이미징 파이프라인(imaging pipeline)의 목적은 디스플레이 되는 영상을 원영상과 비슷하게 변환하는 것이다. 이를 위해 감마 조정 혹은 히스토그램기반 방법이 영상대비와 세부 영역을 개선하기 위해 제안되었다. 그러나 이러한 방법들은 조도성분과 색도성분이 위치에 따라 변화하므로 영상 개선에 한계가 있다. 따라서 MSR (Multi-Scale Retinex) 기법이 제안되었으며, 이는 영상에 따른 가우시안 필터의 크기에 의존하며, 독립적인 로그 신호를 기반으로 한다. 그러므로 영상 보정 후 후광효과(Halo), 색상변화(Color change or graying-out), 특정 색상의 두드러짐 등의 영상 왜곡(image distortion)이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 영상을 전역조명성분, 국부조명성분, 반사성분으로 나누는 새로운 색상 보정 방법을 제안한다. 제안한 방법에서 전역조명성분은 가우시안 필터를 작용하여 획득하며, 국부 조명성분은 JND(Just-noticeable difference)기반 적응적 필터를 적용하여 획득한다. 반사성분은 원 영상에 획득된 전역조명성분과 국부조명성분으로 나누어 줌으로써 획득된다. 개선된 영상은 멱함수(power function)를 수행한 후 이들의 곱으로 획득되며, sRGB로 표현된다. 실험 결과에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 우수한 성능을 보인다.
딥러닝은 기존의 분석 모델이 갖는 한계를 극복하고 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 결과물을 생성할 수 있는 창의적인 도구로 활용되고 있다. 본 고에서는 Niko's MIDI Pack 음원 파일 1,609개를 데이터 셋으로 삼아 전처리 과정을 수행하고, 양방향 장단기 기억 순환 신경망(Bi-LSTM) 모델을 이용하여, 효율적으로 음악을 생성할 수 있는 전처리 방법과 예측 모델을 제시한다. 생성되는 으뜸음을 바탕으로 음악적 조성(調聲)에 적합한 새로운 시계열 데이터를 생성할 수 있도록 은닉층을 다층화하고, 디코더의 출력 게이트에서 인코더의 입력 데이터 중 영향을 주는 요소의 가중치를 적용하는 어텐션(Attention) 메커니즘을 적용한다. LSTM 모델의 인식률 향상을 위한 파라미터로서 손실함수, 최적화 방법 등 설정 변수들을 적용한다. 제안 모델은 MIDI 학습의 효율성 제고 및 예측 향상을 위해 높은음자리표(treble clef)와 낮은음자리표(bass clef)를 구분하여 추출된 음표, 음표의 길이, 쉼표, 쉼표의 길이와 코드(chord) 등을 적용한 다채널 어텐션 적용 양방향 기억 모델(Bi-LSTM with attention)이다. 학습의 결과는 노이즈와 구별되는 음악의 전개에 어울리는 음표와 코드를 생성하며, 화성학적으로 안정된 음악을 생성하는 모델을 지향한다.
낙상사고는 세계적으로 매년 42만 건 이상 발생하는 치명적인 사고이다. 따라서, 낙상 환자를 연구하고자 낙상환자의 손상외인코드와 주진단 S코드의 연관성을 찾고, 낙상 환자의 주진단 S코드 데이터를 가지고 손상외인코드를 예측할 수 있는 예측모델을 개발하였다. 본 연구에서는 강원특별자치도 강릉시에 있는 A 기관의 2020~2021년 2년간의 데이터를 받아 낙상에 관련된 손상외인코드 W00~W19까지 데이터만 추출하고, 낙상 손상외인코드 중 예측모형을 개발할 정도의 주진단 S코드를 가지고 있는 W01, W10, W13, W18 데이터를 가지고 예측모형 개발하였다. 데이터 중 80%는 훈련용 데이터, 20%는 테스트용 데이터로 분류하였다. 모형 개발은 MLP(Multi-Layer Perceptron)을 이용하여 6개의 변수(성별, 나이, 주진단S코드, 수술유무, 입원유무, 음주유무)를 입력층에 64개의 노드를 가진 2개의 은닉층, 출력층은 softmax 활성화 함수를 이용하여 손상외인코드 W01, W10, W13, W18 총 4개의 노드를 가진 출력층으로 구성하여 개발하였다. 학습결과 첫 번째 학습했을 때 31.2%의 정확도를 가졌지만, 30번째는 87.5%의 정확도를 나타냈고 이를 통해 낙상환자의 낙상외인코드와 주진단 S코드의 연관성을 확인할 수 있었다.
기지국이 사용자 간의 채널 상태 정보를 완벽하게 알고 있는 가정 하에서, 기존의 상향링크 셀룰러 시스템에서의 간섭 정렬 (IA) 방식은 인접 셀 간섭 채널을 임의로 설정된 참조 벡터로 모두 정렬시킴으로써 셀 간 간섭 (ICI) 을 완벽히 제거할 수 있다. 하지만, 현실적으로 사용자와 기지국 간의 채널 상태 정보의 교환은 제한된 궤환 채널에 의해 이루어지고 그 결과 궤환 오류에 의한 잔여 ICI 의 발생은 시스템 성능 저하에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 이러한 잔여 ICI 를 최소화 할 수 있는 IA을 위한 최적화된 참조 벡터의 설계를 제안하고자 한다. 다음으로, 잔여 ICI의 최소화 뿐 만 아니라 기지국과 사용자 간의 요구 신호 (Desired signal) 세기의 최대화도 동시에 고려하는 반복적 연산 구조의 IA 기반 송수신기 설계 기법을 제안한다. 또한, 제안된 IA 알고리즘들과 연동된 사용자 스케줄링 기법을 제시함으로써 ICI를 효율적으로 제거함과 동시에 다중사용자 다양성 이득을 획득할 수 있도록 한다. 마지막으로, 이론적 분석 및 실험 결과를 통하여 기존의 IA 방식과 비교하여 제안된 IA 방식이 간섭 제한 영역에서 높은 성능을 나타냄을 확인할 수 있다.
디지털 역지향성 안테나 시스템은 사전정보 없이 입사된 신호를 신호의 위상을 추정하여 추정한 각도만큼 다시 돌려서 신호가 수신된 방향으로 재전송하는 시스템이다. 디지털 역지향성 안테나는 모든 방향에 대해 전력을 송출해야 하는 무지향성 안테나에 비해 신호가 수신된 방향으로 신호를 재전송하기 때문에 입사된 방향으로 신호가 집중되어 지향성이 높아지므로 전력의 소모를 줄일 수 있다. 일반적으로 디지털 역지향성 안테나는 다중경로 환경에서 단일 안테나 시스템에 비해 좋은 성능을 보이는 것으로 알려져 있지만, 심각한 ISI의 영향에서는 성능의 저하가 일어난다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 심각한 ISI의 보상이 가능한 터보등화기를 결합하여 역지향성 안테나를 제안하였다. 제안하는 터보등화기를 이용한 디지털 역지향성 안테나를 통해 심각한 ISI 환경에서의 BER 성능을 개선하였다.
본 논문에서는 다채널 디지털 보청기에 적용 가능한 적응 음향 궤환 제거(Adaptive Feedback Cancellation : AFC) 알고리즘을 실시간으로 구현한다. 다채널 디지털 보청기는 일반적으로 난청 보상을 위해 FFT 필터뱅크 기반 광역 동범위압축(Wide Dynamic Range Compression) 알고리즘을 사용한다. 구현한 실시간 음향 궤환 제거 알고리즘은 다채널 디지털 보청기와 동일한 FFT 필터뱅크를 사용하여 WDRC와 함께 하나의 통합된 구조를 가짐으로써 보청기 배터리 수명에 영향을 미치는 연산량 측면에서 이득을 볼 수 있었다. 구현된 음향 궤환 제거 알고리즘은 고정 및 변화하는 음향 궤환 경로를 실시간으로 추정하여 보청기 출력 신호의 품질을 향상시킴을 확인하였다. 또한 비선형적인 입, 출력에 의해 음향 궤환 제거기가 정상적으로 작동하지 못해 출력 신호의 포화가 일어날 경우 감소 이득을 적용하여 시스템의 안정성을 높이고자 하였다. 결과적으로 다양한 실제 사용 환경에서 강건하게 동작하는 알고리즘을 구현할 수 있었다. 본 알고리즘은 추후 음질 개선 알고리즘 등 다양한 기능의 추가 구현이 용이하다.
IEEE 802.11n은 MAC 계층에서 100Mb/s이상의 데이터 처리량을 달성하므로 초고속 데이터 통신을 지원하는 차세대 무선랜의 표준으로 각광받고 있다. IEEE 802.11n의 연구 동향은 크게 두 가지로 MAC 계층에서 패킷 간의 결합을 통하여 데이터 처리량을 높인 부분과 PHY 계층에서 다중 안테나 기법을 적용하여 데이터 전송속도를 높인 부분으로 정리된다. 그러나 전자는 무선 채널을 고려하지 않음으로 현실성이 결여되어 있었고, 후자는 패킷 간의 결합을 간과함으로 현실적인 처리량 결과를 얻을 수 없었다. 그래서 본 논문에서는 IEEE 802.11n 시스템에서 MAC 계층과 PHY 계층의 연동을 고려하여 성능을 분석한다. 또한, MAC 계층에서는 멀티 서비스를 고려한 A-MPDU, A-MSDU기법을 적용하고, PHY 계층에서는 WLAN MIMO TGn 채널 모델 사용과 함께 SVD 기법을 적용함으로 다중 안테나 기법과 무선 채널을 모두 고려하면서 IEEE 802.11n 시스템의 현실적인 데이터 처리량을 분석한다. 시뮬레이터는 전 계층을 고려하여 Ns-2를 사용하기로 한다.
본 논문에서는 다중 입출력(Multiple-Input Multiple-Output: MIMO) 무선 기계에 대한 안테나의 설계를 제안하였다. 제안된 안테나는 다양한 LTE(Long Term Evolution) 서비스 대역을 다룬다; 밴드(band) 17(704~746 MHz), 밴드 13(746~787 MHz), 밴드 5(824~894 MHz), and 밴드 8(880~960 MHz). 제안된 주(main) 안테나는 광대역 동작을 위해 역 L-형태의 슬릿(slit)을 가지고 있다. 그리고 LTE 부(sub) 안테나는 스위치(switch)를 결합한 루프(loop) 안테나 구조에 기초를 두었고, 논리 회로에 의해서 공진 주파수가 조절될 수 있다. LTE 수신 안테나에 대한 조절 기술은 원하는 대역의 실현을 위해, 그리고 임피던스(impedance) 조절을 위해 RF MEMS(Micro-Electro Mechanical System)를 사용하였다. 두 개의 제안된 안테나는 서로 수직으로 편파되기 때문에 원하는 주파수 대역에서 두 안테나는 -20 dB 이하의 격리도 특성을 가지며, 두 안테나 사이의 상관 계수(Envelope Correlation Coefficient: ECC) 특성은 0.06 이하의 매우 낮은 값을 가진다. 제안된 안테나는 통합된 LTE 다중 입출력 시스템의 단말기에 적용이 가능하다.
LTE-Advanced 시스템은 최대 15bps/Hz의 주파수 효율을 달성하기 위해 상향링크 다중 안테나 전송을 지원해야 한다 본 논문은 LTE-Advanced 상향링크 MIMO 시스템 구조를 제안하고 프리코딩에 의한 링크 적응방식을 고려하여 단말당 오류율을 줄이고 시스템 용량을 향상시키는데 기여할 수 있다 특히, $2{\times}4$ MIMO 시스템에서 최적의 프리코딩 행렬을 선택하여 랭크를 결정하는 방식을 제안하고 MMSE(minimum mean squared error) 수신기에 대한 SINR(signal-to-interference and noise ratio)을 유도한다. 제안 방식의 성능 검증을 위해 실질적인 MIMO 채널 모델에서 BLER(BLock Error Rate) 시뮬레이션을 수행한다. 제안 방식이 full-rank로 고정해서 보내는 경우 보다 더 좋은 성능을 발휘하며 MCS가 낮거나 고속 이동시에 더 큰 이득을 얻을 수 있다.
본 논문은 프로세서와 기억장치 모듈 사이에 다중의 연결경로를 갖는 가상병렬 다단계 상호 연결 네트워크에 대해 서술하고 있다. 제안된 가상병렬 MIN 네트워크는 입력 스위칭 블럭에 $m{\times}1$ 멀티플렉서와 출력 스위칭 블럭에 $1{\times}m$디멀티플렉서를 그 리고 logN-1 단의 스위칭단을 사용하여 프로세서와 기억장치 모듈 사이에 최대 $2{\times}m$개의 독립된 연결경로를 갖고 있다. MIN 네트워크는 다중의 중복된 연결경로를 갖고 있기 때문에 다수의 프로세서들은 동시에 서로 다른경로를 통해 특정의 출력포트에 연결될 수 있다. 또한 새로운 가상-병렬구조의 MIN 네트워크는 스위칭 블럭에서 패킷 충돌의 가능성을 줄일 수 있으며 제안된 MIN 네트워크를 Passthrough ratio, 신뢰도 와 가격의 측면에서 MBSF 구조의 MIN 네트워크와 비교하였다. 가상-병렬구조의 MIN 네트워크는 MBSF 구조의 MIN에 비해 성능이 개선되었으며 매우 간단한 구조로 이루어 졌음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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