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Doherty증폭기를 이용한 Feedforward전력 증폭기의 효율 개선에 관한 연구
이택호,정성찬,박천석,Lee Taek-Ho,Jung Sung-Chan,Park Cheon-Seok 한국전자파학회 2005 한국전자파학회논문지 Vol.16 No.11
본 논문은 피드포워드 전력 증폭기의 효율 개선을 위한 도허티 증폭기의 적용에 관한 연구이다. 성능 분석을 위하여 중심 주파수 2.14 GHz의 WCDMA 4FA신호를 인가하여 평균 출력 전력 15 W에서 측정하였다. 적용한 도허티 증폭기는 동급 class AB 증폭기와 비교하여 고효율 저선형성의 특성을 나타내며 효율 개선을 위하여 피드포워드 전력 증폭기(FPA)의 주 증폭기로 사용되었다. 특성 변화를 분석하기 위해 선형성과 효율 특성이 다른 2가지 종류의 도허티 증폭기를 적용하였으며 각각의 FPA들은 평균 출력 15 W에서 효율은 $2\%$ 이상의 개선을 보였지만 선형성은 1.5 dBc 이상 저하되는 특성을 나타냈다. 저하된 선형성을 개선하기 위하여 부가적으로 오차 루프의 결합 계수(CF)와 오차 증폭기의 용량을 변화시켰다. CF와 오차 증폭기의 용량 변화로 효율 개선과 높은 선형성을 얻을 수 있었고 도허티 증폭기가 35 dBc 이상의 선형성을 유지하면 부가적인 변화 없이 평균 출력 전력 15 W에서 $2\%$ 이상의 효율 개선과 충분한 선형성을 얻을 수 있다. This paper reports an application of Doherty amplifier for efficiency improvement of feedforward power amplifier(FPA). For performance analysis, we measured 15 W average output power using WCDMA 4FA input signal with a center frequency 2.14 GHz. The applied Doherty amplifier presents the characteristics of high efficiency and low linearity in comparison to the class AB amplifier, and it was used as main amplifier of FPA fir efficiency improvement. To analyze the change of characteristic, tow Doherty amplifiers whose linearity and efficiency are different were applied. The applied FPAs are improved about $2\%$ or more performance in efficiency, but decreased in linearity on 15 W average output power. We additionally modified the coupling factor(CF) of the error loop and the error amplifier capacity for linearity improvement. Aa a result, the efficiency improvement and high linearity resulted from the change of CF and error amplifier capacity. However, we think if the linearity of Doherty amplifier were more than 35 dBc, the FPA would improve the performance about $2\%$ or more efficiency and maintain enough linearity.
이택호 陸軍士官學校 2001 한국군사학논집 Vol.57 No.-
The purpose of this study is to elucidate how to do with the fundamentals which reside in common among those virtues such as loyalty, piety, and etiquette. Some critics argue against confucius conception of loyalty, piety, and etiquette. They are told to have been misused by rulers for political control over people in the age of feudal system. According to the critics, they are not likely to be compatible with the modern concept of civilian ethos in liberal democratic society. For citizens are compelled to obey the virtues top-town way. However, this article shows that this interpretation is far from the truth. Modern concept of loyalty is that of loyalty inspired by the trust which resides in the moral integrity of the superior. The trust consists in mutual respect. Piety is the filial duty inspired by the moral integrity and respect for others among the family members. This concept of piety can be achieved by the parent's initiative role modeling. Etiquette or politeness is a realization of the moral integrity and mutual respect outside the family members. Therefore the fundamental principles of loyalty, piety, and etiquette are moral integrity and respect for others, which should to be learned to practice in the first period of one's life.
국민건강보험 빅데이터 기반의 질병트렌드에 따른 지역 군집화 방법론 개발
이택호,이수동,전치혁,황명권,이수철 한국시뮬레이션학회 2017 한국시뮬레이션학회 학술대회집 Vol.2017 No.-
특정 지역의 질병 발생 추세는 지역의 산업;사회;또는 환경 등 여러 요인과 밀접한 관련이 있다. 특이한 질병 발생 추세를 야기하는 요인의 파악은 질병 예방 및 관리에 반드시 필요한 과정이다. 질병 특이트렌드에 따른 지역의 군집화는 질병의 특이트렌드를 야기하는 요인의 역추적에 기여할 수 있다. 본 연구에 서는 급증/급감 특이치에 기반한 시계열 데이터 간 유사성 척도를 정의하고;해당 척도를 이용한 시계열 군집화 절차를 제안한다. 제안 하는 군집화 절차는 1) 질병 발생 급증/급감 (특이치) 탐지;2) 질병 발생의 특이치 기반 유사성 척도 계산;그리고 3) 군집화 알고리즘 적용의 3단계로 이루어져 있다. 질병 트렌드 시계열 데이터를 구축 및 이용하여 위 절차에 따라 국내 지역들을 군집화함으로써;질병 특이트렌드를 발생시키는 요인 추적의 기반을 마련한다.
국민건강보험 빅데이터 기반의 질병트렌드에 따른 지역 군집화 방법론 개발
이택호,이수동,전치혁,황명권,이수철 대한산업공학회 2017 대한산업공학회 춘계학술대회논문집 Vol.2017 No.4
특정 지역의 질병 발생 추세는 지역의 산업, 사회, 또는 환경 등 여러 요인과 밀접한 관련이 있다. 특이한 질병 발생 추세를 야기하는 요인의 파악은 질병 예방 및 관리에 반드시 필요한 과정이다. 질병 특이트렌드에 따른 지역의 군집화는 질병의 특이트렌드를 야기하는 요인의 역추적에 기여할 수 있다. 본 연구에서는 급증/급감 특이치에 기반한 시계열 데이터 간 유사성 척도를 정의하고, 해당 척도를 이용한 시계열 군집화 절차를 제안한다. 제안하는 군집화 절차는 1) 질병 발생 급증/급감(특이치) 탐지, 2) 질병 발생의 특이치 기반유사성 척도 계산, 그리고 3) 군집화 알고리즘 적용의 3단계로 이루어져 있다. 질병 트렌드 시계열 데이터를 구축 및 이용하여 위 절차에 따라 국내 지역들을 군집화함으로써, 질병 특이트렌드를 발생시키는 요인 추적의 기반을 마련한다.