본 논문은 수신신호의 자기상관행렬로부터 얻어진 2개의 고유벡터를 이용하여 웨이트 벡터를 구함으로써 각도퍼짐이 존재하는 환경에서도 스마트 안테나의 성능을 향상시키는 새로운 방법을 제시하였다 기존의 고유치에 의거한 빔형성 기술은 가장 큰 고유치의 상응 고유백터 만을 사용하는 것에 비해 본 논문에서 제시하는 방법은 두개의 고유백터를 효율적으로 적용함으로써 각퍼짐이 많은 신호환경에서 특히 강인한 성능을 보인다. 본 논문에서 사용하는 고유벡터는 첫번째와 두번째로 가장 큰 고유값에 대응되는 벡터이며, 현재 상용화되고 있는 DSP로 구현 가능한 계산량(3.5$N_2$+ 12N)을 통해 정확하게 구해진다. 본 제안방법을 WCDMA 환경에서 모의 실험한 결과 넓은 각도퍼짐에도 성능이 우수하였으며, 고유함수 계산을 위한 상용 툴인 MATLABTM 프로그램의 고유함수를 이용하여 얻은 이론적인 성능값과도 큰 차이가 없음을 확인하였다.
자동차의 점화계통에서 발생하는 전자파 잡음을 측정하고 통계확률적인 방법을 이용하여 모델링을 하였다. 낮은 크기의 잡음도 측정이 가능하도록 수신기와 3축 안테나의 사이에 저잡음증폭기와 대역통과필터를 연결 구성하고, 800 MHz 대역의 진폭확률분포(APD)와 펄스간격분포(PSD)를 측정하였다. 측정된 APD 곡선을 3개(A급) 또는 6개(B급)의 변수로 모형화하였으며, 변수의 최적치를 쉽게 계산할 수 있는 합성근사화 알고리즘을 사용하였다. 진폭확률분포에 관한 모형변수를 추출함으로써 전자파환경의 데이터 베이스화가 가능하며, 송.수신기의 출력 및 감도의 마진 결정에 기초적인 자료로 이용이 가능하다.
협력 스펙트럼 센싱은 스펙트럼 센싱의 신뢰성 및 정확도를 높이기 위해 다수의 CR 기기들이 정보를 공유하여 면허 사용자를 검출하는 방식이다. 이때, CR 기기의 센싱 결과를 융합하는 방식에 따라 경판정 방식(hard decision method)과 연판정 방식(soft decision method)으로 구별할 수 있다. 본 논문은 면허 사용자와 CR 기기 사이의 거리에 따른 가중치가 적용된 결합 방식(Distance based Weight Combining: DWC)을 사용하여 에너지 검출기반 협력 스펙트럼 센싱을 제안하고, 이에 따른 분석 및 모의 실험 결과를 나타낸다. 면허 사용자의 신호는 OFDM 기반의 시스템을 가정하였으며, 면허 사용자와 CR 기기 사이의 무선 채널은 가우시안(Gaussian) 채널로 모델링하였다. 에너지 검출법을 위한 임계값은 각 채널의 SNR(Signal to Noise Ratio)에 따라 다르게 적용되었으며, 각 채널의 잡음 신호의 평균값으로 가정하였다. DWC를 적용한 협력 스펙트럼 센싱을 수행한 결과, 거리에 따라 다양한 검출 확률을 나타낸 단일 센싱에 비해 비교적 안정된 검출 확률을 나타내는 것으로 알 수 있었으며, 동일 이득 결합을 반영하여 협력 스펙트럼 센싱을 수행한 것보다 우수한 스펙트럼 센싱을 나타내었다.
본 논문에서는 지능망에서 서비스 제어 로직의 호 분배 서비스 특징에 대한 요구사항을 정의한다. 또한. 각 가입자마다 지정한 호 분배률에 따라 호 분배할 수 있도록 호 분배 메커니즘을 제안한다. 호 분배 메커니즘은 지능망에서 정보료 수납대행 서비스에서 발전되었다. 본 논문에서의 호 분배 메커니즘은 순환 분배 또는 계층 분배 방식이 아닌 퍼센티지 분배 방식을 채택하였다. 호 분배 메커니즘은 호 입력, 출력, 호 분배 처리 로직 부, 랜덤넘버 생성기 가입자 데이터베이스 등으로 구성된다. 본 논문에서는 호 분배 메커니즘을 위한 실제적인 구현 알고리즘을 제시하고. 이를 위한 호 분배 결정 지시 산출 방법을 제안하였다. 호 분배 결정 지시 산출 방법에는 C 언어에서 제공하는 rand( ) 함수, 시스템 클럭, 제안된 알고리즘 등이 있다. 최적의 호 분배 메커니즘을 위하여, 3가지 방법에 대한 발생 패턴. 발생 수 등을 측정하여 평가하였다.
모바일 임베디드 시스템에서는 성능이 우수하면서도 작은 칩 크기와 저 전력의 동작 조건이 요구된다. CORDIC 연산기는 초월 함수들을 효율적으로 계산하는 알고리즘으로, 특유의 하드웨어 간결성으로 인하여 모바일 임베디드 시스템에 매우 적합한 연산기이다. 하지만 CORDIC 알고리즘은 내부 연산의 반복 횟수에 따라 성능이 저하되는 문제점이 있다. CORDIC 연산기를 분석하면 가산기의 영향이 매우 크다는 것을 알 수 있다. 가산기의 알고리즘 종류에 따라 필요 이상의 성능 증가로 인하여 회로 면적과 소비 전력이 증가하면서 성능이 낭비되는 문제점을 해결하기 위하여 연산 시간, 회로 면적, 소비 전력에 대한 보다 심층적인 절충 관계 분석이 필요하다. 본 논문에서는 가산기에 따른 자원 낭비를 최소화하는 방법으로 혼합 가산기를 이용한 CORDIC 연산기를 제안하고, 혼합 가산기를 사용하면 요구 조건에 보다 최적화된 CORDIC 연산기를 설계할 수 있음을 실험 결과를 이용하여 보였다.
현실적으로 무선 네트워크의 정확한 성능 평가를 위해서는 다수의 노드들을 실제 네트워크 환경에 적용하여 노드들 간의 전송 데이터를 실시간으로 수집하여야 하는 어려움이 있다. 이러한 이유에서 공간 및 시간적인 제약사항을 극복함과 동시에 매체접근기법, 라우팅기법, 노드배치알고리즘 등과 같은 최적의 설계 방법을 찾기 위한 분석 도구가 필수적으로 요구된다. 이에 본 논문에서는 무선 네트워크 시스템을 효과적으로 시뮬레이션하기 위하여 멀티쓰레딩(multi-threading)기법을 응용한 시뮬레이션 도구의 구조와 설계방안을 제시하고 이를 구현하였다. 최종적으로 범용 네트워크 시뮬레이터인 NS2 무선 네트워크 모델에서 일반적으로 사용되는 무선 네트워크 환경 파라미터들을 구현된 시뮬레이터에 동일하게 적용하여 시뮬레이션을 수행하고 이를 비교함으로써 제안된 시뮬레이터의 유용성을 입증한다.
전자기를 이용하여 배관의 비파괴검사를 적용하는 방법 중 하나인 Remote Field Eddy Current Testing (RFECT)는 큰 마찰력이 발생하고 잔류자화성분이 남는 Magnetic Flux Leakage (MFL) 방식과 외벽의 결함을 측정하는데 곤란한 일반 Eddy Current Testing (ECT) 방식의 단점들을 보완할 수 있는 기법으로 50여 년 전부터 다양한 기관에서 연구되어왔다. 그러나 배관 내에서 발생하는 와전류와 자기장에 대한 연구와 RFECT Exciter Coil의 설계에 대한 논의가 부족한 실정이다. 본 논문에서는 유한요소법을 이용한 전자기 해석을 통해 배관 내에서 발생하는 와전류와 자기장의 분포를 확인하고 변수 변화에 따른 영향을 분석하였다. 또한 Exciter Coil에 대한 최적 설계 알고리즘을 제시하고, 결함 형상과 기타 변수 변화가 결함신호에 미치는 영향을 확인하였다.
레이저 가공기술은 재료가공 분야에서 넓은 응용분야를 가지고 있으며, 특히 절단, 용접, 열처리 등의 가공분야에서 고정밀도와 자동화의 용이성으로 인해 생산성이 높은, 고부가가치의 첨단응용 기술로 부각되고 있다. 특히 레이저절단은 타 절단법에 비교되는 절단정도, 열영향, 생산성, 작업 환경등의 각종 우위성으로 박판 및 후판절단분야에서 급속한 보급을 보이기 시작하였다. 현재 대 부분의 레이저 가공기는 CNC화 되어가고 있는 추세이며, 레이저 절단의 경우 생산성증대 및 고 정밀화를 위하여 CAD/CAM인터페이스에 의한 자동화가 필연적인 상황이다. 뿐만아니라 고출력 레이저 발전기를 가공 기본체에 탑재한 탑재형 레이저가공기의 출현으로 대형부재의 절단이 가능 하게 되었으며, 더불어 절단공정의 무인화를 지향하는 각종 시스템이 개발되고 있다. 이와 같은 무인화, 생산성증대, 작업시간단축과 러닝 코스트 및 재료의 절감을 위한 노력의 일환으로 컴 퓨터에 의한 자동 및 반자동 네스팅 시스템의 개발을 들 수 있다. 레이저에 의한 2차원 절단응 용분야에서의 네스팅작업은 설계가 끝난 각 부품의 절단작업의 전단계로서 수행되며, 일반적으로 네스팅공정이 완료되면 절단경로를 결정하고 가공조건과 함께 수치제어공작기계의 제어에 필요한 NC코드를 생성하게 된다. 최근에는 이와 같은 네스팅 시스템이 일부 생산현장에 적용되고 있 으나 이러한 시스템들의 대부분이 외국에서 개발된 것을 수입하여 사용하는 실정이다. 2차원 패턴의 최적자동배치문제는 비단 레이저 절단과 같은 열가공 분야에서 뿐만 아니라 블랭킹 금형, 의류, 유리, 목재등 여러분야에서 응용이 가능하며 패키지의 국산화가 시급한 실정이다. 네스 팅작업은 적용되는 분야에 따라 요구사항과 구속조건이 달라지며 이로 인해 알고리즘과 자료구 조도 달라지게 되나 공통적인 목표는 주어진 영역안에서 겹침없이 배치하면서 버림율을 최소화 하는 것이다. 지난 10여년간 여러 산업의 응용분야에서는 네스팅시스템의 도입이 활발하게 이 루어지고 있는데 수동에 반자동 및 자동에 이르기까지 다양하나 자동네스팅시스템의 경우 배치 효율의 신뢰성이 비교적 부족하기 때문에 아직까지는 생산현장에서 기피하는 실정이다. 배치알 고리즘의 관점에서 볼 때 이러한 문제들은 NP-complete문제로 분류하며 제한된 시간안에 최적의 해를 구하기가 가능한 조합 최적화 문제로 알려져 있다. 따라서 이 글에서는 레이저 절단분야 에서의 네스팅시스템에 관한 개요와 최근의 연구동향 그리고 몇 가지 전형적인 네스팅 알고리 즘들을 소개하고 비교분석을 통해 개선점을 간략하게 논의하고자 한다.
본 연구에서는 4변이 단순지지되고 보강재가 등간격으로 조밀하게 배치된 편 면직교보강평판에 조합하중이 작용하는 경우 최소중량화에 따른 최적설계변수들을 비 선형 최적화기법인 미분벡터유영법(gradient projection method)에 의하여 산정한다. 설계제한조건으로 전체좌굴응력, 평판및 보강재의 국부좌굴응력, 각부의 항복응력제한 그리고 설계변수들의 상, 하한치의 제한등을 설정하고 전체좌굴에 대한 지배방정식으 로 등가의 직교이방성 평판의 좌굴에 관한 평형방정식을 사용한다. 직교 보강의 경 우 기존연구결과와 비교, 분석하여 본 해석의 유용성을 입증하고 조합하중의 작용에 따른 대칭경사보강의 효율성도 검토한다.
강화학습은 제어, 스케쥴링 등 많은 응용분야에서 성공적인 학습 결과를 얻었다. 기본적인 강화학습 알고리즘인 Q-Learning, TD(λ), SARSA 등의 학습 속도의 개선과 기억장소 등의 문제를 해결하기 위해서 여러 함수 근사방법(function approximation methods)이 연구되었다. 대부분의 함수 근사 방법들은 가정을 통하여 강화학습의 일부 특성을 제거하고 사전지식과 사전처리가 필요하다. 예로 Fuzzy Q-Learning은 퍼지 변수를 정의하기 위한 사전 처리가 필요하고, 국소 최소 자승법은 훈련 예제집합을 이용한다. 본 논문에서는 온-라인 퍼지 클러스터링을 이용한 함수 근사 방법인 Fuzzy Q-Map을 제안하다. Fuzzy Q-Map은 사전 지식이 최소한으로 주어진 환경에서, 온라인으로 주어지는 상태를 거리에 따른 소속도(membership degree)를 이용하여 분류하고 행동을 예측한다. Fuzzy Q-Map과 다른 함수 근사 방법인 CMAC와 LWR을 마운틴 카 문제에 적용하여 실험 한 결과 Fuzzy Q-Map은 훈련예제를 사용하지 않는 CMAC보다는 빠르게 최고 예측율에 도달하였고, 훈련 예제를 사용한 LWR보다는 낮은 예측율을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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