재귀적 구조의 SPCPC (single parity check product code)인 CAMC (constant amplitude multi-code) 는 반복적 복호를 행할 때 SPCPC에 비하여 오류 정정 성능이 우수하다. 본 논문에서는 대역확산 신호인 CAMC의 처리 이득이 성능 향상에 미치는 영향을 분석한다. 일반적인 곱 부호에서는 반복적 복호로 오류 정정 과정이 종료되지만, CAMC 는 반복적 복호 후의 역확산 과정에서 추가적으로 오류가 정정된다. 잔존하는 비트 오류의 수가 ($\sqrt{N}/2-1$)개 이하인 경우에는 (N은 코드워드의 길이), 역확산 과정에서 그 오류들은 모두 정정된다. 반복적 복호에서 EI (extrinsic information)의 분포 형태를 관찰한 결과, 초기의 EI 분포는 대체로 랜덤하나, 몇 회의 iteration 후에는 ($-E_{max}$) 혹은 ($+E_{max}$)의 이진 값으로 수렴한다. EI의 분포가 오류 정정의 진행 사항을 반영하는 점을 이용하는 iteration 제어 방법을 실험한 결과 Eb/No 에서 약 0.2 dB의 이득을 얻었다.
본 논문에서는 강사가 학생에게 프로그래밍 언어를 효과적으로 가르칠 수 있도록 지원하는 웹기반 프로그래밍 언어 강의 지원 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 오류 분석 단계와 검사 수행 단계로 구성된다. 먼저, 오류 분석 단계에서는 학생들이 제출한 프로그램에 컴파일 오류나 실행 오류가 있는지 확인한다. 이 때, 오류가 있으면 학생들이 이를 수정할 수 있도록 친절한 피드백을 제공한다. 그리고, 오류가 없으면 제출한 프로그램에 대해 소스 코드의 스타일 검사, 주석 검사, 표절 검사를 수행하고, 학생에게 검사결과에 대한 신속한 피드백을 제공한다. 따라서, 학생은 프로그램 과제물을 제출하고 바로 검사결과를 확인할 수 있다. 제안하는 시스템을 C 언어 수업에서 활용한 결과 학생들이 보다 적극적으로 프로그램 과제물을 제출하려는 경향이 나타났다.
본 논문은 기존 QSBC(Quantum Short-Block Code)의 기능은 보전하면서 파울리 X 및 Y 오류에 의한 단일 비트플립 오류정정 기능을 부가한 증강된 QSBC를 제안한다. 증강된 QSBC는 기존 QSBC에 정보워드 수만큼의 추가적인 보조 큐비트와 Toffoli 게이트를 삽입해 단일 파울리 X 오류의 진단과 자동정정 기능을 부여한 것이다. 본 논문은 종자 벡터를 이용한 증강된 QSBC의 일반적 확장 방법과 확장성을 반영한 단일 비트플립오류 자동정정 함수의 Toffoli 게이트 실현 방법도 제시하였다. 본 논문이 제안한 증강된 QSBC는 보조 큐비트 삽입으로 인해 코딩률이 최소 1/3과 최대 1/2인 trade-off를 갖는다.
논문은 W-CDMA 고속 다운링크 패킷접속(HSDPA: high-speed downlink packet access) 시스템에서 다중경로 간섭성분에 대해 직렬간섭제거(SIC successive interference cancellation) 알고리즘을 적용하여 오류율 성능을 유도하고 수치해석으로 성능을 분석한 것이다. 성능분석 결과에 의하면, 다중경로수가 증가함에 따라 오류율 성능이 급격하게 포화됨을 알 수 있었고, 확산이득(PG)이 증가할수록 성능향상이 매우 커짐을 확인하였다. 두개의 다중경로와 평균 오류율 $1.0{\times}10^{-3}$에서 확산이득 PG=64와 128의 경우 기존 검출방식에 비해 직렬간섭제거 성능이 각각 7dB와 1.4dB이상 우수함을 보였다. 파일럿 채널과 데이터 채널들에 할당하는 가중치가 '1'에 가까울수록 오류율 성능이 포화됨을 알 수 있었다. 그리고 다중코드수(K)가 증가할수록 다중경로수에 비례한 간섭전력 증가로 인해 성능저하가 커졌다. 또한 상대적으로 뒤에 도달한 다중경로의 페이딩 채널이득이 적을수록 성능이 향상됨을 알 수 있었다 이상과 같은 성능분석 결과에 따르면 고속전송을 위한 다중코드, 낮은 처리이득 및 채널 페이딩 등의 환경에서 성능향상을 위해서는 다중경로 간섭제거가 필수적임을 알 수 있었다.
기존의 부호화 기술은 부호화기의 복잡도가 복호화기에 비해 매우 높은 구조로 이루어져 있다. 하지만 최근에 부호화기 복잡도의 대부분을 차지했던 움직임 예측/보상과정을 없애는 경량화 부호화 구조에 대한 연구가 중요해졌다. Wyner-Ziv 부호화 기술은 이의 대표적인 기술로서 부호화기는 단순히 현재 프레임에 대한 패리티 정보만을 생성하며 프레임 간 유사성을 이용하는 어떠한 처리절차도 행하지 않기 때문에 종래의 기술에 비해 매우 간단한 구조를 갖는다. 하지만 Wyner-Ziv 부호화 구조에서는 잡음이 많은 보조영상을 복호화에 이용 할 경우 채널 코드의 복호화 오류가 발생한다. 이러한 복호화 오류는 특히 영상 간 유사성이 적어 보조정보를 잘 만들 수 없는 경우 더 많이 발생하며 복원된 영상에 마치 Salt & Pepper와 같은 형태의 잡음으로 나타난다. 이러한 잡음은 비록 그 발생빈도가 적더라도 복원된 영상의 주관적인 화질을 상당히 떨어뜨리는 요소로 작용하므로 이전에는 공간적 유사성을 이용하여 이러한 오류를 정정하는 선택적 미디언 필터를 사용한 경량화 부호화 방법을 제안하였었다. 하지만 이전 방법에서는 텍스처가 복잡한 영상의 경우, 필터적용에 따른 텍스처의 손실이 오류정정으로 얻는 이득보다 더 큰 경우가 발생하는 문제점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 선택적 미디언 필터에 복원영상과 보조정보 내 잡음에 관한 정보를 제공함으로써 필터링에 따른 텍스처의 손실을 최소화하는 향상된 경량화 부호화 방법을 제안한다. 실험결과는 이전 방법에 비해 최대 0.84dB에 이르는 성능향상을 보였다.
수중 음향 다중경로 채널에서 수중음향 통신 시스템의 성능은 채널의 시변적 경계면 상태 변동에 의해 영향을 받는다. 이러한 채널에서 시공간적 변동에 의해 송신 신호와 수신 신호의 위상과 주파수가 일치하지 않아 반송 주파수 옵셋이 발생되고 위상편이키잉 방식의 수중음향통신시스템의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 수중 음향 통신 채널의 시 공간적 변동 채널에서 위상 코드를 적용한 반송 주파수 옵셋 보상 추정 기법의 성능을 평가하였다. 위상 코드는 주파수 옵셋을 추정하고 보상하기 위한 코드로 CAZAC를 적용하였으며, 실내 수조에서 성능을 평가하였다. QPSK 시스템에 위상코드를 적용한 결과는 적용하지 않은 경우보다 약 4-6배 비트오류율이 개선되었다.
인공위성의 개발은 오랜 기간에 걸쳐 다양한 분야의 전문가들에 의해 개발된 결과물들이 통합되어 완성될 수 있다. 위성개발과 같이 많은 개발자가 공동으로 작업하여 하나의 결과물을 생산하는 경우 개발과정에서 방대한 양의 문서작업이 수반된다. 특히 비행소프트웨어와 같이 서로 다른 개발자에 의해 작성된 코드들이 하나의 이미지로 통합되어 빌드될 경우 발생하는 문제점들을 해결하고 요구되는 기능들을 디버깅하기 위해서는 개발과정 및 소스코드에 대한 문서들이 필수적이다. 이러한 소프트웨어 설계에 대한 문서는 그 양이 방대하고 소스코드와의 연계성이 필요하기 때문에 소스코드를 작성한 각 개발자들이 직접 수작업으로 문서를 작성하였다. 예를 들면, 기존의 위성비행소프트웨어 개발과정에서는 이러한 문서들 중 전체 위성비행소프트웨어의 단위 코드별 입출력, 수행기능 등의 상세 설계 내용을 기록하는 SDD(Software Design Description)는 개발자가 작성한 코드를 기반으로 수작업을 통하여 작성되었다. 이러한 작성방식은 작성자의 입력오류가 발생할 수도 있으며 소프트웨어 개발과 별도로 수작업이 요구되어 문서작성에 소요되는 시간적 손해가 발생하게 된다. 유럽에서는 이러한 문제점을 보완하기 위하여 C, C++, C#, JAVA, VHDL 등 다양한 언어를 사용하는 소프트웨어 개발에 적용 가능한 자동적 문서작성 도구인 Doxygen을 설계 및 개발문서 작성에 활용하고 있다. Doxygen은 PDF, HTML, Latex, RTF 등 다양한 출력 포맷도 지원한다. 본 논문에서는 Doxygen을 활용하여 위성비행소프트웨어 개발문서의 작성 시 소요시간을 단축하고 소스코드로부터 해당 설계 내용을 추출하여 자동적으로 문서를 작성할 수 있는 방안에 대하여 소개한다.
소프트웨어 시스템은 생명주기동안 기능 추가, 버그 수정, 새로운 컴퓨팅 환경 수용 등의 다양한 이유로 프로그램 코드 변경이 요구된다. 이러한 코드 수정 과정에서 새로운 오류 발생을 가져올 수 있으므로 프로그램 코드 수정 과정은 새로운 시스템 개발 못지 않게 신중하게 처리되야 한다. 또한, 오픈 소스 프로그램에 대한 재사용이 일반화된 소프트웨어 개발환경에서 오픈 소스 프로그램의 코드 변경 가능성을 예측할 수 있다면, 보다 양질의 프로그램 개발 효과를 기대할 수 있을 것이다. 본 논문은 소스 코드 변경을 예측하는 Convolutional Neural Network (CNN) 기반의 딥러닝 모델을 제안한다. 소스 코드 변경을 예측하는 문제는 딥러닝의 이진 분류 문제이며 레이블된 데이터가 요구되는 지도학습을 사용한다. 코드 예측 모델의 학습 및 시험을 위해 깃허브에서 수집한 Java 소스 코드와 코드 변경 로그를 데이터로 사용한다. 수집된 Java 소스 코드에서 소프트웨어 메트릭스를 계산한 후 제안된 코드 변경 예측 모델의 입력 데이터로 사용한다. 제안된 모델의 성능 평가를 위해 정밀도, 재현율, F1점수, 정확도가 측정되었으며 각각의 평가 지표에 있이서 CNN 모델은 95%, 다층 퍼셉트 기반의 DNN 모델은 92%를 달성했다.
복제 및 소유(Clone-and-own) 재사용은 기존의 소프트웨어 제품을 복사하고 수정하여 새로운 소프트웨어를 개발하는 방법이다. 복제 및 소유 재사용으로 개발된 레거시 소프트웨어 제품군은 일반적으로 리팩토링 없이 패치 업 되고 구조적으로 저하되기 때문에 높은 유지보수 비용을 필요로 하고 오류가 발생하기 쉬운 경향이 있다. 기존에 복제 및 소유 재사용 방법을 사용했던 많은 회사들이 이러한 문제를 해결하고 소프트웨어 자산을 더 체계적으로 재사용하고 관리하기 위하여 레거시 제품들을 소프트웨어 제품라인으로 전환하려고 하고 있다. 하지만 대부분의 기존 방법들은 가변점(Variation points)을 디자인과 코드로부터 분리해서 모델링하고 관리하지 않고 디자인과 코드에 바로 임베드시킨다. 즉, 가변점이 가변성 모델을 기반으로 체계적으로 생성되고 관리되지 않는다. 이러한 기존 방법들은 다음의 문제를 야기한다. 기존 방법에서는 가변점 간 관계를 이해하기가 어렵기 때문에 가변점이 임베드 된 코드를 유지보수하기가 어렵고 코드가 변경 및 진화될 때 오류가 생기기 쉽다. 또한 소프트웨어 제품라인이 진화할 때 디자인/코드 자산이 적합한 리팩토링을 적용하여 체계적으로 변경되는 것이 아니라, 애드 혹(Ad-hoc) 방식으로 직접적으로 변경되는 경향이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 레거시 어플리케이션 제품군으로부터 소프트웨어 제품라인 자산을 구축하는 휘처 기반의 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 가변점과 가변점 간 관계를 식별하고 이들을 구현으로부터 분리하여 휘처 모델로 모델링한다. 그리고 휘처 모델을 기반으로 레거시 어플리케이션으로부터 소프트웨어 제품라인 자산을 추출하고 관리한다. 제안하는 방법을 레거시 Notepad++ 제품군에 적용을 하여 방법의 실행가능성을 검증하였다.
JNI는 자바와 네이티브 코드간에 상호 연동을 위해서 사용되는 인터페이스이고, JNI를 이용하면 C에서 자바 객체를 사용할 수 있다 C에서 자바 객체에 대한 연산을 하기 위해서는 객체 연산의 종류에 따른 일정한 JNI 함수 호출 패턴을 이용해야 한다. 사용자가 직접 자바에 대한 연산을 기술하는 경우, 사용자는 복잡한 함수 호출 패턴을 익히고 패턴에 필요한 정보를 직접 입력해야 하며, 패턴의 잘못된 기술과 올바르지 않은 정보의 입력에 따른 오류 발생할 가능성이 높은 문제점이 있다. 본 논문에서는 자바에서 점(".") 연산자를 사용하여 객체에 대해 연산하는 것처럼 C에서도 점 연산자를 사용하여 자바 객체에 대한 연산할 수 있는 방법을 제안하고 구현하였다. 제안된 방법은 점 연산자를 사용한 자바 객체에 대한 연산을 같은 의미를 가지는 여러 JNI 함수 호출로 변환하는 것으로, 사용자가 직접 기술해서 발생하는 여러 문제점을 제거하여 사용의 복잡성과 오류 생성의 발생 가능성을 줄이는 장점을 가지고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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