본 논문은 가시광 통신을 이용한 사용자 인식 시스템의 구현 방법과 시스템 동작 결과를 소개하고 있다. 가시광 통신을 이용한 사용자 인식 시스템은 안드로이드 시스템 기반의 송신부와 오픈소스 컨트롤러 기반의 수신부로 나뉘어져 있다. 송신부 모듈에서는 사용자의 개인 인식 정보 데이터를 코드로 변환하고 이를 안드로이드 기반의 스마트폰 카메라 인터페이스를 사용하여 가시광으로 변환하여 수신부로 전송한다. 수신부에서는 포토다이오드 모듈을 통해 가시광을 수신하고 이를 전기신호로 변환한다. 수신 데이터에 대한 프로세싱 모듈역할은 오픈소스 컨트롤러가 맡게 되며, 본 시스템에서는 AVR 마이크로 컨트롤러 기반의 아두이노를 사용하였다. 버스트모드(burst mode) 방식의 통신이 가능하도록 0111의 비트 패턴을 스타트비트로 설정하고 이를 인식하도록 하였다. 실험 결과, 제안하는 시스템은 가시광을 매개로 맨체스터 데이터 인코딩 (Manchester data encoding)방식의 데이터 송신과 수신이 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 반도체 광 증폭기(Semiconductor Optical Amplifier)의 교차 진폭 변조 현상을 이용하여 광 컴퓨팅이나 광통신에서 데이터의 패킷 교환, 데이터 리셋 혹은 추가나 제거에 필수적인 전광 데이터 추출을 시뮬레이션하고 실험적으로 구현하였다. 전광 데이터 추출의 실험적 시뮬레이션에는 상용 프로그램인 VPI Tool을 사용하였으며 기본적으로 두 개의 반도체 광 증폭기(SOA)를 사용하여 AND 논리를 구성한 후 이를 이용하여 데이터를 추출하였다. 또한 높은 집적성과 효율로 고속으로 연산할 수 있는 가능성을 확인하였다.
태양광 발전 시스템에서 전력 생산은 기상 상태에 따라 크게 영향을 받으므로 안정적인 부하 운용을 위해 태양광 에너지에 대한 예측이 필수적이다. 따라서 태양광 에너지 예측을 위한 기계학습 알고리즘의 입력으로 기상 상태에 대한 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 알고리즘에 대한 입력 데이터로 표면의 3시간 동안 누적된 강수량, 상 하향 장파 복사선 평균, 상 하향 단파 복사선 평균, 지상 2m에서의 3시간 동안 온도, 표면에서의 온도 등 15가지 종류의 기상 데이터를 사용한다. 기상 데이터의 통계적 특성을 파악하고 상관관계를 분석하여 태양광 에너지와 70% 이상의 높은 상관성을 갖는 하향 단파 복사선 평균과 상향 단파 복사선 평균을 특징벡터의 주요 원소로 추출하였다.
본 논문은 전라남도에서 측정한 태양광 발전 데이터를 기반으로 발전량 예측값을 도출하기 위한 연구이다. 발전량 측정을 위해 인버터에서 직류, 교류, 환경데이터와 같은 다변량 변수를 측정하였고, 측정값의 안정성과 신뢰성 확보를 위한 전처리 작업을 수행하였다. 상관관계 분석은 부분자기상관함수(PACF: Partial Autocorrelation Function)을 활용하여 시계열 데이터에서 발전량과 상관성이 높은 데이터만을 예측을 위해 사용하였다. 태양광 발전량 예측을 위해 딥러닝 모델을 이용하여 발전량을 측정했고, 예측 정확도를 높이기 위해 각 다변량 변수의 상관관계 분석 결과를 이용하였다. 정제된 데이터를 활용한 학습은 기존 데이터를 그대로 사용했을 때 보다 안정되었고, 상관관계 분석 결과를 반영하여 다변량 변수 중 상관성이 높은 변수만을 활용하여 태양광 발전량 예측 알고리즘을 개선하였다.
초분광 영상은 기존의 다중분광 영상보다 많은 밴드를 통해 넓은 범위의 파장 영역에 대한 반사율을 담고 있는 고차원 데이터이다. 이와 같은 고차원 데이터를 기존의 R-Tree, X-Tree와 같은 다차원 색인 방법을 사용하게 되면 차원의 저주(Course of Dimensionality)라는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 차원의 저주 문제를 해결하기 위해 피라미드 기법을 사용하여 초분광 영상 라이브러리의 색인을 구축하였다. 파라미드 기법은 D차원의 데이터를 2D차원의 피라미드에 사상하고, B+-트리를 이용하여 1차원적으로 색인하는 방법이다. 실험 결과 스펙트럼 매칭을 위한 영역질의 방법이 후보자 추출 시간, 데이터 접근 빈도 측면에서 순차적 접근 방법보다 좋은 성능을 나타냈다.
본 논문에서는 인코히어런트광 매트릭스-벡터곱셈기를 이용하여 입력 데이터를 광학적으로 DFT 할 수 있는 방법을 연구하였다. DFT의 웨이팅함수를 매트릭스로 나타내어 본 논문에서 제시한 2 개의 성분 분할 방법을 이용하여 마스크상에 부호화하고 광매트릭스-벡터곱셈기내에 고정시켜서 입력 데이터와 광학적으로 곱하도록 하였다.
DFB 반사기가 집적된 다중전극 레이저 다이오드에 Return-to-zero (RZ) pseudorandom bit sequence (PRBS) 데이터와 nonreturn-to-zero (NRZ) PRBS 데이터를 주입하여 이 신호로부터 광 클럭 신호를 추출하였다. 11.727 Gbit/s RZ PRBS 데이터와 NRZ PRBS 데이터로부터 재생된 광 클럭의 root-mean-square (rms) 타이밍 지터 (timing jitter)는 약 1 ps 정도로써 아주 우수한 결과를 얻어냈다. NRZ PRBS 데이터로부터 pseudo return-to-zero (PRZ) 데이터로 포맷변환을 구현하고, 클럭 성분을 갖고 있는 PRZ 신호를 이용하여 광 클럭을 추출하였다. 입력 PRZ데이터 신호의 rms 타이밍 지터는 2ps 이상일지라도 이로부터 추출해 낸 광 클럭의 rms 타이밍 지터는 1ps 정도의 좋은 특성을 얻어냈다.
사용자에게 맞춘 개인화된 제품과 서비스를 제공하는 기술의 발전으로 개인화의 수요는 점점 늘어날 것으로 전망하고 있다. 또한 개인 맞춤형으로 전문 스포츠 선수화, 족부 장애우를 위한 정형 제화 등 전문적인 기능 중심의 개인화나 패션을 위한 스타일 중심의 개인화 등 개인 맞춤 제작 신발을 제작할 때 기존의 아날로그적인 방식으로 발 변인을 측정했을 때 각 변인에 대해 기준점이 명확하지 않아서 재현성이 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 자를 이용해 간단히 측정 가능한 기본적인 발 변인 이용하여 다른 변인들을 학습하고 딥러닝을 이용해 추정하는 방법에 대해 서술한다. 이를 위해 20개의 발 변인을 휙득 하였고 그 중 6개의 기본적인 발 변인을 이용해 14개 변인을적합 방지를 위해 Dorpout을 적용해 학습하고 학습한 데이터를 이용해 학습하지 않은 데이터를 테스트해 각 변인별 결과를 보여준다.
가시광 통신은 빛을 사용한 통신방식이며, RF 통신에 비해 단일 공간 내 보안성을 보장하는 장점이 있다. 하지만 빛의 가시선을 벗어난 영역의 경우 통신단절 현상이 발생한다. 이에 본 논문에서는 가시광 통신의 커버리지 확장과 통신단절 현상을 극복하기 위해 릴레이 모듈을 제안한다. 제안하는 릴레이 모듈은 target ID를 포함한 데이터 패킷을 인접한 가시광 모듈을 통해 순차적으로 전달함으로써 데이터를 송수신한다. 데이터 전송 실험을 통해 전송범위의 확장과 가시선을 벗어난 영역에서의 데이터 수신을 확인하였다.
LED 기반 가시광 통신 시스템은 RF통신과 달리 인체에 무해하며, 주파수 허가를 받을 필요가 없고, 보안 특성이 우수하며, 넓은 가시광 대역을 사용할 수 있는 시스템이다. 하지만 LED 발광을 조명과 광 데이터 전송으로 동시에 사용하기 위해 깜박거림 방지와 밝기 조절 기능의 구현이 요구되는데 이때 code rate의 열화가 발생한다. 따라서 고속 멀티미디어 데이터 전송을 위해 본 논문에서 가시광 통신 시스템에서 적용 가능한 line coding기법 Symbolic-PPM(Pulse Position Modulation)을 제안하고 기존의 VPPM(Variable Pulse Position Modulation) 기법과 비교하여 깜박거림 방지 및 밝기 조절 기능을 구현 한 상태에서 고속 데이터 전송을 위한 전송 효율 증가 효과를 모의실험을 통하여 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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