저전력 근거리 통신을 목적으로 개발된 지그비 네트워크는 유비쿼터스 컴퓨팅을 위한 홈네트워크 솔루션으로 많이 활용되고 있다. 하지만 최근 스마트폰 및 타블렛 PC의 보급으로 인해 지그비 네트워크와 동일 주파수를 사용하는 무선랜의 사용이 증가하였고, 이로 인해 주파수 간섭 문제가 빈번히 발생하게 되었다. 이와 같은 주파수 간섭 문제를 해결하기 위해 지그비 네트워크에서의 간섭 최소화 기법의 연구가 활발히 진행되었다. 하지만 기존의 간섭 최소화 기법은 간섭탐지를 위한 자원 소모가 크거나 간섭 회피를 위한 채널 호핑 시간이 길다는 문제를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 간섭 최소화 기법은 불필요한 자원의 낭비를 줄이기 위해 ACK 메커니즘을 이용하여 간섭을 탐지하며, 테이블 기반의 채널 호핑 기법을 통해 기존의 기법보다 빠르게 간섭을 회피한다. OPNET 시뮬레이터를 이용하여 제안하는 간섭 최소화 기법의 성능을 평가하였다. 실험 결과를 통해 간섭 발생시 제안하는 기법이 기존 기법보다 빠른 채널 호핑이 가능하고 이로 인해 네트워크의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
Micro-PIV system with a high speed CCD camera is used to measure the flow field near the advancing meniscus of a water slug in microchannels. Image shifting technique combined with meniscus detecting technique is proposed to measure the relative velocity of the liquid near the meniscus in a moving reference frame. The proposed method is applied to an advancing front of a slug in microchannels with rectangular cross section. In the case of hydrophilic channel, strong flow from the center to the side wall along the meniscus occurs, while in the case of the hydrophobic channel, the fluid flows in the opposite direction. Further, the velocity near the side wall is higher than the center region velocity, exhibiting the characteristics of a strong shear-driven flow. This phenomenon is explained to be due to the existence of small gaps between the slug and the channel wall at each capillary corner so that the gas flows through the gaps inducing high shear on the slug surface. Simulation of the shape of a static droplet inside a cubic cell obtained by using the Surface Evolver program is supportive of the existence of the gap at the rectangular capillary corners. The flow fields in the circular capillary, in which no such gap exists, are also measured. The results show that a similar flow pattern to that of the hydrophilic rectangular capillary (i.e., center-to-wall flow) is always exhibited regardless of the wettability of the channel wall, which is also indicative of the validity of the above-mentioned assertion.
본 논문은 다중 사용자 다중 입력 단일 출력 (MISO) 간섭 채널에서 복수의 도청자가 존재하는 경우에, 보안 채널 수율을 향상시키기 위한 간단한 프리코딩 벡터 설계 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 보안 채널 수율을 최적화하는 문제에 대해 다루었으며, 수학식으로 주어지는 분석해를 구하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해서 신호대 누수 잡음비 (SLNR) 기반으로 프리코딩 벡터를 설계하는 방법을 제시한다. 구체적으로는, 도청자가 정보 신호를 전혀 검출할 수 없도록 도청 채널 수율을 완전히 제거하면서, 송신단-수신단 링크 간의 채널 수율을 최대화시키도록 프리코딩 벡터를 설계한다. 성능 검증을 위하여 모의실험을 수행하였으며, 송신 안테나 개수, 송신단-수신단 링크 개수, 도청자 수 간에 특별한 조건식을 만족하지 않는 환경에서는, 제안하는 기법이 모든 신호대 잡음비 범위에서 기존 기법보다 더 우수한 보안 채널 수율을 나타낸다는 것을 제시한다.
Wi-Fi가 거의 모든 곳에서 사용이 가능한 환경이 도래하면서 Wi-Fi 기반의 센싱 시스템의 활용가능성에 대한 학계의 주목과 함께 활발한 연구가 진행되고 있다. 최근에는 채널 상태 정보(CSI)를 활용한 딥러닝 기술의 비약적 발달로 높은 감지 성능을 달성하고 있다. 하지만, 새로운 대상 도메인에 적용하기 위해서는 명시적인 데이터 수집 및 모델 재학습 과정의 값비싼 적응 노력 없이는 여전히 실질적으로는 사용하기가 어렵다. 본 연구에서는 딥러닝 기반의 Wi-Fi 센싱 시스템을 위한 훈련데이터 수집 및 레이블링을 자동으로 진행하는 CSI 자동 레이블링 시스템(CALS)를 제안한다. 제안 시스템은 CSI 데이터 수집 과정에서 컴퓨터 비전 기술을 함께 활용하여, 지도학습용으로 수집된 CSI 데이터에 대한 레이블링을 자동으로 수행토록 하였다. CALS의 효율성을 보이기 위해 라즈베리파이를 이용하여 프로토타입 시스템을 구현하고, 실내 환경에서의 사람 존재 감지를 수행하는 3가지 모델에 대해 학습과 평가를 진행하였다. 자동 수집된 데이터를 진행하여 학습을 활용하는 방식으로 실시간 데이터에 대해 평가를 진행했을 때 90% 이상의 높은 정확도를 달성하였다.
메시지전달 프로그램에서 발생하는 메시지경합은 프로그램의 비결정적 수행결과를 초래하므로 효과적인 디버깅을 위하여 탐지되어야 한다. 메시지경합을 탐지하는 기존의 도구는 임의의 메시지를 수신하는 모든 사건에서 경합이 발생한다고 보고한다. 그러나 메시지들이 전송되는 논리적인 통신채널이 서로 다르면 임의의 메시지를 수신하는 사건에서 경합이 발생하지 않을 수도 있으므로, 기존 도구의 부정확한 탐지정보는 프로그래머의 디버깅 작업을 더욱 어렵게 한다. 본 논문에서는 메시지 송수신 사건간의 병행성과 메시지들의 논리적 통신채널을 검사하여 보다 정확하게 메시지경합을 탐지하는 도구인 MPIRace-Check를 제안하다. 본 도구는 vector timestamp를 이용하여 프로그램 수행 중에 메시지를 전송하는 송수신 사건들간의 병행성을 검사하고, 메시지 부가정보를 이용하여 메시지들의 논리적인 통신채널이 동일한지를 검사하여 메시지경합을 탐지한다. 실험에서는 MPI_RTED와 벤치마크 프로그램을 이용하여 본 도구가 프로그램 수행 중에 효율적으로 모든 경합을 정확하게 탐지함을 보인다. 따라서 본 도구는 메시지경합을 정확하게 탐지하여 프로그래머의 디버깅 부담을 줄이고 신뢰성이 있는 병렬 프로그램의 개발을 가능하게 한다.
본 논문에서는 다중 사용자들이 존재하는 협력통신 시스템에서 다중 사용자 간 신호를 효율적으로 검출하기 위한 방법을 제안하였다. 협력통신 시스템의 신호 프레임 포맷 중 각 사용자 간 동기를 맞추기 위해 사용되는 동기채널의 NULL 공간에 확산코드를 삽입하여 전송하고, 수신단에서는 삽입된 확산코드들 사이의 상관관계를 이용하여 원하는 신호를 검출한다. 실험 결과로 AWGN, Rician, Rayleigh 채널에서 각각 m-sequence를 이용한 신호간 상관관계를 보여주며 본 논문의 실험결과를 이용하면 신뢰성 있는 협력통신이 가능할 것으로 기대된다.
광케이블을 이용한 보안 솔루션의 기술들은 아직까지 확실한 기술적 안정성을 확보하지 못한 상태이며, 그중 음향 감지를 통한 보안 시스템 역시 여러 가지 변수에 따른 오 경보 및 감지 실패 등의 완벽한 방어 기술을 확보하지 못한 상태이다. 본 논문에서는 수중 음향 통신의 수중 음향통신 채널에 대한 4가지 특성을 조사한다. 또한 수중에서 음향 신호 분석을 통한 광케이블을 이용한 감지 시스템 구축 방안으로서 감지 시스템을 구축한다. 또한 해저 광케이블의 신호 특성 분석과 잡음 분석을 수행한 후 이를 실제 적용 가능성을 확인한다.
Frequent arousals during sleep degrade the quality of sleep and result in sleep fragmentation. Visual inspection of physiological signals to detect the arousal events is cumbersome and time-consuming work. The purpose of this study is to develop an automatic algorithm to detect the arousal events. The proposed method is based on time-frequency analysis and the support vector machine classifier using single channel electroencephalogram (EEG). To extract features, first we computed 6 indices to find out the informations of a subject's sleep states. Next powers of each of 4 frequency bands were computed using spectrogram of arousal region. And finally we computed variations of power of EEG frequency to detect arousals. The performance has been assessed using polysomnographic (PSG) recordings of twenty patients with sleep apnea, snoring and excessive daytime sleepiness (EDS). We could obtain sensitivity of 79.65%, specificity of 89.52% for the data sets. We have shown that proposed method was effective for detecting the arousal events.
에피성장된 Fe/GaAs 적층구조에서의 스핀 주입 실험을 하였다. Fe와 GaAs 사이에 Schottky tunnel barrier를 형성시키기 위하여 높게 도핑된 GaAs 층을 channel 층 위에 성장하였다. 스핀전달에 의한 chemical potential 차이만을 검출하기 위해서 전압 측정 단자 사이에 전류 흐름이 포함되지 않는 non-local 측정방법을 사용하였다. 그 결과 두 강자성 전극이 반평행한 구간에서 dip이 나타나는 것을 확인할 수 있었다.
대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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pp.237-243
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2004
A multichannel smart sound sensor capable to detect and identify sound events in noisy conditions is presented in this paper. Sound information extraction is a complex task and the main difficulty consists is the extraction of highlevel information from an one-dimensional signal. The input of smart sound sensor is composed of data collected by 5 microphones and its output data is sent through a network. For a real time working purpose, the sound analysis is divided in three steps: sound event detection for each sound channel, fusion between simultaneously events and sound identification. The event detection module find impulsive signals in the noise and extracts them from the signal flow. Our smart sensor must be capable to identify impulsive signals but also speech presence too, in a noisy environment. The classification module is launched in a parallel task on the channel chosen by data fusion process. It looks to identify the event sound between seven predefined sound classes and uses a Gaussian Mixture Model (GMM) method. Mel Frequency Cepstral Coefficients are used in combination with new ones like zero crossing rate, centroid and roll-off point. This smart sound sensor is a part of a medical telemonitoring project with the aim of detecting serious accidents.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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