언제 어디서나 안정된 무선 서비스 제공을 받고자하는 사용자의 요구는 증대되고 국가적으로 유한된 전파자원을 경제적이며 효율적으로 이용하고 신도시 개발과 같은 국토 개발에 따른 국민들의 전파수요에 효과적으로 대처할 수 있는 전파분석 기술이 필요하다. 본 논문에서는 다양한 형태로 취득되는 영상 및 원격탐측 자료를 처리하여 전파분석의 기본 데이터로 사용되는 3차원 공간정보를 신속하고 정확하게 구축하고 건물의 높이가 다양하고 밀집되어 있는 도심지에서 적용될 수 있는 3D Ray-Tracing을 이용하여 전파분석을 할 수 있는 시스템을 제안한다. 이에 기존의 GIS데이터의 갱신주기가 길어서 발생하는 전파분석 결과의 신뢰성 저하에 대한 문제점을 Rapid Mapping 기술을 통하여 대상지역의 변화를 신속하게 추출한 후 전파분석에 이용함으로써 전파분석의 신뢰성을 높일 수 있다.
소프트웨어 업데이트를 위한 업데이트 코드 전파 기법은 매우 중요한 기술 중 하나이다. 본 논문에서는 기존에 제안한 네트워크 코딩기법을 이용한 코드 전파 기법의 문제점을 파악하고 그 문제점을 해결하기 위해 혼잡 제어 기법을 이용한 코드 전파 기법을 제안한다. 제안된 코드 전파 기법은 네트워크 코딩 기법을 적용한 코드 전파 기법의 문제점인 Broadcasting시 발생된 문제점을 해결하여 00%의 성능 향상을 보인다. 뿐만 아니라 본 논문에서 제안한 방식은 혼잡 제어의 Bottle-neck 문제점을 Broadcasting 방식에 Sector를 나누고 우선순위 방식을 이용함으로써 신뢰성있는 데이터 전송을 가능하게 한다.
스테레오 카메라는 거리정보의 획득 이외에 대상의 부가적인 정보를 획득할 수 있는 장점이 있어 향후 지능 로봇 시스템에 필수적인 센서로 각광받고 있다. 하지만 건물의 벽면과 같이 대상 표면에 반복적인 무늬가 있는 영역, 질감도가 낮은 영역 등에서는 기존의 기법으로는 정합이 불가능하다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 2D 레이저 거리 측정기를 활용해 국소적으로 획득된 거리정보를 신뢰도 전파스테레오 정합 기법에 융합하여 정합 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존의 신뢰도 전파 스테레오 정합 기법의 국부-명백함수에 Quad-tree 기반 영상분할 정보를 참조하여 레이저 측정 정보를 추가하고, 영상의 과분할 정보를 참조하여 국부-적합성 함수를 계산한다. 제안한 기법을 모의 실험영상과 실영상에 적용한 결과 질감도가 낮은 영역에서도 부분적으로 거리정보를 획득할 수 있었으며, 영역분할 정보의 사용으로 깊이 정보의 불연속성이 유지되는 것을 관찰할 수 있었다.
스테레오 비전을 사용하여 거리정보를 획득하기 위해서는 스테레오 영상 쌍에서 대응점을 찾는 스테레오 매칭이 이루어져야 한다. 기존의 스테레오 비전은 주로 두 대의 카메라를 사용해서 양안시차를 획득하였다. 따라서 기존의 방법들은 베이스라인의 길이에 따른 정확도와 정밀도 사이의 이율배반적 관계를 해소하지 못하였다. 또한 근래에 사용되는 신뢰도 전파 기법의 경우 고정된 가중치 ${\lambda}$에 의하여 스테레오 정합 성능이 크게 좌우되는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 이율배반적 문제를 해소하기 위해 다중 베이스라인 스테레오 비전에 기반을 둔 개선된 신뢰도 전파 스테레오 정합 기법을 제안한다. 제안된 기법은 국부-명백성 함수로 EMAD(Extended mean of absolute difference)를 계산한다. 그리고 제안된 기법은 가중치 ${\lambda}$를 지역적 질감 정보에 적응적으로 결정한다. 제안된 기법은 기존 기법보다 더 높은 정합 성능을 보여주며 적은 반복을 통해 최적해에 도달하였다. 정합 성능이 PSNR수치상 약 4.85dB만큼 증가하였다.
이동통신망을 설계하고 최적화하기 위한 무선망 분석 시뮬레이션 툴은 다양한 분석기능을 가지고 있다. 전파전파예측을 비롯한 용량, 커버리지 분석까지 가능한 이러한 시뮬레이션 툴의 신뢰도는 망 성능에 절대적인 영향을 미친다. 특히 데이터 서비스 중심으로 망이 고도화 되어가면서 시뮬레이션 툴의 신뢰도에 대한 기준 정립이나 신뢰도 향상 기법에 대한 체계적인 연구가 요구된다. 본 논문에서는 이러한 시뮬레이션 툴의 기본 기능에 대한 신뢰도를 향상시키는 구체적인 절차나 기법에 대해 이론적/경험적으로 접근해 구체화시키고 이를 바탕으로 과학적인 신뢰도 향상 기법을 도출해낸다.
자율운항 선박, 무인선 개발과 동 분야 디지털트윈 구현을 위해서는 선박 내부 데이터의 수집을 담당할 고신뢰성 선내 통신망 확보가 필수적이다. WiFi와 같은 전파 기반의 무선통신 시스템은 금속 구조물로 구성되는 선박 내 환경 자체가 원활한 통신의 장애 요소이다. 이러한 극한 환경 극복을 위해 자기장을 금속 표면에 유기하여 비 전파 기반으로 무선통신을 가능하게 하는 표면파 통신이 대안이 될 수 있다. 선박 전체의 일반 배치 관점에서 표면파 통신은 상갑판을 통해 크게 거주구역, 화물구역, 선수구역 및 기관구역 간 백본 통신망을 구성할 수 있으며 각 구역 별로는 부재의 개구부를 통해 금속 표면의 연속면을 확보하여 통신할 수 있다. 수밀 격벽의 표면파 통신 관통을 위해 비 도전체로 수밀은 유지한 채 아주 미세한 구멍을 확보하는 것으로도 금속 표면의 연속성을 확보할 수 있다. 이러한 표면파 통신을 활용하면 전파 기반의 무선통신, 비 전파 기반의 무선통신을 통합적으로 구성하여 선박 전체로는 선내 무선 백본망 구성, 그리고 각 구역 별로는 IoT 센서 네트워크 등의 선박 내부 고신뢰성 무선통신 확보가 가능하다.
VANET에서 제공하는 운전자 및 승객의 안전을 위한 응용 서비스는 서비스의 긴급함과 중요성 때문에 신속하고 신뢰성 높은 메시지 전파가 매우 중요하다. 메시지 전파의 신뢰성을 향상시키기 위해서는 메시지의 수신 여부를 판단하여 필요한 경우에 재전송을 해주는 방법이 필요하다. 특히 차량 밀도가 큰 도시 도로에서는 메시지 충돌 가능성이 높아 비콘과 같은 제어 오버헤드 발생이 적은 방안이 필요하고, 교차로 근처에서는 주변 건물 등의 장애물에 의한 전파 방해로 원활한 메시지 전달이 힘들기 때문에 교차로에서의 효율적인 메시지 전파 방안이 필요하다. 이에 본 논문에서는 도시 도로의 특성을 고려하여 주기적 비콘 교환에 의존하지 않으면서도 효율적으로 브로드캐스트 메시지를 전파하는 방안을 제안한다. 제안 방안은 묵시적 수신 확인 방법을 이용해 메시지 수신 여부를 확인하고, 교차로 근처에서는 인접한 모든 도로로 메시지가 전파되었는지 확인하며, 교차로에서 재전송이 필요하다고 판단되는 경우에는 주변 장애물에 의한 신호 쇠약의 영향을 덜 받는 교차로 구역 내에 위치한 차량이 메시지를 재전송하도록 함으로써 교차로에 인접한 모든 도로로의 메시지 전파가 용이하도록 한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 방안이 기존 연구에 비해 무선 자원을 적게 사용하면서도 메시지 전파의 신뢰성을 향상시킴을 확인하였다.
무선 단말과 자동차 산업의 발전으로 도로 위의 차량들이 데이터 전달의 주체가 되는 차량 애드 혹 네트워크(Vehicular Ad hoc Networks, VANET)에 대한 연구가 활발하다. 차량에 의해 전달되는 데이터는 승객/운전자의 안전 및 교통 혼잡에 영향을 주는 긴급한 정보를 포함하고 있으므로 빠르고 신뢰성 있게 전달되어야 하고, 이를 위한 라우팅 프로토콜은 VANET의 성능에 큰 영향을 미친다. 이에 본 논문에서는 데이터 전달에 참여하는 차량의 이동 방향이 성능이 미치는 영향을 살펴보고, 이를 기반으로 신호등이 있는 도로에서 빠르고 신뢰성 있게 메시지를 전파하기 위해 CBF(Contention-Based Forwarding)를 확장하는 방안을 제안한다. 제안하는 방안은 신호등이 있는 도로에서 메시지 전파의 신뢰성을 높이면서도 전달 차량 간의 위치 관계 변화에 의한 라우팅 루프와 메시지 전달이 중단되는 등의 문제를 발생시키지 않는다. 또한 시뮬레이션을 통하여 제안하는 방안을 적용한 CBF(R-CBF)와 기존 연구 중 메시지 전달의 신뢰성을 향상시키되 메시지 전파 방향과 반대로 이동하는 차량을 전달 차량으로 선택하는 G-SRMB의 성능을 비교하여 R-CBF가 G-SRMB에 비해 메시지 전파 지연 시간을 최대 38% 감소시키고, 불필요한 재전송 없이 동작함을 확인하였다.
비선형 Kerr 매질에서 광파의 전파 특성을 해석하기 위해 지금까지 다양한 수치해석 방법들이 연구되어오고 있다 그중 FDTD 방식은 시간의 종속적인 Maxwell curl 방정식에 대해 어떠한 시간적, 공간적 근사를 사용하지 않고 광파의 전파 특성을 시뮬레이션하기 위해 유도되었기 때문에 산란과 같은 종축방향 불연속 문제나 비종축 파의 전파 특성 문제에 대해 보다 신뢰성 있는 해석 결과를 얻을 수 있으며, 비선형 Kerr 매질에서의 광파의 전파 특성에 대해서 보다 정확한 해석이 가능하다고 알려져 있다. (중략)
최근 활발히 연구되고 있는 신뢰전파(Belief Propagation) 기법은 변위(disparity) 정보추출에 우수한 성능을 보인다. 신뢰전파 기법은 변위 추출에 필요한 목표함수를 Markov random field(URF)의 에너지 함수로 모델링 하는 방식으로서 에너지 함수를 최소화하는 변위 값을 찾음으로써 정합문제를 해결한다. MRF 모델은 스테레오와 영상복원과 같은 비전 문제에 강건하고 일괄된 구조를 제공한다. 그러나 MRF 모델링 기반의 신뢰전파 기법은 정확한 결과를 산출하지만 다른 스테레오 기법에 비하여 상대적으로 많은 계산 량이 요구되기 때문에 실시간 구현에 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 신뢰전파 기법의 고속 구현 알고리즘을 제안한다. 에너지 함수는 data항과 smoothness항의 합으로 나타낸다. 데이터(data)항은 일반적으로 두 영상의 밝기 차이로 계산되고, 연속성(smoothness)항은 인접화소의 차이를 나타낸다. 연속성 정보는 메시지로부터 생성되는데, 메시지는 네 방향의 인접화소 위치에 대한 연속성과 일치성을 고려하여 계산된다. 네 방향의 메시지에 대한 처리 시간은 전체 프로그램 수행 시간의 80%이상을 차지한다. 제안된 방법에서는 네 개의 배열에서 생성되는 메시지를 하나의 배열에서 일괄적으로 생성하게 함으로써 메시지 계산에 대한 수행 시간을 단축하는 알고리즘을 제안한다. 최종 변위 추출과정에서 메시지는 통합된 하나의 배열에서만 호출되며, 이는 기존 알고리즘의 메시지 처리의 계산 량을 1/4 만큼 줄이는 효과가 있다. 기존의 신뢰전파 기법으로 생성한 깊이맵의 변위 오차율과 제안한 알고리즘으로 생성된 깊이맵의 변위 오차율을 비교함으로써 제안한 알고리즘의 변위추출의 정확도를 평가한다. 실험 결과, 변위 오차는 거의 증가하지 않는 반면, 전체 프로그램 수행 시간이 철저히 감소됨을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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