지상파 디지털 방송 (Digital Video Broadcasting-Terrestrial; DVB-T)은 고속의 데이터 전송이 가능한 중요한 멀티미디어 방송기술이다. 직교 주파수 분할 다중화 (Orthogonal Frequency Division Multiplexing; OFDM)는 유럽에서 채택된 DVB-T 시스템의 변조방식으로써 다양한 대역폭을 갖는 멀티미디어 서비스를 지원하기 위해 광범위하게 사용되고 있다. 그러나, OFDM 신호는 높은 PAPR (Peak-to-Average Power Ratio)을 발생시키는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 수신단의 구조에 변화를 주지 않으며 또한 추가적인 정보의 전송이 필요 없이 기존 수신기를 그대로 사용할 수 있는 PAPR 감소기법을 기존의 DVB-T 시스템에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 이 방법은 에러 벡터 크기 (Error Vector Magnitude; EVM) 내에서 시간영역과 주파수영역 신호에 대하여 클리핑을 사용한 것으로 기존의 최적화 방법과 비교하여 계산량의 복잡도를 낮추기 위하여 준최적화 방법을 사용하였다. 모의실험 결과, 제안된 기법은 성상도 오차가 클수록 PAPR의 감소효과가 크며 변조레벨이 낮을수록 PAPR의 감소폭이 커짐을 관측하였다.
본 논문에서는 시점변환이 가능한 고화질 다시점 비디오 전송 시스템의 디자인 및 구현에 관해 소개한다. 다시점 비디오는 기존의 방송 시스템에 실감성과 몰입감을 증가시키는 차세대 방송 컨텐츠로 각광 받고 있다. 하지만 다시점 비디오 전송 시스템을 구축하기 위해서는 고비용의 하드웨어 컴포넌트들이 필요하고 충분한 대역폭이 요구된다. 본 프로토타입 시스템은 고비용 및 전송 대역폭의 문제를 해결하기 위해서 소프트웨어 기반의 시스템 컴포넌트와 IP 멀티케스트를 이용한 전송에 중점을 둔다. 또한 유동적으로 시점 및 사용자의 수를 화장할 수 있는 시스템 디자인을 고려한다. 본 논문에서는 소프트웨어 기반의 시스템 컴포넌트로 다중화와 역다중화의 구현과 얼굴 추적을 통한 시점전환 기법을 소개한다. 또한 선도망/연구망으로 구성된 실제 네트워크 상황에서 전송 시현을 통해 사용자에게 실감성과 몰입감을 제공할 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 지상파방송 무선전송 환경에서 4K-UHDTV 혹은 8K-UHDTV 및 UHD-3DTV 등 차세대방송 구현 및 효과적인 수신환경 구축 가능성을 현재 상용화된 전송방식 중 DVB-T2 기술을 중심으로 제안하였다. 특히, 2012년 완료된 지상파방송 디지털전환에 이어 또다시 UHDTV방송을 위한 차세대방송 투자와 전환의 성공조건으로 초고화질 영상 전송 외에도 TV뿐만 아니라 개인형 멀티미디어 단말기에서도 수신이 가능한 직접수신과 실내수신 및 언제 어디서나 자유로운 수신환경 제공도 매우 중요함을 강조하고 있다. 본 논문에서는 UHDTV방송 구현 시 효율적인 주파수 활용과 효과적인 수신환경 구축방안을 찾는데 목적을 두고 있다. 아울러 DVB-T2 전송방식이 가지고 있는 SFN 기능 및 강력한 수신오류정정 능력을 이용하여 VHF대역과 UHF대역 등 2개의 서로 다른 주파수에 의한 SFN 송출망 구성 방법을 제시하고, SFN 소출력중계기 및 가정용 Gap Filler를 활용한 자유로운 무선수신환경 구축 방안을 제안하고 있다. 그 외 10MHz 폭 채널을 이용한 UHDTV방송 효과와 주파수 소요량을 제시한다.
다중 공간에서의 촬영을 필요로 하는 영상콘텐츠 제작은 많은 인력과 장비를 요하는 작업이다. 특히 소규모 방송사들의 입장에서는 감당하기 힘든 작업이지만, 다양한 형태의 영상콘텐츠를 얻기 위해서는 필요한 작업이다. 본 논문에서는 다중 공간 촬영 시 요구되는 인력과 장비의 절감을 위해, IP 카메라 기반의 실시간 웹캐스팅 시스템을 이용한 다중 공간 동시 촬영과 그를 바탕으로 한 1인 영상콘텐츠 제작 방법이 제안된다. 제안된 방법은 다중 공간에 각각 설치된 IP 카메라가 담는 화면을 수집하여 그들을 인터넷으로 송출하고, 인터넷을 통해 들어온 그들을 동시 수신하며, 화면의 저장과 영상 녹화 및 편집 기능들을 기반으로 하고 있다. 본 제작 방법을 사용함으로써 과거에 어려웠던 1-인/다중-카메라 원격 제어가 가능하게 됨에 따라, 기존의 1-인/1-카메라 사용의 한계에서 벗어나 다중 공간 동시 촬영이 가능하게 되어, 다양한 영상콘텐츠를 적은 인력과 시간을 확보할 수 있게 되었다. 따라서 소규모 웹캐스팅사의 경우, 짧은 시간에 다중 공간에서 촬영된 영상을 기반으로 한 영상콘텐츠 1인 제작이 가능해지고 적은 비용으로 고급 영상콘텐츠의 제작을 기대할 수 있다.
이 논문에서는 알려지지 않은 PE 파일이 멀웨어의 여부를 분류하는 방법을 연구하였다. 멀웨어 탐지 영역의 분류 문제에서는 특징 추출과 분류가 중요하다. 위와 같은 목적으로 멀웨어 탐지를 위해 우리는 어떠한 특징들이 분류기에 적합한지, 어떠한 분류기가 선택된 특징들에 대해 연구하였다. 그래서 우리는 멀웨어 탐지를 위한 기능과 분류기의 좋은 조합을 찾기 위해 실험하였다. 이를 위해 두 단계로 실험을 실시하였다. 1 단계에서는 Opcode, Windows API, Opcode + Windows API의 특징들을 이용하여 정확도를 비교하였다. 여기에서 Opcode + Windows API 특징이 다른 특징보다 더 좋은 결과를 나타내었다. 2 단계에서는 나이브 베이즈, K-NN, SVM, DT의 분류기들의 AUC 값을 비교하였다. 그 결과 DT의 분류기가 더 좋은 결과 값을 나타내었다.
본 논문에서는, 스케일러블 비디오 코딩 (SVC) 에 다중 ROI(Region Of Interest) 를 부호화 및 복호화 할 수 있는 새로운 기능 을 지원하는 방법을 제안한다. 현재의 스케일러블 부호화는 공간, 시간, 화질에 대한 확장성을 가지는 비트스트림을 생성하는 것을 목적으로 하고 있다. ROI 는 영상 내에서 중요한 의미를 가지는 영역을 나타내는데, 네트웍이나 단말의 영상크기의 제약이 발생하는 경우, ROI 만을 전송하여 QoS 가 가능토록 할 수 있다. 본 논문에서는 H.264 의 FMO를 이용하여 SVC 에서 다중 ROI를 정의할 수 있는 syntax와 방법을 제시하고, 실제로 부호화 및 복호화 하는 방법을 제시한다. 제안한 방법은 실제 JSVM1.0 에서 구현하였으며 실험을 통해 본 논문에서 제안한 방법에 대한 검증을 수행하였다.
RAM 기반 신경망은 2진 신경망(Binary Neural Network, BNN)에 복수개의 정보 저장 비트를 두어 교육의 반복 횟수를 누적하도록 구성된 가중치를 가지지 않는(weightless) 신경회로망으로서 한 번의 교육만으로 학습이 이루어지는 효율성이 뛰어난 신경회로망이다. 지도 학습에 기반을 둔 RAM 기반 신경망은 패턴 인식 분야에는 우수한 성능을 보이는 반면, 비지도 학습에 의해 패턴을 구분해야 하는 범주화 연구에는 적합하지 않은 모델로 분류된다. 본 논문에서는 비지도 학습 알고리즘을 제안하여 RAM 기반 신경망으로 패턴 범주화를 수행한다. 제안된 비지도 학습 알고리즘에 의해 RAM 기반 신경망은 입력 패턴에 따라 자율 학습하여 스스로 범주를 생성할 수 있으며, 이를 통해 RAM 기반 신경망이 지도 학습과 비지도 학습이 모두 가능한 복합 모델임을 증명한다. 실험에 사용한 학습 패턴으로는 0에서 9까지의 오프라인 필기체 숫자로 구성된 MNIST 데이터베이스를 사용하였다.
본 논문에서는 Ka 대역 소형 레이다용 주파수합성기를 제안하였다. 제작된 주파수합성기는 시스템에서 요구하는 다양한 파형을 생성하고 고속의 파형 및 주파수 전환을 위해 DDS를 적용하였다. 소형화를 위해 Ku 대역에는 MMIC를 최대한 적용하여 Ka 대역 회로를 소형 집적화 하였고 파형발생부 과 주파수 상향 변환부를 하나의 모듈로하여 설계 제작하였다. 제안된 주파수합성기는 선형 주파수 변조 파형과 위상변조 가능한 주파수 변조 연속 파형 등 발생이 가능하고, 대역폭 1GHz, 주파수 전환 속도 $0.191{\mu}sec$, 1 kHz 오프셋(offset)에서 -89.16 dBc/Hz의 위상잡음, 불요파 -50.9 dBc가 측정되었다.
전화, 일정관리 등 여러 기능을 담고 있는 스마트폰, 타블릿 등은 현대인의 필수품으로 자리 잡고 있다. 이들은 제각기 무선 네트워크 기능을 가진 하나의 MN(Mobile Node)이다. 현대인에게 없어서는 안 될 MN은 광범위한 환경에서 무선 네트워크를 이용할 수 있도록 LTE/3G 환경을 이용하는 모듈을 대다수 내장하고 있으며, 추가적으로 고속으로 네트워크에 접속할 수 있도록 Wi-Fi 모듈역시 내장되어 있는 경우가 대다수이다. 기존의 네트워크 환경에서는 이러한 MN이 네트워크 간 이동성관리를 주도함으로서 MN이 처리해야할 일이 많았으나, 본 논문에서는 호스트 기반 이동성관리가 아닌 네트워크 기반 이동성관리를 이용함으로서 통신사업자가 보다 저렴한 비용으로 네트워크를 유지 및 관리할 수 있는 방법에 대해 제안하고 있다. 또한, 현대인이 많이 쓰는 LTE/3G와 Wi-Fi를 사용하여 수직 핸드오버 환경을 가정하여 성능분석을 수행하였다.
본 논문에서는 안전한 국내 도시철도 환경을 구축하고자 영상 분석 소프트웨어 및 센서로 구성된 지능형 종합 감시 시스템 구축 방안을 제안하였다. 본 논문에서는 감시 시스템 뿐만아니라 구성요소 중에서 비디오분석 기능이 있는 카메라의 설치 방안을 중심으로 제안하였다. 카메라의 설치 방안 중, 첫째는 영상 분석 소프트웨어를 탑재한 카메라를 설치하여 센서와 종합사령실을 연계하였고, 둘째는 기존의 일반 카메라에 영상 분석 박스를 추가 설치하여 센서와 종합사령실을 연계하는 방법을 제안하였다. 제안한 영상 분석 알고리즘은 자동으로 영상을 분석하여 위험 요소에 대해 신속한 대응할 수 있어서 관리자의 집중력 저하로 인한 위험 요소를 감소시킨다. 유동인구가 많은 도시철도 환경에서 본 시스템을 설치하고 및 시험 운용하였으며, 제안한 종합감시시스템 및 카메라의 우수한 성능뿐만 아니라 연계성능을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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