QAM-OFDM 시스템에서 결정지향 채널추정을 위해 사용하는 2차원 필터의 최적의 크기와 모양은 도플러 주파수, 신호의 지연확산, 신호 대 잡음비 등 채널의 특성과 함께 송신 심벌의 크기에 의해서 결정된다. 기존의 채널 추정방법들은 QAM 변조 방식에서의 송신 심벌의 크기의 다양성을 고려하지 않고 채널 특성만을 고려한 고정된 형태의 필터를 취하는 데 반해서 이 논문에서는 단순하면서도 송신 심벌의 크기의 다양성을 고려한 필터를 제안한다. 제안된 채널추정방법은 작은 크기의 필터로 예측잡음을 효과적으로 줄일 수 있으므로 구현 복잡도를 줄일 수 있는 가능성을 가질 뿐만 아니라 채널의 변화에 의한 성능 감소 효과도 적어 더 우수한 성능을 나타낼 수 있다.
이동통신 망을 통한 멀티미디어 통신의 수요 급증으로, 차세대 이동통신 시스템에서는 패킷 교환에 기초한 망 구조가 사용될 것으로 예측된다. VOD(Voice Activity Detector)를 갖는 음성 단말은 데이터를 발생시키는 talk spurt(평균이 t$_1$인 지수분포를 따름)와 데이터를 발생시키지 않는 silence period(평균이 t$_2$인 지수분포를 따름)의 두가지 상태를 갖는 마코프 체인으로 모델링된다. Goodman at. al.은 음성 단말들이 talk spurt동안만 데이터를 전송하게 함으로써 더 많은 가입자들을 수용할 수 있는 PRMA(Packet Reservation Multiple Access) 기법을 제안되었다. PRMA 방식에서는 시간 축이 슬롯들로 구성되며 여러개의 슬롯들로 프레임이 형성된다. Silence period 상태에 있던 음성 단말은 talk spurt 상태가 되면 talk spurt의 첫 번째 데이터를 하나의 슬롯을 통해 전송하게 된다. 이때 단말들은 각 슬롯에서 데이터를 전송할 수 있는 확률을 나타내는 채널 접근 확률(channel access probability)에 의해 데이터를 전송하게 되며 전송에 성공하면 슬롯을 예약함으로서 다음 프레임부터는 동일한 위치의 슬롯을 통해 데이터들을 전송하게 된다. DS/CDMA(Direct Sequence/code Division Multiple Access)는 이동통신 단말의 수용 용량상의 이점, 소프트 핸드오버 능력, 보다 용이하게 셀 계획을 세울 수 있는 점 등에 의해 차세대 이동통신 망에서 채택될 예정이다. CDMA 시스템은 간섭(interference)에 의해 용량이 제한을 받게 되며, MAI(Multiple Access Interference)가 시스템의 성능에 많은 영향을 미치게 된다. Brand, et. al.은 간섭의 분산을 줄이기 위해 PRMA 개념을 DS/CDMA 환경으로 확장한 Joint CDMA/PRMA 프로토콜을 제안하였다. 이때 각 슬롯에서의 데이터 전송확률을 그 슬롯에서 예약상태에 있는 음성 단말의 수에 의존하게 하는 방식을 사용하였으며 데이터 전송확률을 나타내는 채널 접근 확률들을 시뮬레이션을 통해 유도하였다. 한편 음성 단말에게는 실시간 서비스를 제공해 주어야 하는 대신 데이터 단말에게는 실시간 서비스를 제공해 주지 않아도 되므로, 트래픽이 많을 때에는 음성 단말의 데이터 전송에 우선권을 주는 것이 바람직하다. 이를 위해서 Brand, et. al.은 채널 접근 확률을 각 슬롯의 트래픽 상태에 따라 적응적으로 산출하는 기법을 제안하였다. 본 연구에서는 Joint CDMA/PRMA의 성능이 채널 접근 함수의 효율성에 많이 의존하게 되므로 보다 효율적인 채널 접근 확률을 구하는 방법을 제안한다. 즉 채널 액세스 확률을 각 슬롯에서 예약상태에 있는 음성 단말의 수뿐만 아니라 각 슬롯에서 예약을 하려고 하는 단말의 수에 기초하여 산출하는 방법을 제안하고 이의 성능을 분석하였다. 시뮬레이션에 의해 새로 제안된 채널 허용 확률을 산출하는 방식의 성능을 비교한 결과 기존에 제안된 방법들보다 상당한 성능의 향상을 볼 수 있었다.
최근 들어 개인 이동 통신 또는 대용량 고속 통신의 서비스 향상을 위하여 성층권 통신에 대한 관심이 높아지고 있다. 실제로 ITU에서는 성층권 통신 시스템을 IMT-2000의 지상 기지국 또는 중계국으로 사용하는 것에 대한 가능성을 지속적으로 연구하고 있는 상황이다(1). 그러나, 이러한 성층권 통신은 실제로 채널을 측정한 데이터가 없어 정확한 성능 예측이 어렵고, 성층권에 시험용 비행선을 위치시키는 것도 막대한 예산이 필요하다. 본 논문에서는 성층권의 채널 모델로서 Corazza(2)가 제안하고, 유문희(3)등에 의하여 개선된 채널 데이터를 사용하여 라이시안 로그 노말 페이딩 채널을 모델링하고, 이러한 채널에서의 이동 성층권 통신 시스템의 성능을 평가하고자 한다. 사용한 통신 방식은 BPSK 변조 방식이며, 개방 지역(open area), 시골 지역(rural area),도심 지역(urban area)의 경우에 대하여 각각 세가지 앙각, 즉 이동체에서 비행선을 바라본 각도 20$^\cire$, 45$^\cire$, 80$^\cire$ 에 대하여 성능을 구하였다. 또한, 각 경우에 대하여 해밍 부호(7,4), BCH 부호(15,7)와 제한길이(constraint length)가 3이고 부호화율이 R=1/2인 콘볼루션 부호 등을 적용하여 성능의 향상 효과를 분석하였다.
CDMA 시스템의 채널을 여러 사용자가 공유하면 수신기는 MAI 문제에 직면하고 또한 채널이 대역 제한되면 ISI를 유발한다. 두 요소는 원치 않는 성분이지만 완전히 예측할 수 없는 부가 잡음과는 다르게 이러한 요소의 시공간 구조는 이들을 추정하고 제거하는데 도움이 된다. 본 논문은 다중로를 가진 페이딩 채널에 대한 연구이며 채널 추정 부분과 수신 부분을 분리하였다. 추정 부분은 DOA와 TOA 같은 다중로 파라미터를 추정하고 수신 부분은 역상관 빔포머, 시공간 정합필터, Winer-Hopf 빔포머, 부분공간 빔포머에 대하여 평가한다. 그리고 여러 가지 추정 기술과 빔포머의 평가를 이론치와 비교하여 시뮬레이션 하였다.
본 논문에서는 super-RENS 디스크의 채널 모델링을 위하여 압축 센싱 알고리즘에 기반한 sparse Volterra 필터에 대해 연구하였다. Super-RENS 디스크 시스템에서 심한 비선형 심벌간 간섭(ISI)이 발생하는 것은 익히 알려진 사실이다. 메모리를 가진 비선형 시스템은 Volterra 급수로 모델링할 수 있다. 또한, 압축 센싱은 측정치로부터 성긴 또는 압축된 신호를 복원할 수 있다. 이러한 이유로 super-RENS의 성긴 특성을 갖는 read-out 채널을 예측하기 위해 압축 센싱 알고리즘을 사용하였다. 평가 결과는 압축 센싱 알고리즘으로 super-RENS의 read-out 채널을 위한 sparse Volterra 모델을 효과적으로 구성할 수 있음을 보여준다.
가열벽이 있는 4각단면 채널에서 3차원 열전달이 비선형 k-ε-fμ 모형과 큰에디모사법을 이용하여 해석되었다. 4각단면 채널로 모형화된 열량계 해석에 비선형 k-ε-fμ 모형과 비선형 열유속모형이 도입되었다. 레이놀즈수는 4000≤$Re_b$≤20000로 변화되었다. 난류의 비등방성으로 유도되는 구석와류는 주 유동속도의 1~3% 정도로 크지 않았지만 열전달에 커다란 영향을 주었다. 또한 채널 단면에 존재하는 나선형의 와류에 의해서 열전달이 심하게 변함을 보여 주었다. 예측된 열전달계수로부터 Nu~$Re^{0.8}Pr^{0.34}$가 검토되었고 온도의 섭동과 와유동의 비정상거동이 조사되었다.
AMC 기술은 고속의 데이터 전송율의 요청을 지원하는 유망한 기술이므로 4세대 이동통신 시스템의 표준으로 제안되고 있다. 본 논문에서는 단일 사용자에 초점을 맞추어 OFDM 시스템 기반 하에 AMC 기술을 SISO-OFDM과 SFBC-OFDM을 비교하여 시뮬레이션을 수행하였다. 서로 다른 성상도의 크기 하에 다중 경로 페이딩 채널을 겪는 다운링크 시스템 환경 아래 채널 용량의 측면에서 성능 분석을 하였다. 채널 상태가 예측 가능하다는 전제 하에 SFBC-OFDM이 채널 용량 측면에서 더 나은 성능을 보였다.
최근에 스펙트럼 효율과 전력절약을 위해서 협동 다이버시티 구조의 증가 최선 릴레이 선택법이 제안되었다. 그러나 최선 릴레이를 선택하는 과정에서 실제 데이터 전송 시와 채널 예측 시에 시간적인 지연이 발생하게 된다. 결국 이 지연으로 말미암아 지연된 채널 정보를 갖게 된다. 이 논문에서는 지연된 채널 정보가 증가 최선 릴레이 선택 다이버시티 구조에 미치는 영향을 해석적으로 유도하였다. 시스템 성능은 상관계수가 감소할수록 급격히 나빠짐을 알 수 있었다. 시스템 성능은 상관계수가 1에서 0.9로 감소할 때 성능 저하가 가장 컸으며, 상관계수가 점차 작아질수록 성능 저하는 다소 완만하였다.
H.264에서 다중참조 프레임을 사용한 움직임 예측 방법은 단일 참조프레임을 이용한 움직임 예측보다 더 많은 시간적 중복성을 제거하여 부호화 효율을 높이거나 채널에러에 강인하게 부호화하기 위해 사용된다. 하지만 다중 참조 프레임을 이용하여 움직임 예측을 하는 것은 단일의 참조 프레임을 이용하는 것보다 많은 계산량을 요구하기 때문에 비디오 인코더의 복잡도를 증가시키게 된다. 본 논문에서는 다중참조 프레임을 사용한 움직임 예측을 화질 열화 없이 적은 복잡도로서 가능하게 하는 알고리즘을 제안한다. 움직임 예측 절차의 복잡도를 줄이기 위해, 제안한 알고리즘에서는 연속되는 프레임 사이에 구성된 움직임 벡터맵을 이용하여 움직임벡터를 추정한다. 제안한 방식은 추정된 움직임벡터를 작은 탐색영역에서 보정하는 방식을 적용하기 때문에 기존의 방식들에 비해 적은 복잡도가 요구된다. 제안된 방법으로 추정된 움직임벡터는 각 참조프레임들에 대해 최적의 움직임 벡터를 효과적으로 추적하기 때문에 부호화 된 영상의 화질은 전 탐색영역 움직임 예측 알고리즘을 이용한 결과와 매우 비슷하다. 제안된 방식은 세가지 단계로 구성된다. (a) 연속되는 두 개의 프레임 사이에 벡터맵을 구성한다. (b) 벡터맵에 있는 요소벡터를 이용하여 시간적 움직임 벡터를 구성한다. (c) 마지막으로, 임시 움직임 벡터를 좁은 탐색영역에서 보정한다. 컴퓨터 실험을 통해 제안된 방식의 효율성을 입증하였다. 제안된 방식과 기존의 방식들과의 비교를 위해 H.264 부호화기에서 움직임 예측 모듈에 의해 소비된 CPU 시간을 측정하였다. 컴퓨터 실험을 통해 알 수 있듯이 제안된 방식에 의해 부호화된 영상의 화질은 기존 방식과 을 통해 얻은 영상화질과 거의 같으면서 알고리즘 복잡도는 크게 줄어드는 것을 볼 수 있다.
생체 신호를 분석하여 사용자의 건강과 정신 상태를 예측하고, 관련 질병에 관해 예방하는 연구가 늘어나고 있다. 생체 신호 중 심박은 사람의 육체, 정신적인 상태를 반영하는 대표적인 신호이지만 기존의 접촉 패드를 통한 ECG나 광학 센서를 통한 PPG로 심박을 예측할 때는 구속적인 환경이 필요하여 일상적인 상황 속에 적용하기 어려웠다. 이러한 단점을 해결하고자 본 논문은 UBFC-RPPG 데이터셋의 동영상 프레임을 RGB 채널마다 다른 가중치를 적용하는 전처리를 하여 학습 데이터의 크기를 줄이면서 정확도를 높이고, 3D-CNN을 활용한 딥러닝으로 순간적인 영상에서도 PPG 신호를 예측할 수 있도록 1초 전처리 영상을 학습한 후, 신호를 예측하는 것을 목표로 한다. 이렇게 비접촉식으로 취득된 신호는 더 다양한 환경에서의 감정분류, 우울증 진단, 질병 감지 등 다양한 분야에 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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