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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 432 - 440 (9page)
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본 논문에서는 950∼1,050 MHz 대역에서 동작하고, 목표 방향(φ=180°, 40°<θ<50°)에서 지향성을 갖는 꺾인 모노폴 안테나를 제안하였다. 제안된 안테나는 임피던스와 방사패턴의 조정이 용이한 3개의 꺾인 부분선로로 구성되며, 목표 성능값에 부합하는 부분선로의 최적설계값을 도출하기 위해서 DNN(deep neural network) 구조의 기계학습 모델을 활용하였다. 기계학습 모델은 안테나 구조 변수 및 성능 평가값으로 구성된 학습데이터를 이용하여 훈련되었으며, 성능 평가값은 상용 시뮬레이션 결과로부터 동작 주파수 대역의 반사손실과 목표 방향의 방사이득을 고려하여 도출하였다. 기계학습 모델의 훈련 성숙도를 나타내는 지표를 통해서 기계학습 모델이 충분히 훈련되었음을 확인한 후, 훈련된 기계학습 모델과 상용 시뮬레이터가 예측한 표본 안테나의 성능 평가값을 비교하여 훈련된 기계학습 모델을 검증하였다. 그 후, 검증된 기계학습 모델에 격자 탐색 방법을 적용하여 설계 목표에 부합하는 최적 안테나 구조를 도출하고, 성능확인을 위해서 제작하였다. 제작된 안테나의 반사손실 및 안테나 방사이득을 측정한 결과, 제작된 안테나는 시뮬레이션값과 유사하게 983.5 MHz∼1,037.5 MHz의 반사손실 대역폭과 목표 방향에서 약 4.1 dBi의 방사이득을 가졌다. 따라서 제안된 기계학습을 이용한 안테나 설계기법이 안테나 설계를 위해서 충분히 활용될 수 있다는 것을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 안테나 구조
Ⅲ. 기계학습 데이터 생성 및 훈련
Ⅳ. 최적화 안테나 도출 및 검증
Ⅴ. 결론
References
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