본 논문은 코드 분할 다중방식을 이용하여 외부로부터 선박에 가해지는 변형 및 온도 변화를 모니터링 할 수 있는 광섬유 브라그 격자 (FBG) 기반의 센서 네트워크를 제안하였다. 선박에 변형이 발생 하거나 온도의 변화가 일어날 때 FBG는 본래 가지고 있는 중심 파장이 이동하며 이는 외부 변형 크기에 비례하여 증가된다. 중심파장의 변화량을 측정함으로써 센서에 가해지는 변형이나 온도의 크기를 알 수 있다. 제안된 센서 네트워크는 코드분할 다중방식을 이용하였으며 광원에서 발생되는 신호를 직접 변조하여, 변조된 신호를 센서로 보내고 센서로부터 돌아오는 신호를 검출하여 상태를 모니터링하게 된다. 또한 슬라이딩 자기상관 기법과, 파장-시간 변환 기법을 이용하여 빠른 센싱과 넓은 범위의 센싱이 가능하도록 하였다.
최근 CDMA(code dicision multiple-access)를 이용한 다원 접속방식이 각광을 받고 있다. 한편, 동일한 섬유 대역폭을 유지하면서도 높은 데이타 전송율과 에러성능이 요구되므로 높은 코드율을 가지는 콘볼루션 코드와 이에 상응하는 디코딩 기법이 필요한 실정이다. Punctured 콘볼루션 코드는 높은 코드율에 비해 디코더가 복잡하지 않다는 장점 때문에 최근 여러가지 시스템에서 선호되고 있다. 본 논문에서는 punctured 콘보루션 코딩 방식과 경판정 Viteri 디코딩을 이용한 CDMA 패킷 무선 동선 시스템의 패컷 에러 확률(packet error probability)을 구하였으며 일반식인 콘볼루션 코드를 사용했을 때와 비교하였다.
본 연구에서는 물체의 길이론 측정하기 위한 영상 처리 방법으로 하나의 이미지 프레임으로는 처리하기 힘든 큰 물체를 두 개의 프레임으로 분할하여 처리함으로써 정밀한 측정을 할 수 있는 길이 측정 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 분할 측정 방식은 이진수로 인코딩되어 있는 눈금 코드 블록을 이용하여 그 차이를 계산하여 상대적으로 측정되어 물체의 크기에 상관없이 정확한 측정이 가능한 방식으로, 공장자동화 시스템의 제품 검사 공정에 효과적으로 사용됨을 보인다.
본 논문에서는 직접확산 코드분할 다중 접속방식에서 다이버시티기법과 길쌈부호를 사용하여 성능을 분석하였다. 이때 변조방식은 QPSK방식을 사용한다. 코드분할 다중 접속 방식에서 채널은 다중경로로 인하여 레일리 페이딩 채널로 근사화 하였다. 이때, 수신기는 WTDL하고, 이와 같은 조건에서 직접확산 다중 접속방식의 평균에러확률을 구하였다.
배전선로의 효과적인 운영을 위해 최근 들어 자동검침 데이터를 활용한 부하분석에 대한 연구가 진행되고 있다. 일반적인 부하분석 방식은 자동검침 고객의 데이터를 이용하여 대표 부하패턴을 생성하고 이를 이용하여 미 검침 고객의 부하패턴을 생성하여, 전체 배전선로의 회선 및 구간에 대한 15분/시간/일/주/월 단위의 최대부하 및 부하패턴 등을 분석하는 방법이다. 기존에는 고객을 분류하기 위해 계약종별 코드만을 사용하였으나, 같은 계약종별 코드를 갖는 고객이라 하더라도 부하패턴이 다른 경우가 많아서 부하분석의 정확도를 떨어뜨렸다. 본 연구에서는 고객의 계약종별 코드뿐 아니라 다양한 고객속성 정보와 15분 단위 자동검침 데이터를 이용하여 k-means 기법을 통해 고객을 분류하는 방식을 제안하였다.
본 논문에서는 변수 3개를 가지는 1차 리드뮬러 (Reed-Muller: RM(1, 3)) 코드를 이용하여 보수 코드 키잉(Complementary Code Keying: CCK)방식의 8칩을 동일하게 생성하는 것을 보였다. 여기서 CCK 코드워드는 하나의 에러 정정이 가능하고, 평균 전력 대 최대 전력 비 (Peak-to-Average Power Ratio: PAPR)가 2인 골레이 시퀀스 (Golay Sequence)이다. 이러한 RM 코드 성질을 이용하여 우리는 CCK방식과 직교 주파수 분할 다중(Orthogonal Frequency Division Multiplexing: OFDM) 시스템 방식을 동시에 사용하는 무선랜 모뎀을 제안하였다. 제안된 시스템을 바탕으로 RM 코드 변수가 4개로 확장, 즉 RM(1, 4)를 적용 시, 성능이 개선되고 OFDM 시스템에서 큰 문제점인 PAPR이 최대 9㏈이하로 나타남을 살펴보았다. 일반적으로 RM(1, 4)를 위해서 수신부에서는 16 256 크기의 고속 하다마드 변환 (Fast Hadamard Transform: FHT) 행렬이 필요하지만, 제안된 시스템에서는 성능 열화 없이 8 64와 2 4 크기의 FHT행렬을 각각 하나씩 사용하여 그 복잡도 (Complexity)를 줄일 수 있다. 일반화된 형태로서RM 코드의 변수가 증가하더라도 수신부의 복잡도는 증가하지 않고, 성능 및 PAPR 개선의 효과를 가질 수 있다.
최근 사회적으로 부각되고 있는 이슈 중에서 건강과 관련된 분야가 가장 큰 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 질병이 악화되어 자가 치료가 어려운 환자를 대상으로 체내에 체내삽입장치를 부착하여 질병 정보를 안전하게 관리할 수 있는 생체 정보 전달 기법을 제안한다. 제안 기법의 목적은 체내삽입장치에 부착된 생체정보를 제 3자가 불법적으로 도청 및 간섭을 못하도록 하는 것이다. 제안 기법에서는 제3자의 도청 및 간섭을 방지하기 위해서 환자의 생체정보에 각각 코드를 할당하여 환자와 병원(의사) 사이의 안전성을 향상시킨다. 또한, 제안 기법은 생체정보를 코드 분할 방식으로 환자와 병원(의사)간 생체정보를 확인할 수 있도록 인코딩에 필요한 코드를 사전에 할당받는다. 특히, 제안기법은 제3자에게 불법적으로 도청 및 간섭이 발생하지 않도록 인코딩에 사용되는 코드를 사전에 생성하여 병원 데이터베이스에 저장하여 사용함으로써 병원 진료시간 단축 및 업무 효율성이 기존 방법보다 각각 6.9%와 12.7% 향상되었다.
기존의 코드북 설계방법의 많은 계산량과 초기 코드북 문제를 해결하기 위해 영상에 대한 DCT-기반 벡터양자화 코드북 설계방식이 제안되었다. 이 방법은 훈련벡터들의 DCT 계수들에 대한 분산을 각각 구하여 그 중 최대값을 가지는 계수를 분할키로 하고 그 평균값을 분할경계값으로 하여 균형 이진트리를 만들어 종단노드들을 최종코드북으로 하는 방법인데, 에지부분의 열화가 생기는 단점이 있다. 본 논문에서는 중복된 벡터가 많은 평탄영역 벡터들의 노드 분할을 억제하고 다양한 에지영역의 코드벡터들을 포함하는 코드북을 만들기 위해, 각 노드들의 분할키들을 비교하여 값이 가장 큰 노드부터 분할하는 불균형 이진트리를 이용한 벡터양자화 코드북 설계 방법을 제안하였다. 모의실험 결과 에지부분의 복원성과 PSNR 측면에서 기존의 방법에 비해 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
VLIW에서는 프로그램 코드를 병렬화 하는 작업이 모두 컴파일러에 의해서만 이루어진다. 따라서 병렬로 수행될 연산어들을 명시적으로 나타내 주어야 하며, 이를 위한 명령어 인코딩 방식으로 전개 인코딩 방식과 압축 인코딩 방식이 사용되어 왔다. 각 인코딩 방식들은 명령어의 적재 및 검색을 위해 서로 다른 캐쉬 구조를 필요로 하는데, 전개 인코딩 방식으로 비압축 캐쉬를 압축 인코딩 방식으로 압축 캐쉬를 사용하고 있다. 그러나 이들은 각각 무효 연산어로 인한 메모리 활용 효율 저하와 복원 과정으로 인한 명령어 인출 오버헤드의 증가라는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 부분적으로 명령어 길이를 일정하게 유지하는 부분 압축 인코딩을 사용해 메모리 활용 효율을 높이는 동시에 명령어 인출 오버헤드를 줄일 수 있는 분할 캐쉬 구조를 제안한다. 각 캐쉬 구조를 구현하는데 필요한 칩 영역을 계산하여, 분할 캐쉬가 비교적 비용 효율적인 캐쉬 구조임을 확인하였다. 모의 실험을 통한 메모리 활용 효율 측정 결과 하드웨어 비용의 증가를 고려하더라도 분할 캐쉬는 비압축 캐쉬에 비해 최고 약 3배의 메모리 활용 효율을 얻을 수 있었다. 각 캐쉬 구조를 일차 캐쉬로 하는 VLIW 시스템들의 성능 측정 결과는 TCSC(블록 집중형 분할 캐쉬)를 사용한 시스템이 비용 대비 성능 면에서 가장 우수한 것으로 나타났다.
최근 코드북 기반의 전 배경 분리 알고리즘에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 코드북은 입력 영상 시퀀스로부터 화소당 하나씩 만들어 지는데, 코드북 내의 각 코드워드는 동일 위치의 훈련 화소들을 대상으로 양자화를 수행한 클러스터 대표 벡터이다. 일반적인 코드북 기반 방법들은 초기 배경 모델 생성을 위하여 긴 시간동안 훈련 샘플들의 학습 과정을 거친다. 본 논문에서는 초기 몇 장의 프레임으로 부터 간단한 중위수 연산을 통하여 초기 배경 모델을 생성하고, 시간의 흐름에 따라 변화된 배경 정보를 포함할 수 있도록 코드워드의 사용 빈도수에 기반하여 배경 모델을 갱신한다. 제안한 알고리즘을 OpenCV 3.0과 연동하여 C언어로 구현하여 몇 개의 PETS2009 데이터에 적용 실험하였다. 해당 데이터는 준-주기적 움직임을 갖는 영상 시퀀스, 이동 물체의 일시 정지 등의 시나리오를 포함하고 있다. 실험을 통하여 제안한 방식이 GMM 알고리즘, 표준 코드북 알고리즘에 비하여 우수한 성능을 나타내고 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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