• 한국통신학회논문지
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• 제40권9호
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• pp.1786-1792
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• 2015

랜덤 선형 네트워크 코딩(Random Linear Network Coding, RLNC)은 멀티캐스트의 신뢰성을 높이는 방법으로 널리 사용되고 있다. RLNC 구현에 있어서 효율적인 연산을 위해 Galois Field (GF)를 사용한다. 상용 컴퓨터에서의 연산을 고려하였을 때 GF($2^m$)의 크기 m이 32보다 작을 경우, 곱셈과 나눗셈에 대해 사전에 계산된 table을 사용하면 모든 사칙 연산이 m에 관계없이 상수 복잡도를 가진다. 이로부터 RLNC의 연산 복잡도는 m에 반비례하는 것을 보인다. 추가적으로, m이 커짐에 따라 발생하는 헤더 길이 증가, 메모리 사용량 증가 등의 추가적인 오버헤드를 고려하여 실용적인 GF의 크기를 선택한다. 이를 바탕으로 상용 컴퓨터에 RLNC를 구현하고 곱셈/나눗셈 연산 시에 사용되는 table의 종류와 한 번에 인코딩 되는 원본 패킷의 개수에 따른 성능을 실측한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권6C호
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• pp.560-569
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• 2005

본 논문은 순차적인 간섭제거와 전송 안테나 별 전송률을 제어하는 공간 다중화 전송 MIMO 시스템에서 채널환경에 따라 전송에 사용되는 안테나를 선택하고 데이터 율을 조절하는 알고리즘을 제안한다. 수신기에서 전송에 사용될 송신 안테나 및 전송률을 결정하고, 이는 각 송신 안테나 별 전송률에 대한 피드백 채널을 통해 송신기로 전송된다. 본 연구에서는 각 단계에서 최소의 SINR을 가지는 안테나를 제거해가는 연속적인 단계들로 이루어진 직렬 결정 방식을 제안한다. 또한, 각 연속적인 심볼 추정 단계에서 가장 낮은 신호 대 간섭 비를 갖는 심볼을 먼저 추정하는 "reverse detection ordering"이 각 안테나에 할당되는 용량 차이를 증가시킴으로서 안테나 선택에 의한 이득을 증가시킴을 보인다. 시뮬레이션 결과는 제안된 "reverse detection ordering"을 기반으로 하는 직렬 결정 방식이 낮은 복잡도을 가지면서 heuristic 방식과 비슷한 용량을 제공함을 보여준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권1호
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• pp.66-76
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• 2016

본 논문은 DVB-NGH 내 계층(HP : High Priority) 신호와 향상 계층(LP : Low Priority) 신호로 구성된 계층변조 기법에서 LP 신호의 성능저하 문제를 개선하기 위해 LP 신호에 성상회전(Constellation-Rotation) 변조기법을 적용한 새로운 계층변조 기법을 제안한다. 제안된 기법은 연속된 LP 신호들에 대하여 기존의 성상회전 선부호기를 적용하여 수신단에서 향상된 다이버시티 이득을 획득으로 성능 향상이 발생하며, 더불어 HP 신호들의 성능 저하는 거의 발생하지 않는다. 본 논문에서는 또한 제안된 새로운 계층변조 기법에 대한 수신 방법으로 HP 복조는 기존의 HP 수신기를 사용하고 LP 신호에 대하여만 CR 기반의 ML 복조를 수행하는 새로운 저 복잡도 수신 방법도 제시한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.1122-1128
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• 2020

대역 확장(Bandwidth Extension)이란 채널 용량 부족 혹은 이동통신 기기에 탑재된 코덱의 특성으로 인해 부호화 및 복호화 과정에서 대역 제한(band limited)되거나 손상된 협대역 신호(NB, Narrow Band)를 복원, 확장하여 광대역 신호(WB, Wide Band)로 전환 시켜주는 것을 의미한다. 대역 확장 연구는 주로 음성 신호 위주로 대역 복제(SBR, Spectral Band Replication), IGF(Intelligent Gap Filling)과 같이 고대역을 주파수 영역으로 변환하여 복잡한 특징 추출 과정을 거쳐 이를 바탕으로 사라지거나 손상된 고대역을 복원한다. 본 논문에서는 딥러닝 모델 중 오토인코더(Autoencoder)를 바탕으로 1차원 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)들의 잔차 연결을 활용하여 복잡한 사전 전처리 과정 없이 일정한 길이의 시간 영역 신호를 입력시켜 대역 확장 시킨 음향 신호를 출력하는 모델을 제안한다. 또한 음성 영역에 제한되지 않는 음악을 포함한 여러 종류의 음원을 포함하는 데이터셋에 훈련시켜도 손상된 고대역을 복원할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제12권1호
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• pp.23-35
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• 2023

Korea Augmentation Satellite System (KASS) is a satellite-based augmentation system (SBAS) that provides approach procedure with vertical guidance-I (APV-I) level corrections and integrity information to Korea territory. KASS is used to monitor navigation performance in real-time, and this paper introduces the design, implementation, and verification process of mission monitoring (MIMO) in KASS. MIMO was developed in compliance with the Minimum Operational Performance Standards of the Radio Technical Commission for Aeronautics for Global Positioning System (GPS)/SBAS airborne equipment. In this study, the MIMO system was verified by comparing and analyzing the outputs of reference tools. Additionally, the definition and derivation method of accuracy, integrity, continuity, and availability subject to MIMO were examined. The internal and external interfaces and functions were then designed and implemented. The GPS data pre-processing was minimized during the implementation to evaluate the navigation performance experienced by general users. Subsequently, tests and verification methods were used to compare the obtained results based on reference tools. The test was performed using the KASS dataset, which included GPS and SBAS observations. The decoding performance of the developed MIMO was identical to that of the reference tools. Additionally, the navigation performance was verified by confirming the similarity in trends. As MIMO is a component of KASS used for real-time monitoring of the navigation performance of SBAS, the KASS operator can identify whether an abnormality exists in the navigation performance in real-time. Moreover, the preliminary identification of the abnormal point during the post-processing of data can improve operational efficiency.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권4호
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• pp.723-736
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• 2022

스테가노그라피는 테러, 간첩 등 국가안보를 위협하는 범죄에 비밀통신 수단으로 활용되고 있다. 정보통신기술 발전에 따라 기술도 고도화되고 있고, 범죄자들은 자체적으로 프로그램을 제작하여 사용하고 있다. 하지만 스테가노그파리 관련내용이 공개되지 않아 수사기술 개발과 형사법적 대응에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 스테가노그라피 수사를 위하여 탐지와 해독과정을 살펴보고 대법원에서 유죄판결 받은 김목사 간첩사건을 중심으로 수법을 분석하였다. 김목사 간첩사건은 사전에 약속된 스테고 키를 활용한 대칭 스테가노그라피를 사용하였고 다중보안장치를 사용한 고도화된 수법을 사용하고 있었다. 형사법적 쟁점은 ① 관련성, ② 참여권, ③ 공개재판 등 3가지 문제에 대하여 검토하였다. 본 연구가 수사기관이 스테가노그라피에 대한 분석기법을 발전시키는데 출발점이 되기를 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.29-43
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• 2014

차세대 유전체 해독 기술과 자동화 기술이 발전하면서 DNA 서열 분석 환경이 개선되고 있지만, 아직까지 제한된 컴퓨팅 리소스는 분석시간 단축의 장애요인으로 작용하고 있다. 대부분의 과학 워크플로우 시스템은 수 많은 기능들이 특정 시스템 환경에 맞추어 구현되어 있기 때문에 복잡하고 유동적이지 못하며, 이로 인해 기존 시스템의 컴포넌트들을 클라우드 환경의 새로운 시스템에 적용하기 어려운 한계를 지니고 있다. 본 연구에서는 대량의 DNA 데이터를 동시적으로 분석할 수 있는 가상 인스턴스 제공이 가능하며 시스템간의 상호 운용성을 개선시키기 위하여 웹 서비스, DBMS, 클라우드 컴퓨팅 기능을 지원하는 DNA 서열 분석용 미들웨어를 개발하였다. 본 연구에서 개발된 지능형 미들웨어는 DBMS를 사용하여 파이프라인 정보를 관리하고, 클라우드 환경에서 경량의 가상 인스턴스를 제공하며, 상호운용성 개선을 위하여 단순 URI와 XML을 기반으로 한 RESTful 웹서비스 기능을 제공한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제29권5호
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• pp.245-256
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• 2002

컴퓨터 그래픽스에서 그림자는 장면의 사실성을 높이기 위하여 매우 중요한 요소이다. 전경을 렌더링 할 때 그림자의 모양이나 위치를 정확하게 나타내는 것도 중요하지만, 실제 세계에서 흔히 볼 수 있는 면적을 가지는 광원에 의한 부드러운 그림자를 효과적으로 표현하는 것도 중요하다. 그러나 현존하는 대부분의 그림자 생성 기법들은 사실적인 그림자를 사실적인 실시간으로 생성해 내기에 어려움이 많다. 기존에 제안된 영상 기반 렌더링 기법을 이용하면 실시간으로 그림자를 생성해 내는데 유용하게 사용될 수가 있다. 하지만 이러한 방법에서는 일반적으로 그림자 지도의 크기가 지나치게 방대해지기 때문에, 텍스춰 메모리에 올리기에 무리가 따르게 되므로, 효율적인 압축기법이 필요하다는 단점이 있다. 이러한 그림자 지도의 크기와 압축의 부담으로 인해, 다양한 물체의 움직임을 표현하거나, 부드러운 그림자로의 확장에 어려움이 있을 수 있다. 이러한 점을 해결하고자, 본 논문에서는 영상 기반 렌더링 기법을 적용한 방법에 이미지 와핑 기법을 응용하여 그림자 지도의 크기를 대폭 줄일 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 이 방법에서는 물체가 움직이는 범위와 상관없이 매우 적은 개수의 그림자 지도만으로 그림자를 만들어 낼 수 있기 때문에, 부드러운 그림자를 만들기 위한 방법으로 쉽게 적용할 수 있다. 이 논문에서 개발한 기법은 3차원 게임이나 가상 현실 등 관련 분야에서 사실적인 영상을 실시간으로 생성해 내는 데 유용하게 쓰일 수 있을 것이다.

• 스마트미디어저널
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• 제8권2호
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• pp.58-65
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• 2019

문서 자동 요약은 주어진 문서로부터 주요 내용을 추출하거나 생성하는 방식으로 축약하는 작업을 말한다. 최근 연구에서는 대량의 문서를 딥러닝 기법을 적용하여 요약문 자체를 생성하는 방식으로 발전하고 있다. 생성 요약은 미리 생성된 위드 임베딩 정보를 사용하는데, 전문 용어와 같이 저빈도 핵심 어휘는 입베딩 된 사전에 없는 문제가 발생한다. 인코딩-디코딩 신경망 모델의 문서 자동 요약에서 미등록 어휘의 출현은 요약 성능 저하의 요인이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 요약 대상 문서에서 새로 출현한 단어를 복사하여 요약문을 생성하는 방법을 사용한다. 기존의 연구와는 달리 정확한 포인팅 정보와 선택적 복사 지시 정보를 명시적으로 제공하는 방법으로 제안하였다. 학습 데이터는 논문의 초록과 제목을 대상 문서와 정답 요약으로 사용하였다. 제안한 인코딩-디코딩 기반 모델을 통해서 자동 생성 요약을 수행한 결과 단어 제현 기반의 ROUGE-1이 47.01로 나타났으며, 또한 어순 기반의 ROUGE-L이 29.55로 향상되었다.