심해 장거리 통신에서는 전달 손실이 적은 낮은 반송 주파수가 효율적이지만, 좁은 대역폭을 가지는 제약이 따른다. 대역폭의 감소는 전송률의 감소를 의미하며, 제한된 대역폭을 가진 환경에서 전송률을 증가시키기 위해서는 고차 변조 기법으로 설계될 필요가 있다. 본 논문은 고차 변조 기법으로 설계된 장거리 수중음향통신 데이터 분석 결과를 제시한다. 2020년 10월 동해에서 예인 음원을 이용한 장거리 해상실험 (23 km ~)이 수행되었고, 수직 선 배열을 통해 데이터를 획득하였다. 본 연구팀은 위상 변조 방식이 적용된 Phase Shift Keying (PSK) 계열 신호와 위상 및 진폭 변조 방식이 적용된 Quadrature Amplitude Modulation (QAM) 계열의 신호를 송신하였으며, 구체적으로 각 계열별 두 종류의 신호를 설계하였다; 1) PSK : quadrature PSK and 8PSK, 2) QAM : 8QAM and 16QAM. 데이터 분석을 위해 수신 신호와 채널 임펄스 응답 사이의 상관성을 활용하여 심볼 간 간섭을 완화시키는 시역전 처리가 적용되었다. 23 km 거리 데이터에 대해 모든 변조 방식이 성공적으로 복조됨으로써 장거리 환경에서 고차 변조 기법의 활용 가능성을 실험적으로 확인하였다.
수중통신에서 빠른 채널 특성의 변화에 따른 성능 감소를 보상하기 위해, 동일한 데이터를 여러 개의 주파수 대역으로 전송하는 다중 밴드 기법을 적용한다. 그러나 다중 밴드의 적용 시 특정한 밴드의 성능 열화로 전체 성능이 감소하는 현상이 발생한다. 이를 극복하기 위해 각 밴드의 오류율을 분석하여 성능이 열악한 밴드에 낮은 가중치를 할당할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 추정 Bit Error Rate(BER)을 이용한 가중치 설정 방법을 제안한다. 추정 BER을 이용한 가중치 설정 방식은 복호 된 데이터와 복조 후 데이터의 성능 차이를 이용하여 수신된 데이터의 신뢰도를 측정하며, 측정된 값을 이용하여 각 밴드별 가중치를 설정해 복호기로 입력하면 성능이 향상된다. 본 논문에서는 터보 부호화 기법을 적용하였으며 시뮬레이션을 이용하여 최적의 가중치 값을 설정해 해상 실험을 한 결과 추정 BER을 이용한 가중치 설정을 통해 오류를 모두 정정할 수 있었다.
본 논문은 수중에서 은밀성을 확보하기 위해 FSK(Frequency Shift Keying)를 이용하여 돌고래 휘슬음을 모방하는 통신 기법과 다중경로 결합 이득을 이용하여 BER(Bit Error Rate) 성능을 높이는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 휘슬음을 짧은 시간 구간으로 나누고 그 구간에 심볼의 직교성을 보장하는 FSK 변조신호를 만든다. 그리고 휘슬음을 모방할 때 다중경로 채널에서 심볼간의 ISI(Inter Symbol Interference)가 줄어드는 특징을 이용하여 다중경로 결합 이득을 얻는 방법이다. 제안한 방법의 성능을 보이기 위해 전산모의실험과 실제 호수실험을 진행하였다. 전산모의실험을 통해 다중경로에 의해 추가적인 다중경로 결합 이득이 발생함을 보였다. 호수 실험에서는 제안된 FSK 방법이 20 msec의 심볼 길이와 900 Hz의 변조 대역을 갖는 경우 다중경로 결합 이득을 얻어 0.002의 BER갖고 0.185의 BER을 갖는 CSS(Chirp Spread Spectrum)보다 우수함을 보였다. 그리고 모방한 신호와 실제 휘슬 신호의 시간-주파수 영역에서 평균 상호 상관 값을 통해 모방도를 분석하여 제안된 FSK방법이 CSS방법에 비해 높은 모방도를 보였다.
본 논문은 VLC (Visible Light Communication)의 컬러그리드 기반 가시광 IoT 도어락 시스템의 구현 가능성을 제시한다. 이 논문에서 논의된 컬러그리드 기반의 VLC 변조 방식은 빛의 직진성과 빛의 특성 인 풍부한 주파수 자원을 이용한다. 이 시스템의 성능 결과는 비트 오류율 (BER) 및 신호 대 잡음비 (SNR) 시뮬레이션을 사용하는 기존 변조 방식과 비교한다. 채널 모델과 관련하여 제안된 혼합변조 방식은 NLOS (Non Line Of Sight)를 제외한 가장 가까운 LOS (Line Of Sight)를 선택한다. 이 논문의 실험은 실내 환경에서 Tx와 Rx 사이에서 3m의 거리에서 전력 dB을 변화시킴으로써 수신 된 심볼의 에러율을 보여준다. 성능 결과 및 실험을 통해 제안 된 컬러그리드 기반 변조 방식의 우수성을 보인다.
최근 약 10년 동안, 인지무선환경에서 1차사용자와 2차사용자간의 스펙트럼 공유를 시장 (market) 논리와 접목시키는 연구들이 활발하게 진행되어 왔다. 즉, 1차사용자가 자신이 소유하고 있는 주파수 자원을 2차사용자에게 금전적 보상을 받고 대여하는 형태를 고려하는 것이다. 그리고, 이에 대한 시장의 평형 (market equilibrium)을 이론적으로 제시하는 것이 그 연구들의 주요 목표이다. 우리는 이 논문에서, 1차사용자들은 2차사용자들에게 자신들의 유휴 채널의 사용권을 대여 또는 판매하는데, 1차사용자들은 허용가능한 간섭의 양을 정해놓고, 2차사용자가 그 간섭의 양을 초과하게 되면 금전적인 보상을 받는 시장 모델을 고려한다. 그리고, 각 2차사용자는 자신들이 1차사용자들에게 지급할 수 있는 예산에는 제한이 있는 상황도 추가 고려한다. 2차사용자의 재화는 자유공간상에서 획득 가능한 전송률이고 1차사용자의 재화는 금전적인 순이득 (net profit)이다. 우리는 이러한 인지무선네트워크 시장을 확장된 Fischer 마켓으로 모델링하고, Eisenberg-Gale convex program을 통해 마켓 균형을 찾는 방법을 제안한다.
다광역성과 고효율을 장점으로 하는 위성 통신 기술의 진화함에 따라, 위성 간의 간격과 주파수 자원의 제약으로 인해 보다 효율적인 위성방송 서비스에 대한 요구가 증가하고 있다. 최근에 하나의 리플렉터를 사용하여 동일한 수의 이전 수신 채널을 유지하면서 여러 위성으로 부터 여러 대역의 신호를 동시에 수신할 수 있는 안테나에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 위성들로부터 전송되는 Ku band (12 ~ 18GHz) 와 Ka band (18 ~ 30GHz) 위성 신호가 반사체를 통해 반사되어 유입될 때, 단일체로 구성된 3개의 피드 혼을 통합한 하나의 피드 혼으로 구성된 안테나를 제안한다. 안테나 설계 및 특성 시뮬레이션은 상용 프로그램인 TICRA사의 CHAMP와 CST사(社)의 Microwave Studio를 사용하였다. 제작한 안테나는 Ku band 대역과 Ka band 대역에서 각각 -10 dB 이하, 40 dBi 이상의 반사손실 특성과 안테나 이득을 나타내었다.
최근 딥러닝 기술이 큰 관심을 받으며 다양한 분야에 적용되고 있다. 특히 다양한 무선통신기술에 딥러닝을 접목하여 기존 통신시스템의 한계를 뛰어넘으려는 시도가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 무선통신 시스템 송신전력 조절방안의 성능검증을 수행하였다. 딥러닝 기반 송신전력 조절방안에서는 수학적 최적화 문제를 직접 풀어서 최적의 전력을 결정하는 기존 방식과 달리 심층신경망 구조를 학습시켜서 채널에 따라 최적의 송신전력을 찾는 General solver를 도출하여 이를 이용한다. 특히 시스템의 주파수 효율을 심층신경망 학습의 손실함수로 사용함으로써 라벨없이 학습을 가능케 한다. 본 논문에서는 Tensorflow 기반 성능분석을 통해 딥러닝 기반 송신전력 조절방안과 최적방안의 성능이 일치함을 보였고, 또한 제안 방안이 기존의 방식에 비해서 1/200의 계산복잡도로 송신전력을 찾을 수 있음을 보임으로써 실제 무선통신시스템에서의 적용가능성을 검증하였다.
KVN 수신기는 22/43/86/129GHz 주파수 대역의 우주전파를 관측할 수 있는 4채널 동시 관측 시스템의 핵심으로 다수의 제어 및 모니터 항목이 존재한다. 대표적인 예로 Synthesizer, Pcal, LO, Vacuum, Cryogenic Temperature 등이 있으며 이와 관련된 여러 인스트루먼트가 21m 전파망원경의 하부단에 위치한 수신기실 내에 분산 배치되어 있다. 이에 대한 효율적인 제어를 위해서는 사용자 컴퓨터 관점에서 두 가지 조건이 충족되어야 한다. 첫째, 물리적으로 분산된 인스트루먼트에 대한 접근 및 변경이 용이해야 하고, 둘째는 단일 인터페이스 상에서 다양한 인스트루먼트를 하나로 통합하는 확장성이 보장되어야 한다. 이러한 요건을 고려하여 KVN은 산업 분야에서 널리 쓰이고 있는 프로피버스를 수신기 시스템의 제어를 위한 기반 인터페이스로 활용 중에 있고, 추가 기능 요구에 효율적으로 대처하고 있다. 본 발표에서는 먼저 KVN 수신기 시스템을 구성하는 인스트루먼트에 대해 살펴보고자 한다. 그리고 이를 효율적으로 제어하기 위한 기반 인터페이스로서 프로피버스 구축 및 활용 현황에 대해 논하고자 한다.
대역 확장(Bandwidth Extension)이란 채널 용량 부족 혹은 이동통신 기기에 탑재된 코덱의 특성으로 인해 부호화 및 복호화 과정에서 대역 제한(band limited)되거나 손상된 협대역 신호(NB, Narrow Band)를 복원, 확장하여 광대역 신호(WB, Wide Band)로 전환 시켜주는 것을 의미한다. 대역 확장 연구는 주로 음성 신호 위주로 대역 복제(SBR, Spectral Band Replication), IGF(Intelligent Gap Filling)과 같이 고대역을 주파수 영역으로 변환하여 복잡한 특징 추출 과정을 거쳐 이를 바탕으로 사라지거나 손상된 고대역을 복원한다. 본 논문에서는 딥러닝 모델 중 오토인코더(Autoencoder)를 바탕으로 1차원 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)들의 잔차 연결을 활용하여 복잡한 사전 전처리 과정 없이 일정한 길이의 시간 영역 신호를 입력시켜 대역 확장 시킨 음향 신호를 출력하는 모델을 제안한다. 또한 음성 영역에 제한되지 않는 음악을 포함한 여러 종류의 음원을 포함하는 데이터셋에 훈련시켜도 손상된 고대역을 복원할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 스마트폰에 내장되어있는 다양한 장치들 중 가장 기본적인 장치인 마이크와 스피커를 이용한 사용자 인증 방법을 제안한다. 제안 방법은 음향 채널을 통해 챌린지를 전달함으로 인해 인증 대상이 사용 대상 장치로부터 근거리에 위치함을 보장할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 인증 방법은 두 가지로, 스마트폰을 일종의 하드웨어 토큰으로 활용하여 고정시스템 또는 웹사이트 등에 로그인하는 방법과 스마트폰을 사용하고자 하는 사용자가 스마트폰에 로그인하기 위해 가까운 고정 PC를 토큰으로 활용하는 방법이다. 특히 제안 방식은 일반적으로 사용하는 마이크와 스피커를 이용함으로써 추가적인 장치가 필요 없으며 간단한 조작만으로 인증을 수행 할 수 있어 노약자나 장애인 등이 쉽게 사용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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