• 한국전자파학회논문지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.416-422
• /
• 2011

본 논문에서는 개별 센싱 결과를 결합하기 위해 센싱의 성능은 연판정 방식보다 낮지만, 시스템의 부담이 적고 비교적 단순한 방식인 경판정 방식을 적용하였으며, 센싱의 성능을 높이기 위해 각 CR 기기의 검출 확률을 반영하여 가중치를 설정하고, 계산된 가중치가 개별 센싱 결과에 재반영되어 결합하는 최적화된 경판정 방식을 제안한다. 기존의 경판정 방식과 달리 가중치를 적용하여 센싱 성능을 높이도록 하였고, 모의 실험 및 분석을 통하여 성능을 나타내었다. 1차 사용자의 신호는 OFDM 기반의 시스템을 가정하였고, 1차 사용자와 CR 기기 사이의 무선 채널은 가우시안(Gaussian) 채널로 모델링하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제18권4호
• /
• pp.55-60
• /
• 2018

본 논문은 전력선 통신에서 딥 러닝 기술 적용시킨 연구의 초기 결과를 보여준다. 본 논문에서는 전력선 통신의 성능을 감소시키는 원인인 잡음을 제거하기 위해 딥 러닝 기술을 적용시켜 효과적인 잡음 제거를 목표로 하고 수신 단에서 딥 러닝 모델을 추가하여 잡음을 효과적으로 제거하는 시스템을 제안한다. 딥 러닝 모델을 학습시키기 위해서는 데이터가 필요하므로 기존의 데이터들을 저장하고 있다고 가정하고 제안하는 시스템에 대해 시뮬레이션을 진행하여 부가 백색 가우시안 잡음 채널의 이론적 결과와 비트 에러률을 비교하여 제안하는 시스템 모델이 잡음을 제거하여 통신 성능을 향상시킨 것을 확인한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
• /
• pp.357-359
• /
• 2010

비터비 디코딩 방법은 컨볼루션 복호화 방법 중에서 가장 많이 사용되고 알려진 복호화 방법이다. 본 논문에서는 실질적인 비터비 복호화 성능 고찰을 위하여 여러 가지 파라미터 값을 이용한다. 파라미터 값에 대한 여러 가지 비터비 복호화 방법에 대하여 논의한다. 그리고 비터비 알고리즘 방법중, 중판정과 경판정 이라는 서로 다른 의사결정에 의한 복호화 방법의 차이를 비교한다. 여러 가지 파라미터 값과 의사결정 방법을 가지고 가우시안 채널 상에서의 다양한 비터비 복호화 방법에 대하여 논의하여 가장 적절한 파라미터 값과 의사결정 방법에 대하여 논의한다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제32권4C호
• /
• pp.411-417
• /
• 2007

비트율 제어는 채널 용량이나 프레임율과 같은 제한 조건에서 더 좋은 화질을 제공하기 위해 비디오 부호화에 있어서 필요한 구성 요소이다. 일반적으로 양자화 변수를 결정할 때 양자화가 수행될 데이터를 단일 분포로 가정하면, 실제 데이터의 분포를 지나치게 간략화하게 되는 문제가 발생할 수 있으며, 이는 이동통신 환경과 같이 전송 대역의 제약이 심한 상황에서 부호화 효율을 떨어뜨리는 원인이 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 소스 분포를 일반화된 가우시안 분포(Generalized Gaussian Distribution)를 이용하여 정의하고, 각각의 분포 특성을 나타내는 모양 변수를 결정하여 일반화된 가우시안 분포의 비트율-왜곡 함수에 기반을 둔 양자화 변수 결정 모델을 설계한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 저 비트율 환경에서 우수한 성능을 제공하는 비디오 부호화 표준인 H.264 비디오 코덱에 구현하여 MPEG-2 TM5 및 H.263 TMN8과 그 성능을 비교한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.145-150
• /
• 2013

본 연구에서는 차세대 나노소자인 DGMOSFET에 대하여 문턱전압 이하영역에서 발생하는 단채널 효과 중 문턱전압 및 드레인유도장벽감소의 변화를 스켈링 이론에 따라 분석하였다. 포아송방정식의 분석학적 해를 구하기 위하여 전하분포함수에 대하여 가우시안 함수를 사용함으로써 보다 실험값에 가깝게 해석하였으며 이때 가우시안 함수의 변수인 이온주입범위 및 분포편차 그리고 소자 파라미터인 채널의 두께, 도핑농도 등에 대하여 문턱전압 특성의 변화를 관찰하였다. 본 연구의 모델에 대한 타당성은 이미 기존에 발표된 논문에서 입증하였으며 본 연구에서는 이 모델을 이용하여 문턱전압이하 특성을 분석하였다. 분석결과 스켈링 이론 적용 시 문턱전압 및 드레인유도장벽감소 현상이 변화하였으며 변화 정도는 소자파라미터에 따라 변화한다는 것을 관찰하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
• /
• 제38권3호
• /
• pp.9-18
• /
• 2001

본 논문에서는 페이딩 채널 환경에서 OFDM 시스템의 채널추정과 심볼 검출이 결합된 방식들을 제안하였다. 제안된 방식들은 결정지향 채널 추정(DDCE) 방식에 근거하여 채널을 추정하며 비터비 알고리즘을 이용한 심볼 검출을 수행한다. 제안된 비터비 결정지향 추정 (VDDCE)방식은 시간상 변화하는 채널을 추척하고 ML 심볼 열을 검출 한다. VDDCE방식에 근거한 순환적 비터비 결정지향(RVDDCE) 방식에서는 복잡도를 줄이기 위해 검출될 심볼 열의 길이를 줄인다. 즉, 훈련 심볼의 간격동안에 채널 추정과 비터비 알고리즘이 일정 간격으로 반복적으로 수행되도록 한다. 또한，AWGN의 효과를 줄이기 위해 평균화 채널 추정(ACE) 방식을 VDDCE와 RVDDCE 방식에 적용하였다. 제안된 방식들은 컴퓨터 시뮬레이션으로 검증하였다.

• 한국전자파학회논문지
• /
• 제13권8호
• /
• pp.797-803
• /
• 2002

본 논문에서는 라이시안(Rician) 감쇄가 존재하는 채널 환경에서 협대역 잡음이 더하여진 경우에 대역 여파기를 통과한 수신신호의 위상오류에 대한 확률 밀도 함수를 유도하고 0차 모먼트가 1이 됨을 보임으로써 확률밀도 함수로서의 타당성을 검증한다. 일반적으로 감쇄 환경에서 시스템의 오류 확률은 먼저 가산성 백색 가우시안 잡음(AWGN : Additive White Gaussian Noise)만이 존재할 때의 오류 확률을 구한 후, 그 결과 식을 해당 감쇄에 대한 확률 밀도 함수로 평균을 취하여 구한다. 하지만 본 논문에서는 감쇄 환경에서의 수신 신호에 대한 위상 오류식을 구한 다음, 그 식을 한번의 이중 적분을 취함으로써 오류 확률을 구하게 된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
• /
• pp.888-891
• /
• 2011

본 연구에서는 이중게이트(Double Gate; DG) MOSFET에서 발생하는 단채널효과 중 하나인 드레인유기장벽 감소(Drain Induced Barrier Lowering; DIBL)에 대하여 분석하고자 한다. 드레인 유기장벽감소 현상은 채널의 길이가 짧아질 때 드레인 전압이 소스쪽 장벽에 영향을 미쳐 장벽의 높이를 감소시키는 현상으로써 단채널에서 발생하는 매우 중요한 효과이다. 본 연구에서는 DIBL을 해석하기 위하여 이미 발표된 논문에서 타당성이 입증된 포아송방정식의 해석학적 전위분포를 이용할 것이다. 이 모델은 특히 전하분포함수에 대하여 가우시안 함수를 사용함으로써 보다 실험값에 가깝게 해석하였으며 소자 파라미터인 채널두께, 산화막두께, 도핑강도 등에 대하여 드레인 유기장벽감소의 변화를 관찰하고자 한다.

• 천문학회보
• /
• 제46권2호
• /
• pp.74.2-75
• /
• 2021

We demonstrate that a deep learning classifier that only uses to gravitational wave (GW) detectors auxiliary channel data can distinguish various types of non-Gaussian noise transients (glitches) with significant accuracy, i.e., ≳ 80%. The classifier is implemented using the multi-scale neural networks (MSNN) with PyTorch. The glitches appearing in the GW strain data have been one of the main obstacles that degrade the sensitivity of the gravitational detectors, consequently hindering the detection and parameterization of the GW signals. Numerous efforts have been devoted to tracking down their origins and to mitigating them. However, there remain many glitches of which origins are not unveiled. We apply the MSNN classifier to the auxiliary channel data corresponding to publicly available GravitySpy glitch samples of LIGO O1 run without using GW strain data. Investigation of the auxiliary channel data of the segments that coincide to the glitches in the GW strain channel is particularly useful for finding the noise sources, because they record physical and environmental conditions and the status of each part of the detector. By only using the auxiliary channel data, this classifier can provide us with the independent view on the data quality and potentially gives us hints to the origins of the glitches, when using the explainable AI technique such as Layer-wise Relevance Propagation or GradCAM.

• 전자공학회논문지D
• /
• 제36D권8호
• /
• pp.7-18
• /
• 1999

100GHz와 150GHz 대역의 우주전파를 동시에 관측하기 위한 준광학계가 설계, 제작되었다. 밀리미터파 및 서브밀리미터파 대역의 전송수단으로 널리 이용되고 있는 준광학계는 가우시안 빔으로 해석된다. 따라서 가우시안 빔 이론을 이용하여, 광대역 주파수 범위에서 주로 사용되는 영상 빔 방법으로 준광학계를 해설한다. 이중채널 준광학계는 두 대역의 전파를 동시에 관측하기 위해서, 두 개의 빔을 유도하는 시스템이다. 따라서 두 빔을 유도하기 위한 준광학계와 준광학계를 구성하는 각 부품은 영상 빔 방법을 이용하여 설계하였다. 이러한 설계를 바탕으로 준광학계의 각 소자들이 제작되었고, 전체 시스템이 구현되었다. 제작된 준광학계는 자체에서 제작한 빔 측정장치를 이용하여 측정함으로써, 설계에 대한 검증과 정확한 제작여부를 확인하였다. 그리고 제작된 시스템은 이중채널 수신기에 설치되어, 우주전파를 동시에 성공적으로 관측함으로써 그 성능이 입증되었다.