본 논문에서는 WAVE/DSRC 표준에 근거하여 IEEE802.11p에 적합한 고속 무선 이동채널에 대한 채널 모델을 분석하고 이를 시뮬레이션 하였다. IEEE802.11p 표준화 그룹에서는 차량간 채널 및 차량과 노변간 채널을 측정하여, WAVE/DSRC 시스템에 적합한 6가지 측정기반 채널 모델을 제시하였다. 이는 실제 무선 환경을 측정하여 수치적인 모델을 제시했다는 데에 의미가 있으나, 측정결과에 따른 수치 모델만을 제안하였을 뿐, 컴퓨터 기반의 모의실험에 필요한 채널 시뮬레이터는 제공하지 않고 있어, 관련 연구에서 WAVE 규격의 성능 평가 및 검증에 활용할 수 없다. 본 논문에서는 WAVE 채널 시뮬레이션 기법을 제시하고, 소프트웨어 기반 WAVE 채널 모델을 구현하였다. 또한 이에 대한 PSD, LCR, AFD 시뮬레이션을 통해 IEEE802.11p 기반의 차량용 통신 시스템의 성능을 평가하는데 활용할 수 있는 채널 모델에 대한 분석 결과를 제시하였다.
헴트(HEMT) 소자의 순수 해석적 DC모델이 2차원 전하제어 시뮬레이션 결과[4]에 기초하여 제작되었다. 이 모델에서는 2-DEG 채널의 전자 운송 역학에 확산 효과를 추가하였다. 이 확산효과는 기존 1차원 DC모델에서 사용하는 전자 이동도 및 문턱전압을 증가시키는 효과를 가졌음을 보였다. 또한 2-DEG 농도분포함수를 piecewise 선형화하여 HEMT 소자의 subthreshold 특성의 해석적 모델을 추가하였고, 따라서 2-DEG의 채널 두께 및 게이트 용량을 게이트 전압의 함수로 나타내었다. I-V curve의 전류포화영역에서의 기울기를 모델하는데는 gate 밑의 전자포화채널 지역에서의 전자채널두께와 채널길이 변조현상을 함께 고려하였다. Troffimenkoff형의 전장의존 전자이동도를 사용하여 I-V곡선의 포화현상을 모델하였다. 또한 기존 1차원 모델에서 감안되지 않은 2차원 효과가 실제 전류특성곡선에서 매우 중요한 역할을 하며, 이 효과가 효과적으로 1개의 보정상수f로 보상됨을 보였고, 물리적으로 이 상수가 채널 GCA 지역과 채널포화지역 사이에 형성되는 채널천이지역의 전자농도와 관계됨을 보였다.
본 논문에서는 카메라 센서만을 이용하여 손바닥 사진을 촬영하고 추출된 데이터들을 합성하여 멀티 채널 이미지를 생성 및 분류 모델에 입력하여 신원을 확인하는 딥러닝 모델을 제안한다. 이 모델은 손바닥 사진이 입력되면 손바닥 및 손금 세그멘테이션을 이용하여 마스크 이미지를 추출하고 단일 채널로 구성된 이미지들을 멀티 채널 이미지로 합성/재구성하여 신원을 분류하는 딥러닝 모델이다. 이는 카메라 센서 외 다른 센서가 필요 없다는 장점을 가지고 있으며, 비접촉 신원 인식 시스템에 적용할 수 있다.
인지 라디오(Cognitive Radio: CR) 기술은 우선 사용자와 CR 사용자가 무선 자원을 공유하여 무선 자원의 효율을 증가시킬 수 있는 기술이다. 본 논문에서는 셀에서의 채널사용에 대한 부분정보만이 CR 사용자에게 알려져 있음을 가정하고 채널 할당 모델을 설계한다. 모델은 우선 사용자가 CR 사용자에 의하여 간섭받지 않도록 설계하였으며, CR사용자의 채널 재획득과정을 포함한다. 설계된 인지 라디오에서의 채널 할당 모델을 분석하기 위하여 이에 대한 페트리 네트 모델을 개발하였으며 성능분석을 수행 한다. 성능지표로는 우선사용자 채널 점유율 변화에 따른 CR 사용자의 호 분설률과 처리율을 계산한다.
무선 통신 서비스에 대한 수요가 급격히 증가하면서 높은 데이터 전송율을 갖는 무선 통신에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. UWB는 (Ultra Wide Band) 이러한 문제점을 해결할 수 있는 통신 방법 중의 하나로 이 논문에서는 현재 IEEE 802.15.TG3a 표준화 위원회에서 제시하고 있는 채널 모델에 대해서 알아보고, 제시된 채널 모델에 LS (Least Square) 방법을 적용하여 채널의 임펄스 응답을 (Channel Impulse Response) 추정한다. 채널 추정의 성능 지표로 Preamble의 크기에 따른 MSE와 (Mean Square Error) 각각의 채널에 대한 비트 에러율을 사용하여 모의 실험을 본 논문에서 다루는 추정 기법의 성능을 분석한다.
본 논문에서는 방향 네트웍에서 안전한 통신 프로토콜을 연구한다. 본 논문은 Dolev 등의 방법[6]을 따라 일반적인 네트웍을 한 쌍의 전송자와 수신자가 여러개의 채널을 통해 연결되어 있는 모델로 단순화한다. Dolov 등은 채널이 모두 양방향이거나 또는 방향이 ? 전송자에서 수신자인 경우만 다루었으나 여기서는 양방향과 단방향 채널이 동시에 존재하는 경우를 다룬다. 단방향 채널에는 전송자에서 수신자로의 방향 뿐만아니라 그 역방향으로만 통신이 가능한 채널도 포함된다. 본 논문은 정보이론적으로 안전한 통신이 가능하기 위한 필요충분조건을 구하고 효율적인 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 단순화한 모델에서의 채널을 정점분리 경로로 대응시켜 일반적인 방향 네트웍에서 적용될 수 있다.
이동통신 서비스에 대한 수요가 크게 증가하므로 무선접속방식에 있어서 채널용량의 분석이 매우 중요한 요소로 부각되고 있다. 그러나 이동통신채널은 환경에 따라 매우 다르므로 용량을 정확하게 분석하기 어렵다. 이 논문에서는 PCS 환경에서 채널용량에 관계되는 요소들을 정량적으로 분석하고 이들을 사용하여 전형적인 CDMA와 TDMA 방식에 대한 채널용량을 분석하였다. 제시한 채널모델은 가능한 모델중에 하나가 될 수 있고, 제안된 채널 용량 분석방법중 요구되는 $E_b/N_a$ 값의 계산방식은 이동통신 시스팀에 있어 각 요소가 성능에 미치는 영향을 정량적으로 분석하는데 도움이 된다.
짧은 채널($L<1\mum$) MOSFET의 전기적 변수, 특히 문턱전압(threshold voltage)을 최적화시키기 위하여 분석적 문턱전압 모델을 개발하였다. 채널 영역에서의 붕소profile은 계단 (step) profile로 근사시켜 표면전하층과 기판전하층으로 구성하였다. 최대공핍층내에 있는 두 전하층의 각각에 대하여 기하학적으로 근사시킨 전하분배(charge sharing)모델을 적용하고 이차원적 분석을 이용하여 짧은 채널 효과를 계산하였다. 본 모델을 실험치와 비교하고 이온주입 공정의 최적조건을 이끌어내는 데 필요한 변수에 대하여 논의하였다.
채널은 무선망에 있어서 한정된 주요 자원 중의 하나이다. 다양한 채널 관리 기법들이 제시되어 왔으며, 최근 들어 가드채널의 최적화 문제가 부각되고 있다. 본 논문에서는 신경망을 이용한 지능적인 채널 관리 기법을 제안한다. 신경망의 학습 데이터 생성과 성능분석을 위하여 SRN(Stochastic Reward Net) 채널 할당 모델이 개발된다. 제안된 기법에서 신경망은 지도학습 방법인 역전파 알고리즘을 이용하여 최적의 가드채널 값 g를 계산하도록 학습한다. 학습된 신경망을 이용하여 최적의 g를 계산하고, 이를 SRM모델에서 구해진 결과와 비교한다. 실험 결과는 신경망에서 구한 가드채널 수와 SRM모델로부터 구한 가드채널 수의 상대적 차이가 없음을 보여준다.
본 논문은 전화음성 서비스 시스템의 핵심 기술인 멀티채널 음성인식 시스템의 구현에 대해서 기술하고자 한다. 구현한 시스템은 전화망 인터페이스 모듈, 음성입력 모듈, 음성인식 모듈, 및 서비스 제어모듈로 구성되어 있다. 전화망 인터페이스 모듈은 전화망을 이용한 교환기와의 호 처리 및 이벤트 처리를 담당하며, 전화망 접속카드와 밀접한 관계를 가지고 있다. 음성입력 및 인식 모들은 호 접속이 이루어진 채널로부터 음성을 입력받아 단어인식 기능을 수행하는 부분으로서 멀티 채널을 수용할 수 있는 구조로 설계되어 있다. 음성인식 모델은 문맥 종속형 CHMM 모델이며, 각각의 HMM 모델은 3-state, skip path 로 구성되어 있다. 음성인식 모듈내의 함수들은 모두 re-entrant 하도록 구성함으로써 멀티 채별이 가능하며, 각각의 채널은 모두 독립적인 메모리 공간에서 동작하도록 되어있다. 이와 같은 멀티채널 전화음성인식 시스템은 Dialogic보드를 이용하여 Windows NT에서 동작하도록 구현하였다. 실험결과, 구현된 시스템은 실시간으로 상용서비스가 가능한 인식율을 보였으며 원활한 멀티채널 지원이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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