본 논문에서는 시변 다중 입출력 (multiple-input multiple-output) 방송(broadcast) 채널에서 피드백 양자화와 지연을 고려한 협력 빔형성 (coordinated beamforming: CBF) 시스템을 제안한다. 다중 데이터 스트림을 전송하는 CBF 시스템에 피드백 양자화 기법을 적용하고, 구현 복잡도와 피드백 오버헤드 측면에서 효율적인 CBF 시스템을 제시한다. 또한, 실제적인 무선통신 환경에서 발생하는 피드백 지연에 의한 오류를 최소화하기 위하여 사용자 단말에 선형 채널 예측기를 적용한다. 선형 예측기로 Wiener 필터를 이용하여 피드백 지연시간 후의 미래 채널을 예측하교 이를 토대로 피드백 정보를 생성함으로써 지연된 피드백 정보를 이용하는 CBF 시스템의 성능을 향상시킨다. 모의실험을 통해 다양한 도플러 (Doppler) 주파수의 MIMO 방송 채널에서 양자화와 Wiener 필터를 적용한 CBF 시스템의 향상된 심볼 오율과 합 전송률 성능을 확인한다.
적응 변조 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 전송 기법은 각 부반송파의 채널 상태에 따라 변조방식을 적절히 변화시켜 무선 채널의 다중 경로 페이딩에 의해 의한 영향을 최소화하여 시스템의 성능을 증가시키는 방식이다. 시스템이 적응적으로 전송하기위해서는 단말기에서 각 부반송파(subcarrier)별 채널 상태 정보 (Channel State Information : CSI)를 되먹임 채널을 통해 실시간으로 기지국으로 전송해 주어야한다. 하지만, 단말기에서 데이터를 처리할 때 걸리는 시간과, 단말기에서 기지국으로 CSI를 되먹임(feedback) 할 때 걸리는 시간으로 인한 되먹임 지연(feedback delay) d가 발생하게 된다. 이 되먹임 지연은 CSI 정보의 불일치를 발생시켜 적응 OFDM 시스템의 성능저하를 일으킨다. 본 논문에서는 CSI의 되먹임 지연 $d(\geq2)$를 적절히 보상하는 주파수 축 멀티 스탭 채널 예측기를 제안하고 이를 적응 전송 OFDM 시스템에 적용하고 모의실험을 통하여 기존의 OFDM 시스템, 기존의 채널 예측방식과의 성능을 MSE(mean square error), 비트오율(bit error rate : BER) 및 채널용량을 바탕으로 비교한다.
기존의 이동 통신시스템에서 사용하는 변조방식의 단점을 개선하기 위하여, 본 논문에서는 채널의 환경이 변함에 따라 적응적으로 변조방식을 변화시킴으로써 채널의 처리율을 향상시킬 수 있는 적응변조방식을 사용한 채널 예측 방법을 제안한다. 제안된 방식은 요구되는 채널의 비트 에러율에 따라 부호율을 결정하기 위해 채널 특성을 실시간으로 측정하여 채널의 비트 에러율이 증가하면 부호율을 감소시켜 최대 처리율을 유지하도록 하는 방법을 사용하며, Matlab을 이용한 시뮬레이션을 통하여 제안된 방식의 성능을 분석하였다.
로켓엔진 고공 환경 모사용 디퓨져에는 연소가스의 고열로부터 디퓨져를 보호하기 위해 물을 이용한 냉각시스템이 사용되며 냉각수의 유량 및 압력은 냉각 채널 내부에서 냉각수의 비등이 발생하지 않도록 결정된다. 따라서 냉각수 유량의 변화에 따른 냉각 채널 벽면의 최고온도 예측은 냉각시스템의 운용 압력을 결정하는데 주요한 변수가 된다. 본 연구에서는 열평형 이론에 근거하여 유량 변화에 따른 채널 벽면의 최고온도를 예측하는 방법을 기술하였다.
최근 센서네트워크와 같은 에너지 제한 환경을 위한 경량화 부호화 기술의 필요성이 대두됨에 따라 분산 소스 부호화 기술(Distributed Source Coding)의 응용기술로 비디오 부호화 복잡도의 대부분을 차지하는 움직임 예측/보상과정을 부호화기가 아닌 복호화기에서 수행하는 분산 비디오 부호화 기술(Distributed Video Coding)에 대한 연구가 활발히 이루어져 왔다. 이에 가장 대표적인 기술인 Wyner-Ziv 코딩 기술은 채널 코드를 이용하여 원본 프레임과 이에 대한 복호화기의 예측영상인 보조정보 사이의 잡음을 제거하여 영상을 복원한다. 일반적으로 보조정보는 원본영상에 유사한 키 프레임간의 프레임 보간을 통하여 생성되며 채널 코드는 Shannon limit에 근접한 성능을 보이는 Turbo 코드나 LDPC 코드가 사용된다. 이와 같은 채널 코드의 복호화는 채널 잡음 모델에 기반하여 수행되어지며 Wyner-Ziv 코딩 기술에서는 이 채널 잡음 모델을 '상관 잡음 모델' (Correlation Noise Modeling)이라 하고 일반적으로 Laplacian이나 Gaussian으로 모델화 한다. 하지만 복호화기에는 원본 영상에 대한 정보가 없기 때문에 정확한 상관 잡음 모델을 알 수 없으며 잡음 모델에 대한 예측의 부정확성은 잡음 제거를 위한 패리티 비트의 증가를 야기해 부호화 기술의 압축 성능 저하를 가져온다. 이에 본 논문은 원본 프레임과 보조정보 사이의 잡음을 정확하게 예측하여 잡음을 정정할 수 있는 향상된 상관 잡음 모델을 제안한다. 제안 방법은 잘못된 잡음 예측에 의해 Laplacian 계수가 너무 커지는 것을 방지하면서 영상내의 잡음의 유무에 별다른 영향을 받지 않는 새로운 문턱값을 사용한다. 다양한 영상에 대한 제안 방법의 실험 결과는 평균적으로 약 0.35dB에 해당하는 율-왜곡 성능 향상을 보여주었다.
무선 통신망에서 다양한 요구의 QoS(Quality of Service)를 보장하고 한정된 대역폭을 효과적으로 사용하기 위한 기법에는 이동성 예측 기법과 채널 할당 기법이 있다. 이러한 이동성 예측 기법들 중에서는 가장 최근에 제안되었으며, 셀 내부의 이동 경로를 저장하는 방법을 사용하는 Detailed-ZMHB 알고리즘이 가장 우수한 성능을 보인다. 또한, 여러 채널 할당 기법 중에서 핸드오프 호(Handoff Call)의 접속 실패율을 줄이기 위하여, 핸드오프 호에 우선순위를 두어 다소의 신규 호 블록킹율을 감수하고, 핸드오프 호의 접속 실패율(Dropping Probability)을 낮추는 방법들이 제안되었다. 특히, CDMA(Code Division Multiple Access) 시스템에서의 소프트 핸드오프의 경우, 신호의 세기에 따라 인접한 셀 중 두 개를 선택하여 채널을 예약하는 방법을 사용한다. 본 논문에서는 핸드오프 호의 접속 실패율을 줄이기 위하여, 예측 알고리즘에서 사용하는 이동 경로 저장 방법을 이용하는 새로운 채널 예약 기법을 제안한다. 그 결과로, 본 논문에서 제안한 채널 예약 기법이 기존의 기법보다 핸드오프 호의 접속 실패율이 약 67-71$\%$정도 낮다.
다양한 유형의 사용자 패킷들이 다중화 되어 사용자 단말(RCST, Return Channel via Satellite Terminal)들에게 전달되는 위성 포워드링크에서 패킷들 간의 중요도에 따른 QoS 보장은 매우 중요하다. 특히 강우와 같은 기상상태에 따라 무선 채널 상태가 변화하는 위성망의 경우에는 가용 대역폭을 고려하면서 QoS가 보장 되도록 패킷을 처리해야 한다. DVB-S2에서는 강우감쇠에 대한 대책으로서 적응형 부호 및 변조(Adaptive Coding and Modulation, ACM) 기법을 사용하여 전송효율을 증가시킨다. 하지만 위성링크의 전송 지연시간이 크기 때문에, RCST들이 피드백 하는 리턴채널 데이터를 기반으로 전송모드를 결정하는 ACM 기법을 효율적으로 적용하기 위해서는 채널 예측 알고리즘이 필요하다. 이에 본 논문에서는 RCST가 피드백 하는 강우감쇠 값 데이터와 미리 저장된 참조데이터를 이용하여 위성 링크의 채널을 예측하는 알고리즘 및 QoS와 공평성을 동시에 보장하는 스케줄링 기법을 제안한다. 성능평가 결과 제안하는 알고리즘이 채널을 정확히 예측함은 물론 QoS를 보장하면서 동시에 각 RCST들 간의 사용 대역폭의 공평성을 지원함을 보였다.
디지털 방송의 등장으로 다양한 TV 채널들이 시청자에게 제공되고 있지만, 이러한 환경 변화는 오히려 시청자들에게 자신들이 원하는 TV 프로그램을 찾는데 어려움을 겪도록 하고 있다. 이와 같은 어려움을 해소하기 위하여 효율적인 채널 네비게이션 기법(Channel Navigation Scheme)들이 제안되었다. 이 기법들은 시청자의 과거 시청 히스토리 정보를 분석하여 시청자가 선호하는 TV 채널을 예측하고, 시청자가 채널을 변경하고자 할 때 예측된 채널을 제공한다. 기존에 제안된 채널 네비게이션 기법으로는 시청자가 가장 자주 선택한 채널을 제공해 주는 기법인 MFS(Most Frequently Selected)와 가장 최근에 시청한 채널을 제공해주는 기법인 MRS(Most Recently Selected)가 있다. 하지만 MRS, MFS와 같이 시청자의 채널 시청정보에 기반한 방식은 한 채널에서 여러 가지 방송프로그램을 제공하는 현재의 TV 방송에 적합하지 않을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 시청자의 채널 시청 정보 대신에 방송프로그램의 시청 정보를 기반으로 채널을 제공해 주는 PMFS(Program Most Frequently Selected)를 제안한다. 또한, 시뮬레이션을 통해 기존의 채널 탐색 기법인 MFS, MRS과 비교하여 PMFS의 탐색 거리(Seek Distance)가 더 짧음을 보인다.
논문에서는 어닐링 시뮬레이션에 근거한 인공 뉴럴 네트워크를 구축한다. 미세 유동채널의 전기화학적 가공 파라미터와 채널 형태 간의 매핑은 샘플의 학습에 의하여 이루어진다. 스텐리스강 표면에 대한 미세 유동채널의 전기화학적 가공의 깊이와 넓이가 예측되고, 형성된 네트워크 모델을 입증하기 위한 NaNO3 해 내부의 펄스 전원공급기와 함께 유동채널의 실험이 진행된다. 결과적으로, "4-7-2" 구조를 갖는 인공 뉴럴 네트워크에 의한 어닐링 시뮬레이션으로 예측된 채널의 깊이와 넓이는 실험값에 매우 근접한다. 그 오차는 5.3% 미만이다. 예측된 데이터와 실험 데이터는 전기화학적 가공 과정에서의 에칭 규격이 전압 및 전류의 밀도와 매우 밀접한 관계가 있음을 보여준다. 전압이 5V보다 작을 때에는 채널 내에 "작은 섬"이 형성된다; 반면에 전압이 40V보다 클 때에는 채널의 측면 에칭이 비교적 크고 채널 사이의 "댐"은 사라지게 된다. 전압이 25V일 때 채널의 가공 형태는 최적이 된다.
본 논문에서는 계층적 픽셀 예측과 컨텍스트 적응적 산술 부호화를 이용한 이미지 적응 무손실 압축 알고리즘을 제안한다. 입력 RGB 이미지는 먼저 가역적 색상 변환이 적용된다. Y 채널 이미지는 기존의 무손실 압축 인코더로 압축되고, U와 V채널 이미지는 Y 채널 이미지를 기반으로 예측된다. 원본과의 차이는 컨텍스트 적응적 산술 부호화를 통해 압축된다. 본 논문에서 제안된 알고리즘에서는 입력 이미지의 성질에 따라 산술 부호화에 사용되는 인코더의 개수를 적응적으로 변화시킨다. 또한 저주파 성분에 상대적으로 많은 자원을 집중시킴으로써 압축 성능을 향상시켰다. 제안된 방법은 기존에 사용되던 압축 방식들과 비교했을 때에도 의미 있는 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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