본 논문에서는 연속적으로 채널이 변하는 통신망에서 채널 상태 정보의 변화를 추정하여 간섭 정렬을 적용했을 때 간섭 채널의 성능을 분석한다. 채널 상태 정보의 변화를 효과적으로 추정하는 방법을 제안하고, 이를 이용하여 3-user 간섭 채널에 대해 간섭정렬 기법의 성능을 sum rate를 척도로 모의실험을 통해 분석한다. 또한 채널 추정 빈도에 따른 성능을 비교하여 성능과 계산 복잡도 간의 관계를 실험적으로 분석하였다. 실험 결과는 제안된 기법이 프레임 내에서 채널이 변하지 않는다는 가정한 기존의 방식에 비해 성능이 우수함을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 셀룰러 환경에서 셀 간 간섭을 완화시키기 위한 부분공간 간섭 정렬 방법을 실제 시스템에 적용할 때 발생하는 채널 분리 오차와 채널 추정 오차에 따른 성능 열화를 개선시키기 위한 수신단 직교화를 통한 간섭 정렬 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 셀 마다 서로 직교하는 참조 벡터를 사용함으로써 채널 분리 오차와 채널 추정 오차에 인해 남아있는 간섭신호를 줄여준다. 전산 모의 실험을 통해 채널 추정 오차가 발생하는 환경에서 제안된 방법을 통해 기존의 방법에 비해 향상된 합용량을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 KSLV-I 관성항법유도장치 관성계측부에 대한 오차 모델 확인 및 항법오차 추정을 위해 관성항법유도장치 탑재 소프트웨어를 통한 정렬 및 항법계산 결과와 관성계측유닛 후처리 소프트웨어인 Inertial Explorer를 통한 정렬 및 항법계산 결과를 비교하였다. Inertial Explorer의 칼만필터를 통한 관성계측부 오차 추정 정확도 확인을 위해 Allan Variance를 통한 관성계측부 확률적 오차모델을 이용하여 관성계측부 오차모델 상태변수 공분산 값을 설정하였고, 정적상태에서의 정렬 및 항법시험, 동적환경에서의 주행항법시험을 수행하였다. INGU 탑재 소프트웨어와 Inertial Explorer를 통한 정렬 및 항법계산 결과 비교를 통해 본 논문에 설정한 KSLV-I 관성항법유도장치 관성센서 오차모델의 유효성을 확인하였다.
본 논문에서는 관성 항법 시스템 (INS)의 경우, 수직편향 (DOV)으로 인한 초기정렬에서의 자세 추정 오차를 분석한다. INS의 속도 및 자세 오차를 기반으로 DOV로 인한 자세 추정 오차를 이론적으로 분석하였다. 이론적 분석을 검증하기 위한 시뮬레이션을 수행했으며 결과는 이론적 분석과 잘 일치했다. 일례로 η=20"일 경우 정렬오차는 ϕN=0.00287°, ϕU=0.00196°가발생하며, 𝜉=20"일 경우에는 ϕE= -0.00286°의 오차가 발생하였다. 이를 통해 INS 자세오차의 결합특성으로 DOV에 기인한 수직 자세오차가 발생함을 확인하였다. 기존의 INS 정렬에서는 고려하지 않았던 DOV로 인해 추가로 자세오차가 발생할 수 있음을 보여 주었으며 이는 고정밀 INS 적용시에 DOV에 대한 보정을 반드시 고려해야 함을 의미한다.
본 논문에서는 양국어로 된 병렬 코퍼스로부터 복합어의 역어를 추출하기 위한 정렬 방법을 제시한다. 여기에서는 개념어에 대한 양국어 공기정보를 사용하여 기본 정렬을 하고, 인접한 개념어로 정렬의 단위를 확장했다. 또한 재추정 기법을 사용하여 대역 확률을 계산함으로써 보다 높은 정확률을 얻을 수 있었다. 본 논문에서 제안한 방법을 적용하여 139,265개의 영어 어절로 이루어진 우루과이 라운드 영한 병렬 코퍼스에 대해서 실험한 결과 2,290개의 대역어 쌍을 얻었고, 그 정확률은 74%였다.
2 차원 비직교 형상에 대해 비정렬 삼각 격자를 이용하여 복사 열전달의 역해석을 수행하였다. 본 논문에서는 확산적으로 방사 및 반사를 하는 벽면으로 이루어진 형상 내부에 흡수 및 방사, 산란하는 매질이 채워져 있는 문제를 고려하였다. 유한체적법을 사용하여 복사전달 방정식을 계산하였고 이 때 얻은 입사복사량을 역해석의 측정 데이터로 사용하였다. 벽면의 방사율을 추정하기 위해 켤레구배법을 적용하였으며, 목적 함수를 최소화하는 과정을 통해 해를 구하였다. 측정값의 측정 오차가 추정 정확도에 미치는 영향을 살펴보았고, 비정렬 격자계의 성능을 확인하기 위해 정렬 격자계를 이용하여 얻은 결과와 비교해 보았다.
달 탐사에 있어 로버 활용의 필요성은 (구)소련과 중국의 사례와 미국의 수차례에 걸친 화성 탐사로 인해 입증되었다. 달 탐사 로버의 성공적인 운용을 위해서는 높은 정밀도의 항법 성능이 요구되며, 이를 위해서는 높은 정밀도의 초기 정렬이 필수적이다. 일반적으로는 단일 위치 정렬을 수행하나, 높은 수준의 초기 정렬 성능이 필요한 경우 다중위치 정렬을 수행한다. 하지만, 달 환경의 제약으로 인해 달 탐사 로버의 초기 정렬 성능은 지구환경에 비하여 떨어지게 되며, 이는 다중위치 정렬을 수행하여도 극복할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 태양 센서를 보조로 활용한 달 환경에서의 다중위치 정렬 기법을 제안한다. 태양 벡터의 측정치 모델을 구성하고, 이에 대한 가관측성 분석을 수행하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리즘의 성능을 분석하였고, 그 결과 초기 자세 추정 성능이 크게 향상되었음을 확인하였다.
백분위수는 시뮬레이션 결과의 전체적인 성향을 파악하는데 아주 유용한 측정 기법 중의 하나이다. 그러나, 시뮬레이션으로 수집된 데이터들에 대한 평균이나 표준편차와는 달리 백분위수를 추정하기 위해서는 모든 관측된 데이터들을 저장해야 만 한다, 왜냐하면 백분위수의 추정을 위해서는 관측된 모든 데이를 분류하여 오른차순으로 정렬하는 등 여러 단계의 처리과정이 필요하기 때문이다. 따라서, 백분위수 추정을 위해서는 관측된 모든 데이터를 저장하기 위한 대용량의 저장장치와 정렬을 위한 계산시간 (O($nlog_{2}n$))이 요구된다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 여러 백분위수 추정 기법들이 제안되었으나 고정된 샘플 크기의 시뮬레이선(fixed sample size simulation) 을 수행할 경우에만 적용 가능하다. [11, 12, 21]. 본 논문에서는 3가지 백분위수 추정 기법(linear PE, batching PE, spectral $P^2$ PE) 을 순차적인 안정상태 시뮬레이션(sequential steady-state simulation) 에 적용하여 연구하였다. 또한, 3가지의 백분위수 추정 기법들에 대해 coverage 분석을 수행한 결과를 제시하였다.
본 논문에서는 센서 융합과 배경 추정 기법을 이용하여 연속된 영상에서 물체 영역을 검출하는 기법을 제안하였다. IR/CCD각각의 카메라로부터 얻은 입력 영상을 정렬하고 융합하는 과정을 거친 후, 각 화소 단위의 배경 모델을 추정하고 시간이 지남에 따라 이를 갱신함으로써 물체 영역을 효과적으로 검출하는 기법을 제시하고 있다. 실험은 차량을 대상으로 하였고, 카메라가 움직이는 상황과 비교적 복잡한 환경에서도 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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