• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.157-159
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• 2001

인터넷 화상전화는 저렴한 가격으로 통신이 가능하게 하는 기술로 최근에 주목을 받고 있다. 인터넷은 제한적인 대역폭과 가변적인 손실을 나타내므로, 인터넷을 통해 전송되는 화상은 오류 전파에 의해 품질이 크게 떨어지게 된다. 일반적으로 화상은 움직임 예측, 보상기법을 이용하여 압축되기 때문에 한 프레임에서 발생한 오류가 그 프레임을 참조하는 프레임으로 전파되는 데 이를 오류 전파라고 한다. 기존의 오류 전파를 방지하는 기법에는 Error Tracking, NEWPRED, PFEC등이 있다. 본 논문에서는 인터넷 화상 전화에서 화상의 움직임이 적은 특성을 고려하여 Motion Vector의 중복전송을 이용한 PRMS기법을 제안한다. PFEC에 비해 부호화 효율을 높이면서 MB단위로 참조 프레임을 선택하여 오류 전파를 효과적으로 방지하는 기법이다. 실험을 통하여 PRMS기법이 기존치 PFEC나 NEWPRED에 비해 성능이 우수함을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.178-180
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• 2001

인터넷은 가변적인 지연, 손실, 제한된 대역폭과 같은 특성을 가진다. 따라서, 인터넷상에서 전송된 비디오는 품질을 보장받지 못한다. H.261, H.263과 같은 진보된 비디오 압축 표준은 제한된 대역폭의 인터넷에서 비디오 전송을 가능하게 한다. 이러한 압축 표준들은 움직임 예측.보상기법을 사용하여 압축된 프레임들은 시간적인 연관성을 가지게 된다. 따라서, 인터넷에서의 패킷 손실은 해당 프레임에 오류를 발생시킬 뿐만 아니라, 오류는 손실되지 않은 이후의 복원된 프레임으로 전파되어 비디오의 품질을 심각하게 떨어뜨린다. 기존에 연구된 오류 전파 방지 기법에는 NEWPRED, Error Tracking(ET), Intra-refreshment가 있고, 패킷 손실 복구 기법에는 재전송 기법과 FEC등이 있다. 그러나 비디오의 전체적인 품질을 향상시키기 위해서는 오류 전파 방지와 손실 복구가 병행되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 인터넷을 통한 대화식 비디오를 전송하는 데 있어서 품질을 향상시키기 위해 손실 자체를 복구할 수 있는 FEC기법에 기반 하면서 참조 프레임 선택(Reference Picture Selection)을 이용하여 패킷 손실에 의한 오류 전파를 방지하는 기법을 제안한다. 실험은 제안된 비디오 오류 제어 기법이 FEC기법과 RPS기법의 장점을 살리면서 단점을 서로 보완하여 비디오의 높은 품질을 유지함을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.33-36
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• 2010

소프트웨어가 대형화되고 복잡해짐에 따라 발생하는 오류가 증가되고 있다. 안전성이 특히 중요시되는 안전필수(safety-critical) 내장형 시스템에서 오류가 발생하면 인명상의 피해 또는 재산상의 피해를 야기한다. 개발 후, 테스팅을 통해 이런 오류를 찾는 비용은 매우 크고, 모든 오류를 찾는 것은 불가능하다고 인식되고 있다. 따라서 소프트웨어 개발단계에서 이런 오류를 탐지하고 제거하려는 노력이 증대되고 있다. 본 논문에서는 SPARK Ada를 사용하여 안전필수 내장형 시스템을 개발할 때, 오류를 제거할 수 있는 흐름분석(flow analysis) 기법을 사용하여 특정한 타입의 오류를 제거할 수 있음을 보인다. 또한 이를 적용하여 안전필수 시스템을 개발한다.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.30 no.6
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• pp.755-763
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• 2003

To improve performance over noisy wireless channels, mobile wireless networks employ forward error correction(FEC) techniques. The performance of static FEC algorithms, however, degrades by poorly matching the overhead of their correction code to the degree of the fluctuating underlying channel error. This paper proposes an adaptive FEC technique called FECA(FEC-level Adaptation), which dynamically tunes FEC strength to the currently estimated channel error rate at the data link layer. FECA is suitable for wireless networks whose error rate is high and slowly changing compared to the round-trip time between two communicating nodes. One such example network would be a sensor network in which the average bit error rate is higher than $10^{-6}$ and the detected error rate at one time lasts a few hundred milliseconds on average. Our experiments show that FECA performs 15% in simulations with theoretically modeled wireless channels and in trace-driven simulations based on the data collected from real sensor networks better than any other static FEC algorithms.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.14 no.1
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• pp.101-105
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• 2008

This paper proposes an analytical model to calculate VoIP (Voice of IP) capacity over wireless LANs with frequent bit errors. Since the traditional analytical models for VoIP capacity have not included the effect of bit errors, simulations ould only evaluate VoIP capacity over erroneous channels. For analytically accurate estimation of VoIP capacity over noisy channels, we extend the conventional model to include the effect of propagation errors, end-to-end delay, voice quality, the waiting time in AP(Access Point). The experiments show that our model predicts the VoIP capacity of a given network within the range from 3% to 9% difference comparing with the simulation results.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04d
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• pp.187-189
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• 2003

웨이블릿 변환에 기반한 동영상 코덱에서의 움직임 예측 기법은 OCT 기반 코덱과 유사하게 이전 프레임과의 움직임 예측을 통하여 수행된다. 그러나, 현재 프레임이 이전 프레임을 참조하므로 네트워크상의 전송시 이전 프레임에 발생한 오류가 전달되는 오류 전파의 문제도 발생하게 된다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환된 프레임의 특성을 이용하여 최상위 레벨의 LL 부대역만 이전 프레임과의 움직임 예측을 수행하고, 나머지 부대역에 대하여 프레임 내의 상위레벨의 부대역이 하위 부대역을 창조하여 예측 및 보상을 수행하여 오류전파의 가능성을 최소화하는 Inter-Intra ME 동영상 코덱을 제안한다 제안된 움직임 예측을 사용하여 MAD(Mean-Absolute Differences)를 측정한 결과, 프레임간 변화가 심한 경우에는 제안된 기법과 이전 프레임의 부대역을 참조한 기법 사이의 압축율은 유사하게 나타났으며, 변화가 적은 경우에는 이전 프레임을 참조하는 것의 압축율이 높게 나타났다. 그러나, 네트워크 전송시 발생하는 오류전파에는 제안된 기법의 성능이 우수한 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.550-552
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• 2002

표준 비디오 압축 기법은 프레임 간의 시간적, 공간적 중복성을 이용하여 데이터를 압축한다. 압축된 프레임이 인터넷을 통하여 전송되는 중에 네트워크의 상태에 따라 패킷의 손실이 발생할 수 있다. 이러한 오류가 발생하면 손실된 블록을 포함하는 프레임의 화질 뿐 아니라, 이 프레임을 참조하여 압축된 이후의 프레임에도 영향을 미친다. 본 논문에서는 전송오류가 발생한 경우, 디코더에서의 오류전파를 최소화하기 위해 보조 모션벡터를 이용한 압축 기법을 제안한다. 즉, 여러 개의 후보 프레임 중 현재 압축하려는 매크로블록과 가장 가까운 값을 가진 두 개의 매크로 블록을 선택하여 그 위치를 기본 모션벡터와 보조 모션벡터로 지정한다. 이때, 두 모션벡터는 서로 다른 프레임에 속한다. 디코더에서 압축해제를 위해 참조하는 기본 모션벡터의 프레임이 손실된 경우, 보조모션 벡터를 이용하여 원래의 화질에 가깝게 디코딩 할 수 있다. 이 기법은 오류제어를 위한 피드백 채널이 필요하지 않으며, 네트워크상의 전송오류 발생시 표준 H.263 압축보다 높은 성능을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.337-340
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• 2010

본 논문은 H.264/AVC를 이용한 근접 무손실 화면내 부호화에서 기존의 라인 기반 예측 방법에서 발생할 수 있는 오류 전파 문제를 해결하기 위한 방법을 제안한다. H.264/AVC의 화면내 예측 부호화는 주변 블록의 복원 화소들을 현재 부호화하려는 블록의 예측값으로 사용하여 공간적 상관성을 제거하고 부호화 효율을 향상시킨다. 기존의 라인 기반 예측 방법에서는 일반적으로 화소 간 거리가 멀어질수록 화소 간 상관성이 떨어지므로 라인 단위로 예측을 수행하여 예측의 정확도를 높였다. 하지만, 이 경우 오류 전파 문제에 취약하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 화면내 $16{\times}16$ 수직 및 수평 예측 모드에 대해 매크로블록을 라인 단위로 예측하면서 정해진 서브 블록마다 참조 화소를 업데이트하는 방법을 제안한다. 따라서, 라인 기반 예측 방법의 예측 정확도는 유지하면서 오류 전파 문제를 예방할 수 있다. 실험을 통해, 제안하는 방법이 High 프로파일에서 H.264/AVC 표준 소프트웨어 JM 12.2에 비해 평균 약 5.8%의 비트율을 감소시킬 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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• 1994.11a
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• pp.17-22
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• 1994

오류역전파 신경망을 인산형 연료전지의 조업변수인 산소 및 수소 유량, 작동온도에 대하여 학습시켜 연료전지 모델을 구성하였다. 또한 구성된 모델을 이용하여 다양한 조업조건에서의 단위전지 성능을 예측하여 이를 실험결과와 비교하였으며, 학습된 신경망을 ASPEN PLUS의 단위공정으로 도입하여 50kW 출력의 연료전지 공정을 구성한 후 조업변수에 대한 영향을 살펴보았다. 3개의 층으로 구성된 오류역전파 신경망은 학습단계상수와 모멘텀이 각각 0.7 및 0.9인 경우 단위전지 성능곡선을 가장 정확히 학습하였으며, 이에 의하여 구성된 신경망 모델은 수소 및 산소의 유량, 온도의 변화에 따른 단위전지 성능곡선의 변화를 정확히 예측하였다. 연료전지 전체공정의 모사에서는 개질기의 경우 $600^{\circ}C$의 상압에서 수증기/탄화수소 비율이 2.6일 때, 연료전지의 경우 작동온도가 190~20$0^{\circ}C$일 때 연료전지의 출력이 최대값을 나타내었으며, 단위전지의 전기화학적 효율은 약 45%, 수소이용률은 약 61%, 발전시스템 전체의 효율은 18%이었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.400-402
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• 2005

전파(propagation) 오류가 빈번한 무선 이동 네트워크에서는 전송 성능을 향상하기 위해 FEC(Forward Error Correction) 알고리즘을 채택한다. 그러나 정적인 FEC 코드 제어 방식은 연속적으로 변화하는 전파 오류율에 알맞은 정정 코드(check code)를 적용하지 못해 성능이 저하된다. 일례로 측정한 고 오류 무선 센서 네트워크에서는 초단위 평균 BER(Bit Error Rate) 또는 분단위 평균 BER이 0에서 최대 $10^{-3}$까지 연속적으로 변화한다. 이러한 무선 환경에서 전파 오류를 $100\%$ 복구하기 위한 정정 코드를 채택하는 경우에는, 불필요한 정정 코드량은 전체 데이터에 최대 $20\%$를 차지한다. 본 논문에서는 무선 채널의 BER을 직접 측정하지 않고 패킷 전송 성공 여부에 따라 정정 코드의 량, 즉 FEC단계를 동적으로 변화하는 AFECCC (Adaptive FEC Code Control) 알고리즘을 소개한다. AFECCC는 트레이스 기반(trace-driven) 시뮬레이션에서 정적 FEC 방식에 비해 최대 $5\%$ 이상, 또한 실제 센서 네트워크에서는 정적 FEC 알고리즘에 비해 최대 $15\%$ 성능이 향상되었다.