무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network)에서 라우팅 방식은 에너지 효율 측면에서 데이터의 전송량을 줄일 수 있는 클러스터링 방식이 사용된다. 하지만 클러스터링 방식은 클러스터 헤드 노드의 에너지 소모가 많은 문제점이 있다. 클러스터 헤드 노드의 에너지 소모가 많은 문제를 보완하기 위한 방식으로 클러스터 헤드 노드의 재 선출을 통해 에너지 소모를 분산하는 동적 클러스터링(dynamic clustering) 방식이 사용되고 있다. 그러나 동적 클러스터링 방식의 경우 클러스터 헤드 노드를 재선출할 때마다 클러스터 구조가 바뀌게 되며, 이로 인한 에너지 소모가 발생한다. 즉 지금까지 연구된 동적 클러스터링 방식은 많은 에너지를 소모하는 클러스터 헤드 노드 선출 및 클러스터 형성의 셋업(set-up) 과정이 반복적으로 일어나는 문제점이 있다. 따라서 본 논문은 반복적인 셋업의 에너지 소모 문제를 해결하기 위해 클러스터는 고정하고, 클러스터 내의 클러스터 헤드 노드를 Round-Robin으로 선출하는 RRCH(Round-Robin Cluster Header)방식을 제안하였다. RRCH방식은 한번 구성된 클러스터 내에서 각 센서 노드(sensor node)의 지속적이고 균형적인 에너지 소모를 이루어, LEACH방식처럼 셋업 과정이 반복적으로 일어나지 않게 하는 에너지 효율적인 방식이다. 이 제안의 타당성을 모의실험을 통해 확인하였다.
경로 추적의 성능을 향상시키기 위해서 이 논문에서는 광유도식 무인방송차(AGV)의 뉴로퍼지 컨트롤러를 제안한다. 2바퀴 각각 조향 기능이 있는 AGV의 전방과 후방에 센서들이 장작되어 있으며, 그 센서들의 정보를 이용하여 AGV의 경로를 유도하게 된다. 측정된 광센서가 연속적인 데이터가 아니기 때문에 광유도식 AGV 는 쉽게 경로를 이탈하게 되고 경로 추적 성능은 떨어지게 된다. 광센서의정보들은 on/off 신호에 의해 발생되므로 비연속적으로 얻어지게 되고, 동적 오착가 측정되어진다. 센서에 의해 정보를 얻은 후 동적 오차는 좌우측 바퀴의 각 속도를 이용한 데드 레코닝(Dead Reckoning) 방법에 의해 연속적으로 계산되어진다. 여기서, 추정 윤곽 오차는 측정 윤관오차를 윤곽오차의증북(Variation)의 합의로 정의된다. 뉴로퍼지 시스템은 퍼지 제어기와 신경회로망으로 이루어졌다. 추정 윤곽 오차를 줄이기 위해 역전파 (Back-Propagation) 학습에 의해 퍼지 맴버쉽 함수의 계수들은 적응적으로 조정된다. 제안된 기존의 퍼지 제어기와 비교분석된다. 성능 분석을 위해 제안된 제어 이론은 모의 실험에 의해 검증된다.
본 논문에서는 양방향 다중 중계기 채널(two-way multiple relay channel)에서의 중계기 선택 기법을 제안한다. 양방향 다중 중계기 채널에서는 2명의 사용자가 다수의 중계기의 도움을 받아 서로 정보를 주고받는다. 단방향 중계 채널에서와 같이 중계기는 복호화 재전송 프로토콜 또는 증폭 재전송 프로토콜을 기반으로 정보를 중계하며, 정보 전송에 필요한 채널 자원을 줄이기 위해 정보의 결합 과정을 추가로 적용한다. 특히, 중계기가 다수인 환경에서는 정보 전송 경로의 수가 증가함으로 인해 다이버시티 이득이 증가한다는 것이 알려져 있다. 따라서 본 논문에서는 다수의 중계기 중 채널 조건을 바탕으로 가장 좋은 중계기를 선택하는 기법을 제안하고 이를 통해 다이버시티 이득의 향상을 확인한다. 우선, 중계기들은 핸드셰이킹(handshaking) 과정을 이용하여 채널 정보의 크기를 얻고, 이를 바탕으로 데이터의 전송이 이루어지기 전에 분산된 방식으로 최적의 중계기 선택이 이루어진다. 중계기 선택 기준은 각각의 사용자와 중계기 간 일시적 채널 이득을 바탕으로 사용자-사용자 간(end-to-end) 경로 조건의 최대값을 계산하는 메트릭(metric)을 사용한다. 또한, 전송량을 계산하기 위해 자동반복요구(automatic repeat request, ARQ)를 사용한 알고리즘을 제안하고, 이를 통해 전송량을 분석한다. 모의실험을 통해, 제안된 중계기 선택 기법은 사용 가능한 중계기의 수가 증가함에 따라 전송량이 증가함을 보이고, 사용 가능한 중계기의 개수에 해당하는 다이버시티 이득을 얻을 수 있음을 보여준다.
목 적: 암 환자의 증가와 함께 방사선 치료기술도 날로 발전하고 있으며 이로인해 치료를 위해 사용되는 영상 및 데이터의 양들도 대폭 증가하는 결과를 가져오게 되어 이들을 저장, 보관, 관리하는데 많은 어려움이 있었다. 이러한 문제점 해결을 위해 과에서 발생되는 모든 영상 및 data의 PACS (picture archiving and communication system)화를 목적으로 의료정보팀의 협조 하에 본 System을 개발, 적용하게 되었다. 대상 및 방법: 본과 방사선치료 관리 시스템(RO-radiation oncology)에서 PACS에 접근할 수 있는 code를 부여한 후 영상은 R&V (Record and Verify: Varis vision, Varian, USA) 시스템 및 planning system에서 export 한다. 이때 DICOM (digital image and communication system) head에 있는 많은 정보들 중에서 필요한 정보를 이용하여 프로그램화 하였다. 결 과: 방사선종양학과에서 발생되는 모든 영상 및 자료 즉, 모의치료, CT, L-gram 영상, structure (normal organ & target volume), DRR (Digital Reconstruction Radiography), 선량 분포도, DVH (dose volume histogram) 등을 PACS에 구현 하였으며 과내 어느 컴퓨터에서도 선명히 영상을 볼 수 있고 출력할 수 있도록 하였다. 결 론: 본 시스템의 개발로 film less화가 가능하게 되어 현상 처리에 관련한 암실 공간과 유지비용이 소멸되었고 film 저장공간 및 film을 찾는데 소요되는 인력과 시간을 포함한 유, 무형의 경제적 비용뿐만 아니라 영상 저장을 위한 별도의 저장장치의 구입도 불필요하게 되었다. 아울러 방사선 치료를 위해 복잡하게 행해졌던 일련의 과정들이 본 시스템을 통해서 현재는 전산 상에서 쉽게 처리할 수 있게 되어 업무에 많은 도움이 될 것으로 사료된다.
퍼지 클러스터링 기반 벡터 양자화 알고리즘은 퍼지 클러스터링 분석이 벡터 양자화 프로세스 초기단계에서 초기화에 덜 민감하게 하기 때 문에 데이터 압축 분야에서 널리 사용되어 왔다. 하지만, 퍼지 클러스터링 처리는 훈련 벡터 공간에 포함된 불확실한 양적 공식의 복잡한 프레 임워크 때문에 상당한 계산량이 요구된다. 이러한 상당한 계산량 부하를 극복하기위해 본 논문은 4,096 프로세싱 엘리먼트로 구성된 어레이 아 키텍처를 이용하여 퍼지 벡터 양자화 알고리즘의 병렬 구현을 제안한다. 제안하는 병렬 구현은 4,096 프로세싱 엘리먼트를 이용하여 클러스터 링 프로세스 동안 효과적인 벡터 할당 정책을 적용함으로써 계산적으로 효율적인 솔루션을 제공한다. 모의실험 결과, 제안한 병렬 구현은 기존 의 다른 어레이 아키텍처를 이용한 구현보다 성능 및 효율 측면에서 상당한 향상을 보였다. 또한동일한 130nm 기술에서 제안한 병렬 구현은 오늘날의 ARM이나 TI DSP 프로세서를 이용한 구현과 비교하여 약 1000배의 성능 향상 및 100배의 에너지 효율 향상을 보였다. 이 결과들은 향상된 성능 및 에너지효율에서 제안한 병렬 구현의 잠재가능성을 입증한다.
기후변화는 환경 분야에서 가장 주목받는 화두이며, 인류에게 직면한 가장 도적적인 과제이다. 이러한 문제를 해결하는 방법은 다양하지만, 우리나라의 경우 국가 차원의 1~2차 국가기후변화 적응대책을 수립하고, 각 광역 및 기초 지자체의 기후변화 적응 시행대책 수립을 의무화하고 있다. 기후변화 취약성 평가는 기후변화 적응 시행대책을 수립함에 있어 필수적인 역할을 담당한다. 그러나 취약성 평가는 다양한 영향인자의 복합적 연산을 통해 도출됨으로 개별적인 평가를 수행하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 기초 및 광역 지자체 차원에서 활용 가능한 웹기반 기후변화 취약성 평가 지원도구(VESTAP)를 개발하였다. VESTAP은 크게 지표 DB와 취약성 평가 및 표출 도구로 구성되어 있다. 지표 DB는 RCP(Representative Concentration Pathways) 4.5와 8.5로 모의된 총 455개의 미래 기후자료, 대기 환경자료, 기타 인문사회통계 자료와 그에 따른 메타데이터 정보를 포함한다. 표출 도구는 각 취약성 평가의 결과에 대한 공간분포, 편향성, 도표화 등 다양한 분석 기능을 제공함으로써 편의성을 극대화 하였다. VESTAP를 활용하여 세종특별자치시에 대한 미세먼지에 의한 건강 취약성 평가를 시범적으로 수행하였으며, 부강면이 상대적으로 취약성이 가장 높은 수치를 나타냈다. 개발된 도구를 활용하여 각 지자체는 보다 쉽고, 편리하게, 그리고 과학적 증거에 기반한 기후변화 적응 시행대책을 수립할 수 있을 것으로 기대한다.
프로세서는 더 이상 동작 주파수를 높이는 방법이 아닌 다수의 프로세서를 집적하는 멀티프로세서로 기술 발전이 이루어지고 있다. 최근 2, 4, 8개의 프로세서 코어를 넘어 64, 128개 이상의 프로세서를 집적한 대규모 데이터 처리용 고성능 프로세서들이 개발되고 있다. 본 논문에서는 기타의 음 합성을 위한 최적의 매니코어 프로세서 구조를 제안한다. 기존의 연구에서는 하나의 기타 현에 하나의 프로세싱 엘리먼트(processing element, PE)를 할당하여 음을 합성하였으나, 본 논문은 하나의 기타 현에 여러 개의 PE를 할당하고 각각의 경우에 대해 시스템 성능, 시스템 면적 효율 및 에너지 효율을 평가하였다. 샘플링율이 44.1kHz, 양자화 비트 16인 기타 음을 사용하여 모의 실험한 결과, 시스템 면적 효율은 PE 수가 24개, 에너지 효율은 PE 수가 96개일 때 각각 최적의 효율을 보였다. 또한, 최적의 매니코어 프로세서를 이용하여 합성한 결과 합성음은 원음과 스펙트럼에서 매우 유사하였다. 더불어, 음 합성에 가장 많이 사용되는 TI TMS320C6416보다 시스템 면적에서 1,235배, 에너지 효율에서 22배의 향상을 보였다.
본 논문은 영상 프레임간 차분 성분을 이용한 3D-DCT의 부영역 분할에 따르는 압축효과를 고찰하였다. 제안한 알고리즘은 연속되는 9개의 프레임 그룹단위를 이용하여 8개의 차분 성분을 큐빅블록(8${\times}$8${\times}$8) 형태로 나타낸 정보를 3차원 DCT를 취한 후 부대역으로 분할하려 압축하는 방법이다. 프레임간 시${\cdot}$공간의 주파수 성분을 가지고 8개의 차분 프레임을 DCT한 주파수 영역에서 영상 정보는 저주파 영역인 큐빅블록의 모서리 부분에 집중하므로 효율적인 압축데이터를 얻기 위해 시간축 방향의 프레임 성분블록( 8${\times}$8 블록)을 4${\times}$4 부블록으로 나누었다. 여기서, 이 부블록의 가중치를 이용하여 저주파 부분에 대한 가변적 부영역을 적용시켜 압축율을 높였다. 모의실험에서 비교적 단순한 영상과 고주파 성분을 많이 포함하는 복잡한 영상을 이용하여 복원된 영상의 해상도와 압축율로 비교 평가하였다. 그 결과 평균 0.04-0.05bpp의 압축범위에서 각각의 영상에 대하여 평균적으로 34.75dB와 30.36dB의 높은 압축효과를 얻을 수 있었다.
순시(instantaneous) TDOA (time difference of arrival)와 FDOA (frequency difference of arrival)를 이용한 위치추정 방법은 추가적인 측정값 획득을 통해 정확도 향상을 도모할 수 있으며, 이를 위해서는 동시에 운용되는 수신단의 수를 증가하여야 한다. 하지만 전자전 환경에서 수신단 수의 증가는 아군의 피탐확률(probability of intercept) 상승으로 인한 전력 손실을 야기할 수 있고, 수신단 간의 데이터 링크 및 시각동기화와 같은 과정에 대한 추가적인 고려가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 이격된 2개의 이동 수신단만을 운용하여 연속적으로 다수의 TDOA와 FDOA 정보를 측정하고, 이를 이용하여 고정 신호원의 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 이 경우 매 측정 순간마다 독립된 수신단 쌍(pair)이 추가되므로 각 수신단 조합은 서로 다른 기준 수신단을 가지게 된다. 그러므로 모든 수신단 쌍이 동일한 기준 수신단을 공유해야하는 QCLS (quadratic correction least squares) 방법을 적용할 수 없다. 이러한 이유로 본 논문에서는 비선형 LS 최적해를 반복계산을 통해 얻어내는 Gauss-Newton 기법을 적용한다. 또한 모의실험을 통해 획득된 TDOA와 FDOA의 수가 증가함에 따른 위치추정 결과의 RMSE (root mean square error)값과 CRLB (Cramer-Rao lower bound)를 비교하고, CEP (circular error probable) 평면을 도시하여 2차원 공간상에서의 기대 추정 성능을 분석한다.
차량통신은 도로 위 차량들 간의 효율적인 조정을 가능하게 할 수 있을 뿐만 아니라, 더 나아가 미래 차량의 어플리케이션으로 차량 안전, 인포테인먼트 그리고 자율 주행까지도 다룰 수 있다. 3GPP(3rd Generation Partnership Project)에서는 LTE(Long Term Evolution) 기반 차량 통신에 대한 표준화 연구가 활발히 진행되고 있다. 차량 통신은 안전과 밀접한 관련이 있기 때문에, 낮은 지연과 높은 신뢰성을 필요로 한다. 하지만 차량의 빠른 이동성으로 인해 V2V(Vehicle-to-Vehicle) 환경은 채널 왜곡이 매우 심하며, 높은 신뢰성의 차량 통신을 위해서 채널 추정이 매우 중요한 요소임을 알 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 LTE 기반 V2V 환경에서 채널 추정 기법을 제안한다. LTE 기반 업링크 시스템에서 채널 추정은 파일럿 심볼인 DMRS(DeModulation Reference Signal)를 이용한다. 기존 채널 추정 기법으로는 LS(Least Square), DDCE(Decision Directed Channel Estimation), STA(Spectral Temporal Averaging), 그리고 Smoothing이 있다. 본 논문에서는 기존의 채널 추정 기법들과 달리 파일럿 심볼에서 QS(Quadratic Smoothing)를 이용해 보다도 정확한 채널을 추정하며, 데이터 심볼에서 적응적으로 채널을 추정하는 ASCE(Adaptive Smoothing Channel Estimation) 기법을 제안한다. 모의실험 결과, 제안한 ASCE 기법이 NMSE(Normalized Mean Square Error)와 BER(Bit Error Rate) 측면에서 전체적으로 성능이 향상 된 것을 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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