본 논문은 주성분 분석을 이용하는 얼굴인식 시스템에서 인식후보를 점진적으로 등록하기 위한 방법과 절차에 관한 연구이다. 점진적인 주성분 갱신 방법으로 R-SVD알고리즘을 변형한 SKL 알고리즘을 이용한다. SKL 알고리즘을 이용하면 주성분을 이용하는 얼굴 인식의 문제점으로 지적되어 왔던 인식 후보의 점진적 증가에 따른 재학습 문제를 해결할 수 있다. 또한 이 방법은 밝기 변화에 견고한 객체 트랙킹 분야에도 이용될 수 있다. 본 논문에서는 얼굴인식 시스템에서 SKL 알고리즘을 이용하여 주성분을 점진적으로 갱신하며 적용하는 절차를 제안하고, 표준 KL 변환에 의하여 주성분을 일괄적으로 계산하는 결과와 얼굴 인식성능을 비교한다. 그리고 SKL 알고리즘에 포함된 망각 인자(forgetting factor)가 얼굴인식 성능에 미치는 효과를 실험적으로 확인한다.
IT 기술의 발전으로 사용자 편의성 요구에 따라 빠른 속도로 유비쿼터스(Ubiquitous) 환경이 조성되고 있다. 유비쿼터스 환경에서는 서비스 제공을 위한 개개인 식별이 중요하기 때문에 RFID(Radio Frequency IDentification) 기술을 핵심적으로 사용하고 있다. RFID란 무선 주파수 인식 기술로 리더의 신호에 의하여 태그가 저장하고 있는 정보를 제공하여 사용자를 식별할 수 있는 기술이다. 높은 인식률과 빠른 인식 속도 등 많은 장점을 가지고 있지만 무선 통신으로 인하여 불법적인 사용자로부터의 도청이 가능하며, 리더의 신호에 의하여 태그가 쉽게 동작하기 때문에 사용자 정보 노출에 대한 문제가 발생하고 있다. 이를 해결하기 위하여 많은 연구가 진행되고 있지만 저가의 수동형 태그에 적용할 수 있는 보안에는 한계가 있기 때문에 일반적으로 해쉬 함수 및 난수를 이용하며, 한 세션에 사용된 값들을 갱신하여 다음 세션에 사용함으로써 보안을 제공하고 있다. 따라서 본 방식은 난수를 이용하여 사용자 프라이버시를 보호하고 값을 갱신하지 않고 가변적인 값을 생성함으로써 동기화를 제공할 수 있도록 하였다.
5G 이동통신에서는 이동성 관리를 필요로 하지 않거나 제한된 이동성 관리만을 필요로 하는 단말에 대하여 차별적으로 이동성을 제공할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 이동 수준이 유사한 다수의 MTC 단말을 c-MTC와 m-MTC 그룹으로 분류하는 2계층 이동성 관리시스템을 제안한다. Tracking Area Update (TAU)를 수행할 때 발생하는 제어신호의 수를 줄여 에너지 효율 및 서비스 수명을 향상시키기 위해 그룹 헤더가 대표적으로 TAU Request를 수행하도록 하며 이동 수준에 따라 주기적인 TAU 갱신 주기를 조절하였다. m-MTC의 TAU 갱신주기는 3GPP 표준에서 제안하는 기본값인 54분으로 설정하였으며, c-MTC는 이 보다 짧은 주기를 갖는 것으로 하여 12분으로 설정하였다. 단말들이 개별적으로 TAU를 실행할 때와 비교해 보면, m-MTC 또는 c-MTC 그룹에서 MME가 변경되지 않는 경우 33% 그리고 MME가 변경되지 않는 경우는 49% 정도 제어신호의 수가 감소함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 nonconstant modulus 신호를 대상으로 채널의 찌그러짐을 보상하기 위한 CR-MMA (Constellation Reduction - Multiple Modulus Algorithm)와 RMMA (Region based Multiple Modulus Algorithm) 등화 알고리즘의 성능을 비교하였다. 적응 등화를 위한 오차 신호를 얻기 위하여 CR-MMA에서는 모든 신호점들을 constant modulus를 갖는 신호로 축소하지만, RMMA에서는 모든 신호점들이 존재하는 지역을 4개로 분할한 후 이를 지역 기반으로 축소하게 된다. 이와 같은 축소 원리를 적용하여 적응 등화를 위한 탭 계수 갱신을 수행하게 되지만 이들은 각기 다른 등화 성능을 갖게 되므로, 논문에서는 이들의 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인한다. 시뮬레이션 결과 RMMA는 출력 신호 성상도와 잔류 isi 및 최대 찌그러짐과 SER 성능이 CR-MMA보다 우월하지만, 수렴 속도가 늦어졌다.
동일 채널 중계기에서는 송 수신 신호간의 간섭으로 인해 중계기의 출력이 제한되는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 중계기에서 수신 신호를 복조하여 궤환채널을 추정하고 궤환신호를 제거하는 방법이 제시되었으나, T-DMB 시스템과 같이 파일럿 간격이 넓은 시스템에 복조형 궤환신호 제거방법을 적용할 경우 궤환채널 추정 속도가 느리다는 단점이 있다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 시간영역의 파일럿을 여러 개의 서브 그룹으로 분할하여 궤환채널을 추정함으로써 적응 필터의 갱신 횟수를 증가시킬 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 궤환채널 추정 속도를 개선하여 궁극적으로 궤환신호 제거 성능을 향상시킨다. 모의실험을 통해 제안된 방법이 기존 방법에 비해 궤환채널 추정 속도와 잔류 궤환신호 전력 (RFP) 측면에서 우수함을 보인다.
코드분할다중접속(CDMA)시스템의 역방향에서 사용할 수 있는 스마트안테나의 새로운 빔 형성 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 적응 빔 형성을 위하여 Least Mean Square 알고리듬과 Conjugate Gradient 알고리듬을 직렬 연결한 것으로 차선의 웨이트벡터를 생성한다. 웨이트벡터의 갱신은 원하는 사용자 신호의 전력이 다른 신호 즉 간섭신호들의 전력보다 훨씬 크다는 가정 하에 수신기의 PN 상관기에 의한 역확산의 뒷단인 심벌 계층에서 이루어진다. 제안된 알고리듬은 웨이트 갱신을 위한 한 번의 과정에서 안테나 숫자의 다섯 배에 해당하는 O(5N)의 낮은 계산량을 요구한다. 제안된 알고리듬의 웨이트벡터가 평형상태에 도달했을 때의 출력 신호대간섭잡음비(SINR)가 수식으로 표현되었고 제안된 알고리듬에 의한 스마트안테나가 한 개의 안테나로 구성된 재래의 시스템보다 출력 SINR을 월등히 향상시키는 것이 모의실험에 의해 입증되었다. CGM-LMS 접목 알고리듬의 과도 상태에서의 웨이트벡터 수렴특성이 CGM 이나 LMS 알고리듬의 과도상태 수렴특성보다 우수하다는 것이 역시 모의실험에서 보여 졌고 빔 형성기 입력 신호대잡음비가 변화할 때의 BER 특성이 설명되었다.
본 논문은 OFDM 시스템에서 발생하는 높은 PAPR의 신호가 HPA를 통과할 때 발생하는 비선형 왜곡을 보상하고, 시간에 따른 HPA의 특성변화를 짧은 시간에 모델링하는 2ι분할보간을 적용한 전치왜곡방법을 제안한다. 제안한 전치왜곡방법은 HPA의 AM/AM 특성과 AM/PM 특성으로 구성한 LUT을 이용하여 전치왜곡이득 및 위상을 구하며, HPA 변화량을 반영하여 LUT을 갱신한다. 그리고, 전치왜곡이득과 위상을 정확히 구하기 위해서 LUT의 크기를 확장하는 대신에 비트천이와 덧셈소자를 이용하여 LUT 엔트리 사이값을 구하는 2ι분할보간을 적용함으로써 LUT의 크기를 확장하는 효과를 달성하여 계산량의 증가없이 SER 성능을 향상시키며, LUT의 갱신시간을 감소시킨다. AM/AM 선형 및 AM/PM 위상 차, 성상도, 심벌에러율 (SER) 그리고 평균제곱에러 (MSE) 관점에서 실험한 결과 16-QAM일 때 LUT 크기 32, 64-QAM일 때 LUT 크기 64에서 비선형 왜곡을 효과적으로 감소시킬 수 있었고, LUT 엔트리값을 신속히 갱신할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 채널에서 발생되는 부호간 간섭을 줄일 수 있는 QE-MMA 적응 등화 알고리즘의 성능 개선을 위하여 varying stepsize를 적용한 VS-QE-MMA (Varying Stepsize-Quantized Error-MMA)에 관한 것이다. 송신 신호의 고차 통계치와 오차 신호의 부호만을 이용하는 SE-MMA에서 오차 신호의 크기를 power-of-two 연산을 적용하여 탭 계수 갱신시 필요한 승산과 감산을 천이와 감산만으로 대체하여 H/W 응용을 용이하도록 QE-MMA가 등장하였다. QE-MMA는 이와 같이 연산량의 단순화에 의한 적응 등화 성능이 열화되므로 이를 개선하기 위하여 제안 방식인 VS-QE-MMA에서는 적응을 위한 고정 stepsize를 오차 신호의 비선형 변환에 의한 varying stepsize를 적용하였다. 동일한 채널과 신호대 잡음비에서 제안 방식이 기존 QE-MMA보다 개선된 성능을 얻을 수 있음을 시뮬레이션으로 확인하였다. 시뮬레이션 결과 VS-QE-MMA가 QE-MMA보다 모든 성능 지수에서 우월하였으며, 신호대 잡음비가 10dB 이상일 때 varying stepsize의 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 SMMA (Sliced Multi Modulus Algorithm) 등화 알고리즘에서 등화기의 출력 전력에 비례하는 adaptive modulus를 이용하므로서 등화 성능을 개선할 수 있는 AM-SMMA 알고리즘에 대하여 다룬다. 기존 SMMA 알고리즘에서는 등화기의 탭 계수 갱신을 위한 오차 신호를 발생할 때 송신측 QAM 신호의 통계 특성치인 modulus를 고정적으로 사용하지만, 제안 AM-SMMA에서는 등화기 출력 신호의 전력에 비례토록 modulus를 적응적으로 사용하게 된다. 제안 알고리즘의 개선된 등화 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인하며, 성능 지수로는 등화기 출력 신호 성상도, 수렴 특성을 나타내는 잔류 isi, 최대 찌그러짐과 채널의 신호대 잡음비에 따른 SER을 사용하였다. 시뮬레이션 결과 slice 가중치가 적으면 잔류isi, 최대 찌그러짐 성능이 우월하며, 가중치가 큰 경우 SER 성능이 우월함을 확인하였다.
본 논문은 16-QAM과 같은 스펙트럼 효율적인 nonconstant modulus 신호 전송에서 채널에 의한 부호간 간섭을 보상하기 위한 SE-MMA (Signed Error-Multiple Modulus Algorithm)와 QE-MMA (Quantized Error-Multiple Modulus Algorithm) 적응 등화 알고리즘의 성능을 비교하였다. 기존 MMA 적응 등화기의 탭 계수 갱신시 오차 신호가 필요하게 되는데, SE-MMA는 연산량을 줄이기 위해 오차 신호의 극성만을 이용하며, QE-MMA는 오차 신호의 극성에 유한 비트의 2의 승수 양자화 성분까지 고려하게 되므로 이로 인하여 서로 상이한 등화 성능을 갖게 된다. 이들의 성능을 비교하기 위하여 동일한 채널과 환경에서 등화기 출력 성상도, 잔류 isi, 최대 찌그러짐과 MSE, SER을 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였으며, 결과 모든 성능 지수에서 QE-MMA가 SE-MMA보다 우월함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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