본 논문에서는 MIMO-OFDM 시스템에서 시간영역 훈련신호의 직교화를 통한 채널추정 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 Jeon[8]이 제안한 방법을 그대로 송신 안테나 개수가 4개인 MIMO-OFDM 시스템으로 확장하였을 때 수신기에서 다중경로 지연신호로 인하여 훈련신호가 직교되는 않는 문제점이 있음을 보였다. 이러한 문제점에 대한 해결책으로 훈련신호 중앙에 보호구간을 삽입하는 새로운 훈련신호 발생 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 훈련신호들이 서로 직교하기 때문에 수신기에서 Walsh decoding sum기법을 통하여 시간영역에서 채널응답을 추정할 수 있음을 보였다.
MIMO(Multiple Input Multiple Output) 시스템을 사용하여 주파수 선택적 페이딩 환경에서 동작하는 차세대 무선 통신 시스템의 데이터 전송 속도를 향상시키기 위한 연구가 현재 활발히 진행 중이다. 여러 개의 송신 안테나에서 송신된 시호들이 혼합되어 각 수신 안테나에 수신되는데 이렇게 혼합된 신호를 분리하기 위해서 직교 특성을 갖는 훈련신호가 필요하며, 이 훈련신호를 사용하여 신호의 동기화 및 채널 추정을 수행할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 MIMO 통신 시스템에 사용 가능한 시퀀스들을 소개하고, 관심 영역에 대하여 우수한 자기 상관 특성을 갖는 변형된 WeCAN(weighted cyclic algorithm new) 시퀀스를 제안한다. 모의실험을 통해 각 훈련신호의 자기 상관도를 비교하였으며, 또한 도플러 주파수 변화와 다중경로 전달 페이딩 환경에서의 상관 특성을 비교하였다.
본 논문에서는 IEEE 802.11a의 OPDM 시스템에서 짧은 훈련신호(Short Preamble)의 I(inphase)와 Q(quadrature) 성분의 부호만을 사용한 심볼동기 기법을 제시한다. 이 심블동기 기법에서는 짧은 훈련신호를 2배의 Nyquist 속도로 표본화하고 자기상관(autocorrelation)과 상호상관(cross-correlation)을 모두 적용한다. 이 동기기법의 장점은 짬은 훈련신호 동안에 수신신호의 ACG(automatic gain control)를 병행할 수 있고 그 구현회로도 복잡하지 않다는 것이다. 무선채널의 다중경로, 송수신기의 편차주파수, 그리고 잡음에 대한 모의실험을 통하여 제시된 심볼동기 기법의 성능을 검증한다.
본 논문에서는 MIMO-OFDM 시스템에서 월쉬 부호화된 훈련신호를 이용하는 새로운 채널 추정 방식을 제안하였다. 월쉬 부호화된 훈련신호는 시간 영역에서 서로 직교하도록 설계된다. 이러한 직교성을 이용하여 월쉬 디코딩을 수행하면 시간 영역에서 원하는 훈련 신호를 분리할 수 있고 채널 추정이 가능하다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 제안된 방법은 계산량 감소에도 불구하고 최적 훈련 신호를 사용하는Li의 원래 방법[4]과 비교했을 때 거의 동일한 mean square error (MSE) 성능을 보였다.
본 논문에서는 4 × 4 multiple input multiple output-orthogonal frequency division multiplexing (MIMO-OFDM) 시스템에서 사용 가능한 Walsh 부호화된 시간영역 훈련신호를 설계하고 채널 추정 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 다중 경로 지연신호에 의하여 발생되는 훈련 신호간 상호간섭를 고려하면서 채널 응답 추정 공식을 closed-form으로 유도하였다. 컴퓨터 모의 실험결과 제안된 방법은 기존의 방법[9,14]에 비하여 성능이 우수하고 직교 훈련신호 설계시 대역폭을 증가시키지 않으며 4 × 4 MIMO-OFDM 시스템에서 널(null) 부반송파 존재하여도 채널 추정이 수행될 수 있음을 보였다.
합성곱 신경망을 비롯하여 딥러닝 신경망의 학습에서 많은 양의 훈련데이터의 확보는 과적합 현상을 피하고 우수한 성능을 가지기 위해서 매우 중요하다. 하지만, 딥러닝 신경망에서의 레이블화된 훈련데이터의 확보는 실제로는 매우 제한적이다. 이를 극복하기 위해, 이미 획득한 훈련데이터를 변형, 조작 등으로 추가로 훈련데이터를 생성하는 여러 증강 방법이 제안되었다. 하지만, 이미지, 문자 등의 훈련데이터와 달리, 인간 동작 인식을 행하는 합성곱 신경망의 생체신호 훈련데이터를 추가로 생성하는 증강 방법은 연구 문헌에서 찾아보기 어렵다. 본 연구에서는 합성곱 신경망에 기반한 인간 동작 인식을 위한 생체신호 훈련데이터를 생성하는 간편하지만, 효과적인 증강 방법을 제안한다. 본 연구의 제안된 증강 방법의 유용성은 추가로 생성된 생체신호 훈련데이터로 학습하여 합성곱 신경망이 인간 동작을 높은 정확도로 인식하는 것을 보임으로써 검증하였다.
고속 무선통신에 적합한 OFDM 신호를 복조하기 위해서는 빠르고 정확한 심볼의 시작점을 찾는 것이 중요하다. 본 논문에서는 고속 무선 LAN에서 사용되는 Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM)시스템에서 훈련신호를 효율적으로 사용해서 심볼 동기를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 직교성이 뛰어난 PN 코드를 훈련신호로 사용하여 OFDM 심볼의 대략적 프레임 동기는 훈련 신호의 실수 부분을 최소오차 방식을 적용하고 정밀한 심볼동기는 주기가 짧은 PN 코드를 결합시켜 하나의 심볼을 만든 후 상관관계를 적용하여 검출하였다. 그 결과 제안된 알고리즘이 계산량을 현저하게 줄이면서 심볼 동기는 정확하게 검출함을 확인하였다.
본 연구는 한국어 평음과 기음 대조에 초점을 맞춘 지각 훈련을 통해 한국어 학습자들이 L2 폐쇄음을 대조하는 음향 신호의 지각 가중치를 모국어 값의 방향으로 개선하는지 고찰하였다. 중국어가 모국어인 한국어 학습자 19명과 지각 훈련을 진행한 한국어가 모국어인 교사 2명이 실험에 참가하였다. 사전 테스트 결과에 따라 훈련 집단과 비훈련 집단으로 나누었고, 훈련 집단만 5일 동안 지각 훈련을 진행하였다. 폐쇄음 신호의 지각 가중치를 추정하기 위해 음향 신호를 체계적으로 조작한 자극으로 사전 및 사후 테스트를 시행했다. 개별 학습자들의 테스트 결과에 대해 이분형 로지스틱 회귀 분석을 시행해, 말소리 대조를 지각하는 데에 해당 음향 신호를 사용한 가중치를 추정하는 지각 β 계수 값을 계산하였다. 두 폐쇄음을 구별하는 주요 신호인 F0의 지각 계수에 대해, 훈련 집단은 사전 테스트 대비 사후 테스트에서 평균 0.451의 통계적으로 유의미한 증가를 보인 반면 비훈련 집단은 유의미하지 않은 0.246의 증가를 나타냈다. 그러나 지각 훈련 후 F0 사용의 변화 패턴이 개별 학습자들 간에 다양하게 나타났다.
목 적 : 폐암환자의 호흡동조 방사선 치료 계획 시 호흡 훈련 전후 RPM 신호와 횡격막 위치 변화를 분석하여 호흡 훈련의 유용성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 2016년 4월부터 8월까지 호흡 동조 방사선 치료를 받는 환자 11명을 대상으로 호흡 훈련을 시행하였고 동시에 RPM 신호 및 횡격막 영상을 획득하였다. 호흡 훈련은 총 3단계로 1단계 자유 호흡 상태의 신호 획득, 2단계 호흡 신호 가이드를 통한 1차 호흡 신호 획득, 3단계 설명과 반복 훈련으로 규칙성과 안정을 유도한 최종 호흡 신호를 획득 하였다. 각 단계의 흡기와 호기시 RPM 신호와 투시 영상의 횡격막 위치의 평균값, 표준편차, 최대값, 최소값을 구하고, 이를 1단계 값으로 표준화 하여 2, 3단계를 상대분포 백분율(%)로 변환하여 환자의 호흡 변화와 내부 움직임을 분석 함으로써 각 환자의 호흡훈련 유용성을 평가 하였다. 결 과 : RPM 신호와 횡격막 진폭을 측정한 뒤, 1단계를 100%으로 표준화하여 각 단계의 평균값과 표준편차의 오차 평균을 구하였다. 그 결과, 3단계 최종호흡 획득 시 진폭의 상대평균 및 표준편차 모두 감소가36.4%, 표준편차만 감소가 18.2%, 진폭만 감소가 36.4%로 나타났으며, 횡격막 영상의 위치 측정 시 3단계에서 전체 81.8%의 환자에게서 상대평균 진폭 값이 30% 감소함을 보였다. 그러나 모든 환자들에게서 2단계 대비 3단계의 RPM 신호와 횡격막 진폭이 각각 평균 52.6%, 42.1% 감소함을 보였다. 또한, RPM 신호와 횡격막 영상 진폭 차이의 연관성은 2번 10번 환자를 제외하고 각각 1, 2, 3단계 움직임의 패턴이 상관관계를 보였다. 결 론 : 호흡 동조 방사선치료에서 호흡 훈련을 시행하였을 때 최적화된 호흡 주기를 유도할 수 있었으며, 모의 호흡 훈련을 치료 전 시행함으로써 불규칙적인 호흡에 의한 환자의 호흡을 제어해 폐의 움직임을 예측 가능 하게 해주는 효과를 기대할 수 있었다. 궁극적으로는 방사선 치료의 체계적 오류를 최소화해 보다 정확한 치료를 기대할 수 있어 호흡 훈련이 유용하다고 할 수 있겠다.그러나 본 연구는 치료 전 호흡 훈련을 시행한 자료를 바탕으로 분석한 연구로 제한되어 있으며 추후 실제 CT 계획과 치료 시 획득한 자료를 가지고 검증하는 것도 필요할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 IEEE 802.11a의 OFDM 통신시스템에 대한 송수신 주파수편차의 교정기법을 연구하고 편차주파 수들의 교정오차에 의한 잡음을 분석한다. 반송주파수편차에 의한 심볼당 회전위상을 짧은 훈련신호(short preamble)의 자기상관에서 추정한다. 잡음의 영향을 줄이기 위하여 짧은 훈련신호(short preamble)를 과도표본화 (over-sampling)한다. 파일롯(pilot) 신호를 도입하여 추정된 반송주파수편차의 오차와 표본화 주파수편차에 의한 OFDM 심볼당 회전위상을 추정한다. 이러한 회전위상의 추정과 교정에 CORDIC(Coordinated Rotational Digital Computer) 프로세서 또는 각도와 복소수의 환산표를 사용하고 이것들의 구현기법과 장단점을 비교한다. 복소수와 위상은 CORDIC 프로세서와 환산표에서 한정된 비트(bit) 개수로 계산되므로 각도양자화 오차가 있게 된다. 비트개수에 따른 각도양자화 오차를 OFDM 신호의 SNR로 나타내고 IEEE 802.11a의 편차주파수 교정에서 요구되는 최소한의 비트 개수를 제시한다. 끝으로, 모의실험을 통하여 짧은 훈련신호로 반송주파수편차를 추정하고 CORDIC 프로세서와 환산표에서 사용된 비트 개수에 따른 양자화 잡음을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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