본 논문에서는 비동기식 이동통신망의 동일 주파수 대역에서 신형 원격 기지국(RRH)과 중계기간에 RF 신호가 상호 정합이 가능하도록 하는 정합 모듈 시스템 설계에 관한 것이다. 이 정합 시스템은 통신 중에 있는 모듈의 RF Gain을 제어하고 품질상태를 모니터링 한다. 또한 Network의 RF 환경변화에 따라 RF Gain을 적절히 조절하여 중계기의 수신 특성에 맞게 정합 할 수 있는 기능을 부여하였다. 본 연구의 결과로 신형 기지국과 기존 중계기간에 상호 인터페이스 품질문제를 개선하였다.
네트워크 프로세서는 기존의 네트워크 시스템들이 하드웨어적인 처리로 만족시키던 Wire-Speed의 패킷 처리 성능과 소프트웨어적인 처리로 만족시키던 네트워크 서비스에 대한 유연성을 동시에 만족시킬 수 있는 유일한 대안으로 제시되고 있다. 본 논문은 네트워크 장비를 이러한 네트워크 프로세서를 이용하여 구현함으로써 Wire-Speed의 패킷 처리가 가능하고 다양한 인터페이스가 수용 가능한 것으로서, 패킷 포워딩 엔진 보드의 구현 및 시험 결과를 언급하였다. 초고속 광 가입자망 시스템의 가입자 정합 장치에는 POS(Packet Over SONET) 인터페이스, 기가비트 이더넷 인터페이스 및 EPON(Ethernet Passive Optical Network) 인터페이스 등 다양한 가입자 인터페이스가 존재한다. 따라서, 광 가입자 망 시스템에 사용되어지는 패킷 포워딩 엔진은 다양한 가입자 인터페이스를 수용할 수 있어야 함과 동시에 고속의 패킷 포워딩 기능이 가능하여야 한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 쪽 보드(Daughter Board)의 형태로 물리 층 기능을 구현하고, 이 물리 층 기능 모듈의 식별자 인식을 통하여 네트워크 프로세서의 물리 인터페이스가 탑재된 기능 모듈과 정합할 수 있는 인터페이스로 소프트웨어적으로 설정하도록 한다.
최근의 광 가입자 정합모듈은 매우 빠른 속도로 출현되는 다양한 서비스를 쉽고, 효율적으로 수용하기 위해 고성능의 상용 네트워크 프로세서 칩을 대부분 사용하고 있다. 지금까지 많은 밴더들이 2.5Gbps급 네트워크 프로세서를 상용화하였지만, IBM NP4GS3만 2.SGbps 이상의 우수한 패킷 처리성능을 지원한다. 그러나 IBM NP4GS3는 스위치 인터페이스로 고속 DASL(Data-Aligned Synchronous Link) 인터페이스를 사용하기 때문에, NP Forum에 의해 표준화된 CSIX-Ll인터페이스를 사용하는 스위치 패브릭과는 정합할 수가 없다. 이에 따라 본 논문에서는 IBM NP4GS3를 이용한 광 가입자 정합모듈이 표준화된 스위치 패브릭과 효율적으로 정합할 수 있도록 IBM 상용 UDASL칩과 UTOPIA-L3와 CSIX-Ll인터페이스를 상호 변환하는 FPGA를 이용한 연동 구조 및 패킷 제어방법에 대해 고찰해본다.
본 논문에서는 비시선각 오차에 크게 영향을 받는 지상파 기반 무선측위의 정확도 개선을 위하여 근래에 제안된 무선신호 지도정합법의 성능을 실험을 통하여 검증하였다. 무선신호 지도정합법은 지상파 무선 네트워크 으로부터 다량의 익명 이동기기들로부터 무선신호를 자동적으로 무작위 채집하여 확률 통계적으로 비시선각 오차의 크기를 추정하고 보정하는 새로운 방법론이다. 무선신호 지도정합법은 이동성 관리가 필요한 어떠한 형태의 이동통신 네트워크에 적용이 가능하며 측위를 위하여 특별한 사양의 이동국 단말기와 기준국의 사양을 별도로 요구하지 하지 않으므로 향후 다양한 개형으로 전개될 ubiquitous sensor network의 고효율 측위 수단으로 전개가 가능하다. 실재 도심환경에서 획득한 CDMA 신호에 대하여 무선신호 지도정합법을 적용한 결과 비시선각 오차의 영향을 감소시키며 측위성능의 향상이 현실적으로 가능함을 확인하였다.
센서네트워크에서 목표물 탐지하는데 있어 높은 샘플링이 수반되어야 하는 주파수 분석을 피하기 위하여, 낮은 샘플링 데이타를 이용하더라도 목표물 식별이 가능한 시계열(Time-series) 분석 기법으로서 시간 정합 유사도 측정 알고리즘을 소개하고 그 중에 가장 우수한 DTW-Cosine 알고리즘을 제안한다. 시계열 분석 기법을 이용하여 패턴을 비교하기 위해서는 지역 시간 이동 문제와 공간 신호 변이 문제를 극복해야 하는데 DTW-Cosine 알고리즘은 이를 효과적으로 극복함과 동시에 Smoothing 기법을 통하여 다른 시간 정합 유사도 측정 알고리즘들에 비해 전체적으로 최소 10.31% 이상의 우수한 성능을 보였다.
마코브 랜덤 필드로 모델링한 마코브 네트워크에서 신뢰확산 알고리즘은 각각의 화소에 대응하는 노드들 사이의 메시지 이동에 의해 동작한다. 신뢰확산 알고리즘은 정확한 결과를 얻기 위해 많은 수의 반복 연산을 요구하게 된다. 본 논문에서는 다해상도 영역에서 신뢰확산 알고리즘을 적용한 스테레오 정합 알고리즘을 제안한다. 웨이브렛 또는 리프팅에 기반한 다해상도 변환은 스테레오 정합 알고리즘에서 탐색 영역을 줄일 수 있는 장점 갖기 때문에 고속의 연산을 통해 변이 영상을 생성할 수 있다.
주차나 후진 시에 도움을 주기 위한 후방 카메라는 after-market을 통하여 많이 보급되어 있으나 좌우 측방과 전방의 차량 경계를 확인할 수 없어 많은 불편함이 있다. 차량의 주변을 한 눈에 감시할 수 있는 어라운드뷰 시스템은 자동차 벤더들에 의해 장착되고 있으나 이에 대한 체계적인 연구는 부족한 실정이다. 일본 닛산 자동차의 인피니티 차량에 적용된 AVM이 이에 적합한 제품이지만 아날로그 케이블을 사용하여 부가적인 케이블링 작업과 EMI에 대한 간섭에 따른 화질저하의 단점을 가진다. 본 논문에서 구현된 MOST150 네트워크 기반 어라운드뷰 시스템은 광 네트워크이므로 EMI/EMC 문제가 없으며 배선이 간단하다는 장점이 있으며, MOST150 네트워크가 구축된 환경에서는 plug-and-play 형태로 쉽게 장착할 수 있는 장점이 있다.
참조 표현이란 장면 영상 내의 특정 물체를 가리키는 자연어 문장들을 의미한다. 본 논문에서는 참조 표현 이해를 위한 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 장면 영상 내 대상 물체의 영역을 찾아내기 위해, 참조 표현에서 언급하는 대상 물체뿐만 아니라 보조 물체, 그리고 대상 물체와 보조 물체 사이의 관계까지 풍부한 정보를 활용한다. 또한 제안 모델에서는 영상 내 각 후보 영역의 적합도 계산을 위해 물체 적합도와 관계 적합도를 참조 표현의 문장 구조에 따라 결합한다. 따라서, 본 모델은 크게 총 네 가지 서브 네트워크들로 구성된다: 언어 표현 네트워크(LRN), 물체 정합 네트워크(OMN), 관계 정합 네트워크(RMN), 그리고 가중 결합 네트워크(WCN). 본 논문에서는 세 가지 서로 다른 참조 표현 데이터집합들을 이용한 실험을 통해, 제안 모델이 현존 최고 수준의 참조 표현 이해 성능을 보인다는 것을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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