본 논문에서는 전기자동차용 배터리의 충방전 상태를 정확하게 추정하고 안정적으로 평가하기 위하여, 비선형성을 가지는 배터리의 출력특성을 단계마다 선형화시켜 상태를 평가하고, 실시간 구현 및 모델의 오차보정과 노이즈에 강인한 특성을 가지고 있는 확장칼만필터 알고리즘을 이용한 SOC 추정 방법을 제안한다. 확장칼만필터를 적용하기 위해 배터리를 1차 Thevenin 모델로 나타내고, SOC 추정을 위한 배터리 성능평가 시뮬레이터를 구현하여, 실험을 통해 확장칼만필터에 적용될 파라미터를 도출한다. 본 논문에 적용된 SOC 상태추정 전략에서는 기존 선행 연구들과 다르게 배터리에 명시되어 있는 정격용량을 최대 충전가능용량으로 대체함으로써, 배터리의 노화에 상관없이 언제나 0%~100%의 SOC를 가질 수 있도록 변경된 수법을 제안한다. 이를 통해, 고정밀 CT를 사용한 Ah counting에 의한 SOC 추정을 기준으로 하여 본 논문에서는 배터리의 비선형 구간에서도 오차를 줄일 수 있는 확장칼만필터 방법을 제안하고 시뮬레이션을 통해 배터리 전 SOC 영역에서 추정오차를 5% 미만으로 줄일 수 있음을 확인한다.
본 논문에서 소개하는 위성 통신 안테나는 대용량 데이터 전송을 위한 위성 송수신 시스템에 응용되어 추가적인 급전부 교체나 다른 기구 형상 변경 없이 X, Ku와 Ka 3중 대역의 전파 신호를 동시에 송수신할 수 있다. 설계된 안테나는 오프셋 파라볼라 안테나 형태로 2중 대역(X/Ka 대역) 급전혼, 단일대역(Ku 대역) 급전혼, 주파수 선택막(FSS : frequency selective surface) 특성을 갖는 부반사판 및 파라볼라 주반사판으로 구성되어 있다. 주반사판의 초점에는 2중 대역 급전혼이 위치하며, FSS 부반사판으로 이미지 초점을 만들어 단일 대역 급전혼이 설치되어 운용된다. 본 안테나는 전기적 특성이 국내 위성 환경에 부합되도록 3차원 EM 시뮬레이터를 이용하여 설계하였고, 측정결과 X/Ku/Ka 대역에서 안테나 이득이 각각 31.6 dBi, 36.8 dBi, 40.8 dBi 이상, 교차편파는 각각 21.7 dB, 26.6 dB, 그리고 25.2 dB 이상의 특성으로 목표 성능을 만족함을 확인하였다.
본 논문은 무인로봇을 활용하는 군 정찰 환경에서 발생하는 트래픽 속성을 고려한 슬롯 할당 기법을 제안한다. 전장 지역을 탐지하고 적으로부터의 위협을 사전에 확인하기 위해 사람을 투입하는 것 대신 점차 무인로봇이 그 역할을 대신할 것으로 예상된다. 관제센터가 무인로봇을 조종하기 위해 전송하는 제어메시지의 경우, 한 번의 오작동이 큰 비극을 낳을 수 있기 때문에 고 신뢰성이 요구된다. 또한 각 무인로봇들이 감시정찰을 위해 관제센터로 전송하는 정찰용 멀티미디어 데이터의 경우, 실시간으로 끊김없는 영상을 제공하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 이러한 무인로봇 환경의 요구사항을 고려하여 효과적인 데이터 전송을 보장하기 위해 per-path 기반의 중앙집중식 TDMA 슬롯 할당 기법을 제안하였다. 관제센터가 트래픽 방향을 기반으로 중앙집중식으로 슬롯을 할당함으로써 무인로봇들 간의 슬롯 할당 충돌을 감소시키고 전송 지연을 감소시킨다. 본 제안 기법은 ns-3 시뮬레이터를 활용하여 성능을 검증하였고 TDMA기반의 비교 알고리즘보다 높은 패킷 전송 성공률을 보였으며 다운링크 트래픽 전송 시나리오에서 비교 알고리즘에 비해 짧은 지연 시간을 보였다.
Ad hoc 네트워크에서 노드의 한정된 배터리 잔량 에너지는 전체 네트워크의 수명에 큰 영향을 끼친다. 따라서 이러한 에너지 한계를 극복하기 위해 다양한 power-aware 라우팅 프로토콜들이 네트워크 계층에서 제안되어 왔으며, 이들 power-aware 라우팅 프로토콜들은 기본적으로 노드의 배터리 잔량에너지와 전송 전력량을 경로 탐색 과정에서 반영한다. 본 논문에서 제안하는 power-aware 라우팅 프로토콜 TDPR(Traffic load & lifetime Deviation based Power-aware Routing protocol)은 노드의 배터리 잔량 에너지와 전송 전력량뿐만 아니라 각 노드의 트래픽 부하와 노드 간 예상 수명 편차를 경로 탐색 과정에 반영하여 전체 네트워크의 수명을 연장시키고 노드들 간 에너지 소모가 균등하게 이루어질 수 있도록 한다. ns-2[14] 시뮬레이터를 이용한 TDPR과 기존 라우팅 프로토콜들 간의 비교 실험은 전체 네트워크의 부하 균등, 노드들의 에너지 소모량, 그리고 개설 경로의 안정성 측면에서 TDPR의 개선된 성능을 확인한다. 실험 결과, 네트워크 탈퇴한 노드의 개수 비교에서는 TDPR이 AODV(4)보다 최대 72%, PSR[9]보다 최대 58% 적게 나타났다. 평균 잔량 에너지의 비교에서는 TDPR이 AODV보다 최대 29%, PSR보다 최대 15% 적은 양의 에너지를 소모하는 것을 확인하였으며, 에러 메시지의 발송 횟수 비교에서는 TDPR이 AODV보다 최대 41%, PSR보다는 최대 38% 적은 수의 에러 메시지를 발송하는 것을 확인할 수 있었다.
시선 위치 추적이란 현재 사용자가 응시하고 있는 위치를 컴퓨터 시각 인식 방법에 의해 파악하는 연구이다. 이러한 시선 위치 추적 기술은 많은 응용 분야를 가지고 있는데, 그 대표적인 예로는 양 손을 사용하지 못하는 심신 장애자를 위한 컴퓨터 인터페이스 및 3차원 시뮬레이터 프로그램에서 사용자의 시선 위치에 따른 화면 제어 등이 있다. 이 논문에서는 적외선 조명이 부착된 단일 카메라를 이용한 컴퓨터 비전 시스템으로 시선 위치 추적 연구를 수행하였다. 사용자의 시선 위치를 파악하기 위해서는 얼굴 특징점의 위치를 추적해야하는데, 이를 위하여 이 논문에서는 적외선 기반 카메라와 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 사용하였다. 사용자가 모니터상의 임의의 지점을 쳐다볼 때 얼굴 특징점의 3차원 위치는 3차원 움식임량 추정(3D motion estimation) 및 아핀 변환(affine transformation)에 의해 계산되어 질 수 있다. 얼굴 특징점의 변화된 3차원 위치가 계산되면, 이로부터 3개 이상의 얼굴 특징점으로부터 생성되는 얼굴 평면 및 얼굴 평면의 법선 벡터가 구해지게 되며, 이러한 법선 벡터가 모니터 스크린과 만나는 위치가 사용자의 시선위치가 된다. 또한, 이 논문에서는 보다 정확한 시선 위치를 파악하기 위하여 사용자의 눈동자 움직임을 추적하였으면 이를 위하여 신경망(다층 퍼셉트론)을 사용하였다. 실험 결과, 얼굴 및 눈동자 움직임에 의한 모니터상의 시선 위치 정확도는 약 4.8㎝의 최소 자승 에러성능을 나타냈다.
본 논문에서는 사용자가 각기 다른 구조를 가진 다양한 무선랜 네트워크 (Wireless Local Area Network) 들 간 핸드오버시 사용자에게 끊김 없는 인터넷 연결을 제공하기 위한 새로운 이동성 관리 구조 및 모델을 제시한다. IETF에서는 MIPv6와 이를 확장한 HMIPv6, PMIPv6 등의 많은 이동성 관리를 위한 연구가 진행되었지만 현실적으로 무선 접속점이 서로 다른 개인 관리자 또는 ISP에 의해 관리되고 있기 때문에 접속 인증 방법 및 이동성 프로토콜이 달라 이러한 이동성 관리 프로토콜은 이동 단말의 핸드오버 시 응용 서비스에 대한 QoS (Quality of Service)를 보장 할 수 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 사용자가 무선 네트워크를 생성하여 핸드오버 시 QoS를 보장하는 이동성 관리 방법을 제안한다. 더욱 자세히는, 끊김 없는 인터넷 서비스를 제공하기 위한 사용자 정의 네트워크의 모델, 구조 및 알고리즘을 제시한다. 마지막으로, 네트워크 시뮬레이터 2 (Network Simulator Tool 2)를 이용하여 제안된 알고리즘에 대한 성능 분석을 하였다.
Chord 방식의 피어들은 라우팅 테이블을 최신으로 유지하기 위해 주기적으로 메시지를 보낸다. 모바일 P2P 네트워크에서 Chord 방식의 피어들은 라우팅 테이블을 최신으로 유지하고 요청 실패를 줄이기 위해서 빠른 주기로 메시지를 보내야 한다. 하지만 이로 인해, 전체 네트워크의 트래픽은 증가하게 된다. 본 연구자들은 기존 연구에서 리액티브 라우팅 테이블 업데이트 방식을 이용하여 기존 Chord에서의 라우팅 테이블 업데이트에 따른 부하를 줄이는 기법을 제안하였으나, 초당 요청 메시지 개수가 많아지게 되면 기존의 방식보다 트래픽 양이 많아지게 되는 단점과 요청처리시간 지연이 기존방식보다 떨어진다는 단점을 가진다. 이에 본 논문에서는 요청처리 시간을 줄이기 위한 향상된 리액티브 라우팅 테이블 업데이트 방식을 제안한다. 기존에 제안된 방식은 요청이 들어올 때마다 테이블을 업데이트 하는 반면, 제안된 방식은 요청이 들어 왔을 때 현재의 테이블 정보가 최신정보인지를 확인하고 만일 아니라면 테이블을 업데이트하는 방식이다. 실험은 버클리 대학에서 만들어진 Chord 시뮬레이터(I3)를 이용하여 수행하였고, 실험을 통하여 제안된 방식이 기존 방식에 비해 성능이 향상되었음을 확인하였다.
본 논문은 OFDM 변복조 모뎀 설계에 핵심 IP로 사용될 수 있는 파라메터화된 FFT/IFFT 코어 생성기 FCore_GenSim(Parameterized FFT Core Generation & Simulation Program)에 대해 기술한다. Fcore_GenSim은 FFT 코어의 Verilog-HDL 모델을 생성하는 parameterized 코어 생성기(PFFT_CoreGen)와 생성된 코어의 연산 정밀도를 분석해주는 fixed-point 시뮬레이터(FXP_FFTSim)로 구성된다. PFFT_CoreGen은 FFT 길이(64점 ~2048점 범위)와 입력/출력/중간결과/격자계수의 word-length(8-b~24-b 범위, 2-b 단위)를 지정하면, 지정된 사양을 갖는 FFT 코어의 Verilog-HDL 모델을 생성하며, 총 43,659 종류의 코어를 생성할 수 있다. 또한, 사용자의 필요에 따라 CBFP(Convergent Block Floating Point) 스케일링의 적용 여부를 지정할 수 있다. 생성되는 코어의 내부 구조는 FFT 길이에 따라 radix-2, radix-2/4, radix-2/4/8 알고리듬의 혼합구조가 적용되도록 하였으며, 또한 CBFP 스케일링의 적용 여부에 따라서도 R2SDF 단일구조 또는 R2SDF/R2SDC 복합구조가 적용되도록 함으로써 생성되는 코어의 회로 복잡도와 성능이 최적화되도록 하였다.
네트워크상에서 발생하는 다양한 형태의 대량의 데이터를 정확하고 효율적으로 분석하기 위해 설계되고 있는 마이닝 시스템들은 목표지향적으로 훈련데이터들을 어떻게 구축하여 다룰 것인지에 대한 문제보다는 대부분 얼마나 많은 데이터 마이닝 기법을 지원하고 이를 적용할 수 있는지 등의 기법에 초점을 두고 있다. 따라서, 점점 더 에이전트화, 분산화, 자동화 및 은닉화 되는 최근의 보안공격기법을 정확하게 탐지하기 위한 방법은 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 유비쿼터스 환경 내에서 발생 가능한 문제 중 복잡하고 지능화된 침입패턴의 탐지를 위해 데이터 마이닝 기법과 결함허용방법을 이용하는 개선된 학습알고리즘과 후처리 방법에 의한 RTPID(Refinement Training and Post-processing for Intrusion Detection)시스템을 제안한다. 본 논문에서의 RTPID 시스템은 active learning과 post-processing을 이용하여, 네트워크 내에서 발생 가능한 침입형태들을 정확하고 효율적으로 다루어 분석하고 있다. 이는 기법에만 초점을 맞춘 기존의 데이터마이닝 분석을 개선하고 있으며, 특히 제안된 분석 프로세스를 진행하는 동안 능동학습방법의 장점을 수용하여 학습효과는 높이며 비용을 감소시킬 수 있는 자가학습방법(self learning)방법의 효과를 기대할 수 있다. 이는 관리자의 개입을 최소화하는 학습방법이면서 동시에 False Positive와 False Negative 의 오류를 매우 효율적으로 개선하는 방법으로 기대된다. 본 논문의 제안방법은 분석도구나 시스템에 의존하지 않기 때문에, 유사한 문제를 안고 있는 여러 분야의 네트웍 환경에 적용될 수 있다.더욱 높은성능을 가짐을 알 수 있다.의 각 노드의 전력이 위험할 때 에러 패킷을 발생하는 기법을 추가하였다. NS-2 시뮬레이터를 이용하여 실험을 한 결과, 제안한 기법이 AOMDV에 비해 경로 탐색 횟수가 최대 36.57% 까지 감소되었음을 알 수 있었다.의 작용보다 더 강력함을 시사하고 있다.TEX>로 최고값을 나타내었으며 그 후 감소하여 담금 10일에는 $1.61{\sim}2.34%$였다. 시험구간에는 KKR, SKR이 비교적 높은 값을 나타내었다. 무기질 함량은 발효기간이 경과할수록 증하였고 Ca는 $2.95{\sim}36.76$, Cu는 $0.01{\sim}0.14$, Fe는 $0.71{\sim}3.23$, K는 $110.89{\sim}517.33$, Mg는 $34.78{\sim}122.40$, Mn은 $0.56{\sim}5.98$, Na는 $0.19{\sim}14.36$, Zn은 $0.90{\sim}5.71ppm$을 나타내었으며, 시험구별로 보면 WNR, BNR구가 Na만 제외한 다른 무기성분 함량이 가장 높았다.O to reduce I/O cost by reusing data already present in the memory of other nodes. Finally, chunking and on-line compression mechanisms are included in both models. We demonstrate that we can obtain significantly high-performanc
비디오 스트리밍을 위한 QoS 메커니즘은 다양한 사용자 환경과 스트리밍 응용 프로그램의 특성에 대한 고려가 부족하다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 비디오 부호화의 공간적, 시간적, 품질적 확장성을 제공하는 SVC(Scalable Video Coding)를 이용한 비디오 스트리밍 프로토콜에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 이러한 프로토콜들은 혼잡 제어 메커니즘을 가지고 있지 않아 네트워크 혼잡 상황을 심화 시키며, 다른 트래픽과의 공정성(Fairness)을 저하시키는 문제점을 가지고 있다. 또한 SVC 기반의 스트리밍 프로토콜은 단순히 네트워크의 가용대역폭 내에서 최대의 비트율을 가지는 비트스트림을 선택하여 전송함으로써 SVC로 인코딩된 영상의 특성을 간과하는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 네트워크 상태와 SVC 비트스트림의 특성을 모두 고려한 T-NASS(TCP-Friendly Network Adaptive SVC Streaming) 프로토콜을 제안하였다. T-NASS 프로토콜은 TCP 친화적인 전송률을 계산하고, 패킷 손실률과 ECN(Explicit Congestion Notification) 패킷의 수신율을 근거로 네트워크 상태를 인지하여 최적의 SVC 비트스트림을 선택한다. T-NASS 프로토콜의 성능 평가를 위해 ns-2(Network Simulator) 시뮬레이터를 이용하여 TCP 친화적인 전송 특성과 네트워크 상태를 인지하여 최적의 비트스트립을 선택하는 것을 확인하였고 이를 통해 전송된 비디오 영상의 품질이 향상되었음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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