블라인드 등화기법은 무선 통신 시스템에 널리 쓰이고 있는 기술이다. 이 논문에서는, 블라인드 등화를 위한 기준으로서, 두 확률밀도함수의 유클리드 거리를 최소화하는 기준에서 나타나는 정보 포텐셜에 대해 연구하였고 두 정보 포텐셜 사이의 적절한 균형을 활용한 방법의 BER 성능을 평가하였다. 정보 포텐셜에는 두 가지가 있는데 송신 심볼의 확률밀도함수와 맞도록 수신단에서 무작위로 발생시킨 심볼과 등화기 출력 샘플 사이에서 두 입자간 위치에너지처럼 나타나는 정보 포텐셜과 출력 샘플간에 나타나는 정보 포텐셜로 표현된다. 이 두 포텐셜을 적절히 균형 잡아 줄 때, 큰 성능향상을 보이는데 그 성능지표로 BER 성능 평가가 가장 신뢰성이 있으므로 BER 성능 평가를 시행하였다. 그 시뮬레이션 결과에서 정보 포텐셜 균형 방식은 블라인드 등화 환경에서 탁월한 BER 성능을 나타내었다.
출력 샘플과 수신단에서 랜덤한 순서로 발생된 심볼의 정보 포텐셜을 기반으로 한 블라인드 알고리즘은, 바이어스된 충격성 잡음이 채널에 더해질 때, 정보 포텐셜을 바탕으로 한 비용함수에 바이어스된 신호를 처리할 변수가 포함되어 있지 않아 성능저하를 겪게 된다. 이러한 바이어스된 충격성 잡음에 대한 강건성을 목표로, 이 논문에서는 수정된 정보 포텐셜을 제안하고, 이 제안된 정보 포텐셜에 기반하여 증강된 필터 구조와 랜덤 심볼을 사용한 새로운 블라인드 알고리즘을 도출하였다. 다중 경로 채널의 블라인드 등화에 대한 시뮬레이션 결과로부터, 제안된 정보 포텐셜에 기반한 블라인드 알고리즘이 바이어스된 강한 충격성 잡음 환경에서 탁월한 수렴 성능을 나타냈다.
이 논문에서는 바이어스된 충격성 잡음에 취약한 문제점을 해결하기 위해, 디락 델타함수를 기반으로 만들어진 정보 포텐셜을 수정하여 송신 심볼점을 평행 이동시킬 수 있는 정보 포텐셜을 제안하고, 이 제안된 정보 포텐셜과 증강된 필터 구조에 기반하여 새로운 블라인드 알고리듬을 도출하였다. 시뮬레이션 결과로 부터, 기존의 알고리듬은 바이어스된 충격성 잡음하에서 15 dB 정도 성능 저하를 나타내는 반면 제안된 알고리듬은 채널의 열악 정도에 관계없이 바이어스된 충격성 잡음의 유입에 성능 저하를 보이지 않으며 초기 수렴의 정상상태 MSE 값인 -25 dB 이하를 그대로 유지하였다.
이 논문에서는 상수 모듈러스 오차의 정보 포텐셜에 대해 소개하고 채널왜곡에 의해 나타나는 큰 출력차이에 대해 상수 모듈러스 오차의 정보 포텐셜은 비교적 안정된 변화율을 나타난다는 특성이 결정궤환 구조의 오차 전파를 막을 수 있다는 점에 근거하여, 상수 모듈러스 오차의 정보 포텐셜의 견지에서 표현된 비용함수를 바탕으로 비선형 결정궤환 구조의 이퀄라이져 알고리듬을 제안하였다. 두 가지 채널 환경에 대한 시뮬레이션 결과로부터 스펙트럼 널이 없는 채널모델에서는 기존의 선형방식보다 3 dB 정도 향상된 정상상태 MSE 를 나타냈으며, 스펙트럼 널이 존재하는 열악한 채널 모델에 대해서는 오히려 약 9 dB 이상의 성능향상을 나타냈다.
본 연구는 부산시의 GIS 데이타베이스를 활용하여 먼저, 입지포텐셜 분석을 위한 지표를 설정하여 각 지표별 Rank-Map을 작성하였다. 다음으로 각 상업 업무시설이 입지할 가능성을 예측할 수 있는 입지 포텐셜 ($P_i$)을 분석하여 제안하였다. Rank 1, 2로 분류되는 존의 건물용도 현황을 보면, 상업시설 용도가 차지하는 비율이 높음을 알 수 있었다. Rank 4~7까지의 존은 환경보전적 차원에서 비 상업계 용도지역이 지정되고 관리될 필요가 있다고 사료된다. 또한, 본 연구에서 제안한 입지 포텐셜은 용도지역 지정시 상업계 용도지역 지정의 기초자료로서 활용할 수 있다고 사료되어진다.
랜덤 심볼열을 기반으로 한 정보이론적 학습법 (ITL)은 특정 확률분포를 갖도록 랜덤하게 발생시킨 심볼열을 타겟 데이터로 활용하고, 입력 데이터 사이의 확률분포 거리 최소화를 비용함수로 하여 설계된다. 이 방식의 단점으로, 고정상수를 알고리듬 갱신의 스텝사이즈로 사용하므로 입력 전력의 통계적 추이를 활용할 수 없다. 정보포텐셜 출력(information potential output, IPO)와 연관된 기울기에서는 정보포텐셜 입력(information potential input, IPI)이, 정보포텐셜 오차(information potential error, IPE)와 관련된 기울기에서는 입력자체가 입력으로 작용함을 이 연구에서 밝혀내고, 입력의 전력 추이를 따로 계산하여 스텝사이즈 (step size)를 정규화하도록 제안하였다. 제안된 알고리듬은 충격성잡음과 다중경로 페이딩 환경의 통신시스템 실험에서 기존 방식보다 약 4dB 정도 더 낮은 정상상태 오차 전력, 약 2배 이상 빠른 수렴속도를 나타냈다.
본 연구에서는 FinFET에서 문턱전압이하 전류 및 단채널효과를 해석하기 위하여 필수적인 포텐셜분포를 구하기 위하여 3차원 포아송방정식을 이용하고자 한다. 특히 계산시간을 단축시키고 파라미터의 관련성을 이해하기 쉽도록 해석학적 모델을 제시하고자 한다. 이 모델의 정확성을 증명하기 위하여 3차원 수치해석학적 모델과 비교되었으며 소자의 크기파라미터에 따른 변화에 대하여 설명하였다. 특히 채널 도핑여부에 따라 FinFET의 채널 포텐셜을 구하여 향후 문턱전압이하 전류 해석 및 문턱 전압 계산에 이용할 수 있도록 모델을 개발하였다.
본 논문은 보조 포텐셜 함수를 이용하여 선형 안테나를 해석하였다. 다이폴 혹은 모노폴의 구조를 갖는 선형 안테나의 방사특성을 분석하기 위해 보조 포텐셜 함수 개념을 도입하였고 맥스웰 방정식으로부터 헬름홀츠 방정식을 유도하였다. 이에 그린함수 및 원거리 근사를 적용하여 다이폴 및 모노폴 안테나의 radiation field를 구하였고 안테나 길이에 따른 방사패턴 분포차이를 확인하였다. 또한 계산된 방사패턴을 안테나 시뮬레이션 결과와 비교분석하였다. 도출된 radiation field를 기반으로 Poynting vector, radiation power, radiation intensity, directivity, gain 등 안테나 성능 지표를 유도하였다.
본 연구에서는 신경망포텐셜(Neural Network Potential)의 효율성과 정확도를 동시에 달성할 수 있는 기술자 벡터 조건을 도출하고자 한다. 소재 시스템은 단원소 소재인 실리콘으로 선정하였으며, 인공신경망 학습을 위한 원자 구조별 에너지 데이터는 밀도범함수이론 계산을 통하여 생성하였다. Behler-Parrinello 타입의 원자중심대칭함수를 기술자 벡터로 사용하였고, 다양한 벡터 길이에 대한 신경망포텐셜 생성 후 분자동역학 시뮬레이션에 적용하여 실리콘 소재의 구조 및 기계적 물성 재현성을 평가하였다. 실험 결과, 물성 재현 정확도를 유지하면서 학습 및 계산 효율성을 동시에 달성할 수 있는 기술자벡터의 최소 길이는 약 50이고, 소재의 기계적 물성이 이 길이에 더 큰 영향을 받으며, 같은 길이의 조건에서는 방사 대비 각도 방향 대칭함수를 더 반영하면 신경망포텐셜의 정확도가 올라감을 발견하였다. 이를 토대로 신경망포텐셜의 효율성과 정확도 동시 달성을 위한 최적의 기술자벡터 설정 가이드라인 제공이 가능할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 문턱전압이하 전류 및 단채널효과를 해석하기 위하여 필수적인 포텐셜분포를 구하기 위하여 3차원 포아송방정식을 이용하고자 한다. 특히 계산시간을 단축시키고 파라미터의 관련성을 이해하기 쉽도록 해석학적 모델을 제시하고자 한다. 이 모델의 정확성을 증명하기 위하여 3차원 수치해석학적 모델과 비교되었으며 소자의 크기파라미터 및 공정파라미터에 따른 변화에 대하여 설명하였다. 특히 채널 도핑여부에 따라 FinFET의 채널 포텐셜을 구하여 향후 문턱전압이하 전류 해석 및 문턱전압 계산에 이용할 수 있도록 모델을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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