인터넷을 이용하는 사용자의 관점이 호스트 중심에서 콘텐트 중심으로 변화하면서 콘텐트 중심 네트워크 (Content Centric Network, 이하 CCN)라는 새로운 패러다임이 소개되었다. 한편, 최근 비디오 스트리밍에 대한 수요가 급증하고 있으며 더 높은 사용자의 만족도를 위한 적응형 스트리밍이 소개되면서 많은 연구가 진행 중에 있다. 따라서 CCN에서도 사용자의 수요에 따라 적응형 스트리밍을 고려할 필요성이 있다. 하지만 CCN에서 기존의 네트워크 구조에서와 동일한 방식으로 적응형 비디오 스트리밍 서비스를 할 경우 CCN 라우터 내 캐시를 (CS) 충분히 활용하지 못한다는 한계점이 있으며 또한 단말의 달라지는 요구 사항을 캐시 활용에 반영할 수 없는 문제점도 있다. 따라서 본 논문에서는 정규표현식을 활용한 콘텐트 네이밍 방식을 적용하여 기존 적응형 스트리밍 비트레이트 선택 알고리즘의 캐시활용도를 높이면서도 CCN의 기본 프로토콜에 적합한 프레임워크를 제시하고, 단말의 상태에 따라 동적인 표현식 기술 전략 및 선택 알고리즘을 통하여 비디오 스트리밍 품질을 개선하고자 한다.
이 논문에서는 임의의 블록 길이 n과 메시지 길이 k를 갖는 Reed-Solomon (RS) 부호를 연속적으로 복호하도록 프로그램 될 수 있는 가변형 RS 복호기의 효율적인 구조를 제안한다. 이 복호기는 단축형 RS 부호의 복호를 위해 영을 삽입할 필요가 없도록 하며, 변수 n과 k, 결과적으로 에러정정 능력 t의 값들을 매 부호어 블록마다 변화시킬 수 있다. 복호기는 수정 유클리드 알고리즘(modified Euclid's algorithm; MEA)을 기반으로 한 3단계 파이프라인 처리를 수행한다. 각 단계는 분리된 클럭에 의해 구동될 수 있으므로 단계 2 그리고/또는 단계 3에 고속 클럭을 사용함으로써 단지 2단계의 파이프라인 처리로 동작시킬 수 있다. 또한 입출력에서 서로다른 클럭을 사용하는 경우에도 사용할 수 있다. 각 단계는 가변 블록 길이를 갖는 RS 부호를 복호하기에 적합한 구조를 갖도록 설계되었다. 변화하는 t 값을 위해 MEA의 새로운 구조가 설계된다. MEA 블록에서 천이 레지스터들의 동작 길이는 하나 감소되었으며, t의 서로 다른 값에 따라서 변화될 수 있다. 간단한 회로로써 동작 속도를 유지하기 위해 MEA 블록은 재귀적 기법과 고속 클럭킹 기법을 사용한다. 이 복호기는 버스트 모드 뿐 아니라 연속 모드로 수신된 부호어를 복호할 수 있으며, 과 가변성으로 인해 다양한 분야에서 사용될 수 있다. GF($2^8$) 상에서 최대 10의 에러정정 능력을 갖는 가변형 RS 복호기를 VHDL로 설계하였으며, FPGA 칩에 성공적으로 합성하였다.
이 논문에서는 임의의 블록 길이 n과 메시지 길이 k를 갖는 Reed-Solomon (RS) 부호를 연속적으로 복호하도록 프로그램 될 수 있는 가변형 RS 복호기의 효율적인 구조를 제안한다. 이 복호기는 단축형 RS 부호의 복호를 위해 영을 삽입할 필요가 없도록 하며, 변수 n과 k, 결과적으로 에러정정 능력 t의 값들을 매 부호어 블록마다 변화시킬 수 있다. 복호기는 수정 유클리드 알고리즘(modified Euclid's algorithm; MEA)을 기반으로 한 3단계 파이프라인 처리를 수행한다. 각 단계는 분리된 클럭에 의해 구동될 수 있으므로 단계 2 그리고/또는 단계 3에 고속 클럭을 사용함으로써 단지 2단계의 파이프라인 처리로 동작시킬 수 있다. 또한 입출력에서 서로다른 클럭을 사용하는 경우에도 사용할 수 있다. 각 단계는 가변 블록 길이를 갖는 RS 부호를 복호하기에 적합한 구조를 갖도록 설계되었다. 변화하는 t 값을 위해 MEA의 새로운 구조가 설계된다. MEA 블록에서 천이 레지스터들의 동작 길이는 하나 감소되었으며, t의 서로 다른 값에 따라서 변화될 수 있다. 간단한 회로로써 동작 속도를 유지하기 위해 MEA 블록은 재귀적 기법과 고속 클럭킹 기법을 사용한다. 이 복호기는 버스트 모드 뿐 아니라 연속 모드로 수신된 부호어를 복호할 수 있으며, 과 가변성으로 인해 다양한 분야에서 사용될 수 있다. GF(2$^{8}$ ) 상에서 최대 10의 에러정정 능력을 갖는 가변형 RS 복호기를 VHDL로 설계하였으며, FPGA 칩에 성공적으로 합성하였다.
지난 10여 년간, 정보기술 분야의 패러다임은 기계중심에서 인간중심으로, 기술기반에서 사용자가 쉽게 정보시스템에 참여하고 활용 할 수 있는 사용자 기반으로 변화되었다. 즉 소셜 네트워크를 이용하여 정보를 상호 공유하는 소셜 검색의 형태로 변화하고 있으며, 이와 같이 사람과 사람을 연결 해 주는 소셜 네트워크 서비스는 웹서비스와 융합을 통해 친구 맺기, 친구 찾기, 유사한 관심사를 갖고 있는 사람들과의 정보공유, 선호도 검색, 정보 추천시스템 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 본 논문에서는 토픽 기반 소셜 관계 랭크(TS_SRR : Topic Sensitive_Social Relation Rank) 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 소셜 네트워크 서비스를 웹 검색 엔진과 통합하는 것을 목적으로 하며, 소셜 관계 지수, 즉 Social Relation Rank와 검색 결과에 대한 선호도 사이의 상관관계를 분석하였다. 실험 과정에서 소셜 네트워크 안에 존재하는 일반적인 사람들은 정보 공유시 특정 분야에 대해 관심사가 유사할 경우 잘 모르는 타인들에 비해 친밀도가 높은 친구를 더 신뢰한다는 것을 확인 할 수 있었다. 따라서 제안 알고리즘은 소셜 검색의 신뢰성을 향상 시킬 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 긴급차량 우선신호 센터제어 알고리즘을 개발하였다. 센터제어는 긴급차량 출동 요청이 접수되면 긴급차량 경로의 각 교차로에 대하여 신호시간을 산출 및 적용한다. 긴급차량 출발 이전에 신호시간을 제어하기 때문에 대기차량을 보다 효과적으로 소거할 수 있다. 대부분의 기존 연구에서는 긴급차량 도착 시점에 부도로의 녹색현시를 종료하는 preemption 방식을 적용하였다. 본 연구에서는 현시순서를 변경하지 않기 위해 Green Extension과 Early Green만을 적용하였고 각 현시별 최소녹색시간을 보장하였다. 시뮬레이션 결과, 신호를 제어하였을 때 긴급차량의 지체는 신호를 제어하지 않았을 때에 비해 감소하는 것으로 나타났다. 향후 본 연구에서 제시한 센터제어 알고리즘에 현장제어를 결합하여 긴급차량의 실시간 위치와 교차로 통과 여부를 반영하면 긴급차량의 지체를 추가로 감소시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서 제안되는 워터마크(Watermark) 삽입 알고리즘은 웨이블릿 변환 영역에서 구성되는 부대역간의 트리구조(Tree structure)와 공간 영역에서의 윤곽선 정보를 이용하여 워터마크를 삽입할 영역을 결정하고 삽입한다. 먼저 생성되는 고주파 성분의 부대역으로부터 저주파 부대역으로 중요 주파수 영역을 예측하게 되는데 웨이블릿 변환영역에서 구성된 트리구조에서 높은 주파수를 가지는 LHI 부대역을 4${\times}$4의 부행렬(Submatrix)로 나누고 행렬에 대한 평균과 이들에 의해 구성되는 블록 행렬(Block matrix)로부터 전체 평균 및 워터마크 삽입에 이용될 임계값을 얻는다. 또한 주파수 영역에서 구해진 에너지 특성에 대한 블록 행렬과 공간 영역에서 얻어진 영상의 윤곽선 정보에 의해 워터마크가 삽입될 위치인 키맵(Keymap)이 구해진다. 구해진 키맵에 따라서 LFSR(Linear feedback shift register)을 이용하여 발생된 무작위 순열(Random sequence)를 웨이블릿 도메인에서 이웃 웨이블릿 계수간의 관계를 이용하여 삽입한다. 최종적으로 역 웨이블릿 변환을 취함으로써 워터마크가 삽입된 영상을 생성한다. 제안된 워터마킹 알고리즘은 JPEG과 같은 압축과 Blurring, Sharpening, 그리고 가우시안(Gaussian) 잡음 등의 공격에 대해서도 기존의 방식에 비해 약 2㏈ 절도 높은 PSNR(Peak signal to noise ratio)를 보이면서 2%에서 8% 정도 높은 NR(Normalized correlation)를 가져서 좋은 특성을 나타냈다.
수중 로봇 분야에서 수중 환경 인식은 매우 중요하나, 탁도 등의 제약으로 인하여 수중 광학 카메라의 사용은 제한적이다. 대안으로 기대하는 수중 영상 소나의 경우, 소나 영상의 품질이 영상 처리에 의해 자연물을 그대로 인식하기에 충분히 안정적이며 정확하지 못하다. 이를 극복하고자 본 논문의 Part 1에서 초음파의 특징을 고려한 인공 표식을 제안하였으며, 형상 행렬 기반의 인식 방법을 함께 제안하고 검증하였다. 그러나 실제 해양 환경은 복잡하고 동적인 잡음 요소가 많다. 이러한 문제를 추가로 해결하기위해 본 논문의 Part 2에서는 연속되는 소나 영상에서 확률적으로 인식 후보를 선별하여 인식하고, 추적하는 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 4단계, 즉 유사도 기반 관심 후보의 선정, 확률 기반 최종 후보의 선정, 선정된 후보의 인식, 그리고 인식된 물체의 추적으로 구성되어 있다. 이러한 4단계의 구조가 병렬로 처리되어 실시간 처리가 가능하며 인식 대상체의 변경이나 알고리즘의 보강을 위한 유연한 구조를 가진다. 제안한 프레임워크를 구성하는 파티클 필터 기반의 후보 선별 알고리즘과 평균-이동 (mean-shift) 기법에 의한 추적 방법을 함께 제안하였다. 수조 실험과 실해역 실험을 수행을 통하여 성능을 검증하였으며 결과에 대한 상세한 분석을 수행하였다. 인공 표식의 추적에서 얻어진 상대거리, 방향 등의 정보는 수중 로봇의 제어와 항법을 위해 사용될 것으로 기대하고 있다.
본 논문에서는 X밴드 위성통신을 위해 권고되는 4D-8PSK-TCM(Four Dimensional 8-ary Phase Shift Keying Trellis Coded Modulation) 시스템을 비선형 HPA(High Power Amplifier)와 전치왜곡기를 고려하여 설계하고, 스펙트럼, BER(Bit Error Rate) 성능을 평가 및 분석한다. 위성통신에서는 한정적인 전력으로 인해 전력을 가장 많이 소모하는 HPA의 동작점을 결정하는 비선형 특성 분석이 매우 중요하다. 본 논문에서는 2, 2.25 bits/channel-symbol의 효율을 갖는 4D-8PSK-TCM 시스템을 설계하였다. 시뮬레이션 결과로, 낮은 PAPR(Peak to Average Power Ratio) 특성과, 스펙트럼의 점유 대역폭을 기준으로 SRRC(Square Root Raised Cosine) 필터의 Roll-off 값은 0.35가 효율적이며, 전치왜곡기를 사용하지 않을 경우 HPA에서 약 15~20 dB의 OBO(Output Back-Off)가 요구되며, 전치왜곡기를 사용할 경우 약 1 dB 내외의 OBO가 요구됨을 확인하였다.
본 논문은 전 병렬구조를 기반으로 고속으로 동작하며 다중 모드를 지원하는 quasi-cyclic (QC) low-density parity-check(LDPC) 복호기를 제안한다. 제안하는 QC-LDPC 복호기는 고속 throughput을 지원하기 위하여 전 병렬구조를 기반으로 설계되었다. 전 병렬구조를 사용함에 따라 발생하는 인터커넥션의 복잡도 문제는 broadcasting 기반의 sum-product 알고리즘의 사용과 저복잡도 순환 쉬프트 네트워크를 제안함으로써 해결하였다. 또한, 전 병렬구조에서 체크 노드 프로세서와 변수 노드 프로세서의 사용량이 많아 발생하는 복잡도 문제를 제안하는 결합된 체크 및 변수 노드 프로세서를 통하여 해결하였다. 제안하는 QC-LDPC 복호기는 라우팅 방식의 인터커넥션 네트워크, 다중 모드를 지원하는 결합된 체크 및 변수 노드 프로세서와 순환 쉬프트 네트워크를 통하여 다중 모드를 지원할 수 있다. 제안하는 QC-LDPC decoder는 100 MHz 클락 주파수로 동작하며, 다중 모드를 지원하고 (1944, 1620) QC-LDPC 부호에 대해서 8.1 Gbps의 throughput을 지원한다.
비젼기반 지능형교통정보시스템(ITS, Intelligent Transportation System) 환경에서 도로영역의 분할이 가장 기초적인 역할을 한다. 따라서 본 논문은 입력영상에서 도로 영역과 하늘 영역을 분할하기 위해 적응적 패턴 추출을 통한 영역분할 방법을 제안한다. 제안된 방법은 첫째, Mean Shift 알고리즘을 이용한 초기분할 단계, 둘째, 정적 패턴매칭 방법에 기반한 후보영역선별 단계, 셋째, 동적 패턴매칭 방법에 기반한 영역확장 단계로 구성된다. 제안된 방법은 적응적 패턴을 현 분할영역의 주변 영역으로부터 추출하여 영역병합에 사용함으로서 보다 신뢰성 높은 영역병합결과를 얻을 수 있다. 제안된 방법의 장점을 평가하기 위해 정적인(static) 패턴만을 사용해서 영역을 병합하는 방법과 비교하였다. 제안된 방법의 실험결과에서는 적응적인 패턴 추출방법을 사용하였을 때가 정적인 패턴 추출에 의한 영역병합 방법보다 8.12%의 성능이 향상됨을 보였다. 제안된 방법은 수시로 변화하는 도로환경에서 안정적으로 도로나 하늘영역을 추출할 수 있으며, 비전기반 지능형교통정보시스템의 핵심적인 역할을 할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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