임의로 결선된 디지털 전송선로의 과도응답을 효율적인 노드분할 기법을 사용하여 분석하였다. 제시한 노드분할 기법은 전송선로를 분할하여 해석할 수 있도록 하므로서 연결선의 임의 위치에서의 과도파형을 쉽게 예측할 수 있다. 일반성을 보이기 위해 임의로 연결된 분산특성을 갖는 마이크로스트립 다도체 전송선로들을 예로 들어 분석하였다. 결합선로의 주파수의존성 등가 회로정수들은 스펙트럼 영역 기법(SDA)을 사용하여 도출하였다. 고속 마이크로스트립 결합선로 상에 인가되는 펄스의 펄스폭 변화가 누화에 미치는 영향도 동시에 검토하였다. 선로의 길이와 기판 유전율이 증가하면 누화 피크값이 단조롭게 증가한다는 기존의 결과와는 달리 펄스폭이 수 ps에 이르면 오히려 감소하는 특성을 볼 수 있었다. 제시한 노드분할 기법을 사용한 결과를 일반화된 S-행렬 기법을 사용한 결과와 비교하므로서 타당성을 보였다.
본 논문은 수 만 개 이상의 소자로 구성된 대규모 배선 회로를 SPICE와 같은 회로 시뮬레이터로 분석할 수 있도록 그 규모를 축소 시키는 새로운 방법을 제안하고 있다. 이 방법은 배선 회로의 구조 분석과 Elmore 시정수에 바탕을 둔 여러 가지 규칙들을 사용하여 회로 소자 개수를 줄여나가는 기존의 방법과 근본적으로 다른 접근 방식이다. AWE 기법을 사용하여 CMOS 게이트 구동 측성 모델을 구하고, 이 모델에 배선 회로를 연결하여 타임 모멘트를 계산한 다음, 이와 동일한 모멘트를 갖는 등가 RC 회로를 합성하는 과정을 거친다. 이 방법을 사용하면 배선 회로를 구동하는 CMOS 게이트의 특성을 높이는 수준의 정확도로 방영할 수 있을 뿐만 아니라, 압축된 회로의 크기가 원래 배선 회로에 포함되어 있던 소자의 개수와 관계없이 출력 노드의 개수에 비례하여 결정되므로, 대규모 배선 회로에 대해서 압축율이 극히 우수하다. 이 방법을 C 프로그램으로 구현하여 0.5${\mu}m$ CMOS ASIC 제품에 적용한 결과, 99% 이상의 극히 우수한 압축율을 보였으며, 원래의 배선 회로 대비 지연 시간 측면에서 1~10%의 오차를 갖는 정확도를 나타내었다.
본 논문은 신경회로망을 이용한 IPMSM 드라이브의 자기동조 PI 제어기를 제시한다. 일반적으로 수치제어장치 처리는 고정된 이득값을 가진 PI 제어기를 이용한다. 고정된 이득값을 가진 PI 제어기는 어떠한 환경에서는 양호하게 동작할 수 도 있다. 고정된 이득값을 가진 PI 제어기의 강인성을 증가시키기 위하여 신경회로망을 기반으로한 새로운 방법인 STPI 제어기를 제시하였다. STPI 제어기는 속도, 부하토크, 관성과 같은 파라비터가 갑자기 변화하였을 때 오버슈트, 상승시간, 안정화시간을 최소화한다. 또한 본 논문에서는 신경회로망을 이용하여 속도를 제어하고 ANN 제어기를 이용하여 속도를 추정한다. 신경회로망의 역전파 알고리즘 기법은 전동기 속도의 실시간 추정을 제시한다. IPMSM의 속도제어의 결과는 이득값 동조의 효용성을 보여준다. 그리고 STPI 제어기는 고정된 이득값을 가진 PI 제어기에 비하여 강인성 광범위한 운전영역 부하 왜란등에 대하여 우수한 성능을 나타낸다.
향후 이동통신망에서 주파수 부족이 중요한 문제가 되고 있어 광대역의 주파수를 확보할 수 있는 30 GHz에서 300 GHz 대역의 밀리미터파(mmWave) 통신이 수 기가비트 서비스를 제공하기 위한 5G 백홀(backhaul) 통신망의 중요한 일부로서 제안되고 있다. 이에 WRC-19 의제 1.13에서는 24.25~86 GHz 범위에서의 IMT 용 주파수 결정을 추진하고 있으며, 통신용량을 증가시키기 위해 세계적으로 펨토셀(femtocell)과 같은 소형 셀과 이종망을 구축해 나가는 시점에서 광대역 이동통신서비스 제공을 위한 밀리미터파 주파수 개발이 중요시 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 FCC의 밀리미터파 스펙트럼의 분배 현황, 전파특성, 최소 경로길이 기준 및 간섭분석 결과를 정리하여 국내의 5G 백홀 링크를 위한 밀리미터파의 효율적 이용방안을 제시한다.
우리나라의 농촌은 고령화, 인구감소, 농경지 감소 등의 문제로 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위하여 국내에서는 농업과 ICT 기술과의 융합을 통해 편리하고 효율적인 시스템을 도입하여 생산성을 향상 시키는 스마트 팜 시스템에 관심을 기울이고 있다. 그러나 비싼 구축비용, 시스템운영 인력의 확보 및 교육 등의 어려움으로 실제 농가에 보급하는데 많은 어려움을 겪고 있다. 따라서 이러한 국내 환경에 적합한 맞춤형 스마트 팜 기술개발이 필요하다. 본 연구에서는 저가형 임베디드 장비를 기반으로 온실의 환경데이터를 수집하는 시스템을 설계하고, 사용자가 쉽게 접근할 수 있는 웹 어플리케이션 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현된 시스템은 구축 비용을 낮추고 스마트 폰을 통한 편리한 접근성을 통해 스마트 팜의 보급을 크게 증가시킬 것으로 기대된다.
유도초음파는 얇은 판재와 다층재료를 평가하는데 널리 사용되는데, 이를 정량적으로 이용하기 위해서는 위상 및 군속도의 분산 곡선은 필수적이다. 본 연구에서는 누수 램파의 후방복사 신호를 측정하기 위한 측정장치를 개발하였다. 시험편을 회전시켜서 입사각을 변화시켰으며, 2차원 평면에서 움직이면서 입사 위치를 바꾸었다. 광대역 초음파 탐촉자를 사용하여 탄성판에서 발생하는 누수 램파 후방복사 신호를 측정하였다. 입사각으로부터 위상속도가 결정되며, 이에 해당하는 램파의 특정모드가 판재 내에 강하게 발생되고, 이 램파는 시험편의 앞뒤로 진행하면서 물속으로 에너지를 방출한다. 동일한 탐촉자를 사용하여 누수 램파의 후방복사 신호를 검출하고, 이 신호의 주파수 성분은 분산곡선에 대한 정보를 지닌다. 입사각도와 수신된 파형의 주파수 분석을 통하여 램파의 위상속도 분산곡선을 구하였다. 또한 특정한 입사각에서 입사점을 변화시키면서 초음파 신호의 시간대역 이동으로부터 군속도를 측정하였다.
이동 통신 채널과 같은 저대역 통신망에서는 비디오 전송을 위해서는 높은 압축율을 갖는 부호화 방법들이 사용된다. 본 논문에서는 저대역 폭 통신을 위한 비디오 부호화 표준인 H.263 부호화를 기반으로 전송도중 손상된 움직임 벡터의 복원기법을 제안하고 실험하였다. 공간적으로 인접한 블록간에는 움직임 벡터의 상관성이 높기 때문에 손실블록 또한 이 블록들과 움직임이 비슷할 가능성이 높다. 이러한 특성을 이용하여 손실블록의 주변블록 중에서 같은 방향으로 움직임을 갖는 블록들로 구성된 동일 움직임 영역을 추출하고, 이 블록들을 이용하여 손실블록의 움직임벡터를 복구한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 정확한 손실블록의 움직임 벡터를 찾아 거의 완벽하게 복원하기도 하지만 정확한 움직임벡터를 찾지 못한 경우에는 주변블록과 가장 비슷한 움직임벡터를 찾아서 에러를 은닉하는 효과가 있다. 제안한 방법으로 복원한 영상은 전체적으로 눈에 거슬리는 오류가 생기지 않으므로 주관적인 화질이 좋았다. 또한 객관적인 척도인 PSNR 측면에서는 영상의 움직임 정도에 따라 기존 BMA 방법보다 약 0.5㏈∼l㏈까지의 향상이 있었다.
일반적으로 버스에서 소모되는 에너지는 전체 시스템에서 큰 비중을 차지한다. 버스 분할 방법은 시스템의 소모 에너지를 줄이고 각 버스 세그먼트들의 기생 부하(parasitic load)를 감소시킴으로서 지연시간을 줄이는데 사용될 수 있다. 버스를 분할함에 있어서 버스에 의해 상호 연결된 처리소자들 사이의 데이타 교환 확률 분포에 따라 가장 적은 에너지를 소모하는 버스 분할 방법은 달라질 수 있다. 본 연구에서는 수평적인 버스 분할 구조의 확장된 개념으로 트리구조 기반의 버스 분할 방법에 대해 연구하고, 이를 바탕으로 여러 가지 버스 분할 방법 중에서 주어진 시스템의 처리소자 간 데이타 교환 확률의 분포에 따라 가장 적합한 구조를 선택하는 문제에 대해 논하였다. 실험 결과는 제안된 방법들이 버스에서 소모되는 에너지를 최대 83$\%$까지 감소시킬 수 있음을 보여준다.
이 논문은 이동 에이전트 시스템에 기반을 둔 가상의 병렬분산 컴퓨팅 환경에서 병렬로 수행되는 다층 인공신경망 시뮬레이터를 구현하는 것을 목적으로 한다. 다층 신경망은 학습세션, 학습데이터, 계층, 노드, 가중치 수준에서 병렬화가 이루어진다. 이 논문에서는 네트워크의 통신량이 상대적으로 적은 학습세션 및 학습데이터 수준의 병렬화가 가능한 신경망 시뮬레이터를 개발하고 평가하였다. 평가결과, 학습세션 병렬화와 학습데이터 병렬화 성능분석에서 약 3.3배의 학습 수행 성능 향상을 확인할 수 있었다. 가상의 병렬 컴퓨터에서 신경망을 병렬로 구현하여 기존의 전용병렬컴퓨터에서 수행한 신경망의 병렬처리와 비슷한 성능을 발휘한다는 점에서 이 논문의 의의가 크다고 할 수 있다. 따라서 가상의 병렬 컴퓨터를 이용하여 신경망을 개발하는데 있어서, 비교적 시간이 많이 소요되는 학습시간을 줄임으로서 신경망 개발에 상당한 도움을 줄 수 있다고 본다.
소프트웨어 문서는 수많은 논리적인 객체와 객체간의 관계로 이루어진 구조를 가지고 있으며 그 구조가 빈번하게 변경될 수 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 편집 과정에서 적용되는 연산에 기반한 미세 단위 소프트웨어 객체의 버전 및 일관성 관리 모델을 제안하였다. 모든 소프트웨어 객체는 연산으로 구성된 인터페이스를 가지고 객체의 편집은 연산을 통해서 이루어진다. 편집기를 통하여 객체에 적용된 연산은 연산 히스토리에 기록되고 버전 관리와 소프트웨어 구성 요소간의 일관성 관리에 이용된다. 객체의 버전은 연산 히스토리를 이용한 델타를 이용하여 저장되고 검색되므로 델타 추출을 위한 비교 과정이 필요 없으며 버전간의 변경 내용을 쉽게 파악하여 버전 전파 여부를 결정지을 수 있다는 장점이 있다. 일관성은 객체간의 종속성과 객체에 적용된 연산의 종류에 의해 관리되므로 불필요한 변경 전파를 피할 수 있다. 본 논문에서는 객체에 적용된 연산을 기반으로 하여 버전 검색 및 미세 단위 일관성에 대한 정형적인 모델을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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