본 논문에서는 저온 소성 세라믹(LTCC)에 기초한 SiP 기술을 이용하여 60 GHz 무선 통신을 위한 송신기용 초소형 전력 증폭기 LTCC모듈을 설계 및 제작하여 그 특성을 측정하였다. 60 GHz대역에서 LTCC 다층 기판과 전력 증폭기 MMIC의 상호 연결 손실을 줄이기 위해 와이어 본드와 기판 사이의 천이를 최적화하였고, MMIC 집적을 위한 고 격리 구조를 제안하였다. 와이어 본드 천이의 경우, 와이어의 인덕턴스를 감소시키기 위해 매칭 회로의 설계와 와이어 상호간의 간격을 최적화하였다. 또한 상호 연결 불연속 효과로 인한 전계의 방사를 억제하기 위해 코프라나 와이어 본드 구조를 이용하였다. 고 격리 모듈 구조를 위하여, LTCC 기판 내부에 DC 전원 배선을 내장시키고 비아로 그 주위를 차폐를 시켰다. 5층의 LTCC 기판을 사용하여 제작된 전력 증폭기 LTCC모듈의 크기는 $4.6{\times}4.9{\times}0.5mm^3$이고, $60{\sim}65GHz$ 대역에서 이득과 P1dB 출력 전력은 각각 10 dB와 11 dBm이다.
본 논문에서는 2.45GHz대역 RTLS에서 다중 태그 환경하의 고정밀 위치추정 알고리즘을 연구하였다. 태그의 송신시간 정보가 필요 없는 TDOA 기법을 적용하여 LOS 환경, 300m ${\times}$ 300m, 이차원 평면상의 위치를 추정하였다. 본 논문에서 태그는 임의의 지점에 위치해 있으며, 리더간의 위치가 등간격인 3~8개의 리더를 이용하여 평균 추정오차 거리를 산출하였다. 그 결과 송신횟수가 1회인 경우, 평균 추정오차 거리는 리더 4개일 때 3.12m, 리더 8개일 때 1.47m 발생하였으며, 동일한 지점의 태그로부터 송신된 신호의 누적횟수가 3${\sim}$4회 일 때, 최소의 오차범위를 보였다. 이 때 태그의 오차 범위는 가용리더의 개수에 관계없이 3m 이내의 RTLS 규격 오차범위에 만족함을 확인했다.
최근 급속하게 발달하고 있는 컴퓨터 네트워크와 인터넷을 기반으로 시간과 공간적인 제약에 구애받지 않고 지능적인 서비스를 수행하기 위해 유비쿼터스 컴퓨팅(Ubiquitous Computing)이 등장하였다. 이러한 유비쿼터스 컴퓨팅을 가능하게 하는 핵심 기술로 물리적 객체에 부착된 태그의 정보를 무선 주파수 식별을 통해 처리하는 RFID(Radio Frequency Identification : 무선 주파수 식별) 기술이 주목받고 있다. 현재 RFID 관련 기술들은 Auto-lD Lab과 EPCglobal Inc.을 중심으로 표준화를 위한연구가 진행 중에 있다. 그러나 현재 RFID 관련 연구는 태그와 리더에 관련된 연구들만 활발하게 진행 되고 있고, 실제 이를 서비스하기 위한 미들웨어나 소프트웨어 기술에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 이에 본 논문에서는 Auto-lD Lab과 EPCglobal Inc.에서 제안된 EPC 네트워크 아키텍처와 기존의 어플리케이션 개발과 통합에 이용되어 왔던 개념적인 어플리케이션 아키텍처들의 특징을 비교 및 분석하였다.
본 논문에서는 Mountain clustering 알고리즘을 이용한 Fuzzy Radial Basis Function Neural Network(FRBFNN)의 규칙 수를 자동생성 방법을 제시한다. FRBFNN은 기존 RBFNN에서 가우시안이나 타원형 형태의 특정 RBF를 사용하는 구조와 달리 클러스터의 중심값과의 거리에 기반을 둔 멤버쉽함수를 사용하여 전반부의 공간 분할 및 활성화 레벨을 결정한다. 또한 분할된 로컬영역에서의 입출력 특성을 나타내는 퍼지규칙의 후반부로서 고차 다항식을 고려하였다. 본 논문에서는 데이터의 밀집도에 기반을 두어 클러스터링을 수행하는 Mountain clustering 알고리즘을 사용하여 적합한 퍼지 규칙(클러스터)의 수와 클러스터의 중심값을 자동적으로 생성하는 방법을 제안한다. Mountain clustering으로부터 구해진 클러스터의 중심은 멤버쉽 값을 결정하는데 사용되며, Weighted Least Square Estimator (WLSE) 알고리즘을 사용하여 후반부 다항식의 계수를 추정한다. 제안된 알고리즘은 비선형 함수 모델링에 적용하여 성능의 우수성과 알고리즘의 타당성을 보인다.
칼라 코렐로그램은 계산량이 많아지고 저장 공간이 커져서 검색하는 시간이 길어지므로 일반적으로 64*64 로 양자화 하여 사용되어지는데, 본 논문에서는 메디안 픽셀 특징에 공간정보를 이용하여 9*9 로 양자화 하였다. 기존 알고리즘의 경우 메디안 값이 중복되는 경우 중복된 값들을 정렬하여 그 중 가운데 값을 특징자 값으로 정하였으나, 제안된 알고리즘에서는 중복된 값들을 정렬하여 그 중 공간정보가 가장 작은 값을 특징자 값으로 정하였다. 그리고 코렐로그램을 적용하여 특징자 테이블을 구성하고 이를 이용하여 비교하였다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션을 통해 테스트 하였고 그 결과 기존 알고리즘 보다 더 나은 검색성능을 나타내게 되었다.
네트워크 가상 환경에서 다중 사용자들이 정보를 공유하는 경우 교환되는 이벤트 트래픽을 줄이기 위하여 개선된 EKF를 이용한 가변적 경로예측을 제안한다. 다중 사용자를 지원하는 3차원 가상공간의 일관성은 분산된 참여자간의 상태정보를 끊임없이 교환함으로써 유지되며, 주기적인 상태정보 전송은 네트워크의 트래픽 오버헤드를 가져온다. 실시간 계속 변화하는 동적 데이터의 이동 패킷 예측을 위하여 움직임 정보인 이동 궤적의 실측치와 EKF 예측 치와의 오차 정보를 이용하여 이동경로를 예측하는 방법을 제안하고, DIS의 데드레커닝 알고리즘과 EKF를 이용한 경로예측을 시뮬레이션 하여 결과를 비교한다. 특정 경로를 따라 움직이는 동안 제안 방법은 DIS 데드레커닝 알고리즘으로 예측하는 것과 비교해 실제 물체의 이동경로에 근접하여 예측한다.
본 논문에서는 매우 높은 차원을 가진 데이터에서 의미 있는 특징 벡터 추출하여 입력 공간의 차원을 줄이기 위하여 주성분 분석법을 사용하였다. 주성분 분석법을 이용하여 축소된 차원을 가진 입력 데이터를 이용하여 회귀 다항식의 입력벡터로 사용하는 모델과 패턴 분류기의 설계 방법을 제안하였다. 제안된 모델 및 패턴 분류기는 매우 단순한 구조를 가진 회귀다항식을 기반으로 설계하여 모델 및 패턴 분류기의 과적합 문제를 해결 하고자 하였다. 제안된 설계방법을 적용하여 설계된 모델과 패턴 분류기의 성능을 비교 및 평가하기 위하여, 다양한 기계 학습 데이터 집합을 사용하였다.
본 논문에서는 키넥트(Kinect)를 통해 얻은 깊이 영상에서 찾아낸 손가락의 끝점으로 임의의 3차원 공간인 공중에 그린 서명을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 3차원 공간상에서 서명 궤적의 시프팅(Shifting), 스케일링(Scaling) 변화에 대응하기 위해 X, Y, Z좌표에 관한 각각 10개의 통계적 특징을 사용하였다. 인공신경망(Artificial Neural Network)은 기계학습 중 하나이며, 패턴인식 분야의 복잡한 분류 문제를 해결할 수 있는 도구로 사용되고 있다. 제안한 알고리즘을 실제 온라인 서명인식 시스템을 구현하여 적용하였고, 앞서 추출한 통계적 특징을 인공신경망의 입력값으로 사용하여 학습 과정을 거친 후 4가지 서명을 분류하는 것을 확인하였다.
최근 산업현장에서는 생산성, 품질, 고객 만족도를 향상시키기 위해 정보통신기술(ICT)을 기반으로 한 스마트 팩토리 체제로 전환하고 있다. 스마트 팩토리를 실현함에 있어 가장 중요한 장치는 무인 반송차(AGV)이며, AGV의 도입이 증가하고 있다. 일반적으로 AGV은 범용 PLC를 이용하여 개발하고 있으나, 범용 PLC로 개발된 AGV의 가격은 고가이며, 부피 또한 크다. 한편, 산업현장에서는 작업장의 공간적 제약 때문에 소형화, 용이한 재구성 등이 가능한 저가의 AGV를 요구하고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 PLC 내장형 AGV 제어기의 설계법을 제안하고, 그 성능을 평가하였다. 그 결과, 우수한 속도제어와 주행 정밀도(속도제어 오차=0.021[m/s], 주행자세제어의 평균오차 = 2.1[mm])를 보였다. 이와 같이 제안된 AGV 제어기를 산업현장에 적용한다면, 저비용으로 소형화와 재구성 등이 가능할 것이다.
이동 호스트란 시간과 공간의 제약 없이 필요한 기능을 수행하고, 또한 원하는 정보에 접근할 수 있는 휴대용 컴퓨터를 일컫는다. 이동 컴퓨팅 환경이란 이러한 이동 호스트들을 지원할 수 있도록 구성된 분산 환경이다. 따라서 이동 컴퓨팅 환경에서의 분산 알고리즘은 정적 호스트만을 고려한 기존의 분산 환경에서와는 다르게 이동 호스트의 여러 가지 특성들을 고려하여 제안되어야 한다. 즉, 이동 컴퓨팅 환경의 도래로 인하여 이동성과 휴대성, 그리고 무선 통신과 같은 특성들을 고려한 새로운 분산 상호 배제 알고리즘이 필요하다. 이제까지 이동 컴퓨팅 환경에서의 상호 배제 알고리즘은 토큰 링 구조에 기반을 두고 설계되었다. 토큰 링 구조는 이동 호스트들의 위치를 유지하기 위하여 높은 비용을 필요로 하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 균형 높이 트리(height-balanced tree)라는 새로운 모형을 제안함으로써 정적 분산 환경과 이동 분산 환경이 혼합된 환경에서 상호 배제 비용을 감소시킬 수 있는 새로운 알고리즘을 제안하며, 각 경우에 있어서의 비용을 산출하고 평가한다.Abstract The mobile host is a potable computer that carries out necessary functions and has the ability to access desirable informations without any constraints in time and space. Mobile computing environment is a distributed environment that is organized to support such mobile hosts. In that environment, distributed algorithms of which environment not only with static hosts but with mobile host's several properties should be proposed. With the emergence of mobile computing environments, a new distributed mutual exclusion method should be required to consider properties mobile computing system such as mobility, portability, and wireless communication. Until now, distributed mutual exclusion methods for mobile computing environments are designed based on a token ring structure, which have the drawbacks of requiring high costs in order to locate mobile hosts. In this paper, we propose a distributed mutual exclusion method that can reduce such costs by structuring the entire system as a height-balanced tree for static distributed networks and for networks with mobile hosts. We evaluated the operation costs in each case.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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