최근 전기통신통신망의 용량은 인터텟, 음성패킷, Audio/Video 스트리밍의 멀티미디어 서비스 수요로 인한 정보통신 용량의 증가에 비례하여 급속히 증가하고 있다. 그 결과 DWDM(Dense Wavelength Division Multiplexing) 기법이 초고속 광통신망에서 추가적인 광섬유망과 고속장비 없이 용량을 증가시키는 해결 방법으로 행하여지고 광학적인 방법이 가능하다는 것이 판명되었다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 기능을 갖는 광필터를 설계하기 위하여 광섬유 한쪽의 클래드를 연마하여 다층 슬래브 도파로에 결합시킨 형태의 광섬유/다층 슬래브 결합구조의 광필터를 제안하였다. 광섬유와 슬래브의 분리간격이 $3{\mu}m$일 때 제안된 광필터는 $1.3{\mu}m$의 통신창에서 편광 독립성은 32nm로서 TM 모드와 TE 모드에 대해 중심파장이 각각 ${\lambda}_0=1.274755{\mu}m$와 ${\lambda}_0=1.30591{\mu}m$일 때 0.1 nm의 FWHM(Full Width at Half Maximun) 특성을 가진다.
본 논문에서는 새로운 학습알고리즘의 3층 전향 신경망을 이용한 입력데이터의 주요 특징추출에 대해서 제안하였다. 제안된 학습알고리즘에서에서는 빠른 수렴속도의 최적화가 가능하도록 하기 위하여 기울기하강의 역전파 알고리즘을 이용하고, 국소최적해를 만났을 때 이를 벗어난 새로운 연결가중치의 설정을 위하여 동적터널링의 역전파 알고리즘을 이용함으로써 빠른 수렴속도로 전역최적해로에 수렴되도록 학습시킬 수 있다. 제안된 학습 알고리즘을 이용한 다층신경망을 $12{\times}12$ 픽셀의 영상 데이터들과 $128{\times}128$ 픽셀의 Lenna 영상데이터를 대상으로 시뮬레이션한 결과, 단층신경망을 이용하는 Sanger 방법이나 측면연결을 가지는 단충신경망을 이용하는 Foldiak 방법 및 기울기하강에 기초를 둔 기존의 역전파 알고리즘을 이용한 다층신경망에 의한 결과와 비교할 때 더욱 우수한 수렴성능과 추출성능이 있음을 확인할 수 있었다.
화상 회의, 원격 진료 및 교육 시스템, CSCW 등과 같은 그룹 응용을 지원하기 위해서는 망에 의해서 멀티캐스트 기능이 제공되어야 한다. 멀티캐스트 경로배정의 방법으로는 보통 최단 경로 트리 방식과 최소 비용 스타이너 트리를 찾기 위해 유전자 알고리즘을 사용하는 진화적 최적화 방법을 제안하고자 한다. 특히 스타이너 트리를 찾기 위해 유전자 알고리즘을 사용하는 진화적 최적화 방법을 제안하고자 한다. 특히 스타이너 트리의 표현에 있어, 일반적인 유전자 알고리즘에서 사용되는 이진 스트링의 개체 표현 대신 트리를 사용하여 개체를 표현하는 방법을 제안함으로써 최적화의 효율을 개선하는 방식을 보여주며, 또한 기존의 경험적 알고리즘과의 비교를 통하여 진화방식에 의한 최적화가 기존의 방법보다 최적해에 더 가까이 수렴할 수 있음을 보여준다.
802.11p WAVE는 차량 간 Ad-hoc 네트워크 통신을 가능하게 하는 차세대 무선통신이다. 이 통신의 프로토콜 중 하나인 GBSR 프로토콜은 네트워크 단절의 개선에 중점을 두어서 패킷의 전송시간과 전송속도를 고려하지 않아 실제 도로위의 교통사고나 응급환자의 수송 및 범죄와 같은 정보의 전달이 필요한 긴급 상황에 전송 속도가 늦어지는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 GBSR 프로토콜의 전송속도를 고려하여 개선된 비콘메시지와 이웃노드 리스트 관리를 통해 속도가 빠른 이동노드에게 패킷을 전송하는 A-GBSR 프로토콜을 제안하였다.
기술 발전 속도가 증가되고, 고성능의 디지털 기기가 확산되고 있다. 기존 유선 환경에 최적화 되어 제한적으로 활용되던 PC와 같은 유선 디지털 기기에서 시 공간의 제약에서 벗어나, 언제 어디서나 효율적인 업무 수행이 가능한 스마트워크로 전환되고 있다. 유선환경에 비해 단말기 분실, 도난 및 파손 등 물리적 위협과 도난, 서비스 거부, 비인가 접근 등 기술적 위협 등 다양한 보안 위협에 대해 무결성과 가용성을 확보할 수 있는 시스템 보안설계가 필요하다. 본 논문 연구에서는 스마트워크의 네트워크시스템, 유 무선 링크시스템, 디지털 스마트기기를 분석한다. 현재 업무에 사용되고 있는 스마트워크 유선시스템과 향후 무선시스템을 위한 보안설계 방안을 연구한다. 본 연구는 안전한 스마트워크 구축에 기초자료로 활용될 것이다.
산지가 전국토의 70%를 차지하는 국내 지형의 특성으로 인하여, 철도선로 전체 노선의 상당부분을 교량구간이 차지한다. 이에 따라 교량 설계 시 경제성 증가를 위하여 경간장을 늘리는 것이 유리하지만 궤도-교량 상호작용에 의한 레일의 부가축응력, 변위 등의 문제로 인한 제약이 발생한다. 본 연구에서는 궤도와 교량 상판 사이에 설치되는 슬라이딩 층을 고려한 궤도-교량 상호작용 해석을 수행하였다. 수치해석 결과를 통해 슬라이딩층 설치 방법에 따른 상호작용 거동을 분석하였으며, 궤도-교량 상호작용이 저감된 새로운 궤도-교량 구조시스템의 개발방향을 제안하였다.
본 논문에서는 SOPC 기반 NIOSII 임베디드 프로세서와 C2H 컴파일러를 적용하여 영상 감시 시스템을 구현하였다. 카메라의 영상 신호 출력, 영상처리, 시리얼 통신 및 네트워크 통신의 제어를 위해 C2H 컴파일러에 의한 IP를 구성하였고, SOPC 및 NIOS II 임베디드 프로세서에 기반한 각각의 IP를 효과적으로 제어할 수 있도록 구현하였다. 그리고, 보다 빠르고 환경에 강인한 이동 물체 검출을 위한 방법으로 배경영상을 갱신하는 알고리듬을 적응 가우시안 혼합 모델(AGMM)을 제안하였다. 그 결과 주간 및 야간에서도 이동 물체를 잘 검출할 수 있었다. 실험을 통해 제안된 AGMM 알고리듬이 적응 임계치법(ATM)과 가우시안 혼합모델(GMM)보다 이동하는 보행자 및 차량의 검출에서 우수함을 확인하였다.
고속 네트워크의 발전으로 인해 일반적인 문자 데이타외에 음성, 정지화상, 동화상 등 대용량 멀티미디어 데이타의 전송이 가능하게 되었다. 멀티미디어 응용에서 데이타의 실시간 저장 및 재생 서비스를 위해 저장시스템으로서 디스크 배열의 사용은 필수적이다. 각 디스크들의 구성 방법 및 멀티미디어 데이타 할당 방법 등의 여러 가지 디스크 배열 파라미터들은 VOD 서버의 저장시스템으로서의 성능을 좌우하는 중요한 요인이다. 본 논문에서는 VOD 서버의 저장시스템으로 사용하기 위한 디스크 배열의 여러 가지 파라미터를 두가지의 시뮬레이션 즉, 실측과 시뮬레이터상에서 성능을 비교 평가하였다. 시뮬레이션 결과 1.5Mbps의 MPEG-1 파일을 제공하는 디스크 배열의 구조에서 초당 요구 데이타의 크기는 185KB, 스트라이핑 단위는 256KB, RAID 레벨은 5일 때가 실측과 시뮬레이터 두가지 모두에서 가장 적합한 것으로 나타났다.
본 논문은 824-849MHz 주파수용 무선통신 단말기의 송신전력을 모니터링하는 역할을 위한 소형화된 LTCC(low temperature to-fired ceramics) 전력검출부에 대하여 기술한다. 제안된 LTCC 전력검출부는 검출기 다이오드, 정합회로를 위한 집중 소자들, 그리고 LTCC 스트립선로 방향성결합기로 구성된다. 소형화를 위하여 실제로 점유된 면적을 줄이기 위해서 다수의 벤드(bend) 소자를 지닌 스트립선로 방향성합기가 설계, 제작되며, 최소 손실과 고속 동작을 위하여 제로 바이어스 쇼트키 다이오드가 사용된다. 제작된 LTCC 전력검출부의 측정결과는 유효 RF 입력 전력영역에서 우수한 선형성을 지니며 예측 결과와 잘 일치한다.
최근에 소프트웨어 분산공유메모리 시스템은 그 성능이 높아짐에 따라 큰 규모의 클러스터 상에서 사용되는 경우가 많아졌다. 그러나 시스템 규모가 커지면서 고장이 발생하는 가능성도 높아졌다. 시스템의 가용성을 높이기 위하여 고장 허용 기능을 제공하는 분산공유메모리 시스템이 요구되었으며 메시지 로깅에 대한 많은 연구가 이루어져 왔다. 본 논문에서는 고속의 네트웍을 이용하여 복구에 필요한 메시지들을 원격 노드의 메모리에 로깅 하는 방법을 제안한다. 원격 로깅은 정상 수행 동안 빈번한 디스크 접근을 요구하지 않으므로 오버헤드가 적다. 또한 로그를 유지하는 백업 노드들이 고장나지 않은 경우 다중 노드의 고장을 허용하여, 분산공유메모리 시스템의 신뢰성을 높인다. 본 논문에서는 FT-KDSM (Fault Tolerant KAIST DSM) 시스템을 설계하고 구현하여 원격 로깅의 성능을 보이고 고장으로부터의 복구 시간을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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