입체음향을 구현하는 방법으로는 다수의 스피커를 사용하는 다채널 음향재생 시스템과 2개의 스피커나 스테레오 헤드폰을 이용하는 2채널 음향재생 바이노럴 시스템이 있다. 그 중에서 공간 및 비용 상의 문제로 인하여 2채널을 이용한 음향재생시스템이 주목을 받고 있다. 일반적으로 2채널로 입체음향을 재생하기 위해서는 소리가 음원으로부터 청자의 두 귀에 이르는 경로를 모델링한 머리전달함수 (HRTF : Head Related Transfer Function)를 이용하지만 혼돈원추 상에서 음상정위의 혼돈을 주게 되므로 입체감을 저하시킨다는 단점이 있다. 본 논문에서는 2채널 입체음향 시스템을 효과적으로 구현하기 위하여 머리전달함수를 개선하는 알고리즘을 제안한다. HRTF 그룹화 및 심리음향을 이용하여 각 방향에 해당하는 주파수 스펙트럼 특성을 부각시키는 방법을 적용하였으며 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘이 정확한 방향감을 생성할 수 있음을 확인하였다.
데이터베이스 기반의 웹 응용을 위한 캐슁 기법이 최근 많이 연구되고 있다. 자주 제기되는 질의의 결과를 캐쉬 해두면 반복 질의를 위한 재사용은 물론 관련 질의의 처리에 이용될 수 있다. 웹 상에서 데이터 교환의 표준으로 XML이 등장한 이래 현재 웹 응용들은 네트워크 상의 원격 XML소스로부터 데이터 검색을 수행하는 경우가 많아졌는데 이의 효율적인 지원을 위해 검색 결과를 캐쉬 하는 것은 유용하다. 본 논문은 XML 질의를 관련 XML 캐쉬를 이용하여 처리하는 시스템의 구현 및 성능 평가에 관한 것이다. XML 질의로 XQuery, XPath, XQL 등과 같은 모든 XML 질의어의 핵심 요소인 경로 표현식을 대상으로 하였고, XML 캐쉬는 XML 실체뷰를 고려하였고, 캐쉬를 이용한 XML 질의 변환 알고리즘은 [13]에 제시된 것을 대상으로 하였다. [13]의 질의 변환 알고리즘을 지원하는 프로토타입 XML저장 시스템이 관계 DBMS를 이용하여 구현되어 다양한 성능 실험에 이용되었다. 구현의 주요 이슈에 대하여 자세히 기술한다. 성능 실험 결과를 통해 캐쉬를 이용한 XML질의 처리의 효율성을 확인하였고, 기존 연구와의 성능 비교도 기술하였다.
본 논문에서는 PD 제어기와 신경회로망을 이용하여 3상 유도전동기의 속도제어 시스템을 구현하고자 한다. PD 제어기는 초기의 제어를 담당하며 신경회로망의 초기 학습을 담당한다. 또한, 신경회로망은 비선형 매핑능력과 학습능력이 탁월하기 때문에 제어기로 많이 사용되며 특히 전향경로 신경망은 구조가 매우 간단하기 때문에 본 논문에서는 이를 이용하여 유도전동기의 속도제어 시스템에 구현하였다. 신경회로망의 입력으로는 모터의 기준속도, 엔코더를 이용하여 측정한 모터의 실제 속도와 제어입력 전류를 이용하였고, 온라인 상태로 학습되도록 하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘의 타당성을 보이기 위해 기존에 널리 사용되었던 PI 제어기와 비교평가를 하였으며 시뮬레이션과 실험결과로부터 초기운전 상태에서는 PD 제어기가 주로 제어를 담당하지만 시간이 지남에 따라 신경회로망이 학습되어 신경회로망이 주 제어기가 됨을 확인하였다. 아울러, 제안된 하이브리드 제어기가 PI 제어기보다 우수하고 특히 부하변동과 같은 외란에 강인함을 알 수 있었으며, 정상상태 오차가 현저히 감소하여 정밀한 속도제어가 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 채널 시변동성에 강인한 송수신 모델을 제안하고, 송신기의 특성을 반영한 디지털 변조 신호를 프레임 동기화 기법을 통해 수신 신호의 성능을 향상시킨다. 제안하는 동기화 기법을 통해 송신기와 수신기 사이의 프레임 시점의 불일치 및 음파 지연에 의해 발생되는 정도가 큰 타이밍 오차를 복구한다. 수중환경 채널 및 수중음향통신을 위한 타이밍 및 위상 동기화 성능 확인을 위해 경상북도 문경시에 위치한 경천호에서 호수실험을 수행하였으며, 제안하는 프레임 동기화 기법을 적용하였다. 수신기가 고정 상태인 경우는 처음에 예상했던 프레임 시작 위치와 프레임 동기 이후 변동이 거의 없었으나 이동 중일 때는 다중 경로 전달 과정으로 인한 인접 신호 사이의 간섭으로 인하여 프레임의 시작 위치가 프레임 동기화이후 보정이 되는 것을 확인 할 수 있었다.
OFDM 시스템은 채널 충격 응답보다 긴 길이의 주기적 프리픽스를 사용해야 하므로 주파수 효율이 감소된다. 주기적 프리픽스 사용에 따른 주파수 효율 감소를 막기 위하여 잔재 ISI 제거 기법이 최근에 개발되었다. 본 논문에서는 잔재 ISI 제거 기법을 불충분한 주기적 프리픽스를 갖는 시공간 블록 부호 (STBC) OFDM과 주파수 공간 블록 부호 (SFBC) OFDM 시스템에 적용한다. SFBC OFDM과 달리, STBC OFDM에서는 잔재 ISI 제거 기법의 주기성 복원 과정 뿐만 아니라 꼬리 제거 과정도 반복되어야 함을 확인할 수 있다. 또한, 불충분한 주기적 프리픽스를 사용하는 STBC OFDM 시스템에서의 잔재 ISI 제거 기법을 위한 채널 추정 방법을 제안한다. 제안된 채널 추정 방법은 EM 알고리즘을 이용한 반복적 추정을 특징으로 하고, 잔재 ISI가 제거된 신호를 통해 얻어지는 채널 디코더의 외부 확률 값을 활용한다. 제안된 방법의 성능은 다중 경로 페이딩 환경에서 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인한다.
본 논문에서는 리칭모드 제어기와 신경 회로망을 이용하여 3상 유도전동기의 위치제어 시스템을 구현한다. 리칭모드 제어기는 위치오차와 속도오차의 궤적을 슬라이딩 평면으로 들어가도록 하고 신경회로망의 초기학습을 담당한다. 리칭모드 제어기의 구조는 슬라이딩 평면의 스위칭 함수로부터 간단히 구성하였다. 또한, 신경 회로망은 전향경로 신경망으로 구성되며 비선형 매핑능력과 탁월한 학습능력을 이용하여 유도전동기의 등가제어입력을 학습하도록 하였고 신경 회로망의 입력으로는 모터의 기준속도, 기준위치 및 엔코더를 이용하여 측정된 모터의 실제속도와 위치 등을 이용하였고 온라인 상태로 학습되도록 하였다. 이와 같이 복합적으로 구성된 제어기들을 유도전동기의 위치제어 시스템에 적용하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘의 타당성을 보이기 위해 기존의 PI 제어기와 비교평가를 하였으며 시뮬레이션과 실험결과로부터 초기운전 상태에서는 리칭모드 제어기가 주로 제어를 담당하지만 시간이 지남에 따라 신경회로망이 학습되어 신경 회로망이 주 제어기가 됨을 확인하였다. 아울러, 제안된 제어기가 PI 제어기보다 우수하고 특히 부하변동과 같은 외란에 강인함을 알 수 있었으며, 정상상태 오차가 현저히 감소하여 정밀한 제어가 가능함을 확인하였다.
본 논문은 차륜형 캐터필러 및 좌석 위치 가변 구조를 갖는 휠체어 계단 이동 보조기기의 구조에서 비롯되는 계단 이동 중 직진 주행 이탈 상황을 모델링 하고 추정 및 보정하는 알고리즘을 제안하였다. 주행 이탈 상황은 플랫폼의 Yawing 상황 모델 분석으로 주행 환경 특성상 Roll, Pitch와 Yaw 사이에 관계를 이용하여 Yaw값 변화 추이를 추정 하였으며, 차륜 구동 제어기의 제어변수 및 좌석 위치 제어 변수로 활용하였다. 정량적 검증 결과 약 10°의 Yawing 상황에서 약 7초 내외로 직진성 보정을 확인 하였으며, 좌석 위치 변화로 경로 보정간 회전 각속도를 47.5% 감소 시켜 직진성 보정에 효과가 있음을 확인 하였다.
수중통신에서는 다중경로로 인해 심벌간의 상호간섭이 발생하여 시스템의 성능을 저하시킨다. 최근 수중 통신시스템에서는 이러한 열악한 채널환경을 극복하고 전송률을 향상시키기 위하여 등화기 및 채널 부호화와 시공간 부호화 방식의 효율적인 연접 구조가 수중통신에서 MIMO시스템으로 응용되어 연구되고 있다. 수중 MIMO 환경에서 시공간 부호화 방식 중에서는 시공간 블록 부호화 방식과 시공간 격자 부호화 방식이 있으며, 시공간 격자 부호화 방식이 등화기 및 채널 부호화 방식에 최적이다. 따라서 본 논문에서는 다중경로 채널 환경에서 효율적인 전송을 위해 터보 Pi 부호화기를 외부부호로 사용하고, MIMO시스템에서 전송 다이버시티와 부호화이득을 동시에 가지는 시공간 격자부호를 내부부호로 구성한다. 그리고 심볼간 상호 간섭 제거를 위해 Zero Forcing 등화기법을 사용하여 수중채널에서의 시뮬레이션을 통해 성능을 확인하였다.
ICT 기술의 발달로 로봇의 실내 활용이 증가하고 있다. 현재 이용되거나 향후 이용 범위가 증가할 수 있는 운반, 청소, 안내 로봇 등의 연구가 고도화 될 것이다. 실내 공간에서 이동 로봇 활용을 원활히 하기 위해 자기 위치 인식 문제는 가장 먼저 해결되어야 하는 중요한 연구이다. 추가적으로 이동 로봇의 위치가 인위적으로 이동되거나 예기치 못한 충돌로 인해 기존의 경로에서 이탈하였을 경우 등에서도 이동 로봇이 이런 상황을 인지하고 판단하여 목적지로 정확히 이동할 수 있는 강인한 시스템이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 이동 로봇의 자기 위치 관련 여러 문제들을 해결하고자 실내에 설치되어 있는 다수의 CCTV 등 외부 영상 및 이를 절대 공간 좌표 변환한 정보와 더불어 이동 로봇의 엔코더 정보 등을 융합하여 강인한 위치 인식 시스템을 구현하였다. 추가로 이동 로봇 시스템에 경로 주행 알고리즘인 벡터 필드 히스토그램 기법을 적용하였고 실제 실험 수행 후 연구 결과를 확인하였다.
애드 혹 센서 네트워크 환경에서 사용되는 대표적인 라우팅 방식인 AODV(Ad-hoc On-Demand Distance Vector)는 무선보안 메커니즘의 부재로 라우팅 정보가 모든 노드에게 노출되어 있다. AODV방식의 문제점은 공격자가 네트워크 내부에 침입하여 임의대로 라우팅 경로를 수정하여 자신을 통과하는 경로를 최단경로로 판단하게 하는 라우팅 정보 변조공격이 가능하다는 것이다. 본 논문에서는 AODV 라우팅 정보 중 공격자가 RREQ(Route Request) 패킷의 소스 시퀀스 번호와 홉 카운트를 변조하여 사용하는 공격을 설계했다. 그리고 설계한 공격을 보안 암호화 및 인증방식이 아닌 AODV의 메커니즘 안에서 공격자를 발견하고 발견된 공격자를 고립시켜 네트워크 성능저하를 막을 수 있는 방법을 제안한다. 본 연구는 네트워크 보안을 위해 과도한 보안 알고리즘의 도입으로 생기는 오버헤드를 네트워크 메커니즘을 통하여 줄이고자 한다. 제안된 메커니즘의 성능 평가는 NS-2를 이용하였으며 정상적인 네트워크 상황, 공격 시 네트워크 상황 그리고 제안 메커니즘이 적용된 네트워크 상황하에서 목적지 노드의 데이터 총 수신량을 통하여 성능을 비교 분석하였다. 그 결과 본 논문에서 제안하는 방식을 도입하였을 경우 데이터의 총 수신량이 정상적인 네트워크 상황과 거의 동일하게 나타남을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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