경제성 및 전력 효율성 등을 고려하여 단일 주파수 채널을 사용하는 클러스터 기반의 계층구조 무선 센서 네트워크에서 클러스터 헤드는 클러스터 내의 노드들에 대한 무선 자원 할당 및 제어를 관장하며, 데이터 축약(data aggregation) 또는 라우팅 등의 처리 기능이 집중되어 클러스터 내의 노드들과 빈번한 통신이 이루어진다. 따라서 클러스터 헤드는 일반 노드에 비해 상대적으로 많은 에너지를 소모하게 되고 배터리가 먼저 고갈되면 그 동작을 멈추게 된다. 이는 무선 센서 네트워크 수명을 단축시키는 주요한 원인이 되기 때문에 전력 효율적인 망 구조를 도출할 수 있는 클러스터링을 통해 에너지 소모가 많은 클러스터 헤드의 개수를 최소화하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 노드간의 상호 응답 과정을 통해 주변 노드들을 발견하고 그 개수를 세어 나가는 과정을 통해 클러스터 헤드와 게이트웨이간의 거리를 최대화시켜 평균적으로 클러스터 헤드의 개수를 최소화할 수 있는 새로운 형태의 클러스터링 알고리즘을 제안하였으며, 모의실험을 통해 제안된 클러스터링 알고리즘에 의해 클러스터 헤드 개수가 기존의 클러스터링 알고리즘 대비 최대 21% 감소함을 보여준다. 또한 각 노드들의 역할을 재설정하여 네트워크의 평균 수명을 극대화하기 위한 전력 균형 분배(load balancing) 과정에서 에너지 소모가 많은 재클러스터링 과정의 발생을 억제함으로써 전체 네트워크 수명을 연장 시킬 수 있는 새로운 방식을 제안하였다
단일 발사대에 탑재된 다수의 유도탄이 다수의 표적과 순차적으로 교전하는 상황에서 발사대는 유도탄이 해당 표적을 타격할 수 있도록 적절한 발사각을 설정하여 구동하게 된다. 이 때, 개별 표적에 대해 할당된 순서대로 교전을 수행하게 되면 전체 교전 시간이 길어지며, 이동하는 표적이 교전 가능 영역을 벗어나게 되어 부분적으로 교전에 실패할 가능성이 있다. 따라서 다양한 표적 배치 상황에서 최적 교전을 수행할 수 있는 발사각 시퀀스(Sequence)에 대한 연구가 필수적이다. 본 연구에서는 다수의 이동하는 표적이 있는 전장 시나리오에서 시뮬레이션을 통해 모든 발사각 시퀀스에 대한 결과를 계산하고, 이 중 전체 교전 시간을 최소화 하는 최적의 발사각 시퀀스를 추출하는 과정을 통해 표적 시나리오에 따른 시퀀스 결정 논리를 모델링하였다. 그리고 그 모델링 결과를 통해 나온 교전 시퀀스와 시뮬레이션을 통해 획득한 최적 혹은 준최적 발사각 시퀀스를 비교함으로써 본 연구에서 제안한 최적 발사각 시퀀스 결정 개념을 검증하였다.
RFID(Radio Frequency IDentification)는 무선을 사용하는 인식기술로 정보를 수집하는 리더와 정보를 전달하는 태그로 구분된다. RFID기술은 단순히 ID만을 전달하던 수동형 RFID에서 센싱정보와 같은 부가 정보를 전달할 수 있는 능동형 RFID기술로 발전해가고 있다. 컨테이너 터미널과 같은 환경에서 다수의 리더가 동시에 동작하여 다수의 태그를 인식하기 위해서는 리더가 각기 다른 채널을 가져야 한다. 그러나 기존 단일채널 시스템인 ISO/IEC18000-7과 같은 표준에서는 표준의 특성상 다수의 채널을 사용할 수가 없다. 이 같은 문제를 해결하기 위해 다수의 채널을 사용할 수 있는 2.4GHz 대역을 사용하였다. 그리고 리더들이 사용하는 채널을 동적으로 할당함으로써 채널의 사용을 효과적으로 할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘을 Taxas Instrument사의 CC2500DK를 통해 구현함으로써 실제 알고리즘이 동작하는 모습을 보이겠다.
최신의 항공기 탑재 능동위상배열레이다(AESA radar; active electronically scanned array radar) 에서는 AESA 레이다의 빠른 전자적 빔 조향 능력과 효율적인 레이다 자원관리를 통해, 상황인식 능력을 극대화할 수 있는 동시운용(Interleaved) 모드가 운용된다. 본 논문에서는 AESA 레이다의 동시운용모드에 있어서 점진적인 성능 저하를 이루기 위한 모드별 자원 할당량을 결정하기 위해, 모드별 성능분석 항목을 식별하고 탐지거리 성능 측면에서 자원할당량에 따른 성능저하를 분석하였다. 이를 통해 실제 동시운용모드 설계 시 모드별 또는 탐색 영역 조합별로 성능 저하를 최소화 할 수 있는 부하량을 도출하였고, 단일모드 운용 대비 동시모드 운용 시 부하 관리 기반 빔 스케줄링 규칙에 대해 제안하였다.
본 논문에서는 OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multiple Access) 상향 링크 시스템에서 발생하는 높은 PAPR(Peak to Average Power Ratio) 문제를 해결하기 위한 방법으로 선택적 DFT(Discrete Fourier Transform) spreading 기법을 새롭게 제안한다. 제안된 방법은 기존의 DFT spreading 기법에 선택적 특성을 추가한 것으로, SLM(Selective Mapping) 기법과 DFT spreading 기법이 혼합된 형태를 갖는다. 그러나 제안된 기법은 copy branch를 사용함에 있어 그 복잡도의 증가를 최소화하기 위해 하나의 DFT만을 사용하고, DFT출력 신호에 여러 개의 각기 다른 matrix를 곱함으로써 여러 개의 copy branch를 생성한다. 여기서 사용된 matrix는 DFT 앞에서의 입력 데이터 위상 회전을 선형 변환함으로써 얻어진 것으로, 각각의 matrix는 그 복잡도가 하나의 DFT보다 매우 낮게 설계된다. 성능 분석을 위해 QPSK 변조 및 512 point IFFT의 사용을 가정하고 한 사용자에게 할당된 sub-carrier 수는 각각 75, 100인 두 가지 경우를 고려하였다. 성능 분석 결과에서, 제안된 선택적 DFT spreading 기법은 copy branch 수가 4일 때 약 5.2 dB 이상의 PAPR 저감 효과를 가지며, 이는 기존의 DFT spreading만을 사용하는 경우 보다 약 1.8 dB 이상, 그리고 32 copy branch를 사용하는 SLM보다도 약 0.95 dB 이상의 뛰어난 PAPR 저감 성능이다. 또한 복잡도의 비교에서도 사용자에게 할당된 sub-carrier의 수가 100일 때, 제안된 기법은 기존의 DFT spreading 기법 보다는 증가되었으나 제안된 기법의 성능에 가장 근접하는 32 copy branch의 SLM보다 약 91.79 % 저감된 곱셈 량을 갖는다. 제안된 기법의 효율성을 확인할 수 있으며, 사용자에게 할당된 sub-carrier의 수가 증가되어 단일 사용자가 모든 sub-carrier를 사용하는 경우, 즉 일반적인 OFDM과 같은 상황에서도 유사한 성능적 이득을 예상할 수 있다.
휴대용 멀티미디어 재생기는 기존의 멀티미디어 파일 서버와는 다른 성질들을 가지고 있다. 개인 사용자 전용, 비교적 낮은 하드웨어 성능, 사용자 기능으로 인한 순간적인 높은 부하, 그리고 짧은 개발주기 등이 이러한 성질들이다. 다양한 멀티미디어 파일 시스템은 여러 사용자의 요구는 처리하기에는 적합하지만 단일 사용자의 특수 기능을 지원하기에는 적합하지 않다. 팁과 같은 추가 정의를 응용프로그램과 과일시스템이 주고받는 방식들도 제안되었지만 프로그램의 개발주기를 증가시킬 수 있다. 본 논문에서는 파일블록배치, 버퍼-캐시, 그리고 미리 읽기를 사용하여 휴대용 재생기에서 사용자 기능을 효과적으로 지원하는 파일 시스템을 디자인하고 그 성능을 평가하였다. 힌트를 사용하는 기존의 미리읽기들과는 달리 제안된 미리읽기인 SPRA (Speed-based PRefetch Algorithm)는 힌트를 사용하지 않고 입출력 요구의 패턴을 통해서 미리 읽을 블록을 예측한다. 이는 응용프로그램이 수정되고 재컴파일 되는 과정을 제거함으로써 프로그램 개발기간을 단축시킨다. 실험결과 SPRA의 평균 반환시간은 리눅스의 추가읽기와 비교해서 $4.29%{\sim}52.63%$이며, 고속 재생 시 리눅스 추가읽기의 $1.01{\sim}3.09$배의 대역폭을 가진다.
바이트 단위 임의 접근이라는 램 특성과, 비휘발성이라는 디스크의 특성을 동시에 제공하는 FeRAM, MRAM, PRAM등의 스토리지 클래스 램(Storage Class Random Access Memory, SCRAM)이 소형 임베디드 시스템을 중심으로 점차 그 활용범위를 넓혀가고 있다. 본 논문에서는 SCRAM을 주기억 장치 및 보조 기억 장치로서 동시에 사용할 수 있는 차세대 통합 소프트웨어 구조를 제안한다. 제안된 구조는 크게 스토리지 클래스 램 드라이버(SCRAM Driver)와 스토리지 클래스 램 관리자(SCRAM Manager)로 구성된다. SCRAM Driver는 SCRAM을 직접 관리하며, FAT이나 Ext2와 같은 전통적인 파일 시스템이나 버디 할당자와 같은 전통적인 메모리 관리자, 혹은 SCRAM Manager 등의 상위 소프트웨어 계층에 저수준 인터페이스를 제공한다. SCRAM Manager는 파일 객체와 메모리 객체를 통합하여 관리함으로써 이들 간에 부가적인 비용이 없는 변환을 가능케 한다. 제안된 기법은 FeRAM이 장착된 실제 시스템에서 실험되었으며, 실험 결과를 통해 SCRAM Driver가 효율적으로 전통적인 파일시스템과 메모리 관리자가 요구하는 기능을 제공할 수 있음을 보였다. 또한 기존의 파일 시스템과 메모리 관리자를 통해 각각 SCRAM을 접하는 경우보다 SCRAM Manager가 수십 배 빠른 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
삼차원 역전사(3D backprojection) 기법은 수백 장의 이차원 투영영상을 가지고 대상물의 공간적인 위치 파악이 가능한 단층 영상(tomography)을 생성하기 위해 사용되는 재구성 기법이다. 재구성 기법은 단층 영상을 구성하는 결과볼륨의 모든 화소로부터 각 화소 위치에 기여할 값을 이차원 투영영상에서 계산하여 얻어오기 때문에 결과볼륨이 커지거나 투영영상의 수가 증가하게 되면 전체 계산량은 상당히 증가하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 범용 그래픽스 하드웨어(graphics processing unit: GPU) 기반의 고속 삼차원 재구성 기법이 연구되었으며 상당한 성능 향상을 가져왔다. 본 논문에서는 기존의 단일 GPU 기반의 삼차원 재구성 기법을 다중 GPU기반으로 확장할 때 입력되는 투영영상 크기와 결과볼륨의 크기에 따라서 효율적으로 동작될 수 있는 두 가지 병렬 처리 구현 기법에 대해 제시하고 비교 분석한다. 제안한 병렬 처리 구현 기법은 투영영상을 입력 데이터로 간주하여 각 GPU가 모든 투영영상에 대해서 출력 데이터인 결과볼륨을 분할하여 생성하는 결과볼륨 분할생성 기법과 각 GPU가 투영영상을 분산적재하여 할당받은 입력 데이터에 대한 결과볼륨을 출력한 후 각각의 출력 결과를 CPU에서 합하는 투영영상 분산적재 기법이다. 실험 결과, 결과볼륨의 크기가 GPU에 모두 할당할 수 있는 크기인 경우에는 결과볼륨 분할생성 기법이 더 좋은 성능을 보였고, 결과볼륨의 크기가 GPU 메모리보다 큰 경우에는 투영영상 분산적재 기법이 더 유리하였다.
레이다를 이용한 다수 표적의 상태 추정을 통해 추적 성능을 향상시키는 문제는 중요하다. 클러터 환경에서 추적 필터를 이용하여 다수 표적 추적 시 트랙과 측정치 간의 결합사건이 발생하며 개수가 증가함에 따라 결합사건은 기하급수적으로 증가한다. 이러한 환경에서 다수 표적 추적 필터 설계 시 고려해야할 문제는 첫째, 신속한 거짓트랙 제거 및 표적트랙 확정을 통하여 오경보율 최소화하고, 이를 통해 FTD(False Track Discrimination) 성능을 높인다. 둘째, 다수의 트랙이 측정치를 공유하는 결합사건 발생시 효율적으로 각각의 측정치를 트랙에 할당함으로써 트랙 유지성능을 향상시키는 것이다. 두 가지 고려사항을 통해 단일 표적 추적 자료결합 기법을 다수 표적 추적 필터로 확장하여 사용하며, 대표적인 알고리듬으로 JIPDAF(Joint Integrated Probabilistic Data Association Filter)와 LM-IPDAF(Linear Multi-target IPDAF)가 있다. 본 논문에서는 측정치 할당 시 생기는 수 많은 가설들에 대한 확률적 평가를 하지 않음으로써 측정치와 트랙의 개수에 따라 비선형으로 연산량이 증가하지 않으며, 클러터밀도 추정을 통해 트랙을 쇄신하는 트랙존재확률 기반의 LM-IPDAF 알고리듬을 소개한다. 그리고 LM-IPDAF의 트랙존재확률 산출 시 필요한 클러터밀도 추정 방법을 개선함으로써 연산량을 효과적으로 감소시킬 수 있는 방법을 제안하고 시뮬레이션을 통해 기존의 알고리듬과 비교, 분석하여 성능을 검증하였다. 그 결과, 위치 RMSE, Confirmed True Track 측면에서는 동일한 성능을 내면서 시뮬레이션 처리 시간을 약 20% 감소시킬 수 있었다.
다중 사용자 MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) 시스템에서 협력적 전송을 기반으로 한 협력적 PF (Proportional Fair) 스케쥴러를 사용하는 경우 사용자 평균 전송률의 로그 합 성능의 개선이 가능하다. 단일 셀 기반의 기존 PF 알고리듬은 여러 채널 환경에 대하여 그 성능이 평가되어 왔으나 여러 개의 기지국들이 스케쥴링에 참여하여 한 프레임 동안 다수의 사용자를 스케쥴링하는 알고리듬의 제시 및 성능 평가는 많은 연구가 필요한 상태이다. 본 논문에서는 서로 다른 셀에 속하는 인접한 세 섹터에 위치한 기지국들이 사용자들의 채널 정보를 교환하여 다중 사용자에게 자원을 할당하는 협력적 PF 스케쥴러를 분산 다중 사용자 MIMO 시스템에 적용하고 사용자 평균 전송률의 로그 합 성능을 평가한다. 또한 그 성능을 기지국 간의 채널 정보 교환 없이 자원을 할당할 사용자를 각자 선택하는 병렬적 PF 스케쥴러와 자원 할당 시 선택할 수 있는 동시 사용자 그룹의 모든 조합을 검색하는 full-search 협력적 PF 스케쥴러의 평균 전송률의 로그 합 성능과 비교 분석한다. 본 연구에 적용된 협력적 PF 스케쥴러는 하위 사용자 평균 전송률의 로그 합 성능 측면에서 병렬적 PF 스케쥴러보다 우수한 성능을 보인다. 또한 모든 조합을 검색함으로서 가장 큰 평균 전송률의 로그 합 성능을 나타내는 full-search 협력적 PF 스케쥴러의 성능의 대부분을 달성하면서도 연산 복잡도를 크게 감소시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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