심층신경망은 임의의 함수를 근사화하는 방법으로 선형모델로 근사화한 후에 비선형 활성함수를 이용하여 추가적 근사화를 반복하는 근사화 방법이다. 이 과정에서 근사화의 성능 평가 방법은 손실함수를 이용한다. 기존 심층학습방법에서는 선형근사화 과정에서 손실함수를 고려한 근사화를 실행하고 있지만 활성함수를 사용하는 비선형 근사화 단계에서는 손실함수의 감소와 관계가 없는 비선형변환을 사용하고 있다. 본 연구에서는 기존의 활성함수에 활성함수의 크기를 변화시킬 수 있는 크기 파라메터와 활성함수의 위치를 변화시킬 수 있는 위치 파라미터를 도입한 파라메트릭 활성함수를 제안한다. 파라메트릭 활성함수를 도입함으로써 활성함수를 이용한 비선형 근사화의 성능을 개선시킬 수 있다. 각 은닉층에서 크기와 위치 파라미터들은 역전파 과정에서 파라미터들에 대한 손실함수의 1차 미분계수를 이용한 학습과정을 통해 손실함수 값을 최소화시키는 파라미터를 결정함으로써 심층신경망의 성능을 향상시킬 수 있다. MNIST 분류 문제와 XOR 문제를 통하여 파라메트릭 활성함수가 기존의 활성함수에 비해 우월한 성능을 가짐을 확인하였다.
본 논문에서는 광 가입자망에서 잠재적인 병목현상을 고찰하고 가입자 망 설계시 적절한 전송 대역폭을 구하기 위하여, 사용자당 하나의 VC를 사용한다고 가정하고, 각 트래픽 소스를 MMPP로 모델링하여 통계적 다중화시 사용자수와 전송 대역폭의 관계를 분석하였다. 각 트래픽 소스를 2-state MMPP로 모델링하고 각 모델 파라미터의 변화에 따른 전송 대역폭 산출의 변화를 분석하였다. 또한 유효 대역폭에 영향을 미치는 파라미터와 셀 손실율과의 관계를 통해 한계 손실율에 따른 가입자 용량을 산출하였다.
본 논문은 기가비트 네트워크 테스트베드인 JGN상에서 대표적인 스트림형 트래픽인 DV와 MPEG2에 대한 전송 품질의 주관적 평가를 통하여 전송지연과 패킷 손실에 따른 영향이 최종 사용자에게 어떤 영향을 미치는 지를 조사한 것이다. 스트림형 데이터에 대해 음질 측정은 ITU-R BS.1116-1을 기반으로 하고 화질 측정은 ITU-R BT.500-1 을 기반으로 하여 측정하였다, 또한 최종 사용자의 주관적 평가를 얻기 위한 방법으로는 DSCQS 5 단계 평가 방법을 채택하였다. 그 결과 MPEG2 스트림의 경우 네트워크 트래픽 파라미터가 급증하는 54%의 부하율에서 화질과 음질의 평가 등급이 급격히 하강한다는 것을 알 수 있었고 DV의 경우 화질은 MPEG2 와 마찬가지로 54%의 부하율에서 평가 등급이 감소하기 시작하였으나 그 변화정도가 MPEG2 에 비하여 완만한 변화를 보였다. DV 음질의 경우 트래픽 파라미터(RTT, 패킷 손실)와는 큰 연관성을 보이지 않았고 대부분의 측정자들이 보통 수준의 평가등급을 보였다.
본 논문에서는 커넥터의 S-파라미터로 특성임피던스를 계산하고 커넥터의 성능개선을 위해 설계변경을 한다. FEM(Finite Elements Method) 시뮬레이터로 커넥터의 S-파라미터를 계산하고 회로 시뮬레이터에서 동일한 R, L, C 값을 가지는 등가 회로모델을 추출한다. 인덕턴스와 커패시턴스로 특성임피던스를 계산하고 임피던스 부정합 상태를 확인한다. 특성임피던스 공식으로부터 커패시턴스를 증가시켜 임피던스 정합을 유도하고 커패시턴스는 신호선의 평행한 면적을 확장하여 증가시킨다. 결과적으로 반사손실이 약 5 dB 개선되었고 신호선 유효면적의 증가로 임피던스가 감소하여 삽입손실도 개선되었다.
본 논문에서는 기존 신경망 기반의 이미지 압축에 많이 사용되었던 신경망인 ResNet 을 대신하여 더 적은 개수의 파라미터를 사용하여 좋은 성능을 낼 수 있는 신경망 구조인 DenseNet 을 이미지 압축에 사용한다. 이미지 압축을 위해 사용되는 신경망 구조는 일반적으로 오토 인코더 구조인데, 병목 층에서 정보 손실이 상당히 많이 발생한다. 따라서 이미지 압축에서 신경망 내에서의 정보 전달은 상당히 중요하다. 기존의 논문에서는 이를 위해 이전의 정보를 그대로 뒤로 전달해주는 구조인 ResNet 을 사용하여 깊은 층에 대해서도 수렴이 잘 되는 결과를 보여주었다. 그러나 많은 수의 파라미터를 사용하는 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 DenseNet 을 이미지 압축에 사용하였고, 병목 층에서의 정보 손실로 인해 이미지의 고주파수 성분이 사라지는 현상을 해결하기 위해 원래 이미지와 JPEG2000 으로 압축한 이미지와의 차이를 추가 입력으로 넣어주어서 주관적인 화질을 개선하였다.
본 논문은 MLP 모델과 전파 특성 파라미터를 이용하여 실내환경에서 무선근거리통신망에 대한 전파 경로 손실 예측 알고리듬을 제안하였다. 100mW의 송신출력과 2.4GHz의 주파수를 갖는 무선근거리통신망에 대한 실내 경로손실을 예측하고 측정된 값과 비교하였다. 비교된 측정값과 예측값 사이의 차이는 다양한 경로손실 요인들에 대한 정확한 분석을 통하여 감소시킬 수 있다. 제안된 전파 경로 손실 예측 모델을 이용하여 특정 실내환경에서의 AP 위치를 선정함으로써 최적 셀 설계를 수행하였다.
초고속 인터넷의 멀티미디어 서비스 통합에 대한 해결책으로 ATM 네트워크 기술이 널리 사용되고 있다. ATM 서비스를 기반으로 하는 인터넷 프로토콜에서는 ATM층에서 하나의 셀 손실은 전체 패킷 손실을 초래하여 TCP의 성능이 저하된다. 따라서 혼잡 시 패킷의 손실을 줄이기 위해 UBR 서비스에서는 UBR+EPD 방식이, ABR 서비스에서는 ER 방식이 제안되었다. 본 논문에서는, 빠른 재전송과 회복 (FRR)을 사용한 UBR+EPD와 EPD 알고리즘의 임계치 파라미터(R)의 조절과 TCP 파라미터인 MTU 크기의 변화가 성능향상에 미치는 영향을 분석하였으며, 이러한 성능분석을 통해 제안한 방안이 향상된 처리율과 공정성을 보임을 확인하였다.
광 커넥터 접합면의 스크래치가 삽입손실에 미치는 영향에 대하여 연구하였다. 광파의 투과계수가 스크래치의 깊이에 따라 선형적으로 변화한다고 가정하고 스크래치의 기하학적 파라미터들의 함수로 표현된 광 커넥터의 삽입손실을 계산하는 모델을 제시하였다. 3D Optical interferometry surface profiler를 이용하여 임의로 발생된 스크래치의 위치, 폭과 깊이와 같은 기하학적 파라미터들을 측정하였다. 측정된 삽입손실과 제안된 모델을 이용하여 계산한 삽입손실을 비교하여 스크래치의 깊이에 따라 선형적으로 변화하는 투과계수 식을 구하였다. 깊이에 따른 투과계수 식과 제시된 모델을 이용하여 스크래치로 인한 삽입손실을 스크래치의 위치, 폭과 깊이의 함수로 계산하였다. 스크래치가 코어 중심에서 코어 반경의 2배 정도를 벗어난 위치에 존재하면 삽입손실에 영향을 거의 주지 않음을 확인하였다.
국제 표준으로 사용되고 있는 지구-우주 통신 링크의 전파 예측 모델을 사용하여 통신 경로의 총 손실을 계산하고 분석하였다. 총 손실의 계산에 사용되는 각 파라미터(강우, 신틸레이션, 대기 가스, 구름에 의한 감쇠)에 대한 ITU-R의 표준 정의 및 적용 범위를 분석하였다. 각 파라미터별 표준 모델과 ITU-R에서 제공하는 통계 데이터를 사용하여 총 손실을 계산하였고, 그 결과를 검증 사례 데이터를 사용하여 분석하였다. 국내에서 측정된 장기간의 지역 강우 감쇠 통계 데이터를 사용하여 강우 손실을 계산하고, ITU-R 권고서의 강우율 지도를 사용한 계산 결과와 비교하였다. 강우 손실 계산에서는 천리안 위성의 L-대역과 Ka-대역에 대한 신호 측정 데이터를 사용하였다. 0.01%-0.1%의 범위에서 ITU-R의 모델에 의한 감쇠보다 지역 측정 데이터를 사용 했을 때 더 큰 감쇠 기울기를 갖는 것을 확인하였다.
W-대역(75-110GHz)은 기존 5G 대역에 비해 최소 10배 이상의 대역폭 활용이 가능한 대역이다. 따라서 가상 및 증강 현실과 같이 빠른 속도와 저지연이 요구되는 미래 이동통신에 적합한 대역 중 하나이다. 그러나 파장이 짧아 높은 경로손실을 가지며, 대기환경에도 매우 민감한 특성을 가진다. 따라서 향후 W-대역 통신 시스템 개발을 위해서는, 채널 환경에 따른 경로손실의 특성을 분석할 필요가 있다. 본 논문에서는 W-대역 경로손실의 특성을 분석하기 위해 랜덤 포레스트 기법을 이용, 다양한 채널 환경 파라미터에 따른 경로손실 데이터를 통해 거리 구간에 따른 채널 파라미터의 영향성을 분석하였다. 시뮬레이션 결과, 근거리에서의 경로손실은 거리가 가장 높은 영향성을 가지며, 채널 환경 요소는 거의 무시된다. 그러나 거리 구간이 길어질수록 거리의 영향성이 감소하는 동시에 클러터와 강우량의 영향성이 증가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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