일반적인 대용량 안테나 시스템은 RF 체인의 개수가 매우 많기 때문에, 구현 비용 및 복잡도가 크게 증가하는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 하이브리드 프리코더 설계 기법들이 제안되었으나, RF 체인이 모든 안테나에 연결되기 때문에, 여전히 구현 비용과 복잡도가 너무 높은 상태이다. 본 논문에서는 부분 중첩 안테나 구조를 갖는 대용량 MIMO 시스템을 고려하고 하이브리드 프리코더 설계 방법을 제안한다. 부분 중첩 구조에서는 RF 대역 아날로그 프리코딩 행렬의 많은 원소들이 0의 값을 갖는 듬성 행렬 형태를 갖는다. 이러한 듬성 행렬의 특성을 이용하여, GTP 기반의 RF 대역 아날로그 프리코딩 행렬 및 기저대역 디지털 프리코딩 행렬을 설계하는 방법을 제안한다. 모의실험을 통하여, 제안 기술이 일반적인 완전 연결 구조를 갖는 경우와 비교해서 20~30% 정도의 구현 복잡도를 가지고도, 완전 연결 구조의 85% 이상의 주파수 효율 성능을 갖는다는 것을 보인다.
본 논문에서는 지형 참조 비행에 사용될 DSM 파일을 임의 접근 가능하도록 압축하는 Quad BTC기법을 제안한다. 지형 참조 비행에 사용되는 지형 정보는 무인 항공기에 탑재하기에 데이터 용량이 크기 때문에 압축을 통해 그 크기를 줄여야 한다. 기존 BTC 기반의 압축 방법들은 특정 좌표에 임의 접근해 복호화가 가능하기 때문에 지형 참조 비행에 적합하다. 하지만 이러한 기존 방식들은 블록의 크기가 커질수록 값의 편차가 커지기 때문에 오차가 커지는 문제를 가진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 블록을 적응적으로 4개의 서브 블록으로 분할하여 압축하는 Quad BTC 기법을 제안한다. 제안된 방법은 블록 내에서 서브 블록의 크기를 조절할 수 있기 때문에 오차를 줄일 수 있다. 실제 지형 데이터를 이용한 모의실험을 통해 제안된 Quad BTC가 기존 BTC와 AM BTC보다 압축비 대비 오차가 작은 것을 확인한다.
VANET은 애드 혹 네트워크의 한 종류로 네트워크 인프라 없이 도로를 운행하는 자동차 노드들 사이에서 혹은 자동차들과 RSU 사이에서 운전자에게 주변의 교통 정보를 제공하고 탑승자에게 다양한 부가 정보를 제공하기 위해 생성되는 네트워크이다. VANET을 구성할 때 CCN을 기반으로 하는 경우 사용자는 필요한 자료를 저장하는 서버 주소를 지정하지 않고 키워드 등으로 주변 교통 콘텐츠를 조회할 수 있고 네트워크에 참여하는 주변 노드들의 캐시 정보를 즉시 사용할 수 있으며 멀티캐스트 전송으로 다른 노드들과 쉽게 정보를 공유할 수 있다. 본 논문은 VCCN에 참여하는 노드들이 다양한 무선 채널을 사용하는 경우 각 무선 채널에 대해 데이터 전송 성능을 측정하고 평가하였다. 모의실험 결과 802.11a 무선 채널이 다른 채널에 비해 전반적으로 전송 성능이 우수하였다. 또한 채널의 데이터 전송 용량이 허용하는 범위 내에서 CCN의 멀티캐스트 통신 속성에 의해 동시에 여러 노드가 데이터를 수신하는 경우 물리적으로 제공하는 네트워크 대역폭 이상으로 데이터를 전송할 수 있다.
지난 2년 동안 중증급성호흡기증후군 코로나바이러스-2(SARS-CoV-2)는 점점 더 많은 사람들에게 영향을 미치고 있다. 본 논문에서는 COVID-19 폐 CT 이미지를 분할하고 분류하기 위해서 서브코딩블록(SCB), 확장공간파라미드풀링(ASSP)와 어텐션게이트(AG)로 구성된 혼합 모드 특징 추출 방식의 새로운 U-Net 컨볼루션 신경망을 제안한다. 그리고 제안된 모델과 비교하기 위하여 FCN, U-Net, U-Net-SCB 모델을 설계한다. 제안된 U-Net-MMFE 는 COVID-19 CT 스캔 디지털 이미지 데이터에 대하여 atrous rate가 12이고, Adam 최적화 알고리즘을 사용할 때 다른 분할 모델에 비하여 94.79%의 우수한 주사위 분할 점수를 얻었다.
최근 4차 산업혁명의 영향과 통신매체의 발전으로 다양한 디지털 영상장비가 산업현장에서 사용되고 있다. 영상 데이터는 카메라와 센서로부터 취득되는 과정 및 송수신 과정에서 잡음에 훼손되기 쉬우며, 훼손된 영상은 시스템의 처리과정에 영향을 미치기 때문에 잡음제거가 필수적으로 선행되고 있다. 본 논문에서는 고밀도의 임펄스 잡음에 훼손된 영상을 복원하기 위해 가중치 그래프를 사용한 가중치 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 필터링 마스크 내부의 화소값을 사용하여 가중치 그래프를 구하였으며, 최종 가중치를 필터링 마스크에 적용하여 영상을 복원하였다. 제안하는 알고리즘의 잡음제거 성능을 분석하기 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 확대영상 및 PSNR을 사용하여 기존 방법과 비교하였다. 제안한 알고리즘의 결과 영상은 고밀도 임펄스 잡음을 제거하며 우수한 성능을 보였다.
5세대 이동통신 기술의 발전은 이상(理想)적 초연결 사회 정보통신기술(ICT)을 가시화하고 있다. 특히 가상현실(VR)기술은 새로운 확장과 도약의 출발점에 놓여있다. 본 연구는 이러한 맥락에서 가상현실을 미디어로 규정하고, 공간과 소통이론을 중심으로 그 확장성에 대한 담론들을 수집·분석(thematic literature review)하였다. 먼저 1990년 가상현실 개념의 초기 논의들을 시작으로 개념을 정교화하였으며, 물리적 세계와 디지털 정보의 관계, 매체로서 표현과 상호작용 몰입감, 시뮬레이션, 예술창작론, 그리고 마지막으로 진화적 발전방향에 대해 논의하였다. 결론적으로 가상현실의 기술에 대한 담론들을 넘어 학술적 대상으로 가상현실의 발전과 진화를 위해 인지과학, 신경과학, 사회과학, 그리고 인문학적 쟁점(윤리, 인격 등)에 대한 이론적 프레임워크가 요구됨을 필역하였다. 즉, 가(假)를 넘어 가(加)로 넘어갈 수 있는 가상현실 진화가 논의될 시점이다.
차세대 이동통신시스템에서 RF 체인의 개수를 증가시키지 않으면서 달성 가능 데이터 전송률을 크게 증가시킬 수 있는 방법은 하이브리드 대용량 MIMO 기법을 사용하는 것이다. 최근에 하이브리드 프리코더에 대한 계산량을 줄이기 위하여 SIC 기반의 설계 방식이 제안되었다. 그러나 기저대역 프리코딩을 위해 단순히 대각 행렬을 사용함으로써 동시에 전송되는 스트림 간에 존재하는 간섭 문제를 해결할 수 없고, 아날로그 프리코딩을 위해서는 1개의 위상변환기를 사용함으로써 데이터 전송률 성능 향상에 한계가 있었다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 유효 채널에 대한 SVD 기반의 디지털 프리코딩을 적용하고 두 개의 위상 변환기를 사용하는 아날로그 프리코딩 방법을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안하는 기법이 기존 기법보다 더 높은 달성 가능 데이터 전송률 성능과 SINR 성능을 갖는다는 것을 보인다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권11호
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pp.308-318
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2022
Noise is a serious issue. While sending images via electronic communication, Impulse noise, which is created by unsteady voltage, is one of the most common noises in digital communication. During the acquisition process, pictures were collected. It is possible to obtain accurate diagnosis images by removing these noises without affecting the edges and tiny features. The New Average High Noise Density Median Filter. (HNDMF) was proposed in this paper, and it operates in two steps for each pixel. Filter can decide whether the test pixels is degraded by SPN. In the first stage, a detector identifies corrupted pixels, in the second stage, an algorithm replaced by noise free processed pixel, the New average suggested Filter produced for this window. The paper examines the performance of Gaussian Filter (GF), Adaptive Median Filter (AMF), and PHDNF. In this paper the comparison of known image denoising is discussed and a new decision based weighted median filter used to remove impulse noise. Using Mean Square Error (MSE), Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), and Structure Similarity Index Method (SSIM) metrics, the paper examines the performance of Gaussian Filter (GF), Adaptive Median Filter (AMF), and PHDNF. A detailed simulation process is performed to ensure the betterment of the presented model on the Mini-MIAS dataset. The obtained experimental values stated that the HNDMF model has reached to a better performance with the maximum picture quality. images affected by various amounts of pretend salt and paper noise, as well as speckle noise, are calculated and provided as experimental results. According to quality metrics, the HNDMF Method produces a superior result than the existing filter method. Accurately detect and replace salt and pepper noise pixel values with mean and median value in images. The proposed method is to improve the median filter with a significant change.
본 논문에서는 항 재밍 GPS 안테나의 설계 최적화에 관하여 연구하였다. 이를 위해 항 재밍 성능 분석 기준 및 방법을 제시하였다. 제시된 방법을 적용하기 위한 안테나 시스템의 구조는 7개의 방사소자가 배열된 구조이다. 여기서 6개 방사소자는 원형 등각 배열되었으며, 나머지 1개 방사소자는 원형 중앙에 배치하였다. 제시된 기준 및 방법을 기반으로 상기 안테나를 최적화 하였으며, 최적화된 안테나의 설계 요소(원형 배열의 반지름)의 전기적 길이는 0.48 λ이다. 모의실험 결과, 주 빔의 조향각도(θ, ϕ)가 (0°, 0°)인 경우, 항 재밍을 위한 패턴 널 형성 범위(θ 기준)가 57°부터 90°가 됨을 확인하였다.
IoT 기술의 발달에 따라 인공지능과 자동화와 같이 다양한 기술들이 산업현장에 접목되고 있으며, 이에 따라 데이터처리의 중요성이 높아지고 있다. 특히 디지털 이미지에 기반한 시스템은 센서의 결함 및 통신 환경의 문제 등으로 영상에 잡음이 발생하여 오작동이 발생할 수 있다. 따라서 전처리 과정으로 영상처리의 연구가 지속되어 왔으며, 잡음의 종류와 영상의 특징에 따라 효과적인 잡음제거 기법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 임펄스 잡음제거 과정에서 에지성분의 보호를 위한 변형된 공간가중치 필터를 제안한다. 제안한 알고리즘은 필터링마스크를 4개의 영역으로 분할하여 각 영역의 표준편차를 계산한다. 최종출력은 표준편차값이 가장 낮은 영역에 대해 공간가중치를 적용하여 필터링하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 기존 방법에 비해 우수한 임펄스 잡음제거 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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