UWB 통신 기술은 초광대역 특성 때문에 높은 전송 속도와 저전력 통신이 가능하여 의료장비에 응용이 가능하며, 특히 유선이라는 제약성으로 큰 불편을 겪고 있는 ECG시스템에 적용되어질 수 있다. 따라서 근거리 무선 통신 기술로 급부상하고 있는 UWB 통신 기술의 응용을 위해 UWB 신호 특성 및 변조 방식의 연구가 행하여져야 한다. 이에 본 논문에서는 UWB에 사용가능한 각종 펄스의 특성과 적용하고자 하는 시스템 환경에서 발생할 수 있는 UWB 신호의 간섭 영향을 분석하였으며, 간단한 UWB 송수신 시스템을 시뮬레이션 하였다.
본 논문에서는 가시광 통신시스템에서 조명과 통신의 성능을 동시에 만족하기 위한 Dimming level control 기법을 연구하였다. 일반적으로 가장 많이 사용되는 OOK와 RZ-OOK변조 방식의 경우, 연속적인 Burst Zero Duration이 발생하면 조명 기능이 심각하게 저하된다. 이는 조명뿐만 아니라 시스템 전체의 성능을 열하시키는 원인이 된다. 본 연구를 통해, 기존 시스템의 Dimming level특성을 분석하고, Dimming level을 높이기 위한 기법으로 Illegal Pulse Insertion(IPI) 알고리즘을 제안하였다. 이를 통해, Dimming level을 효과적으로 제어하고 기존 변복조 시스템에서 나타나는 플리커(flicker) 현상과 Dimming level 감소를 해결하여 조명과 통신 양쪽 모두의 QoS를 향상 시킬 수 있다.
최근 5G 무선통신 네트워크 기술이 상용화 단계에 진입하자마자 6G를 위한 차세대 무선통신 네트워크 기술에 대한 경쟁적인 연구개발이 가속화되고 있다. 6G에서는 5G 대비 50배의 속도, 10분의 1의 무선 지연 시간의 개선이 예상되며, 인공지능 기술과 융합해 네트워크 구성 요소들을 최적화하고 사람, 기계, 사물 간 새로운 차원의 초연결 경험을 제공하는 것을 목표로 한다. 그러나 획기적인 성능과 효율성 개선을 위해 시스템의 복잡성이 증가하고, 연결성이 상시 보장되어야 하며, 유연성과 지능 내재화를 위해 프로그래머블 디자인이 필수적인 요소가 되었기 때문에 보안 취약성이 커졌다. 본 논문에서는 차세대 무선통신 네트워크의 핵심 기술 요소와 표준화 동향을 분석하고, 보안 이슈와 향후 연구 방향을 제시한다.
동영상 객체 분할(VOS) 기술은 연속된 레이블링 데이터를 필요로 하며, 현재 공개된 데이터셋으로 훈련된 VOS방법은 그 성능이 제한된다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 간단하면서도 효과적인 동영상 데이터 증강 기술들을 제안한다. 첫번째 증강 기술은 영상 내에서 객체를 제외한 배경을 다른 영상의 배경으로 대체하는 기법이고, 두번째 기술은 학습될 동영상 데이터의 순서를 무작위 확률로 뒤집어 역 재생되는 영상을 학습시키는 기법이다. 두 증강 기술은 객체 분할 시 배경 정보에 강인한 추정을 가능하게 하였고, 추가 데이터 없이 기존 모델의 성능을 향상시킬 수 있음을 보였다.
항공분야 산업은 기계/전자/소재/정보통신 등 첨단과학기술이 유기적으로 융합되어 운영되는 대표적인 IT융합산업이다. 특히, 항공기에서 IT기반 기술이 융합되어 적용되는 곳은 조종사의 성공적인 임무수행을 위한 항공기에 탑재된 응용 소프트웨어와 항공전자장비들로 구성된 항공 임베디드 시스템이다. 항공 임베디드 시스템은 항공기의 성능과 직결되고 신규 개발 및 성능 개량 시 필수적으로 개발해야하는 시스템 종속적인 1차 시스템과 시스템 독립적이며 국내외 부품시장에서 구매 가능한 서브시스템인 2차 시스템으로 나눌 수 있다. 최근 기간산업에 IT 활용 비중이 점차 높아짐에 따라 IT가 기간산업의 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 부상하고 있으나, IT산업은 성장이 점차 둔화되고 있는 실정이다. 지식경제부는 이에 따라 기간산업의 경쟁력을 높이고 IT기반 융합신산업을 창출하기 위해 5대 IT융합 신 산업 창출과제를 발표했다. 5대 과제중의 하나인 국방전력 극대화 사업으로 우리 기술로 개발한 초음속 고등훈련기인 T-50에 탑재되는 임베디드 소프트웨어 및 컴퓨터를 국산화하고 있다. 본 사업으로 비행운용프로그램, 실시간 운영체제, 미들웨어, 임무컴퓨터 및 무장관리컴퓨터 등이 순조롭게 개발될 경우 전량수입에 의존하고 있는 T-50의 1차 시스템을 100% 국산화할 수 있을 것으로 기대되며 수입대체 효과와 유지보수비용 절감으로 약 2조원의 부가가치 창출이 예상된다. 본 논문에서는 현재 개발을 진행하고 있는 항공 임베디드 시스템에 대하여 알아본다.
본 논문에서는 친사용자 환경의 시뮬레이션 환경을 제공하는 SPW 시뮬레이션 플랫포음을 이용하여 스마트 안테나 CDMA 이동통신 시스템을 구현하여 빔형성에 있어서 고정(non-adaptive)의 경우와 적응(adaptive)의 경우로 나누어 성능 분석을 수행하였다. 특히 적응인 경우는 LS(Least Square) 와 LMS (Least Mean Square) 의 적응 알고리즘을 비교하였으며 간섭 기지국의 각도 (Interferer signal angle) 변화에 따른 성능도 비교하였다. SPW 시뮬레이션 결과, 고정 경우보다는 적응 경우가 3[㏈]이상의 이득을 얻을 수 있었으며 LMS 보다는 LS 의 성능이 우수함을 알 수 있었다.
정보통신기술과 전력에너지기술의 융합 기술인 스마트그리드는 지속 가능한 성장의 필수적인 요소이다. 스마트그리드 통신 네트워크는 전력 계통 시스템이 송전, 배전, 소비자로 구분되는 것에 맞춰 세 가지로 구분된다. 본고에서는 이 세 부분에서 사용될 스마트그리드 응용 분야를 소개하고 해당 분야가 요구하는 통신 네트워크의 성능과 후보 기술에 대하여 기술하였다. 추가적으로 전력선 통신이 스마트그리드 통신 네트워크에 활용될 방안에 대하여 논의하였다.
본 논문에서는 가시광 통신시스템의 조명과 통신의 기능을 동시에 사용할 때, 조명의 Dimming Level 향상과 Flicker 현상을 줄일 수 있는 기법에 대해서 제안한다. 가시광 통신은 통신과 조명의 성능을 함께 만족해야 한다. 그러나 기존의 Data Code Mapping 방식은 전체 조명의 밝기를 감소시키는 결과를 나타낸다. 이는 조명의 성능 저하와 Flicker 현상을 유발한다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 전송 알파벳에 대해서 binary code 할당하고, 문자열에 알파벳의 발생 빈도율에 따라 할당된 binary code를 최적화하여 매칭 시키는 적응 학습형 코드 할당 기법을 제안하였다. 이를 통해, 각각의 문자열의 최대 Dimming level을 유지하면서 동시에 'OFF' 패턴이 연속적으로 발생하지 않도록 코드를 할당하여 통신 기능뿐만 아니라 조명으로써의 역할을 충실히 할 수 있는 기법에 대해서 연구하였다. 성능평가 결과, 전체 통신 성능에 큰 영향을 주지 않으면서, '1'의 발생 빈도가 유의미하게 증가하였고 반대로 연속적인 '0' 빈도율이 감소하여 시스템의 조명 성능이 크게 향상된 것을 보였다.
Cognitive Radio(CR)는 특정 주파수 대역을 사용하도록 할당된 유저가 사용하지 않을 때, 이를 탐지하여 해당 주파수 대역을 이용함으로써 주파수 스펙트럼 효율을 향상시킬 수 있는 기술이다. 특히, CR에서 스펙트럼 센싱(Spectrum Sensing)은 중요한 기술의 하나라고 말할 수 있다. 기존의 스펙트럼 센싱 성능을 향상시키기 위한 방법으로, 다수의 노드가 각각 판정한 결과를 이용하는 OR-Rule, AND-Rule 등의 기법이 제안된 바 있다. 본 논문에서는 수신 다이버시티 기법 중의 하나인 Equal Gain Combiner(EGC) 알고리듬 이용하여 스펙트럼 센싱 성능을 알아보고 특히, 기존의 방법은 각 노드에서 판정 후 판정부에서 그 결과를 결합하여 최종 판정하는 방법이나, 본 논문에서 적용한 EGC 기법은 각 노드에서 수신된 신호에 대한 검출된 에너지 값을 융합센터(Fusion Center)로 보내어 최종 판정하는 방법이다. 각 노드에서 검출된 에너지 값을 융합센터가 수신한 신호에는 실질적으로 잡음이 섞이게 되므로 이로 인하여 발생할 수 있는 전송 오류를 추가적으로 고려하였다. 또한, 각 노드에서 검출한 에너지 값이 융합센터로 전송될 때에는 양자화 되어서 전송된다. 이에 따라서 양자화 bit수와 관련된 센싱 성능과 데이터의 반복 전송의 필요성, 그리고 그 횟수에 대해 제시하고자 한다.
본 연구에서는 Long Short Term Memory (LSTM) 신경망과 Gated Recurrent Unit(GRU) 신경망을 Internet of Things (IoT) 파워미터에 적용하여 단기 전력사용량 예측방법을 제안하고, 실제 가정의 전력사용량 데이터를 토대로 예측 성능을 분석한다. 성능평가 지표로써 Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Mean Percentage Error (MPE), Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE)를 이용한다. 실험 결과는 GRU 기반의 모델이 LSTM 기반의 모델에 비해 MAPE 기준으로 4.52%, MPE 기준으로 5.59%만큼의 성능개선을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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