• 한국통신학회논문지
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• 제35권5A호
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• pp.474-481
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• 2010

본 논문에서는 다중 홉 이동 애드 혹 네트워크에서 크로스 레이어 (Cross layer) 기반의 효과적인 멀티미디어 전송 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 멀티레이트를 지원하는 IEEE 802.11 MAC을 기반으로 하며, 수신 노드에서 패킷 손실률 (Packet Loss Rate, PLR)이 제약 조건 이내를 유지하고 종단간 지연시간이 최소가 되도록 하기 위해 경로상의 각 노드들은 MAC 계층에서 응용계층의 데이터 특성과 물리 계층의 채널정보를 이용하여 효과적인 전송 모드를 선택 한다. 마지막으로 실험을 통하여 제안 알고리즘의 우수성을 확인 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.47-55
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• 2007

본 논문에서는 AMC-V-BLAST(Adaptive Modulation and Coding-Vertical-Bell-lab Layered Space-Time) 결합 시스템에 각 레이어 별로 공통적인 MCS(Modulation and Coding Scheme) 레벨을 적용한 경우와 독립적인 MSC 레벨을 적용한 경우의 시스템 구조를 제시 후 성능을 관찰한다. 그리고 공통적인 MCS 레벨이 적용된 결합 시스템의 성능에 비하여 독립적인 MCS 레벨이 적용된 결합 시스템이 어느 정도의 전송률 향상이 있는가를 살펴본다. 실험결과, 독립적인 MCS 레벨이 적용된 경우가 레이어 별로 각 채널상태에 따라 최대한의 전송률을 얻기 위한 변조 및 코딩 방식이 선택되므로 공통 MCS 레벨을 적용한 경우에 비하여 전송률 성능이 우수함을 보였다. 특히, 약 $7dB{\sim}9dB$ SNR 구간에서 독립적인 MCS 레벨을 적용한 AMC-V-BLAST 결합 시스템의 경우가 공통적인 MCS 레벨을 적용한 경우에 비하여 약 700kbps의 전송률이 개선됨을 확인하였다. 또한, 수신다이버시티를 고려하며 MMSE 무효화 기법을 적용한 AMC-V-BLAST 결합 시스템의 경우 $7dB{\sim}9dB$ SNR 구간에 대하여 독립적인 MCS 레벨을 적용한 시스템과 공통적인 MCS 레벨을 선택한 시스템 간의 전송률 차이가 약 350kpbs 내외로 나타남을 확인할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.374-384
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• 2007

본 논문에서는 AMC-V-BLAST(Adaptive Modulation and Coding-Vertical-Bell-lab Layered Space-Time) 결합 시스템에 각 레이어 별로 독립적인 MCS(Modulation and Coding Scheme) 레벨을 적용한 경우의 시스템 구조를 제시 후 성능을 관찰한다. 또한 AMC-V-BLAST 결합 시스템에 STD(Selection Transmit Diversity)와 독립적인 MCS 레벨을 적용 후 전송률 성능을 살펴본다. 그리고 공통적인 MCS 레벨이 적용된 결합 시스템의 성능에 비하여 어느 정도의 전송률 향상이 있는가를 살펴본다. 실험결과, 독립적인 MCS 레벨이 적용된 경우가 레이어 별로 각 채널상태에 따라 최대한의 전송률을 얻기 위한 변조 및 코딩 방식이 선택되므로 공통 MCS 레벨을 적용한 경우에 비하여 전송률 성능이 우수함을 보였다. 특히 독립적인 MCS 레벨을 적용한 AMC-V-BLAST결합 시스템의 약 $7dB{\sim}9dB$ SNR구간에서 700kbps 이득을 보였고, 동일한 SNR(Signal-to-Noise Ratio)구간에서 STD와 독립적인 MCS 레벨을 적용한 AMC-V-BLAST 결합 시스템은 350kbps 개선을 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.385-391
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• 2015

본 논문에서는 IEEE802.11p WAVE 통신 시스템의 컨트롤 채널 효율성 증대를 위해 제정된 IEEE1609.4 기반 시간 동기 멀티채널 환경에서의 통신 성능을 분석하고 이를 향상시키기 위한 패킷 충돌 회피 기법에 대해 다룬다. 기존 연구에서는 어플리케이션 레이어에서의 소프트웨어적 메시지 스케줄링을 통한 방법이나 랜덤 백오프의 Contention Window 값을 임의로 변경하여 문제를 해결하고자 하였다. 본 논문에서는 패킷 충돌 회피를 위한 Channel Guard Interval 조정을 위한 방법을 제안하고 실차 테스트를 통하여 그 성능을 평가하였다. 평가 결과 PDR(packet delivery ratio) 90% 이상의 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권5호
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• pp.435-446
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• 2014

비디오 센서 망을 이용한 무인 감시 체계에서는 고용량의 영상 정보를 왜곡 없이 전송하는 것이 중요하다. 하지만, 무선 채널의 특성상 왜곡 발생이 최소화 되도록 처리할 경우, 불필요한 전송 신호의 추가 또는 정보의 재전송 등으로 인해, 전송 자체의 지연을 초래하는 효과로 연결된다. 따라서 비디오 센서 망 기반의 감시 체계는 무인 체계와 운용자 사이 또는 무인체계들 사이에 고용량의 영상 정보를 압축하면서, 실시간 정보의 특성에 알맞도록 지연시간을 줄이고 시시각각 변화하는 감시 체계에 적합하게 전송할 수 있는 저지연/적응형 영상 전송 기술을 설계하는 것이 중요하다. 본 고에서는, 무인체계의 전체 시스템 프로토콜을 상기의 목표에 맞게 설계하고, 다양한 무선 환경에서 실현할 수 있는 영상전송 기술을 소개 한다. 원활한 무인체계 통신단말 운용을 위해 대용량의 다채널 영상 정보를 효율적이면서 지연이 적게 압축하고, 통신 상태 변화에 따라 유연하게 크로스 레이어 관점에서 영상의 정보를 계층적 부호화 (Layered Coding)를 기반으로 우선 순위에 기반하여 저지연 및 적응적으로 전송하는 기술을 소개한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.165-170
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• 2007

무선 센서 네트워크에서 클러스터링 프로토콜의 목적은 각 센서 노드의 에너지 소모를 최소화하여 네트워크의 생존 시간을 최대화 하는 것이다. 그러나 기존의 클러스터링 프로토콜은 센서 노드, 클러스터 헤드와 싱크 노드 사이의 통신방법을 제외하고 주로 클러스터를 구성하는 것에만 초점을 맞추고 있다. 본 논문에서는 기존의 클러스터링 프로토콜에 다중경로 라우팅 알고리즘을 적용하고, MAC 계층과 네트워크 계층 간의 cross-layer 설계를 이용하여 에너지 효율적인 클러스터링 프로토콜을 제안한다. 여기에서 다중경로 정보는 싱크로부터의 경로 요구 패킷을 네트워크에 전파시킴으로서 설정되며 또한 다중경로에 대한 정보는 무선채널의 브로드캐스팅 특징과 결합하여 데이터의 전송 확률을 증가시킨다. 실험 결과에 의하면 제안한 프로토콜이 클러스터 헤드의 부하를 낮춤으로써 무선 센서 네트워크의 생존 시간을 늘려주고, 네트워크 크기의 증가에 따라 에너지 소비의 증가율이 다소 낮아지는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.29-36
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용하여 모바일 기기의 심전도 신호 측정 데이터를 분류한다. 비정상 심장박동을 높은 정확도로 분류하기 위해 딥러닝 모델의 구성 요소 세 가지를 선정하고 요소의 조건 변화에 따른 분류 정확도를 비교한다. 심전도 신호 데이터의 특징을 스스로 추출할 수 있는 CNN 모델을 적용하고 모델을 구성하는 모델의 깊이, 최적화 방법, 활성화 함수의 조건을 변경하여 총 48개의 조합의 성능을 비교한다. 가장 높은 정확도를 보이는 조건의 조합을 도출한 결과 컨볼루션 레이어 19개, 최적화 방법 SGD, 활성화 함수 Mish를 적용하였을 때 정확도 97.88%로 모든 조합 중 가장 높은 분류 정확도를 얻었다. 이 실험에서 CNN을 활용한 1-채널 심전도 신호의 특징 추출과 비정상 박동 검출의 적합성을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.958-961
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• 2019

Convolutional neural network(CNN)의 등장으로 얼굴 표현 인식 연구는 많은 발전을 이루었다. 그러나, 기존의 CNN 접근법은 미리 학습된 훈련모델에서 Multiple-level 의 의미적 맥락을 포함하지 않는 Attention-embedded 문제가 발생한다. 사람의 얼굴 감정은 다양한 근육의 움직임과 결합에 기초하여 관찰되며, CNN 에서 딥 레이어의 산출물로 나온 특징들의 결합은 많은 서브샘플링 단계를 통해서 class 구별와 같은 의미 정보의 손실이 일어나기 때문에 전이 학습을 통한 올바른 훈련 모델 생성이 어렵다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문은 Backbone 네트워크의 Multi-level 특성에서 Channel-wise Attention 통합 및 의미 정보를 포함하여 높은 인식 성능을 달성하는 Densely Backwarnd Attention(DBA) CNN 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 High-level 기능에서 채널 간 시멘틱 정보를 활용하여 세분화된 시멘틱 정보를 Low-level 버전에서 다시 재조정한다. 그런 다음, 중요한 얼굴 표정의 묘사를 분명하게 포함시키기 위해서 multi-level 데이터를 통합하는 단계를 추가로 실행한다. 실험을 통해, 제안된 접근방법이 정확도 79.37%를 달성 하여 제안 기술이 효율성이 있음을 증명하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권3호
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• pp.307-312
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• 2017

본 논문의 목적은 애니메이션 제작시 시간을 절약할 수 있는 새로운 형태의 RGB 라이팅 파이프라인 개발이다. 현재 방법의 문제점을 파악한 후 새로운 방법과 비교분석을 통해서 8단계로 연구하였고 연구결과로 해결책을 제시했다. 본 연구에 따른 RGB라이팅 파이프라인에 의한 그래픽 영상 조명효과 구현방법은 텍스처와 분리된 디지털 라이트(light)와 설정갯수 단위로 묶인 라이트 세트 별로 렌더레이어를 생성하고, 각각의 라이트가 RGB채널로 분리됨으로써 3가지의 라이트 정보가 하나의 레이어와 그래픽 영상 이미지에 저장될 수 있도록 하는 동시에 색 보정의 정확도와 정밀도가 향상될 수 있도록 하였다. 본 연구를 통해서 기존 방법과 새로운 방법 각 특성에 대한 장단점을 살펴보고 작업의 특성이나 업종별 특성에 따라 새로운 형태의 RGB라이팅 파이프라인을 제시하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권5B호
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• pp.517-525
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• 2009

인터넷을 통하여 다른 서비스에 비해 상대적으로 많은 대역폭을 필요로 하는 비디오 스트리밍 서비스를 제공할 경우, 다른 플로우들과의 형평성을 제공하면서 비디오 서비스의 품질을 보장해야한다. 이를 위하여 본 논문에서는 스케일러블 비디오 압축 스트림에 대한 멀티채널 TCP-friendly 스트리밍 기법을 제안하였다. 제안 구조는 스케일러블 비디오 코딩으로 압축된 비디오 정보를 기본계층(baseline layer)은 TCP를 이용하여 손실 없이 전송하고 상위계층(enhancement layer)는 TFRC (TCP friendly rate control)을 이용하여 전송하도록 하였다. 이때, TFRC로 전송되는 상위계층 레이어에 대한 전송률은 수신측 재생버퍼의 상태와 전송 미디어의 계층별 부호화율을 고려하여 적응적으로 결정되도록 제안하였다. 시뮬레이션 결과를 통하여, 이러한 적응적 전송률 제어를 통하여 제안 스트리밍 방식이 기존 방식에 비해 네트워크 상황변화에 신속히 적응하고 혼잡상황에서도 일정수준의 서비스 품질을 보장함을 확인 할 수 있다.