셀룰러 이동 통신 시스템은 한정된 주파수 자원으로 늘어나는 이동통신 수요를 충족시키기 위하여 여러가지 스펙트럼 효율을 높이기 위한 방식이 제시되고 있다. 본 고에서는 스펙트럼 효율을 분석할 수 있는 주파수, 공간 그리고 시간 측면에서 무선회선 간격의 협대역화, 주파수 재사용, 다수 접속방식, 그리고 시간 사용 효율 개선방식을 살펴보았다.
학문의 어느 분야든, 어느 분야의 어느 한 가지든 그 출발점으로 거슬러 올라 가기란 결코 쉬운 일이 아니다. 불규칙 자료의 스펙트럼분석이야 고전적인 방법이지만 그 분석방법중 Burg(1967)에 의해 제안된 엔트로피(entropy) 개념을 이용한 방법은 그 출발점을 명확하게 이해하기가 손쉽지 않다. 차제에 최대엔트로피방법(Maximum Entropy Method: MIM)을 복습하고, 그것이 어떻게 스펙트럼 추정에 응용되는가를 정리함은 나름대로 의의가 있을 것이다. (중략)
인간의 뇌 정보처리를 이해하기 위한 일환으로서, 많은 연구자들이 사람의 두피에서 자발적으로 발생하는 전기 활동인 뇌파(EEG)를 분석하였다. 측정된 뇌파는 잠음처럼 보이는 비선형적인 거동으로 인하여 단순한 관찰만으로 그 특징을 분석하기가 매우 어렵다. 따라서 이러한 뇌파를 분석하고 이해하기 위한 방법으로 파워스펙트럼, 바이스펙트럼 등과 같은 스펙트럼 분석과 상관차원, 프랙탈 차원과 같은 비선형 카오스 분석 등과 같은 해석법들이 활발히 연구되어왔다. 본 논문에서는 이러한 기존의 방법 외에 두 신호사이의 통계적 의존성을 측정하는 양인 상호정보를 이용하여 뇌파의 특징을 분석하였다. 뇌파간의 상호정보 분석을 통해 두뇌에서의 정보의 흐름에 관한 특징을 알아보았고, 감선자극에 반응하는 두뇌의 활동영역을 알 수 있었다.
인간의 뇌 정보처리를 이해하기 위한 일환으로서, 많은 연구자들이 사람의 두피에서 자발적으로 발생하는 전기 활동인 뇌파(EEG)를 분석하였다. 측정된 뇌파는 잡음처럼 보이는 비선형적인 거동으로 인하여 단순한 관찰만으로는 그 특징을 분석하기가 매우 어렵다. 따라서 이러한 뇌파를 분석하고 이해하기 위한 방법으로 파워스펙트럼, 바이스펙트럼 등과 같은 스펙트럼 분석과 상관차원, 프랙탈 차원과 같은 비선형 카오스 분석 등과 같은 해석법들이 활발히 연구되어왔다. 본 논문에서는 이러한 기존의 방법 외에 두 신호사이의 통계적 의존성을 측정하는 양인 상호정보를 이용하여 뇌파의 특징을 분석하였다. 뇌파간의 상호정보 분석을 통해 두뇌에서의 정보의 흐름에 관한 특징을 알아보았고, 감성자극에 반응하는 두뇌의 활동영역을 알 수 있었다.
집중은 관련된 사건을 선택적으로 주의하고, 관련 없는 사건을 무시하는 인간의 중요한 인지 기능중의 하나이다. 인간의 집중 능력을 관리 이용하는 컴퓨터 기반 장치에 있어서 집중과 비집중 상태를 구분하는 것은 필수적으로 요구되는 조건이다. 본 논문에서는, 뇌파신호로부터 분류기의 입력으로 사용되는 특징을 효율적으로 추출하기 위하여 비선형 반복 패턴 분석기법과 스펙트럼 분석 기법을 새로이 결합하였고(13개 특징 추출), 서포트벡터머신, 역전파 알고리즘, 선형분리, 로지스틱 회귀 분류 기반 분류기들을 포함하는 집중-비집중 분류기들의 성능을 분석하였다. 그중에서 81 %의 정확도를 보이는 서포트벡터머신 분류기가 가장 좋은 성능을 보였다. 또한 스펙트럼 분석으로 추출한 특징만을 사용하였을 경우(76 % 정확도)가 비선형 분석 방법으로 추출한 특징만을 사용했을 경우(67 % 정확도)보다 좀 더 우수한 성능을 보였다. 비선형-스펙트럼 분석법을 복합 적용한 서포트벡터머신 분류기가 추후 집중 관련 장비 설계에 있어서 효율적으로 적용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 너울성파랑을 정의하기 위한 첫 단계로 확률모의실험을 통해 파랑스펙트럼 첨두모수 $Q_p$, 주파수폭대역 모수 ${\varepsilon}$, 파랑스펙트럼 폭 모수 ${\nu}$의 특성들을 분석하였다. 이를 위해 유의파고 및 첨두주기의 결합확률 밀도함수를 새롭게 유도한 후, MCMC(Markov Chain Monte Carlo)기법을 이 함수에 적용하여 가상의 유의파고 및 첨두주기를 생성하였다. 그리고, 이 때 생성된 파랑자료들을 파랑스펙트럼모형에 적용하여 각각에 대한 파랑스펙트럼 형상모수들을 산정한 다음, 각각의 파랑자료들과 파랑스펙트럼 형상모수들의 상관관계 계수를 산정하는 방법으로 각 파랑스펙트럼 형상모수의 특성들을 조사하였다. 본 연구의 결과에 의하면, 파랑스펙트럼 형상모수 중 파랑스펙트럼 첨두모수가 유의파고 및 첨두주기에 관계없이 파랑스펙트럼의 뾰족한 정도를 잘 나타내고 있었는데, 이러한 특성은 후포 및 울릉도 파랑관측자료에서도 동일하게 나타나고 있는 것으로 확인되었다. 너울성파랑 정의를 위한 대표적인 파랑스펙트럼 형상모수로 파랑스펙트럼 첨두모수를 사용하는 것이 가장 적절한 것으로 보인다.
Inductively coupled plasma(ICP)법을 이용하여 희토류원소들을 정량분석할 때 플라스마 작동 조건이 미치는 영향에 관하여 연구하였다. 플라스마 작동시 시료운반기체의 사용량을 증가시키면 희토류원소 스펙트럼선들의 검출한계는 낮아지나 이온화 방해 영향이 증가되었다. RF power의 변화는 이온화 방해에는 큰 영향을 미치지 않지만 바탕세기에 대한 스펙트럼선 세기의 비율은 RF power가 감소될수록 증가되었다. 플라스마내에서 이온화 방해 영향이 작은 위치는 스펙트럼선의 spacial profile이 최대가 되는 부분보다 약간 높은 위치이었다. 희토류원소의 분석시 많이 이용되는 스펙트럼선들의 검출한계를 측정하고 비교적 간섭영향이 작은 스펙트럼선을 선정하였다.
일반적으로 에너지 검파 기반 스펙트럼 감지 방식은 잡음 전력에 대한 불확실성에 취약한 것으로 알려져 있다. 이러한 문제점을 해결하기 방안 중의 하나로 이중 임계값을 사용하는 에너지 검파 기반 협력 스펙트럼 감지 방식이 제안된 바 있다. 그러나 아직까지 페이딩 채널 환경에서 이 방식에 대한 성능 분석이 수행된 바 없다. 본 논문에서는 에너지 검파 기반 스펙트럼감지 방식에 대한 이전 연구 결과를 활용하여 에너지 검파 기반 협력 스펙트럼 감지 방식에 대한 닫힌 형태의 수학적 분석 결과를 제시하고자 한다.
인지무선(CR: Cognitive Radio) 기술은 최근의 스펙트럼 부족 문제 때문에 사용하지 않는 스펙트럼 대역을 효과적으로 사용하기 위해서 제안되었다. 인지무선 기술에서 스펙트럼 센싱 기술은 주요 이슈 중의 하나이고, 비면허 사용자는 1차 사용자에게 할당된 빈 스펙트럼 자원을 확인하고 활용할 수 있다. 본 논문에서는 협력 스펙트럼 센싱 기술을 지능형 교통시스템(ITS: Intelligent Transport system)에 적용하여 신호 검출의 성능을 분석한다. 그리고 협력 신호 검출을 위해서 OR-rule과 AND-rule을 사용하여 신호 검출의 성능과 신뢰성을 향상시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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