본 논문에서는 N개의 등방성 점원을 수신 지역과 동일한 구조로 배열하고 수신 지역과 동일한 방사패턴을 갖는 배열 구조에 대하여 연구하였다. 배열된 소자 간격은 그레이팅 로브를 피하면서 최적의 특성을 얻기 위하여 반파장 등간격으로 선택하였고, 각 배열 구조의 어레이 팩터를 유도한 후, 방사패턴을 이론적으로 계산하였다. 계산된 특성으로부터 각 평면 배열 안테나의 방사패턴은 수신 지역의 구조와 유사한 빔 특성을 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 상대적으로 적은 센서 수에 의한 음향측정을 목적으로, 광대역 단일빔 형성을 위한 비선형 배열 알고리듬을 제안하였다. 제안 알고리듬은 공간 샘플링 이론에 따라, 고주파수 대역에서는 등간격으로 센서를 배열하고 고주파수 이하 주파수대역에서는 고주파수 대역 센서 개수를 함수로 인접 센서간 간격을 비선형 배열한다. 시뮬레이션 결과, 제안 비선형 배열은 센서 수 감소에도 불구하고 선형배열과 유사한 지향지수 평균 및 분산을 나타내었다. 또한 -2dB점에서 6.8° 이상의 빔폭을 가지고 지향각에 따른 지향지수 변화가 미소하였다. 따라서 상대적으로 적은 센서 수를 갖도록 본 논문에서 제안한 비선형 배열 알고리듬이 음향측정 목적으로 유용함을 확인하였다.
XeCl 엑시머 레이저를 횡방향의 전자빔으로 여기하여 이의 출력특성을 조사하였다. 전자빔의 출력은 880kV, 21kA(70ns, FWHM)이며 전자빔의 전류밀도는 다이오드(A-K) 간격과 공진기 외부에 설치한 펄스자계코일(4.7kG)로 제어하였다. 레이저 매질에 주입되는 전자빔의 축적에너지는 35J(4기압)이다. 축적에너지는 Radcolor film의 감광면적과 압력상승법에 의해 측정한 가스매질의 상승압력으로부터 환산된 수치이며, 이 때의 여기체적은 $320cm^{3}$이었다. 레이저 가스의 혼합비율은 HCl/Xe/Ar=0.2/6.3/93.5%이고 총압력이 3기압일 때, 최대효율 1.7%를 얻었다. 이 때의 출력에너지, 특성에너지는 각각 0.52J, 1.7J/l이었다. 실험결과의 분석을 위해 컴퓨터 시뮬레이션코드를 완성하였다. 시뮬레이션 결과는 실험결과와 잘 부합하고 있음을 확인하였고 그 결과를 이용하여 XeCl의 형성채널, 완화채널, 308nm의 흡수채널을 이론적으로 설명하였다.
본 논문에서는 구형 빔 패턴 형성을 위한 다층 이차원 원형 도체 배열을 갖는 새로운 방사 구조를 제안하였다. 새로운 방사 구조는 방사 원형 도파관 위에 유한하게 적층된 원형 도체 배열 소자들이 무한적, 주기적 평면 배열 구조를 갖는다. 이론적 해석은 rigid full-wave 해석 방법으로 배열 구조의 각 영역에서의 전자장에 대한 모드 전개식과 원형 도체상의 전류에 대한 모드 전개식에 바탕을 두고 상세히 수행되었으며, 함수의 직교성, 모드 정합 방법, 경계조건 그리고 Galerkin 방법을 사용하여 선형 대수 방정식 시스템을 유도하였다. 또한, Gauss 소거법을 사용하여 배열 특성 계산에 필요한 미지의 진폭 계수들을 얻었다. 제안된 알고리듬은 Ka대역에서 $\pm$20$^{\circ}$의 빔 폭을 갖는 구형 빔 패턴 형성을 위한 배열 설계에 사용되었으며, 일반적인 응용을 위해 파장으로 정규화된 최적화 설계 변수들을 제시하였다. 시뮬레이션 결과와 실험 결과들을 서로 비교하기 위해, 대칭적으로 19개의 방사 소자를 갖는 Ka 대역 실험 시제품을 제작하였다. 방사 원형 도파관 개구면 위에 적층된 원형 도체 배열 구조는 얇은 필름상에 이온-빔 증착 방법을 사용하여 구현되었다. 계산된 단위소자 패턴들과 시제품의 측정된 단위소자 패턴들은 빔 스캔 범위 내에서 거의 일치함을 보여주었으며, 사이드 로브 레벨과 그레이팅 로브 레벨에 대한 결과 분석도 이루어졌다 또한, 정 방향에서 다층 원형 도체 구조에 의해 생길 수 있는 blindness 현상에 대하여 언급하였다. 제작된 시제품의 입력 VSWR은 1.14 보다 작았으며, 29.0 GHz, 29.5 GHz 그리고 30 GHz에서 측정된 이득은 각각 10.2 dB, 10.0 dB 그리고 10.7 dB 였다. 실험 및 시뮬레이션 결과들은 제안된 다층 원형 도체 배열 구조가 효율적인 구형 빔 패턴을 형성할 수 있음을 보여 주었다.능성을 시도하였고, 그 결과는 다음과 같다. 1. Cholesterol을 제거한 cheese의 제조에서 최적조건은 균질압력 1200psi(70kg$cm^2$), 균질온도 $70^{\circ}$, $\beta$-cyclodextrin 첨가량 2%였으며, 이때 우유의 cholesterol의 제거율이 86.05%로 가장 높게 나타났다. 2. Cholesterol을 제거한 cheese들의 수율은 모두 12.53%(control 10.54%) 이상으로 균질 처리가 cheese의 수율을 18.88%이상 향상시키는 것으로 나타났다. 3. 유지방 함량 23.80%인 control 치즈의 cholesterol 함량은 81.47mg/100g이었고, 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 2%를 첨가한 cheese에서는 cholesterol 함량이 20.15mg/100g으로 cholesterol 제거율이 75.27%로 가장 높게 나타났다. 4. Meltability는 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 1과 2%로 처리한 치즈에서 2.25cm(control 3.34cm)로 가장 낮았으며, 균질압력이 증가할수록 meltability가 감소하여 치즈의 품질을 저하시켰다. 5. Control 치즈의 stretchability는 30cm 이상 늘어나 가장 양호한 수치인 5점을 나타낸 반면, cholesterol을 제거한 cheese에서는 5~10cm 사이를 나타내어 2점으로 stretchability가 저하된 것을 볼 수 있었다. 6. Oiling off는 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 1과 2%로 처리한 치즈에서
아크릴레이트계 모노머를 사용한 최적화 된 포토폴리머에 안트라센 형광폴리머를 첨가하여 형광 특성을 가지는 포토폴리머를 제조하고, 514 nm 레이저를 이용하여 2-beam coupling 방법으로 형광 포토폴리머 필름 위에 회절격자를 형성하였다. 기록 시작 후 30초 이내에 선명한 fluorescent line pattern 이 형성되었으며, 회절격자 형성 뒤, 패턴이 형성된 부분에서 형광 세기의 증가가 관찰되었다. 기록 시 간섭 빔 앞에 mask pattern 을 이용하여 $50\;{\mu}m$ gap electrode 패턴을 형성하였다. 이 때 형성된 패턴은 micron scale gap패턴 안에 회절격자로부터 생성된 submicron scale의 grating line을 보였다. 이는 beam의 광 고분자 film 표면에 대한 각도($3.6^{\circ}$, $15^{\circ}$), 패턴에 사용된 광 고분자의 굴절률 등으로부터 Bragg's equation 을 사용하여 계산된 이론적인 grating 간격 ($0.6\;{\mu}m$) 과 오차범위 안에서 일치 하였다.
본 논문은 수신신호의 자기상관행렬로부터 얻어진 2개의 고유벡터를 이용하여 웨이트 벡터를 구함으로써 각도퍼짐이 존재하는 환경에서도 스마트 안테나의 성능을 향상시키는 새로운 방법을 제시하였다 기존의 고유치에 의거한 빔형성 기술은 가장 큰 고유치의 상응 고유백터 만을 사용하는 것에 비해 본 논문에서 제시하는 방법은 두개의 고유백터를 효율적으로 적용함으로써 각퍼짐이 많은 신호환경에서 특히 강인한 성능을 보인다. 본 논문에서 사용하는 고유벡터는 첫번째와 두번째로 가장 큰 고유값에 대응되는 벡터이며, 현재 상용화되고 있는 DSP로 구현 가능한 계산량(3.5$N_2$+ 12N)을 통해 정확하게 구해진다. 본 제안방법을 WCDMA 환경에서 모의 실험한 결과 넓은 각도퍼짐에도 성능이 우수하였으며, 고유함수 계산을 위한 상용 툴인 MATLABTM 프로그램의 고유함수를 이용하여 얻은 이론적인 성능값과도 큰 차이가 없음을 확인하였다.
인공지능의 기호적 방법과 수치적 방법을 결합한 지식기반신경망은 다른 기계 학 습모델보다 우수한 성능을 나타내고 있다. 그러나 지식기반신경망은 신경망으로 형성 된 후 동적으로 그 구조를 변경할 수 없어서 영역이론정련화 기능을 갖추지 못하였다. 지식기반신경망의 이러한 단점을 보완하기 위하여 TopGen 알고리즘이 제안되었으나 삽입된 은닉노드를 모두 입력 노드에 연결한 점, 빔탐색을 이용한 등의 문제를 안고 있다. 본 논문에서는 TopGen의 문제점을 해소하기 위하여 은닉 노드를 다음 하위계층 의 노드에 링크 시켰으며, 역추적을 허용한 언덕 오르기를 이용하는 알고리즘을 설계 하였다.
지식기반인공신경 망은 다른 기계학습알고리즘보다 우수한 성능을 나타내지만 인공신경망으로 형성된 후 동적으로 그 구조를 변경할 수 없어서 영역이론정련화 기능을 갖추지 못하였다. 지식기반인공신경망의 이러한 단점을 보완하기 위하여 TopGen 알고리즘이 제안되었으나 삽입된 은닉노드를 모든 입력 노드에 연결한 점, 빔탐색을 이용한 점 등의 문제를 안고 있다. 본 논문에서는 TopGen의 문제점을 해소하기 위하여 은닉노드를 입력 노드 중 관계가 깊은 일부의 노드에만 링크시켰으며, 역추적을 허용한 언덕오르기를 이용하는 알고리즘을 설계 하였다.
적응안테나에서는 최근 Gooch에 의하여 방정식 오차 방법을 이용한 새로운 적응 시스템이 제시 되었다. 그러나 이 방법에서는 pole부에 대한 역모델이 필히 요구되며 이로 인하여 안정성을 보장 받지 못한다. 본 논문에서는 Popov의 초안정성 이론을 바탕으로 새로운 알고리즘을 제안하였다. 또한 출력오차방법의 적응 시스템도 개발하였다. 제안한 알고리즘을 출력오차방법의 시스템에 적응하여 Gooch의 결과와 비교 검토하였다.
원하는 신호의 도래방향에 관한 정보를 이용하여 적응 어레이는 이 방향으로 빔 이득을 유지하면서 간섭신호를 제거한다. 신호 부공간에서 가중벡터를 조정하면 전체 공간에서 조정하는 방식에 비해 빠른 수렴속도를 가지며, 도래각 정보에서의 에러에 강인한 특성을 가진다. 그러나 공분산 행렬의 고유분해가 필요하고 이에 따른 계산이 복잡하다. 본 논문에서는 PASTd(projection approximation subspace tracking with deflation) 방식에 기초하여 계산이 간단한 신호 부공간에 기초한 적응어레이를 제시한다. 제시된 방식은 고유벡터가 직교하도록 원래의 PASTd를 변형해서 사용하고 있고, 직접 고유분해하는 방식과 동일한 성능을 가지면서 계산량을 크게 감소시킬 수 있다. 또한 신호 부공간 어레이의 SINR(signal-to-interference plus noise ratio)성능을 이론적으로 분석하여, 이의 동작특성을 고찰하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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