전자전(Electronic Warfare) 상황에서 레이다는 재머에 의해 전파교란공격(ECM: Electronic Counter Measures)을 받게 된다. Linear-FM 신호는 도플러 특성이 우수하고, 신호의 구현이 용이하여 레이다에서 주로 사용되어 왔지만, 반복된 패턴에 의해 피탐 확률이 높고, 신호 특성변수 추정이 가능하여 기만재밍에 취약하다. 최근 제안된 APCN(Advanced Pulse Compression Noise) 신호는 랜덤 진폭과 랜덤 위상코드로 이루어진 신호로서, 저피탐 성능이 우수한 신호이다. 하지만, APCN 신호를 비롯한 일반적인 위상코드 신호는 도플러 특성이 좋지 않으므로, 주파수 천이에 의해 신호수신 성능이 저하될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 도플러 특성을 개선하기 위한 방안으로 랜덤 위상천이 및 부호율 천이(RPCR: Random Phase and Code Rate transition) 레이다 신호 파형을 제안하고, 도플러 성능과 저피탐 성능을 분석하였다. Ambiguity 함수를 이용하여 부호율 천이에 의한 도플러 특성 개선을 제시하며, WHT(Wigner-Hough Transform)을 이용한 신호 특성 변수 추정 실험을 통해 RPCR 신호의 저피탐 성능을 분석하고, 전파교란대응책(ECCM: Electronic Counter Counter Measures)으로의 가능성을 확인한다.
본 논문은 OFDM 시스템에서 PAPR (peak-to-average power ratio) 저감을 위해 심볼 그룹핑 후 그룹별로 같은 스크램블 코드를 이용하였다. 기존의 SLM 기법은 IFFT단에 들어가는 부반송파 벡터를 여러개의 스크램블 코드에 의해 랜덤화 시켜 PAPR중 작은 값을 선택하여 전송한다. 그러므로 SLM 기법은 스크램블의 코드 갯수만큼 부가 정보를 전송함으로 대역의 손실이 발생한다. 본 논문에서는 부반송파들을 M개로 그룹화 하여 동일한 스크램블 코드를 사용함으로써 그룹화한 OFDM 심볼의 갯수만큼 정보 데이터를 줄일 수 있다. 또한 SLM 기법에서 사용한 숫자만큼 스크램블 코드를 사용한다면 기존의 SLM 기법보다 PAPR 성능을 개선할 수 있다.
Reed-Solomon 코드의 디코더를 error-trapping 방법으로 설계했다. (7.3) Reed Solomon 코드의 인코더 및 디코더 구성시 GF(8)의 소자는 3bit의 2진수로 표현했다. 하드-웨어 시험은 Apple-II(micro-computer)로 제어했으며, 인코딩하는데 걸린 시간은 $350\mu sec이었고, 디코딩하는데 걸린 시간은 910u sec이었다. 실험 결과 2개 이하의 랜덤 에러는 정정되었고, 그 보다 많은 에러는 정정되지 않았다. 또한 4bit의 binary burst에러도 역시 정정되었다. 그리고(7, 3) Reed-Solomon코드의 performance를 측정한 결과, 채널 에러가 10~10일때 에러 확률이 약 10~10정도로 감소되었다.
본 논문에서는 접속 노드와 무선 채널로 구성되는 무선 ATM(Asynchronous Transfer Mode) 접속 구조에서 랜덤 트래픽의 셀 손실율에 대한 성능을 분석하였다. 랜덤 트래픽 환경에 대하여 접속노드는 셀 레벨(cell levell)의 큐잉 모델을 적용하였다. 그리고 무선 채널을 버스트 에러 환경으로 고려하여 무선 ATM 접속 구조의 셀 손실율을 나타내는 수식을 도출하였다. 무선 ATM접속 구조에서 랜덤 트래픽의 셀 손실율 성능을 개선하기 위해 FEC(Forward Error Correction) 기법을 적용할 수 있는데, 본 논문에서는 여러 FEC 기법을 적용한 경우의 셀 손실율 성능을 정량적으로 비교 분석하여 그 중에서 제안한 concatenated 코드가 가장 우수함을 입증하였다.
환자의 신변보호를 위하여 의료 영상에 비인가 된 사용자의 접근을 제한하는 것은 필수적이다. 본 논문에서는 의료 영상의 접근 제어를 위한 관심 영역(ROI, Region of Interest) 기반의 선택적 암호 기법들을 제안한다. 첫 번째 제안 기법은 웨이블릿 서브밴드들 중 관심영역에 속한 계수의 비트를 랜덤하게 변경하여 암호화를 수행하며, 이미지의 압축과 암호화가 동시에 수행되고 암호화로 인한 압축률에 대한 손실이 적은 특징을 가진다. 두 번째 제안 기법은 안전성의 향상을 위하여 압축된 코드스트림의 관심 영역에 대칭키 기반 암호 알고리즘을 적용하며, 암호화 과정에서 압축률에 영향을 미치지 않는 특징이 있다. 또한 제안 기법들은 JPEG2000의 코드스트림 표준 디코더와 호환성을 제공한다.
본 논문에서는 새로운 감성기반 영상검색방법을 제안한다. 서로 다른 색상, 명도, 도트크기를 나타내는 30개의 랜덤 패턴이 제시될 때 인간이 느끼는13가지 감성("like", "beautiful", "natural", "dynamic", "warm", "gay", "cheerful", "unstable", "light", "strong", "gaudy", "hard", "heavy") 평가 데이타로부터 질의 칼라코드와 질의 그레이코드로 명명한 질의 감성 표시자를 설계한다. 감성영상검색을 위해서 질의 감성을 선택하면 질의를 표현하는 칼라코드와 그레이코드가 선택되고 데이타베이스의 영상의 색상 정보를 나타내는 DB 칼라코드와 명도와 도트크기 정보를 나타내는 DB그레이코드값을 추출하여, 칼라코드간의 매칭과 그레이 코드간의 매칭을 통해 유사도를 판단한다. 또한 검색과정에 사용자의 의도를 반영하여 질의 칼라코드와 질의 그레이코드사이의 가중치와 칼라코드내의 가중치를 자동적으로 갱신하는 새로운 유사도 피드백 방법을 제안한다. 430개의 영상에 대해 실험한 결과 최초 질의에 대해 적합한 영상이 부적합한 영상보다 많았으며 유사도 피드백을 사용함에 따라 적합한 영상의 개수가 증가하였다.
본 논문에서는 고밀도 광 기록 저장 시스템을 위하여 두 가지 새로운 에러 정정 알고리즘을 제안하였다. 첫 번째 알고리즘(New Code IV)는 랜덤 에러에 대한 민감성을 감소시켜서 잘못된 이레이져 선언을 줄이고 코드율을 증가시켰다. 두 번째 알고리즘(New Code V)는 이레이져 선언을 위한 정보 데이터와 독립적인 Indicator flag(IF)를 사용하였다. 실험 결과 제안한 두 포맷은 기존 코드와 비교해 비슷한 코드율로 다양한 에러 분포 환경에서 보다 우수한 에러 정정 능력을 가진다.
본 논문은 OFDM 시스템에서 PAPR (peak-to-average power ratio) 문제를 효과적으로 저감시키기 위하여 기존 SLM(selective mapping) 기법과는 달리 심벌 그룹핑 후 그룹별로 같은 스크램블 코드를 이용하는 새로운 방법을 제안하고 성능을 분석하였다. 기존의 SLM 기법은 IFFT단에 들어가는 OFDM 심벌을 여러 개의 스크램블 코드에 의해 랜덤화 시켜 PAPR 중 작은 값을 선택하여 전송한다. 그러므로 SLM 기법은 스크램블 코드만큼 부가 정보를 전송함으로써 대역손실이 발생한다. 그러나 제안한 심벌 그룹핑 SLM 기법은 부반송파들을 M개로 그룹화 하여 동일한 스크램블 코드를 사용함으로써 그룹화한 OFDM심벌의 개수만큼 부가정보 데이터를 줄일 수 있고, SLM 기법에서 사용한 숫자만큼 스크램블 코드를 사용한다면 기존의 SLM 기법보다 PAPR 성능을 더 개선할 수 있다.
본 논문에서는 IFS(iterated function system) 프랙탈에서 점의 코드를 활용한 변형의 개선방법을 고려한다. 기존의 변형방법에서는 부분적 변형이 랜덤 반복에 의해 임의로 전파되므로 대개 단조로운 느낌을 주는 모양이 나타나고 있다. 이러한 점을 개선하기 위하여 코드를 활용하여 맵의 선택을 제어하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 적용한 결과 프랙탈의 모양 특성이 적절히 반영된 흥미로운 변형을 얻을 수 있었다. 또한 코드에 따라 변화하는 상태변수를 도입하여 좌표의 변환 외의 다른 속성의 변형을 손쉽게 구현하는 방법도 제안한다.
기존 데이터 스크램블링 기법은 랜덤한 코드를 생성한다. 이와 다르게 우리는 생성하는 코드의 밀도를 다르게 만드는 가변 밀도 스크램블링 기법을 제안한다. 먼저 코드 밀도를 다르게 만드는 조건과 방법에 대해 설명한다. 다음으로 가변 밀도 스크램블링 기법을 플래시 메모리에 적용하여 특정 셀 상태가 더 많이 발생하도록 한다. 특히 플래시 메모리의 에러율을 제한하기 위하여, 가변 밀도 스크램블링 기법은 코드의 밀도를 조절하여 모든 셀 상태 중 중간 상태를 가지는 셀 비율을 높일 수 있다. 윈도우즈와 리눅스 시스템의 데이터에 가변 밀도 스크램블링 기법을 적용하였으며, 실험 결과는 가변 밀도 스크램블링 기법이 중간과 가까운 상태를 가지는 셀의 비율을 증가시킴을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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