광대역 통신망에서 OAM의 기본 원칙은 망요소의 각 인터페이스에 따라 관리엔터티(ME)를 정의하고 ME 단위로 장애개념을 적용하여 이상, 결함, 장애, 고장의 발견 및 복구, 격리 등의 유지보수 엔터티 관리과정을 통하여 관리하므로 망의 전반적인 차원의 서비스 제공에 최소의 영향을 미치게 한다. 광대역 망에서의 OAM 기능은 3개의 계층으로 계층화하므로 망의 진화나 새로운 서비스에 융통성 있는 구조를 제공하는데, 망 OAM 계층은 망 전체의 사용 효율을 극대화하는 데 초점을 맞추고 이에 따라 각 노드들을 통제하며, 노드 OAM 계층은 망 OAM 기능에 의한 통제를 수용하여 처리하며 노드 자체의 관리 기능과 운용보전 기능을 포함하며, 모듈 OAM 계층은 하나의 구현 모듈에 내장된 OAM 기능으로서 경보감시, 시험 및 진단, 관측, 제어, 데이터 관리 등 구체적으로 실현되는 기능을 말한다.
스케일러블 비디오 압축 기술 중 공간적 스케일러빌리티 기술에는 계층 간의 예측을 위해서 참조 계층의 영상을 향상 계층의 해상도와 동일하게 하는 영상 보간 과정이 필요하다. 본 논문에서는 HEVC (high efficiency video coding) 기반의 스케일러블 비디오 압축을 위하여 새로운 영상 보간 필터를 제안한다. 제안하는 보간 필터는 DCT (discrete cosine transform) 수식을 기반으로 설계되었으며, 하위 계층의 텍스처를 1.5 배로 보간할 때 사용된다. 제안하는 보간 필터를 적용하여 계층 간 예측을 수행할 결과, simulcast 로 부호화 한 것 대비 BD-bitrate 를 약 52.8% 감소시켰고, BD-PSNR 을 약 1.87dB 증가시켰다.
멀티미디어 서비스의 다양한 재생장치와 네트워크 환경에 적용 가능한 멀티미디어 코덱을 위해 ISO/IEC MPEG와 ITU-T VCEG의 JVT팀에서는 계층구조를 가지는 H.264/AVC Scalable Video Coding(SVC)을 제안하였다. H.264/AVC SVC는 향상계층의 비트율과 왜곡에 관한 효율을 높이기 위해 계층 간 예측, 계층적 B 구조 등 다양한 기법이 적용하며 이로 인해 계산복잡도가 증가하여 부호화 시간이 길어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 부호화 시간을 단축시키기 위해 예측모드를 분석하고 그 결과에 따라 기준 값을 선정하여 단계적으로 예측모드를 선택하는 기법을 제안한다. 실험결과 제안하는 기법이 계산복잡도를 감소시켜 평균 38%의 부호화 시간을 단축시키며 화질의 저하는 평균 0.01dB로 무시할 수 있을 정도로 작음을 확인하였다.
본 논문에서는 웨이브릿 변환 영역의 4개의 서브밴드와 임계값 처리를 이용하는 계층적 블록 매칭 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 다분해능의 첫 번째 레벨에서 웨이브릿 변환 영역의 4개 서브밴드를 이용함으로써 복원된 영상의 PSNR 성능을 향상시켰고, 움직임 벡터에 대한 임계값 처리를 하여 계산량을 줄였다. Carphone 영상과 Mother and Daughter 영상에 대한 실험에서 기존의 계층적 움직임 추정 알고리즘과 비교하여 임계값을 0으로 하였을 경우에 계산량은 최대 16%까지 증가하였으나 복원된 영상의 PSNR 성능은 최대 0.16dB 정도 향상된 결과를 보였고, 임계값을 증가시킴에 따라서 계산량은 최대 8%정도 줄고 복원된 영상의 PSNR은 비슷한 성능을 보였다.
일정한 형태의 물체를 분석하기 위해 사용되는 각-거리 그래프를 이용하여 임의의 물체의 경계선 내부 영역의 면적을 측정하는 디지털 영상처리 알고리듬을 제안한다. 물체의 경계선 내부의 한 점을 중심으로 1차 각-거리 그래프를 생성하고 이 그래프로부터 거리 값이 급격히 변화하는 위치를 추출하여 1차 그래프에서 접근하지 못한 영역을 인식하여 새 영역에서의 한 점을 중심으로 2차 각-거리 그래프를 생성한다. 물체의 형태가 복잡한 경우 차수가 증가하게 되며 이와 같이 계층적으로 구성된 각-거리 그래프 그룹에 대해 거리의 제곱을 각도 방향으로 적분하여 물체의 경계선 내부 영역의 면적을 측정한다.
최근, 무선 통신 기술을 활용하여 스마트팜 환경을 개선하고자 하는 연구가 지속되고 있다. 본 논문에서는 노지 스마트팜 환경에서 발생하는 문제점에 대해 소개하고, 이들을 해결하기 위한 통신 기술적 고려사항을 다루고자 했다. 노지 스마트팜 환경에 적용하기 위한 후보 기술로 LoRa, Sigfox, NB-IoT, WiFi를 선정했고, 현재 사용되고 있는 국내 스마트팜 기술의 문제점 및 방향성을 기반으로 설치 비용, 통신 범위, 데이터 전송 속도, 배터리 수명, 가격 등을 고려하여 각각의 후보 기술을 분석하여, 최종적으로 LoRa 기술이 가장 적합한 것으로 판단했다. 자세한 기술적 분석을 위해 본 논문에서는 LoRa의 물리 계층과 Medium Access Control (MAC) 계층 기술, 그리고 보안에 대해 소개하였고, 특히 물리 계층의 변조기법, MAC 계층에서의 Class (Class A, B, C) 기반 프로토콜 동작 방법, 그리고 LoRa 버전별 보안 아키텍처에 대해 기술했다.
본 논문에서는 NURBS (Non-Uniform Rational B-Splines) 곡면 근사에 기반하여 거리 데이터로부터 3차원 곡면 모델을 생성하는 기법을 제안한다 입력으로 이용되는 거리 데이터는 연결 정보가 알려지지 않고 정렬되지 않은 일반적인 3차원 점들의 집합으로 가정한다 제안하는 알고리듬은 초기 모델 추정, 계층적 모델 표현, NURBS 곡면 네트워크 생성의 3단계로 나뉘어진다 초기 모델 추정 단계에서는 K-평균 군집화 기법을 이용하여 다각형면과 삼각형으로 표현되는 근사 모델을 생성하고, 계층적 트리 구조를 이용하여 초기 모델을 표현한다. 계층적 트리 구조로 부터 생성된 사각형면 모델에 의하여 $G^1$ 연속인 NURBS 곡면 네트워크를 효율적으로 생성한다. 제안하는 알고리듬은 초기 모델의 계층적 그래프 해석을 통하여 곡면 네트워크 형성에 필요한 계산량을 감소시켰으며, 또한 정확한 NURBS 제어점 추정을 통하여 근사 오차를 감소시킨다. 모의 실험 결과 거리 데이터로 부터 초기 모델과 다양한 해상도의 NURBS 곡면 네트워크가 효과적으로 생성되었으며 생성된 NURBS 곡면 모델의 근사 오치는 무시할 수 있는 수준임이 관찰되었다.
본 논문에서는 ISDN(Intergrated Services Digital Network) LAPD(Link Access Procedure on the D-channel)와 LAPB(Link Access Procedunre on the B-channel) 프로토콜 구현과 비 ISDN 기기 용 ISDN 접속장치인 TA(Terminal Adaptor)를 위한 새로운 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 지금까지의 방법과는 달리 실시간 운영체제의 커널부를 타켓보드(target board)에 이식하여 ISDN LAPD와 LAPB 프로토콜을 구현하는 것이다. 구현된 시스템의 특징은 첫째, 각 계층에서 발생한 프로세스들을 병렬적(Multi Tasking)으로 처리하도록 하였고, 둘째, 프로토콜 구현을 위해 필요한 타이머들이 커널부로부터 소프트웨어적으로 지원되도록 하였으며, 셋째, 운영체계의 포트 함수를 응용하여 CCITT에서 권고하는 SAP(service access point)를 구현 하였다. 제안한 방법에 따라 운영체계를 이용하여 ISDN 사용자 망 인터페이스를 위한 LAPD의 계층1(layer1), 계층2(layer2) 및 계층3(Call control) 프로토콜과 LAPB프로토콜을 구현하여 모의 망 종단 장치에 연결시켜 실험을 수행한 결과 계층2(LAPD)에서의 TEI(Terminal Equipment Identifier)할당과, 다중 프레임 전송모드의 설정 후 계층3의 메세지가 전송됨을 확인하였고, 이를 이용하여 계층3에서 호설정이 이루어지고 해제되는 것을 확인 하였다. 그리고 설정된 패스를 통해 LAPB 프로토콜을 이용하여 B 채널로 데이터의 전송이 이뤄짐을 확인하였다. 따라서, 본 논문에서는 PC로부터의 초음파 의료 영상 또는 음성 정보를 ISDN환경에서 보다 효율적으로 전송할 수 있는 ISDN망에서의 전송시스템이 구현됨으로써 향후 ISDN망에 접속하여 사용할 수 있는 가능성을 확인하였다.
다양한 종류의 컴퓨터가 사람, 사물, 환경 속에 내재되어 있고, 이들이 서로 연결되어, 필요한 곳에서 활용할 수 있는 유비쿼터스 환경에서는 홈 네트워크를 통해 이 기종 기기간 다양한 데이터 교환을 요구한다. 더욱이 원활한 영상 데이터의 처리, 전송, 모니터링 기술은 핵심적 요소가 아닐 수 없다. 공간 및 시간적인 해상도, 컬러의 표현 그리고 화질의 측정방법 등 고전적 영상 처리 연구 분야뿐만 아니라 국한된 대역폭을 갖는 홈 네트워크의 전송 체계에서 전송률 문제에 대한 심도 있는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 홈 네트워크 상황에서 콘텐츠의 중심이 되는 영상 데이터의 전송과 처리 그리고 제어를 위하여 새로운 움직임 추정 알고리즘을 제안하고 이를 이용하여 다중카메라에서 전송된 다차원 영상의 실시간 모니터링 시스템을 구현한다. 각도, 거리등 다양한 환경에서 전송되어지는 스테레오 카메라의 영상 데이터들은 축소, 확대, 이동, 보정 등 전처리 후 제안된 움직임 보상을 위한 변형계층 모션벡터 추정 알고리즘을 이용하여 압축 처리, 전송 된다. 기존 모션벡터 추정 알고리즘인 전역 탐색, 3단계 탐색, 계층적 탐색이 갖는 장점을 계승하고 단점을 보완한 변형계층 알고리즘은 비정형, 소형 매크로 블록을 이용하여 휘도의 편차가 큰 영상의 효율적 움직임 추정에 이용된다. 본 논문에서 제안한 변형계층 움직임 추정 알고리즘과 이를 이용해 구현된 영상 시스템은 유비궈터스 환경에서 다양하게 활용될 수 있다.
데이터 마이닝은 지식발견 과정에서 중요한 역할을 수행하며, 여러 데이터 마이닝의 알고리즘들은 특정의 목적을 위하여 선택될 수 있다. 대부분의 전통적인 계층적 클러스터링 방법은 적은 양의 데이터 집합을 처리하는데 적합하여 제한된 리소스와 부족한 효율성으로 인하여 대용량의 데이터 집합을 다루기가 곤란하다. 본 연구에서는 대용량의 데이터에 적용되어 알려지지 않은 패턴을 발견할 수 있는 하이브리드형 신경망 클러스터링 기법의 PPC(Pre-Post Clustrering) 기법을 제안한다. PPC 기법은 인공지능적 방법인 자기조직화지도(SOM)와 통계적 방법인 계층적 클러스터링을 결합하여 두 과정에서는 군집의 내부적 특징을 나타내는 응집거리와 군집간의 외부적 거리를 나타내는 인접거리에 따라 유사도를 측정한다. 최종적으로 PPC 기법은 측정된 유사도를 이용하여 대용량 데이터 집합을 군집화한다. PPC 기법은 UCI Repository 데이터를 이용하여 실험해 본 결과, 다른 클러스터링 기법들 보다 우수한 응집도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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