HEVC에서는 움직임 예측 시, 복잡도를 줄이기 위해 고속 탐색 기법이 사용된다. 고속 탐색 기법에는 SAD 계산 복잡도를 줄인 부-화소 단위 SAD 계산 기법(sub-sampled SAD)과 양-예측시의 단-예측 반복횟수를 줄인 간소화된 양-예측 기법으로 이루어져 있다. 고속 탐색 기법으로 인해 복잡도는 크게 줄었지만 부호화 이득 역시 감소하였다. 본 논문에서는 감소된 부호화 효율을 보상하기 위해 간소화된 양-예측을 확장하였고 확장된 양-예측으로 증가된 복잡도를 줄이기 위해 예측 비용 기반의 복잡도 감소 기법들을 제안한다. 예측 비용 기반의 복잡도 감소 기법은 양-예측 조기 종료 기법과 양-예측 생략 기법으로 이루어져 있다. HM 6.0 참조 소프트웨어와 비교하여 확장된 양-예측 기법과 예측 비용 기반의 복잡도 감소 기법으로 복잡도의 증가 없이 평균 0.42%의 BD-bitrate을 감소시켰다.
차세대 로봇 공연 기술을 개발하기 위하여 산업용 로봇 arm에 휴머노이드형의 로봇 액터를 부착한 RAoRA (Robot Actor on Robot Arm) 구조를 제안하고, 시스템 연동 제어를 위한 소프트웨어를 탑재하여 로봇 공연 플랫폼을 구축하였다. 로봇 액터와 산업용 로봇 arm의 연동 모션을 위하여 역학적 분석을 수행하고 기계적 메커니즘을 설계 및 제작하였다. 로봇 액터의 동작을 위하여 3D 모델의 기구학적인 분석, spline 위치 보간, 모션 제어 알고리즘 및 제어 장치를 개발하였다. 비전문가도 직관적이고 안전한 공연 콘텐츠를 제작할 수 있도록 사전 시각화, 시뮬레이션 도구 및 콘솔 통합 운영 도구를 개발하였다. 테스트를 위하여 지면에 거의 밀착하여 자연스럽게 걷거나 서서히 공중으로 올라가는 air walk 시연하였고 러닝 타임 5분의 공연에 적용하였다. 그 결과 제안된 로봇 공연 플랫폼은 기존의 로봇 공연에서는 구현이 불가능했던 입체적이고 생동감 있는 모션을 구현할 수 있었다.
멀티미디어 방송통신 융합서비스는 TV 디바이스에 다양한 인터넷 및 미디어 관련 응용 서비스들을 구동하기 위한 플랫폼 기술을 접목한 새로운 형태의 방송통신 융합서비스이다. 기존의 TV 기술에 임베디드 OS를 탑재하고, 다양한 스마트 응용 서비스를 지원할 수 있도록 하기 위해 OS 위에서 다양한 플랫폼 등을 탑재한 형태의 진화된 TV 기술이라고 할 수 있다. 이렇게 융합된 서비스는 Open IPTV, Smart TV, 모바일 IPTV, N-스크린 등의 멀티미디어 방송통신 융합 신규 서비스가 국내 서비스 3사를 주축으로 활발히 서비스 되고 있다. 하지만 서비스 제공을 위해 인터넷에 접속하고 소프트웨어를 사용하기 때문에 인터넷과 소프트웨어의 취약성을 내제하고 있다. 이러한 취약성은 심각한 보안 사고로 이어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 보안 위협들과 취약성들을 바탕으로 멀티미디어 방송 서비스 환경에서 발생 가능한 보안 위협들을 도출하였고, 실제로 위협이 보안 사고 등으로 이어질 수 있는지 보안 위협에 대한 검증을 모의 해킹을 통해 실시하였다. 이러한 결과를 이용하여 멀티미디어 방송 융합통신 융합서비스 환경에서의 대응 방안을 제시하였다.
본 논문에서는 고속 이동환경에서 강건성을 향상시킬 수 있는 OTFS(orthogonal time frequency space) 시스템에서 주파수 및 시간영역에서의 선형 MMSE(minimum mean squared error) 필터를 이용한 디코딩 알고리즘과 강화된 Gauss-Seidel 알고리즘을 이용한 디코딩 알고리즘의 성능을 비교한다. 강화된 Gauss-Seidel 알고리즘은 잡음 증폭을 억제함으로써 비트 오류율 성능을 개선할 수 있다. 전산 실험 결과를 통해 주파수 영역에서 MMSE 필터를 이용한 디코딩 알고리즘은 수신기의 이동 속도가 높아짐에 따라 성능 열화가 발생하는 것을 확인할 수 있고, 강화된 Gauss-Seidel 알고리즘을 이용한 디코딩 방법은 120km/h 속도와 500km/h 속도를 가지는 채널 환경에 대해 주파수 영역 및 시간 영역에서의 MMSE 필터 디코딩 알고리즘에 비해 우수한 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있다.
본 연구에서는 KOMPSAT-3 위성에서 촬영된 항공기의 속력과 고도를 추정하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 KOMPSAT-3 위성의 촬영 방식, 센서의 구조, 그리고 위성의 궤도에 따른 움직임으로 인해 생기는 시차 효과와 이로 인한 밴드 간 촬영 시차인 Time Offset을 계산하였으며, 이 과정에서 고속도로 위를 달리는 화물차를 이용하였다. 또한, 제안 기법에서는 영상 내 항공기 위치의 좌표를 이용해 항공기의 이동 방향, 시차 효과로 인한 이동 방향 등을 계산하였으며, 메타데이터로부터 KOMPSAT-3 위성의 자세 정보를 계산하여 항공기의 속력 및 고도를 추정하였다. 제안 기법을 통해 추정된 값을 automatic dependent surveillance-broadcast (ADS-B)에 기록된 항공기의 속력 및 고도 값과 오차율을 이용하여 비교한 결과, 대형 항공기(I1, I3, S2)에서의 오차율이 경비행기(I2, S2)의 오차율보다 낮아 제안 기법을 이용해 추정한 항공기의 속력과 고도 값이 대형 항공기에서 비교적 높은 정확도를 갖는 것을 확인할 수 있었다.
셀룰러 이동통신망을 이용한 멀티캐스트/브로드캐스트 전송 기술은 이미 수 년 전부터 표준화되어 왔지만 무선 전송 대역의 부족과 멀티캐스트/브로드캐스트 서비스의 필요성에 대한 문제로 상용화까지는 이루어지지 못하고 있었다. 그러나, 3GPP의 LTE와 mobile WiMAX 기술의 등장으로 인하여 전송 대역의 부족에 대한 문제가 해결되었고 스마트폰 등 첨단 기능을 가지는 이동 단말의 등장으로 인하여 멀티캐스트/브로드캐스트 서비스에 대한 요구가 증가되는 등 기술 및 시장에 형성되고 있다. 본 논문에서는 3GPP LTE에서 멀티미디어 멀티캐스트/브로드캐스트 전송 기술에 대한 표준화 동향에 대해서 살펴보고 이를 제공하기 위한 망구조에 대하여 설명한다. 그리고 3GPP LTE에서 동기화된 멀티셀 전송을 위한 전송 기술, 프레임 구조아 동기화 기술에 대해서 기술한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제8권4호
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pp.393-398
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2010
For multi-cell environments, coordinated random beamforming technique in multiuser MIMO(multiple-input multiple-output) broadcast channel is considered. In order to mitigate severe interference at receivers, the multi-cell environments might require complex transmitter and receiver design because the scheduler decision based on full channel state information (CSI) in one cell must be intertwined with decision made by other cells' CSI. With limited CSI, however, this paper considers a scheme of randomizing transmitters' beamforming but being coordinated with other cell transmitters. The transmitters in each cell share random beamforming patterns and schedule data transmission within coherent scheduling period. The corandomized beams allow the users to be selected with the highest SINRs even in multi-cell environments. We analyze the performance of the proposed scheme. And numerical results show that the scheme achieves better performance than the conventional random beamforming when applying to multi-cell environments.
본 논문은 개인의 정보를 외부로 유출하지 않고, 소비자 방송 수신 단말 장치에 저장된 데이터를 이용하여 머신 러닝 모델을 학습하고, 소비자가 원하는 맞춤 방송 정보를 제공하는 시스템을 구글의 연합 학습[1] 을 기반한 설계에 관한 것이다. 이를 위하여, 소비자 사용 패턴 및 행동 데이터를 수집하고 저장하며 머신 러닝 학습을 진행 하는 단말 구조와 단말에서 생성된 학습 모델 파라미터 정보를 수집하고 평균화 하는 중앙 서버의 구조를 연구하고, 연합 학습을 이용한 학습 정보를 이용하여 개인 맞춤형 방송 정보를 제공하는 시스템을 연구한다.
최근 통신업계에서 앞으로 가장 주목받을 만한 기술로 BcN(Broadcast Convergence Network)기반 IMS(IP Multimedia Subsystem)를 꼽고 있다. 통신업계는 지금까지 빠른 기술성장과 함께 많은 이익을 창출하였다. 그러나 현재 통신사의 가입자의 수는 물론 ARPU(Average Revenue Per User)역시 정체기를 맞고 있다. 때문에 통신업계들은 BcN환경 기반 IMS구조로 사용자의 요구에 맞도록 차별화된 서비스를 제공함으로써 이익을 창출하고 앞으로도 지속 가능한 성장을 하기 위해 이에 대한 연구를 활발히 하고 있다. 하지만 현재 IMS의 구조로는 사용자들에게 차별화된 서비스를 제공하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 사용자들에게 차별화된 서비스를 제공하기 위해 BcN 환경에서 통합 서비스를 제공 하기 위한 전체 Enabler구조와 Enabler에서 상황에 따른 데이터처리 기법에 대해서 제시하고자 한다.
본 논문에서는 기존 재난문자의 원리인 CBS(Cell Broadcast Service)의 한계를 극복하는 알고리즘을 제안한다. 재난 상황에서 CBS는 단방향으로 사람들에게 정보를 전달할 수 있으나 양방향 소통이 불가능하여, 어떤 사람이 어디에서 문제를 겪고 있는지를 파악할 수 없다. 재난 상황 시 효율적으로 정보를 관리하고, 요구조자에 대한 구조를 진행할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 상황 설명과 위치 등을 생략하는 등 재난 피해 신고를 간편화하여 재난 상황으로 인한 피해를 추정하기 힘들다는 문제를 개선할 수 있다. 또한 이전에는 위치와 상황을 구체적으로 알려야 신고가 접수되었지만, 사용자가 위치와 상황을 구체적으로 알리지 않더라도 문자로 구조 요청이 가능해진다. 더 나아가, 재난 상황 시 음성을 추적할 수 있게 하여 직접 구조요청을 하지 못하는 상황에 대한 대처도 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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