• 한국통신학회논문지
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• 제31권9A호
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• pp.920-927
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• 2006

Artillery projectile에 장착될 PCM 텔레메트리 엔코더 개발에는 크게 세 가지 고려사항이 요구된다. 첫 번째는 샘플링률과 데이터 전송률과 같은 성능에 대한 것이다. 두 번째는 제한된 설치 공간에 따른 크기에 대한 것이고 마지막은 munition의 제한된 전원 공급에 따른 전력 소모에 대한 고려이다. 이러한 세 가지 조건에 맞는 해결책은 한 개의 칩으로 구현하는 것이다. 상용인 TMS320F2812 DSP 칩을 이용해서 프레임당 16채널 아날로그 데이터, 14채널 디지털 데이터와 2개의 프레임 동기 데이터를 랜더마이즈시켜 10Mbps 전송률로 송신하는 30채널 PCM 엔코더를 설계 구현하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.305-313
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• 2020

원격측정 시스템은 비행체의 상태 정보 데이터를 획득하여 지상 수신소로 전송하는 시스템이다. PCM 엔코더는 획득한 상태 정보 데이터를 이용하여 프레임을 생성하기 위해 채널 정보를 저장할 메모리가 필요하다. 대형 비행체의 경우 각 부위의 센서 및 시스템이 증가함에 따라 많은 데이터를 계측해야 하므로 더 큰 용량의 메모리를 필요로 한다. 그러나 한정된 메모리에서 모든 채널 정보를 저장하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 FPGA 내부 ROM의 한정된 메모리에서 중복되는 채널 정보는 메모리에 한번만 할당하고, 마이너 프레임마다 다른 정보를 가지는 서브콤의 채널 정보는 서브콤 배수만큼 메모리에 할당하는 PCM 엔코더 구조를 제시하고 구현하였다. 이는 중복으로 할당되는 채널 정보를 최소화하여 효율적으로 메모리를 관리할 수 있다. 또한 다양한 계측 주기의 채널을 구성한 시뮬레이션을 통해 제시한 PCM 엔코더의 동작을 검증하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.186-193
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• 2019

본 논문에서는 커뮤테이션 방식을 이용한 심플 프로그래머블 PCM 엔코더 구조를 제시하고 구현하였다. 텔레메트리 시스템은 센서에서 획득한 데이터들로 프레임을 생성하기 위해 각각의 데이터들을 채널에 할당할 수 있는 정보가 필요하다. 이때 상태 정보의 수가 많거나 데이터 타입이 다양할 경우, 각 채널에 대량의 정보를 입력해야 할 필요성이 존재한다. 그러나 채널수와 데이터양이 많을수록 오류가 발생할 가능성이 증가한다. 따라서 본 논문에서는 프로그램을 이용하여 채널 정보를 작성하고, ROM에 채널 정보를 저장할 수 있는 PCM 엔코더를 구현하였다. 본 논문에서 제안한 PCM 엔코더 구조는 오류의 발생 가능성을 줄이고, 채널 정보 입력 소스 코드 길이의 축소 등 개발 속도를 향상시킬 수 있다. 또한 시뮬레이션을 이용하여 제안한 구조의 타당성을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권12B호
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• pp.2424-2429
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• 1999

본 논문은 길쌈 부호화 (convolutional encoding) 및 인터리빙(interleaving) 기법을 사용하는 채널 부호기에 있어서 메모리 크기를 최소화한 설계 방법에 관한 것이다. 기존의 구현방식에서는 프레임 데이터를 보관하는 입력버퍼 RAM과 인터리빙을 위한 인터리버 RAM을 별도로 사용해야 한다. 본 논문에서는 메모리 크기가 큰 인터리버 RAM을 사용하는 대신 입력버퍼 RAM 1개를 추가로 사용하여 길쌈 부호화 및 인터리빙을 동시에 처리할 수 있는 새로운 채널 부호기 설계 방법을 제안하였다. 이 설계 방법을 여러 디지털 이동통신 모뎀의 채널 부호기에 적용한 결과 기존 설계 방식에 비해 33% ∼60%의 메모리 크기 감소 효과가 있었으며, 프레임 데이터 수신 시 처리 절차가 간편해지고 타이밍 마진을 늘일 수 있는 장점이 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.491-501
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• 2019

최근 보안 디바이스의 물리적 취약성을 찾을 수 있는 부채널 분석 분야에서 딥러닝을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 최신 딥러닝 기반 부채널 분석 기술 연구는 템플릿 공격 등과 같은 프로파일링 기반 부채널 분석 환경에서 파형을 옳게 분류하기 위한 연구에 집중되어 있다. 본 논문에서는 이전 연구들과 다르게 딥러닝을 신호 전처리 기법으로 활용하여 차분 전력 분석, 상관 전력 분석 등과 같은 논프로파일링 기반 부채널 분석의 성능을 고도화할 수 있는 방법을 제안한다. 제안기법은 오토인코더를 부채널 분석 환경에 적합하게 변경하여 부채널 정보의 노이즈를 제거하는 전처리 기법으로, 기존 노이즈 제거 오토인코더는 임의로 추가한 노이즈에 대한 학습을 하였다면 제안하는 기법은 노이즈가 제거된 라벨을 사용하여 실제 데이터의 노이즈를 학습한다. 제안기법은 논프로파일링 환경에서 수행 가능한 전처리 기법이며 하나의 뉴런 네트워크의 학습만을 통해 수행할 수 있다. 본 논문에서는 실험을 통해 제안기법의 노이즈 제거 성능을 입증하였으며, 주성분분석 및 선형판별분석과 같은 기존 전처리 기법들과 비교하여 우수하다는 것을 보인다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.565-568
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• 2005

Even though there has been a great deal of research and development for the compression techniques such as H.263, MPEG-1, and MPEG-2 in DVR systems, an efficient scheme for storing, accessing, and managing the huge amount of video data from multi-channel cameras needs to be developed. In this paper, we describe an implementation of MPEG-4 encoder for PC-based real-time multi-channel DVR systems.

• ETRI Journal
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• 제32권4호
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• pp.493-502
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• 2010

The operation time of an encoder is one of the critical implementation issues for satisfying the timing requirements of Long Term Evolution (LTE) systems because the encoder is based on binary operations. In this paper, we propose a design and implementation of a latency efficient encoder for LTE systems. By virtue of 8-bit parallel processing of the cyclic redundancy checking attachment, code block (CB) segmentation, and a parallel processor, we are able to construct engines for turbo codings and rate matchings of each CB in a parallel fashion. Experimental results illustrate that although the total area and clock period of the proposed scheme are 19% and 6% larger than those of a conventional method based on a serial scheme, respectively, our parallel structure decreases the latency by about 32% to 65% compared with a serial structure. In particular, our approach is more latency efficient when the encoder processes a number of CBs. In addition, we apply the proposed scheme to a real system based on LTE, so that the timing requirement for ACK/NACK transmission is met by employing the encoder based on the parallel structure.

• 정보보호학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.3-38
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• 1996

The mobile station shall convolutionally encode the data transmitted on the reverse traffic channel and the access channel prior to interleaving. Code symbols output from the convolutional encoder are repeated before being interleaved except the 9600 bps data rate. All the symbols are then interleaved, 64-ary orthogonal modulation, direct-sequence spreading, quadrature spreading, baseband filtering and QPSK transmission. The sync, paging, and forward traffic channel except the pilot channel in the forward CDMA channel are convolutionally encoded, block interleaved, spread with Walsh function at a fixed chip rate of 1.2288 Mcps to provide orthogonal channelization among all code channels. Following the spreading operation, the I and Q impulses are applied to respective baseband filters. After that, these impulses shall be transmitted by QPSK. Authentication in the CDMA system is the process for confirming the identity of the mobile station by exchanging information between a mobile station and the base station. The authentication scheme is to generate a 18-bit hash code from the 152-bit message length appended with 24-bit or 40-bit padding. Several techniques are proposed for the authentication data computation in this paper. To protect sensitive subscriber information, it shall be required enciphering ceratin fields of selected traffic channel signaling messages. The message encryption can be accomplished in two ways, i.e., external encryption and internal encryption.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권4호
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• pp.1689-1703
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• 2020

When data is transmitted over an unreliable channel, the error of the data packet may result in serious degradation. The multiple description coding (MDC) can solve this problem and save transmission costs. In this paper, we propose a deep multiple description coding network (MDCN) to realize efficient image compression. Firstly, our network framework is based on convolutional auto-encoder (CAE), which include multiple description encoder network (MDEN) and multiple description decoder network (MDDN). Secondly, in order to obtain high-quality reconstructed images at low bit rates, the encoding network and decoding network are integrated into an end-to-end compression framework. Thirdly, the multiple description decoder network includes side decoder network and central decoder network. When the decoder receives only one of the two multiple description code streams, side decoder network is used to obtain side reconstructed image of acceptable quality. When two descriptions are received, the high quality reconstructed image is obtained. In addition, instead of quantization with additive uniform noise, and SSIM loss and distance loss combine to train multiple description encoder networks to ensure that they can share structural information. Experimental results show that the proposed framework performs better than traditional multiple description coding methods.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권3호
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• pp.379-392
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• 2024

데이터의 급속한 증가와 함께 저장 공간 절약과 데이터 전송의 효율성이 중요한 문제로 대두되면서, 데이터 압축기술의 효율성 연구가 중요해졌다. 무손실 알고리즘은 원본 데이터를 정확히 복원할 수 있지만, 압축 비율이 제한적이며, 손실 알고리즘은 높은 압축률을 제공하지만 데이터의 일부 손실을 수반한다. 이에 딥러닝 기반 압축 알고리즘, 특히 오토인코더 모델이 데이터 압축 분야에서 활발한 연구가 진행됐다. 본 연구에서는 오토인코더를 활용한 새로운 부채널 분석 데이터 압축기를 제안한다. 제안하는 부채널 데이터 대상 압축기는 부채널데이터 특성을 잘 유지할 뿐만 아니라, 기존의 널리 사용되는 Delfate 압축방식 대비 높은 압축률을 보인다. 로컬 연결 레이어를 사용한 인코더는 부채널 데이터의 시점별 특성을 효과적으로 보존하고, 디코더는 멀티 레이어 퍼셉트론을 사용하여 빠른 압축해제 시간을 유지한다. 상관 전력 분석을 통해 제안된 압축기가 부채널 데이터의 특성을 손실 없이 데이터 압축이 가능을 증명하였다.