HMIPv6는 MAP(Mobility Anchor Point)라고 불리는 프로토콜 요소를 도입하여 로컬 핸드오버 시 MN(Mobile Node)에 대한 전송 지연과 외부 네트워크로의 시그널링 로드를 줄이는데 그 의미를 가지고 있다. 하지만 로컬지역의 핸드오버가 아닌 메크로 핸드오버의 경우 기존의 MIPv6의 핸드오버를 그대로 이용하고 있기 때문에 패킷손실과 전송 지연에 대한 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 계층적인 구조에서 매크로 핸드오버 발생 시 CN와 MN 사이의 거리, NAR(New Access Router)와 MN 사이의 거리를 계산하여 기준값을 생성하고 그에 맞는 버퍼링 핸드오버를 선택하는 메커니즘을 제안한다. 또한 그러한 핸드오버에 알맞은 무선망에서의 성능개선을 위해 F-SNOOP을 도입한다. 무선망은 패스로스, 페이딩, 잡음, 간섭 등의 이유로 높은 에러율의 특성을 갖고 있어 혼잡과 무관하게 많은 패킷 손실이 발생하고 있다. TCP는 이를 혼잡으로 여겨 혼잡제어를 하여 패킷 전송율이 낮아지는데 F-SNOOP은 SNOOP 프로토콜을 기반으로 핸드오프 시 혼잡제어지연 기법인 Freeze-TCP의 ZWA(Zero Window Advertisement) 메시지를 이용하여 무선망의 TCP의 성능을 향상시킨다.
클라우드 컴퓨팅은 서버의 추가 구축에 대한 비용절감, 데이터 스토리지 확대에 대한 비용 절감, 컴퓨터 자원에 대한 공유, 새로운 기술의 적용에 대한 편의성 등의 장점을 가지고 있다. 그러나 서비스 모델의 다양성으로 인하여 새로운 보안의 우려사항이 높아지고 있어, 이용자가 서비스를 이용 시 안전한 사용자 인증방법이 요구되고 있다. 이에 본 논문에서는 클라우드 보안 영역 접근시 향상된 에이다부스트 알고리즘을 활용한다. 에이다부스트는 20도 이상 기울어진 얼굴을 인식 못 한다는 단점에도 불구하고, 속도와 신뢰성이 높다는 장점 때문에 많이 사용되고 있다. 제안된 방법을 이용하면, 실험결과에서 보듯 20도 이상 기울어진 얼굴도 인식함을 확인하였다. 연구용으로 이용할 수 있는 FEI Face Database를 이용하여 알고리즘 수행 결과 98%의 성공률을 얻었다. 실패한 2%는 안경을 쓴 사진이나 다른 객체로 인하여 인식이 제대로 안된 경우이다.
본 논문에서는 통신과 거리측정을 동시에 행하는 대역확산방식을 이용한 VANET에서의 거리측정 시스템에 다중반송파(Multi-Carrier) 변조방식을 적용한 시스템을 제안한다. 기존방식에서는 자기차량이 송신한 PN신호에 상대차량의 정보를 실어서 재송신하고 자기차량은 대역확산에 의해 상대차량 정보를 파악하였으며, 동시에 송수신한 PN신호의 위상차를 탐지허여 차량거리를 정확하게 측정하는 것이 가능했다. 그러나 그 차량거리 측정의 문제점으로서 위상차의 탐지 오차와 분석 능력을 높이기 위해 고속 PN신호가 펼요할 수밖에 없다. 제안 시스템은 이러한 문제점 해결을 위해 다중반송파 변조방식을 적용했다. 다중반송파 변조방식은 단일반송파와 비교해서 Chip rate이 작은 PN신호를 사용함으로 단일반송파와 동일한 주파수 대역에서 복수의 반송파 이용이 가능하다. 복수의 반송파는 등이득 합성법에 의해 합성되기 때문에 다이버시티 효과가 얻어져 위상차의 에러검출을 방지하는 것이 가능하고 정밀 거리측정도 기존방식과 비교해서 우수하게 개선되었다.
이동 통신의 세계적 흐름은 디지털화, 고속화 그리고 대용량화의 추세로 나아가고 있다. 또한 한정된 주파수 자원을 효율적으로 이용하기 위하여 대역확산 방식이 그 주를 이루고 있다. 본 연구에서는 고속 주파수도약 방식을 이용하였다. 잡음 등의 여러 가지 문제점을 가지고 있는 PLL(Phase Lock Loop) 대신, PLL의 단점을 최소화할 수 있는 디지털 소자인 직접 디지털 주파수합성기(DDS : Direct Digital Synthesizer)를 사용하여 FFH 시스템 송신부의 주파수합성기를 설계하였다. PLL를 이용하여 고속 주파수 도약시스템을 설계하는 경우, PLL의 settling time의 설정과 요구되는 RF대역폭등의 설계사양을 만족시키기가 어려우며 평형변조기 사용에 의한 회로의 복잡성으로 인한 제약이 따르게 된다. 본 연구에서는 DDS를 이용하여 고속 주파수도약 시스템을 설계하기 위한 성능평가에 대하여 연구하였으며, 오율 개선의 해석과 도약율 1M hps, 5MHz RF 대역폭의 고속 주파수 도약이 가능한 시스템을 설계하고 성능을 평가하였다.
차량의 변속기어가 체결된 주행 상태에서 가속페달을 방치하는 경우 연료차단 주행이 시작된다. 적극적인 연료차단 주행을 활용하면 차량 연비가 개선된다. 본 연구에서는 차량의 속도, 가속도, 도로구배를 입력데이터로 사용하여 연료차단 주행 여부를 예측할 수 있는 딥러닝 기법을 제안하였다. 약 12km 정도의 도로주행을 통해 측정한 9600개의 데이터에 은닉층 3~10개, 매개변수 10~20개의 딥러닝 연산법을 적용하여 연료차단 주행여부를 예측하였다. 연산 결과, 렐루함수를 활성화함수로 적용하고 은닉층 7개, 매개변수 10개인 경우 정확도 84.5% 수준으로 예측할 수 있었다. 입력데이터인 속도, 가속도, 도로구배의 변화율이 연료소모율 데이터의 변화율에 비해 큰 것이 오차의 원인으로 판단된다. 따라서 입력데이터 정규화 과정을 통해 정확도를 높일 수 있을 것으로 예상된다. 본 연구의 특징은 차량의 연료분사 인젝터나 OBD 데이터를 사용하지 않고 GPS 등에서 쉽게 측정할 수 있는 데이터에 딥러닝을 적용한 방식이다. 또한 연산량이 적어 본 연구에서 제안한 방식으로 친환경 경제운전에 적용하기 용이할 것으로 기대된다.
일반적으로 도로시설의 기본구간에 대한 서비스수준(LOS)의 효과척도로 밀도가 사용되지만, 도로시설의 현장에서 관측된 관측밀도와 교통특성자료로부터 산정된 산정밀도사이에는 오차가 발생할 수 있기 때문에 도로시설의 서비스수준을 제대로 나타낼 수가 없다. 따라서 본 연구의 목적은 연구대상 도시고속도로의 본선구간 상에 관측기기를 설치하여 실시간의 교통특성 자료(교통량, 속도, 점유율, 차두시간, 차두거리 등)를 수집 조사하고, 수집 조사된 교통특성자료의 상호관계로부터 연구대상 기본구간 상의 최대 교통류율을 비교 분석하며, 비교 분석된 최대 교통류율을 중심으로 각 서비스수준별 점유율과 v/c비율사이의 관계에 기초하여 도시고속도로의 기본구간에서 서비스수준의 평가기준을 산정 평가하고자 하는데 있다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권7호
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pp.1-8
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2023
An Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) based wireless communication system has drawn wide attention for its high transmission rate and high spectrum efficiency in not only radio but also Underwater Acoustic (UWA) applications. Because of the narrow sub-carrier spacing of OFDM, orthogonality between sub-carriers is easily affected by Doppler effect caused by the movement of transmitter or receiver. Previously, Doppler compensation signal processing algorithm for Desired propagation path was proposed. However, other Doppler shifts caused by delayed Undesired signal arriving from different directions cannot be perfectly compensated. Then Receiver Bit Error Rate (BER) is degraded by Inter-Carrier-Interference (ICI) caused in the case of Multi-path Doppler channel. To mitigate the ICI effect, a modified Delay and Doppler Profiler (mDDP), which estimates not only attenuation, relative delay and Doppler shift but also sampling clock shift of each multi-path component, is proposed. Based on the outputs of mDDP, an ICI canceling multi-tap equalizer is also proposed. Computer simulated performances of one-tap equalizer with the conventional Time domain linear interpolated Channel Transfer Function (CTF) estimator, multi-tap equalizer based on mDDP are compared. According to the simulation results, BER improvement has been observed. Especially, in the condition of 16QAM modulation, transmitting vessel speed of 6m/s, two-path multipath channel with direct path and ocean surface reflection path; more than one order of magnitude BER reduction has been observed at CNR=30dB.
본 연구의 목적은 기상자료(강수량, 최고기온, 최저기온, 평균기온, 평균풍속) 기반의 다중선형 회귀모형을 개발하여 농업용저수지 저수율을 예측하는 것이다. 나이브 베이즈 분류를 활용하여 전국 1,559개의 저수지를 지리형태학적 제원(유효저수량, 수혜면적, 유역면적, 위도, 경도 및 한발빈도)을 기준으로 30개 군집으로 분류하였다. 각 군집별로, 기상청 기상자료와 한국농어촌공사 저수지 저수율의 13년(2002~2014) 자료를 활용하여 월별 회귀모형을 유도하였다. 저수율의 회귀모형은 결정계수($R^2$)가 0.76, Nash-Sutcliffe efficiency (NSE)가 0.73, 평균제곱근오차가 8.33%로 나타났다. 회귀모형은 2년(2015~2016) 기간의 기상청 3개월 기상전망자료인 GloSea5 (GS5)를 사용하여 평가되었다. 현재저수율과 평년저수율에 의해 산정되는 저수지 가뭄지수(Reservoir Drought Index, RDI)에 의한 ROC (Receiver Operating Characteristics) 분석의 적중률은 관측값을 이용한 회귀식에서 0.80과 GS5를 이용한 회귀식에서 0.73으로 나타났다. 본 연구의 결과를 이용해 미래 저수율을 전망하여 안정적인 미래 농업용수 공급에 대한 의사결정 자료로 사용할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘을 임베디드 환경에서 실시간으로 처리하기 위해 가장 연산량이 많은 특징점 위치 결정 단계를 고정 소수점 모델로 설계 및 분석하고 그에 근거한 하드웨어 구조를 제안한다. SIFT 알고리즘은 객체의 꼭지점이나 모서리와 같이 색상 성분의 차가 심한 구역에서 얻어진 특징점 주위 픽셀의 벡터성분을 추출하는 알고리즘으로, 현재 얼굴인식, 3차원 객체 인식, 파노라마, 3차원 영상 복원 작업의 핵심 알고리즘으로 연구 되고 있다. 본 알고리즘에 대한 최적의 하드웨어 구현을 위해 특징점 위치(Keypoint Localization)와 방향(Orient Assignment)에 대한 정확도, 오차율을 사용하여 고정 소수점 모델에서 각 중요 변수들의 비트 크기를 결정 한다. 얻어진 고정 소수점 모델은 원래의 부동 소수점 모델과 비교했을 때 정확도 93.57%, 오차율 2.72%의 결과를 보이며, 고정 소수점 모델은 부동 소수점 모델과 비교하여 제거된 특징점의 대부분이 두 영상에서 추출된 특징점 끼리의 매칭과정에서 불필요한 객체의 모서리 영역에 몰려있음을 확인했다. 고정 소수점 모델링 결과 ARM 400MHz 환경에서 약 3시간, Pentium Core2Duo 2.13GHz 환경에서 약 15초의 연산시간을 갖는 부동 소수점 모델이 동일한 환경에서 약 1시간과 10초의 연산시간을 가지며, 최적화된 고정 소수점 모델을 하드웨어로 구현 시 $10{\sim}15\;frame/sec$의 성능을 보일 것으로 예상한다.
본 연구는 운영레벨에서의Kompsat-5 SAR (Synthetic Aperture Radar) 영상과AIS (Automatic Identification System) 자료를 이용한 선박탐지 모니터링 가능성을 검토하였다. 분석을 위해 신진항 서측연안과 제주항 북측연안에서 수집된 Kompsat-5 SLC 영상과 연안에서 수집된 AIS 자료를 사용하였다. Kompsat-5 영상의 선박탐지를 위해 HVAS (Human Visual Attention System) 알고리즘을 적용하였다. HVAS는 CFAR (Constant False Alarm Rate)에 비해 탐지속도와 탐지율 측면에서 뛰어나다는 장점을 가지고 있다. 통합 분석결과 소형선박을 제외하고 Kompsat-5 선박탐지 결과와 AIS는 전반적으로 일치하는 것으로 분석되었다. Kompsat-5 영상에서 탐지되었으나 AIS 자료에서 탐지되지 않은 선박은 육안 판독을 통해 AIS 자료의 부재로 인한 것으로 보인다. 한편 SAR 영상에서도 선박의 기포항적, 육지 masking을 위해 사용된 DEM 파일의 오차(또는 위성궤도 오차), 그리고 고스트 현상에 의한 오탐지가 발생하였다. 향후 SAR 영상 분석 알고리즘 개선과 신뢰성 있는 AIS 자료 확보를 통한 운영레벨에서의 선박탐지 모니터링 기술 개발은 국가해양영토 광역감시망 구축에 크기 기여할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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