최근의 통신 네트워크에서 teletraffic의 양상은 Poisson 프로세스보다 self-similar 프로세스에 의해서 더 잘 반영된다. 이는 통신 네트워크의 teletraffic에 관련하여 self-similar한 성질을 고려하지 않는다면, 통신 네트워크의 성능에 관한 결과는 부정확 할 수밖에 없다는 의미가 된다. 따라서, 통신 네트워크에 관한 시뮬레이션을 수행하기 위한 매우 중요한 요소 중에 하나는 충분히 긴 self-similar한 sequence를 얼마나 잘 생성하느냐의 문제이다. 본 논문에서는 fractional Gaussian noise와 wavelet 변환을 이용한 새로운 pseudo-random self-similar sequence 생성기를 구현 및 분석하였다. 특별히 본 생성기는 다른 wavelet 변환보다 long range dependent한 프로세스들의 self-similar 구조에 잘 맞기 때문에 좀더 정확한 결과를 유도할 수 있는 Daubechies wavelet을 사용하였다. 본 생성기를 이용하여 매우 긴 sequence를 생성하는데 요구되는 통계적인 정확도와 생성시간에 대해서 분석하였으며, 본 논문에서 제안한 생성기의 성능은 Hurst 변수의 상대적인 정확도로 보았을 때, 그리고 sequence의 생성시간을 고려했을 때에 매우 우수함을 보였다. 이 생성기의 이론적 complexity는 n개의 난수를 발생하는데 0(n)이 요구된다.
대규모 병렬처리가 가능하고 칩당 뉴론 집적도가 높은 펄스형 디지털 다계층 신경망 구조를 제안하였다. 제안된 신경망에서는 대수적인 신경망연산이 의사-랜덤 펄스 시퀀스(pseudo-random pulse sequences)와 단순 디지털 논리 게이트를 이용하여 확률적 프로세스로 대치되었다. 확률적 프로세스의 결과로 나타나는 신경망 연산의 통계적 모델을 제시하였으며 이를 바탕으로 랜덤잡음의 영향과 연산의 정확도를 분석하였다. 이진인식 문제를 적용하여 제안된 신경망의 성능을 평가하고 제시한 통계적 분석결과의 정당성을 검증하였다. Gate 레벨과 register transfer 레벨로 기술된 신경망의 VHDL 모델의 시뮬레이션 결과는 개발된 통계적모델로 예측된 인식추정치와 실제 인식률이 거의 일치함을 보였으며, 또한 숫자인식률에 있어서도 일반 Back-Propagation 신경망의 인식률과 거의 차이가 없음을 보였다.
이 논문에서는 최대길이를 갖는 90/150 셀룰라 오토마타로부터 얻어진 수열에 대해 대수적으로 연구한다. GF(2) 위에서 최대길이를 갖는 n-셀 90/150 셀룰라 오토마타는 길이가 $2^n-1$인 수열을 생성한다. 이러한 셀룰라 오토마타의 임의의 셀에 대한 출력수열은 다른 셀에 대한 출력수열의 위치를 이동함으로써 얻어질 수 있다. LFSR과는 달리, 셀룰라 오토마타의 셀들에 대한 출력수열들의 위상이동차는 일반적으로 셀룰라 오토마타의 단계들 사이에서 다르다. 본 논문에서는 이러한 셀들 사이의 상대적인 위상이동차를 계산하는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 Sarkar의 알고리즘과 달리 Shank의 알고리즘을 이용하지 않으며, 원하는 위치의 위상이동차를 계산하기 위하여 이전 셀의 위치의 위상이동차를 계산할 필요가 없으며 수행시간은 $O(2^n)$이다.
여러 가지 디지털통신 시스템에서 많이 사용되고 있는 의사 난수열을 설계하는데 있어 가장 중요한 문제는 생성된 수열들 사이의 상호상관관계가 낮은 수열을 생성하는 것이다. 또한 설계된 이진수열의 상호상관관계의 빈도분석은 많은 연구자에 의해 연구되어왔다. 본 논문에서는 n=2m, $d=2^{n-1}(3{\cdot}2^m-1)$일 때 5-값 상호상관관계를 갖는 비선형 이진수열군 $S^r=\{Tr^m_1\{[Tr^n_m(a{\alpha}^t+{\alpha}^{dt}]^r\}{\mid}a{\in}GF(2^m),0{\leq}t < 2^n-1\}$에 대한 상호상관관계에 대한 빈도 분석과 여러 가지 상호상관관계 성질을 분석한다. 여기서 $gcd(r,2^m-1)=1$이다.
본 논문은 2020년 11월 동해에서 실시한 장거리 수중음향통신의 해상실험 결과를 제시한다. 하나의 이동하는 송신기와 16개의 수직 배열 수신기들을 통해 신호를 수집하였으며, 송신기와 수신기 사이의 거리는 약 20 km정도였다. 실험에 적용된 신호는 기존의 직접수열 대역확산 방식과 각 심볼마다 다수의 순환된 Pseudo Noise(PN) 시퀀스를 중첩함으로써 전송률을 높이는 중첩된 직접수열 대역확산 방식이다. 실험결과 채널 부호화 기법이 적용되지 않은 비부호화 비트 오류율에 있어서 기존의 직접수열 대역확산 방식은 16채널 평균 0.0005로 나타났으며, 중첩된 직접수열대역확산 방식은 0.00124을 보였다.
이 논문에서는 다매체(Multi-Media)를 지원하는 변환 확산 이득을 가지는 직접수열 다중접속 시스템(Variable Processing Gain DS/CMA System)에 대해 생각한다. 서로 다른 전송율과 서로 다른 전송 전력을 가지는 두 가지 유형의 정보원이 같은 채널로 전송된다고 가정한다. 각 유형의 정보원에 대한 상관 수신기에서의 평균 신호 대 잡음비를 확산 부호간의 부분 상관함수들의 함수로 유도하였다. 매체간의 전송율의 차이가 클수록 랜덤 확산부호를 가정에 의한 평균 신호 대 잡음비가 실제값과 큰 차이(최대 1dB 이상)를 나타냄을 확인하였다. 본 연구의 결과는 다매체 직접수열 대역확산 다중접속 시스템 설계에 필요한 분석적인 도구로 이용될 수 있다.
스펙트럼 확산 통신은 협대역 간섭 및 임펄스성 잡음등에 강하고 비화성이 있는등 많은 장점이 있어 비동기 부호분할 다중접속을 실현하는데 많은 이점을 갖고 있다. 본 논문은 이들 장점을 이용하여 LAN을 구성하는데 전용선 및 전원선과 같은 전송로를 사용했을 때의 LAN구성을 시도하였다. 그러나 전원선은 제한된 대역 때문에 부호분할 다중을 만들기 어려우며 결국 원근문제나 타국간 간섭을 받게 된다. 이의 주원인은 부호분할 다중시 사용되는 의사 잡음 부호의 상호상관의 불량 때문이다. 이 타국간 간섭을 제거할 수 있는 한가지 방법을 제안한고 스펙트럼 확산 기술을 사용한 LAN을 구성하기 위한 성능을 평가한 것이다.
기존의 디지털 워터마킹 방법에서는 주로 PN-수열을 사용하여 산출된 이진데이터를 디지털 워터마크로 사용하였다. 이 방법은 영상의 크기가 작은 경우, 제한된 크기의 원 영상에 삽입 할 수 있는 워터마크의 크기는 한계가 있다. 본 논문에서는 혼돈 함수에 의하여 산출되는 혼돈수열을 이용하여 디지털 워터마크를 생성하고, 이를 사용하는 방법을 제시하였으며, 이것이 기존의 PN-수열을 대신하여 사용할 수 있음을 보였다. 또한 워터마크로 사용될 임의의 문장을 혼돈 수열로 변환하는 방법을 제시하였다. 실험을 통하여, 임의의 문장을 디지털 워터마크로 변환하여 원본 영상에 삽입하고 이를 추출하여 다시 원래의 문장으로 복원하는 과정을 구현하였다. 본 논문에서 제시한 알고리즘은 긴 문장을 짧은 혼돈 수열로 함축하는 방법을 사용하여 기존의 방법에 비해 보다 많은 정보를 원본 영상에 숨길 수 있기 때문에, 제한된 저장 한계를 극복할 수 있었다.
현재 알려진 워터마킹 방법들은 주로 PN-수열과 같은 잡음 특성을 가진 이진 코드를 워터마크로 사용하고 있는데, 이것은 생성 과정에서 일정한 길이의 이진 코드가 주기적으로 반복되는 단점이 있다. 그러나 혼돈 수열(chaotic sequence)은 기존의 PN-수열을 대체할 수 있는 새로운 개념의 수열로 여러 가지 장점을 가지고 있어서 워터마크로 사용하기에 적합하다. 본 논문에서는 우리 실정에 적합할 뿐 아니라, 의미를 바로 알 수 있는 한글 텍스트를 혼돈수열로 변환하여 워터마크로 사용한다. 즉. 한글로 이루어진 저작권 정보론 워터마크로 만들어 영상에 내장하고, 내장된 워터마크를 추출하여 다시 한글로 변환하여 원 저작권자가 누구인지를 알 수 있도록 한다. 한글 텍스트를 워터마크로 사용하는 경우, 내장할 수 있는 텍스트의 길이는 한계가 있다. 그래서 본 논문에서는 한글 텍스트를 단일 실수로 함축하는 방법과 이것을 다시 복원하여 원래의 문장으로 재생하는 알고리즘을 사용하여 한글 텍스트의 길이가 길어지더라도 워터마크로 사용할 수 있도록 하였다.
이 논문에서는 다양한 길이와 종류의 수열을 사용한 STDR(sequence time domain reflectometry) 및 SSTDR(spread spectrum time domain reflectometry) 기법의 고장위치 탐지 성능을 비교하고, SSTDR 기법의 성능 향상을 위한 인가신호 제거 방식을 제안한다. 대표적인 PN(pseudo-noise) 수열인 m 수열, 자기상관(autocorrelation) 성질이 우수한 이진(binary) Barker 수열과 4위상 Frank 수열을 사용하였을 때, 전력선 채널 모형에서 고장 유형, 고장위치, 제안 기법 사용 유무를 바꾸어가며 오탐지율을 비교 분석한다. 감쇠가 심할 때와 고장위치가 매우 가까울 때 제안한 인가신호 제거 방식을 사용하면 고장위치 탐지 성능을 크게 개선시킬 수 있음을 모의실험으로 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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