본 연구는 기업 지배구조 개선을 위한 핵심 통제장치임에도 불구하고 지금까지 지배구조 개선과 관련하여 중요하게 여겨지지 않았던 경영자 유인보상제도가 다른 기업 지배구조 통제장치와 어떠한 상호관련성을 가지는지를 확인해 보고 기업 지배구조 통제장치가 기업가치에 어떠한 영향을 미치는지를 확인해보고자 하였다. 이를 위해 경영자 유인보상제도에 대한 대리변수로 보상위원회 도입을 고려하였고 기업 지배구조 통제 장치로 외부 대주주의 감시통제(외부 대주주 지분율), 외국인 투자자의 감시통제(외국인 지분율), 소유-경영의 결합을 통한 지배구조 개선(경영자 지분율), 사외이사 제도(사외이사 비율), 채권자의 감시 통제(부채비율), 기업이 속한 산업에서의 경쟁강도(경쟁강도) 등을 고려하여 보상위원회 도입과의 상호관련성과 기업 가치에 미치는 영향을 분석하였다. 금융업을 제외한 유가증권 시장에 상장된 기업을 대상으로 회귀분석을 통해 실증분석한 결과를 요약하면, 먼저 보상위원회 도입과 기업 지배구조 통제장치 사이의 상호관련성을 확인한 결과 상호관련성이 거의 없는 것으로 나타났고, 일부 변수에서 기업 지배구조 통제장치와 보상위원회 도입 사이에 상호관련성 보다는 인과관계가 확인되었다. 또한 기업 지배구조 통제장치가 기업가치에 미치는 영향을 분석한 결과 보상위원회 도입 여부와 외국인 지분율만이 기업가치에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이런 결과는 아직까지 국내 대부분의 기업에서 기업 지배구조 개선을 위한 유용한 통제장치로 경영자 유인보상제도를 적극적으로 활용하고 있지 않고, 기업 지배구조 개선을 위해 도입한 사외이사 제도 등이 기업가치 증대에 긍정적인 역할을 수행할 수 있도록 하는 제도적 개선 등이 필요하다고 결론지을 수 있겠다.
본 논문은 카오틱 신경망과 PD 제어기를 이용한 로봇 시스템의 직접적응제어 방식에 관한 것이다. 카오틱 신경망은 상·하층 결합계수 외에 궤환 결합계수와 동일 층 내의 결합계수를 가지며, 뉴런자체의 충분한 비선형성 때문에 강한 동적특성을 가지고 있다. 그러나 신경망의 구조 및 학습의 문제점으로 인하여 동적 시스템의 제어에 적용되지 못하고 있다. 본 논문에서는 기존의 카오틱 신경망을 제어 분야에 적용하기 위하여 적합한 구조로 수정하고 수정된 신경망의 학습에 관하여 고찰하였다. 제안된 신경망은 모의 실험을 통하여 3 축 푸마 로봇의 경로 제어에 적용하였다. 카오틱 신경망 제어기는 PD 제어기와 병렬로 구성하여 학습 초기의 안정성을 확보하였고, 제어대상의 비선형성을 보상하는 보상 제어기의 역할을 수행하도록 하였다
전파 신호 방향의 추정은 레이더 및 무선 통신에서 주요한 분야이다. 일반적으로 방향 탐지기법들은 이상적인 배열 센서의 입력 신호에 신호 처리 기법을 적용하여 연구를 진행해 왔다. 하지만 전파를 이용한 방향 탐지에서 사용되는 배열 센서인 안테나는 배열 구조에서 안테나 소자 간에 상호 결합으로 인한 입력 신호의 왜곡 현상이 발생하는 문제점이 있다. 그러므로 이러한 상호 결합에 의한 신호의 왜곡 현상을 보상하는 기법이 정밀한 방향 탐지를 위해서 필요하다. 본 논문에서는 다이폴 배열 안테나 구조에서 배열 소자 간의 상호 결합 현상을 MoM 기법을 이용하여 보상하고, 이를 통하여 신호원의 방위각 및 고각의 방향을 추정하는 연구를 진행하였다.
본 논문에서는 광섬유에서 발생하는 그룹 속도 분산과 비선형 효과에 의한 왜곡을 보상하기 위해 적용하는 MSSI(Mid-Span Spectral Inversion)에서 광 위상 공액기(OPC; optical phase conjugator)를 중심으로 광 전력의 비대칭화 때문에 나타나는 기술적 한계를 부가적으로 집중형 분산 제어(DM; dispersion management) 기술을 결합시켜 극복할 수 있다는 것을 고찰하였다. 본 연구에서 고려한 집중형 DM은 송신단 바로 다음과 수신단 바로 앞에만 분산 보상 광섬유(DCF; dispersion compensating fiber)를 두는 구조(구조 A)와 전체 전송 링크 중간에 위치한 OPC의 바로 전후에 DCF를 두는 구조(구조 B)로 나누어 각 경우에 대해 전송 성능 개선 정도를 비교하였다. 분석 결과 MSSI에 구조 A의 집중형 DM이 결합된 경우가 구조 B가 결합된 경우에 비해 전송 성능을 크게 개선하는 것을 확인하였다. 본 논문에서 고려한 2가지 구조 모두 비선형 현상 중 자기 위상 변조(SPM; self phase modulation)에 의해 성능이 제한되는 WDM 시스템에서 총 전송 링크의 전체 잉여 분산량(NRD; net residual dispersion)이 양의 값으로 결정되어야 모든 채널에 대해 최상의 성능을 얻을 수 있다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 잡음 환경에서 강인한 음성 인식을 위하여 특징 보상 기법의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 기존의 음성 모델 기반의 특징 보상 기법에서 이용되는 오염 음성 모델 추정 방식은 입력 음성에 대한 변별력 있는 사후 확률 예측을 보장하지 못하며, 부정확하게 계산된 사후 확률은 복구된 음성에서 명료도 하락의 문제를 일으킨다. 제안하는 기법에서는 오염 음성 모델 추정 과정에 분별적 훈련 방식의 하나인 최소 분류 오류 (MCE) 훈련 기법을 도입한다. MCE 훈련 기법을 적용하기 위해 변별력 하락의 가능성을 가지는 '경쟁 요소' 를 결정하는 기법을 제안한다. 병렬결합된 혼합 모델 (PCMM) 기반의 특징 보상에 MCE 훈련 기법을 적용하는 과정을 제안하고 변별력 향상의 영향을 관찰한다. Aurora 2.0 데이터베이스와 실제 자동차 주행 환경에서 수집된 음성 데이터베이스에 대한 성능 평가를 실시한다. 실험 결과는 제안한 기법이 음성 인식 성능 향상에 도움이 되는 것을 입증한다.
색 분산과 비선형 Kerr 효과에 의한 신호 왜곡을 보상하는 광학 위상 공액과 결합된 분산 제어 링크에서 광섬유의 길이가 보상의 효율성을 결정하는 주요 요인이다. 분산 제어 링크는 표준 단일 모드 광섬유와 분산 보상 광섬유가 배열된 여러 개의 중계 구간으로 구성된다. 본 논문에서는 광 위상 공액기 (OPC; optical phase conjugator)를 중심으로 전반 링크와 후반 링크에서 각각 서로 다른 한 종류의 광섬유들의 길이 변화만으로 RDPS (residual dispersion per span)에 변화를 주는 링크에서의 보상 효과를 살펴보았다. 누적 분산 프로파일이 OPC를 중심으로 원점 대칭이 되면서 동시에 전반 링크에서는 누적 분산량은 모두 양으로, 반면 후반 링크에서는 누적 분산량은 모두 음으로 분포시키는 분산 제어 링크가 960 Gb/s 파장 분할 다중 신호에 대해 가장 우수한 보상이 얻어지는 것을 확인하였다.
B-ISDN 서비스를 신속하게 전개하기 위하여 지상 ATM과 위성망의 결합이 추진되고 있다. 이때 위성 TDMA와 ATM의 전달방식의 차이로 발생되는 셀 지연 변이(CDV)는 셀의 전송 품질을 저하시킨다. 본 논문에서는 기존의 CDV 보상 기법의 단점을 보완하는 부분 타임 스탬프 방식을 제안하였다. 이때 CDV를 최소화하고 위성 채널의 효율을 높이기 위해 부분 타임 스탬프의 최적화 개념을 도입하였다. 제안 기법의 성능을 평가하기 위하여 CDV 분포 폭을 평가 기준으로 하는 모의 실험을 통해 CDV 보상 성능의 우수함을 확인하였다.
단일 모드 광섬유 (SMF; single mode fiber)의 길이와 중계 구간 당 잉여 분산 (RDPS; residual dispersion per span)이 랜덤하게 분포하는 광 위상 공액과 결합된 분산 제어 (DM; dispersion management)가 적용된 장거리 (50 fiber spans ${\times}80km$) 전송 링크에서 SMF와 분산 보상 광섬유 (DCF; dispersion compensating fiber) 배열과 전체 잉여 분산 (NRD; net residual dispersion)을 조절하는 위치에 따른 왜곡된 WDM 채널의 보상 특성을 수치적으로 분석해 보았다. NRD 조절 위치는 중계 구간을 구성하는 SMF와 DCF의 배열과 관계되어 있지만, NRD 조절의 구체적 위치보다 중계 구간을 이루는 SMF와 DCF의 배열이 WDM 채널의 수신 성능에 영향을 미치는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 FRUC(Frame Rate Up Conversion)에 사용되는 대표적인 움직임 보상 프레임 보간 기술들에 사용되는 블록 기반의 왜곡 예측기법에 대한 성능을 비교한다. 기존에 제안된 블록 기반의 움직임 보상 보간에 대한 왜곡 측정 기법들에 대한 각각 특징과 차이점에 대하여 조사하고, 각각의 독립적인 제어와 결합된 통합 제어에 의해 실제 왜곡을 효과적으로 예측하는 모델에 대해 논한다. 특히, 블록 기반의 시간축 정합특성, 공간적 정합특성, 이웃블록과의 움직임 벡터 유사성, 공간 주파수 특성 등으로 세분화하고, 컴퓨터 모의실험에 기초하여 성능을 비교한다. 본 논문에서 제시된 결과들은 FRUC 기법에 효과적으로 사용될 수 있을 뿐만 아니라, 분산 비디오 부호화 기법에 효과적으로 사용되어 성능개선을 이룰 수 있음을 보인다.
분산 제어 (DM; dispersion management)와 광 위상 공액 기술이 결합된 전송 링크의 융통적 구성을 위해 중계 구간 당 잉여 분산(RDPS; residual dispersion per span)이 랜덤하게 분포하는 링크에서 RDPS 편차에 따른 WDM 채널의 보상 특성을 살펴보았다. 또한 허용 가능 NRD (net residual dispersion) 관점에서 RDPS 편차에 따른 링크 설계 기준도 제시하였다. RDPS 편차가 적을수록 WDM 채널 보상 효과가 우수하다는 것을 확인하였다. 또한 특정 눈 열림 패널티 (EOP; eye opening penalty)를 얻을 수 있는 허용 가능 NRD가 RDPS 편차에 비례하여 감소하는 것을 확인하였다. 따라서 본 연구 결과는 융통적인 장거리 광전송 링크 설계에 참고 자료가 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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