수중신호의 스펙트로그램상에 형성되는 신호 주파수선은 토널의 신호 세기와 바다 자체의 전달 특성 등으로 인하여 미약하게 탐지되거나 불규칙하게 끊어져서 불연속하게 되며 또한 임펄스성의 주변잡음 성분과 혼재하여 어느 토널이 연속적으로 탐지되는지가 모호하게 되는 경우가 많고 정밀하게 신호 성분만을 탐지, 추출하기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 신호 세기가 미약한 경우나 높은 주변잡음이 복합되어 있는 경우에도 정밀하게 신호 성분만을 탐 지, 추출할 수 있는 협대역 다중 주파수선의 자동 탐지 및 추출을 위한 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘에 실제 수중표적 신호를 적용하여 제안된 알고리즘이 매우 유용함을 보인다.
본 논문은 WLAN 환경에서 웨이블릿과 신경망을 사용한 실내 위치인식 방법을 제안한다. 제안한 방법의 기본적인 아이디어는 경제적이면서 효율적인 방법으로써 실내에 설치된 무선 AP들로부터 수신된 신호들의 수신세기로부터 비교적 정확하게 위치를 추정하는 연구이다. 일반적으로 무선 신호는 주위 환경 및 건물 구조적 요인에 의해 수신세기가 더해지거나 감해지는 현상이 발생함으로써 수신된 각 신호세기로부터 신호 잡음과 오류에 강인하고 시간과 주파수 도메인의 정보 표현이 가능하며 각 신호세기들간의 구별성을 갖는 특징값 획득이 필요하다. 제안 방법에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 수신된 신호로부터 중복 데이터와 잡음에 민감하게 반응하지 않는 특징값을 획득하고, 수신신호 전역 및 지역적 특징의 표현이 가능한 신경망을 사용하여 실내위치인식 방법은 제안한다. 실험 결과 실내위치 인식률이 94 % 이상 제시하였다.
애드 혹 네트워크에서 라우팅 알고리즘은 매우 중요한 연구 분야중의 하나이다. 기존의 라우팅 알고리즘은 현재의 네트워크 토폴로지 상황만을 고려하여 라우팅 경로를 설정하기 때문에 안정적인 라우팅 경로를 설정하는데 많은 어려움이 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 수신 신호 세기를 이용하여 라우팅을 수행하는 알고리즘들이 제안되었지만, 이들은 평균 수신 신호 세기만을 고려하였기 때문에 라우팅 프로토콜의 성능 향상에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 평균 수신 신호 세기와 수신 신호 세기의 변화를 고려한 링크 안정성 기반의 라우팅 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 분석하기 위해 다양한 환경에서의 모의실험을 수행하였으며, 그 결과 기존의 알고리즘보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 WBAN(Wireless Body Area Network) On-body 시스템에서 표면 지향 안테나를 사용하여 인체 내부 기관에 의한 영향을 분석하였다. 인체 내부 기관의 영향을 확인하기 위하여 인체 상반신 모델과 실제 인체에 안테나를 부착하여 수신 신호의 세기를 측정하였다. 실험은 인체에 대한 고유 영향을 보기 위하여 무반향실에서 움직임 없이 수행하였고, VNA(Vector Network Analyzer)를 이용하여 수신 신호 세기를 측정하였다. 측정된 데이터를 이용하여 인체 모델과 상반신 모델의 수신 신호 세기를 비교하였고, 인체 내부 기관이 안테나 수신 신호 세기에 미치는 효과를 분석하였다.
본 논문에서는 센서 노드의 위치를 추정하기 위해 서로 다른 센서노드의 신호세기를 기록한 RSS table을 활용하여 노드가 존재하는 영역을 추정하고, 해당 영역에 속하지 않는 공간을 순차적으로 제거하는 cooperative localization 알고리즘을 제안한다. 각각의 센서노드는 신호세기를 모니터링 하고, 신호세기의 범위에 따라 센서노드의 존재 가능 영역을 배제하게 되며 최종적으로 존재 가능 영역의 중심(centroid)을 노드의 위치로 추정하게 된다. 이러한 과정은 RSS table에 기록된 모든 노드들에 대해 반복적으로 적용되고 이를 통해 미지의 노드들에 대한 정밀한 위치추정이 가능하다.
CDMA 셀룰러 시스템 내에서 고속이동체에 대한 비효율적인 채널할당으로 호 블록킹 확률이 높아진다. 이를 위하여 고속이동체의 속도에 따른 전용 채널과 큐를 할당하여 계층셀에 적용해 속도에 따른 QoS를 보장하는 방식이 제안되었다. 본 논문에서는 현재 위치한 셀에서의 이동체의 수신 신호세기에 따라 HA에 트래픽이 적을 때에 FA 내에 고속 핸드오프 전용 채널을 할당하였다 또한 FA 내 신호세기가 약한 고속 핸드오프 호에 대하여 새로운 환형 큐 LiFA를 생성하여 고속 핸드오프 호를 LiFA에 호 지속시간 동안 대기시켜 호 강제종료율을 개선하였다.
IEEE 802.11 WLAN 표준에 근거한 수신 신호세기 측정치에 기반하여 무선 측위를 수행함에 있어서 이기종 이동기기 수신 감도 문제는 이동기기의 종류가 다양해짐에 따라 중요한 문제로 인식되고 있다. 본 논문에서는 이기종 이동기기 수신 감도 문제를 효과적으로 극복할 수 있는 Hybrid Kriging 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션과 실험을 통하여 그 성능을 분석하였다. 시뮬레이션과 실험 결과에 의하면 동일한 기준 측정치가 주어진 경우 제안된 Hybrid Kriging 알고리즘이 현제 널리 활용되고 있는 위치 지문 알고리즘에 비하여 이동기기 수신 신호세기 바이어스가 존재하는 경우에도 보다 더 정확한 위치해를 생성할 수 있음을 알 수 있었다.
목적 : 본 논문은 2차원과 3차원 신경계 자기공명영상에서 뼈 주위에 있는 여러 조직의 신호세기를 계산하고 측정값과 비교 분석하는 데 목적을 두었다. 대상 및 방법 : 신경계 양성자 강조영상은 뼈를 제외한 뇌척수액과 근육 및 지방 등 모든 조직을 보여준다. 또한 자기공명영상을 이용하면 2차원이나 3차원 영상을 얻을 수 있다. 본 연구에서는 2차원 영상기법으로 2차원 고속스핀반향 (Fast spin-echo) 영상법을 사용하였고 3 차원 영상기법으로는 3차원 경사자계반향(Gradient-echo) 영상법을 사용하였다. 2차원 스핀반향 (Spin-echo)과 3차원 경사자계반향 영상법에 나타난 뇌척수액과 근육 및 지방의 신호세기를 알아내기 위해 2차원 스핀 반향과 3차원 경사자계반향의 신호세기의 이론값을 계산하였다. 2차원 고속스핀반향 영상법에서는 양성자 강조영상을 얻기 위해 긴 반복시간 (4000 ms) 과 짧은 반향시간(TE$_{eff}$ =22 ms)을 적용하였다. 3차원 경사자계반향 영상법에서는 양성자 강조영상을 얻기 위해 작은 꺽임각 (8$^{\circ}$) 과 짧은 반복시간 (35 ms) 및 짧은 반향시간 (3 ms)을 적용하였다. 결과: 2차원 고속스핀반향 영상법에서는 뇌척수액과 근육 및 지방의 영상 대조도가 우수하였고 신호 대 잡음비(SNR) 값은 39-57 사이였다. 3차원 경사자계반향 영상법에 나타난 뇌척수액과 근육 및 지방의 영상 대조도는 2차원 고속스핀반향 영상법의 결과와 비슷하였지만 신호 대 잡음비(SNR) 값은 26-33 사이였다. 신호 대 잡음비는 2차원 고속스핀반향 영상법이 3차원 경사자계반향 영상 법보다 높았고 가장자리 향상효과 때문에 2차원 고속스핀반향 영상에서 머리뼈의 가장자리를 쉽게 구별할 수 있었다. 덧붙여 2차원 고속스핀반향 영상에 나타난 뇌척수액과 근육 및 지방 사이의 대조도는 강한 신호세기와 향상된 뇌척수액의 가장자리 때문에 상당히 우수하였다. 결론 : 2차원과 3차원 신경계 자기공명영상에서 머리뼈 주위에 있는 여러 조직의 신호세기를 계산하고 측정값과 비교 분석하였다. 뇌척수액과 근육 및 지방의 계산값과 측정값의 영상 대조도와 신호 대 잡음비 값이 2차원 고속스핀반향 영상법과 3차원 경사자계반향 영상법에서 대체로 일치하였다. 그렇지만 2차원 고속스핀반향 영상에서 뇌척수액과 근육 및 지방 사이의 대조도가 우수하였고 신호 대 잡음비는 상대적으로 높았으며 상대적으로 짧은 영상시간이 소요되었다.
무선 센서 네트워크에서, 각 노드들의 정확한 위치 정보를 파악하는 것은 효율적인 네트워크 환경 구축과 수집된 정보를 효율적으로 활용하기 위해 필수적이다. 노드의 위치를 추정하는 다양한 기법들 중, 일반적으로 많이 사용되는 수신신호세기(RSS) 기법은 추가적인 하드웨어 자원 없이 쉽게 구현될 수 있으나 채널의 상태 혹은 장애물 등 외부의 간섭으로 인한 신호의 왜곡 또는 감쇄가 발생하므로 이를 이용한 위치 추정 시 오차에 의한 영향을 충분히 고려하여야 한다. 위치 추정의 정확도를 향상시키기 위해, 일반적으로 충분한 수의 수신 신호 세기 표본의 획득하지만, 표본수가 늘어날수록 전송 시 에너지 소모가 발생한다. 본 논문에서는, 에너지 효율의 문제와 위치 추정의 정확도를 향상시키기 위해 전력 손실 지수 추정을 통한 베이지안 압축 센싱(Bayesian Compressive Sensing)을 사용하는 수신신호세기 기반 위치 추정 기법을 제안한다. RSS 기반 위치 추정 시 중요한 요소인 전력 손실 지수의 추정을 통해, 실제 채널 환경에서의 적응적인 위치 추정을 가능하게 하며 또한 위치 추정의 정확도를 향상시킬 수 있다. 그리고 적은 수의 표본으로 신호를 복원하는 기술인 압축 센싱(Compressive Sensing) 기법을 무선 센서 네트워크에 적용함으로써 에너지 효율적인 위치 추정 기법을 가능하게 한다. 시뮬레이션 결과에서, 제안하는 기법은 적은 수의 측정으로 다수의 불특정 노드에 대한 정확한 위치 추정이 가능하게 하며 채널 환경에 상관없이 강인한 성능을 가짐을 확인하였다. 그리고 제안하는 방법은 압축된 수신 신호 세기를 취급하므로 네트워크 트래픽과 에너지 소모를 줄이는데 효율적임을 검증하였다.
실내 무선 측위 시스템(IPS : Indoor Positioning System) 중 Wifi 신호를 활용하는 방식의 대부분은 측위를 수행하기 이전에 AP의 mac 정보와 수신세기를 수집 하여 radio map을 구축하고 이후 측위 과정에서 수집되는 AP의 정보와 비교하여 위치를 판단한다. 이 방식은 신호 세기의 변화가 없을 경우 실내에서 매우 높은 정확도로 측위를 수행할 수 있다. 그러나 현실세계에서는 구축된 radio map의 신호에 심각한 영향을 줄 수 있는 여러 가지 상황이 존재한다. 대표적으로 채널 간섭 현상을 둘 수 있다. radio map으로 구축되어 있는 AP의 신호 영역 내에 동일 채널 및 인접 채널을 가지는 AP 및 테더링 기기 등이 신규로 설치될 경우 기존 radio map 신호에 영향을 주어 측위 과정에서 정확도가 떨어지는 문제점이 발생하다. 본 논문에서는 앞서 언급한 문제점을 해결하기 위해 AP의 특성 정보를 다중 그리드 Radio map으로 구성하는 방안을 연구하였다. 이 다중 그리드 Radio map을 통해 측위 단계에서 수집된 AP 신호를 더욱 정확하게 분석하고 신호 변동에 능동적으로 대처할 수 있도록 구성하여 기존의 문제점을 해결할 수 있는 방안에 대하여 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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