연구목적: 본 논문에서는 IR-UWB를 활용하여 실내 위치 추정을 위한 거리 추정 기술을 제안하고 연구 수행한다. 실내 환경에서 clutter(클러터)나 noise(노이즈) 환경으로 인해 낮아진 목표 신호의 검출과 세기를 높일 수 있는 알고리즘을 제안한다. 연구방법: 클러터 억제와 미약 신호를 검출하기 위해 기존 연구인 Background Remover, Corelation, Singular Vector Decomposition 연구를 분석하고 알고리즘을 제안한다. 알고리즘의 평가를 위해 일반 실내 건물에서 2~11.5m 까지 목표물을 측정하는 실험을 진행하고 평균 에러율을 통해 성능평가 및 검증을 진행한다. 연구결과: 제안하는 알고리즘을 통해 11.5m까지 평균에러 0.57m, 6m이상에서 11.5m까지 에러율 0.49m였다. 기존 연구 대비하여 평균 에러율 약 1m를 줄이는 결과를 보였다. 결론: 본 연구에서 제안하는 알고리즘을 실험을 통해 검증했다. 거리나 위치 추정을 위한 클러터, 노이즈 환경에서 미약 신호 검출하는 기법으로 활용이 가능할 뿐 아니라 투과성이 높은 UWB 레이더를 활용하여 제난 상황에서 인명을 피해를 줄이기 위한 인명 검출 기법으로 활용될 수 있다.
패턴 인식(Patterns Recognition)은 인공 지능의 한 분야로서 이해할 수 있는데, 요즈음은 보안과 관련하여 많은 연구가 진행되고 있다. 웨이블렛 변환(Wavelet Transform)은 공간-주파수 영역에서 신호의 국소화를 효율적으로 구현할 수 있다. 하지만, 이를 패턴 인식의 특징 추출에 그대로 이용할 경우 입력 신호의 위치 이동 등이 문제가 되며, 이것은 또한 에러 요인이 된다. 본 논문에서는 웨이블렛 변환을 패턴 인식에 적용할 경우 발생하는 입력 신호의 위치이동에 따른 문제점을 보완하여, 개선된 방법으로 패턴 인식에 사용할 수 있는 알고리즘을 제안하며, 실험 결과를 바탕으로 그의 타당성을 보인다.
Wi-Fi 기반 위치 추적 기술은 다양한 방법들이 제시되어 있으나 일반적으로 지정한 참조위치에서 측정한 신호세기 정보를 활용하는 핑거프린트 기법을 주로 이용한다. 그러나 핑거프린트 기법이 높은 해상도와 정밀도를 가지기 위해서는 다수의 참조위치를 필요로 하지만, 다수의 정보를 위해서는 많은 비용의 소모가 발생한다. 본 논문에서는 서비스 지역을 격자로 구분하고 가상의 참조위치를 바탕으로 신호 세기 모델을 만들어서 격자의 신호 세기정보를 예측하고 신뢰도를 부여하여 핑거프린트 맵을 생성한다. 이렇게 생성된 맵은, 위치 추정을 위해 입력된 신호 세기 리스트와 비교하여 추정하고자 하는 대상이 어떠한 격자에 있는지 비교하는데 사용한다. 제안하는 기법과 시스템의 성능을 평가하기 위해 $20m{\times}22m$의 실내 환경에서 기존의 핑거프린트 기법(RADAR)과 비교한 결과 제안하는 시스템을 이용할 때 위치 측정 에러가 감소하는 결과를 확인하였다. 그리고 실험 결과 기존의 방법에 비해 1.74미터의 에러가 감소한 것을 확인했다.
많은 측위 알고리즘이 참조노드가 정사각형의 모서리에 위치한다고 가정 하고 있지만, 실제로는 다각형이 되거나 매쉬형으로 배치될 수 있다. 신호세기를 달리함으로써 동심원을 구성하여 측위하는 WMRL(Weighted Multiple Rings Localization)도 기본적으로 참조노드의 배치가 정사각형으로 가정하고 있다. 본 논문에서는 참조노드는 임의로 배치되어 있는 경우에서의 측위로 확장한다. 즉, 측위하는 센서 노드가 수신 가능한 전파를 송신하는 모든 참조노드로부터 링 번호를 기반으로 자신의 위치를 추청한다. WMRL의 다중 신호 세기 링 방식을 채용, 각 링의 도달거리를 기반으로 센서노드가 자신과 참조노드 간의 거리를 유추하고, 최소자승법을 이용해 자신의 좌표를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 에러가 없는 환경과 다수 참조노드 환경에서 WMRL 및 WCL(Weighted Centroid Localization)보다 2배 이상의 성능향상을 보였으며, 에러가 있는 전파환경에서는 DV-hop 보다 평균 6%, WCL 및 WMRL에는 평균 16% 정도의 성능 향상 결과를 보였다.
패턴 인식(Patterns Recognition)은 인공 지능의 한 분야로서 이해할 수 있는데, 요즈음은 보안과 관련하여 많은 연구가 진행되고 있다. 웨이블렛 변환(Wavelet Transform)은 푸리에 변환에 기반을 둔 기존의 알고리즘에 비해 시간-주파수 영역에서 신호의 국소화를 효율적으로 구현할 수 있다. 하지만, 이를 패턴 인식의 특징 추출에 그대로 이용할 경우 입력 신호의 위치 이동 등이 문제가 되며, 이것은 또한 에러 요인이 된다. 본 연구에서는 웨이블렛 변환을 패턴 인식에 적용할 경우, 입력 신호의 위치 이동 등이 있는 경우 생기는 문제점을 보완하여, 개선된 방법으로 패턴 인식에 사용할 수 있는 알고리즘을 제안하며, 실험 결과를 토대로 그의 타당성을 보인다.
장거리 $8{\times}40$ Gbps 파장 분할 다중 시스템에서 색 분산과 자기 위상 변조에 의해 왜곡된 광 펄스를 최상으로 보상할 수 있는 최적의 광 위상 공액기 (OPC ; Optical Phase Conjugator)의 위치를 수치적 방법으로 살펴보았고, 이 위치에서의 전체 채널의 눈 열림 패널티 (EOP ; Eye Opening Penalty)와 비트 에러율 (BER ; Bit Error Rate) 특성을 OPC가 전체 전송 거리의 중간에 위치한 경우 (MSSI ; Mis-Span Spectral Inversion)와 비교해 살펴보았다. 먼저 OPC를 이용해 왜곡된 광 신호를 보상하는 WDM 시스템에서 모든 채널의 최상의 보상을 수행하기 위해서는 전송하고자 하는 변조 파형의 형식과 광섬유 분산 계수와 관련하여 OPC의 위치가 전체 전송 거리의 중간이 아닌 다른 곳으로 이동되어야만 하는 것을 확인할 수 있었다. 아울러 최적 OPC 위치를 갖는 WDM 시스템을 이용한 경우 수신측에서의 광 신호의 EOP 특성은 채널에 따라 다소 차이가 있을 수 있지만, BER 특성은 거의 동일하다는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 2차의 격자 IIR 노치 필터를 이용하여DS-CDMA 시스템에서 협대역 간섭신호를 제거한다. 본 노치필터는 구조가 간단하고 다양한 간섭 신호 모델에 따라 필터의 계수를 조절할 수 있어 간섭신호의 효과적인 제거가 가능하다. 노치필터의 앞단에는 주파수 추정부를 평행하게 구성하여 간섭신호 주파수의 위치와 파워를 검출한다. 제안된 적응 필터링 알고리듬은 이러한 정보를 이용하여 노치필터의 주파수를 조절하고 간섭 신호의 파워와 대역폭에 따라 노치의 넓이와 깊이를 조절한다. 즉, IIR 노치 필터의 특성을 이론적으로 분석하여 출력 신호대 잡음비를 입력과 필터의 파라미터에 관한 수식으로 유도하였고 이를 이용하여 주어진 입력에 따른 최적의 필터 파라미터를 구하여 적용시키는 것이다. 입력의 간섭 주파수와 파워를 검출하는 방법에는 여 러가지가 있지만 본 논문에서는 비교적 간단한 IIR ALE[6]를 사용하였다. 제안된 알고리듬을 사용한 결과 신호대 잡음비와 에러율에 있어서 FIR 필터를 사용한 기존의 방법[4]에 비하여 좋은 성능을 보임을 알 수 있다.
본 연구는 홀로그래픽 정보저장기기에서 트래킹 서보 제어를 통해 원하는 데이터를 정확하게 기록 및 재생하기 위한 LQG 제어기를 제안하고 검증하는 것을 목적으로 한다. 서보광이라는 추가적인 광을 사용할 것을 제안하여, 서보광과 참조광 간의 간섭에 의해 기록매체에 서보 신호를 얻을 수 있게 하는 홀로그램을 형성한다. 기록 및 재생과정에서 신호광이 기록, 재생됨과 동시에 서보광에 의한 서보 신호가 재생되고, 그 신호의 경로에 설치된 포토 다이오드로부터 디스크 형태에서 발생 할 수 있는 외란을 감지하게 된다. 감지된 외란 신호인 트래킹 에러 신호를 통해 참조광이 디스크의 정확한 위치에 조사되게 하기 위해 평판유리 액츄에이터를 사용한다. 이와 같은 서보 제어를 수행했을 경우 데이터 페이지가 정확하게 재생되며 SNR 과 BER 이 개선되는 것을 확인할 수 있다.
본 논문은 LED-ID기반 실내 위치인식을 위해 LED-ID 정보에 부가정보를 결합하는 Optical Correlation에 관한연구로 변조시에는 위치정보를 대역 확산하여 LED-ID정보에 결합하고 복조시에는 자기상관을 통하여 데이터를 복원한다. 이 과정에서 LED-ID정보와 부가정보간의 저간섭을 위해 확산코드 수열 알고리즘이 적용된 Optical Correlation을 연구하였다. 부가정보를 송출시 LED-ID정보와의 간섭완화를 위해 확산코드를 사용하였으며, 최종 송신된 신호에서 부가정보데이터는 자기 상관을 통해 확인하였다. 또한 명확한 부가정보데이터 복원을 위한 Optical Correlation을 설계하여 구현하였고 모의실험을 통해 부가정보의 신호 크기에 따른 비트 에러율 성능을 도출하였다. 시스템의 유용성 입증을 위해서는 제안된 LED-ID기반 실내 위치인식을 위한 Optical Correlation 시뮬레이터를 구현하였다.
DVC(분산 비디오 부호화) 기술은 새로운 패러다임의 기술로서 Slepian-Wolf와 Wyner-Ziv 이론에 기초하고 있다. DVC 기술은 부호화기와 복호화기 사이의 복잡도를 융통성 있게 분할할 수 있게 할 뿐만 아니라, 본질적으로 정보원-채널 통합 부호화를 지원함으로 인해 채널 에러에 대한 강인함을 제공한다. 기존의 많은 연구들은 주로 부호화기의 경량화와 부호화기의 비트율-왜곡 성능 개선에 초점을 맞추어 왔다. 그러나 본 논문에서는 전송 중에 비트 에러가 발생되는 환경에 적합한 DVC 코덱 구조를 제안한다. 제안된 코덱은 데드존이 없는 양자화기와 영을 중심으로 대칭적인 그레이 코드를 사용한다. 모의실험을 통해 제안된 구조에 대해 채널의 연집 비트 에러의 수뿐만 아니라 비트 발생 위치에 따른 성능을 분석한다. 또한, 주어진 응용에 대해 실제 발생되는 채널의 비트 에러에 따라 최대 및 최소 전송율의 크기가 선형적으로 결정될 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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