본 논문에서는 다중레벨 직교진폭변조 신호론 위한 최우 변조분류기법의 성능을 분석한다. 기존의 연구와는 달리 여기서는 가용 변조방식에 대한 상대적인 분규성능과 단일표본관측을 적용할 경우 최우 분류기의 성능한계 둥을 제시하였다. 이를 위하여 본 논문에서는 가용 성상도에서 심볼간 최소 유클리드 거리론 동일하게 하여 심볼의 수가 자은 성상도가 보다 큰 성상도의 부분집합이 되도록 하였다 그리고 다중가설시험을 위한 표본의 수는 하나로 정하였다. 그 결과 모든 실험에서 신호대잡음비의 증가에 따라 분류성능이 향상됨을 될 수 있다. 특히, 참인 성상도가 4진 직교진폭변조인 경우 추가적인 정보나 관측표본 없이도 송신기에서 사용된 변조방식을 거의 완벽하게 분류함을 확인할 수 있다. 또한 16진과 64진 신호의 경우 그 부분집합이 되는 성상도에 의하여 공유된 심볼들의 영향으로 오분류 가능성이 상존하지만 단일표본관측만으로도 약 $80{\%}$의 정분류 성능을 얻을 수 있다.
단순회귀와 다중회귀에서 회귀계수의 의미는 차이가 있고 회귀계수의 추정값은 같지 않을 뿐 아니라 그 부호가 서로 다른 경우도 발생한다. 회귀모형에서 설명변수의 상대적 기여도의 파악은 회귀분석의 수행의 중요한 부분이다. 표준화 회귀모형에서 표준화 회귀계수는 해당 설명변수를 제외한 나머지 설명변수의 값이 고정되어있는 상황에서 설명변수가 표준편차만큼 증가하였을 때 반응변수가 표준편차를 기준으로 얼마나 변화했는가로 해석할 수 있지만 표준화 회귀계수의 크기가 각 설명변수의 상대적 중요도를 나타내는 척도라고 할 수 없음은 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 다중회귀에서 회귀계수의 추정량을 상관계수와 결정계수의 함수로 나타내고 이를 추가적인 설명력과 추가적인 결정계수의 관점에서 생각해 본다. 또한 다양한 산점도에서의 상관계수와 회귀계수 추정값의 관계를 알아보고 설명변수가 두 개인 경우에 구체적으로 적용해 본다.
본 논문에서는, 최적 시스템을 위해서 FNN과 PNN에 기반을 둔 Multi-FPNN(다중 퍼지 다항식 뉴럴네트워크) 모델을 제안한다. 여기서 FNN 구조는 각각의 분리된 입력변수에 의해 분할된 퍼지 입력공간을 사용해서 설게되고, 간략 퍼지추론 방법과 오류 역전파 알고리즘을 이용한다. FNN은 더 좋은 출력성능을 얻기 위해 PNN과 결합한다. GMDH 방법에 기초한 PNN 구조의 각 노드는 1차 및 2차 고계 다항식의 두 형태를 사용하고, 그 노드의 입력의 입력은 2, 3, 4의 세 종류의 다변수 입력을 사용한다. 그리고 다중 FPNN 모델의 구조와 파라미터를 동정하기 위햐 HCM 크러스터링방법과 유전자 알고리즘을 사용한다. 여기서, 시스템을 위해 데이터 전처리 기능을 수행하는 HCM 클러스터링 방법은 입출력 공간분할에 의해 다중 FPNN 구조를 결정하기 위해 사용된다. 모델의 근사화와 일반화 능력 사이에 충분한 군형을 ?기 위해 하중계수를 가진 합성 성능지수(목적함수)를 사용한다. 데이터 개수, 비선형의 정도(입.출력 데이터 분포)에 위존하는 이 합성 목적함수의 하중계수의 선택 및 조절을 통하여 최적의 다중 FPNN모델을 설계하는 것이 유용하고 효과적임을 보인다. 본 연구는 두 개의 대표적 수치예의 도움으로 설명되고, 그 모델의 근사화 및 일만화 능력에 관련된 합성 성능 지수가 평가되고, 도한 토의된다.
목적: 본 논문은 마코브 랜덤필드(Markov Random Field)와 깁스 랜덤필드(Gibbs Random Field) 및 라인모델(LIne Model)에 기반한 3차원 자기공명영상의 분류 방법을 소개하고자 하였다. 대상 및 방법 : 통계적으로 이질적 성분들로 구성된 영상을 대상으로한 깁스분류 결과는 영상내의 국소적으로 정적인 영역들을 이웃화소 시스템 내에서 정의되는 상호작용 인자(inetraction parameter)의 메커니즘에 의해 분리하\ulcorner로서 개선시킬 수 있다. 이를 위하여 영상에서 라인모델의 생성을 고려할 수 있으며, 본 논문에서는 영상의 미분방법에 근거한 다중신호영상을 위한 라인모델을 구축하였다. 라인모델은 서로 상이한 통게적 특성을 갖는 영역사이에 존재하는 관측할 수 없는 라인필드의 존재 유무를 확률 값으로 제공한다. 영상으로부터 획득한 라이모델은 Gibbs 분류기의 에너지함수 값을 결정하는 상호작용 인자 값을 결정하는데 사용된다. 결과 : 3차원 자기공명영상의 분류를 위한 MRS-Gibbs 분류기는 영상분류의 도메인이 일반적인 이차원 영상의 $E^{2}$ 공간에서 $E^{3}$ 공간으로 확장되었다. 개발된 깁스분류기를 이용한 자기공명여상의 분류결과 기존의 context free 분류방법에 의한 결과에 비하여 특히 동일성질을 갖고 있는 영역 및 경계부분 등의 분류결과가 우수함을 알 수 있었다. 결론 : 본 논문에서는 다중 신호, 3차원 자기공명영상을 위한 라인모델을 구축하고 그로부터 MRF-Gibbs분류기의 에너지함수를 결정하기 위한 상호작용 인자를 유도하였다.
Galileo 시스템은 통신 물리계층으로 직접수열/대역확산(direct sequence/spread spectrum, DS/SS) 시스템을 사용한다. DS/SS 시스템은 수신신호로부터 정보를 복원하기 위해 수신신호의 확산신호와 수신기에서 발생한 확산신호의 동기를 정확하게 결정하고, 유지해야 한다. 이를 위해 DS/SS 시스템은 획득과 추적 단계를 수행해 동기를 맞춘다. 이상적인 환경에서 최적 부호추적기는 EL-DLL이다(delay lock loop with early minus late discriminator). EL-DLL은 정확한 동기시점을 기준으로 확산신호의 상관함수가 정확히 대칭인 특징을 이용해 추적을 수행한다. 그러나 다중경로 신호가 수신되었을 때 상관함수의 대칭성이 왜곡되며, 이로 인해 추적이 완료되어 동기시점을 결정한 후에도 일정한 동기오차가 존재한다. 이처럼 추적기가 동기시점을 결정한 후에도 잔존하는 동기오차를 추적편이라 한다. 이상적인 환경에서 Galileo BOC(1,1) 신호로 변조된 확산신호는 정확한 동기시점에서 최고 값이 나타나며, 이 시점을 기준으로 반 칩(chip) 이른 상관시간 옵셋과 늦은 상관시간 옵셋에서 극소 값을 갖는다. 이때 다중경로신호는 항상 가시신호에 비해 늦게 수신되기 때문에 정확한 동기시점을 기준으로 반 칩 이른 상관 시간 옵셋 주변의 상관 값은 다중경로신호에 의해 크게 왜곡되지 않는 특징을 갖는다. 본 논문은 이 특징을 바탕으로 Galileo BOC(1,1)에 알맞은 추적편이 완화기법을 제안하고, 기존 기법과 제안한 기법의 추적편이 특성을 분석한다.
애드 혹 네트워크에서 반딧불 영감을 받은 접근 방식을 사용하는 분산 타이밍 동기 기술을 연구한다. 노드가 직교주파수분할다중접속 무선 인터페이스에서 통신하는 패킷 기반 통신을 하는 다중 반송파 시스템에 잘 적용될 수 있도록, 펄스의 결합진동자 이론에 기반한 반딧불 동기 알고리즘을 재조명한다. 주요 결과로써, 네트워크 내 노드수 및 네트워크 위상과 같은 다양한 네트워크 변수가 주어질 때, 타이밍 동기화 시간을 최소화 하는 방식에서 결합 함수 및 검파 임계값을 최적 설계함으로써 새로운 동기 코드 검파기를 소개한다. 실제적인 네트워크 환경에서 동기 상태로의 수렴을 보이기 위해 컴퓨터 모의실험을 수행한다.
본 연구는 콘크리트내의 철근의 굵기와 깊이를 동시에 측정할 수 있는 기술 개발에 관한 것이다. 개발된 탐촉자는 기존의 철근 탐지기와 다른 구조를 지니는데 감지 코일이 세 개로 구성되어 있다. 따라서 세 가지 신호를 동시에 측정하여 분석함으로써 철근의 굵기와 깊이를 분석하도록 되어 있다. 탐촉자 내 코일의 전압과 위상 변화를 임피던스 분석기를 이용하여 조사하고 그 전달함수의 괘적을 분석하였다. 여기 코일 내부에 장착된 감지 코일은 알려진 바와 같이 단순한 변화 형태를 나타내었으나 여기 코일 밖에 장착된 코일의 경우 변화 곡선이 복잡하였다. 실제 철근탐지 실험은 일반 와전류 탐상기를 이용하였는데 여러 가지 철근의 굵기와 깊이에 대하여 실험하였다. 철근 깊이에 따른 신호 변화는 임피던스 분석기에 의한 전달함수 변화에서 나타낸 것과 비슷한 경향을 나타내었으며 감지 코일마다 다른 전압의 변화를 이용하여 철근의 굵기와 깊이의 동시 측정이 가능하였다.
본 논문은 다중 경로 페이딩과 대역폭 제한 특성을 갖는 채널에서 부호간 간섭을 제거시킬 수 있는 CMA 적응 등화기에서 위상 보상이 가능한 I-CMA (Improved-CMA) 알고리즘에 관한 것이다. 기존 CMA 알고리즘의 오차신호를 얻기 위한 비용 함수를 개량하여 진폭과 위상의 동시 제거가 가능토록 새로운 비용 함수가 제안되며 이의 성능을 컴퓨터 시뮬레이션 확인하였다. 알고리즘의 단순성과 등화 후 위상 보상을 위한 별도의 PLL을 제거할 수 있는 장점을 가지며, 이를 위해 수신측에서의 등화기 출력 신호인 복원된 신호 성상도, 수렴 성능을 나타내는 성능 지수인 잔류 isi 및 MD (Maximum Distortion) 특성 곡선과 채널과 등화기의 종합 주파수 특성을 사용하였다. 시뮬레이션 결과 I-CMA가 복원 성상도에서 진폭과 위상 보상 능력이 CMA보다 우월하였지만, 수렴 시간에서는 동시 위상 보상으로 인하여 CMA보다 늦어짐을 알 수 있었다.
기존의 MMA(Multi-Modulus Algorithm)는 심벌간 간섭(Intersymbol Interference: ISI)이 심한 등화 초기에는 부정확한 판단을 할 가능성이 매우 높기 때문에 눈모형을 열리게 하는데 어려움이 있다. 이러한 문제점을 피하기 위해 최근에 MCMA(Modified Constant Modulus Algorithm)를 기반으로 한 SMMA(Sliced MMA)가 제안되었다. SMMA는 높은 SNR 조건에서는 MMA보다 개선된 성능을 보이나, 낮은 SNR 조건에서는 비용함수에 사용되는 판정 값이 부정확할 가능성이 매우 높다는 사실을 알 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 등화 초기에 블라인드 수렴 특성을 저하시키지 않으면서 정상상태 성능을 개선하는 다중 modulus 블라인드 등화 알고리즘 기법을 제시한다. 제안한 방법에서는 단일 modulus와 다중 modulus의 선택적 적용을 위해 등화기 출력의 잔류심벌간 간섭 양을 이용한 초기수렴검출 기법을 고안${\cdot}$적용하여 최적의 전환 시점을 자동으로 겨??ㅇ하였다. 제안 알고리즘의 성능을 모의실험을 통하여 수렴 속도와 잔류 ISI 성능에서 기존방식에 비해 제안한 방식의 유용성을 확인하였다.
여러 응용 분야에서 서버의 도움 없이 리더는 태그들의 그룹에 특정 태그가 존재하는지를 알 필요가 있다. 이것을 서버 없는 RFID 태그 검색(serverless RFID tag searching)이라 한다. 이를 위해 몇 개의 프로토콜이 제시되었다. 하지만 이들 프로토콜들은 한 번에 하나의 태그를 검색하는 단일 태그 검색 프로토콜이다. 본 논문에서는 해시함수와 난수 발생기에 기반하여 한 번에 여러 개의 태그를 검색할 수 있는 다중 태그 검색 프로토콜을 제안한다. 이를 위해, S3PR 프로토콜[1]의 문제점으로 지적된 통신 오류에 의한 시드의 동기화 문제를 해결하는 프로토콜을 제안하고, 이를 기반으로 통신량을 줄일 수 있는 다중 태그 검색 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜은 추적공격, 위장공격, 재생공격 및 서비스 거부 공격에 안전하다. 이 연구는 다중 태그 검색 프로토콜 개발의 기초가 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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