 이용한 분류를 수행하기 위하여 밴드 추출 방식을 알아보고, 분류영상의 정확도 평가를 통하여 밴드 추출의 효용성을 시험하였다. 밴드를 줄이는 또 다른 방법인 클래스간 분리도에 따른 최적 밴드를 추출하여 분류정확도를 평가하였다. 실험 결과, 밴드 추출이나 클래스 분리도에 따라 선택된 영상의 분류 정확도는 분류자(classifier)에 상관없이 전체 밴드를 사용한 원영상과 유사하게 나타났지만, 사용된 밴드수와 계산 시간은 단축되었다. 분류자는 MLC, SAM, ECHO의 3종류가 사용되었다.
본 논문에서는 신호원의 수신 신호 정보를 이용하여 직접 신호원 위치를 추정하는 DPD(Direct Position Determination) 기법을 기반으로 향상된 고정신호원 위치 추정 기법을 제안한다. 기존의 DPD 기법을 이용하여 위치 추정을 할 때, 기준 수신기와 다중 이동 수신기 쌍의 선택 방법에 따라 위치 추정 정확도 및 추정오차의 경향이 다르게 나타난다. 이러한 사실을 바탕으로, 각 수신기 쌍에서의 공분산행렬을 이용하여 신호원 위치 추정의 가중치를 얻었으며, DPD 기법에 적용하였다. 마지막으로 제안된 DPD 기법을 이용하여 신호원 위치를 추정하였으며, 기존 DPD 기법과 비교하여 추정 정확도가 향상됨을 확인하였다.
적응빔형성 기법은 부엽을 줄이고 약한 신호에 대한 탐지 성능을 향상시킨다. MVDR(Minimum Variance Distortionless Response)과 같은 일반적인 적응빔형성 기법은 설계한 가중벡터와 실제 입사신호의 조향벡터의 불일치에 대해 매우 민감하다. 또한 센서 수가 많은 어레이를 이용하여 광대역 적응빔형성을 할 경우 공분산행렬을 산출하기 위해 긴 관측시간과 많은 연산량이 요구된다. 본 논문은 센서 수가 많은 수동 선배열 소나의 광대역 적응빔형성 성능향상 및 안정성을 위해 WBRCB(Wideband Robust Capon Beamforming)를 적용하였다. 불일치 요소에 강인한 WBRCB 구현을 위해 다양한 불일치 요소를 반영하여 최적의 불일치 파라미터를 도출하였다. 도출된 파라미터를 반영한 WBRCB 기법을 시뮬레이션 및 실험데이터에 적용하여 수동 선배열 소나의 광대역 적응빔형성 성능 향상을 검증하였다.
모의실험 결과를 보통 표나 그림으로 보고한다. 하지만 모의실험이 다양한 조건에서 실시되었고 실험조건마다 추정량의 성능 우위에 대한 결과가 다르면 표와 그림만으로 추정량의 성능을 비교하기가 어렵다. 또한 실행시간이 오래 걸리는 모의실험의 경우 모의실험 반복횟수를 크게 하기 어렵다. 회귀모형을 이용하여 모의실험 결과를 분석하면 보다 체계적이고 효과적으로 추정량의 성능을 비교할 수 있다. 이때 실험조건과 추정량에 따라 성능의 변동이 다를 수 있으므로 회귀모형에서 오차항의 이분산성을 허용해야 하며, 여러 개의 추정량을 동시에 비교해야 하므로 다중비교를 실시해야 한다. 모의실험 결과에 대한 분석이라는 맥락에서 이분산성과 다중비교에 대한 배경이론을 소개하고 예시를 통해 구체적 분석방법도 제시한다.
본 논문에서는 자동차의 위치 및 자세 추정에 사용되는 칼만 필터 가속기를 내장한 차량용 ECU(electronic control unit)를 설계하고 구현하였다. 프로세서 코어는 RISC-V를 사용하였으며 칼만 필터의 행렬 연산을 수행하는 가속기, 차량 내 통신에 사용되는 CAN(controller area network) 제어기, 센서 연결에 사용되는 LIN(local interconnect network) 제어기를 내장하였다. 칼만 필터 연산은 시간 업데이트와 측정 업데이트의 두 단계로 나뉘며 시간 업데이트 단계에서는 현재 상태변수와 오차 공분산을 예측하고 측정 업데이트 단계에서는 입력값을 받아 칼만 이득을 계산하여 값을 보정한다. 보통 소프트웨어에서는 곱셈에 부동소숫점 연산을 사용하지만 본 논문에서는 하드웨어 면적을 줄이기 위해 정밀도 분석을 고려한 고정소숫점 곱셈기를 사용하였다. 설계된 ECU는 Verilog HDL을 이용하여 검증하였으며 28nm 실리콘 공정으로 구현하였다. 28nm 실리콘 공정으로 구현하였을 때 동작 주파수는 100MHz, 면적은 0.37mm2, 게이트 수는 76만 게이트였다.
Purpose: NBS (Natural-based Solutions) characteristics as eco-friendly hotels were divided into eco-friendly indoor and outdoor to structurally verify the relationship between customers' perceived eco-friendly value, psychological well-being, customer satisfaction, and pro-environmental behavioral intention. Research design, data and methodology: This survey conducted responses to customers who had experience using eco-friendly hotels for the past two years. SPSS 22.0 and AMOS 22.0 statistical programs were used for the collected questionnaire data. First, frequency analysis and confirmatory factor analysis (CFA) were verified, and structural correlation between variables was verified by covariance matrix structural equation (CB-SEM). Result: First, NBS was found to have a significant positive (+) effect on perceived eco-friendly value and psychological well-being. Second, psychological well-being was found to have a significant positive (+) effect on customer satisfaction and eco-friendly behavioral intention. Finally, Hypothesis 3 was accepted as perceived eco-value showed a significant positive (+) effect on eco-friendly behavioral intention, but Hypothesis 2 was rejected because it did not have a significant effect on customer satisfaction. Conclusions: theoretical and practical implications for the impact of NBS as an eco-friendly hotel on customers' eco-friendly behavior can be provided, as well as basic evidence for establishing efficient management strategies for hotel companies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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