• 한국통신학회논문지
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• 제30권12C호
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• pp.1262-1267
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• 2005

EBF(Elliptical basis function) 신경망은 비선형 처리를 가능하게 하며, 잡음에 강하고 빠른 수렴을 하는 장점이 있다. 또한 EBF는 설계가 간단하여 실시간 음성 구간 검출기(Voice Activity Detection, VAD)에 적용하기 용이하다. 따라서 전송 효율을 높이기 위해 사용되는 음성구간 검출기를 제안함에 있어 EBF 신경망을 이용하였다. EBF의 학습 알고리즘은 평균 클러스터링(K-means Clustering) 알고리즘과 선형 최소 제곱 방범(Least Mean Square error, LMS)을 사용하였다. G.729 Annex B 와 RBF(Radial Basis Function) 신경망을 이용한 음성구간 검출기와 성능 비교에 있에서, G.729 Annex B 음성 검출기보다 $70\%$ 이상의 높은 성능재선을 나타냈고, RBF 신경망을 이용한 음성구간 검출기 보다 비음성 구간에서 $50\%$정도의 높은 효율을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권7A호
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• pp.651-658
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• 2002

적응신호처리 분야에서 LMS 알고리듬은 수식이 간단하고, 적은 계산량으로 인해 널리 사용되고 있지만, 알고리듬 성능을 좌우하는 고정된 적응상수를 적절하게 선택해야 하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 적응필터의 참조입력과 에러신호사이의 추정상관을 이용, 매 샘플시간마다 다른 값을 가지는 상관추정 가변스텝사이즈(ECLMS) 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리즘을 적응 다중 노치필터에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 LMS알고리듬과 기존의 가변스텝 사이즈와 비교하여 그 성능이 우수함을 입증한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권4C호
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• pp.343-349
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• 2010

이 논문은 NLMS (normalized least mean square) 적응 필터 기반의 실시간 반향 제거기에 관해서 연구한다. 동시통화 구간에서 음향 반향 제거기의 성능을 향상시켜 통화 품질 개선하고, 음향 반향 제거기의 적응 연산 제어하여 소모 전력을 줄이는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 NLMS 적응 필터의 수렴 상태를 검사를 통해 추정된 반향 경로를 저장하고 적응필터의 동작 여부를 선택한다. 또한 동시통화가 검출 될 경우에 동시통화 검출기가 놓친 동시통화 시간을 고려하여 저장된 반향 경로를 선택적으로 사용한다. 제안한 방법을 이용할 경우에 간단한 동시통화 검출기를 사용하여 동시통화 구간에서 반향 제거 성능이 향상할 수 있고, 연산을 줄여서 전력 소모를 줄일 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권7C호
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• pp.562-568
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• 2008

본 논문에서는 Gram-Schmidt 알고리즘에서 TDL(Tapped Delay Line) 필터의 계수를 구하는 방법과 등가의 Wiener-Hopf 방식의 해를 구하는 방법 중 정규화 알고리즘 두 가지를 제안한다. 이론적 해석에서 기존의 NLMS(Normalized Least Mean Square) 알고리즘이 입력의 파워의 합으로 정규화 하는 것에 비해 제안한 정규화 알고리즘들은 고유값들의 합으로 정규화 한다. 컴퓨터 모의실험에서 두 개의 pole이 단위원 밖의 근접한 위치를 가지는 불안정한 환경에서 시스템 식별을 수행하였다. 결과적으로, 제안한 두 개의 알고리즘은 Gram-Schmidt 알고리즘에서 TDL 필터의 계수를 회귀적으로 구할 수 있었고 기존의 NLMS 알고리즘에 비하여 우수한 수렴 성능을 나타냄을 알 수 있었다.

• Advances in Energy Research
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• 제6권2호
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• pp.131-143
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• 2019

Global Solar Radiation (GSR) is the key element for performance estimation of any Solar Power Plant (SPP). Its forecasting may help in estimation of power production from a SPP well in advance, and may also render help in optimal use of this power. Seasonal Auto-Regressive Moving Average (SARMA) and Artificial Neural Network (ANN) models are combined in order to develop a hybrid model (SARMA-ANN) conceiving the characteristics of both linear and non-linear prediction models. This developed model has been used for prediction of GSR at Gorakhpur, situated in the northern region of India. The proposed model is beneficial for the univariate forecasting. Along with this model, we have also used Auto-Regressive Moving Average (ARMA), SARMA, ANN based models for 1 - 6 day-ahead forecasting of GSR on hourly basis. It has been found that the proposed model presents least RMSE (Root Mean Square Error) and produces best forecasting results among all the models considered in the present study. As an application, the comparison between the forecasted one and the energy produced by the grid connected PV plant installed on the parking stands of the University shows the superiority of the proposed model.

• ETRI Journal
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• 제35권4호
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• pp.638-643
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• 2013

This paper presents a 5-bit digital step attenuator (DSA) using a commercial 0.18-${\mu}m$ silicon-on-insulator (SOI) process for the wideband phased array antenna. Both low insertion loss and low root mean square (RMS) phase error and amplitude error are achieved employing two attenuation topologies of the switched path attenuator and the switched T-type attenuator. The attenuation coverage of 31 dB with a least significant bit of 1 dB is achieved at DC to 20 GHz. The RMS phase error and amplitude error are less than $2.5^{\circ}$ and less than 0.5 dB, respectively. The measured insertion loss of the reference state is less than 5.5 dB at 10 GHz. The input return loss and output return loss are each less than 12 dB at DC to 20 GHz. The current consumption is nearly zero with a voltage supply of 1.8 V. The chip size is $0.93mm{\times}0.68mm$, including pads. To the best of the authors' knowledge, this is the first demonstration of a low phase error DC-to-20-GHz SOI DSA.

• 한국자기학회지
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• 제27권1호
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• pp.35-40
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• 2017

기존의 광학현미경을 분해 하여 Kerr 현미경을 구성한 다음, 180도 자벽을 가지는 극박 3 %Si-Fe에 대해 자구모양을 관찰하였다. CCD 카메라로 취득한 한 단 한 장의 디지털 자구모양으로부터 자구영역의 경계선을 고가의 고속 영상처리장치 없이 결정하였다. 자구모양의 경계선 결정 방법은 디지털 자구모양의 픽셀값을 감산, 적분, 최소자승법의 연산을 이용하는 것이다. 이 방법은 많은 디지털 이미지를 연속적으로 취득하여 다중 합산하는 종래의 방식보다는 비용이 적게 든다. 이 연구 결과로부터 3개의 경계선과 0.085[T]의 자속밀도가 구해져 시편의 중심부와 같이 $180^{\circ}$ 자벽 만이 형성되는 영역이라면 이 방법을 적용할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권7C호
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• pp.704-711
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• 2002

본 논문에서는 케이블 모뎀을 위한 DFE(Decision Feedback Equalizer) 구조의 blind 등화기를 설계하였다. 변복조 방식은 64/256 QAM이며 채널 적응 알고리즘으로는 제안한 MMA(Multi-Modulus Algorithm)와 LMS (Least Mean Square) 알고리즘을 같이 사용하였다. MMA 알고리즘과 DFE 구조를 가진 등화기는 본 논문에서 처음 제안한다. 기존의 MMA 등화기는 두 개의 FIR 필터를 사용하여 두 개의 탭 계수를 갱신하였으나, 본 논문에서 제안하는 MMA 알고리즘은 하나의 탭 계수 갱신만으로 채널 등화가 가능하도록 제안하였으며, DFE 구조에 적용하여 두 개의 DFE 필터를 사용하여 채널 적응 능력을 높히고 탭 수를 줄였다. 0.35 $\mu\textrm{m}$ standard cell library를 이용하여 ASIC 칩을 설계하였다. 설계한 등화기는 약 16만개의 게이트 수와 8 MHz의 동작속도를 보였으며 데이터 전송 속도는 64Mbps까지 지원한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권12C호
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• pp.1660-1668
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• 2004

본 논문에서는 간단한 구조, 적은 계산량과 안정된 빠른 수렴속도를 가진 RBF (Radial Basis Function) 신경회로망을 이용한 이중 임계값 방식의 음성구간 검출기 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통해 유용성을 확인하였다. 음성압축기에 사용되는 CELP (Code-Excited Linear Prediction) 파라미터들을 신경회로망 입력으로 하여 잡음에 강하게 반응하게 하였고, 음성구간 검출기의 성능향상을 위해 음성구간과 침묵구간에서 다른 임계값을 사용하는 이중 임계값 방식을 적용하였다. 실험 결과 이중 임계값을 이용한 RBF 신경망 음성구간 검출기는 G.729 Annex B 음성구간 검출기 보다 우수한 성능을 보였고, 기존의 MLP (Multi Layer Perceptron) 신경회로망을 이용한 음성구간 검출기와 비교하여 음성구간에서는 비슷한 성능을 보였으나 침묵구간에서 25% 정도의 성능향상을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권5C호
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• pp.403-412
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• 2008

본 논문은 등가의 Wiener-Hopf 방정식의 해를 LMS 알고리즘을 이용하여 구할 수 있는 방법과 격자필터에서 직접적으로 TDL 필터의 계수를 구할 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해 격자필터를 이용하여 생성한 직교입력 신호를 등가의 Wiener-Hopf 방정식에 적용하여 그 해를 최소평균자승 알고리즘을 이용하여 순환적으로 구하는 방법을 보인다. 이와 같은 경우 기존에는 오차와 regression 계수를 순환적으로 구할 수 있는데 반하여 본 논문에서는 오차와 TDL 필터의 계수를 순환적으로 구할 수 있는 장점이 있다. 또한 제안한 알고리즘의 수렴적 특성을 이론적으로 고찰하였다. 그 결과는 전통적 해석과 유사하게 나타남을 알 수 있었다. 성능 평가 결과를 통해 제안한 알고리즘이 매우 우수한 성능을 나타내고 있음을 확인하였다.