본 논문에서는 손가락 마디 추정을 이용한 비전 및 깊이 정보 기반 손 인터페이스 방법을 제안한다. 먼저 비주얼 영상 및 깊이 정보 영상을 매핑한 후 왼손과 오른손의 영역의 레이블링 및 윤곽선 잡음 보정 후 각 손 영역에 대하여 손 중심점 및 회전각을 구현한다. 그리고 손 중심점에서 일정간격의 원을 확장하여 손 경계 교차점의 중간 지점을 계산하여 손가락 끝점과 마디를 추정하여 사용자의 손가락 동작을 인식한다. 본 방법을 실험한 결과 손의 회전 및 손가락 시작점 및 끝점을 정확하게 추정하여 다양한 손동작 인식 및 제어가 가능함을 보였다. 왼손과 오른손을 사용하여 다양한 손 포즈에 대해 실험한 결과, 본 논문의 제안 방법은 평균 90% 이상의 정확도로 초당 25프레임 이상의 처리 성능을 보였다. 제안 방법은 컴퓨터간의 HCI 제어, 게임, 교육 등의 비접촉식 인터페이스 응용분야에 적용될 수 있다.
무선센서네트워크(WSN)는 다양한 환경에서 정보수집을 목적으로 하는 응용분야에 널리 사용된다. WSN을 구성하는 센서노드는 저 전력 배터리를 기반으로 동작하므로 이를 고려한 WSN 수명연장은 중요한 연구목표이다. 본 논문은 효율적인 WSN을 구성하기 위해 노드의 에너지 소비는 적으면서도 클러스터 부하 균등화를 이룰 수 있는 최적화된 클러스터링 프로토콜을 제시한다. 프로토콜의 핵심 아이디어는 센서노드가 저장할 수 있는 정보용량의 한계치를 이용해서 클러스터 멤버노드와 클러스터 밀집도가 균등분포(load balancing)되도록 하는 것이다. 또한 최적 클러스터 헤드 확률모델을 도입해서 WSN을 분할하는 클러스터가 최적화 되도록 한다. 이를 통해서 네트워크 부하의 적절한 분산과 에너지 소비 효율을 극대화하는 성능개선을 이끌어 낼 수 있다. 성능평가 결과 제안하는 프로토콜은 대표적인 계층형 프로토콜인 LEACH와 최근에 제안된 클러스터 기반 지역 멀티 홉 라우팅 프로토콜(CBLM)보다 더 수명이 연장되고 안정화 될 수 있었다.
여러 대의 카메라를 이용한 감시 시스템이 정확하고 효율적으로 동작하기 위하여 카메라 시야 간의 연결 관계를 아는 것이 필수적이다. 카메라들의 연결 관계를 파악하기 위하여 카메라 시야 내의 출입 영역을 검출하는 일이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 카메라 시야에서 객체의 등장 및 퇴장으로부터 얻은 데이터에 그래프 이론 기반의 클러스터링(clustering)을 적용하여 시야 내의 출입 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 데이터 포인트들 사이의 관계를 조사하여 최소신장트리를 구성하고, 트리의 에지들 중 일관성을 갖지 않는 것들을 삭제하여 well-formed 클러스터를 얻는다. 본 논문에서는 클러스터의 형태를 설명하는 두 가지 특징을 정의하고 이를 클러스터의 분할 조건으로 사용하였다. 실험결과를 통하여 데이터 포인트의 분포가 조밀하지 않은 경우 expectation maximization(EM)에 기반을 둔 방법에 비하여 치안하는 방법이 보다 효과적으로 클러스터링을 수행함을 확인하였다. 또한 EM 기반 방법들에 비하여 안정적인 결과를 얻기 위해 필요한 데이터 포인트의 개수가 적으므로 출입영역에 대한 학습시간을 단축할 수 있다.
수중에서 압력의 크기만을 측정할 수 있는 기존 하이드로폰의 한계를 극복하기 위해, 음압뿐만 아니라 음원의 방향을 측정할 수 있는 다양한 종류의 벡터 하이드로폰이 개발되고 있다. 본 논문에서는 다양한 종류의 벡터 하이드로폰 중 4개의 분할된 전극을 가지는 링형 다중모드 벡터 하이드로폰에서 압력 구배-가속도 관계를 이용하여 도래각을 추정할 수 있는 방법을 제안하였으며, 시뮬레이션과 수조 시험을 통해 제안된 도래각 추정 방법의 성능을 검증하였다. 제안된 방법은 다중 주파수 환경에서도 동작이 가능하며, 연산량이 작은 이점이 있으므로 관련 분야에서 다양하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
센서 네트워크에서 에너지 소비를 최소화하는 것은 가장 중요한 이슈 중 하나이다. 클러스터링 방법 중 LEACH 프로토콜은 에너지를 효율적으로 관리하기 위해 다수의 클러스터 영역을 분할하는 계층적 방법으로 동작된다. 그러나 LEACH 프로토콜은 매 라운드마다 새로운 클러스터를 구성하기 때문에 클러스터를 구성 할 때마다 소비되는 에너지는 전체 네트워크 수명을 단축시키는 요인으로 작용한다. 따라서 이 논문에서는 센서네트워크 환경에서 초기 라운드에 클러스터를 형성하고 클러스터헤더 후보노드를 선정하여 에너지 낭비를 해결하였다. 제안 모델은 초기 라운드에는 기존 LEACH보다 26% 에너지 소모가 증가한다. 그러나 라운드가 지속될수록 제안 방법은 최대 35%까지 전체 에너지소비가 감소됨을 네트워크 시뮬레이션 툴(NS-2)를 이용해 증명하였다.
파장 분할 다중화 (WDM) 기반의 다중 채널 망에서는 송신 노드와 수신 노드가 메시지 전송 기간동안 동일한 파장으로 동조될 수 있도록 하는 효율적인 프로토콜이 필수적이다. 이 논문에서는 서로 다른 QoS를 요구하는 가변 길이의 메시지를 우선순위 기반으로 전송할 수 있는 메시지 예약 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜에서는 높은 우선순위를 갖는 트래픽이 우선적으로 데이터 채널을 점유한다. 그렇지만 일단 송신 노드가 하나의 데이터 채널을 점유하면, 그 노드는 자신의 우선순위에 상관없이 점유한 데이터 채널을 독점적으로 사용할 수 있다. 또한 제안된 프로토콜은 망에 접속되어 있는 노드의 수의 변화에 무관하게 동작하며 어떠한 새로운 노드도 망의 초기화 요구 없이 언제든지 망에 접속할 수 있다. 제안된 프로토콜은 유한 노드 수의 모델에서 분석되었으며 처리율-지연 특성이 성능 측정을 위한 파라미터로서 조사되었다.
본 논문에서는 WLL 광대역 코드분할 다원 접속(Wideband CDMA) 시스템 기지국용 If(Intermediate Frequency) 송수신기의 설계 및 구현에 대하여 고찰하였다. 제작된 IF 송수신기는 송신단, 수신단, 국부발진기로 구성되었다. 처리되는 신호의 대역폭을 10MHz로 고려하여 IF 반송파는 40MHz로 설계하였으며, 측정 결과 IF 송신단의 출력 전력은 기저 대역 입력이 -10dBm $\pm3dB$ 일 때 40MHz에서 -5dBm $\pm3dB$, 수신단의 출력 전력은 IF 대역 입력이 -5dBm $\pm3dB$ 일 때 기저대역에서 -10dBm $\pm3dB$의 특성을 얻었다. 또한, 자동이득 조절 루프는 -7dBm에서 +2dBm까지의 9dB 입력 범위에서 동작하여 약 2dBm의 일정한 레벨을 출력시켰고, 1MHz부터 5MHz까지의 신호를 스윕시켜 IF시스템 내에서의 위상 변화를 관찰한 결과 위상 왜곡이 매우 적어 데이터 통신시스템에 적용이 가능함을 보였다.
ATM PON은 수동 광 분배망에서 ATM셀을 전송하는 가입자망으로서 다양한 형태의 가입자를 하나의 통합된 플랫폼에서 처리할 수 있기 때문에 차세대 엑세스망의 해법으로 간주된다. 본 논문에서는 ATM PON이 가지고 있는 장점과 그것이 동작하기 위한 핵심적인 프로토콜을 살펴본다. 그 중에서도 ranging은 시스템에서 시분할 다중화 액세스를 가능하게 하는 가장 중요한 프로토콜이다. 이 프로토콜의 문제점은 ranging 셀이 도착하는 시간구간, 즉 윈도우가 너무 길다는 것이다. 이 기간 동안 상향으로 가입자 트래픽을 전달할 수 없으므로, 서비스 품질이 저하될 가능성이 매우 높다. 이 논문에서는 광케이블의 길이를 어느 정도의 오차를 갖고 알고 있을 때 윈도우 길이를 최소화하는 방안을 제시한다. 제시된 알고리즘을 사용할 경우, 광케이블의 길이가 1 Km 변이를 가질 때 기존 방법에 비해 윈도우 길이가 7 %에 지나지 않는 성능 향상을 얻을 수 있다.
Toyota사의 PRIUS THS 시스템을 이용하여 HEV 알고리즘 분석을 통한 THS의 주행 모드 변환에 따른 실시간 모니터링 시스템을 개발하고자 한다. 병렬형 하이브리드 시스템의 경우에 엔진과 전동기를 주행 상태 최적인 상태로 운행하기 위해서는 다양한 제어전략이 필요하다. 본 연구를 통하여 주행 가능한 THS 차량의 주행에 필요한 입 출력 정보를 실시간적으로 모니터링할 수 있는 시스템을 개발한 결과, 하이브리드 자동차의 동력 분할 및 에너지 활용을 극대화시키기 위한 수단의 하나로 차량의 주행모드 변화에 따른 각 구성요소의 동작 상태를 모니터링 가능하게 되었다. 개발된 시스템은 제어전략의 체계적인 수립과 실시간 데이터 분석이 가능하기 때문에 HEV자동차의 알고리즘 분석해석을 통해 HEV자동차의 개발 기반에 유용하게 활용될 것이다.
본 논문에서는 BDD(Binary Decision Diagrams) 를 이용한 다단계 리드뮬러회로 합성 방법을 제시한다. 기존의 다단계 노리 합성 도구인 FACTOR에서는 논리 함수를 입력 분 할에 의해 맵 형태의 행렬로 표현하고 행렬 연산을 통해 다단계 회로를합성한다. 이 방법은 논리 합성의 입력으로 맵을 사용하기 때문에 입력 수에 따라 기억 공간이 지수 적으로 중가하고 이에 비례하는 연산 시간에 필요하게 되어 대규모 회로에서 잘 동작 되지 않는다. 이러한 단점을 해결하기 위해 기존의 방법과는 다른 새로운 시도로서 BDD 표현에 의해 최선의 패턴을 선택하므로 최소화된 다단계 리드뮬러회로를 구현한다. 본 논문에서 제시한 방법을 사용한 benchmark 회로의 실험 결과, 대부분의 회로에서 기존의 결과(2)에 비해 개선된 결과를 보인다. 특히, 대칭 함수에 대해서는 최적에 가까운 결과를 보인다. 대규모 회로에서 합성 결과를 개선하기 위해 최선의 입력 분할을 고려하므로 기존의 결과보다 개선된 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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