• 한국통신학회논문지
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• 제36권2B호
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• pp.159-167
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• 2011

LTE-Advanced 시스템은 최대 15bps/Hz의 주파수 효율을 달성하기 위해 상향링크 다중 안테나 전송을 지원해야 한다 본 논문은 LTE-Advanced 상향링크 MIMO 시스템 구조를 제안하고 프리코딩에 의한 링크 적응방식을 고려하여 단말당 오류율을 줄이고 시스템 용량을 향상시키는데 기여할 수 있다 특히, $2{\times}4$ MIMO 시스템에서 최적의 프리코딩 행렬을 선택하여 랭크를 결정하는 방식을 제안하고 MMSE(minimum mean squared error) 수신기에 대한 SINR(signal-to-interference and noise ratio)을 유도한다. 제안 방식의 성능 검증을 위해 실질적인 MIMO 채널 모델에서 BLER(BLock Error Rate) 시뮬레이션을 수행한다. 제안 방식이 full-rank로 고정해서 보내는 경우 보다 더 좋은 성능을 발휘하며 MCS가 낮거나 고속 이동시에 더 큰 이득을 얻을 수 있다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.141-145
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• 2017

스펙트럼 센싱은 인지무선 (cognitive radio) 시스템을 동작시키기 위한 주요한 기법이며 인지무선 시스템을 통해 최근 주목받고 있는 무선에너지하비스팅 시스템에 에너지 하비스팅 효율을 개선할 수 있다. 최근 스펙트럼 센싱을 위한 다양한 기술이 연구되었는데, 그 중에서 가장 널리 쓰이고 있는 에너지 검출 (energy detection) 기술이 있다. 그러나 2차 유저 (secondary user; SU) 가 주파수 페이딩 (frequency fading) 및 쉐도잉 (shadowing)에 의해 영향을 받을 수 있기 때문에, 에너지 검출은 실제 무선 통신에서 숨겨진 단말기 문제 (hidden terminal problem)를 갖는다. 협력 스펙트럼 센싱 (cooperative spectrum sensing)은 SU의 공간적 다양성을 이용하여 이 문제를 해결할 수 있습니다. 그러나 다중 보조를 처리하여 데이터를 증가시키는 문제가 있기 때문에 우리는 적응형 스펙트럼 센싱 알고리즘을 사용하는 시스템 모델을 제안하고 성능을 시뮬레이션 한다. 이 알고리즘은 기본 사용자 (primary user; PU)의 수신 신호의 신호 대 잡음비 (signal to Noise Ratio; SNR)에 따라 단일 에너지 검출과 협동 에너지 사이의 감지 방법을 선택하는 방법을 이용한다. 시뮬레이션 결과를 통해 적응형 스펙트럼 센싱이 인지무선 시스템에서 더 효율적이라는 것을 확인한다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제30권4호
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• pp.494-503
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• 2003

IEEE 1394 고속 직렬 버스(이하 IEEE 1394 혹은 버스)는 실시간 데이타 및 일반 패킷 데이타 전송을 위해 가전제품군과 PC 간의 고속 멀티미디어 통신을 저가로 제공한다. IEEE 1394의 전송 모드는 크게 비동기와 등시성 모드가 있어, 비동기 모드는 최선형 서비스를 제공하고, 등시성 전송 모드는 대역폭을 예약해 QoS를 보장한다. 본 논문은 링크 계층 및 응용 계층 수준에서 IEEE 1394의 성능을 분석하고 각 전송 모드를 비교한다. 응용 계층 수준의 성능 분석을 위해 1394 계층과 상위 계층 사이에 필요한 대표적인 인터페이스인 고정 방식과 적응적 방식을 시스템에 적용하고, 이를 각기 폴링 시스템으로 분석한다. 그리고 분석 모델의 타당성을 시뮬레이션을 통해 확인한다. 그 결과, IEEE 1394의 데이타 전송모드를 적응적으로 선택하여 버스 접근 지연시간을 줄이고 대역폭 낭비를 막아 버스 이용률을 높일 수 있음을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.527-537
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• 2022

멀티미디어 컨텐츠의 수요와 공급이 증가함에 따라 전 세계의 인터넷 트래픽이 증가하는 가운데 이를 완화하기 위해 여러 표준화 그룹에서는 더 효율적인 압축 표준을 제정하는데 노력을 기울이고 있다. 이러한 노력 중 압축 표준에 딥러닝 기술을 도입하고자 하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 그러나 딥러닝 기반 압축 기술은 학습 데이터와 특성이 다른 영상을 압축할 때 압축 효율이 저하되는 문제를 갖는다. 이를 해결하기 위해 컨텐츠에 적응적으로 딥러닝 기술을 도입하는 시도들이 있었다. 본 논문에서는 이들을 크게 코덱 정보 사용, 모델 선택, 추가 정보 전송의 세 가지로 나누어 살펴보고자 한다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1994년도 추계학술발표회 및 정기총회
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• pp.11-11
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• 1994

트래픽의 흐름을 조절하고 ATM 네트워크 자원의 사용을 최적화하기위해서는 폭주로 인한 성능 저하를 막기 위한 적절한 제어가 필요하다. 기존의 사용자 감시 제어(UPC) 메커니즘이 네트워크의 상황과는 관계없이 매우 불안정한 예방적 기능만을 수행하였고, qvj로 인해 셀 지연을 가중시키는 한계점을 갖고 있었다. 본 논문은 OAM 셀을 이용하여 네트워크의 상태에 따라 능동적으로 반응하는 적응적 사용자 감시 제어 메커니즘을 제안하고ㅡ 버퍼로 인한 지연을 고려하여 서비스의 한층 더 높이고자 한다. 제시한 사용자 감시 제어방식은 OAM 셀이 주는 정보를 바탕으로 네트워크 내의 상황을 판단하여 사용자가 요구한 서비스의 질을 고려할 수 있도록 리키율과 버퍼의 문턱값을 조정하였다. 네트워크가 분주시에는 리키율을 낮추고 버퍼를 줄여서 네트워크 내에 유입되는 셀을 막는 역할을 하고 네트워크가 한가할 때는 리키율을 높히고 버퍼를 늘여서 빠르게 네트워크 내로 셀이 유일도리 수 있\ulcorner 한다. 폭주 발생 시에는 셀의 유입을 막고 푹주 상태가 해결될때까지 스페이서의 작동을 멈춘다. 본 논문에서 제시한 사용자 감시 제어 메커니즘의 트래픽 소스 모델은 IPP로 모델링하였고, 트래픽은 음성과 고속 데이터를 중심으로 시뮬레이션하였다. 음성과 고속 대이타 각각의 경우에 시뮬레이션한 결과를 기존의 방식과 비교, 분석한 결과에서 음성에서는 버퍼지연이 대폭 줄였고 고속 데이터인 경우에는 셀 손실율이 줄어드는 것을 볼 수 있었다. 따라서 제시한 방식에 의해 사용자가 요구하는 서비스의 질을 유지하면서 동시에 네트워크의 자원을 효율적으로 사용하였음을 알 수있었다.에 적합한가를 고찰하였다.베이터에 의한 아파트의 소음 및 진동에 관하여 그 현황, 원인 그리고 대책에 관한여 논하고자 한다.감 방법을 연구하였고, T.Sakai는 5자유도 모델을 이용하여 엔진 공회전시 발생하는 치타음에 대해 이론과 실험을 통해 해석하고, 엔진 회전수 변동, 클러치 특성, 변속기의 드래그(drag) 토크의 영향과 치타음 저감을 위한 개선된 클러치 특성을 제시하였다. 이 외에도 Thomas C.T.와 E.P.Petkus는 특정 차량에 대한 동력전달계의 비틀림 진동 현상에 대해 연구하였다. 이러한 연구들로 볼 때, 자동차 동력전달계에서 발생하는 진동은 이론과 실험을 통해 그 해석이 가능하며 설계에 매우 유용하게 이용되고 있음을 알 수 있다. 따라서, 본 연구는 4 실린더 4 싸이클 1.5 L 엔진을 장착한 경승용차의 실차 주행실험을 통해 가속 페달의 급조작에 따른 차체의 종진동 현상을 측정하고, 엔진-변속기-타이어-차체의 반환정계 4자유도 진동모델로 시뮬레이션을 수행하여 실차 주행실험의 결과치와 비교, 분석한 후 클러치 비틀림 특성을 비롯한 자동차 동력전달계의 각 설계인자들이 차체의 종진동에 어떠한 영향을 미치는가를 해석하고자 한다.be presented.LIFO, 우선 순위 방식등을 선택할 수 있도록 확장하였다. SIMPLE는 자료구조 및 프로그램이 공개되어 있으므로 프로그래머가 원하는 기능을 쉽게 추가할 수 있는 장점도 있다. 아울러 SMPLE에서 새로이 추가된 자료구조와 함수 및 설비제어 방식등을 활용하여 실제 중형급 시스템에 대한 시뮬레이션 구현과 시스템 분석의 예를 보인다._3$", chain segment,

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제46권3호
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• pp.19-25
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• 2009

본 논문에서는 이동통신채널에서 발생하는 간섭현상을 제거하기 위한 적응형 채널추정(adaptive channel estimate) 알고리듬을 제안하였다. 기존 LMS 알고리듬은 입출력사이 오차를 줄이기 위해 사용하는 첫 기준신호의 선택에 따라 수렴속도와 오차정확도에 많은 영향을 받는다. 본 논문에서 제안한 적응형 채널추정 알고리듬은 간섭신호와 유사한 기준신호를 정하기 위해 LMS 알고리듬을 수행하기 전에 병렬의 컨볼루션 연산을 수행한다 컨볼루션 연산을 통해 출력된 신호는 채널의 지연시간과 진폭특성을 가지고 있어 간섭신호와 유사한 특성을 가진다. 제안된 알고리듬의 성능평가는 이동통신환경과 유사한 Jake's 모델에 Doppler 주파수는 130 Hz, Random한 5개의 경로가 존재하는 Rayliegh 다중경로 채널환경에서 실험하였다. 모의실험결과 기존 LMS 알고리듬은 데이터 150개를 반복 수행함으로써 약 -40 dB의 제곱오차수렴을 보였고 제안한 적응형 채널추정 알고리듬은 데이터 200개를 반복 수행함으로써 약 -80 dB의 제곱오차수렴을 보였다. 데이터의 반복연산에 따른 수렴속도는 다소 증가하였으나 제곱오차정확도는 약 40 dB의 우수한 개선특성을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권9A호
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• pp.1383-1391
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• 1999

본 논문은 동영상 통신을 함에 있어 목표 전송률이 주어졌을 때 왜곡이 최소가 되도록 양자화하는 방법을 제안한다. 이 방법을 이용하게 되면 같은 발생 비트량이라 할지라도 기존의 R-D 모델기반 비트율 제어 방법에 비해 재구성된 영상의 화질을 향상시킬 수 있다. 문제는 하나의 양자화 집합이 주어졌을 때 전체 왜곡이 최소가 되고 버퍼 오버플로우가 발생하지 않은범위 내에서 매크로 블록 당 양자화 집합에 존재하는 최적의 양자화 계수를 선택하려는 것인데, 이러한 문제를 해결하기 위해 동작 왜곡 비트율 이론을 이용한 라그랑즈 승수 기법을 도입하였으며, 양자화 방법은 H.263의 권고를 따랐다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권6C호
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• pp.589-602
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• 2006

잡음은 음성과 관련된 시스템의 성능을 제한하는 주된 원인이기 때문에 음성향상과 관련된 연구는 꾸준히 계속되어왔다. 전통적인 음성향상 방법은 무성음과 잡음을 구분하지 알기 때문에 잡음제거 과정에서 무성음이 함께 제거되는 단점이 있으며, 웨이블릿 기반의 전통적인 잡음제거 방법은 각 대역마다 동일한 문턱값을 사용하기 때문에 시변 환경에서 성능이 떨어지는 단점이 있다. 이 단점들을 개선하기위해 다중대역 파워 차감법과 Perceptual 웨이블릿 패킷 분해를 이용한 웨이블릿 기반의 개선된 음성향상 방법을 제안한다. 전처리 과정으로 다중대역 파워 차감법을 사용하여 광대역 잡음을 제거하고 뮤지컬 잡음의 발생을 줄이며, psycho-acoustic 모델 기반 Perceptual 웨이블릿 패킷으로 신호를 분해한 후 각 웨이블릿 노드의 엔트로피 비율과 음성검출을 이용하여 무성음/유성음/잡음을 구분한다. 구분된 신호에 따라 각 웨이블릿 노드마다의 문턱값을 기준으로 웨이블릿 Shrinkage를 적용하여 잡음을 제거하고 무성음이나 파워가 작은 유성음이 제거되는 오류를 최소화한다. 또한 잡음 파워 추정 과정에 적응적으로 망각 계수를 선택하여 잡음 파워 추정 오류를 최소화한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.579-582
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• 2009

최근에 증강현실 에이전트에 대한 관심의 증가로 인하여, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이나 사용자의 입력에 자율적으로 반응하거나 새로운 형태의 인터페이스로서 이에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만, 기존의 연구들은 에이전트의 반응생성을 위한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경내의 컨텍스트와 실제 및 가상 공간에 존재하는 정보들의 활용 방안에 대한 연구가 부족하였다. 따라서 본 논문에서는 환경 정보와 사용자의 프로파일 정보, 그리고 사용자 중심의 컨텍스트의 활용해서 행동을 선택하고 계획하는 증강현실 에이전트의 행동생성 시스템을 제안하고자 한다. 에이전트의 내부는 Belief-Desire-Intention (BDI) 모델과 계층적 업무 네트워크 (HTN)내 검색을 통해서, 반응적 행동의 시퀀스를 선택한다. 행동의 시퀀스가 기본 행동들만으로 구성이 된 후, 에이전트는 이전 행동 및 입력의 종류에 따라서 행동의 적합성을 판단 및 적응을 수행한 후, 행동을 활성화 시킨다. 제안된 행동 생성 시스템은 행동을 통한 에이전트의 정보 전달이 요구되는 교육, 게임, 도우미 에이전트 등에서 응용이 가능할 것이다. 이렇게 계획된 행동을 통해서 증강현실 에이전트는 효과적인 정보 전달과 의사소통 능력을 사용자에게 보여줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.137-142
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• 2010

다 모델 음성인식기는 잡음환경에서 매우 우수한 성능을 보이는 것으로 평가되고 있다. 그러나 지금까지 다 모델 기반인식기의 성능시험에는 잡음에 대한 적응을 고려하지 않은 일반적인 전처리 방식이 주로 활용하였다. 본 논문에서는 보다 정확한 다 모델 기반인식기에 대한 성능 평가를 위해서 잡음에 대한 강인성이 충분히 고려된 전처리 방식을 채택하였다. 채택된 전처리 알고리듬은 ETSI (European Telecommunications Standards Institute)에서 DSR (Distributed Speech Recognition) 잡음환경을 위해서 제안된 AFE (Advanced Front-End) 방식이며 성능비교를 위해서 DSR 환경에서 좋은 성능을 나타낸 것으로 알려진 MTR (Multi-Style Training)을 사용하였다. 또한, 본 논문에서는 다 모델 기반인식기의 구조를 개선하여 인식성능의 향상을 이루고자 하였다. 기존의 방식과 달리 잡음음성과 가장 가까운 N개의 기준 HMM을 사용하여 기준 HMM의 선택시에 발생할 수 있는 오류 및 잡음신호의 변이에 대한 대비를 하도록 하였으며 각각의 기준 HMM을 훈련을 위해서 다수의 SNR 값을 이용함으로서 구축된 음향모델의 강인성을 높일 수 있도록 하였다. Aurora 2 데이터베이스에 대한 인식실험결과 개선된 다 모델기반인식기는 기존의 방식에 비해서 보다 향상된 인식성능을 보임을 알 수 있었다.