eLoran은 측위, 항법, 시각 분야에서 요구 정확도에 따라 GPS의 대체 또는 백업시스템으로 사용될 수 있다. eLoran 송신국들은 UTC에 동기 되어 있으므로 TOA를 근거로 한 all-in-view 수신이 가능하여 높은 정확도의 시각 동기와 항법이 가능하다. 또한 LDC를 통해 송신국 및 dLoran 보정 정보 등을 방송함으로써 향상된 PNT를 제공한다. 본 논문에서는 eLoran을 이용한 정밀 시각비교 측정에 필수적인 eLoran 타이밍 수신기의 지연 시간에 관련된 것들을 측정하여 보정값으로 반영하는 기술을 제시하였다. 송신기 종단의 전류 결합기로부터 로란 신호를 추출하여 3 번째 사이클과 교차하는 지점에서 펄스를 생성하는 장치를 구성하고 그 펄스를 기준으로 지연 시간을 측정하는 장치를 구현하였다. 수신기 지연은 상용 eLoran 수신기와 능동형 자기장, 전기장 안테나와 수동형 루프 안테나를 사용하여 각각의 안테나를 연결하였을 때의 지연시간을 측정하였다. 이와 같은 방법으로 교정된 eLoran 타이밍 수신기를 공통시계 비교법에 이용하면 GNSS 이용 시각비교의 백업 시스템으로서 정밀한 시각비교가 필요한 분야에 활용할 수 있다.
본 연구에서는 디지털 풀리 기술을 이용하여 다양한 운동 형태에서 정량적인 1RM 측정이 가능한 국민건강관리 및 체력증진을 위한 스마트 1RM 시스템을 개발하고 이를 이용하여 훈련 시 그에 대한 효과를 검증하고자 하였다. 휴대용 근력 측정 장치, 블루투스 통신 기반 휴대폰 데이터 전송 및 회로도, 높낮이 조절이 가능한 시스템 몸체로 구성된 디지털 풀리 기반 스마트 1RM 측정시스템을 개발하였다. 피험자는 신체 건강한 20대 성인남녀 30명을 대상으로 15명씩 무작위로 개발된 시스템을 이용하여 훈련을 수행하는 그룹과 수행하지 않는 그룹으로 나뉘었다. 피험자는 스마트 1RM 시스템을 이용하여 팔꿈치, 요추, 무릎관절 신전/굴곡 운동을 10회씩 5세트를 수행하였고, 실험 기간은 주 3일, 총 8주간 진행되었다. 개발된 시스템에 대한 유효성 검증을 위해 주관절, 요추관절, 슬관절의 최대근력을 BIODEX System 3를 이용하여 측정하였고 운동 모드에 대한 유효성 검증을 위해 호흡가스분석을 평가하였다. 또한 개발된 1RM 시스템의 최대근력 평가 결과 값에 대한 유효성 검증을 위해 기존 검증된 시스템인 등속성 근기능 측정 모듈인 Biodex system3 결과 값과 비교 분석하였다. 실험결과, 훈련그룹에서 최대근력 증진 운동 전 후 주관절, 요추관절, 슬관절의 최대 근력이 유의하게 모두 증진되는 결과를 얻었다. 1RM 운동모드 중 산소섭취량은 근력강화 운동이 근지구력강화 운동 보다 약 10.91% 더 많은 산소소비량을 나타냈다. 또한 개발된 스마트 1RM 최대근력 측정데이터에 대한 유효성을 검증하기 위해 기존 Biodex system3 데이터와 신뢰도분석을 실시한 결과, 신뢰도는 0.895(*p<0.00)로 매우 높은 신뢰 수준 일치하는 결과를 얻었다. 본 연구는 향후 국민 건강관리 및 체력증진을 보다 정량적으로 활용하고 또한 고령자나 재활환자들의 조기 재활치료에 적용 가능하다고 생각된다.
최근 GPU의 뛰어난 병렬 연산 처리 능력을 이용하여 신호 처리나 통신 시스템을 소프트웨어로 구현하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 DVB-T에서 사용되는 2K/8K FFT를 GPU를 이용하여 처리함으로써 소프트웨어 모의실험에 소요되는 시간을 줄였다. 우리는 먼저 DTV 전송 표준 방식의 일종인 DVB-T 시스템을 CPU로 구현할 때 소요되는 처리 시간을 모의실험을 통해서 추정한다. 그리고 DVB-T의 핵심 연산 처리기의 일종인 FFT 처리를 NVIDIA사의 대용량 GPU 프로세서를 이용하여 소프트웨어로 구현한다. 본 논문은 CPU와 GPU 간의 데이터 전송에 소요되는 오버헤드를 줄이기 위해 스트림 처리 기법, 외부 전역 메모리 전송 시간을 단축하기 위한 결합 전송 기법 (coalescing), 공유 메모리 활용을 높이기 위한 변수 설계 기법 등을 통해서 연산시간을 대폭 단축하였다. 그 결과 제안된 방식은 DVB-T의 2K/8K FFT 모드의 경우 CPU 기반의 FFT 처리 방식 대비 약 20~30배, NVIDIA사에서 제공하는 FFT 라이브러리 (CUFFT version 2.1) 대비 약 1.8배 그리고 기존에 발표된 타 방식 대비 약 1.5~10배 정도 빠른 처리 능력을 보인다.
본 논문은 무인로봇을 활용하는 군 정찰 환경에서 발생하는 트래픽 속성을 고려한 슬롯 할당 기법을 제안한다. 전장 지역을 탐지하고 적으로부터의 위협을 사전에 확인하기 위해 사람을 투입하는 것 대신 점차 무인로봇이 그 역할을 대신할 것으로 예상된다. 관제센터가 무인로봇을 조종하기 위해 전송하는 제어메시지의 경우, 한 번의 오작동이 큰 비극을 낳을 수 있기 때문에 고 신뢰성이 요구된다. 또한 각 무인로봇들이 감시정찰을 위해 관제센터로 전송하는 정찰용 멀티미디어 데이터의 경우, 실시간으로 끊김없는 영상을 제공하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 이러한 무인로봇 환경의 요구사항을 고려하여 효과적인 데이터 전송을 보장하기 위해 per-path 기반의 중앙집중식 TDMA 슬롯 할당 기법을 제안하였다. 관제센터가 트래픽 방향을 기반으로 중앙집중식으로 슬롯을 할당함으로써 무인로봇들 간의 슬롯 할당 충돌을 감소시키고 전송 지연을 감소시킨다. 본 제안 기법은 ns-3 시뮬레이터를 활용하여 성능을 검증하였고 TDMA기반의 비교 알고리즘보다 높은 패킷 전송 성공률을 보였으며 다운링크 트래픽 전송 시나리오에서 비교 알고리즘에 비해 짧은 지연 시간을 보였다.
최근 디지털 기기의 다기능화, 휴대화 및 서비스 정보의 대용량화 등으로 인하여 고집적, 저전력, 고성능 SoC(System on Chip) 설계에 대한 요구가 점차 증가하고 있다. 시스템이 빠르게 발전함에 따라 요구되는 하드웨어 성능이 다양해지고 있으며 빠른 설계 확인을 위하여 FPGA(Field Programmabel Gate Array)를 채택하는 시스템이 증가되고 있는 추세이며 FPGA를 채택한 시스템에서는 FPGA와 제어하는 CPU인 ARM코어를 사용한 SoC 시스템이 늘어났다. 이러한 시스템에서 사용되는 AXI(Advanced eXtensible Interface) Bus는 여러 방법으로 이용되지만, 기존의 연구에서는 AXI Slave 구조로 설계가 되어 있다. Slave 구조에서는 CPU가 계속 데이터 전송에 관여하게 되어 자원을 다른 곳에 사용하지 못하는 문제와 AXI Bus가 사용되지 않는 시간이 길어서 전송효율이 떨어지는 문제가 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하고자 AXI Master구조를 제안하고, Slave구조와 Master구조의 소모클럭과 합성결과를 비교한 결과, Master구조가 Slave구조에 비해 소모클럭은 51.99% 감소한 것을 확인하였으며, Slice는 31% 정도 감소하였다. 또한, 최대 동작주파수는 107.84MHz로써 약 140% 증가 되는 것을 확인하였다.
현재 운행중인 대형 선박들은 해상에 쓰이는 전자 해도를 응용하여 자동항해 및 해상 상태 확인 시스템 ECDIS를 이용하여 운행을 하고 있다. ECDIS 시스템은 과거에 선박들을 대상으로 사용이 되어 왔지만, 근래에 들어 배를 타고 바다로 나가지 않더라도 컴퓨터를 이용하여 육지에서 해상의 정보 등을 수집 및 확인하는 방법으로 사용되고 있다. 시중에 판매되고 있는 ECDIS 시스템은 해상 근로자들을 운영하는 회사들이 보편적으로 사용하고 있는데, 이 시스템이 현재, 해상 근로자들에게 업무적으로 불편함을 안겨주고 있다. 근로자들은 사무실에서 시스템의 상황을 보고 해상으로 출동하였는데, 파도와 바람 등 날씨로 인하여 해당 좌표에 해상장치가 없는 경우가 발생한다. 이럴 경우 근로자들은 다시 육지로 돌아가 해상장비를 다시 추적해야 하는 번거로움이 발생하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 모바일을 이용하여 해상에서도 해상장치의 위치 및 전자해도를 확인할 수 있는 시스템을 개발 하고자 한다. 제안하고자 하는 시스템은 시스템 자체 내에서 다양한 종류의 해상장치들의 프로토콜들을 통합하고 지원하여 데이터를 송 수신하는 기능과 스트리밍을 이용하여 모바일로도 데이터를 확인할 수 있는 시스템이다.
IoT(Internet of Things) 응용 디바이스는 실내, 지하 등의 신호가 도달하기 어려운 환경에 있는 경우가 많을 뿐만 아니라 송신 출력도 낮으므로 기지국이 낮은 수신 감도에서도 수신이 가능하도록 설계되어야 한다. 이를 위해 채널 상태가 좋지 않은 디바이스는 낮은 부호화율이나 반복전송 등을 이용하여 낮은 데이터 전송률로 전송할 수 있다. 채널 상태에 따라 커버리지 클래스를 나누고 채널 상태에 맞는 전송 속도를 사용할 때 커버리지 클래스마다 패킷의 길이가 다를 수 있으며 슬롯 알로하 랜덤 접속의 성능이 떨어질 수 있다. 특히 서로 다른 커버리지 클래스의 디바이스들이 공유된 자원을 사용할 때는 채널 상태가 나쁜 디바이스의 성능이 떨어질 수 있으며, 반대로 커버리지 클래스마다 분리된 자원을 사용할 때는 한 자원 영역에 랜덤 액세스를 하는 디바이스가 많아지는 혼잡이 발생할 수 있다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이를 보완할 수 있는 방법들을 제안한다. 이 연구는 MTC 디바이스를 중심으로 연구하였으며, 추후 발전 가능성이 높은 부분이라 생각된다.
무선 인터넷과 모바일 기기의 보급으로 언제 어디서나 원하는 정보를 얻을 수 있는 유비쿼터스 환경을 위한 인프라가 구축되면서 교육을 포함한 다양한 분야에서 오프라인과 온라인 컨텐츠를 동시에 이용함으로써 정보 전달의 효율성을 높일 수 있는 방법에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문은 사용자에게 모바일 기기를 이용하여 오프라인과 온라인 컨텐츠를 함께 제공하여 교육의 효과를 높일 수 있는 혼합형 모바일 교육 시스템(Mixed Mobile Education System: MME)을 제안한다. 제안된 시스템은 기존의 연구와 달리 사용자에게 자연스러운 환경을 제공하기 위해서 부가적인 태그를 사용하지 않는다. 태그를 사용하는 시스템의 경우 새로운 데이터의 등록이 어렵고 유사한 내용의 오프라인 컨텐츠 사용이 불가능하기 때문이다. 본 논문에서 우리는 저화질의 카메라를 통해 입력받은 영상에서 잡음 색상 왜곡, 크기 및 기울기 변화에 영향을 적게 받는 특징점을 추출하고 오프라인 컨텐츠를 인식하기 위해 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 사용하였다. 또한 클라이언트-서버 구조를 사용함으로써 모바일 장치의 제한적인 저장 능력 문제를 해결하고 데이터의 등록 및 수정이 용이하도록 하였다. 실험을 통해 기존의 흔합형 교육 시스템과의 성능을 비교하고 제안된 시스템의 장단점을 확인하였으며, 시스템을 실생활에 적용하였을 경우 다양한 상황에서도 사용자에게 만족할만한 성능을 제공함을 확인하였다.
철도통합무선망(LTE-R) 환경이 구축되었고, 이를 활용한 무선통신 기반의 열차제어 데이터 및 음성, 영상 등 다양한 형태의 서비스 인프라 관련 연구개발이 진행되고 있다. 이러한 서비스가 원활하게 제공되기 위해서는 안정성 및 가용성 높은 무선통신 환경 구성이 중요하며, 지속적인 철도통합무선망의 성능 개선이 요구된다. 본 논문은 철도통합무선망 안정성 및 가용성 등의 무선통신 성능개선을 위해 철도통합무선망 무선통신 환경을 측정하여 결과를 분석하고 시뮬레이션을 위한 무선 환경 모델을 구축하였다. 또한, 구축된 모델을 기반으로 안정성 향상을 위해 열차를 제어하기 위한 향상된 무선접속 알고리즘을 제안하여 열차 운행 시 발생하는 핸드오버에 대해 안정성을 향상 시킬 수 있는 방법을 제안하였고 가용성 향상을 위해 주파수 자동천이 알고리즘을 제안하여 망 장애로 인한 패킷 손실을 줄이고자 한다. 시뮬레이션을 위해, 철도통합무선망 무선통신 환경의 실측 데이터를 측정할 수 있는 철도시설공단(대전), 만종역-강릉역 KTX 노선에서 다양한 무선 환경 파라메터를 수집하였으며 본 논문에서 제안한 알고리즘의 성능이 기존 방식보다 우수함을 시뮬레이션 결과를 통하여 확인하였다.
센서 네트워크에서 송신자와 수신자 간의 인증을 위한 ${\mu}TESLA$ 브로드캐스트 인증 기법은 다수의 연구자들에 의해 연구되어 왔지만, 인증지연 문제를 내포하고 있다. Tree-based ${\mu}TESLA$는 ${\mu}TESLA$의 대표적인 인증지연 문제를 해결하였지만, 머클 해쉬 트리 기반 인증서 구조로 인해 메시지 인증시 송신자나 키 체인의 수에 따라 가변적인 오버헤드를 가지는 문제점이 있다. ${\mu}TPCT$-based ${\mu}TESLA$는 하위 머클 해쉬 트리 기반 인증서 구조를 해쉬 체인으로 변경함으로써 고정된 연산량 가지는 인증서 구조를 제안하였다. 하지만, 순차적으로 분배되는 해쉬 체인 값만으로 ${\mu}TESLA$ 파라메타를 인증하므로 데이터 손실률이 높은 네트워크에서는 성공적인 인증을 보장할 수 없다. 본 논문에서는 XOR 체인 기반 인증서 구조를 이용함으로써 ${\mu}TPCT$-based ${\mu}TESLA$의 장점인 고정된 연산량과 Tree-based ${\mu}TESLA$의 장점인 데이터 손실에도 관대한 인증서 체인 구조를 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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