본 논문에서는 VLBI상관서브시스템(VLBI Correlation Subsystem, VCS)의 상관블록 TCP/IP 출력데이터의 무결성 검사를 위한 소프트웨어의 개발과 상관출력 데이터의 손실을 방지하기 위한 성능개선 방법에 대해 기술한다. VCS의 상관결과는 TCP/IP 패킷 통신으로 데이터아카이브(Data Archive)에 저장된다. 본 논문에서는 데이터아카이브에 저장된 상관결과의 무결성을 확인하기 위해 VCS의 TCP/IP 패킷 정보를 이용한 무결성 검사 소프트웨어를 개발하였다. 개발한 소프트웨어를 이용하여 3단계의 무결성 검사 과정을 제안하고, 상관처리 실험을 통하여 제안방법의 유효성을 확인하였다. 또한 VCS와 데이터아카이브 사이에는 최소 적분시간 이내에 TCP/IP 패킷 통신이 완료되어야 하지만, 짧은 적분시간에 다량의 패킷과 대용량 데이터로 인해 패킷 손실이 발생할 뿐만 아니라 상관결과의 무결성 문제에도 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 본 논문에서는 TCP/IP 패킷 손실의 원인을 분석하고 VCS의 FPGA(Field Programmable Gate Array) 설계에 대한 수정방법을 제시하여 상관결과의 무결성 문제를 해결하고자 한다.
본 논문은 약한 레이블 기반 음향 이벤트 검출을 위한 시간-주파수 영역분할 맵 추출 모델에서 발생하는 희소성 및 수용영역 부족에 관한 문제를 완화 시키기 위해, 확장 게이트 선형 유닛(Dilated Convolution Gated Linear Unit, DCGLU)을 제안한다. 딥러닝 분야에서 음향 이벤트 검출을 위한 영역분할 맵 추출 기반 방법은 잡음 환경에서 좋은 성능을 보여준다. 하지만, 이 방법은 영역분할 맵을 추출하기 위해 특징 맵의 크기를 유지해야 하므로 풀링 연산 없이 모델을 구성하게 된다. 이로 인해 이 방법은 희소성과 수용영역의 부족으로 성능 저하를 보이게 된다. 이런 문제를 완화하기 위해, 본 논문에서는 정보의 흐름을 제어할 수 있는 게이트 선형 유닛과 추가의 파라미터 없이 수용영역을 넓혀 줄 수 있는 확장 합성곱 신경망을 적용하였다. 실험을 위해 사용된 데이터는 URBAN-SED와 자체 제작한 조류 울음소리 데이터이며, 제안하는 DCGLU 모델이 기존 베이스라인 논문들보다 더 좋을 성능을 보였다. 특히, DCGLU 모델이 자연 소리가 섞인 환경인 세 개의 Signal to Noise Ratio(SNR)(20 dB, 10 dB, 0 dB)에서 강인하다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 10비트 해상도를 가지면서 0.5V부터 1.2V까지의 전원 전압에서 10MS/s 이상 100MS/s 까지 재구성이 가능한 저전력 2단 파이프라인 ADC를 제안한다. 제안하는 ADC는 0.5V의 전원 전압 조건에서도 10비트 해상도를 얻기 위해 입력단 SHA 회로에는 낮은 문턱 전압을 가지는 소자를 사용한 게이트-부트스트래핑 기법 기반의 샘플링 스위치를 사용하였으며, SHA 회로와 MDAC 회로에 사용된 증폭기에도 넓은 대역폭을 얻기 위해 입력단에는 낮은 문턱 전압을 가지는 소자를 사용하였다. 또한 온-칩으로 집적된 조정 가능한 기준 전류 발생기는 10비트의 해상도를 가지고, 넓은 영역의 전원 전압에서 동작할 수 있도록 증폭기의 정적 및 동적 성능을 최적화시킨다. MDAC 회로에는 커패시터 열의 소자 부정합에 의한 영향을 최소화하기 위해서 인접신호에 덜 민감한 전 방향 대칭 구조의 레이아웃 기법을 제안하였다. 한편, flash ADC 회로 블록에는 비교기에서 소모되는 전력을 최소화하기 위해 스위치 기반의 바이어스 전력 최소화 기법을 적용하였다. 시제품 ADC는 0.13um CMOS 공정으로 제작되었으며, 측정된 최대 DNL 및 INL은 각각 0.35LSB 및 0.49LSB 수준을 보인다. 또한, 0.8V의 전원 전압 60MS/s의 동작 속도에서 최대 SNDR 및 SFDR이 각각 56.0dB, 69.6dB이고, 19.2mW의 전력을 소모하며, ADC의 칩 면적은 $0.98mm^2$이다.
움직임 추정은 영상 부호화 시스템에서 큰 비중을 차지하는 부분으로, 실시간 동작을 위해서는 효율적인 구조를 필요로 한다. 따라서 H.264 전체 시스템을 위한 움직임 추정기 블록의 구현은 부호화 과정을 고속으로 수행할 수 있도록 별도의 전용 하드웨어 모듈로 설계하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 많은 연산량을 효율적으로 줄일 수 있도록 병렬 처리를 바탕으로 움직임 추정 감지 블록, 41개의 SAD(Sum of Absolute Difference)값 계산 블록, 최소의 SAD값 계산과 움직임 벡터 생성 블록을 제안하고자 한다. 움직임 추정 감지 블록과 최소의 SAD값 계산기에서는 선계산(pre-computation) 방법을 적용함으로써, 입력 Switching Activity를 줄여 고속 구현이 가능하도록 하였으며, 움직임 추정 감지 블록과 41개의 SAD값 계산 블록에서 가장 많은 부분을 차지하는 가산기 구조를 일반적으로 사용되는 Ripple Carry Adder 대신에 Carry Skip Adder를 적용함으로써, Adder Tree 구조를 고속으로 처리할 수 있도록 하였다. 또한 외부에서 탐색 영역 제어와 같은 주요 변수를 쉽게 제어할 수 있도록 하여, 하드웨어 구조의 효율성을 높였다. 시뮬레이션 및 FPGA 검증 결과, 움직임 추정기의 임계 경로를 발생시키는 MED블록에서 일반적인 구조를 적용했을 때보다 19.89%의 Delay 감소 효과를 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 전동 이동기기를 이용하는 교통약자의 이동을 제한하는 노면 불량 요소를 딥러닝을 이용해 자동 검출하는 불량 노면객체 인식모델을 개발하고자 한다. 이를 위하여 부산시 관내 5개 지역에서 실제 전동 이동 보조 장치가 이동할 것으로 예상되는 보행로, 주행로를 대상으로 하여 노면 정보를 수집하였으며 이때 도로 정보 수집은 데이터 수집을 보다 용이하게 하기 위하여 소형 차량을 이용하였다. 데이터는 노면과 주변을 그 주변을 구성하는 객체로 구분하여 영상을 수집하였다. 수집된 데이터로부터 교통약자의 이동을 저해하는 정도에 따라 분류하여 보도블록의 파손등급 검출과 같은 일련의 인식 항목을 정의하였고, YOLOv5 딥러닝 알고리즘을 해당 데이터에 적용하여 실시간으로 객체를 인식하는 불량노면 객체 인식 딥러닝 모델을 구현하였다. 연구의 최종단계에서 실제 주행을 통해 객체 단위로 분리 수집된 영상 데이터의 가공, 정제 및 어노테이션 과정을 수행한 후 모델 학습과 검증을 거쳐 불량노면객체를 자동으로 검출하는 딥러닝 모델의 성능 검증 과정을 진행하였다.
본 논문에서는 V-BLAST (Vertical-Bell-lab Layered Space Time) 복호 알고리즘의 ordering과 slicing 과정에 MAP(Maximum A Posteriori) 디코더의 외부 정보 (extrinsic information)를 이용한 최적의 터보 부호화된 (Optimal Turbo Coded) V-BLAST 적응 변조 시스템을 제안 후 성능을 관찰한다. 외부정보는 ordering과 slicing에 사전 확률 (a priori probability) 로서 사용되며 시스템 복호 과정은 주 반복 (Main Iteration) 및 부 반복 (Sub Iteration) 과정으로 이루어진다. 채널 상태에 따라 변조 방식을 달리하는 적응 변조 시스템을 기존의 터보 부호화 (Turbo Coding) 된 V-BLAST 시스템과 최적의 터보 부호화된 V-BLAST 시스템에 각각 적용하고 전송률 (throughput) 을 비교하여 제안된 시스템을 적용할 경우 어느 정도의 성능 개선이 있는가를 살펴본다. 또한, 제안된 시스템에 선택적 전송 다이버시티 (STD : Selection Transmit Diversity) 기법을 적용한 후 성능의 향상을 관찰한다. 모의 실험결과, 적응 변조 시스템에서 최적의 터보 부호화된 V-BLAST 기법을 적용한 경우가 기존의 터보 부호화된 V-BLAST 기법을 적용한 경우에 비하여 11 dB의 SNR (Signal to Noise Ratio) 영역에서 최대 약 350 kbps의 전송률 향상이 나타났다. 특히, 제안된 시스템에 선택적 전송 다이버시티가 적용된 경우에는 송수신 안테나가 각각 2개인 기존의 터보 부호화된 V-BLAST 기법을 적용한 시스템의 경우에 비하여 같은 SNR 영역에서 최대 약 1.77 Mbps의 전송률이 개선됨을 보였다.
인지무선 애드혹 네트워크(Cognitive Radio Ad-hoc Networks)에서 요구기반 라우팅을 수행할 경우, 경로 탐색 과정에서 발생하는 경로탐색 메시지의 브로드캐스팅은 공통 제어 채널의 과부하를 유발하고 패킷 간의 충돌을 발생시킨다. 이런 현상은 경로탐색의 오버헤드를 증가 시키며, 정확하고 신뢰성있는 경로의 탐색에 제한을 받게 된다. 이로 인하여 신뢰성있는 채널을 찾는 경로가 제한되기 때문에 경로의 생존 시간이 단축되고 경로의 안정성이 감소된다. 본 논문에서는 인지무선 ad-hoc네트워크에서 주사용자의 출현 가능성과 주변 사용자의 상황을 고려하여 패킷 충돌을 감소시키고 경로의 생존시간을 향상 시키는 라우팅 알고리즘을 제안한다. 각 노드는 주기적인 센싱을 통해 주사용자의 사용패턴을 감지하고 채널의 사용 확률과 현재 채널 상태를 알고 있다. 또한 이웃 노드와 메시지 교환을 통해 공통된 채널과 해당 채널의 품질을 파악하여 노드 사이에 링크 레벨을 부여한다. 제안된 방법에서는 링크 레벨을 이용하여 경로 탐색 과정에서 발생하는 제어 메시지의 수를 감소시킨다. 또한 링크의 생존성과 품질을 홉 카운트에 따라 가중치를 부여하여 경로를 선택함으로써 경로의 생존 시간을 향상 시킬 수 있다. 성능 평가를 통해 기존의 방법 보다 제안된 방법을 이용하여 라우팅을 수행할 경우 제어 채널의 오버헤드가 감소되고 경로의 생존시간이 증가하는 것을 확인 할 수 있다.
Wyner-Ziv 부호화에서의 시간예측은 원본 영상을 알 수 없는 Wyner-Ziv 복호화기에서 이루어지기 때문에 압축성능 저하를 피할 수 없었다. 이를 해결할 방안으로 Wyner-Ziv 부호화기의 가장 큰 장점인 부호화기의 경량화를 유지하면서도 최소한의 시간예측을 부호화기에서 하기 위하여 제안된 기술이 Wyner-Ziv 잔차 신호 부호화 기술이다. 이 기술은 키 프레임과 부호화 하는 Wyner-Ziv 프레임간의 단순한 차로 만들어진 잔차 신호를 분산비디오 부호화 하는 것이다. 하지만, 화소 영역에서 이잔차 신호 부호화 기술을 적용할 경우 기존의 화소영역 Wyner-Ziv 부호화보다는 성능이 개선되지만, 변환영역 Wyner-Ziv 부호화 기술과는 유사한 성능에 그쳤다. 이에 변환영역 WZ 잔차 신호 부호화 기술개발의 시도가 있었으나, 기존의 변환영역 WZ 부호화가 사용하는 양자화와의 호환성 문제로 성능 저하가 있었다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 기존의 고정적인 양자화 행렬과 양자화 레벨을 WZ 프레임의 잔차 신호에 따라 적응적으로 바꿀 수 있는 양자화를 제안한다. 제안 방법은 Wyner-Ziv 프레임만 고려하였을 때, 4개의 영상에서 평균 약 22%의 BDBR 이득과 약 1.2dB의 BDPSNR 이득을 보인다.
본 논문에서는 무선으로 전력과 데이터를 받는 온서 센서 태그 칩을 $0.18-{\mu}m$ CMOS공정으로 제작하였다. 태그 칩 구동에 필요한 전력은 쇼트키 다이오드로 구성된 전압체배기를 이용하여 리더로부터 받는 UHF 대역 (900 MHz) RF 신호를 이용하여 발생시킨다. 태그 칩이 위치한 부분의 온도는 sub-threshold 모드에서 동작하는 새로운 저전력 온도-전압 변환기를 이용하여 측정되고, 이 아날로그 전압은 8-bit 아날로그-디지털 변환기를 통해 디지털 데이터로 표시된다. ASK 복조기와 간단한 디지털 회로로 구성된 회로 블록을 이용해 여러 태그 칩 중에 단일 칩을 선택할 수 있는 식별자 정보를 인식할 수 있다. 제작된 온도 센서는 주변 환경 온도 $20^{\circ}C$ to $100^{\circ}C$ 사이의 온도를 측정한 결과, $0.64^{\circ}C/LSB$의 해상도를 나타내었다. 온도 센서 구동에 필요한 입력 전력은 -11 dBm이었고, 온도 오차는 최대 $0.5^{\circ}C$, 칩 면적은 $1.1{\times}0.34mm^2$, 동작주파수는 100 kHz, 전력소모는 64 ${\mu}W$, 변환율은 12.5 k-samples/sec을 가진다.
본 연구에서는, 팔의 4가지 운동을 구별할 수 있는 계측 시스템과, 구별된 팔의 운동 위치를 추정할 수 있는 제어 알고리즘에 관하여 기술한다. 먼저 4가지(굽히기와 펴기, 내전과 외전) 운동을 구별하기 위해 굽혀진 정도를 측정할 수 있는 전기 저항 형태의 굽힘 센서를 사용한다. 이 센서를 왼팔의 상완 이두근과 오구완근에 1개씩 부착한다. 부착된 두 개의 센서로부터 출력되는 신호는 증폭기와 필터 등으로 구성된 계측 시스템을 통과한다. 이 시스템에서는 상완이두근에 부착된 센서 신호는 굽히기와 펴기 운동 중에서만 On/OFF 작동을 하도록 하고, 오구완근에 부착된 센서 신호는 모든 운동에 작동하도록 설계하였다. 이렇게 출력된 신호들로부터 4가지 운동은 구별하여 출력하고, 출력된 신호들로부터 팔의 운동 위치를 측정한다. 마지막으로, 제안된 알고리즘의 효용성을 입증하기 위해 RC 서보 모터와 포텐션미터로 구성된 2자유도의 인공팔을 제작하여 실험한다. 실험을 통해 인공 팔의 위치는 모터의 회전 관성, 센서의 노이즈 등으로 실제 팔의 위치와 차이가 발생하였다 이 오차를 감소하기 위해 오차값과 오차의 변화값에 근거한 퍼지 PID 제어기를 사용하였고, 이로써 오차가 5도 이내로 감소되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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