실내위치인식을 위한 플랫폼으로서 RSSI(Received Signal Strength Indicator)기반으로 Zigbee/IEEE802.15.4표준을 따르는 CC2431(Chipcon, Norway)과 베이스스테이션노드를 결합하여 실내위치인식 시스템을 구현하였다. CC2431은 지정된 위치에서 자신의 현재위치를 전송해주는 레퍼런스노드와 인접해있는 레퍼런스노드들의 현재위치(X, Y좌표)와 RSSI값을 수신받아 내장된 Location Engine에서 자신의 현재위치를 계산하여 베이스스테이션노드로 전송해주는 블라인드노드로 구성이 되어있다. 베이스스테이션노드는 블라인드노드의 현재위치를 전송받아서 PC로 데이터를 넘겨주기 위한 게이트웨이로 사용하였으며 서버측의 원격지뿐만 아니라 외부에서도 블라인드노드의 현재위치를 실시간으로 확인할 수가 있다.
본 논문에서는 자연채광 시스템 LFLP(Linear Fresnel Light Pipe)와 DBLP(Double Blind Light Pipe)시스템을 비교하였다. LFLP시스템은 평행한 빛을 선형프레넬렌즈를 이용하여 선형 형태로 빛으로 집광하여 자연채광에 이용하는 시스템이며, DBLP시스템은 베네시안 형태의 블라인드를 이용하여 빛을 반사시켜 자연채광에 이용하는 시스템이다. DBLP시스템은 LFLP시스템을 개선한 것으로 시스템 앞쪽에 위치한 블라인드는 태양의 고도에 따른 빛을, 뒤쪽에 위치한 블라인드는 태양의 방위각에 따른 빛을 변광부로 반사시키도록 설계 되었다. DBLP시스템의 변광부는 콘모양으로 이루어 져 있으며 블라인드에 의해 반사된 빛을 산광부로 보내주는 역할을 하며, 산광부로 들어온 빛은 실내조명에 사용된다. 따라서 맑은날(clear sky)을 기준으로 두 시스템의 효율을 비교하면 DBLP시스템이 LFLP시스템보다 세배 높게 나오는 것으로 나타났다.
본 논문은 선박소음 데이터에 음선 역전파 기법을 적용하여 수동 선박 위치 추정 알고리듬을 제시한다. 기존의 방법 [S. H. Abadi, D. Rouseff and D. R. Dowling, J. Acoust. Soc. Am. 131, 2599-2610 (2012)]은 음선 기반 블라인드 디컨벌루션 및 음선 역전파 기법을 활용하여 배열의 기울기가 없는 근거리 환경에서 음원의 위치를 추정하였다. 하지만 위 방법은 배열의 기울기에 따른 위치 추정 오차가 크게 발생한다는 단점이 존재한다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 음선 기반 블라인드 디컨벌루션 및 음선 역전파 기법을 사용하되, 배열의 기울기를 보정하여 음원의 위치를 추정할 수 있는 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬의 성능은 SAVEX15(Shallow-water Acoustic Variability EXperiment in 2015)해상 실험의 선박소음 데이터를 이용하여 검증하였다.
본 연구에서는 현존하고 있는 잠금 해제 방식에서 보이는 문제점으로부터 출발해 보안성 및 사용성 측면에서 개선된 블라인드 인터랙션을 적용한 상대적 위치 기반 패턴 잠금 해제 방식을 제안하고 이론적 타당성을 고찰했다. 기존 숫자암호 잠금 해제 방식과 패턴 그리기 잠금 해제 방식과의 차이를 실험을 통해 확인하고 실용적 가치를 평가했다. 상대적 위치 패턴은 숫자 암호 보다 쉽게 기억되고 그리기 패턴과 비슷한 정도의 학습 용이성을 보여 주었고 타 방식에 비해 훔쳐보기 공격에 안전한 결과를 얻었다. 생체신호를 센싱 할 센싱 모듈을 사용할 필요 없이 터치스크린의 기본기능만으로 실현 가능하기에 적은 원가로 제작할 수 있다. 시각적 요소가 필요 없는 방식이기에 시각 장애인과 같은 특수 사용자들도 불편함 없이 사용할 수 있기에 실용적 가치도 상대적으로 높다.
본 논문에서는 DIBR 3 차원 영상을 위한 블라인드 워터마크 방법을 제안한다. DIBR 을 이용한 3 차원 영상은 낮은 Bitrate 와 시점조정 가능성으로 인해 주목받고 있지만, DIBR 과정 중 워터마크 손상이 발생해 워터마크에 어려움이 있다. 이를 극복하기 위해 DIBR 의 특성을 이용한 깊이영상 기반으로 워터마크 삽입 영역을 탐색하는 방법을 사용하며, 이를 통해 시점이동에 민감하지 않은 영역에 워터마크를 삽입하는 것이 효과적임을 실험적으로 증명하였다. 또한 시점이동 후 사라질 가능성이 큰 불필요한 워터마크 삽입을 최소화하여 워터마크 삽입 후 영상의 화질저하를 줄였다. 이에 본 논문에서는 깊이영상을 이용해 변화가 적은 영역을 탐색하기 위한 연구를 진행하였다. 이는 후에 가상 시점 영상에 추가적인 공격이 가해지더라도 더 강인성을 가질 수 있는 기초가 되었다. 또한 블라인드 워터마크 방법을 적용하기 위해 기존 워터마크 데이터와 유사도를 측정하는 방식으로 워터마크 삽입 위치를 파악하였다.
블라인드 등화기법은 무선 통신 시스템에 널리 쓰이고 있는 기술이다. 이 논문에서는, 블라인드 등화를 위한 기준으로서, 두 확률밀도함수의 유클리드 거리를 최소화하는 기준에서 나타나는 정보 포텐셜에 대해 연구하였고 두 정보 포텐셜 사이의 적절한 균형을 활용한 방법의 BER 성능을 평가하였다. 정보 포텐셜에는 두 가지가 있는데 송신 심볼의 확률밀도함수와 맞도록 수신단에서 무작위로 발생시킨 심볼과 등화기 출력 샘플 사이에서 두 입자간 위치에너지처럼 나타나는 정보 포텐셜과 출력 샘플간에 나타나는 정보 포텐셜로 표현된다. 이 두 포텐셜을 적절히 균형 잡아 줄 때, 큰 성능향상을 보이는데 그 성능지표로 BER 성능 평가가 가장 신뢰성이 있으므로 BER 성능 평가를 시행하였다. 그 시뮬레이션 결과에서 정보 포텐셜 균형 방식은 블라인드 등화 환경에서 탁월한 BER 성능을 나타내었다.
RSSI기반의 실내위치인식 시스템과 무선센서네트워크를 이용한 자율 이동 로봇의 기능 중에서 선행적으로 요구되는 지능형 실내위치추정 로봇을 설계, 구현하였다. 지능형 실내위치추정 로봇은 주제어장치로서 Spartan III를 사용하였으며, 현재의 위치 데이터는 계속적으로 Zigbee /IEEE802.15.4 무선통신을 사용하여 블라인드노드로 전송된다. 그리고 로봇에 탑재된 베이스스테이션노드는 블라인드 노드를 통해 수신된 위치 데이터를 수집하여 로봇을 제어하였고 서버로 전송하였다. 이동 중인 로봇은 Magnetic Compass를 사용하여 목적지의 방향을 인식하여 최종 목적지로 이동하였다. 또한 프로그램 내에 장애물회피 알고리즘을 이용하여 효율적이고 능동적으로 목적지에 도달하였다. 로봇에 부착된 베이스스테이션노드를 아용하여 서버프로그램에서 환경 데이터와 위치를 실시간으로 모니터링 할 수 있었으며, 서버프로그램에서의 능동적인 로봇제어가 가능하였다.
대부분의 워터마킹 기법은 공격에 대한 강인성과 비가시성을 통시에 만족시키기 위하여 중간주파수 영역에 워터마크를 삽입하는데 반해, 본 논문에서는 웨이블릿 분해된 영상의 저주파영역에 워터마크열, (-1, +1), 을 비가시적으로 삽입하는 블라인드 워터마킹 기법을 소개한다. 워터마크를 삽입하는 위치는 키에 의해 랜덤하게 선택되며, 화진열화를 크게 일으키는 계수에 대해서는 워터마크 삽입을 생략한다. 본 방식은 추출된 비터마크열의 상관도 계산에 의해 워터마크의 유무를 판정하므로 워터마크열의 일부가 삽입되지 않더라도 워터마크의 판정에는 무리가 없음을 보인다. 제안하는 방식의 성능은 ChechMark [1]의 벤치마킹 툴을 통하여 검증하였으며 [1]에 등록되어 있는 다른 방식들과 비교하였다.
본 논문은 orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) 통신에서 무선자원을 절약할 수 있는 효율적인 블라인드(blind) 주파수 옵셋 추정 방식을 제안한다. 제안된 방식은 OFDM 통신에서 cyclic prefix (CP)를 이용하여 시간차가 있는 2개의 OFDM 신호 블록을 얻고 이를 이용하여 블라인드 주파수 옵셋 추정을 위한 비용함수를 정의한다. 제안된 방식에서 비용함수는 3개의 독립적인 주파수 옵셋 위치에서 비용함수 값들을 이용하여 폐쇄형(closed form)의 코사인 함수로 나타낼 수 있음을 보인다. 이 코사인 함수를 이용하면 전체 주파수 옵셋 범위에 대한 탐색 없이 최저 비용함수 값을 쉽게 계산할 수 있기 때문에 주파수 옵셋 추정이 효율적이다. 폐쇄형 코사인 함수로부터 구한 주파수 옵셋은 정확도가 해상도에 제한 받지 않기 때문에 signal-to-noise ratio (SNR)이 증가할 수 록 추정 오차가 계속 줄거듦을 확인하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 제안된 방식은 기존의 오버샘플링(oversampling)기법이나 MUSIC 방식보다 평균제곱오차 (mean square error, MSE) 성능이 우수함을 보였다.
본 논문에서는 강인성과 인지성을 함께 발전시킨 블라인드 워터마킹 방법에 대해 언급한다. 워터마크의 삽입 위치를 선정하기 위해 영상을 이산 웨이블렛 변환한 후 이웃한 관사 계수간의 증감 정보를 이용한다. 제안된 방법을 시험하기 위해 실험 영상에 워터마크를 삽입한 후 JPEG 손실 압축과 여러 필터의 적용과 같은 변형을 가하여 삽입한 워터마크를 다시 찾아내는 실험을 실시한다. 실험 결과는 제안된 워터마킹 방법이 비인지성을 유지하면서도 여러 가지 공격(attack)에 강인함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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