ATM은 높은 처리 능력, 대역 확장, 그리고 다중 서비스 트래픽을 지원할 수 있는 능력 때문에 최근 주목을 받아 왔다 그러나 그 동안 네트워킹 프로토콜이 대부분 비연결형인 것에 반해 ATM은 연결 지향적이다 ATM에서 현재 서비스를 제공하기 위한 대안은 라우탱 기능을 제공하는 스위칭 하드헤어를 적용한 라우터이다 본 논문에서는, 스위치를 이용한 라우터를 설명하고 성능을 시뮬레이션 하였다 시뮬레이션 결과, 라우팅 지연은 플로우 개수에 따라 증가하였다 플로우 채널-유지 시간이 30,000 셀-시간일 때 셀 지연은 가장 적었다. 회선 효율은 플로우 설정 시간이 20 30 셀-시간일 때 급격히 증가하였다. 이 시뮬레이션 결과는 ATM 스위치를 이용한 라우터의 성능을 예측하기 위하여 사용될 수 있다.
본 논문은 유선망에서의 {{{{ {SM}^{ 2}A }}}} 무선 ATM 망으로 확장한 방안의 소개한다. {{{{ {SM}^{ 2}A }}}}는 기본적으로 양방향성 공유트리방식의 CBT(Core Baeed Tree)구조를 갖는다. 각 지역망(Regional Network))은 하나의 통신그룹단위를 형성하여 자체적인 코어스위치를 보유하고 이들 코어가 공붕망을 통해 연결되므로써 결과적으로 다중코어 구조를 갖는다. 한편, 무선 ATM 망에서 멀티캐스트 서비스를 제공은 유선망에서의 멀티캐스트 서비스제공방식과는 몇가지 점에서 차이를 가지며 보다 복잡하다. 즉, 동적 그룹관리, 멀티캐스트 채널의 재설정문제, 멀리캐스트 가입 호스트의 핸드오프(Handoff) 문제들이 해결되어야 하는데. {{{{ {SM}^{ 2}A }}}}에는 위의 다양한 문제들을 해결하였으며 더불어 인터넷 멀티캐스트 서비스를 무선망에서 수용하기 위한 안정적 데이터 전송 메커니즘도 제안한다.
기존에 사용되는 대부분의 SoC는 공유버스 구조를 가지고 있어, 병목현상이 발생하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점은 SoC의 내부의 IP 수가 많을수록, 전체적인 SoC의 성능을 저하시키게 되어, CPU 자체의 속도보다는 전체적인 통신 분배에 의해 SoC의 성능이 좌우 된다. 본 논문에서는 공유버스의 단점인 병목현상을 줄이고 SoC의 성능을 향상시키기 위해 크로스바 스위치버스 구조를 제안한다. 크로스바 스위치 버스는 마스터 모률 8개, 슬레이브 모듈 16개까지 연결이 가능하며, 다중 버스 채널구조로 되어 있어 병렬통신이 가능하다. 또한 각 16개의 슬레이브 인터페이스마다 우선순위 정보가 저장된 아비터가 내장되어 하나의 마스터가 슬레이브를 독점하는 것을 방지하는 것과 동시에 효율적인 통신을 지원한다. OpenRISC 프로세서, VGA/LCD 제어기, AC97 제어기, 디버그 인터페이스, 메모리 인터페이스로 구성되는 SoC 플랫폼의 WISHBONE 온칩 공유버스 구조와 크로스바 스위치 버스구조의 성능을 비교한 결과, 기존의 공유버스보다 26.58%의 성능이 향상되었다.
본 논문에서는 PDC/GSM/EDGE/WCDMA를 동시에 지원하는 CMOS 다중 모드 기저대역 필터의 구조 및 새롭게 제안하는 자동 튜닝 방법을 제시한다. 기저 대역 채널 선택 필터를 구현하기 위해서 5차 Chebyshev 저대역 통과 필터를 설계하였다. 면적을 최소화하기 위해서 각 모드들 사이의 저항과 커패시터가 효율적으로 공유되었다. 또한, 공정 변화에 의한 영향을 상쇄시키기 위한 새로운 차단 주파수 튜닝 방법이 제안 되었다. 새로운 튜닝 방법은 면적과 MOS 스위치에 의한 노이즈의 영향을 줄일 수 있다.
본 논문에서는 초음파 의료 영상 시스템을 위한 아날로그 front-end 집적회로를 $0.18-{\mu}m$ 표준 CMOS 반도체 공정을 이용하여 설계하였다. 제안 된 front-end 회로는 2.6 MHz에서 15-V 고전압 펄스 신호를 생성하는 송신부와 고전압 차단 스위치 및 저전력 저잡음 증폭기에 해당하는 수신부를 모두 포함하고 있으며, 동작 모드에 따라서 송신부의 출력 드라이버를 수신단의 스위치 회로로 재구성이 가능하도록 설계를 하여 기존 front-end 회로와 비교하였을 때 한 채널 당 70% 이상의 칩 면적을 줄일 수 있다. 설계 된 단일 채널 front-end회로는 $0.045mm^2$ 이하의 작은 칩 면적을 차지함으로써 다중 어레이 방식의 초음파 의료 영상 시스템에 적용 시 작은 면적으로 구현이 가능하다.
파장 가변형 광 필터와 파장 선택형 광 스위치는 파장분할다중 광통신 및 광 교환 시스템을 구현하는데 매우 중요한 소자들 중의 하나이다. 특히 음향광학효과를 이용한 파장 가변형 광 필터(AOTF : Acousto-Optic Tunable Filter)는 150nm 이상의 넓은 파장 가변범위, 1.5nm이하의 좁은 통과대역폭, 수 $\mu\textrm{s}$ 정도의 비교적 빠른 스위칭 속도 그리고 여러 개의 파장 채널을 동시에 선택할 수 있는 장점들을 가지고 있지만, 한편으로 표면 음향파(SAW: Surface Acoustic Wave) 구동에 필요한 RF 파워와 부 모드 (sidelobe)가 비교적 크다는 단점 때문에 실용화에 많은 제약을 받아왔다. (중략)
본 논문에서는 CDMA시스댐의 성능분석시 RF 측면에서의 요구사항인 낮은 전력소비를 만족시키기 위해 증폭기의 효율을 높히기 위한 비선형 전력 증폭기를 사용함에 있어서 증폭기의 비선형성 즉 AM-AM, AM-PM의 특성으로 인한 순방향의 성능 저하에 대한 분석을 하였다. CDMA 송수선기를 구성하여 시간영역에 서의 왜곡된 선호의 파형, 선호성좌 특성을 통해 증폭기의 진폭, 위상 비 선형성으로 인해 심볼간 간섭이나 위상 왜곡 등의 현상이 나타남을 알 수 있었다. 또한 주파수 영역에서의 전력스펙트럼밀도의 분석을 통해 진 폭특성의 비선형성으로 인해 평균선호전력이 28 dBm일 때 $\pm$1.98 MHz 에서의 대역외 방사성분은 선형전력 증폭기에 비해 약 3~4 dB 이상이 증가하였으며 스퓨리어스 성분의 경우 비선형 전력증폭기를 사용하였을 경 우 선형 증폭기를 사용한 경우에 비해 약 I5dB 이상의 측대파 재생이 큰 것을 알 수 있었다. 이러한 현상으 로인해 타 사용자와 이웃채널사용자의 간섭전력의 증가로 인한 BER 성능이 저하됨을 볼 수 있었다 이러한 분석방법은 전력증폭기의 비선형성뿐만 아니라 혼합기나 스위치 등과 같은 다른 비선형 부품의 특성으로 인 한 성능분석에도 적용할 수 있다.
본 논문에서는 액세스 망 인터페이스로 EPON 정합을 기본으로 하는 홈 네트워크에서 방송 서비스와 IP 데이터 서비스를 융합하는 것에 초점을 두고자 한다. 본 논문에서는 액세스 망에서는 오버레이 전송 방법을 이용하고 홈 네트워크에서는 멀티캐스트 그룹 관리 프로토콜인 IGMP와 IGMP 스누핑 기능을 이용함으로써 액세스 망에서뿐만 아니라 댁내에서도 방송 서비스와 데이터 서비스를 융합시킬 수 있는 새로운 구조를 제안한다. 또한, 홈 게이트웨이를 통해 댁내 방송 서비스를 지원하기 위한 일련의 방법 및 절차에 대하여 설명한다. 본 논문에서 제안하고자 하는 방법은 다음의 3 가지로 구성되어 있다. I) 방송신호와 인터넷 데이터의 오버레이 전송 모델, ii) 다중 튜너 시스템을 이용하는 튜너/변화 모듈에서 특정 방송 채널을 선택하고 선택된 방송 스트림을 IP 멀티캐스트 패킷으로의 변환, iii) 변환된 IP 멀티캐스트 패킷을 L2 이더넷 홈 게이트웨이의 코어 모듈인 L2 이더넷 스위치로 보내고 IGMP 스누핑 기능을 이용하여 L2 멀티캐스트 처리 방법에 의하여 목적지 포트로의 전송.
본 논문에서는 무선 오디오와 영상 인터페이스를 이용한 스위치 제어 및 인식 등의 다양한 유비쿼터스 센서 네트워크 응용 서비스를 지원하기 위한 음성과 얼굴인식 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템은 하드웨어 부분으로 무선 오디오 및 이미지 센서, 심리응용모델을 이용한 음성인식과 주성분 분석법(PCA: Principal Components Analysis)을 이용한 얼굴이식 알고리즘, 그리고 LDPC(Low Density Parity Check)로 구성되어 있다. 제안된 음성과 얼굴인식 시스템은 센서의 효율적인 에너지 사용을 위하여 HOST PC에 삽입된다. 그리고 인식 시스템의 정확도를 개선하기 위하여 전방향 에러 정정 시스템을 구현하였다. 또한, 무선 채널 잡음의 효과적인 제거와 정정을 위하여 테스트환경과 시뮬레이션 계수를 최적화하였다. 결과적으로 사람 음성과 음성센서의 거리가 1.5m 이하일 경우에 FAR과 FRR을 각각 0.126%, 7.5%를 얻었고, 얼굴인식 알고리즘을 2회로 제한하였을 경우, GAR과 FAR을 각각 98.5%와 0.036%를 획득하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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