KR102363140B1 - 주파수 선택 표면 필터 설계 방법과 컴퓨터 프로그램을 저장하는 저장 매체 - Google Patents

주파수 선택 표면 필터 설계 방법과 컴퓨터 프로그램을 저장하는 저장 매체 Download PDF

Info

Publication number
KR102363140B1
KR102363140B1 KR1020200056959A KR20200056959A KR102363140B1 KR 102363140 B1 KR102363140 B1 KR 102363140B1 KR 1020200056959 A KR1020200056959 A KR 1020200056959A KR 20200056959 A KR20200056959 A KR 20200056959A KR 102363140 B1 KR102363140 B1 KR 102363140B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
solution
candidate
selective surface
objective function
frequency selective
Prior art date
Application number
KR1020200056959A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20210138914A (ko
Inventor
홍영표
이인호
황인준
윤달재
Original Assignee
한국표준과학연구원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국표준과학연구원 filed Critical 한국표준과학연구원
Priority to KR1020200056959A priority Critical patent/KR102363140B1/ko
Priority to PCT/KR2021/005895 priority patent/WO2021230628A1/ko
Priority to US17/924,585 priority patent/US20230229829A1/en
Publication of KR20210138914A publication Critical patent/KR20210138914A/ko
Priority to KR1020220012692A priority patent/KR102532758B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102363140B1 publication Critical patent/KR102363140B1/ko

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01P—WAVEGUIDES; RESONATORS, LINES, OR OTHER DEVICES OF THE WAVEGUIDE TYPE
    • H01P1/00—Auxiliary devices
    • H01P1/20—Frequency-selective devices, e.g. filters
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01Q—ANTENNAS, i.e. RADIO AERIALS
    • H01Q15/00—Devices for reflection, refraction, diffraction or polarisation of waves radiated from an antenna, e.g. quasi-optical devices
    • H01Q15/0006—Devices acting selectively as reflecting surface, as diffracting or as refracting device, e.g. frequency filtering or angular spatial filtering devices
    • H01Q15/0013—Devices acting selectively as reflecting surface, as diffracting or as refracting device, e.g. frequency filtering or angular spatial filtering devices said selective devices working as frequency-selective reflecting surfaces, e.g. FSS, dichroic plates, surfaces being partly transmissive and reflective
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
    • G06F2111/06—Multi-objective optimisation, e.g. Pareto optimisation using simulated annealing [SA], ant colony algorithms or genetic algorithms [GA]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Factory Administration (AREA)
  • Complex Calculations (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

본 실시예에 의한 주파수 선택 표면(FSS, frequency selective surface) 필터 설계 방법은 목표로 하는 주파수 응답 특성에 매우 근접한 주파수 응답 특성을 주는 주파수 선택 표면 필터의 형상을 직접 찾아낸다. 필터의 형상은 단위 셀들의 전체적인 형상으로 결정된다. 즉, 단위 셀들이 금속으로 채워지거나 비워진 상태들의 조합으로 표현된다. 해당 조합 최적화 문제를 광역 최적화 방법으로 풀어서 얻어내는 것이다. 본 실시예는 유전 알고리즘, 국소 최적화, 풀림시늉(simulated annealing) 방법들을 동원하여 후보 해들의 다양성을 확보하는 주파수 선택 표면 필터의 광역 최적화 기반 설계 방법이다.

Description

주파수 선택 표면 필터 설계 방법과 컴퓨터 프로그램을 저장하는 저장 매체{Design method and storage medium storing computer programs for frequency selective surface filters}
본 기술은 주파수 선택 표면(frequency selective surface; FSS) 필터 설계 방법 및 주파수 선택 표면 필터 설계 방법이 수행되는 컴퓨터 소프트웨어를 저장하는 저장 매체와 관련된다.
무선 통신에 사용되는 주파수는 무선 통신 사업자별로 상이하다. 기지국에서는 무선 통신 사업자별로 사용하는 무선 통신 주파수 대역을 분리하는 것이 필요하다. 필터는 이와같이 주파수 대역을 서로 분리하는 기능을 수행한다.
주파수 선택 표면은 사용자가 원하는 주파수를 선택적으로 투과 혹은 차단시킬 수 있도록 인공적으로 제작된 두께를 가지는 곡면 또는 평면의 3차원적 표면(surface)을 말한다. 이러한 FSS의 주파수 선택 특성은 도체 또는 개구면을 공간적으로 일정한 주기를 갖도록 배치함으로써 얻을 수 있다.
FSS 필터는 단위 셀로 선택한 구조의 기하학적인 모양 뿐만 아니라, 단위 셀의 배열 형태 및 주기, 그리고 이들 단위 셀을 지지하는 기판으로 사용된 유전체 및 도체의 재질 특성 등에 따라 주파수 응답 특성의 변화가 심하여, 사용자가 원하는 주파수 특성을 정확하게 얻기 위한 여러 가지 방법들이 연구되고 제안되어 왔다.
유전 알고리즘은 자연계의 생물 유전학에 기본 이론을 둔 알고리즘으로서, 다윈의 적자생존 이론을 기본 개념으로 한다. 유전 알고리즘은 풀고자 하는 문제에 대한 가능한 해들을 정해진 형태의 자료구조로 표현한 다음, 이들을 점차적으로 변형함으로써 점점 더 좋은 해들을 만들어 낸다. 여기에서 해들을 나타내는 자료구조는 유전자, 이들을 변형함으로써 점점 더 좋은 해를 만들어 내는 과정은 진화로 표현될 수 있다.
이러한 유전 알고리즘은 교차(crossover)와 변이(mutation)를 포함할 수 있다. 교차 연산은, 일반적으로 복수의 해를 선택한 후 이들 사이에 교배 연산을 수행하며, 이를 통해 생성된 해는 각각의 부모 해의 교차 연산을 통해서 서로 겹치지 않는 위치의 유전인자를 받아 새로운 유전자를 구성한다. 변이 연산은 주어진 해의 유전자 내의 유전 인자의 순서 혹은 값이 임의로 변경되어 다른 해로 변형되는 연산이다.
종래에는 단위 셀들이 배열된 모양을 변경 및 조절하여 주파수 특성을 조절하고, 목표로 설정한 주파수 응답 (frequency response)을 가지도록 FSS 필터를 설계하였다. 따라서, 단위 셀들이 배치된 모양을 일일이 조절하고, 주파수 특성을 파악한 후, 원하는 주파수 응답을 가지도록 다시 단위 셀들을 다시 배열을 변경하는 과정을 아주 많이 반복하여 원하는 주파수 응답을 가지는 필터를 설계하기까지 장시간이 소모되었으며, 필터 설계의 난이도가 매우 높아서 완벽한 성능을 구현하는 것은 사실상 불가능 하였다. 이론적으로는 다양한 주파수 응답 특성을 제안할 수 있지만, 실질적으로 나열할 수 없는 무수한 배열의 조합적 가능성 때문에 실현이 어려웠다.
본 실시예는 상기한 종래 기술의 문제를 해소하기 위한 것으로, 유전 알고리즘, 국소 최적화, 그리고 풀림 시늉을 통합하여 다양한 후보 해들을 얻어 내는 광역 최적화 알고리즘을 활용하여 FSS 필터 설계를 수행한다. FSS 필터의 목적하는 주파수 응답 특성을 가지도록 효율적인 광역 최적화 알고리즘을 이용하여 설계하도록 한다. 단위 셀 모양은 정사각형으로 고정하지만, 단위 셀 수가 매우 많기 때문에 일반적인 응답 특성을 가지는 패턴을 표현할 수 있다.
본 실시예에 의한 주파수 선택 표면(FSS, frequency selective surface) 필터의 설계 방법은: 주파수 선택 표면 필터의 구조에 상응하는 후보 해(candidate solution)와 후보 해에 의한 주파수 응답과 목표로 하는 주파수 응답의 차이에 상응하는 목적함수 값을 연산하는 단계와, 후보 해를 유전 알고리즘으로 변화시켜 시도 해(trial solution)를 형성하는 단계와, 시도 해로 목적함수 값을 연산하여 시도 해를 후보 해에 효율적으로 포함시킬지 여부를 결정하는 단계를 포함한다.
본 실시예에 의한 컴퓨터 프로그램은 주파수 선택 표면 필터의 구조에 상응하는 후보 해(candidate solution)와 후보 해에 의한 주파수 응답과 목표로하는 주파수 응답의 차이에 상응하는 목적함수 값을 연산하는 단계, 유전 알고리즘으로 변화시켜 시도 해(trial solution)를 형성하는 단계, 시도 해로 목적함수 값을 연산하여 시도 해를 후보 해에 효율적으로 포함시킬지 여부를 결정하는 단계를 포함한다. 본 실시예는 주파수 선택 표면 필터 설계를 완성하고, 계산된 모든 주파수 선택필터의 패턴들과 그에 상응하는 각각의 주파수 응답 특성들을 출력한다.
본 실시예에 의하면, 종래 기술로는 사실상 불가능에 가까운 조합적 패턴 생성을 매우 효율적인 방법과 컴퓨터 계산으로 목표하는 일반적인 주파수 응답을 가지는 FSS 필터를 설계할 수 있다.
도 1은 본 실시예에 의한 FSS 필터의 설계 방법의 개요를 도시한 순서도이다.
도 2(a)는 본 실시예에 의한 FSS 필터를 개요적으로 도시한 평면도이고, 도 2(b)는 FSS 필터의 단면을 개요적으로 도시한 단면도이다.
도 3은 국소 최적화를 수행하는 예를 도시한 도면이다.
도 4는 목적함수 값을 연산하는 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 교차가 선택되어 교차된 시도 해를 생성하는 단계를 설명하는 도면이다.
도 6은 변이가 선택되어 변이(mutation)된 시도 해를 생성하는 단계를 설명하는 도면이다.
도 7은 주파수 선택 표면 필터 설계 방법을 수행하는 소프트웨어를 실행하는 PC 등의 장치에 대한 예이다.
도 8은 반복 회수(iteration)에 대한 목적함수 값(objective-function value)의 변화를 보여주는 그래프이다.
도 9(a)는 본 실시예에 의한 주파수 선택 표면(FSS) 필터의 설계 방법으로 설계된 주파수 선택 표면 필터의 개요를 도시한 도면이고, 도 9(b)는 해당 필터의 주파수 응답을 도시한 도면이다.
도 10(a)는 본 실시예에 의한 설계 방법으로 설계된 주파수 선택 표면 필터의 개요를 도시한 도면이고, 도 10(b)는 해당 필터의 주파수 응답을 도시한 도면이다.
도 11은 주파수 선택 표면 필터의 형상을 도시한 도면이다.
이하에서는 첨부된 도면들을 참조하여 본 실시예에 의한 주파수 선택 표면(FSS) 필터 설계 방법을 설명한다. 도 1은 본 실시예에 의한 FSS 필터(10)의 설계 방법의 개요를 도시한 순서도이다. 도 1을 참조하면, 본 실시예에 의한 FSS 필터(10)의 설계 방법은, 다수의 후보 해들을 준비하는 단계(S100), 후보 해들 사이의 거리를 연산하는 단계(S200), 후보 해들의 목적함수 값을 연산하는 단계(S300), 유전 알고리즘에서 변이 또는 교차를 선택하는 단계(S400), 교차가 선택된 경우에 교차된 시도 해를 형성하는 단계(S500a), 변이가 선택된 경우에 변이된 시도 해를 형성하는 단계(S500b), 각 시도 해에 대하여 국소 최소화 그리고 목적함수 값을 연산하는 단계(S600), 목적함수 값에 따라 대치 혹은 폐기를 결정하는 단계(S700), 차단 거리를 감소시키는 단계(S800) 및 과정을 계속 수행할 것인지 여부를 결정하는 단계(S900)를 포함할 수 있다. 일 예로, 차단 거리는 얻어진 시도 해가 기존의 후보 해들과 얼마나 상이한 형태의 해인지를 평가하는 기준으로 활용된다.
도 2(a)는 본 실시예에 의한 FSS 필터(10)를 개요적으로 도시한 평면도이고, 도 2(b)는 FSS 필터 일부의 단면을 개요적으로 도시한 단면도이다. 도 2(a) 및 도 2(b)를 참조하면, 본 실시예에 의한 FSS 필터(10)는 정사각형으로 배치된 다수개의 단위 셀(120)들을 포함한다. 일 예로, 단위 셀(120)들은 금속막으로 채워진 단위셀(120b)와 비워진 단위 셀(120a)을 포함할 수 있다. 금속 막의 하부에는 유전체층(140)이 위치할 수 있다.
단위 셀(120)들이 금속으로 채워진 모습에 따라 FSS 필터(10)의 주파수 선택 특성이 달라진다. 도시된 예에서, FSS 필터(10)는 정사각형 형태의 단위 셀(120)들이 가로 20개, 세로 20개로 배치되어 형성될 수 있다. 그러나, 이는 예시일 따름이며, 단위 셀(120)들의 개수, 형태 및 단위 셀(120)들이 이루는 형태는 상이할 수 있다.
FSS 필터(10)의 외주(130)는 금속으로 채워져 있을 수 있다. FSS 필터(10)는 무한 주기성을 가정하므로. 금속으로 채워져 외주(130)를 덮어서 FSS 필터(10)에서 요청되는 무한 주기성을 얻을 수 있다. 도 2로 예시된 예어서 외주의 단위 셀들(130) 기약영역에 포함되지 않고, 도체로 채워진 상태를 유지한다.
FSS 필터(10)의 표면에서 기약영역(irreducible zone, 110)을 추출한다. 기약영역(110)은 대칭성(symmetry)을 이용하여 FSS 필터(10) 전체 표면을 덮을 수 있는 크기 표현 영역을 의미한다. 도 2(a)로 기약영역(110)이 도시되었다. 기약 영역(110)에 속하는 각각의 단위 셀들은 예시된 것과 같이 1~9, 10~17, 18~24, 25~30, 31~35, 36~39, 40~42, 43~44, 45와 같이 지그재그 방식으로 지칭될 수 있다. 그러나, 이는 단순히 기약 영역(110)의 특정 영역에 단위 셀(120)들을 구별하여 지칭하기 위한 예이며, 기약 영역 내의 단위 셀 지칭 방식을 제한하여 발명의 범위를 제한하고자 하는 것이 아니다.
이와 같이 기약 영역(110) 내의 단위 셀들을 일차원 시퀀스(sequence)로 지칭할 수 있으며, 기약 영역(110) 내의 어느 한 단위 셀(120)을 시퀀스 내 하나의 디지트(digit)로 표현할 수 있다. 이와 같은 표현을 통하여 교차와 변이 연산들을 간결하게 처리할 수 있다.
FSS 필터는 회전 대칭성을 가질 필요가 있다. 왜냐 하면, 설치된 필터에 대해서 다양한 각도로 전자파가 입사할 수 있기 때문이다. 다양한 입사 각도들에 대해서 동일한 필터 성능을 확보하기 위해서 필터 자체가 회전 대칭성을 가지게 설계해야 한다. 이러한 물리적 조건을 고려하여 기약영역을 도입한 것이다. 따라서, 기약영역만 최적화 과정을 통해서 결정하면 회전 대칭성을 가지는 필터의 모양을 결정할 수 있다. 이와 같이 표현된 일차원 나열 형식의 기약영역은 FSS 필터가 필요로 하는 대칭성을 적용하여 FSS 필터(10)의 전체 표면으로 확장된다.
도 1과 도 2를 참조하면, 일 실시예로, FSS 필터(10)로 구현하고자 하는 주파수 응답(frequency response)인 목표 주파수 응답을 설정한다. 목표 주파수 응답은 FSS 필터(10)로 형성하고자 하는 필터의 통과 대역 주파수[Hz], 차단 주파수[Hz], 통과 대역의 신호의 크기[dB], 차단 대역의 신호의 크기[dB] 등의 특성을 결정할 수 있다(도 4 참조).
다수의 후보 해(candidate solution)들을 준비한다(S100). 후보 해 시퀀스에 포함된 디지트들에 난수(random number) 값을 할당할 수 있다. 상술한 바와 같이 후보 해들의 시퀀스는 기약 영역(110)에 상응하며, 후보 해 시퀀스에 포함된 각 디지트는 기약영역(110)에 포함된 각 단위 셀에 상응할 수 있다.
후보 해 시퀀스에 포함된 각 디지트에는 순번에 따라서 0 또는 1의 값이 할당될 수 있다. 일 예로, 0은 기약 영역(110)내의 금속막으로 채워지지 않은 단위 셀(120a), 1은 기약 영역(110) 내의 금속막으로 채워지지 않은 단위 셀(120b)에 상응할 수 있다. 또한 후보 해들은 다수로 마련한다(예. 20개). 다수의 후보 해들의 집합을 후보 해 그룹이라고 한다.
일 실시예로, 마련된 후보 해들에 대하여 국소 최적화(local optimization)를 수행한다. 도 3은 국소 최적화를 수행하는 예를 도시한 도면이다. 도 3을 참조하면, 국소 최적화를 수행하면 난수로 생성된 후보 해의 몇몇 디지트에 할당된 값이 바뀐다. 국소 최소화 과정에서 이렇게 변화된 시도 해에 대한 목적함수 값을 관찰한다. 기존 대비 더 작은 목적함수 값을 얻어낸 경우, 시도 해는 즉시 갱신된다. 기존 대비 더 큰 목적함수 값을 가질 경우, 시도 해는 갱신되지 않는다. 이러한 작업을 반복하게 되면 보다 더 작은 목적함수 값을 가지는 갱신된 시도 해를 얻어낼 수 있다. 즉, 단위 셀에 할당된 정보의 변경이 가능하다. 이러한 국소 최적화 과정을 통과하면 해당 목적함수 값은 더 작아질 수 있다. 일 실시예로, 국소 최적화는 LO1 및 LO3와 같이 복수의 디지트들에 수행될 수 있으며, LO2와 같이 단일 디지트에 적용될 수 있다.
국소 최적화가 수행되는 위치, 디지트의 수는 난수(random number)에 의하여 결정될 수 있다. 따라서, 어느 한 후보 해에 대한 국소 최적화된 디지트의 개수는 다른 후보 해에 대한 국소 최적화된 디지트의 수와 다를 수 있으며, 국소 최적화가 이루어지는 위치도 다를 수 있다.
도 3으로 예시된 실시예에서, 후보 해는 국소 최적화가 수행되어 새로운 후보 해가 된다. 기약영역에 해당하는 단위 셀마다 0 또는 1을 모두 결정하여야 최적화 작업이 완료된다. 따라서, 기약영역에 채워야 할 개수가 45일 경우, 이론적으로 가능한 조합의 수는 245 이다. 이것은 최적화 문제에서 결정해야할 독립변수들의 수가 된다. 단위 셀의 개수는 최적화하고자 하는 후보 해의 탐색 공간의 크기이다. 즉, 단위 셀의 개수가 45이면 45개의 단위 셀들에 각각 0 또는 1들이 배열될 수 있다. 다시 말해서 2의 45제곱(245)에 해당하는 큰 공간에서 광역 최적화 작업을 진행하게 된다. 상기한 국소 최적화 과정은 이하의 과정들(일 예로, S500a, S500b)에서 유사하게 수행되어 후보 해 및/또는 시도 해를 다양하게 변화시킬 수 있다.
다시 도 1 및 도 2를 참조하면, 후보 해들 사이의 거리(distance)를 연산한다(S200). 거리(distance)는 어느 한 후보 해의 시퀀스와 다른 후보 해의 시퀀스를 순서대로 디지트 별(digit-wise)로 비교하고, 비교 결과 동일한 디지트에는 0의 값을 할당하고, 상이한 디지트에는 1의 값을 할당하여 합산한 결과를 의미한다. 즉, 후보 해들 사이의 거리는 후보 해들의 해밍 거리(Hamming distance)와 같다.
어느 한 후보 해 1과 다른 후보 해 2 사이의 거리가 3이라는 것은 각 후보 해들의 디지트에서 서로 다른 디지트들이 3 개가 있음을 의미한다. 후보 해들 사이의 거리는 후보 해들 사이의 유사도(혹은 비유사도)라고 할 수도 있다.
일 실시예로, 차단 거리(cut-off distance)를 설정한다. 일 예로, 차단 거리는 연산된 후보 해들 사이의 거리 평균의 1/2로 설정될 수 있다. 다만, 설정된 차단 거리는 이후 과정에서 조정될 수 있다(S900). 일 예로, 차단 거리는 본 실시예에 의한 설계 방법이 반복 수행되어 교차 또는 변이를 한 번 시도 할 때마다 0.97배 만큼 더 작은 값으로 감소하도록 조정될 수 있다.
후보 해들에 대한 목적함수 값을 연산한다(S300). 도 4는 목적함수 값을 연산하는 단계를 설명하기 위한 개요적 도면이다. 도 4에서, 실선은 최초 제공되고 고정된 목표 주파수 응답이고, 파선은 어느 한 후보 해에 따라 형성된 FSS 필터의 주파수 응답이다. 도 1, 도 2 및 도 4를 참조하면, 목적함수는 목표 주파수 응답과 후보 해에 의하여 형성된 FSS 필터의 주파수 응답의 수치적 차이로부터 연산한다. 목표 주파수 응답은 통과 대역의 절점 주파수(a, b), 차단 영역 주파수(a0, b0), 통과 대역 신호 크기(Y1), 차단 대역 신호 크기(Y2)를 포함하는 정보를 포함할 수 있다.
도 4에서 d1, d2 및 d3는 목표 주파수 응답과 후보 해에 의하여 형성된 필터의 주파수 응답의 차이를 나타낸다. 목적함수는 일 예로, 미리 설정한 목표 주파수 응답에 상응하는 목표 함수와 후보 해로부터 계산된 주파수 응답 특성 함수 사이의 차이를 모든 주파수 구간에서 제곱하여 합산하는 함수일 수 있다. 다른 예로, 목적함수는 주파수 응답의 차이(d1, d2, d3)들에 대하여 절대값(absolute value)을 연산하여 합산하는 함수일 수 있다. 이와 같이 목적함수를 연산하여 주파수 응답 차이(d1, d2, d3)의 부호에 의하여 차이 값들이 상쇠되는 것을 막을 수 있다.
일 실시예로, 목표함수는 사용자가 원하는 주파수 응답 특성을 사용자가 직접 지정하는 수치적 함수로 고정된 것이다. 따라서, 대역통과필터, 대역차단필터 등과 같이 목적하는 어떠한 필터에 해당하는 주파수 응답 함수를 목표함수로 설정할 수 있다.
도 4로 예시된 실시예는 단순히 세 주파수에서 타겟 주파수 응답의 진폭과 후보 해에 의하여 형성된 필터의 주파수 응답 진폭을 비교하나, 이는 설명을 위한 개요적 예일 따름이며, 목적함수는 매 1KHz ~ 100MHz의 해상도로 타겟 주파수 응답의 진폭과 후보 해에 의하여 형성된 필터의 주파수 응답 진폭을 비교한다. 다수의 후보 해들 각각에 대하여 목적함수 값을 연산함으로써, 후보 해 별로 목표 주파수 응답과의 유사성을 파악할 수 있다. 일 실시예로, 목적함수 값 기준 오름차순으로 후보 해들을 정렬하여 보관할 수 있다.
이어서, 유전 알고리듬(genetic algorithm)을 이용하여 후보 해들을 유전적으로 변화시킨다(S400). 일 실시예로, 후보 해를 유전적으로 변화시키는 것은 후보 해에 대한 교차를 수행하여 교차(crossover)된 시도 해(S500a)를 형성하거나, 후보 해에 대한 변이(mutation)를 수행하여 변이된 시도 해(S500b)를 형성하여 수행될 수 있다.
일 실시예로, 후보 해에 대한 교차를 수행할 것인지 또는 변이를 수행할 것인지의 결정은 난수에 의하여 수행될 수 있다. 일 예로, 난수 발생기(미도시)는 0과 1 사이의 값을 출력할 수 있으며, 임계값인 0.5와의 대소 관계에 따라 교차 또는 변이 중 어느 하나가 선택될 수 있다.
도 5를 참조하여 교차로 시도 해를 생성하는 단계(S500a)를 설명한다. 도 5로 예시된 실시예에서, 13개 디지트를 포함하는 시퀀스로 표현된 후보 해들(C1, C2) 및 시도 해(T1)들을 예시한다. 도 5는 다수의 후보 해들 중에서 선택된 두 후보 해들(C1, C2)을 표시하고 있다. 후보 해 C1에서 음영처리 된 단위 셀들, 후보 해 C2에서 음영 처리된 단위 셀들이 교차되어 새로운 시도 해(T1)이 생성된다.
후보 해를 선택하는 실시예로, 다수의 후보 해들 중에서 무작위로 서로 다른 후보 해 C1, C2를 선택할 수 있다. 후보 해를 선택하는 다른 실시예로, 다수의 후보 해들 중에서 목표 주파수 응답과 유사할수록 해당 후보 해가 선택될 가능성이 높다. 목적함수 값이 낮을수록 교차나 변이 연산의 대상이 될 확률이 높다.
단일 토너먼트(tournament) 방식 또는 푸아송 분포(Poisson's distribution) 방식 중 하나를 선택하여 후보 해들 선택한다. 단일 토너먼트 방식에서는 무작위로 선택된 서로 다른 두 후보 해를 먼저 선정하고, 목적함수 값이 작은 후보 해를 최종 선택한다. 푸아송 분포 방식에서는 목적함수 값 기준 오름차순으로 정렬했을 때, 평균 순위(average rank)와 순위 편차를 활용한 푸아송 분포 함수를 만들어서 후보 해를 최종 선택한다. 선택된 순위는 확률적으로 푸아송 분포를 따른다. 가장 좋은 해는 가장 작은 목적함수 값을 가지며 해당 순위는 1위이다. 교차가 일어나는 디지트의 위치 및 디지트의 개수는 모두 난수 발생기(미도시)에 의하여 무작위로 결정된다.
도 6을 참조하여 변이(mutation)로 시도 해를 생성하는 단계(S500b)를 설명한다. 도 6은 변이(mutation)는 선택된 후보 해(C3)에서 유한한 개수의 디지트에 할당된 값을 반전시키는 연산이다. 여기서 디지트에 대한 상태의 반전은 1에서 0 또는 0에서 1을 의미한다. 도 6으로 예시된 실시예는 후보 해(C3) 중에서 연속된 세 단위 셀들에서 변이가 일어나는 것을 예시한다. 변이가 일어나는 단위 셀의 위치 및 단위 셀들 개수는 모두 난수 발생기(미도시)에 의하여 무작위로 결정한다. 위에서 설명된 바와 같이 교차 또는 변이되어 형성된 시도 해에 대하여 국소 최적화가 수행될 수 있다. 위에서 설명된 바와 같이 국소 최적화에 의하여 시도 해에 포함된 일부의 디지트 들이 변화한다. 상술한 바와 같이 국소 최소화 과정에서 일부 디지트들을 변화시켜 목적함수 값은 더 작은 값을 가질 수 있다.
시도 해에 대하여 목적함수 값을 연산한다(S600). 목적함수 값을 연산함으로써 시도 해가 제공하는 FSS 필터(10)의 주파수 응답 특성과 목표 주파수 응답 특성과의 유사성을 판단한다.
시도 해의 폐기 혹은 대치 여부를 결정한다(S700). 일 실시예로, 시도 해와 후보 해들 사이의 거리를 연산하는 과정이 수행한다. 시도 해와 후보 해들 사이의 거리 연산 결과로부터 시도 해와 가장 가까운(유사한) 후보 해인 최인접 후보 해를 결정한다.
시도 해와 최인접 후보 해 사이의 거리가 현재의 차단 거리 값보다 작은 경우에는 시도 해의 목적함수 값과 최인접 후보 해의 목적함수 값을 비교한다. 시도 해의 목적함수 값이 최인접 후보 해의 목적함수 값에 비하여 크면(즉, 최인접 후보 해의 주파수 응답 특성이 시도 해의 주파수 응답 특성에 비하여 목표 주파수 응답특성과 더 유사하면) 시도 해는 폐기된다.
반면, 시도 해의 목적함수 값이 최인접 후보 해의 목적함수 값에 비하여 작으면(즉, 시도 해의 주파수 응답이 최인접 후보 해의 주파수 응답에 비하여 목표 주파수 응답에 더 유사하면) 시도 해는 최인접 후보 해를 대치하고, 기존의 최인접 후보 해는 폐기된다.
시도 해와 최인접 후보 해 사이의 거리가 현재 차단 거리 값보다 큰 경우에는 시도 해의 목적함수 값과 기존의 후보 해들 중에서 가장 큰 목적함수 값을 가지는 후보 해(즉, 후보 해들 중에서 원하는 주파수 응답 특성과 가장 유사하지 않은 주파수 응답 특성을 가지는 후보 해)와 목적함수 값을 비교한다.
시도 해의 목적함수 값이 후보 해들 중 가장 큰 목적함수 값에 비하여 더 작은 경우(즉, 시도 해의 주파수 응답 특성이 비교 대상 후보 해의 주파수 응답특성보다 목표 주파수 응답 특성에 더 유사한 경우) 시도 해는 비교 대상 후보 해를 대치하고, 비교 대상 후보 해는 폐기된다. 반면, 시도 해의 목적함수 값이 후보 해들 중 가장 큰 목적함수 값에 비하여 더 큰 경우(즉, 비교 대상 후보 해의 주파수 응답특성이 시도 해의 주파수 응답 특성보다 목표 주파수 응답에 더 유사한 경우)에는 시도 해가 폐기된다.
시도 해들은 이러한 과정들을 통하여 기존의 후보 해들이 이루는 그룹에 포함되고, 기존의 후보 해들 중에서 목표 주파수 응답 특성과 유사하지 않은 후보 해들은 폐기된다. 따라서, 후보 해 그룹에 속하는 후보 해들이 형성하는 FSS 필터(10)의 주파수 응답 특성은 목표 주파수 응답 특성에 점차 근접한다.
차단 거리값을 감소시킨다(S800). 차단 거리값은 시도 해의 후보 해 대치 판단 기준이다. 따라서, 상이한 형태의 시도 해들이 후보 해 그룹으로 대치될 수 있기 때문에, 후보 해 그룹은 다양성을 확보 할 수 있다. 이러한 대치 방법으로 후보 해들의 다양성을 확보할 수 있으며, 기존의 유전 알고리듬에서는 찾을 수 없는 연산이다.
상기한 과정을 계속할 것인지 여부를 판단한다(S900). 일 실시예로, 계속 여부는 목적함수 값의 변동에 따라 판단될 수 있다. 목적함수 값으로 판단하여 목적함수 값이 더 이상 감소하지 않아 사용자가 원하는 주파수 응답 특성에 충분히 수렴한 경우 과정을 종료한다. 이와 같이 설계된 단위 FSS 필터(10)는 복수개가 어레이 형태로 배열되어 FSS 필터를 구성할 수 있다.
도 7은 주파수 선택 표면 필터 설계 방법을 수행하는 소프트웨어를 실행하는 PC 등의 장치에 대한 예이다. 주파수 선택 표면 필터 설계 방법을 수행하는 소프트웨어는 메모리 및 연산 소자로 구성되는 회로 내지 칩셋에 마련될 수도 있다. 도 7은 물리적인 구성을 제한하지 않고, 주파수 선택 표면 필터 설계 방법 소프트웨어를 탑재한 장치(400)에 대한 구성을 도시한 예이다. 도 7은 PC, 서버 또는 칩 등의 구성일 수 있다.
주파수 선택 표면 필터 설계 방법 소프트웨어를 탑재한 장치(400)는 입력장치(410), 연산장치(420) 및 저장장치(430)를 포함한다. 나아가 주파수 선택 표면 필터 설계 방법 소프트웨어를 탑재한 장치(400)는 출력장치(440)를 더 포함할 수도 있다.
입력 장치(410)는 타겟 주파수 응답 데이터를 입력받는다. 입력 장치(410)는 네트워크로부터 측정 데이터를 수신하는 통신 장치 내지 인터페이스 장치일 수 있다. 또 입력 장치(410)는 유선 네트워크로 측정 데이터를 수신하는 인터페이스 장치일 수도 있다. 한편 입력 장치(410)는 외부 제어 신호를 수신할 수도 있다. 일 예로, 타겟 주파수 응답 데이터는 사용자가 입력 장치(410)를 통해 입력할 수도 있다.
저장장치(430)는 주파수 선택 표면 필터 설계 방법 소프트웨어 모델을 저장할 수 있다. 저장장치(430)는 데이터를 저장할 수 있는 반도체 저장 장치, 하드 디스크 등의 다양한 매체로 구현될 수 있다. 저장장치(430)는 주파수 선택 표면 필터 설계 방법 소프트웨어를 저장하고, 연산 과정에 사용되는 다양한 정보 및 파라미터를 저장하며, 연산된 결과를 저장할 수 있다.
연산장치(440)는 제공된 측정 데이터를 이용하여 주파수 선택 표면 필터 설계 방법 소프트웨어를 구동한다. 또한 연산장치(440)는 연산된 결과를 기초로 FSS 필터(10)의 주파수 응답을 연산할 수 있으며, 연산 장치(440)는 제공된 타겟 주파수 응답 데이터를 주파수 선택 표면 필터 설계 방법 소프트웨어에 입력하여 결과값을 도출할 수 있다.
연산장치(440)는 일정한 명령 내지 프로그램을 구동하여 데이터를 처리하는 장치에 해당한다. 연산장치(440)는 명령 내지 정보를 임시 저장하는 메모리(버퍼) 및 연산 처리를 수행하는 프로세서로 구현될 수 있다. 프로세서는 장치의 종류에 따라 CPU, AP, FPGA 등으로 구현될 수 있다.
출력장치(440)는 외부로 필요한 데이터를 송신하는 통신 장치일 수 있다. 출력장치(440)는 학습한 주파수 선택 표면 필터 설계 방법 소프트웨어가 도출한 결과값을 외부로 전송할 수 있다. 경우에 따라서 출력장치(440)는 주파수 선택 표면 필터 설계 방법 소프트웨어 학습과정이나, 학습한 주파수 선택 표면 필터 설계 방법 소프트웨어가 도출할 결과값을 화면으로 출력하는 장치일 수도 있다.
또한, 상술한 주파수 선택 표면 필터 설계 방법 방법은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 실행 가능한 알고리즘을 포함하는 프로그램(또는 어플리케이션)으로 구현될 수 있다. 상기 프로그램은 비일시적 판독 가능 매체(non-transitory computer readable medium)에 저장되어 제공될 수 있다.
비일시적 판독 가능 매체란 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는, 상술한 다양한 어플리케이션 또는 프로그램들은 CD, DVD, 하드 디스크, 블루레이 디스크, USB, 메모리카드, ROM 등과 같은 비일시적 판독 가능 매체에 저장되어 제공될 수 있다.
모의 실험예
이하에서는 첨부된 도면들을 참조하여 모의 실험예를 설명한다. 본 실시예에 의한 주파수 선택 표면 필터 설계 방법을 실행하는 컴퓨터 프로그램은 파이썬(Python) 언어로 작성되어 있다. 후보 해들에 대한 주파수 응답 특성 연산은 전자기파 수치해석 프로그램인 HFSS(High-Frequency Electromagnetic Solvers)로 수행한다. 최적화 방법 컴퓨터 프로그램과 HFSS는 컴퓨터 프로그램 언어 Iron Python 으로 병합되어 있다.
도 8은 목적함수 계산 반복 회수(iteration)에 대한 목적함수 값(objective-function value)의 변화를 보여주는 그래프이다. 도 8을 참조하면, 반복을 수행함에 따라 최대 600,000을 초과하는 반복함수 값이 점차 감소하는 것을 알 수 있다. 나아가, 반복회수가 175에 근접할수록 목적함수의 값은 5,000 이하로 수렴하여 설계된 필터의 주파수 특성은 목적하는 주파수 특성에 인접하는 것을 알 수 있다.
이하에서는 본 실시예에 의한 주파수 선택 표면 필터 설계 방법으로 0.1 mm2의 단위 셀 크기, 54ㅧ54 개의 단위 셀들을 포함하는 전체 크기 5.4 mm2 FSS 필터를 설계하였다.
도 9(a)는 본 실시예에 의한 주파수 선택 표면(FSS) 필터의 형상을 도시한 도면이다. 도 9(b)는 최적화 과정을 통해 얻어진 FSS 필터 형상으로부터 계산된 주파수 응답 특성이다. 이것은 목표로 했었던, 중심 주파수가 28.5 GHz이고, (1 dB 이하 전송손실 기준) 통과대역이 28.35 GHz 부터 29.25 GHz 까지의 광대역 응답 특성에 근접한 것이다.
도 10(a)는 본 실시예에 의한 주파수 선택 표면(FSS) 필터의 형상을 도시한 도면이다. 도 10(b)는 최적화 과정을 통해 얻어진 FSS 필터 형상으로부터 계산된 주파수 응답 특성이다. 이것은 목표로 했었던, 중심 주파수가 37.5 GHz이고, (1 dB 이하 전송손실 기준) 통과대역이 37.3 GHz 부터 37.55 GHz 까지의 협대역 응답 특성에 근접한 것이다.
도 10은 주파수 선택 표면 필터의 형상 도면이다. 도체가 채워진 단일 셀(120b)과 도체가 채워지지 않은 단일 셀(120a)과 단일 유전체층으로(140) 구성되어 있다.
본 발명에 대한 이해를 돕기 위하여 도면에 도시된 실시 예를 참고로 설명되었으나, 이는 실시를 위한 실시예로, 예시적인 것에 불과하며, 당해 분야에서 통상적 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위에 의해 정해져야 할 것이다.
S100 ~ S900: 주파수 선택 표면 필터 설계 방법의 예시적 각 단계
10: 주파수 선택 표면 필터 110: 기약영역
120: 단위셀 120a: 비워진 단위 셀
120b: 금속막으로 채워진 단위셀 130: 외주
140: 유전체층
C1, C2, C3: 후보 해 T1, T2: 시도 해
400: 소프트웨어를 탑재한 장치 410: 입력 장치
420: 연산 장치 430: 저장 장치
440: 출력 장치

Claims (27)

  1. 주파수 선택 표면(FSS, frequency selective surface) 필터의 설계 방법으로, 상기 설계 방법은:
    상기 주파수 선택 표면 필터의 구조에 상응하는 후보 해(candidate solution)와 상기 후보 해에 의한 주파수 응답과 목적하는 주파수 응답의 차이에 상응하는 목적함수 값을 연산하는 단계와,
    유전 알고리듬에 따라 상기 후보 해를 변화시켜 시도 해(trial solution)를 형성하는 단계와,
    상기 시도 해로 상기 목적함수 값을 연산하여 상기 시도 해를 상기 후보 해에 포함시키는지 여부를 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 주파수 선택 표면 필터의 설계 방법은:
    복수의 후보 해들을 준비하는 단계와,
    상기 복수의 후보 해들 사이의 거리를 연산하는 단계 및
    상기 복수의 후보 해들 사이의 거리로부터 차단 거리를 설정하는 단계를 더 수행하며,
    상기 시도 해를 상기 후보 해에 포함시키는지 여부를 결정하는 단계는,
    상기 시도 해와 후보 해들 사이의 거리를 연산하여 상기 시도 해와 거리가 가장 가까운 최인접 후보 해를 파악하는 단계와,
    상기 시도 해와 상기 최인접 후보 해 사이 거리가 상기 차단 거리보다 작을 때, 생성된 시도 해의 목적함수 값과 최인접 후보 해의 목적함수 값을 비교하는 단계;
    시도 해의 목적함수 값이 최인접 후보 해의 목적함수 값에 비하여 크면 시도 해를 폐기하고, 상기 시도 해의 목적함수 값이 최인접 후보 해의 목적함수 값에 비하여 작을 때, 상기 최인접 후보 해를 폐기하고, 시도 해가 최인접 후보 해를 대치하는 단계를 수행하는 주파수 선택 표면 필터의 설계 방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    복수의 후보 해들을 준비하는 단계는,
    상기 주파수 선택 표면 필터의 기약 영역(irreducible zone)에 상응하는 시퀀스에 난수(random number)를 할당하여 수행하는 주파수 선택 표면 필터의 설계 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 복수의 후보 해들을 준비하는 단계 이후에,
    각각의 준비된 상기 복수의 후보 해들의 시퀀스 중 일부에 할당된 값을 반전하여 국소 최적화를 수행하는 단계를 더 수행하는 주파수 선택 표면 필터의 설계 방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 복수의 후보 해들 사이의 거리를 연산하는 단계는,
    상기 시퀀스의 해밍 거리(Hamming distance)를 연산하여 수행하는 주파수 선택 표면 필터의 설계 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 차단 거리를 설정하는 단계는
    상기 후보 해들 사이 거리 평균의 1/2를 차단거리로 설정하는 주파수 선택 표면 필터의 설계 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 목적함수 값을 연산하는 단계는,
    상기 목적하는 주파수 응답과, 상기 후보 해에 의한 주파수 응답의 차이의 제곱을 연산하거나, 절대값(absolute value)을 연산하여 부호를 제거하는 단계 및
    상기 부호가 제거된 결과를 합산하여 수행하는 주파수 선택 표면 필터의 설계 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 후보 해를 유전적으로 변화시키는 단계는,
    상기 후보 해를 변이(mutation) 시키거나, 복수의 후보 해들을 교차(crossover)시켜 수행하는 주파수 선택 표면 필터의 설계 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 후보 해를 변이시키는 단계는,
    상기 주파수 선택 표면 필터의 기약 영역에 상응하는 시퀀스의 적어도 일부에 할당된 값을 반전하여 수행하는 주파수 선택 표면 필터의 설계 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 복수의 후보 해들을 교차시키는 단계는,
    상기 복수의 후보 해들 중 어느 하나의 상기 주파수 선택 표면 필터의 기약 영역에 상응하는 시퀀스의 적어도 일부에 할당된 값을
    상기 복수의 후보 해들 중 다른 하나의 상기 주파수 선택 표면 필터의 기약 영역에 상응하는 시퀀스의 적어도 일부에 할당된 값으로 대치하여 수행하는 주파수 선택 표면 필터의 설계 방법.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 후보 해를 유전적으로 변화시켜 시도 해(trial solution)를 형성하는 단계는,
    상기 시도 해의 시퀀스 중 일부에 할당된 값을 반전하여 국소 최적화를 수행하는 단계를 더 수행하는 주파수 선택 표면 필터의 설계 방법.
  12. 삭제
  13. 제1항에 있어서,
    상기 시도 해를 상기 후보 해에 포함시키는지 여부를 결정하는 단계는,
    상기 시도 해와 후보 해들 사이의 거리를 연산하여 상기 시도 해와 거리가 가장 가까운 최인접 후보 해를 파악하는 단계와,
    상기 시도 해와 상기 최인접 후보 해 사이 거리가 상기 차단 거리보다 클 때, 생성된 시도 해의 목적함수 값과 상기 후보 해들 중 가장 높은 목적함수 값을 가지는 비교 대상 후보 해의 목적함수 값을 비교하는 단계;
    상기 시도 해의 목적함수 값이 상기 비교 대상 후보 해의 목적함수 값에 비하여 더 작은 경우 상기 비교 대상 후보 해를 폐기하고, 상기 시도 해가 상기 시도 해는 비교 대상 후보 해를 대치하고, 상기 시도 해의 목적함수 값이 상기 비교 대상 후보 해의 목적함수 값에 비하여 더 큰 경우 상기 시도 해를 폐기하는 단계를 수행하는 주파수 선택 표면 필터의 설계 방법.
  14. 주파수 선택 표면 필터의 구조에 상응하는 후보 해(candidate solution)와 상기 후보 해에 의한 주파수 응답과 목적하는 주파수 응답의 차이에 상응하는 목적함수 값을 연산하는 단계와,
    유전 알고리듬에 따라 상기 후보 해를 변화시켜 시도 해(trial solution)를 형성하는 단계와,
    상기 시도 해로 상기 목적함수 값을 연산하여 상기 시도 해를 상기 후보 해에 포함시키는지 여부를 결정하는 단계를 포함하는 주파수 선택 표면 필터의 설계 방법이 수행되며,
    상기 주파수 선택 표면 필터의 설계 방법은:
    복수의 후보 해들을 준비하는 단계와,
    상기 복수의 후보 해들 사이의 거리를 연산하는 단계 및
    상기 복수의 후보 해들 사이의 거리로부터 차단 거리를 설정하는 단계를 더 수행하고,
    상기 시도 해를 상기 후보 해에 포함시키는지 여부를 결정하는 단계는,
    상기 시도 해와 후보 해들 사이의 거리를 연산하여 상기 시도 해와 거리가 가장 가까운 최인접 후보 해를 파악하는 단계와,
    `상기 시도 해와 상기 최인접 후보 해 사이 거리가 상기 차단 거리보다 더 작을 때, 생성된 시도 해의 목적함수 값과 최인접 후보 해의 목적함수 값을 비교하는 단계;
    시도 해의 목적함수 값이 최인접 후보 해의 목적함수 값에 비하여 크면 시도 해를 폐기하고, 상기 시도 해의 목적함수 값이 최인접 후보 해의 목적함수 값에 비하여 작을 때, 상기 최인접 후보 해를 폐기하고, 시도 해가 최인접 후보 해를 대치하는 단계를 수행하는 주파수 선택 표면 필터의 설계 방법이 수행되도록 프로그램으로 기록되고 전자 장치에서 판독 가능한 기록매체.
  15. 삭제
  16. 제14항에 있어서,
    복수의 후보 해들을 준비하는 단계는,
    상기 주파수 선택 표면 필터의 기약 영역(irreducible zone)에 상응하는 시퀀스에 난수(random number)를 할당하여 수행하는 주파수 선택 표면 필터의 설계 방법이 수행되도록 프로그램으로 기록되고 전자 장치에서 판독 가능한 기록매체.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 복수의 후보 해들을 준비하는 단계 이후에,
    각각의 준비된 상기 복수의 후보 해들의 시퀀스 중 일부에 할당된 값을 반전하여 국소 최적화를 수행하는 단계를 더 수행하는 주파수 선택 표면 필터의 설계 방법이 수행되도록 프로그램으로 기록되고 전자 장치에서 판독 가능한 기록매체.
  18. 제16항에 있어서,
    상기 복수의 후보 해들 사이의 거리를 연산하는 단계는,
    상기 시퀀스의 해밍 거리(Hamming distance)를 연산하여 수행하는 주파수 선택 표면 필터의 설계 방법이 수행되도록 프로그램으로 기록되고 전자 장치에서 판독 가능한 기록매체.
  19. 제14항에 있어서,
    상기 차단 거리를 설정하는 단계는
    상기 후보 해들 사이 거리 평균의 1/2를 차단거리로 설정하는 주파수 선택 표면 필터의 설계 방법이 수행되도록 프로그램으로 기록되고 전자 장치에서 판독 가능한 기록매체.
  20. 제14항에 있어서,
    상기 목적함수 값을 연산하는 단계는,
    상기 목적하는 주파수 응답과, 상기 후보 해에 의한 주파수 응답의 차이의 제곱을 연산하거나, 절대값(absolute value)을 연산하여 부호를 제거하는 단계 및
    상기 부호가 제거된 결과를 합산하여 수행하는 주파수 선택 표면 필터의 설계 방법이 수행되도록 프로그램으로 기록되고 전자 장치에서 판독 가능한 기록매체.
  21. 제14항에 있어서,
    상기 후보 해를 유전적으로 변화시키는 단계는,
    상기 후보 해를 변이(mutation) 시키거나, 복수의 후보 해들을 교차(crossover)시켜 수행하는 주파수 선택 표면 필터의 설계 방법이 수행되도록 프로그램으로 기록되고 전자 장치에서 판독 가능한 기록매체.
  22. 제21항에 있어서,
    상기 후보 해를 변이시키는 단계는,
    상기 주파수 선택 표면 필터의 기약 영역에 상응하는 시퀀스의 적어도 일부에 할당된 값을 반전하여 수행하는 주파수 선택 표면 필터의 설계 방법이 수행되도록 프로그램으로 기록되고 전자 장치에서 판독 가능한 기록매체.
  23. 제22항에 있어서,
    상기 복수의 후보 해들을 교차시키는 단계는,
    상기 복수의 후보 해들 중 어느 하나의 상기 주파수 선택 표면 필터의 기약 영역에 상응하는 시퀀스의 적어도 일부에 할당된 값을
    상기 복수의 후보 해들 중 다른 하나의 상기 주파수 선택 표면 필터의 기약 영역에 상응하는 시퀀스의 적어도 일부에 할당된 값으로 대치하여 수행하는 주파수 선택 표면 필터의 설계 방법이 수행되도록 프로그램으로 기록되고 전자 장치에서 판독 가능한 기록매체.
  24. 제14항에 있어서,
    상기 후보 해를 유전적으로 변화시켜 시도 해(trial solution)를 형성하는 단계는,
    상기 시도 해의 시퀀스 중 일부에 할당된 값을 반전하여 국소 최적화를 수행하는 단계를 더 수행하는 주파수 선택 표면 필터의 설계 방법이 수행되도록 프로그램으로 기록되고 전자 장치에서 판독 가능한 기록매체.
  25. 삭제
  26. 제14항에 있어서,
    상기 시도 해를 상기 후보 해에 포함시키는지 여부를 결정하는 단계는,
    상기 시도 해와 후보 해들 사이의 거리를 연산하여 상기 시도 해와 거리가 가장 가까운 최인접 후보 해를 파악하는 단계와,
    상기 시도 해와 상기 최인접 후보 해 사이 거리가 상기 차단 거리보다 더 클 때, 생성된 시도 해의 목적함수 값과 상기 후보 해들 중 가장 높은 목적함수 값을 가지는 비교 대상 후보 해의 목적함수 값을 비교하는 단계;
    상기 시도 해의 목적함수 값이 상기 비교 대상 후보 해의 목적함수 값에 비하여 더 작은 경우 상기 비교 대상 후보 해를 폐기하고, 상기 시도 해가 상기 시도 해는 비교 대상 후보 해를 대치하고, 상기 시도 해의 목적함수 값이 상기 비교 대상 후보 해의 목적함수 값에 비하여 더 큰 경우 상기 시도 해를 폐기하는 단계를 수행하는 주파수 선택 표면 필터의 설계 방법이 수행되도록 프로그램으로 기록되고 전자 장치에서 판독 가능한 기록매체.
  27. 제1항, 제3항 내지 제11항 및 제13항 중 어느 한 항의 방법으로 설계된 주파수 선택 표면 필터.
KR1020200056959A 2020-05-13 2020-05-13 주파수 선택 표면 필터 설계 방법과 컴퓨터 프로그램을 저장하는 저장 매체 KR102363140B1 (ko)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200056959A KR102363140B1 (ko) 2020-05-13 2020-05-13 주파수 선택 표면 필터 설계 방법과 컴퓨터 프로그램을 저장하는 저장 매체
PCT/KR2021/005895 WO2021230628A1 (ko) 2020-05-13 2021-05-11 주파수 선택 표면 필터 설계 방법과 컴퓨터 프로그램을 저장하는 저장 매체
US17/924,585 US20230229829A1 (en) 2020-05-13 2021-05-11 Frequency selective surface filter design method, and storage medium for storing computer program
KR1020220012692A KR102532758B1 (ko) 2020-05-13 2022-01-27 주파수 선택 표면 필터 설계 방법과 컴퓨터 프로그램을 저장하는 저장 매체

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200056959A KR102363140B1 (ko) 2020-05-13 2020-05-13 주파수 선택 표면 필터 설계 방법과 컴퓨터 프로그램을 저장하는 저장 매체

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020220012692A Division KR102532758B1 (ko) 2020-05-13 2022-01-27 주파수 선택 표면 필터 설계 방법과 컴퓨터 프로그램을 저장하는 저장 매체

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20210138914A KR20210138914A (ko) 2021-11-22
KR102363140B1 true KR102363140B1 (ko) 2022-02-15

Family

ID=78524610

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200056959A KR102363140B1 (ko) 2020-05-13 2020-05-13 주파수 선택 표면 필터 설계 방법과 컴퓨터 프로그램을 저장하는 저장 매체
KR1020220012692A KR102532758B1 (ko) 2020-05-13 2022-01-27 주파수 선택 표면 필터 설계 방법과 컴퓨터 프로그램을 저장하는 저장 매체

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020220012692A KR102532758B1 (ko) 2020-05-13 2022-01-27 주파수 선택 표면 필터 설계 방법과 컴퓨터 프로그램을 저장하는 저장 매체

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20230229829A1 (ko)
KR (2) KR102363140B1 (ko)
WO (1) WO2021230628A1 (ko)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023068520A1 (ko) 2021-10-19 2023-04-27 주식회사 엘지화학 다층 소재의 물성 예측 장치 및 방법

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080165075A1 (en) 2007-01-05 2008-07-10 Raytheon Company System and method for forming a conductive pattern
US20090125254A1 (en) 2007-11-13 2009-05-14 Battelle Energy Alliance, Llc Methods, computer readable media, and graphical user interfaces for analysis of frequency selective surfaces
JP2020072329A (ja) * 2018-10-30 2020-05-07 日本電信電話株式会社 周波数選択板設計装置

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8369424B2 (en) * 2006-07-14 2013-02-05 Qualcomm Incorporated Frequency selective and frequency diversity transmissions in a wireless communication system

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080165075A1 (en) 2007-01-05 2008-07-10 Raytheon Company System and method for forming a conductive pattern
US20090125254A1 (en) 2007-11-13 2009-05-14 Battelle Energy Alliance, Llc Methods, computer readable media, and graphical user interfaces for analysis of frequency selective surfaces
JP2020072329A (ja) * 2018-10-30 2020-05-07 日本電信電話株式会社 周波数選択板設計装置

Also Published As

Publication number Publication date
US20230229829A1 (en) 2023-07-20
KR102532758B1 (ko) 2023-05-16
WO2021230628A1 (ko) 2021-11-18
KR20220019001A (ko) 2022-02-15
KR20210138914A (ko) 2021-11-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US6851099B1 (en) Placement method for integrated circuit design using topo-clustering
JP6380051B2 (ja) 有限要素演算プログラム、有限要素演算装置および有限要素演算方法
CN109344969B (zh) 神经网络系统及其训练方法以及计算机可读介质
TWI614674B (zh) 自動分層儲存系統及方法
KR102363140B1 (ko) 주파수 선택 표면 필터 설계 방법과 컴퓨터 프로그램을 저장하는 저장 매체
CN111597768B (zh) 用于构建版图图案集的方法、设备和计算机可读存储介质
CN108805174A (zh) 聚类方法及装置
CN117236278B (zh) 一种基于数字孪生技术的芯片生产仿真方法及系统
CN115248781B (zh) 一种组合测试用例生成方法、装置、设备及可读存储介质
JP7137074B2 (ja) 最適化計算方法、最適化計算装置及び最適化計算プログラム
Lin et al. A new density-based scheme for clustering based on genetic algorithm
CN112215287A (zh) 基于距离的多节聚类方法和装置、存储介质及电子装置
CN110349265B (zh) 一种四面体拓扑网格生成方法及电子设备
Chen et al. On balancing neighborhood and global replacement strategies in MOEA/D
CN111782904A (zh) 一种基于改进smote算法的非平衡数据集处理方法及系统
CN115759183A (zh) 一种多结构文本图神经网络的相关方法和相关装置
EP3989085A1 (en) Optimization device, optimization method, and optimization program
JP2013152654A (ja) 識別器、識別器構築装置、プログラム
US20220398351A1 (en) Method and system for reverse design of micro-nano structure based on deep neural network
US20210271782A1 (en) Techniques for transforming arbitrary designs into manufacturable designs by removing forbidden patterns
US10885262B1 (en) Systems and methods for determining fabrication loss of segmented designs using paintbrush patterns
JP7029056B2 (ja) 分割領域生成プログラム、分割領域生成装置、および分割領域生成方法
CN113297059A (zh) 测试用例的生成方法、被测软件的测试方法及装置
JP2009146215A (ja) データ分析装置、及びデータ分析プログラム
KR102522597B1 (ko) WRF 모델의 물리과정 모수화 스킴 조합 최적화를 위한 μ-GA-WRF 결합 시스템

Legal Events

Date Code Title Description
E90F Notification of reason for final refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant