본 연구에서는 EDGE 시스템에서 변조 검출을 위해 사용되는 블라인드 변조 검출기의 알고리즘이 제시되었다. EDGE는 기존 GSM에 8PSK 변조를 도입함으로써 데이터 전송률을 높인 시스템이다. 송신단에서는 채널상태에 따라 적절한 변조 및 코딩 기법을 다이내믹하게 바꾸면서 데이터를 전송한다. 수신단에서는 데이터 복조를 위해 송신 시에 사용된 변조 방식을 알고자 훈련신호 만의 정보를 이용하여 변조 방식을 검출해야 한다. 기본적으로 열악한 채널 환경에서도 효과적으로 검출하기 위하여 4개의 버스트로 구성되는 1 radio 블록의 특성을 이용한다. 구체적으로, 1개의 radio 블록 내에서 이전 버스트에서 구한 기준값에 현재 버스트에서 구한 기준값을 축적하여 통계적으로 검출 오류를 최소화시킨다. 또한 통계적으로 가장 신뢰성이 높게 결정이 되는 4번째 버스트의 변조 방식과 다른 변조로 결정된 이전 버스트 데이터는 제로 패딩을 통해 복조 확률을 높이고 있다.
비압축 영상의 무선 전송은 압축된 영상의 전송과 비교해서 높은 영상 품질과 낮은 지연을 보장한다. 비록 현재의 무선 전송 기술로는 수 Gb/s에 이르는 Full HD급의 영상을 전송하기는 어렵지만 ultra-wideband (UWB)와 같은 몇 가지 종류의 무선 기술은 1 Gb/s의 데이터 전송율을 보장하며 이를 이용하여 휴대용 멀티미디어 기기에서 비압축 영상 전송 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 휴대용 멀티미디어 기기에서의 무선 영상 미러링 서비스를 위한 비압축 영상 전송 시스템을 제안한다. 먼저 단일 또는 다수의 1 Gb/s UWB 기술을 이용한 비압축 영상 전송 성능을 시뮬레이션을 통해 비교하였고 하드웨어로 구현된 비압축 영상 전송 블록과 Gb/s급 무선 MAC 가속기 블록에 대해 설명하였다. 마지막으로 다중 UWB 물리계층을 사용한 HD급 비압축 영상 전송 시스템의 구현 및 시연에 대해 설명하였다.
분산컴퓨팅 시스템은 서로 이질적인 시스템간 상호 연동성 문제를 해결하기 위한 새로운 시스템 아키텍쳐를 제시한다. 본 논문에서는 개방형 통신시스템에서 물리적으로 분리된 시스템에서 실행되는 소프트웨어 블록간 분산 처리를 위한 멀티쓰레드 기반의 통신 시스템용 미들웨어를 개발하기 위한 요구 기능 분석, 프로토콜 구현 및 벤치마킹을 통한 시스템의 성능을 분석을 통한 최적의 미들웨어 플랫폼 구현에 활용하고자 한다. 통신 시스템용 미들웨어의 주요 기능으로는 제한적인 서비스 품질(QoS)을 제공하기 위한 우선순위 기반의 서비스 처리 및 타임아웃 기능과 예외 상황이 발생하는 경우 관련 블록으로 상태 정보를 통보할 수 있는 통지(Notification) 서비스의 제공이 필수 요구 조건이라 할 수 있다. 아울러, 최적의 성능을 만족할 수 있는 고속의 멀티 쓰레드 기반으로 확장성, 유연성 및 플랫폼의 견고성이 요구되는 미들레어의 설계 및 구현에 그 목적을 두고 있다.
본 논문에서는 사출성형 자동차부품의 외관 품질과 생산성을 높이기 위하여 사출성형 자동차부품의 외관 비전검사 방법을 제안한다. 일반적으로 기존 사출성형 자동차부품의 외관검사는 사람에 의한 매뉴얼 샘플링 검사로 진행된다. 먼저 전자부품(TFT-LCD 및 PCB 등) 비전검사에 활용되는 Edge-Tolerance 비전검사 알고리즘([1]-[4])을 사출성형 부품 외관검사에 적용하고, 그 문제점을 파악하였다. 그리고 그 문제점을 극복하는 새로운 외관 비전검사 방법을 제안한다. 제안된 외관비전검사는 양품 기준영상을 기준으로 검사하고자 하는 부품의 검사영상을 정렬한 후, 부분적인 적응적 이진화 후, 이진블록매칭 알고리즘을 이용하여 양품 이진영상과 검사이진영상을 블록단위로 비교함으로써 불량부분을 검출한다. Edge-Tolerance 비전검사 알고리즘과 제안된 외관비전검사 방법을 실제 개발된 장비를 이용하여 다양한 비교 실험을 통하여 그 효용성을 검증하였다.
인공지능 기술은 작동과정에 대한 투명성이 보장되지 않는 수동적 인식 영역에 제한되는 한계점으로 인해, AI가 학습하는 데이터에 의존적인 취약점을 갖는다. 인공지능 학습을 위한 원시데이터는 AI 학습의 고도화를 위한 데이터 품질 확보를 위해 수작업으로 가공과 검수를 해야 하기에 인적 오류가 내재되어 있으며, 데이터의 훼손, 불완전함, 원시데이터와의 차이 등으로 인해 가공데이터를 통한 AI 학습 시 예상 치 못한 결과값을 도출할 수 있다. 이에 본 연구에서는 사이버 보안 관점에서의 접근을 통한 AI 학습데이터의 부정확한 사례 및 사이버보안 공격 방법 분석을 통해 기계학습 전 학습데이터 관리의 필요성을 살펴보고, 학습 데이터 무결성 검증을 위해 블록체인 기반의 학습데이터 환경 모델인 Data-preserving 인공지능 시스템 구축 방향을 제시한다. Data-preserving AI 학습환경 모델은 AI 학습데이터 제공 전 변조되지 않은 데이터로 학습됨을 보장 하여 데이터 가공 시 및 원시데이터 수집을 위한 오픈 네트워크에서의 데이터 제공 및 활용 시 있을 수 있는 사이버 공격, 데이터 변질 등의 위협을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.
블록체인을 통해 많은 양의 거래가 일어나고 있다. 그중에서도 스마트 계약을 통한 거래의 비중이 커지고 있다. 이에 따라 스마트 계약에 대한 취약점 공격과 스마트 계약을 이용한 사기와 같은 문제점들도 증가한다. 스마트 계약에 대한 보안 감사를 통해 개발자는 취약점을 발견해 해결할 수 있고, 이용자는 스마트 계약의 사기 여부를 구분할 수 있다. 하지만 현재 스마트 계약에 대한 보안 감사에 대한 규정과 표준이 없으므로 보안 감사를 수행하는 서비스들이 불균일하다. 본 논문에서는 스마트 계약에 대한 보안 감사 동향을 분석하고 어떠한 서비스들이 제공되고 있는지 파악한다. 보안 감사 보고서를 중심으로 스마트 계약으로부터 어떠한 요소들을 분석하는지 조사한다. 또한 어떠한 취약점들을 검출할 수 있는지 조사한다. 마지막으로 스마트 계약에 대한 품질 지표와 설계 추출의 가시화 요소를 조사한다. 이를 통해 스마트 계약에 특화된 가시화 요소를 찾을 수 있을 것을 기대한다.
본 연구는 컨조인트 분석에서 고려하고자 하는 속성의 수가 많은 경우 속성들의 병합을 통해 문항 당 묻는 속성의 수를 줄이는 방법을 제안한다. 속성 병합에 의한 문항 설계의 경우에 각 문항에 대한 응답자의 더욱 일관된 응답을 기대할 수 있어서 응답의 정확도를 높일 수 있다는 점에서 제안된 방법의 의의를 찾을 수 있다. 사례분석으로 2수준과 3수준 속성이 각각 4개인 $2^4{\times}3^4$ 문항 설계를 위하여 제안된 속성 병합 설계를 이용하여 블록의 크기가 36인 블록화 $6^4$ 설계를 생성하고, 각각의 문항에 대한 응답자들의 선호도 점수를 시뮬레이션 모형에 의해 생성하기 위해 주효과 A, C, V, W와 이인자 교호작용효과 AV, AW를 이용한 효용함수를 가정한다. 축차적인 변수 선택법과 모형 선택 기준에 따라서 1000회 반복된 시뮬레이션 모형에 의해 생성된 문항 자료를 분석하여 각 방법의 power를 비교한 결과, 보수적으로 변수를 선택하는 방법인 BIC를 기준으로 한 변수선택법과 유의수준을 0.01로 하는 본페로니 보정된 유의 수준값을 사용한 전진적 선택법이 적절한 모형 선택 방법으로 추천된다. 속성 병합 설계를 사용하는 경우에는 병합된 속성들 간의 교호작용효과를 추정할 수 없게 된다는 단점이 있다. 특정한 속성들 간의 교호작용효과가 존재할 가능성이 높다고 알려진 경우에는 실무 담당자들이 속성 병합 설계시에 병합되는 속성들의 배치를 조절해 잠재적인 속성들의 이인자 교호작용효과들은 추정가능하게 함으로써 이 문제는 해결 할 수 있다.
최근에 고품질 이동 멀티미디어 서비스에 대한 사용자의 요구가 증대되고, 계층 변조 전송 기법을 통하여 추가적인 전송 대역폭을 확보할 수 있게 됨에 따라 스케일러블 비디오 부호화(Scalable Video Coding)를 이용하여 기존의 T-DMB(Terrestrial DMB)의 화질을 개선한 고품질 지상파 DMB(Advanced Terrestrial DMB) 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 T-DMB와 AT-DMB의 호환적인 서비스를 지원하는 SVC 계층 부호기는 매우 복잡한 구조를 갖게 되므로, 조기 서비스 도입을 위하여 부호기의 복잡도 감소에 대한 연구가 요구된다. 본 논문에서는 기존의 T-DMB와 호환성을 갖는 공간 확장성 SVC 부호기에서 매크로블록 계층의 부호화 모드 제한을 통한 고속 부호화 모드 결정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 매크로블록 계층의 부호화 모드 결정 함수의 구조 분석을 통한 기저 계층과 향상 계층, 그리고 계층 간에 사용되는 부호화 모드의 통계적 특성에 기초한다. 모의실험을 통하여, 제안된 기법이 우수한 성능을 유지하면서, 수행시간을 크게 단축시킬 수 있는 호환적인 부호기를 얻을 수 있음을 보인다.
현재의 영상 감시 및 기록 시스템은 감시 영역 내 감시대상의 출현여부와 상관없이 감시카메라에 담기는 전체영상을 일관적으로 저장, 기록함으로써 데이터량이 방대한데 비해 그 가운데 정사 필요한 정보에 대한 량은 적다 하겠다. 배경영역 범위가 고정되어 있는 감시영상시스템에서 배경영상이 실제적인 감시대상에 대한 정보가 담긴 관심영역과 동일한 등급의 정보로 취급되어 기록이 됨으로써 데이터량에 비해 현장 감시효과를 제대로 보지 못하고 있는 것이다. 따라서, 감시 영역 내에서 관심영역에 대한 효율적인 정보의 기록과 보다 정확히 감시대상에 대한 영상을 획득하는 것이 감시영상시스템에서의 목표라 하겠다. 본 논문에서는 위의 문제점들을 해결하기 위해 감시영상으로부터 관심영역을 구분해내고 그 중요도에 따른 압축효율을 달리 함으로써 이를 구현할 수 있도록 하였다. 중요도를 결정하는 특성으로 관심영역을 무엇으로 할 것인가에 따라 감시영상을 영역별로 몇 단계의 블록으로 나누고 각 블록에 대해 해상도를 달리하여 중요도가 높은 관심영역 일수록 고해상의 영상을 획득하고 중요도가 낮을수록 저해상의 영상으로 처리하고 압축품질 또한 중요도가 놀은 관심영역일수록 압축품질은 높이고 중요도가 낮은 관심영 역일수록 압축률을 높임으로써 감시영상 정보의 감을 최적화 함은 물론 효율적인 감시 및 기록이 가능하도록 하였다.
본 논문에서는 서로 다른 윈도우 크기를 적용한 다크 채널을 결합하여 전달량을 추정하고, 이를 바탕으로 한 고속 고품질의 안개 제거 방법을 제안한다. 기존의 soft matting 기법이나 유도 필터를 도입한 dark channel prior(DCP) 기반의 안개 제거 방법은 계산 복잡도가 높아 보정에 소요되는 시간이 길 뿐만 아니라 후광 현상을 완전히 억제하지 못하는 한계가 있다. 후광 현상은 개략적으로 추정된 전달량과 실제 전달량 사이의 오차에서 기인하는 것으로, 제거해야 할 안개의 양을 잘못 추정하여 영상에서 안개가 잔존함에 따라 발생하게 된다. 이러한 후광 현상은 복원 영상의 품질을 열화시키므로 이를 개선해야 할 필요가 있다. 제안하는 방법은 효과적으로 전달량을 추정하여 만족할 만한 품질의 복원 영상을 획득하면서 동시에 복잡한 전달량 정련 절차를 생략하여 고속의 보정이 가능케 하였다. 제안하는 방법에서는 서로 다른 두 개의 윈도우 크기를 적용한 다크 채널(dark channel)의 차분 영상을 이용하여 후광 영역을 예측한다. 이와 같이 예측된 결과를 바탕으로 두 다크 채널을 결합하여, 이중 다크 채널에 기반하여 전달량을 추정한다. 기존의 다크 채널의 경우, 다크 채널 연산을 수행한 이후에 복원 영상에서 블록 현상이나 복원 영상의 밝기가 감소하는 문제를 갖는 것에 비해, 제안하는 다크 채널은 다크 채널 연산 이후에도 영상의 경계가 잘 보존되며 복원 영상의 밝기가 유지되는 장점이 있다. 제안하는 다크 채널을 기반으로 추정된 전달량을 통해, 후광 현상을 효과적으로 억제하고 추가적인 전달량 정련 과정을 생략할 수 있다. 그 결과, 640 × 480 크기의 영상 기준으로, 복원 영상의 품질은 개선함과 동시에 기존 방법 대비 14.2배의 속도 향상을 달성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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