LTE 시스템의 하향링크 동기 신호는 PSS (primary synchronization signal)과 SSS (secondary synchronization signal)로 나눠져 있으며, 미리 정해져 있는 3 개의 신호 중 하나가 전송되는 PSS 신호를 먼저 찾은 다음 SSS 신호를 검출하게 된다. 본 논문에서는 부분 상관값 계산 구간의 길이가 다른 검출기들을 동시에 사용하는 PSS 검출 방식을 제안한다. 우선 구간별 부분 상관값을 다시 활용함으로써 여러 개의 검출기를 동시에 사용함에 따른 계산량의 증가를 최소화한다. 또한, 동시에 사용된 검출기들의 결과 값 중에서 가장 믿을 만한 하나의 값을 선택하기 위하여 임시 주파수 오차 값(tentative frequency offset)을 이용한 동기식 최종 추정치 선택 방법을 제안한다. 컴퓨터 모의실험을 통하여, 제안된 방식이 넓은 주파수 오차 범위에서 안정적인 PSS 검출 성능을 보임을 검증하고자 한다.
5G NR 모든 기기는 기지국과 통신을 위해 가장 먼저 셀 탐색 및 동기화 과정을 진행해야 한다. 이 과정에서 PSS 검출이 제일 먼저 성공적으로 수행되어야 하므로, PSS 검출은 5G NR 통신에서 가장 중요하고 어려운 문제 중 하나이다. 다양한 PSS 검출 방법 중 본 논문에서는 교차상관관계 기반의 검출 방법에 대해 소개하고 복잡도와 검출 속도를 고려한 하드웨어 구조에 대해서 설명한다. 또한, PSS 검출기를 포함하는 시스템 구성을 위해 필요한 인터페이스와 효율적이고 유연한 동작을 위한 구동 소프트웨어 동작도 제안하고, 이를 구현하였을 때 Xilinx사의 UltraScale+ FPGA의 자원 사용량을 다양한 구조에 따라 비교 분석한다.
본 논문에서는 5G NR (new radio) 시스템에서 PSS/SSS (primary synchronization signal/secondary synchronization signal)를 이용한 cell ID (cell identity) 검출 방법들을 제시하고 성능을 평가한다. 시간 영역에서 PSS를 먼저 검출한 후 검출된 PSS 정보를 이용하여 채널 추정 및 SSS의 시퀀스 검출에 사용하는 2단계(2-stage) 검출 방법과 PSS와 SSS 시퀀스를 결합하여 동시에 검출하는 결합 검출(joint detection) 방법을 사용한다. 또한, 추정한 채널 이득을 이용하여 주어진 PSS 및 SSS의 전체 시퀀스 길이의 상관(correlation) 값을 계산하는 coherent 방법과 시퀀스의 전체 길이를 여러 개의 그룹으로 나누어 각 그룹 내에서는 coherent 상관을 계산하고, 이들을 결합하여 전체 그룹의 상관 값을 계산하는 non-coherent combining 방법을 제시한다. 본 논문에서 고려한 검출 방법들에 대해 전산 실험을 통하여 PSS 및 SSS의 개별 검출 에러율과 전체 cell ID 검출 에러율 성능을 비교한다. 전산 실험 결과는 가산 백색 가우시안 잡음환경과 고정 및 이동 환경에서 non-coherent combining 방법이 coherent 방법에 비해 우수한 검출 성능을 보이며, 결합 검출 방법은 2단계 검출 방법에 비해 우수한 성능을 보이나 계산 복잡도 측면에서는 2단계 검출 방법이 보다 낮은 복잡도를 갖는다는 것을 보여준다.
오늘날 유기고분자기반 태양전지는 다른 태양전지와 비교될 정도로 낮은 광변환효율로 인해 효율향 상을 위한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 그중 패터닝을 통한 광포집률과 charge carrier 수집효율이 증가되었다는 많은 보고들이 있었다. 따라서 우리는 200~1,400 nm polystyrene bead를 합성하여 air-liquid interfacial 방법을 이용해 2차원 육방조밀구조를 갖는 template를 형성하고 Nanosphere lithography (NSL)를 이용하여 대면적으로 균일한 poly(3,4-ethylenedioxythiophene) poly(styrenesulfonate) (PEDOT:PSS)를 패턴화하였다. 균일한 패턴형성을 측정하기위해 Field Emission Scanning Electron Microscopy (FE-SEM), image를 얻었으며, Atomic Force Microscopy (AFM)를 통해 형성된 패턴의 낙차 높이를 얻었고, Near IR-UV-Vis을 통해 bead size 변화에따라 얻어진 PEDOT:PSS 패턴의 반사율을 측 정하였다.
An efficient carbon monoxide (CO) sensor was developed based on poly(3,4-ethylenedioxy)thiophenepoly(styrenesulfonate) (PEDOT:PSS) modified with a new pyrimidine-fused heterocyclic compound, bis(2-hydroxyphenyl)dihydropyrido[2,3-d:6,5-d]dipyrimidine-tetraone (B2HDDT). B2HDDT remains stable in the polymer matrix through interactions with functional groups of the polymer. It created prominent sites that captured CO gas, and the experimental parameters, including the amount of doped B2HDDT in the PEDOT:PSS film, were optimized. The sensor probe was also examined to verify its reliability for detecting CO in the presence of atmospheric gases in a discriminating manner. NMR, AFM, and FT-IR spectra were obtained to evaluate the structure and morphology of the B2HDDT-doped PEDOT:PSS (PEDOT:PSS/B2HDDT) film. The content of 35 vol % B2HDDT (7.0 mM) in PEDOT:PSS provided the largest response factor (${\Delta}R/R_o$) for the CO gas. The sensor response was reproducible, with a relative standard deviation < 5% (n = 5). The detection limit was determined to be $0.44{\pm}0.05$ vol %.
본 연구는 분만시 동복 신생자돈의 제대혈에서 추출한 genomic DNA를 PCR-RFLP 기법을 이용하여 농가수입증대를 위하여 육질이 불량한 PSS 돼지를 판별하는 방법을 개발하기 위한 기초실험으로써 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 자돈 제대에서 혈액 genomic DNA를 추출하여 PCR에 의하여 증폭된 ryanodine receptor gene 영역의 산물은 자돈의 제대혈에서 1.8kb의 길이로 증폭되었음을 확인하였다. 제대혈에서 추출된 DNA 의 PCR 증폭 단편을 가지고 Hha I 제한효소로 digest 하여준 결과에서 PSS 돼지는 Yorkshire 종에서 출현하지 않았으나, Landrace 종과 Crossbred 종에서 각각 4.76%와 7.14%로 교잡종(LYD 또는 YLD)에서 더욱 많이 출현되었다. 이상의 결과로 볼 때 분만시 신생자돈의 제대혈을 채취하여 PSS 돼지를 조기에 선발하면 스트레스 감소는 물론 혈액채취의 간편성을 기대할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 3GPP LTE (3rd Generation Partnership Project Long Term Evolution) FDD/TDD (Frequency Division Duplex/Time Division Duplex) 듀얼 모드 하향 링크 수신기의 초기 셀 탐색을 위한 CP (Cyclic Prefix) 검출 기반의 SSS (Secondary Synchronization Signal) 검출 기법을 제안한다. 일반적으로 SSS 검출은 CP 타입을 고려하여 두 번의 SSS 검출을 수행하는 블라인드 검출 구조의 coherent 검출 방식이 고려되나, coherent 검출 방식은 PSS (Primary Synchronization Signal)에서의 채널 정보를 이용하기 때문에 고속환경에서 채널 보상 오류로 인해 성능이 열화되며 이러한 채널 보상의 오류는 PSS와 SSS가 세 심볼 떨어져 있는 TDD 모드 프레임 구조에서 더욱 가중된다. 또한 블라인드 SSS 검출 방식은 연산량의 증가로 인해 구현의 복잡도가 증가하는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 고속 이동체 환경에서 FDD 모드뿐만 아니라 TDD 모드에서도 안정적인 SSS 검출성능을 보장할 수 있고, SSS 검출 이전에 CP 검출을 수행함으로써 블라인드 검출 구조보다 연산량을 감소시킬 수 있는 CP 타입 선 결정 검출 구조의 non-coherent SSS 검출 기법을 제안한다. 다양한 환경에서 제안된 SSS 검출 기법의 성능 분석을 통해 제안된 방식이 3GPP LTE FDD/TDD 듀얼 모드 하향 링크 수신기에서 안정적인 검출 성능을 보장함을 입증하였다.
Co-channel interference between macro-femtocell networks is an unresolved problem, due to the frequency reuse phenomenon. To mitigate such interference, a secondary femtocell must acquire channel-state knowledge about a co-channel macrocell user and accordingly condition the maximum transmit power of femtocell user. This paper proposes a pilot-based spectrum sensing (PSS) algorithm for overlaid femtocell networks to sense the presence of a macrocell user over a channel of interest. The PSS algorithm senses the pilot tones in the received signal through the power level and the correlation metric comparisons between the received signal and the local reference pilots. On ensuring the existence of a co-channel macrocell user, the maximum transmit power of the corresponding femtocell user is optimized so as to avoid interference. Time and frequency offsets are carefully handled in our proposal. Simulation results show that the PSS algorithm outperforms existing sensing techniques, even at poor received signal quality. It requires less sensing time and provides better detection probability over existing techniques.
A new signal processing technique is applied to four-cylinder spark and compression ignition engines for the diagnosis of power faults inside the cylinders. This technique utilizes two-sided directional power spectra(예S) of complex vibration signals measured from engine blocks as the patterns for engine cylinder power faults. The dPSs feature that they give not only the frequency contents but also the directivity of the engine block motion. For the automatic detection/diagnosis of cylinder power faults, pattern recognition method using multi-layer neural networks is employed. Experimental results show that the sucess rate for diagnosis of cylinder power faults using dPSs is higher than that using the conventional one-sided power spectra. The proposed technique is also tested to check the robustness to the sensor position and the engine rotational speed.
This study proposes an automated assembly performance evaluation method for prefabricated steel structures (PSSs) using machine learning methods. Assembly component images were segmented using a modified version of the receptive field pyramid. By factorizing channel modulation and the receptive field exploration layers of the convolution pyramid, highly accurate segmentation results were obtained. After completing segmentation, the positions of the bolt holes were calculated using various image processing techniques, such as fuzzy-based edge detection, Hough's line detection, and image perspective transformation. By calculating the distance ratio between bolt holes, the assembly performance of the PSS was estimated using the k-nearest neighbors (kNN) algorithm. The effectiveness of the proposed framework was validated using a 3D PSS printing model and a field test. The results indicated that this approach could recognize assembly components with an intersection over union (IoU) of 95% and evaluate assembly performance with an error of less than 5%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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