차세대 무선 통신 시스템에서는 RF 에너지 하베스팅 기술을 이용하여 센서의 전원 부족 문제를 해결하고자 한다. 본 논문에서는 채널 추정 오차가 존재하는 에너지 하베스팅 네트워크에서 무선 정보 및 전력 동시 전송을 위한 효율적인 알고리즘을 제안하고자 한다. 먼저, 1차원의 완전 검색을 통해 최적의 채널 추정 주기를 찾은 후, MMSE 채널 추정기를 이용하여 채널을 추정한다. 추정된 채널 값을 기반으로, 최소 필요 획득 에너지 조건을 만족시켜주면서 데이터 전송률을 최대화할 수 있는 파워 할당 및 분할 방안을 제안하였다. 시뮬레이션을 통해 제안 방안은 완벽한 채널 추정을 가정한 최적 방안에 비해 10% 미만의 성능 저하가 있었지만, 기존 방안과 비교할 시에는 데이터 전송률을 20% 이상 향상시킴을 확인 하였다.
본 논문에서는 원자력 발전소 증기발생기 세관에 발생할 수 있는 결함의 크기측정에 사용되는 Bagging 신경회로망에 대한 연구를 수행하였다. Bagging은 부트스트랩(bootstrap) 샘플링에 기반을 둔 추정기 앙상블을 생성하는 방법이다. 증기발생기 세관의 결함 크기측정을 위하여 다양한 폭과 깊이를 갖는 4가지 결함패턴의 eddy current testing 신호를 생성하였다. 그 다음, 단일 신경회로망(single neural network; SNN)과 Bagging 신경회로망(Bagging neural network; BNN)을 구성하여 각 결함의 폭과 깊이를 추정하였다. SNN과 BNN 추정성능은 최대오차를 이용해서 측정하였다. 실험결과, 결함 깊이 추정시의 SNN과 BNN 최대오차는 0.117mm와 0.089mm 이었다. 또한, 결함 폭 추정 시에는 SNN과 BNN 최대오차는 0.494mm와 0.306mm 이었다. 이러한 실험결과는 BNN 추정성능이 SNN 추정성능보다 우수하다는 것을 보여준다.
표본조사에서 가중치는 설계 단계와 분석 단계에서 만들어지고 부여될 수 있다. 설계 단계의 가중치는 추출확률이나 응답률 등과 같은 표본 데이터 획득 지표에 관련되어 있고 분석 단계의 가중치는 모집단 수치나 다른 보조 변수정보 등과 같은 외적인 정보와 관련되어 있다. 그리고 최종가중치는 설계 단계의 가중치와 분석 단계의 가중치의 곱으로 만들어진다. 이 논문에서는 분석 단계에서 부여되는 가중치에 초점을 맞추어 가중평균으로 모평균을 추정할 때 가중평균에 포함된 가중치가 모평균 추론에 미치는 영향을 고찰하였다. 유한모집단에서 각 조사단위에 조사변수와 가중치가 쌍으로 있고 표본추출확률이 균등한 경우를 가정하였다. 이러한 조건에서 가중평균의 편향과 평균제곱오차를 구하여 가중평균은 모평균의 편향 추정량임을 보였고, 편향의 방향과 크기는 조사변수와 가중치의 상관관계로 설명할 수 있음을 보였다. 즉, 만일 가중치와 조사변수가 양의 상관관계가 있으면 가중평균은 모평균을 과대 추정하게 되고, 만일 음의 상관관계가 있으면 모평균을 과소 추정하게 된다. 그리고 두 변수의 상관계수가 크면 편향은 증가한다. 가중평균에 대한 이론적인 수식 유도와 함께 편향의 크기와 평균제곱오차의 크기를 수치적으로 검토하기 위하여 모의실험을 실시하였다. 모의실험에서는 상관계수가 -0.2과 0.6사이에 있는 9개의 가중치를 생성하였고, 표본수는 100부터 400까지 고려하여 편향의 크기와 평균제곱오차의 크기를 수치적으로 구하였다. 하나의 결과로써 상관계수가 0.55이고 표본수가 400인 경우에 가중평균의 편향의 제곱이 평균제곱오차에서 차지하는 비율은 무려 82%에 이르는 것으로 나타났는데, 이는 가중평균의 편향이 어떤 경우에는 매우 심각할 수도 있음을 보여주는 것이다.
이 연구의 목적은 두 가지로 대별할 수 있다. 첫째는, 베리오그램 모델링에 기초를 둔 정규크리깅 보간법의 p-적응적 유한요소법으로의 적용성이다. 둘째는, 수정된 초수렴 팻취복구 기법을 사용한 사후오차평가기와 연계된 계층적 p-체눈 세분화의 적응적 유한요소 과정을 제시하는 것이다. 가중치를 부여한 보간기법중의 하나인 정규크리깅 방법은 가우스 적분점에서의 응력데이타로 부터 소위 준정해를 얻는데 적용된다. 가중치를 동일하게 가정하는 종래의 보간기법과는 달리 실험적 및 이론적 베리오그램을 작성한 후 보간을 위한 가중치를 결정하게 된다. 한편, 적응적 p-체눈 세분화는 해석영역의 각 체눈에서 p-차수를 만족할만한 정확도를 얻을 수 있도록 프로그램내에서 자동으로 사후오차평가를 통해 불균등 또는 선택적으로 증가시킨다. 수정된 초수렴 팻취복구기법을 검증하기 위해 극한치를 사용한 새로운 오차평가기가 제안된다. 제안된 알고리즘의 정당성은 선형탄성파괴역학의 대표적 문제들인 중앙균열판, 일변균열 및 양변균열 해석을 통해 테스트되었다.
본 논문에서는 방송 뉴스에서 화자 변화 검증 성능 향상을 위해서 입력소음음성 향상과 SNR(Signal to Noise Ratio)기반 가중 함수 $w_m$를 적용한 KL 거리 $D_s$를 실험하였다. GMM-UBM(Gaussian Mixture Model-Universal Background Model) 기반 KL(Kullback Leibler) 거리 D를 이용한 화자 변화 검증 시스템(실험 0)을 기본 시스템으로 한다. 실험 1은 실험 0의 입력소음음성 향상을 위해 MMSE Log-STSA(Minimum Mean Square Error Log-Spectral Amplitude Estimator)를 적용하였다. 실험 2는 실험 1의 기존 KL거리 D 대신에 $D_s$를 적용하였다. 실험 데이터베이스는 다양한 소음을 반영하기 위해 스포츠 뉴스와 실외 인터뷰를 중심으로 구축하였다. 실험은 화자 변화 정보의 누락을 막기 위해 MDR(Missed Detection Rate) 0%를 기준으로 하였다. 실험 0은 FAR(False Alarm Rate) 71.5%의 성능을 보였다. 실험 1은 FAR 67.3%로 실험0에 비해 4.2% 향상되었고, 실험 2는 FAR 60.7%로 10.8% 향상되었다.
본 논문에서는 시공간 블록 부호 송신 다이버시티 기법(STBC-TD)이 적용된 WCDMA 하향 링크에서 이동 평균(Moving Average) 필터 구조의 채널 추정기에 대해 성능 평가를 하였다. 또한 FIR(Finite Impulse Response) 필터 구조의 채널 추정기에서 발생하는 메모리 요구 문제와 채널 추정 지연 시간 문제를 해결하기 위해 IIR(Infinite Impulse Response) 필터 구조를 제시하고 이에 대한 성능 평가 및 비교를 하였다. 컴퓨터 모의 실험 결과 일반적으로 STBC-TD 기법이 적용된 경우 두 구조 모두 이동국의 속도가 저속일 때 상당한 성능 개선이 발생하였다. 이동평균 필터 구조의 채널 추정기는 STBC-TD 기법을 적용함으로써 성능 개선과 함께 필터의 최적 탭 수가 감소되고 이로 인해 채널 추정 지연 시간과 수신단의 복잡도를 줄일 수 있었다. 또한 IIR 필터 구조의 채널 추정기는 이동평균 필터 구조에 비해 메모리 요구 문제와 추정 지연 시간 문제가 작은 장점을 가지지만 IIR 필터 내부의 계수는 이동국의 속도 변화에 매우 민감하며 따라서 최적의 IIR 필터 계수 설정이 중요한 고려 사항이다.
계층적 p-세분화를 위해 Zienkiewicz-Zhu 오차평가법이 약간 수정되었으며, 이 방법의 유효성을 보이기 위해 휨을 받는 개구부를 갖는 Reinssner-Mindlin $C^{\circ}$-평판에 적용하였다. 유한요소해석상의 적응적 체눈을 결정하는 단계는 초수렴 팻취 복구기법에 기초를 둔 사후오차평가자와 연계된 p-세분화에 의해 제안되었다. 요소내의 변위장을 정의하기 위해 적분형 르장드르 고차 형상함수가 사용되는 반면 복구응력을 보간하기 위해 파스칼의 삼각수에 기초를 둔 같은 차수의 고차다항식이 사용되는 이유로 수정 Z/Z 오차평가는 종래의 방법과 다소 차이를 보여준다. 가우스 적분점에서의 응력을 최적화하기 위해 필요한 다항식으로 표현되는 응력함수를 얻기 위해 최소제곱법이 사용되었다. 고정된 요소망에 거의 최적의 형상함수 차수의 분배를 찾기 위한 전략이 논의되었는데, 허용되는 정확도를 얻을 수 있을 때까지 각 요소마다 형상함수의 차수를 불균등하게 증가시키는 방법으로, 소위 최적의 선택적 p-분배를 자동으로 결정하도록 되어있다. 위의 사항들을 L-형 평판 해석에 적용한 결과, 적응적 p-체눈설계 단계가 진행됨에 따라 자유도의 증가에 따라 오차량은 급격히 감소되는 것을 알 수 있었고, 제안된 오차 지시자에 의한 적응적 p-체눈 세분화는 최적 p-분배 진행방향에 근접하는 것을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 카오스 현상을 발생시키는 이산 로렌츠 시스템의 컴퓨터 모의 실험에 대한 방법을 제시하였다. 모의 실험에서의 카오스적인 움직임은 수치해석에 의해 예측된 결과와 일치하였다. 동기화된 카오스 시스템의 원리를 사용함으로써, 비화통신을 위한 접근 방법 로렌츠 방정식을 코딩한 송.수신기를 컴퓨터를 사용, 모의 실험함으로써 증명하였다. 송신기에서는 카오스 신호를 사용해서 보내고자 하는 메시지를 먼저 카오스 신호와 곱하고 다시 카오스 신호를 더해서 전송한다. 한편 수신기에서는 전송된 신호를 수신측 카오스 신호로 빼준 후에 다시 나누어서 전송된 메시지를 회복하는 방법을 사용하였다. 비선형 상태추정으로써 로렌츠 이산 카오스 동기 시스템의 견고성의 정도를 결정하기 위해서 샘플링 시간을 달리했으며, 이때 동기 오차와 그에 따른 송신신호와 수신신호와의 오차 값을 비교하여 성능을 평가하였다.
기회적 빔포밍(OBF)은 채널이 거의 변하지 않는 환경에서도 기지국에서 랜덤 빔을 발생시켜서 인위적으로 다중 사용자 다이버시티 이득을 얻는 기법이며, 궤환 정보량도 순시 SNR 정보만을 필요로 한다. 이러한 이점에도 불구하고 수신단에서의 채널 추정 오류는 부정확한 순시 SNR의 원인이 된다. 특히 추정된 SNR에 의해 선택된 AMC 레벨이 실제 채널 용량보다 큰 전송율을 요구할 때는 패킷의 손실이 불가피 하다. 본 논문에서는 채널 추정 성능을 고려하여 계산한 보수적 인자를 이용해 추정된 SNR을 인위적으로 감소시킴으로써 성능 저하를 방지하는 보수적 링크 적응 방식을 제안한다. 제안된 보수적 인자는 실제 채널 SNR과 감소된 추정 SNR의 차이의 최대값의 분산을 최소화 하도록 계산된다. 이를 위해 실제 채널 SNR과 추정된 SNR의 차이의 통계량을 수학적으로 분석하였다. 실제 LS 추정기를 적용한 컴퓨터 시뮬레이션 결과 채널 추정 오류가 있는 상황에서 제안된 방식이 추정 오류로 저하된 평균 수율 성능을 두 배 이상 향상시키고, 비례적 공정 스케줄러의 공평성 성능을 손상시키지 않음도 확인하였다.
고속 열차에 무선 센서 네트워크를 구성하여 센서 데이터를 이용한 모니터링 시스템에 대한 연구들이 진행됨에 따라, 열차 외부와 내부 간의 통신 시에 발생하는 철도 무선 채널 특성에 대한 연구가 요구된다. 특히, 무선 채널에 다중경로 지연특성이 있는 경우 심볼간 간섭에 따른 성능 열화를 막기 위한 등화기 및 채널 추정기가 요구될 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 실제 고속열차에서 IEEE 802.15.4 규격으로 구성되는 ZigBee 송수신기를 이용하여 수신신호를 측정하고, 측정된 수신신호를 분석하여 다중경로가 최대 두 개인 다중경로 지연특성을 확인하였다. 그리고, 확인 된 철도 환경에서 다중경로 지연특성을 고려하여, IEEE 802.15.4 데이터 칩 시퀀스 특성을 이용한 저복잡도의 채널 추정 기법을 제안하고, 제안 기법에 대한 복잡도 및 성능 오차 분석 후 적용 가능성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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