OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 전송 신호의 PAPR (Peak-to-Average Power Ratio)을 효과적으로 감소시키기 위하여 클리핑 잡음 (Clipping Noise)을 이용한 적응적 톤 삽입 (Adaptive Tone Injection; ATI) 기법을 제안한다. 제안된 ATI 기법은 기존 TI 방법에서의 복잡도 문제를 개선하기 위해, IFFT (Inverse Fast Fourier Transform) 출력 가운데 임계 진폭값 보다 큰 신호들을 클리핑 하는 과정, 클리핑된 신호에 대해 클리핑 잡음을 계산 후 주파수 영역 클리핑 잡음의 심벌 중에서 가장 큰 전력이 할당된 톤을 추출하는 과정, 추출된 톤을 확장된 성상도로 맵핑 후에 부분적으로 IFFT 하는 과정의 총 3단계로 구성된다. 모의실험 결과, 제안된 ATI 기법은 맵핑이 가능한 최적의 톤을 클리핑 잡음을 이용하여 추출함으로써 기존 TI 방법에서와는 달리 본래신호와 동일한 정보를 가지는 등가 신호의 가능한 모든 조합을 필요로 하지 않으며, OFDM PAPR 감소 성능 역시 최적의 TI 방법에 근접함을 보여준다.
다중경로 전파에 의한 수신 신호의 심벌간 간섭을 제거하기 위해, 두 오차 추정 함수를 사용하는 병렬 등화(parallel equalization) 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘에서는 다치레벨 이차원 신호를 등가 이진 신호로 간주하고, 등화 초기에 효과적인 시그모이드 함수와 정상상태 성능이 우수한 임계 함수를 사용하여 각각 오차를 추정한다. 이때 두 오차 추정의 상대적 정확도에 따라 두 오차를 가중 처리하여 두 필터를 서로 다르게 갱신하도록 하였다. 결과적으로 결합된 두 필터의 출력이 최적한 값이 되도록 하였으며, 두 동작 모드를 완만하게 결합하는 효과로 등화 초기의 빠른 수렴과 정상상태에서의 낮은 오차 레벨을 동시에 달성하였다. 제안 알고리즘의 유용성을 모의실험을 통해 기존 방식과 비교, 검증하였다.
가시광 통신은 송신부의 LED가 빛을 전송하면 수신부의 수광 다이오드에서 조도 임계값을 기준으로 이진 데이터를 출력하는 통신방식이다. 하지만 광 신호를 수신하기 위해서는 별도의 수신기가 필수적이며, 이러한 수신기가 탑재되지 않은 디바이스는 가시광 통신을 활용할 수 없는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 USB OTG를 활용하여 디바이스에 적용 가능한 휴대용 가시광 수신기를 제안한다. 구현한 휴대용 가시광 수신기는 LED로부터 수신한 이진 데이터를 ASCII 코드의 문자열로 변환하여 다른 디바이스로 전송한다. 스마트폰을 이용한 데이터 전송 실험을 통해 제안한 방식에서 ASCII 코드의 문자열 전송이 가능함을 보였다.
W-CDMA 시스템에서 각 셀마다 고유하게 할당된 스크램블링 부호의 신속한 획득을 위해 3 단계 셀 탐색 기법의 사용이 고려되어 왔다. 본 논문에서는 레일리 페이딩 채널에서 초기 셀 탐색 기법의 성능을 해석한다. 셀 탐색 방법에 대한 시스템 파라미터와 수신기의 설계 파라미터의 영향을 고찰한다. 각 단계마다 검파 확률과 실패 확률, 오경보 확률을 CDMA 넌코히런트 복조기 출력의 통계량을 근거로 하여 closed form으로 유도하였다. 해석을 통해 각 단계의 임계값과 사후 검파 적분의 효과를 고찰하였으며, 동기 채널들에 대한 최적의 전력비를 고찰하였다. 각 단계에 대한 사후 검파 적분의 횟수는 수신기에 대한 설계 파라미터이며, 그 최적값은 셀 탐색을 위한 채널의 전력 할당비 뿐 아니라 오경보 패널티 시간 등에 의존한다. 이들 파라미터의 최적값을 얻기 위해 본 논문의 해석이 사용될 수 있음을 보인다. 또한 해석을 통해 평균 셀 탐색 시간의 누적 확률 분포를 얻는다.
본 논문에서는 SOPC 기반 NIOSII 임베디드 프로세서와 C2H 컴파일러를 적용하여 영상 감시 시스템을 구현하였다. 카메라의 영상 신호 출력, 영상처리, 시리얼 통신 및 네트워크 통신의 제어를 위해 C2H 컴파일러에 의한 IP를 구성하였고, SOPC 및 NIOS II 임베디드 프로세서에 기반한 각각의 IP를 효과적으로 제어할 수 있도록 구현하였다. 그리고, 보다 빠르고 환경에 강인한 이동 물체 검출을 위한 방법으로 배경영상을 갱신하는 알고리듬을 적응 가우시안 혼합 모델(AGMM)을 제안하였다. 그 결과 주간 및 야간에서도 이동 물체를 잘 검출할 수 있었다. 실험을 통해 제안된 AGMM 알고리듬이 적응 임계치법(ATM)과 가우시안 혼합모델(GMM)보다 이동하는 보행자 및 차량의 검출에서 우수함을 확인하였다.
원자력 7, 8호기에 장전된 17$\times$17 최적 핵연료집합체의 열수력학적 특성을 원자력 5, 6호기에 장전된 17$\times$17표준 핵연료집합체와 비교하여 분석하였다. 분석된 열수력학적 특성은 정상상태와 과도출력상태에서의 최소 DNBR, 연료봉 중심온도, 출구 기포율등이며, 아울러 연료봉의 중심이 용융되는 국부선출력과 원자로 운전변수들에 대한 DNBR 민감도 계수도 계산하였다. 사용된 코드는 COBRA-IV-I이며, 임계열속 계산에는 R형 그리드에 대해 수정된 W-3 상관식을, 기포율계산에는 drift-flux model을 이용하였다. 계산결과, DNB가 발생할 확률은 최적 핵연료집합체가 더 높았으나, 연료봉의 중심이 용융되는 국부선출력은 표준 핵연료집합체와 거의 동일한 것으로 나타났다.
OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 전송 신호의 PAPR (Peak-to-Average Power Ratio)을 효과적으로 감소시키기 위하여 클리핑 잡음 (Clipping Noise)을 이용한 적응적 톤 삽입 (Adaptive Tone Reservation; ATR) 기법을 제안한다. 제안된 ATR 기법은 기존 TR 방법에서의 복잡도 문제를 개선하기 위해, IFFT (Inverse Fast Fourier Transform) 출력 가운데 임계 진폭값 보다 큰 신호들을 클리핑 하는 과정, 클리핑된 신호에 대해 클리핑 잡음을 계산 후 주파수 영역 클리핑 잡음의 심벌 중에서 가장 큰 전력이 할당된 톤을 추출하는 과정, 추출된 톤을 예약하여 PAPR을 감소하는 과정의 총 3단계로 구성된다. 모의실험 결과, 제안된 ATR 기법은 톤 예약이 가능한 최적의 톤을 클리핑 잡음을 이용하여 추출함으로써 기존 TR 방법의 계산량을 획기적으로 줄이면서도 성능이 최적의 TR 방법에 근접한 것을 보여준다.
본 논문에서는 SSPA(Solid state amplifier) 의 핵심 모듈인 결합기의 효율 및 격리 특성을 높이는 방법에 대해 연구하였다. 구체적으로 도파관 결합기에서 공용 포트와 격리 포트 정합을 이루어 격리도를 확보 하였다. 정합을 위한 매칭 구조는 원형 디스크 형태로 도파관 결합기 내부에서 음각으로 가공하게 된다. 구조는 매우 단순하여 안정적인 성능 확보가 가능하다. 그리고 이러한 구조는 이전 연구 대비 60배 이상의 높은 임계전력 성능을 보여 고출력에 적합함을 확인하였다. 그리고 1단의 T-junction과 2, 3단의 MagicT 결합기를 조합하여 소형화를 이루고, 삽입손실을 줄여 결합 효율을 최적화 하였다. 제작된 도파관 결합기는 16dB 이상의 격리도와 86.2% 의 결합 효율을 얻었다.
본 논문은 양식장의 환경 데이터 모니터링 시스템 개발 및 성능 평가 결과를 담고있다. 하드웨어 개발을 위해 용존 산소량, 질소 이온 농도, 염도 및 해수 온도 데이터 수집을 위한 아날로그 센서들과 외부 온습도 및 위치 정보를 수집하기 위한 디지털 센서들을 이용하였으며, 이들 수집 데이터들을 클라우드 기반의 Firebase DB에 전달하기 위한 통신 모듈로 LoRa 송수신 세트를 이용하였다. Firebase에 저장되는 수집 데이터들은 웹 브라우저와 모바일 단말기 상에서 그래프 형태로 출력해 양식장 환경 데이터 변화를 실시간으로 관찰할 수 있도록 하였으며, 임계치를 지정해 수집 데이터가 이 범위를 벗어나는 경우 모바일 단말기 상에 실시간 알림이 도착하도록 구현하였다. 개발 시스템의 성능 평가를 위해 하드웨어 모듈에서부터 웹/모바일 애플리케이션까지 타임 스탬프 기반의 응답 시간을 측정한 결과 6.2초에서 6.85초 사이의 변화를 보여주고 있어 만족할 만한 결과임을 알 수 있었다.
본 논문은 AI Hub에서 제공하는 웰니스 대화 스크립트, 주제별 일상 대화 데이터세트와 Github에 공개된 챗봇 데이터세트를 활용하여 사용자의 발화에서 우울 관련 감정을 탐지하는 모델을 제안한다. 우울 관련 감정에는 우울감, 무기력을 비롯한 18가지 감정이 존재하며, 언어 모델에서 높은 성능을 보이는 KoBERT와 KoELECTRA 모델을 사용하여 감정 분류 작업을 수행한다. 모델별 성능 비교를 위해 우리는 데이터세트를 다양하게 구축하고, 좋은 성능을 보이는 모델에 대해 배치 크기와 학습률을 조정하면서 분류 결과를 비교한다. 더 나아가, 사람은 동시에 여러 감정을 느끼는 것을 반영하기 위해, 모델의 출력값이 특정 임계치보다 높은 레이블들을 모두 정답으로 선정함으로써, 다중 분류 작업을 수행한다. 이러한 과정을 통해 도출한 성능이 가장 좋은 모델을 Depression model이라 부르며, 이후 사용자 발화에 대해 우울 관련 감정을 분류할 때 해당 모델을 사용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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