본 논문에서는 필립스사의 지자기센서를 블루투스 통신시스템에 연결하여 방위각을 $5^{\circ}$ 단위로 전후 방향으로 기울기 각도를 변화시켜 $360^{\circ}$를 측정하였다. 측정된 방위값은 100M 이내에서 이동하면서 측정값을 블루투스 통신시스템으로 전송하여 측정값을 분석하였다. 블루투스를 이용하여 전파 장애가 없는 평지에서 직선거리 100M 이내에서 방위 측정값은 에러 없이 전송할 수 있었다. 지자기센서를 수평을 유지하면 98%의 신뢰를 가지는 방위측정값을 얻었다. 본 연구를 바탕으로 기울기를 가지는 지형을 이동하는 이동형 지능로봇에 장착 정확도가 향상된 방위 측정값을 전송하여 이동형 로봇의 방위추적을 할 수 있다.
본 논문에서는 MLC 낸드플래시 메모리의 CCI(cell-to-cell interference)의 제거를 통한 에러 보정 등화기(equalizer)를 제안한다. 매년 메모리의 집적도가 두 배가 되고, MLC(multi level cell) 기술의 개발 등으로 플래시 메모리 시장의 급성장이 이루어졌다. CCI는 주변 셀이 프로그램 되면서 발생하는 영향으로 에러 발생에 중요한 요소이다. 제안된 CCI의 모델을 수식화하고, CCI의 제거를 통한 등화기를 설계하였다. 이 모델은 MLC 낸드플래시의 프로그램 순서와 주변 패턴을 기반으로 프로그램 전압(program voltage)의 영향이 고려되었다. 또한 제안된 등화기는 MLC NAND 플래시 메모리 1-블록에 데이터를 읽기/쓰기 동작의 측정 결과와 Matlab을 통하여 설계 및 검증되었다. 이 등화기는 심각한 CCI를 가지고 있는 20nm 낸드플래시 메모리 채널에서 약 60%의 에러 개선율을 보였다.
무손실 이미지 압축은 (Lossless Image Compression)은 손실이미지 압축(Lossy Image Compression)에 비해, 압축률(compression ratio)은 떨어지지만, 반면 원이미지와 복원이미지가 완전히 일치하므로, 원인이미지의 품질을 그대로 유지학 수 있다. 따라서, 이미지의 품질(Quality)과 압축효율(compression ratio)은 서로 상반된 관계에 있으며, 지금도 좀 더 놀은 압축효과를 얻으려는 여러 무손실 압축 방법이 발표되고 있다. 무손실 이미지 압축은 이미지의 정확성과 정밀성이 요구되는, 의료영양분야에서 가장 널리 쓰이고 있으며, 그밖에, 원본이미지를 기본으로 다른 이미지프로세싱이 필요한 경우, 압축 복원을 반복적으로 수행할 필요가 있을 때, 기타 사진 예술분야, 원격 영상 등 정밀성이 요구되는 분양에서 쓰이고 있다. [7]. 무손실 이미지 압축의 가장 대표적인 CALIC[3]과 JPEG_LS[2]를 들 수 있다. CALIC은 비교적 높은 압축률을 나타내지만, 3-PASS의 과정을 거치는 복잡도가 지적되고 있다. 반면 JPEG-LS는 압축률은 CALIC에 미치지 못하지만 빠른 코딩/디코딩 속도를 보인다. 본 논문에서는 여거 가지의 예측 모드를 두어, 블록단위별로 주변 CONTEXT에 따라, 최상의 예측 모드를 판단하여, 이를 적용, 픽셀의 여러 값을 최소화하였다. 그 후 적응산술 부호기(Adaptive arithmetc coder)를 이용하여, 인코딩을 하였다. 이때 최대 에러값은 64를 넘지 않게 했으며, 또한 8*8블록별로 에러의 최대값을 측정하여 그 값을 $0\~7$까지의 8개의 대표값으로 양자화하는 방법을 통하여 그에 따라 8개의 보호화 심볼 모델중 알맞은 모델에 적용하였다. 이를 통해, 그 소화값의 확률 구간을 대폭 넓힘으로써, 에러 이미지가 가지고 있는 엔트로피에 좀 근접하게 코딩을 할 수 있게 되었다. 이 방법은 실제로 Arithmetic Coder를 이용하는 다른 압축 방법에 그리고 적용할 수 있다. 실험 결과 압축효율은 JPEG-LS보다 약 $5\%$의 압축 성능 개선이 있었으며, CALIC과는 대등한 압축률을 보이며, 부호화/복호화 속도는 CALIC보다 우수한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 MIT 머리전달함수(Head-Related Transfer Function; HRTF)와 Neumann의 머리전달함수를 이용하여 머리전달함수가 음성정위에 미치는 영향을 비교분석하였다. 이를 위하여 머리전달함수의 측정조건과 시간 및 주파수특성을 비교 분석하였고 청취실에 헤드폰 재생을 통하여 $10^{\circ}$간격으로 음상정위에 대한 주관평가들 실시하였으며, 주관평가 자료를 이용하여 개인과 전체 평균에 대한 방향 지각 에러(각도)를 계산하였다. 실험결과, MIT 머리전달함수에 비하여 Neumann 머리전달함수를 이용한 음상정위가 양호하게 나타났으며 음질에 대해서도 청취자들은 Neumann 머리전달함수에 의한 재생음이 보다 자연스럽고, 명확한 품질을 갖는다고 답하였다.
본 논문은 방대한 양의 데이터로 이루어진 삼각형 메쉬의 특성을 유지하면서 보다 적은 양의 데이터로 간략화된 메쉬를 생성해내는 기법을 제안한다. 메쉬 간략화는 기본적으로 에지 축약에 의해서 이루어지며, 에지 축약에 의해 발생하는 에러는 원본 메쉬의 점과 간략화된 메쉬의 평균 평면간의 거리를 사용하여 측정한다. 또한 본 논문에서 제안한 메쉬 간략화 기법을 사용하여 다단계의 해상도를 가지는 메쉬를 빠르게 구하기 위한 가변 해상도 모델을 구현한다.
본 논문은 실시간 데이터와 시간지연데이터를 함께 전송하고 비행시험 이후 두 개의 데이터를 병합하는 원격측정방식을 제안한다. 이는 비행시험 중에 원격측정데이터를 수신하는 과정에서 다중경로페이딩과 송신안테나 패턴에 의해 영향 받는 통신환경에서 오류데이터를 최소화하기 위한 것이다. 제안된 방식이 원격측정장치 설계와 데이터 병합 프로그램 개발에 적용되어졌다. 비행시험 결과 데이터를 병합하고 동기에러를 분석함으로 원격측정을 위한 그 유효성을 입증한다.
무선 센서 네트워크는 사람을 대신해 다양한 환경에서 감시와 정보수집 역할을 수행한다. 센서네트워크는 제한된 하드웨어 자원과 낮은 무선 네트워크 대역폭을 사용한다. 이러한 특성은 통신 중 높은 에러율을 발생시키며 데이터 신뢰도 향상을 위한 오류정정 기법의 필요성이 높다. 센서노드의 환경에 따른 CRC 에러와 패턴에 대한 연구는 오류정정 기법의 적절한 기법 선택을 위한 자료가 된다. 본 논문에서는 실내환경에서 시스템 구성시 데이터 전송률에 영향을 미치는 전송주기와 센서 노드간의 거리, 전송 패킷의 크기, RF의 크기에 대한 실험을 실시한다. 실험한 결과를 바탕으로 시스템 구성에서 고려해야 하는 요소를 알아본다.
카메라의 시선을 조정하기 위해서는 비전 시스템의 시스템 파라미터를 사용해야 한다. 하지만 이러한 시스템 파라미터는 측정 당시와 사용중이 달라 질 수 있다. 이 경우 원하는 카메라의 시선 조정이 이루어지기 어렵다. 이 문제를 보완하기 위한 방법으로서 본 연구에서는 LMI(Linear Matrix Inequality)에 기반한 비전 시스템의 시스템 파라미터의 변화에 강건한 시선 고정 방법을 제안한다. 시뮬레이션 검증 결과는 제안하는 방법이 기존의 선형 알고리즘에 비해 더 적은 시선 추적 에러를 보이고, 기존의 비선형 알고리즘에 비해 더 안정적인 시선 추적 에러를 보인다. 또한 제안하는 방법은 속도가 빨라서 실시간 사용이 가능하다.
MLC NAND flash memory에서 cell간의 기생 커패시턴스 커플링으로 인해 발생하는 CCI에 의한 data error를 개선하기 위한 알고리듬을 제안하였다. 종래의 victim cell 주변 8-cell model보다 에러보정 알고리듬에 적용이 용이한 3-cell model을 제시하였다. 3-cell CCI model의 성능을 입증하기 위해 30nm와 20nm급 공정의 MLC NAND flash memory의 data분포를 분석하여, 주변 cell의 data pattern에 의한 victim cell의 Vth shift관계를 확인하였다. 측정된 Vth분포 data에 MatLab을 이용하여 제안된 알고리듬을 적용하는 경우 BER이 LSB에서는 28.9%, MSB에는 19.8%가 개선되었다.
본 논문에서는 광범위 출력전압을 위한 고정밀 BiCMOS cascode 전류미러를 제안하였다. 제안한 전류미러는 베이스 전류에러를 보상하는 BJT 전류미러를 기본으로 하고 있다. NMOS-NMOS cascode 구조 대신에 npn-NMOS cascode 구조를 사용하여, 출력저항과 출력전압 범위를 증가시켰다. npn 전류 복사 트랜지스터는 입력전류를 출력전류로 복사하고, NMOS 트랜지스터는 출력저항을 증가시켜 정밀한 전류 복사를 가능케 한다. 제안한 전류미러는 광범위 출력전압에서 정밀하게 전류를 복사한다. 5V/16V 0.5um BCD 공정을 이용하여 제작한 칩을 측정하여 검증하였고, $0.3V{\sim}16V$의 출력전압 범위에서 전류 에러는 $-2.5%{\sim}1.0%$이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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