본 논문에서는 이기종 통신 시스템에서 Empirical Mode Decomposition(EMD) 기법을 활용하여 통신 신호의 잡음을 완화시키는 방안을 제시하였다. EMD는 노이즈가 인가된 신호를 여러 개의 Intrinsic Mode Function(IMF)로 분할하여 노이즈가 포함된 IMF를 제거하는 방법으로 노이즈를 줄이는 방법이다. 본 논문에서는 EMD의 연산량을 줄이기 위해 새로운 반복 중지 규칙을 제시하였다. EMD의 적용 방법을 수식 및 알고리즘으로 구현하였다. 3종류의 잡음이 인가된 신호를 시뮬레이션을 통해 효과적으로 잡음이 완화되는 것을 확인하였다.
In this paper, an efficient architecture of a versatile Reed-Solomon (RS) decoder is designed, where the message length k as well as the block length n can be variable. The decoder permits 3-step pipelined processing based on the modified Euclid's algorithm(MEA). A new architecture for the MEA is designed for variable values of error correcting capability t. To maintain the throughput rate with less circuitry, the MEA block uses both the recursive and the overclocking technique. The decoder can decode a codeword received not only in a burst mode, but also in a continuous mode. It can be used in a wide range of applications due to its versatility. A versatile RS decoder over GF(2$^{8}$ ) having the error-correcting capability of up to 10 has been designed in VHDL, and successfully synthesized in an FPGA chip.
Because streaming mode connection server suitable to wide area ATM networks performs transmission, reception and lookup with time restriction for the transmission time of a cell, it has demerits of large cell loss incase that burst traffic occurs. Therefore, in this paper to decrease cell loss we propose a high speed CAM (Content Addressable Memory) which is capable of processing data of streaming mode connections server at a high speed. the proposed CAM is applied to forwarding table VPC map which performs function to output connection numbers about input VPI(Virtual Path Identifier)/VCI(Virtual Channel Identifier). The designed high speed CAM consist of DBL(Dual Bit Line) CAM structure performed independently write operation and match operation and two-port SRAM structure. Also, its simulation verification and full-custom layout is performed by Hspice and Composs tools in 0.8 .$\mu$m design rule.
본 논문에서는 파이프라인 구조의 연산회로를 효율적으로 검증하기 위한 AMBA AXI Slave 하드웨어 구조를 제안하고, 설계 예로 파이프라인 곱셈기를 내장한 구조를 제시하였다. 제안한 AXI Slave 회로는 입출력 버퍼 블록 메모리, 제어용 레지스터, 파이프라인 구조 연산 회로, 파이프라인 제어회로, AXI 버스 슬레이브 인터페이스로 구성된다. 주요 동작 과정은 입력 버퍼 메모리와 외부 마스터 사이의 버스트 데이터 전송, 제어 레지스터에 동작 모드 설정, 입력 버퍼 메모리에 담긴 데이터에 대한 반복적인 파이프라인 연산회로 동작, 출력 버퍼 메모리에 담긴 출력 데이터와 외부 마스터 사이의 버스트 데이터 전송으로 나누어진다. 제안한 AXI slave 구조는 범용 인터페이스 구조를 갖고 있으므로 파이프라인 구조 구조의 연산회로를 내장한 AMBA AHB와 AXI slave에 응용이 가능하다.
burst-mode TDMA 시스템에 사용되는 모뎀에서는, 데이터 전송효율을 증가시키면서 동시에 만족할만한 BER 성능을 얻기 위해서, 반송파 포착(acquisition)성능 및 추적(tracking)성능이 우수하여야 한다. 본 논문에서는 이를 위한 새로운 결정지향 반송파 복원(decision-directed carrier recovery) 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방식은 PLL(Phase Locked Loop)을 사용하지 않기 때문에 빠른 반송파 포착이 가능하며, 가우시안 잡음이 부과된 입력신호를 수신단 전단에서 억압하는 사전 필터링(pre-filtering) 방식을 적용함으로 반송파 추적성능이 우수하다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 방식의 BER 성능 및 포착 성능을 고찰해본 결과, 수신부에서 비교적 정확한 국부 발진기(local oscillator)를 채용하는 경우에는 기존의 방식에 비해 특히 BER 성능이 우수하였다. 이는 기존의 방식과는 달리 제안한 방식에서는 low SNR 환경에서도 cycle slip이 거의 발생하지 않는 장점이 있기 때문이다.
본 논문은 가시광 통신을 이용한 사용자 인식 시스템의 구현 방법과 시스템 동작 결과를 소개하고 있다. 가시광 통신을 이용한 사용자 인식 시스템은 안드로이드 시스템 기반의 송신부와 오픈소스 컨트롤러 기반의 수신부로 나뉘어져 있다. 송신부 모듈에서는 사용자의 개인 인식 정보 데이터를 코드로 변환하고 이를 안드로이드 기반의 스마트폰 카메라 인터페이스를 사용하여 가시광으로 변환하여 수신부로 전송한다. 수신부에서는 포토다이오드 모듈을 통해 가시광을 수신하고 이를 전기신호로 변환한다. 수신 데이터에 대한 프로세싱 모듈역할은 오픈소스 컨트롤러가 맡게 되며, 본 시스템에서는 AVR 마이크로 컨트롤러 기반의 아두이노를 사용하였다. 버스트모드(burst mode) 방식의 통신이 가능하도록 0111의 비트 패턴을 스타트비트로 설정하고 이를 인식하도록 하였다. 실험 결과, 제안하는 시스템은 가시광을 매개로 맨체스터 데이터 인코딩 (Manchester data encoding)방식의 데이터 송신과 수신이 가능함을 확인하였다.
IEEE 802.15.4과 IEEE 802.15.7은 대표적인 저속 무선망 및 가시광 WPAN 표준이다. 이 표준의 MAC 프로토콜들은 비컨 모드에서 GTS를 이용하여 실시간 응용 프로그램에 대한 QoS 보장 트래픽 플로우를 지원할 수 있다. 그러나 최적으로 할당하는 방법은 아직 명확하게 해결되지 않았다. IEEE 802.15.4 MAC에 관한 현재의 분석 모델은 주로 포화 트래픽 또는 non-bursty 불포화 트래픽 상황이란 가정 하에 개발되었다. 이러한 가정은 bursty 멀티미디어 트래픽의 특성을 반영하지 못한다. 이 논문에서는 burst Markov 변조On-Off 도착 트래픽을 사용하여 GTS 할당을 위한 새로운 분석 모델을 제안한다.
본 논문에서는 이산 푸리에 변환(discrete Fourier transforma: DFT) 알고리듬의 분해 능력 향상을 위한 간단한 보간 기법을 제안한다. 제안된 보간 기법은 DFT의 크기(DFT를 위한 시간 축에서 이산 샘플의 개수)를 증가시키지 않고도 DFT 알고리듬의 주파수 및 위상 분해 능력을 현저히 향상시킬 수 있게 된다. 제안된 보간 기법의 핵심은 크기 및 위상 스펙트럼에서 내분점을 이용하는 것이다. 이 기법은 위성 통신 시스템과 같은 버스트 모드 디지털 전송을 하는 시스템에서 주파수 및 위상 오프셋을 동시에 미세 추정하는 곳에 사용될 수 있다. 실험 결과에 의하면 제안된 보간 기법을 사용하는 동시 추정기는 추정 성능에 있어서 현저한 개선을 얻게 됨을 확인할 수 있다.
Connection admission control(CAC), which decides whether or not to accept a new call request, is one of the most Important preventive congestion control techniques in asynchronous transfer mode(ATM) networks. To develop a practical CAC scheme, first we propose a "Modified Cell Loss Probability MP${\nu}"$, which is based on "Virtual Cell Loss Probability P${\nu}"$, taking into account mean burst duration of input traffic source and buffer size in ATM networks. MP${\nu}"$ computes more accurate cell loss probability than P${\nu}"$ without increasing computational complexity, since P${\nu}"$ is formulated simply form the maximum and the average cell rate of input traffic. P${\nu}"$ is overestimated as compared to the real cell loss probability when the mean burst duration is relatively small to the buffer capacity. Then, we Propose a CAC scheme, based on "Modified Virtual Bandwidth(MVB)" method, which may individualize the cell loss probabilities in heterogeneous traffic environments. For the proposed approach, we define the interference intensity to identify interferences between heterogeneous traffic sources and use it as well as MP${\nu}"$ to compute MVB. Our approach is well suitable for ATM networks since it provides high bandwidth utilization and guarantees simple and real time CAC computation for heterogeneous traffic environments.heterogeneous traffic environments.
Jiheon Song;Semin Joung;Young-Chul Ghim;Sang-hee Hahn;Juhyeok Jang;Jungpyo Lee
Nuclear Engineering and Technology
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제55권1호
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pp.100-108
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2023
In this study, a neural network model inspired by a one-dimensional convolution U-net is developed to automatically accelerate edge localized mode (ELM) detection from big diagnostic data of fusion devices and increase the detection accuracy regardless of the hyperparameter setting. This model recognizes the input signal patterns and overcomes the problems of existing detection algorithms, such as the prominence algorithm and those of differential methods with high sensitivity for the threshold and signal intensity. To train the model, 10 sets of discharge radiation data from the KSTAR are used and sliced into 11091 inputs of length 12 ms, of which 20% are used for validation. According to the receiver operating characteristic curves, our model shows a positive prediction rate and a true prediction rate of approximately 90% each, which is comparable to the best detection performance afforded by other algorithms using their optimized hyperparameters. The accurate and automatic ELM-burst detection methodology used in our model can be beneficial for determining plasma properties, such as the ELM frequency from big data measured in multiple experiments using machines from the KSTAR device and ITER. Additionally, it is applicable to feature detection in the time-series data of other engineering fields.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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