무선랜의 가능한 미래 통신 표준으로 진행 중인 IEEE 802.11 LRLP는 사물 인터넷 (IoT) 네트워크 표준을 목표로, 드론을 포함한 사물 통신 단말들의 장거리 (long range) 통신과 저전력 동작 (low power)을 지원한다. 본 논문에서는 IEEE 802.11 LRLP 환경에서 다수의 단말들의 다중 사용자 상향 통신을 위한 자원 할당 기법을 제안한다. IEEE 802.11ax의 OFDMA 임의 접근 (random access)에 기반한 제안하는 기법에서는, AP (access point)가 성공적으로 전송받은 데이터의 크기를 기반으로 다음 차수의 임의 접근 유도를 위한 자원의 크기를 적응적으로 결정하여, 접속 단말이 최적의 크기의 자원을 선택하여 접속할 수 있도록 한다. 본 논문의 시뮬레이션 결과에 따르면 제안하는 기법은 종래의 임의 접근 기반 통신 기술의 시스템 처리율(throughput)을 크게 향상시키는 것으로 나타났다.
4차 산업혁명과 ICT 기술의 중요성이 증가함에 따라 소프트웨어 중심 사회가 초래되었다. 기존 소프트웨어 교육은 학습 환경구성에 제한적이었으며, 초기에 많은 비용이 발생하였다. 이를 해결하기 위하여 웹 컴파일러를 활용하는 형태의 학습 방법이 개발되었다. 웹 컴파일러는 다양한 소프트웨어 언어를 지원하며, 컴파일 결과를 사용자에게 웹을 통해 보여준다. 하지만 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능에 대한 웹 컴파일러는 아직 미비한 상황이다. 본 논문에서는 구글 인공지능 라이브러리인 텐서플로우 기반의 웹 컴파일러를 설계, 구현하였다. nodeJS 기반의 서버에 텐서플로우와 텐서플로우 서빙, 파이썬 주피터를 구현하고, meteorJS 기반의 웹 서버를 구축하여 인공지능 학습을 위한 시스템을 구현하였다. 소프트웨어 중심 사회에서 인공지능 학습을 위한 도구로써의 활용이 가능할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 주행상황의 자동차 정보를 인식하기 위하여 차량, 운전자, 환경 정보와 함께 주행상태 정보, 운전자상태 정보를 추가하여 실시간으로 바뀌는 운전행동에 대한 정보를 상황인식에 활용하여 운전자의 의도를 반영할 수 있도록 하였으며, 온톨로지 기반 상황인식 모델을 구성하여 다양한 상황에서의 상황인식이 가능하게 설계하였다. 상황정보의 획득방법으로 운전자 정보와 주행정보는 카메라를 이용한 영상인식 기술을 활용하며, 자동차 정보는 OBD-II 프로토콜을 이용한 정보 획득 장치를 이용한다. 실험결과 운전자 상태정보와 주행정보의 분석을 통하여 운전자 의도를 반영한 제안 시스템이 고속주행 상황에서의 차선이탈 경고 서비스 및 저속주행 상황에서의 안전거리 경보서비스를 위한 상황인식에 있어서 기존의 차량, 운전자, 환경정보를 활용한 방식보다 운전자 안전지원 서비스에 우수한 성능을 확인할 수 있었다.
본 논문은 FOTA 기반의 지능형 자동차를 위한 범용 ECU 시뮬레이터의 설계 및 개발에 대해 서술한다. 특정 목적용이 아닌 범용적인 ECU 시뮬레이터를 하드웨어와 소프트웨어 플랫폼 두 부분으로 나눠 설계 및 개발 한다. 하드웨어는 32bit Atmel AVR의 코어를 장착하고 CAN/LIN 인터페이스 그리고 사용자를 위한 LCD화면과 터치 버튼을 설계하여 범용적인 지능형 자동차용 ECU의 조건을 만족시켰다. 소프트웨어는 설계/개발된 하드웨어의 모든 기능들을 지원하면서도 데이터를 효율적으로 처리하기 위하여 FSM의 구조로 개발했다. 설명된 방법으로 개발된 ECU 시뮬레이터의 유효성 검증을 위해 자동 업데이트 시스템의 데이터를 전달해주는 ECU 관리자를 추가 개발하여 테스트를 진행했다. 실험을 위하여 ECU와 DM간 상호 통신이 가능한 총 4가지의 시나리오를 지정해 업데이트 과정을 포함한 테스트를 진행했고, 결과적으로 모든 시나리오에서 ECU 시뮬레이터로서 동작의 유효성을 확인할 수 있었다.
기후변화에 관한 정부간 패널 (IPCC)에 따르면, 북극의 해빙(Sea-ice) 면적은 1978년 위성관측 이래 매년 2.7%씩 감소하고 있다. 이와 같은 해빙 감소는 북극항로에 대한 관심으로 이어져 경제적인 이익을 기대하고 있다. 북동항로(Northen Sea Rout)를 이용하게 되면 기존 수에즈운하이용 경로보다 약 37% 정도 거리가 단축된다. 또한 북극에는 지구부존자원 중 천연가스의 30%과 석유의 13%가 매장되어있다고 추정된다. 우리나라는 2013년 5월 북극개발의 주도권을 가진 북극이사회 (Arctic Council)에서 정식 옵저버 자격을 획득함으로써 북극해 진출의 교두보를 마련했으며, 2030년에는 쇄빙선 없이 북극항로를 이용할 수 있을 것이라도 예상되므로 북극해 항로 개척을 통한 물류비 절감 및 자원개발의 필요성은 점점 커지고 있는 상황이다. 한국해양과학기술원에서는 북극 항로 및 자원탐사 지원을 위한 북극 해양환경정보시스템 구축을 위한 기획과제를 수행 중에 있다. 이번 발표에서는, 위성기반으로 항행안전지원을 위한 시스템 설계를 위한 초기 단계로 개념 설계의 결과를 소개하고자 한다.
본 논문은 IEEE 802.11a에서 사용되는 ISM (Industry, Science, Medical) 밴드인 5GHz 대역에서의 무선 LAN(W-LAN)에 대한 시스템의 성능평가와 분석을 하였다. W-LAN은 현재까지 개발, 적용되고 있는 2.4 GHz대의 제품이 주류를 이루고 있으나, 이는 전송 속도가 11 Mbps로 고속의 전송이 요구되는 시스템에는 부적합하다. 이를 해결하기 위해 5 GHz 대역에서 54 Mbps까지 전송 속도를 지원하는 차세대 W-LAN을 구현하여, 강의실이나 구내 일정한 지역에서의 통신은 물론 차량과 같은 고속으로 이동시에도 데이터가 끊어짐이 없이 지속적인 서비스가 되도록 무선 접속장치(AP: Access Point)와 무선 단말 장치 (NIC: Network Interface Card) 간의 다중 경로 페이딩 채널을 모델링하였다. 또한 간섭성을 감소시키기 위해 컨벌루셔널 부호의 사용과 데이터 통신에서 필요로 하는 신뢰성있는 BER을 얻기 위해 단일 텝 LMS (Least Mean Square) 등화기를 적용하였고, 인접 심볼 또는 채널간 간섭을 제거하는 시뮬레이션으로 차세대 LAN 시스템의 성능을 평가 및 분석 하였다.
스마트폰의 발달과 더불어 각종 스마트 디바이스가 발달되고 있는 요즘 사람의 신체에 부착하여 컴퓨팅할 수 있는 웨어러블 디바이스가 각광받고 있다. 본 논문에서는 사용자의 움직임을 감지할 수 있는 손목시계형 웨어러블 디바이스를 개발하고 더불어 스마트TV, 스마트폰과 연동하여 사용자들이 효과적으로 자신의 신체정보를 저장, 관리를 할 수 있는 시스템을 개발 및 연구를 진행하였다. 기존의 헬스케어 웨어러블 디바이스는 스마트폰과의 연동을 통해 정보를 저장한다. 그리고 스마트 TV 헬스 애플리케이션은 카메라를 이용한 모션인식이 주를 이룬다. 하지만, 스마트폰과의 연동에서는 제조사마다 지원하는 기기에 제한이 있으며 스마트 TV의 경우도 제조사마다 카메라의 장착 여부가 다르기 때문에 사용자가 사용하기에는 한계가 있다. 웨어러블 디바이스와 스마트폰을 이용하여 수집된 사용자 정보를 이용하여 언제, 어디서나 운동하고 관리할 수 있다. 또한 이러한 정보는 스마트TV 애플리케이션을 통해 확인할 수 있다. 이 시스템을 이용하여 향후 사용자의 움직임을 더욱더 정밀하게 측정할 수 있는 인식기술과 타 디바이스와의 연동에 관한 연구에 활용할 수 있을 것이다.
본 연구는 시스템엔지니어링적 접근방법을 통한 저고도 방공자동화체계의 운용아키텍처 개발을 기술한다. 미래 전장은 단일전구 내에서 다수의 다양한 센서체계와 슈터체계가 각각의 그리드를 형성하고, 네트워크기반 전장관리에 의해 지휘통제(C2: Command and Control)되는 신복합시스템 개념으로 변화하고 있다. 미래 위협은 UAV나 순항미사일 그리고 전술탄도미사일과 같이 전략적 효과가 큰 무인 항행체의 사용으로 특성화 될 수 있으며, 저고도 스텔스 순항미사일과 같은 새로운 위협이 등장하게 될 것이다. 이러한 미래 위협에 대한 저고도방공 운용개념 설정은 시스템엔지니어링 기반의 복합적이고 통합적인 접근방법이 요구된다. 이러한 관점에서 본 연구는 임무 및 미래 운용환경의 식별을 통해 운용시나리오를 작성하고 운용요구사항을 도출했으며, 컴퓨터지원 시스템엔지니어링도구인 CORE 5.0을 사용하여 네트워크기반의 저고도 방공자동화체계의 운용아키텍처를 제시했다.
본 논문에서는 최대 4개의 송 수신 안테나를 지원 가능한 $4{\times}4$ 다중 안테나 (MIMO) 시스템에서 채널의 dimension을 축소함으로써 복잡도를 줄일 수 있는 저복잡도 채널 전처리 프로세서를 제안하고 구현한다. 제안된 채널 전처리 프로세서는 채널의 일부분을 간섭신호라 간주하고 제거하는 GIS 행렬을 구하는 데 있어서 행렬의 역행렬과 행렬간의 승산 연산을 줄이기 위해, QR 분해 기법을 이용하여 $4{\times}4$ MIMO 채널 전처리 프로세서의 복잡도를 최소화한다. 또한, 로그 수체계를 이용하여 행렬간의 복소수 승산을 가산으로, QR 분해 기법의 사용으로 인해 생기는 나눗셈 연산을 감산 연산으로 대체함으로써 연산기의 단순화를 진행하고, 이를 통해 하드웨어 복잡도를 크게 감소시킨다. 제안된 채널 전처리 프로세서는 하드웨어 설계 언어 (HDL)을 이용하여 설계되었고, $0.13{\mu}m$ CMOS 규격 셀 라이브러리를 사용하여 합성되었다. 그 결과 기존의 2의 보수 수체계를 이용한 채널 전처리 프로세서의 설계 구조 대비 로그 수체계를 이용한 제안된 채널 전처리 프로세서의 하드웨어 복잡도가 20.2% 가량 감소됨을 확인하였다.
연속파 레이다는 카메라나 라이다와 같은 센서에 비해서 안정성과 정확성이 보장된다는 장점이 있다. 또한 이진 신경망은 다른 딥러닝 기술에 비해서 메모리 사용량과 연산 복잡도를 크게 줄일 수 있는 특징이 있다. 따라서 본 논문에서는 연속파 레이다와 이진 신경망 기반 사람 식별 및 동작 분류 시스템을 제안한다. 연속파 레이다 센서를 통해 수신된 신호를 단시간 푸리에 변환함으로써 스펙트로그램을 생성한다. 이 스펙트로그램을 기반으로 레이다를 향해 사람이 다가오는지 감지하는 알고리즘을 제안한다. 더불어, 최적화된 이진 신경망 모델을 설계하여 사람 식별 90.0%, 동작 분류 98.3%의 우수한 정확도를 지원할 수 있음을 확인하였다. 이진 신경망 연산을 가속하기 위해 FPGA (field programmable gate array)를 이용하여 이진 신경망 연산에 대한 하드웨어 가속기를 설계하였다. 해당 가속기는 1,030개의 로직, 836개의 레지스터, 334.906 Kbit의 블록 메모리를 사용하여 구현되었고, 추론에서 결과 전송까지 총 연산 시간이 6 ms로 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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