기지국이 사용자 간의 채널 상태 정보를 완벽하게 알고 있는 가정 하에서, 기존의 상향링크 셀룰러 시스템에서의 간섭 정렬 (IA) 방식은 인접 셀 간섭 채널을 임의로 설정된 참조 벡터로 모두 정렬시킴으로써 셀 간 간섭 (ICI) 을 완벽히 제거할 수 있다. 하지만, 현실적으로 사용자와 기지국 간의 채널 상태 정보의 교환은 제한된 궤환 채널에 의해 이루어지고 그 결과 궤환 오류에 의한 잔여 ICI 의 발생은 시스템 성능 저하에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 이러한 잔여 ICI 를 최소화 할 수 있는 IA을 위한 최적화된 참조 벡터의 설계를 제안하고자 한다. 다음으로, 잔여 ICI의 최소화 뿐 만 아니라 기지국과 사용자 간의 요구 신호 (Desired signal) 세기의 최대화도 동시에 고려하는 반복적 연산 구조의 IA 기반 송수신기 설계 기법을 제안한다. 또한, 제안된 IA 알고리즘들과 연동된 사용자 스케줄링 기법을 제시함으로써 ICI를 효율적으로 제거함과 동시에 다중사용자 다양성 이득을 획득할 수 있도록 한다. 마지막으로, 이론적 분석 및 실험 결과를 통하여 기존의 IA 방식과 비교하여 제안된 IA 방식이 간섭 제한 영역에서 높은 성능을 나타냄을 확인할 수 있다.
EPCglocal Class-1 Gen-2 RFID 시스템에서는 응답 슬롯의 상태에 따라 다음 질의 라운드의 슬롯 카운트 크기를 결정하는 슬롯 카운트 선택 알고리즘을 제안하였다. Gen-2 RFID 시스템의 슬롯 카운트 선택 알고리즘에서는 슬롯 카운트의 크기를 일정한 값을 가진 가중치 C만큼 증가 또는 감소시킨다. 슬롯의 상태와 무관하게 가중치 C의 값을 동일하게 적용함으로 인하여 알고리즘이 단순한 장점이 있는 반면, 최적의 슬롯 카운트 크기를 유지하기 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 태그의 응답 결과에 따라 가중치 C의 값을 서로 다르게 적용한 적응적 슬롯 카운트 선택 알고리즘을 제안하고, 이에 대한 성능을 분석한다. 시뮬레이션을 통한 성능분석의 결과, 제안한 알고리즘은 충돌률이 Wang이 제안한 기법과 Gen-2 기법에 비하여 각각 42% 및 65% 정도 낮으므로 태그 식별 시간이 짧음을 알 수 있었다.
UWB(Ultra-Wideband)는 낮은 전력으로 초고속 통신을 실현하는 근거리 무선 통신 기술로써 주파수 부족 현상을 넘어서서 신규 기술을 도입할 수 있는 획기적인 기술 방식이다. 본 논문에서는 UWB 전송방식 중 하나인 MB-OFDM(Multi-Band Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템을 기반으로 열악한 채널 환경을 극복할 수 있도록, 시공간 블록 부호(STBC, Space Time Block Code)와 순환 지연 다이버시티(CDD, Cyclic Delay Diversity)기법이 결합된 STCDD 협력 전송 기법 및 적응적 DF 중계 기술을 제안한다. 제안된 STCDD 협력 전송 기법은 기존의 STBC를 사용하는 수신기에서도 구조 변경 없이 바로 적용 가능하며 기존의 STBC 협력 전송 기법에 비해 향상된 성능을 보인다. 또한, 다중 홉 환경에서 순환 중복 검사를 통해 중계 채널의 상태를 파악하고, 중계 채널의 상태에 따라 적응적으로 DF 중계 기술을 선택함으로써 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다.
다중 반송파방식 무선 LAN에서는 오류정정을 위해 구속장(constraint length : K)이 7인 64-state 길쌈부호를 사용하며, 복호기로 비터비 복호기를 사용한다. 비터비 복호기의 동작속도로는 24 Mbps의 입력 데이터에 대해 12MHz 이상의 처리속도를 가져야한다. 이와 같이 고속의 비터비 부호기를 설계하기 위해서는 일반적으로 32조의 병렬 나비구조 ACS를 갖도록 한다. 병렬 나비구조 ACS를 갖는 비터비 복호기를 설계할 경우 단일 ACS 구조에 비해 상태 메트릭 메모리(state-metric memory), 역추적 메모리(trace back memory)를 관리하는 복잡한 제어회로가 필요하지 않다. 그러나 많은 ACS을 사용함으로 하드웨어의 복잡도가 증가하게 된다. 이에 대해, 본 연구에서는 모든 상태에서 코드워드를 발생시키는 별개의 회로를 단순한 연산으로 대체하며, ACS 기능을 위해 고속 저 전력 시스템에 용이한 새로운 가지값(branch metric)계산방법을 개발하여 적용한다. 그리고 역추적 과정 시 고속 저 전력동작을 위해 one-pointer방법을 채용하여 전체적으로 저 전력 비터비 복호기를 설계한다.
압력안전밸브의 열림고장과 닫힘고장은 서로 부분적으로 종속되어있다. 본 연구에서는 마르코프 프로세스 모델과 Weibull 분포 모델을 이용하여 두 가지 고장에 대한 신뢰성 모델을 구축하는 방법을 제안한다. 압력안전 밸브 모델은 알려진 열림고장 모델, 유도된 닫힘고장 모델, 최근 보고된 점검결과를 재현하는 동시고장 모델로부터 얻어진다. 제안된 방법은 부분적으로 종속된 다중 고장상태를 갖는 다양한 시스템의 정량적 위험성 평가로 확대 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
다중 반송파 전송시스템에서 수신신호의 지연 확산에 따른 인접 심볼간섭 (ISI)과 인접 채널간섭 (ICI)을 제거하기 위하여 전송프레임에 삽입한 Cyclic Prefix (CP)는 시스템의 전송 효율을 저하한다. 시간영역 등화기는 채널 임펄스 응답 시간을 줄임으로써, 채널의 상태에 상관없이 CP 길이를 최소로 유지하여 시스템의 전송 효율을 개선한다. 본 논문에서는 MMSE (Minimum Mean Square Error) 방식 시간영역 등화기에 Newton 방법을 적용함으로써, 최적의 등화기 탭 계수를 추정하는 연산 시간을 단축할 수 있는 알고리즘을 제안하고 그 성능을 분석하였다.
Markovian 신호의 간섭(interruption)하에서 Stop-and-Wait ARQ protocol을 적용한 패킷 데이터 다중화기의 성능을 분석한다. 시스템 모델을 살펴보면 입력 프로세스는 Poisson 프로세스로, 출력 채널은 연속되는 시간 슬롯(slot)으로 분할되고 데이터 패킷은 이 슬롯 시간 동안에 전송된다. 이 시스템에서, 프레임 시간은 왕복 지연 시간으로 정의되었다. 이 모델에서 출력 채널은 Markovian 간섭에 의해 데이타 전송이 중단되는 blocking state와 간섭이 없는 non-blocking state로 구분된다. Markovian 간섭신호를 고려하면서, 2개의 연속적인 프레임이나 slot사이에 버퍼 상태에 관한 관계식을 고려하여 전체적인 시스템이 분석되었다. 분석된 자료 값이 시뮬레이션과 비교적 잘 일치함을 확인하였다.
표적의 상태를 추정하기 위해 사용된 칼만 필터는 급 기동을 하거나 비선형적인 운동특성을 가지는 표적이 발생할 때, 모델은 상당한 오차를 유발하며 추적 성능은 현저히 저하될 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 기동하는 표적을 추정하기 위한 새로운 지능형 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 유전 알고리즘에 기반한 퍼지 칼만 필터를 이용하여 실제 알지 못하는 표적의 가속도를 전체 프로세스 잡음으로 추정한 후, 보정된 필터의 잔여치와 변화를 이용한 퍼지 시스템으로 새로운 퍼지 이득을 추출하여 측정 예측 오차를 보정함으로써 한 개의 필터로 표적 움직임의 비선형성을 효과적으로 다룰 수 있다. 제안된 기법의 우수성을 검증하기 위해서 다중 모델 기법을 사용한 필터와 비교 모의실험을 하였다.
최근까지 도시시설물 관리를 위해 활용된 GIS 기술은 주로 2차원 기반의 GIS 기술이었다. 하지만 도시시설물은 3차원 공간상에 존재하며 이를 2차원으로 추상화시키면 정보의 손실이 일어나게 된다. 또한 도시 공간 내에 점차 시설물의 수가 증가하고 있고 대부분의 도시시설물이 지하공간에 위치하기 때문에 2차원 기반의 시스템에서 도시 내 모든 시설물의 정보를 통시에 파악하고 관리하는 것이 어려워지고 있다 본 논문에서는 멀티 텍스처 기법을 이용한 다차원 도시시설물 관리 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 3차원 상에서 도시시설물을 가시화하여 데이터의 손실을 줄이고 정보의 가독성을 높이며, 2차원 벡터 데이터의 3차원 라스터 변환을 통한 가시화 기법을 개발하여 다양한 2차원 GIS 의 공간분석 결과를 3차원 데이터와 동시에 활용할 수 있도록 한다. 또한 3차원 데이터를 처리하는 경우에 시스템의 속도 및 성능이 저하되어 활용 효율성이 떨어지는 문제를 해결하기 위하여 다중 스레드 프로세스를 적용하였다. 본 논문에서 제안한 기술은 기존에 텍스처를 통해 보여주던 센서의 상태정보를 3차원 영상, 시설물 데이터와 함께 시각정보로 표출함으로써 직관적인 시설물 모니터링이 가능해졌다는데 의의가 있다.
여름철 냉동기가 건물의 주 에너지 소비자로 고려됨에 따라 효율적인 냉동기 운영은 매우 중요한 문제로 고려된다. 그러나, 건물의 냉방수요가 건물 내외부 환경, 건물 재실자의 행동 등의 여러 요인에 의해 변동하고 냉동기의 가동제약조건으로 인해 현재 시점의 운영이 미래 시점의 운영에 제약을 발생시킴에 따라 건물의 냉방수요를 정확하게 만족하도록 냉동기를 운영하는 것은 어렵다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 냉동기의 최소가동시간을 고려한 심층 강화학습 기반의 다중 냉동기 운영 모델을 제안한다. 제안한 모델은 외기 정보와 냉방시스템 내부 정보로 구성된 상태에 따른 냉동기 운영 조합이 갖는 가치를 학습하고 실현 가능한 냉동기 운영 중 건물의 냉방수요와 냉동기에 의한 공급 부하 간의 차이를 최소화할 수 있는 냉동기 운영 조합을 결정한다. 냉동기의 최소가동시간 제약을 고려한 훈련 알고리즘을 적용하여 제안한 모델의 현실 적용 가능성을 높였으며 실제 국내 A대학교의 데이터를 바탕으로 실험한 결과, 제안한 다중 냉동기 운영 모델이 최소가동시간을 준수함과 동시에 건물 냉방 부하와의 차이 측면에서 A대학교의 기존 냉동기 운영 로직보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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