2상 인터리브드 기법은 DC-DC컨버터의 스위칭 주파수의 2배의 효과를 얻을 수 있어 전류 리플 감소와 효율 향상을 위해 널리 쓰이는 방법이다. 하지만, 인덕터 및 스위치 등의 물리적인 편차와 방열 성능차이 등으로 인한 상간의 전류 불평형 문제로 하나의 상에 스트레스가 집중되어 내구성이 저하되고 수명감소로 이어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 인터리빙 기법에서 발생하는 전류 불평형 문제를 단일 센서를 사용한 제어기법으로 해결하고 그에 대한 타당성을 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.
본 논문에서의 기존의 2선식 댁내 망을 이용하여 ISDN PRI(2.048MHz)급의 전송을 위해 DS-CDMA방식을 적용하는 방법을 제안한다. TE 와 NT 의 신호의 검출을 위해 자기의 확산코드와 정합된 단일 사용자 검출기를 사용할 수 있으나, 검출하려는 신호와 다른 사용자 신호간의 다원접속간섭(Multiple Access Interference)에 의해 시스템의 성능이 저하된다. 본 논문에서는 다원접속간섭을 효과적으로 제거할 수 있는 최소평균제곱오차 (Minimum Mean Squared Error) 다중사용자 간섭제거기를 사용하고 컴퓨터 모의실험을 통하여 성능을 분석한다.
주문형 멀티미디어 시스템 등 사용자 요구에 실시간 응답을 하여야하는 저장시스템 구조에 있어, 단일 디스크 고장시 즉각적인 데이타 복구는 상당히 중요하다. 본 논문에서는 기존의 RAID5구조에 있어 단일디스크 고장시 새로운 디스크가 교체되기 전까지 유발되는 급격한 성능저하를 RAID 레벨 전환 기법을 이용하여 개선하고자 한다. 이 기법은 기존의 연구에서 제시된 예비 디스크 기법에 비해 추가의 디스크를 필요로 하지 않는 저가형 시스템에 적합하다. 제안된 기법과 기존의 RAID5구조는 시뮬레이션을 통하여 여러 모드에서 성능이 측정되었다. 측정 결과 제안된 기법은 실패모드에서는 20%, 재구성모드에서는 80%이상의 성능 개선을 보인다.
OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템에서는 수신단의 샘플링 주파수가 정확하지 않을 경우 샘플링 주파수 옵셋으로 인한 ICI (Inter-Carrier Interference) 현상이 발생하여 수신 성능의 열화를 초래한다. 일반적으로 샘플링 주파수 옵셋의 추정은 연속된 2개의 OFDM 심볼의 파일럿 신호 또는 약속된 신호간의 상관을 통하여 수행되는데, 이 경우 전송 효율 저하 및 OFDM 시스템의 규격에 따라 적음이 불가능할 수 있다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 단일 OFDM 심볼을 이용한 새로운 샘플링 주파수 옵셋추정 기법을 제안한다. 제안된 방식은 단일 OFDM 심볼을 이용하므로 전송 효율의 저하 없이 보다 유연하게 OFDM 기반 시스템 규격에 적용 가능하며, 기존의 주파수 영역에서 샘플링 주파수 옵셋을 추정하는 기법보다 더 많은 관찰을 통한 샘플링 주파수 옵셋 추정의 신뢰성을 증가시킬 수 있다. 제안된 방식의 성능을 다양한 모의 실험을 통해 기존의 기법과 비교 분석하였으며 이를 통하여 제안된 기법 적용한 경우 AWGN 채널 및 페이딩 채널환경에서 샘플링 옵셋 추정 및 보상을 통해 시스템의 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 화질 저하 모델에 기반한 다중 인식기 결합을 이용하여 저화질 영상에 대한 인식 성능을 개선하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 화질 저하 모델을 이용해 특정 화질에 각각 특화된 복수의 인식기들을 생성한다. 인식 과정에서는 인식기들의 결과를 가중 평균에 의해 결합함으로써 최종 결과를 결정한다. 이 때, 각 인식기의 가중치는 입력 영상의 화질 추정 결과에 따라 동적으로 결정된다. 입력 영상의 화질에 특화된 인식기에는 큰 가중치를, 그렇지 않은 인식기에는 작은 가중치를 지정한다. 그 결과, 입력 영상의 화질 변이에 효과적으로 적응할 수 있다. 뿐만 아니라, 복수의 인식기를 사용하기 때문에 저화질 영상에 대하여 단일 인식 시스템보다 더욱 안정적인 성능을 나타낸다. 제안하는 다중 인식기 결합 방법은 화질을 고려하지 않은 다중 인식기 결합 방법이나, 화질을 고려한 단일 인식 방법과 비교하여 더 높은 인식률을 보였다.
가스터빈 엔진의 높은 신뢰성과 운용비의 최소화는 제작자나 사용자 모두에게 중요한 문제이며, 정성적, 정량적 성능저하 예측을 포함한 다양한 성능진단기법이 시도되고 있다. 탈설계점에서의 성능진단은 설계점 성능진단에 비해 학습, 또는 처리해야 할 데이터 규모가 방대함에 따라 예측오차와 수렴도면에서 해결되어야 할 문제점들을 안고 있다. 따라서 이를 위해 본 연구에서는 가스경로해석 기법을 적용한 엔진성능진단코드를 개발하였으며, 이를 스마트 무인기용 터보축 엔진에 적용하여 설계점 및 고도 변화에 따른 탈설계점 영역에 대하여 단일 성능저하를 정량적으로 예측하여 GSP를 통한 예측결과와 비교하였다.
슈퍼컴퓨터는 대용량의 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 Lustre 파일 시스템과 같은 고성능의 병렬 파일 시스템을 이용한다. 한국과학기술정보연구원의 슈퍼컴퓨터 4호기 Tachyon 2차 시스템과 같이 다수의 사용자가 접속하는 슈퍼컴퓨터는 사용자의 데이터가 한없이 누적됨으로 Lustre 파일 시스템의 성능이 저하되는 이슈가 있다. 본 논문에서는 사용자의 데이터가 누적되는 것을 방지하기 위해 장기간 사용하지 않는 데이터를 자동 삭제하는 기능인 Purge기능을 구현하였다. 특히, 기하급수적으로 늘어나는 병렬 파일 시스템의 용량에 대처하기 위해 병렬 컴퓨팅 기술을 이용해 고속 Purge 기능을 구현하였다. 단일 컴퓨팅 노드와 병렬 환경에서 구현한 결과를 비교하였을 때, 단일 컴퓨팅 노드에서는 1,517GB 용량을 지우는데 221.2초가 걸렸으며 16개의 컴퓨팅 노드를 이용한 병렬 환경에서는 49.9초가 걸렸다. 이 결과를 비교했을 때 단일 컴퓨팅 노드에서 구현한 결과 대비 병렬 환경에서 구현했을 때 약 4.4배의 성능향상을 얻을 수 있었다.
능동소나를 이용한 대잠전 환경에서 클러터는 표적탐지 및 추적성능을 저하시키는 가장 큰 원인 중 하나이다. 본 논문에서는 중주파수 능동소나에서 표적 피크 신호의 통계적 특징을 이용한 단일 핑 클러터 제거 기법을 제안한다. 기존의 표적 피크 영역을 제외한 잔향 존재 영역에서 오탐지율을 줄이는 기법이나 여러 핑을 누적하여 기동 패턴을 분석하여 표적과 클러터를 구분하는 기법들의 단점을 보완하기 위하여 단일 핑 데이터의 표적 피크 영역에서 통계적 특징 정보를 이용하여 클러터와 표적신호를 구분한다. 실제 표적을 이용한 해상실험에서 성능을 검증하였으며 기존 대비 클러터가 약 80 % 이상 제거되는 것을 확인하였다.
딥러닝 기반의 영상 분석 방법들은 많은 양의 학습 데이터가 필요하며, 학습 데이터 구축에는 많은 시간과 노력이 소요된다. 특히 객체 검출 분야의 경우 영상 내 객체의 위치, 크기, 범주 등의 정보가 모두 필요하여 학습 데이터 구축에 더 많은 어려움이 있으며, 이를 해결하기 위해 최근 이미지 합성기반 데이터 증강에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이미지 합성기반 데이터 증강 방법은 배경 영상에 객체를 합성할 때 객체와 배경 영상이 접한 영역에서 아티팩트(Artifact)가 발생하며, 이는 객체 검출 모델이 아티팩트를 객체의 특징으로 모델링하여 검출 성능이 저하되는 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 양방향 필터 기반의 이미지 합성 방법을 제안하고, 단일 단계 검출의 대표적인 방법인 RetinaNet을 이용하여 이미지 합성기반 데이터 증강 방법의 성능을 분석하였다. 공개 데이터셋에 대한 실험 결과 본 논문에서 사용한 단일 검출 방법 및 데이터 증강 기법을 사용하면 더 적은 양의 증강 데이터로 기존 방법과 동일한 성능을 보여주는 것을 확인하였다.
가스터빈 엔진은 작동시간이 축적됨에 따라 엔진 주요부품의 성능이 점차적으로 저하되며, 내부구성부품 사이에 결함이 발생하기도 한다. 이러한 엔진의 손상여부를 진단하기 위해 가스경로해석(GPA, Gas Path Analysis)이 사용되고 있다. 본 연구에서는 상용 프로그램에 의존하지 않고, 각 성능변수들과 측정 변수들과의 열역학적 민감도를 이용하여 엔진성능진단 코드를 개발하였으며, 스마트무인기용 터보축 엔진에 적용하여 엔진의 단일 성능 저하를 예측하여 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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