WDM 네트워크는 높은 전송속도와 낮은 지연시간으로 메트로폴리탄 네트워크뿐만 아니라 최근 기가비트 이더넷 등을 이용하여 근거리 망에서도 많은 연구가 진행되어 왔다. 네트워크의 성능은 네트워크 구조의 파라미터 값들과 사용되는 Medium Access Control 프로토콜의 파라미터 값들에 많이 의존한다. 또한 네트워크 효율성과 지연시간은 주로 상반된 관계를 보여 한쪽의 희생이 불가피 하였다. 네트워크를 효율적으로 운용하기 위해서는 효율성과 지연시간이라는 성능의 최적값을 찾아야 상황에 맞게 운용할 수 있다. 본 논문에서는 Arrayed Waveguide Grating (AWG) 기반의 성형 WDM 네트워크상에서 효율성의 최대화와 지연시간의 최소화라는 두 개의 서로 상반된 목적 함수를 유전자 알고리즘 기반의 방법론을 이용하여 파레토 최적화 곡선이라는 최적의 값들을 찾아내었다. 이를 이용하여 구한 최적의 네트워크 구성을 위한 파라미터 값들과 MAC 프로토콜의 파라미터 값들을 이용하여 상황에 따른 최적의 네트워크 성능을 유추할 수 있게 되었다. 본 논문에 사용된 유전자 알고리즘을 이용한 최적화 방법은 이와 유사한 상반된 목적 함수를 갖는 네트워크의 성능을 최적화하는데 사용필 수 있을 것이다.
다중 엑세스 포인트 환경에서 전송전력과 최적의 엑세스 포인트를 선택하는 문제를 연구한다. 본 연구는 지난 연구결과를 확장하여 TA 링크와 AT 링크에서 전송전력과 엑세스 포인트를 함께 최적화한다. 목적은 모든 단말이 요구하는 최소의 신호대 간섭비를 유지하면서, 총 전송전력을 최소화하는 것이다. TA 링크와 AT 링크 모두에서 제안하는 반복적 기법을 통해서 최적화된 결과값에 수렴함을 증명한다. 실험결과를 통해 1) 전송전력과 엑세스 포인트를 동시에 최적화하는 방법이 전송전력만을 최적화하는 방법보다 전송전력 소모에 이득이 있음을 확인하였다. 또한, 2) 다중 엑세스 포인트 환경에서는 TA 링크와 AT 링크에서의 알고리즘의 결과값인 전송전력 벡터와 엑세스 포인트 벡터는 쌍대성이 성립하지 않음을 확인하였다.
서울시를 포함한 수도권 각 도시는 중앙버스전용차로의 적극적인 도입으로 버스속도 및 정시성 향상을 통해 대중교통우선 처리 전략을 적극 추진 중에 있다. 그러나 이로 인해 중앙부 $1{\sim}2$개 차로를 버스전용차로가 차지함으로써 기존 신호운영체계에 큰 변화를 가져오게 되었다 좌회전 차량과 중앙버스전용차로를 이용해 직진하는 버스간에 새로운 상충이 발생하게 되어 동시신호 기법 등 교차로 신호운영대안이 줄어들게 된 것이다 이 해결방안으로서 버스전용신호를 도입하여 중첩현시 및 동시신호 등 Dual-Ring방식의 다양한 신호 운영을 가능케 하는 방안이 모색되고 있다. 본 연구에서는 이러한 버스전용신호 도입 시 교차로 정체를 최소화할 수 있는 신호설계방법을 제시하였고, 중앙버스전용차로가 운영 중인 양재역사거리에 동 기법을 이용한 최적신호 설계를 적용, 시뮬레이션을 통해 그 효과를 검증하였다.
자기적응 등화기의 최적화에 널리 사용되는 판정의거(decision-directed: DD) least mean square(LMS) 알고리즘의 수정된 형태를 제안하고, 수정된 형태가 기존 알고리즘의 초기 수렴 특성을 크게 개선함을 보인다. 기존 DD LMS는 등화기 출력과 그에 대한 양자화 값의 차이를 오차로 간주하고, 오차의 제곱을 비용 함수로 하여 등화기 계수에 대해 이를 최소화함으로써 등화기의 최적화를 달성한다. 이 오차 발생 방법은 이진 신호 또는 단일레벨 신호에 유용하나, 다치레벨 신호의 경우 등화기의 초기화에는 효과적이지 못하다. 수정된 DD LMS에서는 오차 발생을 수정하여 이 문제를 해결하였다. 다치레벨 신호를 대상으로 한 모의실험을 통해 심볼간 간섭에 의한 왜곡과 부가 잡음 하에서 수정된 DD LMS의 유용성과 성능을 검증하였다.
본 연구는 CDMA2000 시스템에 있어서의 액세스 프로브 알고리즘을 최적화하고자 한다. 이동국이 액세스 채널을 통하여 송신하고 기지국으로부터 ACK 메시지를 받지 못 할 경우 수신신호가 양호한 지역에서는 PWR_STEP 증분값이 1dEm±0.2 값으로 NUM_STEP만큼 증분하여 액세스 프로브를 하게 된다. 그러나 수신신호가 약한 지역에서는 개방루프 전력제어 알고리즘에 따라 송신부 전력 증폭기가 포화상태에 이르게 되어 PWR_STEP 증분값이 0dBm± 0.2값으로 계속해서 액세스 프로브를 하게 되어 이동국 송신에 따른 간섭현상과 배터리 소비전력이 증가하게 된다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 우리는 수신신호가 강한 지역에서는 IS-95C규격과 같이 RT 슬롯 값만큼 그리고 수신신호가 미약한 지역에서는 RT+1 슬롯 값만큼 지연하여 액세스 프로브 전력 증분값으로 송신하도록 하여 수신세기에 따라 액세스 프로브 알고리즘을 최적화하였다. 시뮬레이션 결과로부터 제안된 알고리즘이 이동국 송신전력에 따른 간섭현상과 소모 전력을 감소시키고 이로 인해 단말기의 총 통화시간을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 ITU G.729 음성 복호화기와 듀얼 SOLA (Synchronized Overlap-Add)알고리듬을 통합한 최적의 음성 속도 변환시스템 (TSM)을 구현한다. 제안된 시스템은 ITU G.729 음성 복호화기를 통한 8 Khz 80 샘플/프레임 단위의 음성 신호를 입력으로 가정하여 듀얼 SOLA를 통해 사용자가 원하는 음성 속도에 맞추어 출력, 음성을 천천히 혹은 빠르게 최적화된 음성 품질로의 재생을 가능하게 한다. 특히 본 논문에서 제안된 듀얼 SOLA는 다양한 SOLA 파라미터에 대한 모의실험과 이론적 분석에 의거하여 ITU G.729 복호화기 음성 신호에 대한 최적화된 음성 재생 변환 기능을 제공하며, 입력 음성신호의 부가적인 인터폴레이션 (interpolation) 과정을 첨가하여 최대 2배 빠르기 혹은 2배 느리기의 극한 속도율에서도 우수한 성능의 통합 음성 속도 변환 시스템을 구현할 수 있다. 제안된 시스템은 다양한 입력 음성신호와 재생 속도에 대한 모의실험을 걸쳐 그 성능을 검증한다.
다양한 신호가 혼합된 수중 신호로부터 각각의 신호를 분리하는 기술은 오랫동안 연구되어왔지만, 낮은 품질의 수중 신호의 특성 상 쉽게 해결되지 않는 문제이다. 현재 주로 사용되는 방법은 Short-time Fourier transform을 사용하여 수신된 음향신호의 스펙트로그램을 얻은 뒤, 주파수의 특성을 분석하여 신호를 분리하는 기술이다. 하지만 매개변수의 최적화가 까다롭고, 스펙트로그램으로 변환하는 과정에서 위상 정보들이 손실되는 한계점이 지적되었다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 긴 시계열 신호 처리에서 좋은 성능을 보인 Dual-path Recurrent Neural Network을 기반으로, 다중 채널 센서로부터 생성된 입력신호인 3차원 텐서를 처리할 수 있도록 변형된 Tripple-path Recurrent Neural Network을 제안한다. 제안하는 기술은 먼저 다중 채널 입력 신호를 짧은 조각으로 분할하고 조각 내 신호 간, 구성된 조각간, 그리고 채널 신호 간의 각각의 관계를 고려한 3차원 텐서를 생성하여 로컬 및 글로벌 특성을 학습한다. 제안된 기법은, 기존 방법에 비해 개선된 Root Mean Square Error 값과 Scale Invariant Signal to Noise Ratio을 가짐을 확인하였다.
본 논문에서는 희소한 신호의 압축센싱를 위해 확률적 배제에 기반한 직교정합추구 (PEOMP) 신호 복원 알고리듬을 제안하였다. CoSaMP, gOMP, BAOMP 등의 알고리듬들은 매 반복 단계에서 새로운 atom들을 support set에 추가할 뿐만 아니라 부적절하다고 판단되어지는 atom들은 삭제하기 때문에 우수한 신호 복원 성능을 보인다. 그러나 반복 과정 중에 support set의 구성이 국소 최저점에서 벗어나지 못하여 신호 복원에 실패하는 경우가 발생하는 단점을 가지고 있다. 제안된 알고리듬은 매 반복 단계에서 확률적으로 임의의 atom을 배제하여 support set이 국소 최저점에 빠져 있는 경우 그곳에서 탈출하는데 도움을 준다. 모의실험을 통해 PEOMP가 기존의 OMP 기반의 알고리듬들과 $l_1$ 최적화 방법보다 신호 복원 능력 관점에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 단일포트시스템으로 설계된 배열안테나에서 수신신호의 스펙트럼 분포로부터 목표신호와 재밍신호를 분리하여 목표신호 방향의 주빔 왜곡을 최소화 하며, 재밍신호 방향으로 패턴 널(null)을 형성하는 새로운 기법 및 비용함수를 제안한다. 제안한 비용함수는 최적화 알고리즘의 한 종류인 PSO(Particle Swam Optimization) 알고리즘과 gradient-based 섭동 알고리즘을 혼합한 적응형 알고리즘에 적용하여 시간에 따라 재밍신호의 입사방향이 변화하는 이동형 재밍환경에서도 적응적으로 안정적인 널링 성능을 가진다.
순차적인 관찰값을 바탕으로 하고 신호검출에 소요되는 시간이 고정된 신호검출기의 제작에 관한 방법을 제안하며 이는 하드웨어의 복잡도를 감소시키는 장점이 있다. 제안된 방법은 Voronoi 다이어그램과 Delaunay 분할을 사용한다. 제안된 신호검출기 제작은 또한 고정 지연 트리 검색 검출 (FDTS) 방법에 기반을 둔다. FDTS 는 효율적인 순차적 신호검출 알고리즘이며 심볼간 간섭이 존재하는 채널에서 결정 궤환 등화기법 (DFE)과 결합하여 최적화에 근접한 성능을 보인다. 이러한 접근방법에서는 Voronoi 다이어그램 혹은 등가적으로 Delaunay 분할에 포함된 정보를 활용하여 다차원 유클리드 공간에서의 상대적인 관찰값의 위치를 계산하며 이러한 방법이 효율적인 계산을 유도하는 신호검출기의 제작에 이용된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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