리튬이온배터리(LIBs) 잔존유효수명(RUL) 예측은 배터리 관리 시스템(BMS)에 있어 필수적이다. 이는 서로 다른 산업에 사용되는 배터리의 최적 성능과 수명 연장을 제공하는 데 중요하다. 본 연구에서는 배터리 분석의 정확성과 견고성을 향상시키기 위해 머신러닝 기법과 하이브리드 모델링 전략을 결합한 혁신적인 접근법을 제안한다. k-최근접이웃(k-Nearest Neighbors, kNN), 랜덤 포레스트(Random Forest, RF), XGBoost 알고리즘의 강점을 활용함으로써, 제안된 모델은 배터리 데이터의 복잡한 관계와 패턴을 효과적으로 포착한다. 우리는 용량, 전압, 사이클, 온도와 같은 필수 배터리 파라미터로 구성된 포괄적인 데이터셋을 면밀히 선별하였다. 엄격한 실험과 평가를 통해, 제안된 방법은 RUL 및 용량 페이드(capacity fade)를 예측하는 데 있어 기존 접근법을 능가함을 확인하였다. 본 분석을 통해 얻은 통찰은 배터리 성능을 최적화하는 데 유용한 지침을 제공하고, 정보에 기반한 유지보수 계획을 가능하게 하며, 에너지 저장 시스템의 효율을 향상시키는 데 기여한다.

본 논문에서는 수중 음향 통신에서 채널 시간 변동성에 대해 등화기와 위상 고정 루프(PLL)가 함께 동작할 때의 성능을 검증한다. 채널의 다중경로로 인한 영향을 제거하기 위해 결정 피드백 등화기(decision feedback equalizer)를 적용하고, 도플러 효과로 인한 위상 회전에 대해서는 PLL을 적용한다. PLL에서는 결정 지향(decision-directed) tan−1 유형 위상 검출기를 채택한다. 선행 연구에서 보였듯이, 다중경로로 인해 발생하는 시간 가변적 ISI로 인하여 PLL을 정상상태로 유지하는 것은 어렵다. 또한 위상 회전은 등화기 탭 회전을 유발한다. 따라서 등화기와 PLL의 두 하위 시스템이 서로를 완벽하게 보완함을 확인할 수 있다. 또 다른 문제는 수렴 속도이며, 사전 정의된 전송 구간인 프리앰블 기간(알려진 데이터) 동안 연합 등화기와 PLL을 얼마나 빠르게 안정한 정상상태로 만들 수 있는지의 문제이다. 성능을 검증하기 위해 이동 송신기 조건에서 해상 실험을 수행하였다. 송신 신호는 PSK로 변조되며, PN 코드 프리앰블과 임의 데이터로 구성된 다섯 개의 버스트 프레임으로 이루어진다. 그 결과, 초기 다중경로 값과 도플러 주파수 오프셋을 사용하면 연합 등화기와 PLL을 정상상태로 더 빠르게 만들 수 있다.

수중 음향 통신에서는 잡음, 다중경로, 전송 시간 지연, 도플러 주파수 때문에 수신 신호의 시작 시간을 찾기가 어렵다. 본 논문에서는 수신기에서 2-STEP 프레임 동기화를 사용하여 이 문제를 해결한다. 송신 신호는 burst PSK로 변조된다. 프레임은 PN 코드로 이루어진 프리앰블과 임의 데이터로 구성된다. 2-STEP 프레임 동기화는 비결맞음 상관, 슬라이딩 FFT, 결맞음 상관으로 이루어진다. 먼저 STEP 1에서는 비결맞음 상관과 슬라이딩 FFT를 동시에 수행하여 시간 영역에서 프레임의 대략적인 시작 시간을, 주파수 영역에서 도플러 주파수를 얻는다. 그러나 해양 실험 결과를 통해, 수신 신호의 전력이 약하고 도플러 주파수가 큰 경우 STEP 1에서 시작 시점을 보장하기가 어렵다는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 STEP 2에서는 STEP 1의 FFT에서 도플러 주파수를 보상한 후 결맞음 상관을 사용하여 보다 정확한 시작 시간을 안정적으로 얻는다. 마지막으로, 해양 실험을 통해 제안한 2-STEP 프레임 동기화의 성능이 수신 신호의 낮은 전력과 높은 도플러 주파수에 대해서도 견고함을 보일 수 있다.

리튬이온배터리(LIBs) 잔존유효수명(RUL) 예측은 배터리 관리 시스템(BMS)에 있어 필수적이다. 이는 서로 다른 산업에 사용되는 배터리의 최적 성능과 수명 연장을 제공하는 데 중요하다. 본 연구에서는 배터리 분석의 정확성과 견고성을 향상시키기 위해 머신러닝 기법과 하이브리드 모델링 전략을 결합한 혁신적인 접근법을 제안한다. k-최근접이웃(k-Nearest Neighbors, kNN), 랜덤 포레스트(Random Forest, RF), XGBoost 알고리즘의 강점을 활용함으로써, 제안된 모델은 배터리 데이터의 복잡한 관계와 패턴을 효과적으로 포착한다. 우리는 용량, 전압, 사이클, 온도와 같은 필수 배터리 파라미터로 구성된 포괄적인 데이터셋을 면밀히 선별하였다. 엄격한 실험과 평가를 통해, 제안된 방법은 RUL 및 용량 페이드(capacity fade)를 예측하는 데 있어 기존 접근법을 능가함을 확인하였다. 본 분석을 통해 얻은 통찰은 배터리 성능을 최적화하는 데 유용한 지침을 제공하고, 정보에 기반한 유지보수 계획을 가능하게 하며, 에너지 저장 시스템의 효율을 향상시키는 데 기여한다.

본 논문에서는 수중 음향 통신에서 채널 시간 변동성에 대해 등화기와 위상 고정 루프(PLL)가 함께 동작할 때의 성능을 검증한다. 채널의 다중경로로 인한 영향을 제거하기 위해 결정 피드백 등화기(decision feedback equalizer)를 적용하고, 도플러 효과로 인한 위상 회전에 대해서는 PLL을 적용한다. PLL에서는 결정 지향(decision-directed) tan−1 유형 위상 검출기를 채택한다. 선행 연구에서 보였듯이, 다중경로로 인해 발생하는 시간 가변적 ISI로 인하여 PLL을 정상상태로 유지하는 것은 어렵다. 또한 위상 회전은 등화기 탭 회전을 유발한다. 따라서 등화기와 PLL의 두 하위 시스템이 서로를 완벽하게 보완함을 확인할 수 있다. 또 다른 문제는 수렴 속도이며, 사전 정의된 전송 구간인 프리앰블 기간(알려진 데이터) 동안 연합 등화기와 PLL을 얼마나 빠르게 안정한 정상상태로 만들 수 있는지의 문제이다. 성능을 검증하기 위해 이동 송신기 조건에서 해상 실험을 수행하였다. 송신 신호는 PSK로 변조되며, PN 코드 프리앰블과 임의 데이터로 구성된 다섯 개의 버스트 프레임으로 이루어진다. 그 결과, 초기 다중경로 값과 도플러 주파수 오프셋을 사용하면 연합 등화기와 PLL을 정상상태로 더 빠르게 만들 수 있다.

수중 음향 통신에서는 잡음, 다중경로, 전송 시간 지연, 도플러 주파수 때문에 수신 신호의 시작 시간을 찾기가 어렵다. 본 논문에서는 수신기에서 2-STEP 프레임 동기화를 사용하여 이 문제를 해결한다. 송신 신호는 burst PSK로 변조된다. 프레임은 PN 코드로 이루어진 프리앰블과 임의 데이터로 구성된다. 2-STEP 프레임 동기화는 비결맞음 상관, 슬라이딩 FFT, 결맞음 상관으로 이루어진다. 먼저 STEP 1에서는 비결맞음 상관과 슬라이딩 FFT를 동시에 수행하여 시간 영역에서 프레임의 대략적인 시작 시간을, 주파수 영역에서 도플러 주파수를 얻는다. 그러나 해양 실험 결과를 통해, 수신 신호의 전력이 약하고 도플러 주파수가 큰 경우 STEP 1에서 시작 시점을 보장하기가 어렵다는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 STEP 2에서는 STEP 1의 FFT에서 도플러 주파수를 보상한 후 결맞음 상관을 사용하여 보다 정확한 시작 시간을 안정적으로 얻는다. 마지막으로, 해양 실험을 통해 제안한 2-STEP 프레임 동기화의 성능이 수신 신호의 낮은 전력과 높은 도플러 주파수에 대해서도 견고함을 보일 수 있다.

본 논문에서는 CW(Continuous Wave) 레이더 시스템에서 캡스트럼을 적용하여 드론의 회전하는 블레이드를 검출하는 방법을 제안한다. 드론은 기존 항공기에 비해 크기가 작아 수신 신호의 전력을 측정하는 방법으로는 검출하기 어려우므로, 드론의 블레이드 회전에 의해 발생한 마이크로 도플러 특성을 활용하는 방법이 사용된다. 마이크로 도플러 특성을 활용하는 대표적인 검출 방법으로는 STFT(Short Time Fourier Transform) 방식이 있다. STFT 방식은 반복적으로 신호를 누적하는 과정이 필요하므로 긴 연산 시간이 요구되는 단점이 있다. 본 논문에서는 STFT의 단점을 극복하기 위해 캡스트럼 방법을 적용하여 회전하는 블레이드를 탐지한다. 우선, 회전하는 블레이드의 레이더 단면적을 모델링하고, 이를 통해 마이크로 도플러 특성을 포함하는 레이더 수신 신호에 캡스트럼을 적용하였다. 최종적으로, 성능 평가를 위해 수행된 시뮬레이션 결과로부터, 캡스트럼 방식은 드론의 존재 여부를 임계치를 적용하여 쉽게 알 수 있으며, 블레이드의 회전 속도에 대한 정보를 얻을 수 있다.

레이더에서 송신된 신호는 복잡한 표적이 반사하는 신호일 때 단일 점으로부터 반사되지 않는다. 그 결과, 표적에 다수의 산란체가 존재하므로 수신 신호의 진폭과 위상은 변할 수 있다. 진폭과 위상의 변화는 각각 글린트(Glint)와 RCS를 의미한다. 동일한 산란체에 의해 유발되는 글린트와 RCS는 상관되어 있지 않지만, 완전히 독립적이지는 않다. 따라서 본 논문은 동일한 난수 생성기를 사용하여 글린트와 RCS를 생성하는 방법을 제안한다. 그리고 글린트와 RCS의 시간 상관성은 각각의 전력 스펙트럼 밀도(power spectral density)를 사용하여 주파수 영역에서 구현한다.