웨이블릿 변환이 소개된 후, 웨이블릿 임계치 기법이 신호의 잡음제거에 중요한 효과를 가져왔다. 그러나 웨이블릿 임계치 잡음제거 기법 역시 불연속점 주위에서 의사깁스 현상을 일으키는 단점을 가지고 있다. 본 논문은 웨이블릿 발자국 흔적(Wavelet Footprints) 알고리즘을 소개한다. 웨이블릿의 시간영역에서의 특이점들에 의해 남겨진 흔적이라는 의미를 가지는 발자국 흔적의 새로운 개념을 도입하여 불연속 주위의 의사 깁스 현상을 개선하고자 한다. 제안된 알고리즘은 더 일반적인 신호들로 확장되어지고, 신호의 잡음제거와 같은 문제에 효과적인 해법을 제시 할 수 있다.
공유 메모리 관리를 위한 기존의 방법들은 가상 큐 길이의 정적 제한을 통해 일정 크기의 버퍼 할당을 보장하려는 방식과 전체 버퍼 공간의 할당 측면에서 공유 버퍼의 이용률을 높이고자 하는 방식 등으로 나눌 수 있다. 완전공유 방식의 경우 낮은 트래픽 부하에서 높은 메모리 공유 효과를 보이나 트래픽 부하가 높아지면 특정 가상큐가 공유 메모리를 과다하게 점유하는 것을 방지하는 의미에서의 보호 효과를 거의 기대하기 힘들다. 반대로 정적 임계치 방식의 경우 트래픽 조건 변화에 따른 적절한 임계치 설정이 불가능하다. 본 논문에서는 공유 메모리의 공정 할당이라는 단순한 기능을 가지는 동적 임계치 방식을 확장하여 구현이 용이하고 높은 메모리 이용률과 서비스 품질기능 측면에서 우선 순위에 따른 차등 적인 패킷처리 기능을 갖는 가중형 동적 임계치 방식을 제안하고 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 성능을 확인하였다.
적응형 자원 할당에 대해 낮은 복잡도를 요구하는 이동 채널에서의 다중 사용자 OFDM 시스템을 위해 다중 임계치를 사용하는 자원 할당 알고리듬을 제안한다. 임계치의 내림차순으로 할당을 수행하며, 각 임계치를 넘어서는 채널값을 갖는 부반송파에 대해서만 할당을 고려한다. 또한, 낮은 채널값을 갖는 부반송파들을 제거하여도 요구 데이터율을 여전히 만족시킬 수 있다면, 현재의 임계치를 이용한 할당 과정에서 해당 부반송파를 제거하여 다음 임계치에 대한 할당 과정에서 다른 사용자들을 위해 재할당되도록 한다. 제안된 대역폭 및 부반송파 할당알고리듬은 필요 전력과 할당에 소요되는 시간에 대해서 기존의 알고리듬들에 비해 매우 우수한 성능을 가지기 때문에 이동 환경에서 OFDM 시스템의 스펙트럼 효율을 높일 수 있는 기술로 예상된다.
최근 고속 데이터 서비스에 대한 수요가 증대됨에 따라 이를 위한 효율적인 서비스에 대한 관심이 집중되고 있다. ATM 망에서는 고속전송과 트래픽 다중화를 하기 때문에 반응제어 보다는 예방제어에 중점을 두고 있으나, 망 내에서 데이터 트래픽의 예측할 수 없는 통계적 흐름과 버스등환 특성은 망에 제공되는 서비스 품질을 떨어뜨리고 과잉 밀집에 의해 폭주가 발생할 수 있다. 따라서 반응적 제어 방법이 연구되어 왔다. 특히 ATM Forum에서는 새로운 ATM 서비스인 ABR(Available Bit Rate) 서비스의 트래픽 관리에 대한 표준화를 위해 많은 노력을 기울였다. ABR트래픽은 현재 셀의 상태 정보와 더불어 feedback 된 정보를 사용하여 트래픽 흐름을 제어하므로 사용자에게 체계적이고 동적으로 대역을 할당할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 최근 ATM Forum에서 ABR 트래픽을 지원하는 방식으로 채택된 Rate 기법에 이중 임계치 버퍼 개념을 적용하여 ABR 트래픽 전송시의 성능 향상 기법을 제안하였다. 이중 임계치 버퍼는 버퍼내에 2개의 임계치를 설정하여 전송율 조절을 2곳에서 가능하게 한다.
본 연구에서는 G/R 비의 실시간 결정을 목적으로 Dual Kalman Filter를 이용하였다. Dual Kalman Filter 는 이중추정(dual estimation)을 기반으로 하는 자료동화기법으로 기존 Kalman Filter와 상이한 상태-공간 모형으로 구성된다. 이에 Dual Kalman Filter와 기존 Kalman Filter의 적용성능을 비교 검토하였으며, 다양한 비교를 위하여 강우의 임계치와 누적시간의 고려여부에 따른 결과를 추가적으로 검토하였다. 두 기법의 적용성능 비교결과 Dual Kalman Filter가 우수한 것으로 나타났다. 이는 Dual Kalman Filter 기법이 G/R 비의 큰 변동성과 이상치를 효과적으로 필터링하고, 시계열 모형의 매개변수를 실시간으로 갱신하여 정확한 예측치를 추정하였기 때문인 것으로 판단된다.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.493-496
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2006
본 논문에서는 원자 시계를 이용한 위성 시계 감시 기법을 제안하고 실시간으로 구현하였다. GPS 수신기 측정치에는 궤도 오차, 이온층 지연, 대류층 지연, 다중경로, 수신기 시계 오차들이 포함되어 있어 감시국에서는 위성 시계 오차가 이러한 오차보다 커지기 전에는 검출하기가 어렵다. 따라서 천천히 변화하는 위성시계 오차를 검출하는데 긴 시간이 소요된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 원자시계를 이용하여 수신기 시계오차를 최소화하고, 이중 주파수 측정치를 이용하여 전리층 지연을 제거하는 등 위성 시계 오차 외의 나머지 오차 성분들을 효과적으로 제거하고 남은 오차의 특성으로부터 위성시계의 이상을 감시하는 방법을 제안하였다. 제안한 기법은 윈도우 기반 GUI형태의 소프트웨어로 구현하였고, 원자시계로부터 시각을 제공받는 GPS 수신기로 실시간으로 데이터를 수신하여 그 타당성을 확인하였다. 수신기에 원자시계를 이용함으로써 이상판별을 위한 임계치를 낮출 수 있어 천천히 변화하는 이상을 빨리 검출할 수 있어 이를 일반 사용자가 방송함으로써 사용자의 안전성을 향상시킬 수 있을 것이다.
센서네트워크의 인증과 관련된 초기의 연구에서는 센서노드의 자원제약적인 특징을 고려하여 대칭키 기반의 인증 방식이 주로 제안되었으나, 최근에는 암호알고리즘의 성능이 개선되고 센서노드의 제조기술이 발달하여 Merkle 트리 방식 등 공개키 기반의 인증 방식도 제안되고 있다. 따라서 본 연구에서는 센서네트워크에 효과적으로 적용될 수 있는 새로운 개념의 다항식 비밀분산을 이용한 공개키 인증방식을 제안하며, hash 함수를 이용한 악의적 노드탐지 기법도 제안한다. 제안된 인증방식은 Shamir의 임계치 기법에 변형된 분산정보의 일종인 지수(exponential) 분산정보 개념을 적용하여 동시에 주변 노드들을 인증하면서 센서노드의 자원을 최소로 사용하고 네트워크의 확장성을 제공한다.
사물인터넷의 하위 구조인 센서 네트워크는 센서 노드의 효율적인 배터리 사용이 중요한 요소이다. 센서노드의 배터리 사용 시간을 최대화할 수 있으면 센서 네트워크의 생존 시간도 늘어나고 사물인터넷의 신뢰도도 향상될 것이다. 이 문제에 대한 기존의 해결들은 주로 후보 노드들의 에너지 잔량에 기반하여 클러스터 헤드의 주기적 교체에 중점을 두었다. 본 연구에서는 헤드 교체 주기를 효율적으로 관리하여 네트워크의 생존 시간을 최대화하고자 한다. 제안하는 기법은 센서노드의 에너지 잔량, 위치, 밀도 등을 고려한 임계치에 기반하여 헤드를 교체하고 최초로 소멸되는 노드의 시각과 최후로 소멸되는 노드의 시각 사이의 시간을 최소화 한다. 실험 결과 제안하는 기법은 노드간의 에너지 균형과 네트워크의 생존시간을 최대화하는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 절대평균 임계값을 웨이블릿 패킷에 적용하여 영상의 노이즈를 제거하기 위한 연구이다. 기존에 사용된 임계값은 표준편차 추정치를 사용하므로 노이즈 크기가 커지면 임계값이 증가하고 영상도 손상된다. 또한 노이즈 크기에 비례하여 임계값이 설정되므로 영상이 변해도 동일한 임계값이 적용되어 복원영상의 PSNR이 저하된다. 반면 절대평균의 임계값을 적용기법은 극단적인 영향을 피할 수 있고 분해된 영상의 통계량에 따라 임계값이 결정되므로 영상의 변화에 적응적이다. 실험 결과 표준편차 추정 임계값을 적용한 웨이블릿 변환기법과 비교하여 12%, 웨이블릿 패킷 기반 노이즈 제거기법과는 6% PSNR이 증가하였다.
본 논문은 웨이블릿 패킷 변환과 AA(절대평균)임계값 설정 기반에 의한 영상의 노이즈를 제거하여 영상을 복원하는 연구이다. 웨이블릿 패킷 변환은 웨이블릿 변환보다 고주파부분에서 노이즈 제거가 효과적이다. 또한 기존에 사용된 임계값 결정은 표준편차 추정치를 사용하므로 노이즈 크기가 커지면 임계값이 증가하고 영상도 손상되고, 노이즈 크기에 비례하여 임계값이 설정되므로 영상이 변해도 동일한 임계값이 적용되어 복원 영상의 PSNR이 저하된다. 반면 AA임계값 적용기법은 극단적인 영향을 피할 수 있고 분해된 영상의 통계량에 따라 임계값이 결정되므로 영상의 변화에 적응적이다. 실험 결과 표준편차 추정 임계값을 적용한 웨이블릿 변환기법과 비교하여 10%, 웨이블릿 패킷 기반 노이즈 제거기법과는 5% PSNR이 증가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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