자동차와 이동통신기술이 융합된 커넥티드 카 산업이 새로운 블루오션으로 주목받고 있고, 휴대용 전자기기(스마트폰, 태블릿 PC, MP3 플레이어 등)와 자동차를 연결한 각종 인포테인먼트(infotainment) 서비스들도 빠르게 성장하고 있다. 커낵티드 카란 자동차가 주변과 실시간으로 소통하며 운전자에게 안전과 편의를 제공한다는 개념으로 차량 연결성(Connectivity)을 강조하고 자동차에 사물인터넷(IoT)을 채용하여 플랫폼으로 활용, 현재는 실시간 내비게이션, 주차 보조기능, 원격 차량제어 및 관리 서비스뿐만 아니라 이메일, 멀티미디어 스트리밍, SNS 등 엔터테인먼트 서비스를 지원하고 있다. 지능형 자동차 네트워크는 MANET(Mobile Ad Hoc Network)의 한 종류로 도로 상의 자동차들의 안전한 운행 및 운행 효율성 제고 등을 위해 연구되고 있다.
3세대 이동통신 시스템의 상향링크 고속 패킷 데이터 전송을 위한 표준인 WCDMA의 개선된 상향링크 시스템의 도입은 실시간 비디오 스트리밍, 게임, IP 기반의 음성, 파일 전송 등과 같은 다양한 종류의 멀티미디어 서비스를 제공해 줄 것이라 예상된다. 본 연구에서는 WCDMA의 개선된 상향링크 시스템에서 실시간 트래픽의 서비스 품질을 보장하여 서비스들을 효율적으로 처리하기 위한 스케줄링 방식을 제안한다. 지연에 민감한 음성과 같은 트래픽은 선택되는 사용자 수를 엄격하게 제한하는 부호영역에서의 스케줄링과, 시스템의 수율을 보장하기 위해 가중치 값을 적응적으로 할당하는 시간영역 스케줄링을 혼합한 하이브리드 스케줄링 방식을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 시스템 레벨의 지연, 지연변동, 수율 등의 성능을 종합적으로 분석한다.
H.264는 향상된 압축 성능과 에러 복구 기술, 네트워크로의 적응력을 포함하고 있는 비디오 압축 표준으로, 실시간 비디오 스트리밍, 디지털 멀티미디어 방송 등의 여러 분야에서 적용되고 있다. 인터넷 상으로 비디오를 전송할 경우 압축된 비디오 스트림은 패킷 손실에 약하므로 에러 복구 기술과 에러 은닉 기술은 필수적인 요소이다. 본 논문은 먼저 움직임이 상대적으로 적을 경우 H.264의 인트라 프레임을 위한 에러 은닉 성능을 향상시킬 수 있는 간단한 시간방향 에러 은닉 방법을 제안한다. 그리고 제안된 시간방향 에러 은닉 방식과 H.264의 인트라 프레임을 위해서 사용하고 있는 공간방향 에러 은닉 방식을 적응적으로 결합한, H.264의 인트라 프레임을 위한 하이브리드 에러 은닉 방법을 제안한다. 패킷이 손실되는 환경에서 시뮬레이션을 했을 때, 제안된 하이브리드 에러은닉 방법은 H.264의 인트라 프레임에 사용되는 기존의 공간방향 에러 은닉 방법에 비하여, 약 0.5-4dB 정도의 PSNR 성능 향상을 보인다.
블루투스는 저전력으로 근거리상의 디바이스들을 무선으로 연결하여 통신하는 기술이나 저속의 통신속도를 갖고 있다. 따라서 파일이나 네트워크상의 동영상 스트리밍을 위한 플레이어는 많지만 Bluetooth를 통한 동영상 재생기는 찾아보기 힘든 상황이다. 낮은 데이터 전송 속도를 갖는 Bluetooth를 통해 동영상을 전송시 인코더로는 높은 압축 효율을 보이는 MPEG-4 AVC/H.264가 적합하다. DirectShow는 Microsoft사가 개발한 소스필터 기반의 멀티미디어 프레임워크이자 API이다. DirectShow를 이용하여 다른 어플리케이션에서도 사용할 수 있는 필터를 쉽고 빠르게 개발할 수 있다. 본 논문에서는 H.264방식으로 인코딩된 동영상 데이터를 블루투스를 통해 전송받아 디코딩하여 재생시킬 수 있는 DirectShow 기반의 플레이어의 설계 및 구현 방법에 대해 기술한다. 다양한 비디오 샘플을 가지고 실험하여 개발된 프로그램의 타당성을 입증하였다.
모바일 아이피는 무선 모바일 노드의 이동성에 따른 기존 아이피 주소 체계의 고유성 보장 문제를 해결하고자 제안되었다. 네트워크 레이어에서의 핸드오프는 모바일 광고 메시지를 수신하게 됨으로써 완료되는데, 메시지 광고 주기는 지연 시간과 밀접한 관련을 가지게 된다. 일반적으로 평균 500ms의 큰 지연시간을 발생시키게 되며 인터넷 전화나 멀티미디어 스트리밍 서비스와 같은 경우에 치명적인 문제로 작용할 수 있다. 기존의 기법에서는 최근의 모바일 광고 메시지를 저장하고 있는 캐싱 에이전트의 리플레잉 정책에 의하여 핸드오프 지연 시간을 감소시켰지만, 모바일 아이피 등록 과정 동안의 패킷 손실과 지연 시간 증가의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 위와 같은 문제를 해결하고자 캐싱 에이전트를 개선해 핸드오프 완료 전에 데이터 포워딩이 가능하도록 하였고, 또한 빠른 모바일 아이피 등록을 위해 CoA풀을 도입하여 핸드오프 지연 효과를 감소하는 기법을 제안하였다.
자동차와 이동통신기술이 융합된 커넥티드 카 산업이 새로운 블루오션으로 주목받고 있고, 휴대용 전자기기(스마트폰, 태블릿 PC, MP3 플레이어 등)와 자동차를 연결한 각종 인포테인먼트(infotainment) 서비스들도 빠르게 성장하고 있다. 커낵티드 카란 자동차가 주변과 실시간으로 소통하며 운전자에게 안전과 편의를 제공한다는 개념으로 차량 연결성(Connectivity)을 강조하고 자동차에 사물인터넷(IoT)을 채용하여 플랫폼으로 활용, 현재는 실시간 내비게이션, 주차 보조기능, 원격차량제어 및 관리 서비스뿐만 아니라 e-Mail, 멀티미디어 스트리밍, SNS 등 엔터테인먼트 서비스를 지원하고 있다. 지능형 자동차 네트워크는 MANET(Mobile Ad Hoc Network)의 한 종류로 도로 상의 자동차들의 안전한 운행 및 운행 효율성 제고 등을 위해 연구되고 있다. 급변하는 운행 정보 제공을 위해 지능형 자동차 네트워크는 자동차와 자동차간의 통신(V2V, Vehicle to Vehicle), 자동차와 인프라스트럭처 간의 통신(V2I, Vehicle to Infrastructure), V2X(Vehicle to Nomadic) 등으로 구성된다.
H.264는 향상된 압축성능과 에러 복구 기술, 네트워크로의 적응력을 포함하고 있는 비디오 압축 표준으로, 실시간 비디오 스트리밍, 디지털 멀티미디어 방송 등의 여러 분야에서 적용되고 있다. 그러나 H.264/AVC는 압축효율은 높아졌지만 기존의 부호화 방식들 보다 훨씬 더 많은 연산 및 메모리 접근을 요구하게 되었다. 본 논문에서는 H.264/AVC의 부호화 복잡도를 줄이면서 실시간적인 보안 영상시스템에 적합한 적응적 인트라(Intra) 고속 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 현재프레임의 매크로블록(macroblock)과 이전프레임의 매크로블록 간 시간적 상관성(interrelationship)을 이용하여 매크로블록의 부호화모드를 저 연산화 및 고속으로 결정할 수 있는 인트라 예측(intra prediction)방법을 제안한다. 실험결과 제안된 방식은 평균 0.04dB이하의 미미한 화질 저하 및 비트량이 약간 증가하였지만, 부호화 처리시간이 상당히 개선되었고, 보안 영상과 같은 주변 배경의 움직임이 적은 영상에서 기존방식들에 비해 더욱 많은 부호화 처리시간을 줄일 수 있음을 알 수 있었다.
최근 전기통신통신망의 용량은 인터텟, 음성패킷, Audio/Video 스트리밍의 멀티미디어 서비스 수요로 인한 정보통신 용량의 증가에 비례하여 급속히 증가하고 있다. 그 결과 DWDM(Dense Wavelength Division Multiplexing) 기법이 초고속 광통신망에서 추가적인 광섬유망과 고속장비 없이 용량을 증가시키는 해결 방법으로 행하여지고 광학적인 방법이 가능하다는 것이 판명되었다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 기능을 갖는 광필터를 설계하기 위하여 광섬유 한쪽의 클래드를 연마하여 다층 슬래브 도파로에 결합시킨 형태의 광섬유/다층 슬래브 결합구조의 광필터를 제안하였다. 광섬유와 슬래브의 분리간격이 $3{\mu}m$일 때 제안된 광필터는 $1.3{\mu}m$의 통신창에서 편광 독립성은 32nm로서 TM 모드와 TE 모드에 대해 중심파장이 각각 ${\lambda}_0=1.274755{\mu}m$와 ${\lambda}_0=1.30591{\mu}m$일 때 0.1 nm의 FWHM(Full Width at Half Maximun) 특성을 가진다.
최근 광통신 용량은 VoIP, AUdio/Video 스트리밍의 멀티미디어 서비스 수요로 인한 정보통신 용량의 증가에 비례하여 증가하고 있다. 초고속 광통신망에서 추가적인 광섬유망과 고속장비 없이 이를 해결하기 위한 방법으로 DWDM(Dense Wavelength Division Multiplexing) 기법이 대두되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 기능을 갖는 광필터를 설계하기 위하여 광섬유 한쪽의 클래드를 연마하여 다층 슬래브 도파로에 결합시킨 형태의 광섬유/다층 슬래브 결합구조의 광필터를 제안하였다. 제안된 광필터는 $1.5{\mu}m$ 통신창에서 분리간격이 $4.15{\mu}m$일 때 65nm의 편광 독립성, TM 모드와 TE 모드에 대해 중심파장이 각각 ${\lambda}_0=1.54946\;{\mu}m$와 ${\lambda}_0=1.6144\;{\mu}m$일 때 0.1 nm의 FWHM(Full Width at Half Maximun) 특성을 가진다.
인간이 가진 뛰어난 능력 중의 하나인 곡 분류 과정을 딥러닝 알고리즘을 통해 구현하는 연구는 단일데이터를 이용한 유니모달 모델, 멀티모달 모델, 뮤직비디오를 이용한 멀티모달 방식 등이 있다. 이 연구에서는 곡의 스펙트로그램을 짧은 샘플들로 분할하여 각각을 CNN으로 분석한 뒤 그 결과를 투표하는 시스템을 제안하여 더 좋은 결과를 얻었다. 딥러닝 알고리즘 중 CNN이 RNN에 비해 음악 장르 구분에 있어 우수한 성능을 보였으며 CNN과 RNN을 같이 적용했을 때 성능이 좋아짐을 알 수 있었다. 음악샘플을 나누어 각각의 CNN 결과를 투표하는 시스템이 이전 모델에 비해 좋은 결과를 나타내었고 이 모델에 Softmax 레이어를 추가한 모델이 가장 좋은 성능을 보였다. 디지털 미디어의 폭발적인 성장과 수많은 스트리밍 서비스 속에서 음악장르의 자동분류에 대한 필요는 점점 증가하고 있는 추세이다. 향후 연구에서는 미분류 곡의 비율을 낮추고 최종적으로 미분류된 곡들의 장르구분에 대한 알고리즘을 개발할 필요가 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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