유선망이 ISDN/B-ISDN으로 확장되고, 서비스도 음성에서 데이터, 영상 등의 멀티미디어로 통합 및 발전됨에 따라 무선망에서의 가입자 서비스 요구도 유선망과 대등한 수준으로 확대될 것이다. 이러한 무선 ATM망은 초기 사설망으로부터 서비스가 도입되기 시작하여 마이크로 셀을 기반으로 한 공중망으로 확장되어, 궁극적으로 유무선 통합 transparent 망으로 발전하게 될 것이다. 무선 ATM 망에서는 한정된 무선 자원을 이용하여 다양한 응용 서비스를 효율적으로 제공할 수 있는 다중접속 프로토콜을 필요로 한다. 본고에서는 먼저 현대 MBS에서 연구되고 있는 단일 및 다중 동적슬롯할당 기법을 소개하고 다양한 소스 트래픽에 대한 시뮬레이션을 통해 문제점을 분석하였으며, DSA 프로토콜의 단점을 개선한 두가지 방안의 충돌 해결 알고리즘을 제안하고 동질 및 이질 트래픽에 대한 성능을 비교 검토하였다. 제안된 알고리즘을 이용하여 연결상태에 있는 가상채널의 개수가 증가할수록 시스템 전체의 지연 성능을 현저하게 개선하였다.

본 논문에서는 DVB-T (digital video broadcasting-terrestrial) 수신기의 동기화 알고리듬과 각 동기단 사이의 연동 알고리듬을 제안한다. OFDM( orthohonal frequency division multiplexing) 수신단에서는 프레임 동기, 반송파 동기, 심볼 타이밍 동기가 요구되어진다. 기존의 반송파 동기 방법은 부반송파 간격의 정수배 주파수 옵셋 보상 후 잔존해 있는 주파수 옵셋이 -0.5×(부반송파 간격) 혹은 +0.5×(부반송파 간격)에 가까운 값을 가질 때 많은 시간이 소요되는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 시스템의 복잡도를 그대로 유지 하면서 초기 동기화 시간을 줄일 수 있는 반송파 동기 알고리듬을 제안한다. 그리고 DVB-T모드를 추정하는 알고리듬을 제안하고 반송파 동기 추적루프와 심볼 타이밍 동기 추적루프를 동시에 동작시킴으로써 초기 동기화 시간을 추가적으로 줄일 수 있는 심볼 타이ALD 동기 알고리듬을 제안한다. 그리고 전체 수신기 모델의 연동 방안을 제시한다.

이동횟수 기반 위치갱신 기법에서 고정망과의 접속은 단말 내부의 계수기가 이동횟수 임계치에 이르러 위치갱신이 수행되거나 신규호가 발생할 경우에 행해진다. 그러나 단말의 계수기가 임계치에 이르는 동시에 단말이 이전 위치갱신이 수행된 셀(중앙셀)로 재진입이 발생할 경우 불필요한 위치갱신이 수행된다. [2]에서는 중앙셀로 재진입이 발생하는 경우의 불필요한 위치갱신 수행을 제거하기 위해 중앙셀로 재진입이 발생할 경우 계수기를 영으로 초기화한다. 본 논문에서는 [2]의 기법을 일반화하여 위치갱신 비용을 절약할 수 있는 개선된 기법을 제안한다. 본 기법은 단말이 셀 사이를 이동하는 동안 단말은 자신이 방문한 셀과 이동횟수에 관한 정보를 저장한다. 단말이 이미 방문한 셀로 재진입이 발생할 겨우 이동횟수 계수기를 증가시키는 것이 아니라 이전 방문시 저장하였던 이동횟수로 재조정한다. 이러한 이동회수 계수기의 재조정 방법을 통하여 불필요한 위치갱신과 신호절차를 효과적으로 줄일 수 있다. [2]의 기법은 본 논문에서 제안하는 기법 중에서 중앙셀로 재진입할 때만 계수기를 영으로 재조정하는 특수한 경우에 해당된다. 본 기법이 전체 위치관리 비용을 크게 절약할 수 있음을 증명하기 위해 다양한 환경에서의 성능분석 및 수치적 결과를 통해 알아 본 결과 호 도착 비율당 전체 위치관리 비용이 평균 17-26% 절약됨을 관찰할 수 있었다.

본 논문에서는 연속시간과 이산시간에서 파라미터 불확실성과 시간지연을 가지는 비선형시스템에 대한 퍼지 견실 H∞ 제어기 설계방법을 제시한다. 비선형시스템은 변형한 T-S(Takagi- Sugeno) 퍼지모델을 사용하여 나타내고, 퍼지제어는 PDC(parallel distributed compensation) 개념을 이용한다. 또한 Lyapunov 접근방법을 이용하여 불확실성, 외란과 시간지연을 가지는 변형한 T-S 퍼지모델의 H∞ 노옴 한계를 가지는 자승적 안정성을 언급하고, LMI(linear matrix inequality) 기법을 이용하여 퍼지 견실 H∞ 제어기의 존재 조건과 제어기 설계방법을 제시한다. 그러므로 제시한 기법은 구하여진 충분조건을 만족하는 해를 찾음과 동시에 제어기를 한번에 설계할 수 있다. 마지막으로 예제를 통하여 제시한 방법의 타당성을 확인한다.

연속 계조도 영상을 이진 영상(하프톤 영상)으로 변환하는 하프톤 기법중 대표적인 두 방법은 순차적 디더법과 오차 확산법이 있다. 이 중에서 오차확산법은 예리한 하프톤 영상을 얻기위한 우수한 하프톤 기법으로 잘 알려져 있다. 그러나 알고리듬에 기인하는 여러 인공잡음들이 발생하므로 이를 개선하기 위한 방법으로 최적의 필터 계수를 얻기 위한 많은 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 연속 계조도 입력 영상과 하프톤 영상사이의 양자화 오차를 영상에 적응적이며 최적으로 확산시키기 위해 양자화 오차를 초기 가능성의 퍼지 부분 집합으로 정의하였다. 이러한 퍼지 부분 집합의 중심화소에 대해 이웃한 화소의 오차 가능성을 고려한 후 FAM 규칙을 이용하여 각각 화소들의 오차 가능성을 영상에 따라 적응적으로 갱신하였으며 이를 원영상에 더하여 다시 양자화 과정을 번복하는 퍼지 이완 알고리듬을 이용한 오차 확산법을 제안하였다. 제안한 방법을 이용하여 얻은 결과를 최적 필터 계수를 구하기 위한 기존의 방법의 결과 영상과 비교 분석하였다.

본 논문에서는 움직임 추정시 인접된 블록간의 탐색 영역이 중첩됨을 이용하여 전역 탐색 기법과 동일한 성능을 유지하면서 계산량을 현저히 감소시킬수 있는 고속 움직임 추정 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 현재 움직임 추정을 행하고자 하는 블록에 대한 탐색점 중에서 인접된 블록과 중첩되는 탐색점에 대하여는 먼저 평균 절대 오차 (mean absoulte difference; MAD)를 계산할 필요가 있을지에 대한 판별을 행한 뒤 MAD 계산이 필요한 경우에 대하여서만 MAD를 구한다. MAD 계산 여부에 대한 판별에는 현재 블록과 인접 블록간의 MAD 와 인접 블록의 각 탐색점에 대한 MAD를 이용한다. 여기에 사용된 현재 블록과 인접 블록간의 MAD는 각 블록에 대하여 한번만 계산하면 되고, 인접 블록의 각 탐색점에 대한 MAD는 이미 구해져 있기 때문에 한번의 MAD 계산을 추가함으로써 탐색점 수를 현저히 감소시킬 수 있었다. 컴퓨터 모의 실험 결과로부터 제안한 방법이 전역 탐색 알고리즘과 동일한 성능을 유지하면서 많은 계산량의 감소를 얻을 수 있음을 확인 할 수 있었다.

본 논문에서는 움직임 보상 차영상 ( motion compensated difference image; MCDI)을 대역 분할한 뒤, 움직임 정보를 이용하여 에너지가 큰 부분만을 선택하여 적응적으로 벡터 양자화를 행함으로써 효율적으로 동영상을 부호화 할 수 있는 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 MCDI의 특성들을 고려하여 에너지가 낮은 부분은 부호화를 행하지 않고, 에너지가 높은 부분에 대하여서만 움직임 벡터의 크기에 따라 클래스를 분류한 뒤 각 클래스에 맞는 코드북을 설계하여 벡터 양자화를 행한다. 이를 위해서는 부호화 되는 에너지가 높은 부분에 대한 정보와 클래스 부분에 대한 정보가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 부가 정보의 양을 움직임 벡터를 이용하여 최소화함으로써 비트율을 크게 줄이면서도 우수한 화질의 복원 영상을 얻을 수 있었다.

본 논문에서는 Wavelet을 이용한 위장 영상의 질환 부위 특징을 추출하여 질환 부위 패턴을 인식할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 전처리 과정으로서 위장 영상이 형태정보는 입력 영상을 DWT(Discrete wavelet transform)에 의해 4레벨 DWT 계수 행렬을 구하고 계수 행렬의 특징에 따라 저주파 계수 행렬로부터 저주파 특징 파라미터 32개, 수평 고주파 계수 행렬로부터 수평 고주파 특징 파라미터 16개, 수직 고주파 계수 행렬로부터 수직 고주파 특징 파라미터 16개, 그리고, 대각 고주파 계수 행렬로부터 대각 고주파 특징 파라미터 32개 등 모두 96개의 특징 파라미터를 추출한 후 각각의 특징 파라미터를 최대 값+0.5로 최소 값을 -0.5로 정규화 하여 신경회로망의 입력 벡터로 사용하였다. 위장 영상 패턴 인식을 위한 신경회로망은 교사 학습을 요구하는 다층 구조의 오차 역전파(Error back propagation)알고리즘으로 하였고 구조적 특성을 이용하여 입력층, 중간층, 출력층의 계층 구조로 설계하였다. 설계된 신경회로망의 학습은 학습계수를 0.2로 모우멘텀을 0.6으로 설정하여 출력층 최대오차가 0.01보다 작을 때까지 수행하였으며 약 8000회 정도 학습한 결과 설정값 보다 작은 결과를 얻었고 질환의 종류나 위치, 크기에 관계없이 100%의 인식률을 얻었다.

3차원 물체 인식은 학습에 의해서 구성된 모델베이스를 이용하여 주어진 입력 영상에 존재하는 한 개 혹은 여러 개의 물체를 구별하는 과정이다. 본 논문에서는 입력 거리 정보를 받아들여 이 정보로부터 보이는 각 면에 대한 특징을 추출해낸 후 이 특징들을 입력 영상에 존재하는 물체를 묘사하는 특징으로 사용하여 이로부터 모델을 결정하는 방법을 제시한다. 영상 분할된 입력 물체는 그래프로 표현되는데, 물체 인식은 입력 물체의 그래프를 모델 베이스의 각 모델의 그래프와 정합하는 고정에서 얻어진다. 제한 조건은 만족시키는 정합을 수행하기 위하여 mean field annealing (MFA) 신경 회로망을 사용하였으며 가려진 물체 인식을 수행할 수 있는 정합을 위해 에너지 함수를 제안하였다. 제안한 알고리듬의 효용성을 입증하기 위하여 가려짐의 정도를 다르게 한 합성영상에 대해서 모의 실험을 하였다.

스테레오 정합에서 가장 중요하고도 어려운 문제는 대응점 추출 문제와 폐색 영역에 대한 처리이다. 특히 폐색 영역의 점들은 대응점이 존재하지 않기 때문에 변이 정보 획득에 많은 어려움이 있다. 이러한 문제에 대한 효과적인 접근을 위해 본 논문에서는 쌍방향 정합 알고리즘을 기반으로 폐색 영역의 정합 정도를 향상 시키는 방법을 제안한다. 즉 좌,우 영상 각각의 기준에 대해 독립적인 변이 정보를 구하고, 이를 바탕으로 정합의 타당성 여부를 검토하여 그 결과를 다음 처리에서 반영하는 상호 보완적인 반복 처리 기법을 적용하였다. 이 과정에서 구해진 폐색 영역에 대한 변이 정보는 스테레오 영상 모델의 기하학적 구조를 적용하여 좌, 우측 기준 정합에 대해 그 좌, 우측 점들의 변이 정보들로 대체함으로써 불연속점들의 무뎌짐(blurring)현상을 개선하였다. 한편, 실험 결과를 보다 객관적으로 비교하기 위해 정합율과 에러율이라는 파라메터를 정의하여 개선된 결과를 보였다.

본 논문에서는 sliding-DFT(SDFT)를 계수의 유한 비트 근사구현에 기초하여 실시간 구현하는 기법을 제시하고, 이의 오차영향을 해석하였다. 오차의 영향을 오차전력과 신호전력비율(noise-to-signal power ratio : NSR)로 하여 이를 해석적으로 유도하였다. 가우스 렌덤신호 및 사람의 수면 EEG 신호를 대상으로 수행한 시뮬레이션 결과가 해석식과 잘 일치하는 것을 보임으로써 본 연구에서 얻은 해석식을 확인하였다.

본 논문에서는 HMM 고립단어인식 기술을 이용하여 정보 사용자들이 윈도즈 환경에서 편리하게 정보를 검색할 수 있는 시스템을 구현하였다. 인식 시스템에서 인식단위로 유사음소모델을 이용하여 인식어의 확장성을 고려하였고 기본모델은 SPHINX 시스템에서 사용하는 형태의 음소모델을 연속분포 HMM으로 구현하였다. 정보검색 도구에서는 기능을 단순화하고 검색절차를 음성으로 출력하도록 하여 사용자의 편의성을 고려하였다.

본 연구에서는 사운드 합성에 응용할 목적으로 설계된 오디오 복호화기에 대한 내용을 담고 있다. 악기음을 ROM에 저장한 후 그 데이터를 이용하여 사운드 합성을 하는 PCM 방식에서 많은 악기음 데이터를 저장하면 할수록 더욱 좋은 음질의 사운드를 합성할 수 있다. 따라서 한정된 용량에 더욱 많은 악기음을 저장하기 위해서는 압축이 꼭 필요하다. 이를 위해서는 미리 압축한 악기음을 ROM에 저장한 후 그것을 필요시 복호화해 줄 복호화기만 있으면 된다. 그와 동시에 많은 악기음을 내기 위해서는 빠른 복호화기 필수적이다. 그래서 MPEG-1 오디오의 layer-1을 기본으로 하여 44.1 KHz의 샘플링 주파수로 32가지 악기음에 대한 실시간 복호화를 수행한다. 여기서는 음원 압축이라는 특수한 목적에 맞추어 압축의 효율성을 높이고 스스로 루프를 만들어서 합성의 편의를 제공하고 기존의 MPEG-1 오디오 layer-1에서 변형이 된 새로운 포맷과 추가된 기능에 관한 내용을 담고 있으며 이러한 복호화기를 설계하고 FPGA를 이용하여 검증하였다.

저주파의 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하기 위해 sigma-delta 아날로그-디지털 변환기의 이용이 용이하다. 이 변환기는 변조기와 디지털 필터로 구성되는데 본 논문에서는 변조기에 대해서만 언급한다. 모델링을 통해 14비트 분해능을 갖는 2차 sigma-delta 변조기를 설계하기 위한 변조기의 구성요소 즉 연산 증폭기, 적분기, 내부 ADC 및 DAC의 최대 허용 에러 범위를 규정하였으며, 이를 토대로 연산증폭기, 2비트 ADC 및 DAC 등을 설계·검증하고, 이들을 서로 연결하여 2차 sigma-delta 변조기를 구성하였다. 3비트 ADC의 기준전압을 조절하여 변조기 성능 향상을 도모하였으며, 내부 DAC를 축전기 및 간단한 제어회로로 구성하여 비선형성 에러를 최소화하였다. 설계된 각각의 구성요소들은 모델링에서 정의된 에러 범위를 모두 만족하였으며, 전체 변조기는87㏈의 입력범위와 87㏈의 최대 신호 대 잡음 비를 가졌다.