행동 인식은 데이터를 통해 인간의 행동을 인식하는 기술로서 비디오 감시 시스템을 통한 위험 행동과 같은 어플리케이션에 활용되어 질 수 있다. 기존의 행동 인식 알고리즘은 2차원 카메라를 통한 영상이나 다중모드 센서, 멀티 뷰와 같은 장비를 이용한 방법을 사용하거나 3D 장비를 이용하여 이루어져 왔다. 2차원 데이터를 사용한 경우 3차원 공간의 행위 인식에서는 가려짐과 같은 현상으로 낮은 인식율을 보였고 다른 방법은 복잡한 장비의 구성이나 고가의 추가적인 장비로 인한 어려움이 많았다. 본 논문은 RGB와 Depth 정보만을 이용하여 추가적인 장비 없이 CCTV 영상만으로 인간의 행동을 인식하는 방법을 제안한다. 먼저 RGB 영상에서 스켈레톤 추출 알고리즘을 적용하여 관절과 신체부위의 포인트를 추출한다. 이를 식을 적용하여 변위 벡터와 관계 벡터를 포함한 벡터로 변형한 후 RNN 모델을 통하여 연속된 벡터 데이터를 학습한다. 학습된 모델을 다양한 데이터 세트에 적용하여 행동 인식 정확도를 확인한 결과 2차원 정보만으로 3차원 정보를 이용한 기존의 알고리즘과 유사한 성능을 입증할 수 있었다.
본 논문에서는 SC-FDMA 시스템을 위한 적응형 스위칭 등화기를 제안하고 성능을 분석하였다. SC-FDMA 시스템이 OFDM과 상당히 비슷한 구조를 가지고 있는 것은 잘 알려져 있다. 더군다나, SC-FDMA 시스템은 OFDM에 비해서 낮은 PAPR을 갖는 장점이 있다. 그러나 이 시스템은 다중경로 페이딩 또는 증가된 채널 응답 등과 같은 무선채널의 특성에 의해 성능이 열화 될 수 있다. 이러한 영향을 줄이기 위해서는 효율적인 적응형 등화기가 요구된다. 따라서 제안된 시스템에서는 낮은 이동속도에서는 ZF 등화기를 그리고 높은 이동속도에서는 MMSE 등화기를 사용하는 스위칭 모드로 운용이 되도록 설계하였다. 모의실험 결과로부터 제안된 기법이 시스템 복잡도 측면에서 효과적인 성능을 보임을 확인하였다. 따라서 제안된 시스템은 향후 3GPP LTE의 상향링크 설계에 응용이 될 수 있으리라 기대한다.
이기종 셀룰러 네트워크 (HCN)는 미래 5 세대 (5 세대) 무선 네트워크의 핵심 기술로서 가장 중요하다. 고려된 이기종 네트워크는 펨토셀 기지국 (BS)으로 중첩 된 임의로 매크로 셀 기지국 (MBS)으로 구성된다. 확률 적 기하학은 무선 ad hoc, 센서 네트워크 및 다중 계층 셀룰러 네트워크와 같은 무작위 토폴로지를 사용하여 네트워크를 모델링, 분석 및 설계하는 매우 강력한 도구이다. HCN은 미래의 5G 무선 네트워크를위한 기술 중 하나에 중점을 두어 다른 네트워크에 속한 다양한 BS를 배치함으로써 에너지 효율적으로 설계 될 수 있다. 본 논문에서는 능동 / 슬립 모드를 도입하여 셀룰러 네트워크의 BS가 효율적으로 전력을 소비 할 수 있도록 해주는 시스템을 끄고 켜는 방법을 제안한다. 이 모드는 MBS 및 FBS의 간섭 및 전력 소모를 개별적으로 줄일 수있다. 잘 셀룰러 네트워크의 에너지 효율성을 향상시킬 수 있다. 펨토 기지국 BS 밀도에 따라 Karush Kuhn Tucker (KKT) 조건을 해결할 수있는 처리량 정지 제약 조건 하에서 에너지 효율을 최대화하기위한 최적화 문제뿐만 아니라 MBS 및 FBS에 대한 전력 소모 최소화를 공식화한다. 우리는 또한 커버리지 홀을 피하기 위해 코디네이트 된 멀티 포인트 (CoMP)가 있거나없는 HCN 시나리오에서 커버리지 확률과 에너지 효율의 식을 제안하고 기종 알고리즘과 비교한다.
본 논문에서는 MNR(Mu-negative) Metamaterial 단일 셀을 사용하여 700 MHz UHD 방송 대역과 2.45 GHz/5 GHz WiFi 대역에서 동작하는 삼중대역 폴디드 모노폴 안테나 설계에 관하여 연구하였다. MNG metamaterial 단일셀이 MZR(Mu zero resonator)에서 동작하도록 안테나 기판 뒷면에 커패시터를 형성하고, 스트립선로와 비아홀을 통해서 접지면과 연결하여 구현하였다. 이를 통해서 700 MHz대역에서 영차모드에서 공진하도록 공진점을 제어할 수 있고, 대역폭을 개선할 수 있다. 최종적으로 700 MHz UHD방송 대역과 2.45 GHz/5 GHz WiFi 대역에서 동작하는 안테나를 구현하였다. 설계 제작한 안테나의 크기는 $100{\times}100mm^2$이고, 실험 결과 첫 번째 공진점에서 10 dB 대역폭과 이득은 각각 309 MHz(41.2%), 5.298 dB이며, 두 번째 공진점에서 10 dB 대역폭과 이득은 각각 821.9 MHz(33.5%), 2.7840 dB이며, 세번째 공진점에서 10 dB 대역폭과 이득은 각각 1.1314 GHz(20.6%), 2.9484 dB의 결과를 확인하였다. 안테나의 공진주파수는 이론과 실험이 일치함을 확인하였다. 그리고 방사패턴은 대체적으로 전방향 특성을 가지고 있으며, 0.75 GHz와 2.45 GHz에서는 측면보다 전방향과 후방향으로 방사특성이 양호하며, 5.5 GHz에서는 다중로브를 갖는 방사패턴 특성을 확인하였다.
본 논문에서는 이산 웨이블릿 패킷 변환을 이용하여 디지털 홀로그램의 중요 성분을 추적하고 암호화하는 알고리즘을 위한 하드웨어를 구현하였다. 웨이블릿 변환과 부대역의 패킷화를 이용한 암호화 방법을 이용하고, 적용된 암호화 기법은 웨이블릿 변환의 레벨과 에너지 값을 선택함으로써 다양한 강도로 암호화가 가능하다. 디지털 홀로그램의 암호화는 크게 두 부분으로 구성되는데 첫 번째는 웨이블릿 변환을 수행하는 것이고, 두 번째는 암호화를 수행하는 것이다. 고속의 웨이블릿 변환을 하드웨어로 구현하기 위해서 리프팅 기반의 하드웨어 구조를 제안하고, 다양한 암호화를 수행하기 위해서는 다중모드를 가지는 블록암호시스템의 구조를 제안한다. 동일한 구조의 반복적인 연산을 통해서 수행되는 리프팅의 특성을 이용하여 단위 연산을 수행할 수 있는 셀을 제안하고 이를 확장하여 전체 리프팅 하드웨어를 구성하였다. 블록 암호시스템의 구성을 위해서 AES, SEED, 그리고 3DES의 블록암호화 알고리즘을 사용하였고 데이터를 최소의 대기시간(최소 128클록, 최대 256클록)만을 가지면서 실시간으로 데이터를 암호화 혹은 복호화시킬 수 있다. 디지털 홀로그램은 전체 데이터 중에서 단지 0.032%의 데이터만을 암호화되더라도 객체를 분간할 수 없었다. 또한 구현된 하드웨어는 $0.25{\mu}m$ CMOS 공정에서 약 20만 게이트의 자원을 사용하였고, 타이밍 시뮬레이션 결과에서 살펴볼 때 약 165MHz의 클록속도에서 안정적으로 동작할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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