The KMA has cooperated with the Oklahoma University in USA to develop a Polarimetric Radar Data (PRD) simulator to improve the microphysical processes in Korea Local Analysis and Prediction System (KLAPS), which is critical for the utilization of PRD into Numerical Weather Prediction (NWP) field. The simulator is like a tool to convert NWP data into PRD, so it enables us to compare NWP data with PRD directly. The simulator can simulate polarimetric radar variables such as reflectivity (Z), differential reflectivity ($Z_{DR}$), specific differential phase ($K_{DP}$), and cross-correlation coefficient (${\rho}_{hv}$) with input of the Drop Size Distribution (DSD) and scattering calculation of the hydrometeors. However, the simulator is being developed based on the foreign observation data, therefore the PRD simulator development reflecting rainfall characteristics of Korea is needed. This study analyzed a potential application of the 2-Dimension Video Disdrometer (2DVD) data by calculating the raindrop axis ratio according to the rain-types to reflect Korea's rainfall characteristics into scattering module in the simulator. The 2DVD instrument measures the precipitation DSD including the fall velocity and the shape of individual raindrops. We calculated raindrop axis ratio for stratiform, convective and mixed rainfall cases after checking the accuracy of 2DVD data, which usually represent the scattering characteristics of precipitation. The raindrop axis ratio obtained from 2DVD data are compared with those from foreign database in the simulator. The calculated the dual-polarimetric radar variables from the simulator using the obtained raindrop axis ratio are also compared with in situ dual-polarimetric observation data at Bislsan (BSL). 2DVD observation data show high accuracies in the range of 0.7~4.8% compared with in situ rain gauge data which represents 2DVD data are sufficient for the use to simulator. There are small differences of axis ratio in the diameter below 1~2 mm and above 4~5 mm, which are more obvious for bigger raindrops especially for a strong convective rainfall case. These differences of raindrop axis ratio between domestic and foreign rainfall data base suggest that the potential use of disdrometer observation can develop of a PRD simulated suitable to the Korea precipitation system.
본 논문에서는 다양한 모바일 TV 규격을 지원할 수 있는 모바일 TV 튜너용 VHF 및 UHF 대역 가변 이득 저잡음 증폭기를 제안한다. 제안한 VHF 대역 가변 이득 증폭기는 외부 매칭 소자를 제거하기 위해 저항 피드백을 이용하여 저잡음 증폭기와 저주파수 잡음 특성을 개선하기 위해 PMOS 입력을 사용하는 싱글-차동 증폭기, 이득 범위를 제어하기 위해 저항 피드백 부분과 감쇄기로 구성된다. 제안한 UHF 대역 가변 이득 증폭기는 잡음 특성과 외부 간섭 신호 제거 특성을 향상시키기 위해 협대역 저잡음 증폭기와 $g_m$ 가변 방식을 이용하여 이득을 제어할 수 있는 싱글-차동 증폭기와 감쇄기로 구성된다. 제안한 VHF 및 UHF 대역 가변 이득 저잡음 증폭기는 $0.18{\mu}m$ CMOS 공정을 사용하여 설계하였고, 전원 전압 1.8 V에서 각각 22 mA와 17 mA 의 전류를 소모하면서 약 27 dB와 27 dB의 전압 이득, 1.6-1.7 dB와 1.3-1.7 dB의 잡음 지수, 13.5 dBm와 16 dBm의 OIP3의 성능을 보인다.
본 연구에서는 최적 pRBFNNs 패턴분류기 기반 2차원 영상과 ASM 알고리즘을 이용한 얼굴인식 시스템을 설계하고자 한다. 기존의 2차원 영상 기반 얼굴 인식 기법들은 인식하고자 하는 객체의 영상내의 위치, 크기 및 배경의 존재 유무에 따라 인식률이 영향을 받는 단점이 있으며, 본 연구에서는 이를 보완하기 위하여 관심 영역 내에서의 얼굴 영역 추출 및 특징 추출기법을 이용한 얼굴인식 방법을 소개한다. 본 연구에서는 CCD 카메라를 이용하여 영상을 획득하고 히스토그램 평활화를 이용하여 조명으로 왜곡된 영상정보를 개선한다. AdaBoost 알고리즘을 이용하여 얼굴영역을 검출하고 ASM을 통하여 얼굴 윤곽선 및 형상을 추출하여 개인 프로필을 구성한 후 PCA 알고리즘을 사용하여 고차원 얼굴데이터의 차원을 축소한다. 그리고 인식 모듈로서 pRBFNNs 패턴분류기를 제안한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 구성되어 있고 조건부는 퍼지 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 또한 차분진화 알고리즘을 이용하여 제안된 분류기의 파라미터, 즉, 학습률, 모멘텀 계수, 퍼지 클러스터링의 퍼지화 계수를 최적화한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs는 얼굴 인식을 위한 패턴분류기로서 직접 CCD 카메라로부터 입력받은 데이터를 영상 보정, 얼굴 검출 및 특징 추출 등과 같은 데이터 전 처리 과정을 포함하여 고차원 데이터로 이루어진 얼굴 영상에 대한 인식 성능을 확인한다.
본 논문은 10비트 비동기 SAR ADC에 사용되는 CDAC의 선형성을 개선하기 위한 커패시터 자체 보정 기법을 제안한다. 제안된 커패시터 자체 보정 기법은 10비트 CDAC의 상위 5비트의 각각의 커패시터의 값이 하위 커패시터의 값들의 합과 같아지도록 수행된다. Behavioral 시뮬레이션의 결과에 의하면, CDAC의 커패시터의 최대 부정합 오류가 4%일 때, 제안한 커패시터 자체 보정 기법은 DNL과 INL를 각각 -0.810/+0.194LSB와 -0.832/+0.832LSB에서 -0.235/+0.178LSB와 -0.227/ +0.227LSB로 개선시킨다. 1.2V 공급전압과 110nm CMOS 공정을 이용하여 제작된 10비트 비동기 SAR ADC의 면적과 전력소모는 각각 $0.205mm^2$와 1.25mW이다. 20MS/s의 샘플율과 96.13kHz 입력 주파수에 대해 제안한 10비트 비동기 SAR ADC의 측정된 ENOB는 9.194비트이다.
도심의 빌딩 등 인구밀집지역에서 사용되는 소형 셀 기지국에서는 셀 용량 증대를 위해 이중편파 다중안테나(MIMO)가 주로 사용된다. 본 논문은 이중편파 다중안테나(MIMO)를 사용하는 소형 셀의 용량을 향상시킬 수 있는 높은 교차편파분리도(XPD)를 가지는 이중편파 슬롯 안테나를 제안한다. 제안한 안테나는 평형구조 및 차동 급전회로를 사용하여 교차편파를 효과적으로 억제하고 높은 교차편파분리도(XPD)를 가진다. 또한 두 편파가 동일한 방사특성을 가지게 되어 소형 셀 다중안테나(MIMO) 시스템에 적합한 특성을 가진다. 모의실험, 제작 및 측정결과 제안한 안테나는 반사계수 -10 dB를 기준 180 MHz (2.51~2.7 GHz)의 대역폭, 최대 4.5 dBi 방사이득(3.5~4.5 dBi), 85도의 반 전력 빔폭을 가짐을 확인하였다. 또한 평균 교차편파 분리도(XPD)가 26.4 dB로 기존의 단일방사체에 서로 다른 급전을 이용하는 방법, 스위칭을 통해 편파를 선택적으로 사용하는 방법에 비하여 13.8 dB이상 개선된 특성을 가짐을 확인하였다.
일반적으로 영상은 기하학적 왜곡과 방사성 왜곡을 포함하고 있다. 센서스 변환은 방사 왜곡으로 인해 발생하는 스테레오 부정합 문제를 해결할 수 있다. 일반적인 센서스 변환은 윈도우 중심 화소 값과 이웃한 화소의 값을 비교하기 때문에 화소 값의 차이가 크지 않은 경우 정확한 정합 결과를 얻기 어렵다. 이를 해결하기 위해 윈도우 내 보조 윈도우를 적용하여 화소 값 차이별로 서로 다른 4단계 가중치를 적용하는 센서스 변환 방법을 제안한다. 현재 화소 값이 보조 윈도우의 화소평균 값 보다 큰 경우 높은 가중치를 부여하고, 그렇지 않은 경우 낮은 가중치를 부여함으로서 차등적인 센서스 변환을 수행한다. 가중치를 이용한 센서스 변환 영상과 입력 영상을 이용하여 초기 변위지도를 생성한 뒤, 기울기 정보를 추가적으로 사용하여 최종 변위 지도 생성을 위한 비용 함수를 모델링한다. 최적의 비용 값을 찾기 위해 가이드 필터링을 사용하는데, 이는 입력 영상과 변위 영상을 사용하여 필터링을 수행하기 때문에 객체의 경계영이 보존될 수 있다. 실험 결과로부터 제안한 방법을 이용한 스테레오 정합 결과 성능이 기존의 방법에 비해 개선된 것을 확인하였다.
본 논문은 IEEE 802.15.4g SUN (Smart utility network)을 지원하는 920 MHz 대역 RF 송수신단 통합회로 구조를 제안한다. 제안하는 통합회로는 920 MHz에서 동작하고 구동증폭기, RF 스위치, 그리고 저잡음 증폭기로 구성되어 있다. 송신모드에서는 구동 증폭기가 동작하는데 싱글 구조로 설계되어 트랜스퍼머에 의한 출력 신호 손실을 제거 하였고 또한 RF 스위치의 위치를 수신단에 적용하여 출력 신호 손실을 제거 하였다. 수신모드에서는 RF 스위치와 저잡음 증폭기가 동작되는데 싱글 입력 신호에 대해 차동 출력 신호를 제공할 수 있다. 구동증폭기의 부하와 저잡음 증폭기의 입력 정합회로는 한 개의 LC 공진회로를 공유하여 칩 면적을 최소화 할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 통합회로는 $0.18-{\mu}m$ CMOS 공정을 사용하여 설계하였고, 1.8 V 공급 전압에서 구동증폭기는 3.6 mA, 저잡음 증폭기는 3.1 mA의 전류를 소모한다.
차기${\bigcirc}{\bigcirc}$함(FFX) Batch-I 및 차기${\bigcirc}{\bigcirc}$함(LST-II)에 적용된 가변피치프로펠러(CPP) 제어회로는 타 계통에서 접지 현상 발생 시 후진피치 발생이 가능할 수 있으므로, 접지 현상 발생 시에도 피치를 유지할 수 있도록 CPP 제어회로를 개선하는 것이 본 연구의 목적이었다. CPP 제어회로는 전압차이입력으로 프로펠러 각도를 변화시키므로 입력전압이 순간적으로 변동이 생기는 경우 취약할 수 있는 설계구조를 가지고 있었다. 위의 문제를 해결하기 위해서 CPP 제어회로 설계 개선 방안으로 제어전선의 끝단에 종단저항을 적용하고, 제어전선 사이에 Signal Converter를 적용하였다. 그리고 CPP 제어회로 설계 개선에 문제가 없는지 검증하기 위해, 차기${\bigcirc}{\bigcirc}$함(LST-II)으로 실제 항해 시운전에서 CPP 피치 변화 제어를 테스트 하였다. Command 피치 값과 Feedback 피치 값 사이는 매우 유사한 값을 보여주고 있으므로, CPP 제어회로의 제어신호 전달에는 문제가 없기에 적합한 개선방안으로 확인되었다.
편미분방정식의 해를 구하기 위한 여러 수치해법들의 한계와 순수 데이터 기반 기계학습의 단점을 극복하기 위해 물리정보신경망(physics-informed neural network, PINN)이 제안되었다. 물리정보신경망은 편미분방정식을 손실함수 구성에 직접 활용하여 기계학습 훈련에 물리적 제약을 주는 기법으로 파동방정식 모델링에도 활용될 수 있다. 그러나 물리정보신경망을 이용하여 파동방정식을 풀기 위해서는 신경망 훈련 시 입력에 대한 2차 미분이 수행되어야 하고, 그 결과로 출력되는 파동장은 복잡한 역학적 현상들을 포함하고 있어 섬세한 전략이 필요하다. 이 해설 논문에서는 물리정보신경망의 기본 개념을 설명하고 파동방정식 모델링에 활용하기 위한 고려사항들에 대해 고찰하였다. 이러한 고려사항에는 공간좌표 정규화, 활성함수 선정, 물리손실 추가 전략이 포함된다. 훈련자료의 공간좌표를 정규화한 후 사용하면 파동방정식 모델링을 위한 신경망 훈련에서 초기 조건이 더 정확하게 반영되는 것을 수치 실험을 통해 보였다. 또한 신경망을 통한 파동장 예측에 가장 적절한 활성함수를 선정하기 위해 여러 함수들의 특성을 비교했다. 특성 비교는 각 활성함수들의 입력자료에 대한 미분과 수렴성을 중심으로 이루어졌다. 마지막으로 신경망 훈련 중 손실함수에 물리손실을 추가하는 두가지 시나리오의 결과를 비교하였다. 수치 실험을 통해 훈련 초기부터 물리손실을 활용하는 전략보다 초기 훈련단계 이후부터 물리손실을 적용하는 커리큘럼 기반 학습전략이 효과적이라는 결과를 도출했다. 추가로 이 결과를 물리손실을 전혀 사용하지 않은 훈련 결과와 비교하여 PINN기법의 효과를 확인하였다.
본 논문에서는 곱셈연산이 필요치 안은 변형 비적 적응필터(MMADF : Modified Multiplication-free adaptive Filter) 알고리즘을 제안하고 수렴특성을 해석하였다. 제안한 구조는 DPCM(Differential Pulse Code Modulation)과 Sign 알고리듬을 이용한 MADF 구조에서 1차 필터를 첨가한 구조이다. 해석방법은 계수 비정렬벡터와 그 자기상관행렬의 수렴을 유도하였다. 수렴특성을 평가하기 위하여 분할등기(FSE : Fractionally Spaced Equallizer)에 적용하였으며, Sign 알고리듬, MADF 알고리듬, MMADF 알고리듬을 사용하여 정상상태오차와 수렴속도로 특성을 비교평가 하였다. MMADF 알고리듬을 FSE에 적용한 결과 안정된 수렴특성을 나타내었으며, 동일한 정상상태오차를 갖는 조건에서 시뮬레이션한 결과 기존의 Sign 및 MADF 알고리듬에 비해 신호특성 및 수렴속도가 개선 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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