DS/CDMA방식의 이동통신 시스템에서 다중접속 및 다중경로 페이딩 간섭을 제거하기 위하여 비교적 구조가 간단한 병렬 간섭제거기가 이용된다. 다단계로 구성되는 병렬 간섭제거방식에서 다중접속 간섭의 제거 성능을 향상시키기 위하여 간섭의 정확한 추정이 필수적이다. 본 논문에서는 제거성능의 향상을 위해 NLMS(Normalized Least Mean Square)알고리즘으로 가중치(weight)를 계산하는 적응 제거방식과 시험 검파기로서 HT(Hyperbolic Tangent)검파방식에 NZ(Null Zone)을 이용하는 새로운 검파방식을 제안하고 모의실험을 통하여 그 성능을 분석하였다. 모의실험 결과 제안하는 방식이 비트오율 $2{\times}10^{-2}$에서 기존의 제거기에 비해 사용자수가 약 48%정도 증가하는 개선된 성능을 얻었다.
수평이동방식 입체영상 카메라의 주시각 제어에는 수평방향에 대한 좌, 우 영상의 시차정보만이 필요하다. 본 논문에서는 입체영상의 수평방향에 대한 빠르고 정확한 시차 값과 방향 정보를 찾기 위한 Hybrid Cepstral 필터에 의한 시차정보 추출 알고리즘을 제안하였다. 제안된 시차정보 추출 알고리즘은 좌, 우 영상의 수직 프로젝션 데이터를 사용하는 1차원 Cepstral 필터와 축소된 영상을 사용하는 2차원 Cepstral 필터를 같이 사용함으로써 수평 방향의 정확한 시차 값과 방향정보를 얻을 수 있다.
본 논문은 통신 오버헤드의 정확한 특성을 사용하여 병렬처리를 위한 사상 기법을 표현했다. 목적 함수의 집합은 시스템 그래프에 문제 그래프를 사상하는 것의 최적화 를 평가하기 위해서 정형화했다. 이것 중에 하나는 병렬처리의 실시간 응용에 특히 적절하다. 목적함수는 문제 그래프에서 연결선이 가중치를 갖고 있고, 시스템 그래프 에서 연결선을 위해 명목거리보다 실제거리를 고용했다는 점에서 기존의 것과 차이가 있다. 이것은 통신오버헤드를 더 정확하게 측량할 수 있다. 효율적인 사상 기법이 목적함수를 위해서 개발되었고, 초기할당과 쌍교환의 두 단계에서 최적화 과정이 이루 어진다. 이 사상 기법은 시스템 그래프로서 하이퍼큐브를 사용하여 테스트했다.
This paper presents CAN-based parallel-operation and load-sharing techniques for the communication server power supply. With the load information obtained through CAN communication, each modules performs its current control independently and the power unbalance caused by impedance differences of converter modules can be reduced. In conventional method, slave modules are controlled by master module. On the other hand, the proposed load share algorithm uses the Multi-Master method. Therefore, accurate load sharing can be accomplished by the reference structure of each module's average current. Each converter has two stages and it is separated into PFC, which is responsible for harmonic regulation, and LLC resonant converter, which controls output voltage. To verified the performance of the proposed method, two 2KW prototypes has been implemented and experimented.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제5권1호
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pp.19-23
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2004
A novel method of high speed, accurate circuit simulation in 3-dimensional (3-D) parallel-plate capacitors is investigated. The basic concept of the circuit simulation methods is partial element equivalent circuit model. The three test structures of 3-D parallel-plate capacitors are fabricated by using multi-layer low-temperature co-fired ceramic (LTCC) process and their S-parameters are measured between 50 MHz and 5 GHz. S-parameters are converted to Y-parameters, for comparing measured data with simulated data. The circuit model parameters of the each building block are optimized and extracted using HSPICE circuit simulator. This method is convenient and accurate so that circuit design applications can be easily manipulated.
본 논문에서는 다양한 페이딩 채널을 모델화 할 수 있는 나카가미-m 확률밀도함수를 이용하여 이동통신 채널 환경에서 필연적으로 존재하는 페이딩 환경을 고려한 MC DS-CDMA시스템의 직 병렬 혼합 동기 획득 성능을 분석 하였다. 동기 획득 시스템은 검색모드(Search Mode)와 확인모드(Verification Mode)를 갖도록 설계하여 나카가미-m 확률밀도 함수를 이용하여 동기 획득에 필요한 신호검출확률(Probability of Detection), 탐지 실패 확률 (Probability of Miss), 및 오경보율(False Alarm Rate)을 이론적으로 유도하여 직 병렬 혼합 동기 획득 알고리즘의 평균 동기 획득 시간(MAT)를 유도하고 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.
본 논문은 복수개의 스위칭모드 전원장치를 병렬 결선을 통하여 부하에 보다 큰 전력을 공급가능하게 하는 시스템 설계에 관한 것이다. 이를 위해 정전압조정기의 출력단에 션트저항을 직렬로 배치하고 아두이노를 이용하여 출력단 전압을 감지하고 제어하도록 하였다. 본 논문에서는 실험을 위해 두 개의 정전압조정기를 이용하였으나 그 이상의 보드에 대해서도 일반화가 가능할 것이다. 이와 같은 방식으로 제어되는 시스템을 통해 두 개의 시스템이 부하에 전달되는 전류의 합이 각각의 보드에서 나온 전류의 96%가 부하에 전달되는 것을 확인하였다. 효율의 경우 단위 보드에서의 효율은 92.4% 정도가 나왔으며 병렬결선 시에는 90% 정도가 나왔다.
성공적인 수중 위치측정을 위해서는 다양한 수중 로봇에 탑재 가능한 대규모 병렬 컴퓨팅 환경이 필요하다. 이에, 본 논문에서는 수중 위치측정을 위한 인공지능 컴퓨팅 플랫폼 설계 방법을 제안한다. 제안한 플랫폼은 총 4개의 하드웨어 모듈로 구성된다. Transponder 및 hydrophone 모듈은 음파를 송수신하며 FPGA 모듈은 송수신한 음파 신호를 빠르게 병렬로 전처리한다. Jetson 모듈은 인공지능 기반 알고리즘 처리한다. 해당 플랫폼은 실제 수중 환경에서 거리에 따라 수중 위치측정을 위한 음파 송수신 실험을 수행하였으며 이를 통해 설계한 플랫폼을 검증할 수 있었다.
고성능 네트워크와 분산처리구조가 병렬처리와 함께 결합되면, 전체적인 디지털 신호처리 시스템의 계산능력, 신뢰도, 다양성을 향상시킨다. 본 논문에서는, 발전된 형태의 수중레이더 (sonar) 알고리즘인 수중정합장처리 (Matched-Field Processing MFP)를 위한 병렬처리 알고리즘을 디자인하고 다중 DSP 프로세서 기반의 병렬처리 시스템 상에서 성능분석과 함께 최적의 병렬처리 솔루션을 제안한다. 각각의 병렬 알고리즘은 특정한 도메인에서 주어진 계산량을 분산시키며 이를 통한 속도향상을 추구한다. 필요한 연산량과 형태에 따라서 병렬 알고리즘은 각기 다른 성능향상을 보여준다. 또한, 알고리즘의 계산량 분산방식 프로세서간의 통신방식, 알고리즘의 복잡도, 프로세서의 속도, 목적하는 시스템의 구성에 따라서 다양한 성능지표를 보여준다. 제안하는 주파수와 출력값 기반의 병렬 알고리즘은 상당한 계산량을 요구하는 수중정합처리 알고리즘을 적절히 다중 프로세서에 균형 있게 분산시켜 프로세서의 개수와 비례하는 성능향상을 보여주고 있다.
한국환경과학회 2003년도 International Symposium on Clean Environment
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pp.73-78
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2003
In this research, we implement Realtime Air Diffusion Prediction System which is a parallel Fortran model running on distributed-memory parallel computers. The system is designed for air diffusion simulations with four-dimensional data assimilation. For regional air quality forecasting a series of dynamic downscaling technique is adopted using the NCAR/Penn. State MM5 model which is an atmospheric model. The realtime initial data have been provided daily from the KMA (Korean Meteorological Administration) global spectral model output. It takes huge resources of computation to get 24 hour air quality forecast with this four step dynamic downscaling (27km, 9km, 3km, and lkm). Parallel implementation of the realtime system is imperative to achieve increased throughput since the realtime system have to be performed which correct timing behavior and the sequential code requires a large amount of CPU time for typical simulations. The parallel system uses MPI (Message Passing Interface), a standard library to support high-level routines for message passing. We validate the parallel model by comparing it with the sequential model. For realtime running, we implement a cluster computer which is a distributed-memory parallel computer that links high-performance PCs with high-speed interconnection networks. We use 32 2-CPU nodes and a Myrinet network for the cluster. Since cluster computers more cost effective than conventional distributed parallel computers, we can build a dedicated realtime computer. The system also includes web based Gill (Graphic User Interface) for convenient system management and performance monitoring so that end-users can restart the system easily when the system faults. Performance of the parallel model is analyzed by comparing its execution time with the sequential model, and by calculating communication overhead and load imbalance, which are common problems in parallel processing. Performance analysis is carried out on our cluster which has 32 2-CPU nodes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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