영상 해상도 향상 기술은 영상 처리의 많은 분야에서 사용되는 전처리 기술로서, 최근들어 감시 카메라 시스템에서의 영상 해상도 향상을 위한 연구가 진행되고 있다. 보간 과정에서의 블러링으로 인한 화질 저하를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 하위 레벨 보간을 이용한 에러 추정과 영상 해상도 향상방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 하위 레벨 보간을 통해서 보간 과정에서 발생하는 손실 정보를 추정하고, 추정한 손실 정보를 보간 결과에 적용하여 영상 복원의 결과를 향상시킨다. 동일한 영상을 이용한 실험을 통해서 기존의 방법들보다 0.38~1.75dB의 객관적 화질의 개선을 확인하였고 주관적 화질 비교에서도 향상되었음을 확인하였다. 제안하는 방법은 감시 카메라 시스템을 비롯한 영상 확대를 위한 응용 환경에서 활용될 수 있다.
원격 이동체 위치를 전송하기 위해서는, 고출력 송수신국을 갖는 무선 데이터 전용 통신 장치가 필요하다. 이 연구에서는, 국내에 이미 광범위하게 설치된 PCS(Personal Communications Services) 네트워크를 이용하여 원격 이동체의 CPS 위치 데이터를 육상에서 해상으로 또는, 해상에서 육상으로 전송하기 위한 시스템을 구축하였다. 구축한 시스템을 이용하여, 육상에서 자동차와, 해상에서 모터 보트의 GPS 데이터를 전송 실험한 결과, PCS 서비스 구역 내에서 정확한 데이터 송수신이 가능함을 나타내었다.
본 고에서는 전력선 통신이 해상 통신 서비스에 주는 간섭에 대해서 기술하였다. 전력선 통신 뿐 만 아니라 통신선을 이용하는 ADSL이나 VDSL은 고속의 데이터 전송을 위해 광대역을 사용하는데 이때 발생되는 전파 방사가 해상 통신 둥 기존 무선 서비스에 간섭을 주게 된다. 본 고에서는 30MHz이하의 대역에서 사용되고 있는 해상 통신 서비스가 전력선 통신에 의해서 간섭을 받게 될 수 있는 가능성을 분석하고 이러한 간섭을 피하기 위한 보호 대책에 대해서 기술하였다.
이미지 초해상도는 딥러닝의 발전과 함께 이를 활용하며 눈에 띄는 성능향상을 이루었다. 딥러닝을 기반으로 한 대부분의 이미지 초해상도 연구는 딥러닝 네트워크 모델의 구조에 대한 연구 위주로 진행되어 왔다. 그러나 최근 들어 딥러닝 기반의 이미지 초해상도가 합성된 데이터에 대해서는 높은 성능을 보이지만 실제 데이터에 대해서는 높은 성능을 보이지 못한다는 사실이 주목받고 있다. 이에 따라 모델 구조를 바꿔 성능을 향상 시키는 것에는 한계가 있어 데이터의 활용이나 학습 방법에 대한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 따라서 본 논문은 이미지 초해상도를 위한 난이도 조절 기반 전이학습법(transfer learning)을 제안한다. 제안된 방법에서는 이미지 초해상도를 배율을 난이도가 쉬운 낮은 배율부터 순차적으로 전이학습을 진행한다. 이는 이미지 초해상도의 배율이 높아질수록 학습이 어렵기 때문이다. 결과적으로 본 논문에서는 높은 배율의 이미지 초해상도를 진행하기 위해 낮은 배율의 이미지 초해상도, 즉 난이도가 쉬운 학습부터 점진적으로 학습을 진행하였을 때 더욱 빠르고 효과적으로 학습할 수 있음을 보여준다. 제안된 전이학습 방법을 통해 적은 횟수의 업데이트로 학습을 진행하였을 때 일반적인 학습방법 대비 약 0.18 dB 의 PSNR 상승을 얻어, RealSR [9] 데이터셋에서 28.56 dB의 성능으로 파라미터 수 대비 높은 성능을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 다중 해상도 모델 기반 워게임 체계에서 빈번히 실행되어 모의 성능에 영향을 미치는 적군의 객체 정보를 해상도별로 획득하는 방안을 제안한다. 정보 요청법은 다중 해상도 모델이 특정 해상도의 정보를 선별하여 외부 객체에게 제공한다. 정보 공지법은 다중 해상도 모델이 모든 정보를 공지하고, 외부 객체가 특정 해상도의 정보를 선별하여 획득한다. 정보 공유법은 외부 객체가 공유 공간에 취합된 다중 해상도 모델의 모든 정보를 조회하여 특정 해상도의 정보를 획득한다. 제안 방법들에 대한 모의실험 결과, 정보 공유법이 정보 요청법과 정보 공지법에 비해 정보 획득 시간이 빨라 효과적인 방법임을 확인하였다. 또한 본 제안은 워게임에서 적군의 정보 획득 시간을 단축할 수 있어 워게임 운영 효율 증대 효과가 있다.
본 논문은 현재 우리나라에서 사용하는 해상 무선통신의 주파수, 이용분야, 관련조직 등에 대하여 분석하였다 그리고 항만, 연근해, 원양해역을 항해중이거나 조업중인 선박의 통신 활용에 대한 방안과 해상이동업무 전화망 구축과 서비스, 해안국의 조직, 사용주파수대등 많은 문제점을 지적하였다. 또한 선박국과 육상국간의 통신 서비스에 대한 원활한 소통을 해소하고 낙후된 해상통신의 서비스 개선에 큰 역할을 할수 있도록 연구하였다.
국제해상통신시스템의 현대화를 위해서 ITU-R과 IMO 그리고 IEC 등 여러 국제기구들이 긴밀한 협력으로 GMDSS라는 전세계적인 글로벌 통신망을 구축해서 운용하고 있으나 최근 무선통신기술의 급격한 발전으로 이러한 기술을 반영하기 위한 GMDSS의 현대화 연구가 진행 중이다. 이러한 노력은 2012년에 개최될 WRC-12에서 채택을 위해 제출되었다. 본고서는 최근 ITU-R을 중심으로 논의되었던 해상통신 현대화를 위한 표준화 동향을 분석했으며 새로운 기술 도입을 위해서 주파수 확보를 위한 연구 활동을 분석해서 기술하였다.
해상에서 이동하는 선박들은 가용 채널의 제한으로 지상과의 통신에 많은 제한이 발생하고 있다. 지상에선 무선 중계 시설, 유선 등 기반통신망을 통해 장거리 통신이 가능하게 된다. 또한, 공중에서 운행하는 항공기도 지상 기반통신망 및 고도에 따라 장거리 직선거리(LOS : Line of Sight) 통신이 가능하다. 반면, 해상에서는 해수면까지 직선거리 통신이 제한되기 때문에 위성을 통하거나, 수중에 설치된 통신 중계기기를 통한 통신방식이 연구되어 왔다. 하지만, 위성 혹은 수중 중계방식은 지상시설과 동일 수준의 보안유지 및 대역폭 확보가 제한된다. 본 논문에서는 TCP 기반 링크관절을 이용한 실시간 해상 보안통신에 대해 연구하였다. 열악한 해상 통신환경에서 실시간 통신 및 보안을 제공할 수 있는 링크관절을 제안한다. 본 연구를 통해 해상에서 보다 안전하고 편리하게 통신을 할 수 있는 방안을 제시하였다.
경로손실 예측 모델은 무선 네트워크 설계를 위한 기본 척도이며, 적용 환경과 적용 시스템에 영향을 받는 특징이 있다. 대부분의 기존 연구는 도심, 교외와 같은 육상 환경을 기반으로 한다. 일반적으로 해수면 경로 손실은 전파의 잦은 굴절로 인해 지표면 보다 크며, 주파수에 비례한 경로손실이 있다고 알려져 있다. 하지만 해상 환경의 관련 연구는 자유공간에 적용하기 때문에 예측 모델의 정확성을 낮춘다. 본 논문은 해상 무선통신 서비스를 위한 2.4 GHz 대역의 해수면 경로손실 예측 모델을 제안한다. 이를 위해 육상과 해상에서 각각 수신신호 세기를 측정하고, 다양한 예측 모델과 비교 분석하여 실용성과 정확성을 입증한다.
우리나라에서 발생한 해양사고는 80%이상이 소형선박이며 이러한 소형선박들은 해상에서 안전을 위한 규정에 근거한 통신 설비를 구비하지 못하고 있는 실정이다. 이는 현재 이용하고 있는 해상안전 통신망의 체제가 1999년 이후 GMDSS체제로 바뀌게 되면서 소형선박의 해양사고는 더욱 두드러지고 있으며 IMO에서도 이를 위한 대책을 강구하고있다. 이렇게 된 까닭에는 여러 이유가 있을 수 있으나 대표적으로 소형선박의 운영자가 영세하기 때문에 고가의 통신장비의 도입이 어려운데 있다. 그리고 이미 이러한 소형선박들의 거의 대부분이 육상의 이동통신시스템을 이용하는 빈도가 늘고있으므로 이를 합리적으로 이용하기 위한 방편을 마련하는 것이 타당하다. 이 논문에서는 육상의 소형선박을 위한 해상조난 통신을 위한 통신망을 우리나라의 현실에 맞추어 설계 하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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