본 논문에서는 OFDM 레이다를 위한 딥러닝 기반 표적의 거리 및 속도 추정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 표적으로부터 반사된 수신 신호를 받아 변조신호 제거 후 2차원 FFT를 통해 2차원 주기도를 얻는다. 주기도는 기존 및 제안 방법에서 표적의 거리 및 속도를 추정하는 입력신호이다. 주기도에서 정점은 표적의 위치를 나타내는데 표적의 거리 및 속도 추정을 위해 널리 사용되는 기존 기법은 CFAR (Constant False Alarm Rate) 알고리즘이다. 반면 제안하는 기법은 다중 출력 CNN (Convolutional Neural Network)을 이용하여 거리 및 속도를 추정한다. 기존 기법과 달리 제안 기법은 주기도 이외에 잡음 전력과 같이 추가적인 정보가 필요하지 않아 사용하기 편리하다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과에 따르면 제안 추정 기법은 기존 기법보다 거리 및 속도 추정 MSE (Mean Square Error)오차 성능을 5배 이상 개선하며 송신 OFDM 심볼 개수가 증가할수록 정확도가 향상되는 특성을 보인다.
채널 간격이 50 GHz 인 64 채널 파장분할 다중화 광신호를 위한 고출력 이득 평탄화된 L-band 광증폭기의 구조가 최적화되고 이 증폭기의 출력 특성이 측정되었다. 1570 nm 에서 1600 nm 사이에서 그리고 -2 dBm 입력조건 하에서, 최적화된 이단증폭기는 1 dB 오차 내에서 파장에 따른 평탄화된 이득을 가지며 이득 값은 20 dB 였다. 잡음지수는 6 dB 이내로 최소화 되었다. 추가적인 소자의 도움 없이 EDF 의 특성만을 고려하여 이득평탄화가 구현되었다. 증폭기는 2단 증폭단으로 구성되며 각 증폭단은 EDFA 구조를 기본으로 하였다. 각 단에서 EDF의 길이와 펌핑 구조들이 실험을 통해 최적화 되었다.
최근 IoT 기기들의 활성화에 의해 네트워크가 복잡해짐에 따라, 네트워크의 혼잡을 예측하고 미리 대비하기 위해 단기 트래픽 예측을 넘어 장기 트래픽 예측 연구가 활성화되고 있다. 단기 트래픽 예측 결과를 입력으로 재사용하는 재귀 전략은 멀티 스텝 트래픽 예측으로 확장되었지만, 재귀 단계가 진행될수록 오류가 축적되어 예측 성능 저하를 일으킨다. 이 논문에서는 다중 출력 전략을 사용한 LSTM 기반 멀티스텝 트래픽 예측 기법을 소개하고그 성능을 평가한다. 실제 DNS 요청 트래픽을 기반으로 실험한 결과, 제안된 LSTM기반 다중출력 전략 기법은 재귀 전략 기법에 비해 비정상성 트래픽에 대한 트래픽 예측 성능의 MAPE를 약 6% 줄일 수 있음을 확인하였다.
차분 분석은 블록 암호에 대한 분석 기법 중 하나이며, 입력 차분에 대한 출력 차분이 높은 확률로 존재한다는 성질을 이용한다. 무작위 데이터와 특정 출력 차분을 갖는 데이터를 구별할 수 있다면, 차분분석에 대한 데이터 복잡도를 감소시킬 수 있다. 이를 위해 딥러닝 기반의 신경망 구별자에 대한 연구들이 다수 진행되었으며, 본 논문에서는 PIPO 64/128에 대한 최초의 딥러닝 기반의 신경망 구별자를 제안하였다. 여러 입력 차분들을 사용하여 실험한 결과, 0, 1, 3, 5-라운드의 차분 특성에 대한 3 라운드 신경망 구별자가 각각 0.71, 0.64, 0.62, 0.64의정확도를달성하였다. 이 구별자는 고전 구별자와 함께 사용될 경우 최대 8 라운드에 대한 구별 공격이 가능하도록 한다. 따라서 여러 라운드의 입력 차분을 처리할 수 있는 구별자를 찾아냄으로써 확장성을 확보하였다. 향후에는 성능 향상을 위한 최적의 신경망을 구성하기 위해 다양한 신경망 구조를 적용하고, 연관 키 차분을 사용하거나 다중 입력차분을 위한 신경망 구별자를 구현할 예정이다.
본 논문에서 이미지 선명도 함수의 최적화에 의해 융합 법칙이 유도되는 새로운 이미지 융합 접근법을 제안한다. 선명도 함수에 비교하여 소스 이미지로부터 최적 블록을 통계적으로 선택하기 위하여 유전자 알고리듬이 사용되었다. 변이 연산에 의해 만들어진 유전인자들의 포격을 통해서 찾아진 재능 유전 인자를 갖는 새로운 네스티드 유전자 알고리듬을 설계하였고 구현하였다. 알고리듬의 수렴은 해석적으로, 실험적으로 그리고 통계적으로 3개의 테스트 함수를 사용하여 표준 GA와 비교하였다. 결과의 GA는 변수와 집단 크기에 불변이며, 최소 20 개체이면 시험에 충분하다는 것을 알 수 있었다. 융합 응용에서 모집단내의 각 개체는 입력 블록을 나타내는 유한한 이산 값을 갖는 개체이다. 이미지 융합 실험에 제안한 기법의 성능은 출력 품질 척도로 상호 정보량(MI)으로 특징지워진다. 제안한 방법은 C=2 입력 이미지에 대해 테스트되었다. 제안한 방법의 실험 결과는 현재의 다중 초점 이미지 융합 기법에 대한 실제적이고 매력적인 대안이 됨을 보여준다.
본 논문은 입력 이미지 블록의 클래스 조건부 확률 밀도 함수의 커널 추정에 기반한 공간 영역에서의 다중초점 이미지 융합 기법을 제안한다. 이미지 융합 문제를 시험 패턴으로부터 추정된 유사 밀도 함수에 의해 사후 클래스 확률, P($w_{i}{\mid}B_{ikl}$),을 계산하는 분류 임무로 접근하였다. C개의 입력 이미지 $I_{i}$에 대하여 제안한 방법은 i 클래스 $w_{i}$를 정의하고 베이즈 결정 원리에 기초하여 판별 함수를 최대화하는 PxQ 블록 $B_{ikl}$의 집합에 의해 표현되는 결정 지도로 부터 융합 이미지 Z(k,l)를 형성한다. 출력 화질의 척도로서 RMSE 와 상호 정보량인 MI를 사용하여 제안한 기법의 성능이 평가되었다. 커널 함수의 폭 ${\sigma}$ 도 변화시키고, 다른 종류의 커널과 블록 크기를 변화시켜 가며 성능평가를 수행하였다. 제안한 가법은 C=2 와 C=3에 대하여 시험하였고 시험 결과는 좋은 성능을 보였다.
본 논문에서는 스위칭 시스템의 대용량화를 위해 시분할 다중합 방식과 멀티 홉 구조를 적용한 새로운 형태의 모듈화된 광 공간 스위치를 제안하였다. 그리고 기존 광 공간 스위치와의 비교를 통해 전력 손실, 사용 소자의 수, 신호대 누화비 등의 성능이 더 우수함을 보였다. 또한, 그 구조에서의 모듈 수, M에 따른 포화 처리율을 해석한 결과, 한 모듈의 입력 포트 수(N)가 매우 클 때, M개의 모듈을 가진 스위칭 시스템의 포화 처리율은 M+l-√($M^2$+1)이 됨을 알 수 있었다. 마지막으로, 제안한 스위치에서의 셀 손실율 특성을 시뮬레이션을 통해 알아보았다. 예를 들어, $\rho$=0.9, M=8, N=32일 경우, $10^{-6}$ 이하의 셀 손실율을 얻기 위해서는 입력 버퍼의 저장 유닛의 수가 6개, 출력 버퍼의 저장 유닛의 수가 52개 이상이어야 함을 알 수 있었다.다.
본 논문에서는 입력 볼륨 데이터와 출력 메쉬 데이터에서 모두 계층성을 지원하는 새로운 등밀도 표면의 재구성 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 입력 볼륨 데이터로부터 3차원 팽창 필터를 사용하여 볼륨 피라미드라 불리는 볼륨의 계층구조를 만든다. 볼륨 피라미드가 만들어진 후 해상도가 최저인 피라미드의 최상단 볼륨에서부터 셀경계표현 방법을 이용하여 조악한 초기 메쉬를 생성한다. 이러한 메쉬를 반복적으로 변형하여 O(3)-인접성 조건하에서 추출한 등밀도점을 잘 근사하도록 하는데, 이를 위해 SWIS (표면축소기반의 등밀도면 재구성법[6]) 알고리즘에서 사용되었던 표면 축소 단계와 평활화 단계를 사용한다. 또한 최종등밀도면의 정밀한 표면을 만들 수 있도록 메쉬를 반복적으로 분할(subdivision)한다. 제안된 방법은 생성되는 표면이 표면의 압축이나 점진적인 전송 등과 같은 다중 해상도 알고리즘에 활용될 수 있다는 장점이 있다.
도플러 처리(Doppler processing) 기능은 잔류(residue) 클러터(clutter)의 제거뿐만 아니라 위상정합누적(coherent integration)을 수행하므로, 펄스 도플러 레이더에 있어서 가장 핵심적인 역할을 수행한다. 디지털 신호처리기(DSP : digital signal processor)의 성능향상과 더불어 DSP를 이용한 구현이 점점 일반화 되어가고 있다. 도플러 처리기가 입력신호를 실시간으로 처리하기 위해서는, 다중 DSP를 이용한 병렬처리 개념이 일반적으로 사용되어야 한다. 본 논문에서는 아날로그 디바이스사의 ADSP21060 8개를 탑재한 Morocco-2 보드를 사용하여 MTI(moving target indicator)필터, 도플러 필터뱅크(DFB : Doppler filter bank) 및 제곱검출기(square-law detector) 등으로 구성된 프로그램 가능한 구조의 도플러 처리기를 구성하였다. 위상정합처리구간(CPI : coherent processing interval) 동안 수신된 입력데이터의 분배(distribution)시간, 출력데이터의 전송(transfer)시간 및 알고리즘 수행에 소요되는 연산시간 등을 수식으로 표현하여, 전체 처리시간과 도플러 처리기 구현에 소요되는 DSP의 수를 예측하였다. 또한 레이더 운용에 필요한 각종 타이밍신호 및 모의 표적신호를 발생할 수 있는 TSG(timing signal generator)를 이용하여 도플러 처리기의 실시간 연산기능을 확인하였다.
다단상호연결네트윅의 성능평가시 실제적인 환경을 고려하기 위하여는 비균일 트래픽이 존재할 때 및 복수버퍼를 가질 때의 성능평가가 필수적이나 기존의 비균일트래픽하에서의 연구는 입력버퍼의 경우보다 상대적으로 모델링이 쉬운 출력버퍼를 가지고 있을 때를 고려한다든가 블럭킹 상태를 고려하지 못한다든, 단일버퍼만 고려한다든가 하는 결점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 입력버퍼를 가진 밴연형 다단상호연결네트윅이 비균일트래픽하에서 모델링하고 성능평가를 하는데 특히 다중의 입력버퍼를 가졌을 경우를 해석적으로 모델링하고 그 모델로부터의 결과와 시뮬레이션으로부터의 결과를 비교하여 구해진 모델의 우수성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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