이 논문에서는 1차원 혼돈맵들 중의 하나인 톱니맵을 8비트의 유한정밀도로 이산화시켜 설계하였고, 이 이산화된 톱니맵을 사용한 혼돈 2진 순서 발생기의 회로도도 제시하였다. 설계된 혼돈맵의 실제 구현은 이산화된 진리표로부터 얻어진 출력변수의 간략화된 부울함수에 따른 입력선과 출력선들의 정확한 연결만에 의해 실현하였다. 최대길이를 발생시키는 선형궤환시프트레지스터(mLFSR)에 의해 발생되는 난수성 2진 출력 순서들을 이산화된 톱니맵의 입력순서로 사용함으로써 결과적으로 최소 8배 더 긴 주기를 갖는 혼돈 2진 순서들을 발생시켰다.
본 논문에서는 필터 임피던스와 공진주파수를 고려한 계통연계형 인버터의 LCL 필터 설계기법을 제안한다. 일반적으로 계통연계 인버터는 고속 스위칭으로 인한 고조파 전류가 출력단에 포함된다. 이러한 고조파를 감소시키기고 출력을 정현파로 만들기 위해 출력단에 수동필터가 사용된다. 제안하는 필터 설계 기법은 필터 인덕턴스를 최소화 할 수 있다. 따라서 수동필터의 부피를 감소시키고 DC링크 전압 이용률 손실을 최소로 할 수 있다. 제안하는 방법으로 LCL 필터를 설계하고 실험을 통해 설계 방법의 타당성을 검증하였다.
제한된 출력 즉 오차 측정된 출력 값만을 사용하여 원하는 목표치에 도달하도록 하는 제어 문제를 푸는데 많은 연구가 진행되어 왔다. 종종 그러한 제어기를 설계할 때 해를 구하기 어려운 Non Linear Two Point Boundary Value Problem에 직면하게 된다. 특히 Reduced order 추정자 알고리즘은 백색 잡음에 의하여 영향을 받은 선형 시스템의 측정된 상태 뿐 만 아니라 보조 상태를 추정하기 위하여 개발되었다. 추정자를 설계할 때 상태는 무편향성이고 추정자의 편차는 추정자 및 추정상태와 공통되는 상태에 대한 모든 출력의 subspace에 수직이 된다. 특히 reduced order에서의 필터 성능은 full order에서의 필터 성능에 대해 suboptimal 이지만 상응한 Riccati equation을 푸는데 계산시간이 줄고 memory사용이 적은 이점이 있다. 본 논문에서는 Kronecker algebra와 선택행렬을 이용하여 Non Linear Two Point Boundary Value Problem을 Linear Two Point Boundary Value Problem으로 변환시켜 부수적으로 수반되는 대수적인 Riccati equation을 유도함으로써 문제를 쉽게 해결하는데 있다.
본 논문에서는 다출력조합논리회로를 최소 AND-Or 이단회로로 실현시키는 방법을 제시하였는데 그 간단화절차의 주요골자는 개개의 함수의 essential prime implicant로부터 여러 함수에 공유될 공통항을 발견하는데 있는 것이다. 간단화방법을 여기서는 4입력변수, 3출력의 경우를 예로 들어 논하였는데 그 절차는 일반적인 다출력함수의 경우에도 적용될 것은 물론이다.
레이저선속의 퍼짐각을 개선하기 위하여 공진기 내부에 선속분할기를 갖는 양영역 공초점 불안정공진기 구리증기레이저를 구성하였다. 기하광학적 배율 M=30인 공진기에서 0.15 mard의 최소 퍼짐각을 얻었고, M=60인 공진기를 사용하여 0.1 mard 의 값을 얻을 수 있었다. 퍼짐각 개선과 관련하여 상대적인 원거리 출력밀도가 최대 130배 증가된 레이저 출력을 얻을 수 있었으며, 자체잠김현상을 보이는 펄스 형태의 레이저 발진이 관측되었다.
본 논문에서는 계산의 복잡성을 줄이고 피크 신호 대 잡음 비율(PSNR) 성능을 개선하기 위한 새로운 프레임 상향 변환 (Frame Rate Up Conversion) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 사용하기 위한 모션 추정 과정(Motion Estimation) 은 이전 프레임과 현재 프레임에서 마크로블록(Macroblock) 값의 최소 차이값(Sum of absolute differences) 을 이용하여 보간된 프레임(Interpolated Frame) 의 마크로블록이 가지게 되는 모션 벡터 값을 추출한다. 이 때 반복된 배경 패턴 및 여러 움직임들 때문에 모션 추정 과정에서 출력되는 벡터값이 비정상적으로 출력되는 경우가 있다. 여기서 제안된 알고리즘을 통해 모션 벡터값들의 특이치(Outlier) 를 검출하고 이를 교정하기 위한 분산값(Variance) 을 이용하여 모션 벡터 평활화 작업(Motion Vector Smoothing) 을 거친다. 이와 같이 제안된 알고리즘을 이용하여 실험한 결과값으로 프레임률 상향 변환 과정을 통해 상대적으로 계산의 복잡성은 낮으면서 양호한 PSNR 값이 출력됨을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 빔포밍과 입사각분석 기반 마스킹을 이용한 다채널 음성개선 알고리즘이 제안된다. 제안된 알고리즘에서는 LCMV 빔포밍을 수행한 후에 입사각 분석을 이용한 멜-주파수 위너필터가 적용되어 잔존하는 잡음을 제거한다. 성능 향상을 위해서 빔포밍의 적응 필터 학습률과 목표 음성 스펙트럼 검출을 위한 입사각 임계치가 최적화된다. 성능 지수로서 PESQ와 출력 SNR이 측정되었으며 실험 결과 제안한 알고리즘이 종전의 최소분산 빔포밍 기법보다 PESQ 관점에서 0.09, 출력 SNR 관점에서 5.75 dB의 성능 향상시킴을 알 수 있었다.
넓은 BW를 사용하는 위성 통신 시스템에서 주파수 자원을 최대한 효율적으로 사용하는 것은 매우 중요하다. 주파수 자원의 낭비를 초래하는 원인들 중 하나는 사용 대역의 평탄도가 좋지 못하는 경우이다. 사용 대역의 평탄도가 좋지 못한 위성 단말 송신부는 ACI와 가드밴드로 인해 주파수 자원 효율이 낮아지게 된다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 위성 단말 송신부의 평탄도를 보정하는 방법을 제안한다. 우선, 선별하여 측정한 데이터로부터 최소 자승법을 만족하는 다항식을 생성하고 측정하지 않은 주파수 응답 특성을 보간 하였다. 그리고 최소 자승법을 만족하는 다항식을 이용하여 모뎀의 출력 레벨을 조절하였다. 시뮬레이션 결과 보정된 데이터는 보정 전 데이터 대비 pk-pk와 표준편차가 낮아졌고 이를 통해 평탄도가 보정되었음을 확인하였다.
본 논문에서는 마이크로그리드(Micro grid, MG)의 설계에서 필요로 되는 에너지저장장치(Energy storage system, ESS)의 최소설비용량을 산정할 수 있는 확률론적 방법론을 제시하였다. ESS기술은 아직까지 경제성 측면에서 매우 높은 설비비용이 필요로 되기 때문에 적정 설비규모를 산정하는 것과 MG의 안정적인 운영을 위해서 최소 설비용량에 대한 가이드라인의 제시가 필요로 된다. 본 논문에서 제시한 방법론은 Non-dispatchable 발전원 출력의 간헐성과 모든 발전기의 고장정지확률을 고려하여 MG가 자체적인 에너지 Self balancing을 유지할 수 있는 ESS의 최소설비용량을 산정할 수 있는 것을 특징으로 한다.
병합 과정에 병합 상황을 반영하기 위해 상황 평가에 기반을 둔 병합(ASA) 방법이 제안되었다.[1]. 상황 평가 모델의 정수화된 출력은 병합을 위한 입력으로 사용된다. 상황 평가 모델의 정수화된 출력은 현재의 병합 상황 정도를 나타낸다. ASA 알고리즘은 최소값과 최대값 사이에서 기껏해야 몇 개의 병합 결과를 만들어 낸다. 결과적으로 ASA 방법은 최소값과 최대값 사이에서 보다 더 정교한 병합 결과를 갖는 응용 분야를 적절히 다룰 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 두 가지의 개선된 ASA (I-ASA) 방법을 제안한다. 이들 I-ASA 방법에서는 상황 평가 모델의 매개변수의 값이 실수 값이 되는 것이 허용되고, 최소값과 최대값 사이에서 연속된 병합 결과를 만들 수 있게 하기 위해 두 가지의 개선된 ASA 알고리즘을 제시한다. 이들 I-ASA 방법들은 정밀 병합과 근사 병합을 다룰 수 있다. 결과적으로, ASA 방법[1]과 비교할 때 제안된 I-ASA 방법들이 보다 더 정교한 병합 결과를 갖는 응용 분야를 적절히 다룰 수 있고, 또한 보다 범용적인 병합 분야에 사용될 수 있다는 관점에서 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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