휘드훠워드 선형 전력 증폭기에 사용하는 적응형 주 신호 제거회로의 주 신호 제거 특성을 해석하였으며 선형 증폭기의 특성을 개선하기 위한 주 신호 제거 오차 제어방법을 제안한다. 이 해석을 통해 정상상태에서 주 신호 제거 율을 정확하게 예측함으로써 부 증폭기의 규격조건 및 주 증폭기의 백 오프 조건 등을 계산할 수 있으며 효율 및 경제성을 고려한 휘드훠워드 선형 증폭기의 최적설계가 가능하다.
원자력 산업에서는 레이저진동측정기와 같은 원격/비접촉 측정기술이 많이 사용된다. 가동 중인 연구용 원자로의 핵연료 진동측정 같은 경우도 이러한 원격측정기술이 요구되고 있으나, 측정 대상체가 유동하는 유체 안에 있으므로 입사한 레이저의 파면이 변형되어 레이저진동측정기의 적용이 어렵다. 적응광학계(adaptive optics system; 또는 능동광학계)는 유동 층에서 변형된 파면을 파면측정 센서로 측정하고, 변형거울(deformable mirror)등의 파면보정 장치를 사용하여 파면을 보정하는 기술이다. 본 연구에서는 Shack-Hartmann 파면측정센서를 개발하고, 변형거울과 파면측정센서를 컴퓨터에 연결하여 레이저 파면의 왜곡상태를 폐회로(closed-loop)로 보정하는 장치를 개발하였다. (중략)
전기철도와 같이 순간적으로 대용량의 전류를 끌어 쓰는 부하들은 주변 전력설비에 큰 부담을 주게 된다. 그로 인해 설비의 노후화가 앞당겨지므로 지속적인 모니터링을 통해 설비의 상태를 진단할 필요가 있다. 그러나 현재 상용화된 전력품질 해석용 장비들의 기능은 이러한 요구를 충족시키지 못하기 때문에 본 논문에서는 적응제어기법을 활용한 이벤트 감지 기법을 소개하고 이를 LabVIEW로 구현하여 철도 전력설비의 이벤트 분석 기법을 제시한다.
본 논문에서는 UWB 기술 기반 WiMedia Distributed Medium Access Control (D-MAC) 표준 프로토콜에 적용할 수 있는 협력 통신 프로토콜을 제안한다. 이를 위해 무선 채널 상태에 따라 변화하는 UWB 링크 전송 속도에 적응적인 릴레이 노드 선정 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 UWB 링크에 적응적인 릴레이 통신 프로토콜은 분산적인 D-MAC 표준 기술 및 무선 USB 기술과 호환성을 갖고, 각 디바이스에서 독립적으로 실행되는 Relay Node Selection (RNS) 기준에 따라 실행된다.
본 논문에서는 무선 ATM 망에서 VBR(Variable Bit Rate) 트래픽의 QoS(quality of Service)를 보장하고 무선 채널의 효율성을 극대화 할 수 있는 새로운 적응적 슬롯 할당 알고리즘인 In-VDSA를 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 ATM 셀 헤더 부분의 GFC(Generic Flow Field) 필드 상에 단말기의 버퍼 상태를 부호화하여 piggybacking하는 방식을 채택하였으며 다음 프레임에 할당할 슬롯의 개수를 기존의 다른 방식과는 달리 유동적으로 조절하여 할당함으로써 단말기의 셀 손실이나 지연에 대한 QoS를 보장하고 채널 이용 효율을 높일 수 있었다. 제안된 알고리즘은 BONeS tool을 이용한 시뮬레이션을 통하여 기존의 방식과 비교 분석한 결과 그 정당성을 확인하였다.
본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 단말들의 이동성에 따른 적응적인 혼잡제어 기법을 제안한다. 제안하는 혼잡 제어 기법은 무선환경의 특성에 따른 비트 에러와 혼잡에 따른 패킷 손실을 구별하기 위해서 역 혼잡 회피 단계를 도입하였다. 그리고 혼잡이 발생 했을 때, 대역폭 낭비를 최소화 할 수 있는 슬로우 스톱 단계를 추가하였다. 본 논문에서 제안하는 혼잡 제어 정책은 DCCP(Datagram Congestion Control Protocol)을 기반으로 설계하였고, 리눅스 커널 버전 2.4.19에서 구현하였다. 제안된 혼잡 제어 정책은 기존의 혼잡 제어 정책보다 적응성 있게 혼잡 상태를 제어하며, 실험 결과 무선에서뿐만 아니라 유선에서도 우수한 대역폭 이용률을 보였다.
대규모 가상환경의 핵심은 사용자 PC의 성능에 영향을 받는 확장성에 있다. 기존의 접근 방식은 대규모 환경을 지원하기 위해 멀티캐스트를 주로 사용하였다. 그러나 멀티캐스트는 현재 멀티캐스트 하드웨어가 지원할 수 있는 그룹의 수가 제한된다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 PC 클라이언트와 인터넷과 같은 대규모 네트워크 기반의 확장성 높은 가상환경 모델을 제시한다. 멀티캐스트 네트워크와 PC 클라이언트 사이에 위치하는 관심영역 관리자(AOIM)는 멀티캐스트 그룹과 함께 다중 필터링을 수행하여 정보의 흐름을 최적화한다. 또한, 관심영역 관리자는 사용자의 관심 패턴에 따라 관심영역(AOI)으로부터 PC 클라이언트로의 데이터 전송량을 조절한다. 관심영역은 정보의 정확도에 따라 세 단계로 구분되며, 각 단계의 구분은 네트워크 현황에 따라 적응적으로 수축 또는 확장될 수 있어 PC 클라이언트는 최적화된 가상환경 상태정보를 제공받는다. 결론적으로, 제안된 모델은 다양한 컴퓨팅 환경의 PC 클라이언트에게 정확한 최우선 관심영역 정보를 제공한다.
A vehicle adaptive cruise control strategy based on human drivers' driving characteristics has been investigated. Human drivers driving characteristics have been analyzed using vehicle test data obtained from 125 participants. The control algorithm has been designed to incorporate the driving characteristics of the human drivers and to achieve natural vehicle behavior of the controlled vehicle that would reduce the workload of the human driver. Vehicle following characteristics of the cruise controlled vehicle have been compared to real-world driving radar sensor data of human drivers using a validated vehicle simulator. and compare nominal cruise control and adaptive cruise control.
2D 영상을 가지고 인식 작업을 수행하는데 있어서 입력 영상의 질은 매우 중요한 요소이다. 특히 얼굴 인식과 같은 실시간 입력 데이터와 미리 등록되어진 데이터와 비교하는 경우는 입력 영상과 등록 영상의 상태 차이가 크면 좋은 알고리즘이라 할지라도 높은 성능을 내기는 힘들다. 즉, 테스트를 위한 입력 영상을 등록 영상의 수준과 유사하게 만들어 전체적인 성능을 높일 수 있는 적응형 방법이 필요하다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용하여, 하나의 샘플 이미지에서 환경 의존적인 요소를 제거 하기 위한 최적의 필터 조합과 특징 추출 마스크를 생성하였으며, 그것을 사용하여 인식 테스트를 수행하였다. 가상의 편향조명 노이즈를 첨가한 실험에서 진화 전의 약 25% 인식율은 진화 후 약 92% 까지 향상되었으며, 임의의 임펄스 노이즈에 관한 실험에서도 진화 전의 약 47%의 인식율에서 진화 후 약 84%의 높은 인식율 향상 결과를 보여주었다.
통신 기술의 발달로 많은 통신기기들이 하나의 채널을 공유하여 사용하게 되었다 여러 통신기기가 채널을 공유하여 사용하므로 동시에 데이터를 전송하여 발생하는 충돌 가능성이 증가하였다 이러한 충돌로 인한 네트워크 성능의 저하를 방지하기 위하여 다양한 다중 접속(Multiple Access) 기술이 연구되고 있다. CSMA(Carrier Sense Multiple Access)는 다양한 다중 접속 기술의 기반이 되는 기술이다. CSMA는 nonpersistence, 1-persistence, p-persistence와 같이 다양한 전송 방식을 지원하기 때문에 여러 네트워크 환경에 널리 적용된다. 그러나 CSMA가 다양한 네트워크 환경에 적용이 가능하지만 네트워크의 빈번한 상태 변화를 고려하여 최적의 성능을 유지하지는 못한다. CSMA의 전송 방식들은 네트워크 환경에 따라 그 성능의 변화가 심하다 본 논문에서는 동적 네트워크 환경을 고려하여 성능을 향상시키기 위한 적응형 persistence 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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