위상 펼침 (phase unwrapping)과 최소자승(least-squares) 기법들을 이용한 기존 디지털 주파수 변별기 (Digital Frequency Discriminator: DFD) 설계를 바탕으로, 본 논문에서는 주파수 판별 대역이 4배 확장한 새로운 DFD 설계를 제안한다. 구체적으로, 주파수 판별 대역을 기존 2-6GHz에서 2-18GHz로 4배 확장함에 따라 주파수 판별 정확도를 높이기 위해 DFD 내의 지연선 수가 증가되고, 이에 따른 주파수 추정 연산량이 증가되는데, 본 논문에서는 이러한 2-18GHz 대역 주파수 판별을 위해 보다 효율적인 주파수 추정 알고리즘을 제안한다. 특히, 제안하는 주파수 추정 방법에서는 기존 방법인 위상 펼침 기법을 기반으로 펼친 위상의 후보군을 만들되, 각 지연선에서 발생할 수 있는 위상 잡음을 미리 추정하여, 적절한 펼친 위상 후보군을 선택하는 새로운 주파수 후보군 선택 방법을 제안한다. 이렇게 선택된 위상 후보군만을 최소자승 기법에 적용하여 주파수를 추정함으로써, 결과적으로 기존 DFD의 주파수 추정에 비해 연산량을 줄일 수 있다. 끝으로, 제안한 DFD에 대한 주파수 변별 방법을 비교 분석하고, 시뮬레이션을 통해 제안된 방법의 주파수 판별 성능을 검증한다.
본 논문에서는 셀룰러 이동통신 시스템에서 협력적으로 신호를 전송하는 기지국 집합인 클러스터를 효율적으로 생성하기 위한 방법을 제안한다. 이를 위해 선택된 클러스터 내 기지국들과 협력적 전송이 가능한 후보 기지국들 중 협력 전송에 참여시 가중합 전송률 측면에서 최대의 이득을 줄 수 있는 기지국들을 순차적으로 선택하여 클러스터에 포함하는 방식을 사용한다. 특히 제안방식에서는 시스템 운용과 구현 측면에서의 복잡도를 고려하여 특정 협력 전송 클러스터에 포함될 수 있는 기지국의 개수를 제한하며, 또한 채널 환경의 변화에 따라 클러스터 조합이 다이나믹하게 변경됨을 특징으로 한다. 기존의 비협력 전송 방식 및 고정된 클러스터 방식과의 컴퓨터 시뮬레이션을 활용한 비교를 통해 순차적 선택 기반 클러스터 형성 방식이 특히 평균 전송률 측면의 하위 사용자 성능을 향상시키는 효과가 있음을 보임으로써 사용자 간의 공평성 문제를 개선할 수 있는 방식임을 입증한다.
중앙집중형 CDN에서는 사용자의 요청에 대해 서비스 망의 노드가 가용한 소스 노드들 중에서 하나를 선택하여 사용자에게 알려준다. 본 논문에서는, 사용자 요청이 오버레이 망에서 DHT(distributed hash table)를 이용한 P2P 알고리듬에 의해 컨텐츠 소스들에게 전달되고, 이 소스들로부터 받은 응답들을 바탕으로 사용자가 실시간 사용자 중심의 선택을 하는 분산형 CDN 구조 및 동작 알고리듬을 제안한다. 이를 위해 분산형 CDN 구조와 함께 수정된 Pastry 방식을 제안하고, 이를 이용한 컨텐츠의 등록, 검색, 선택을 방안을 기술 하였다. 제안한 CDN 구조는 분산형 구조가 갖는 부하 분산, 트래픽 분산, 확장성, 자가 구성 및 자가 회복에 의한 장애에 대한 관용성 등의 장점도 가진다. 다양한 시뮬레이션을 통하여 제안한 방안의 유효성을 보였으며, 제안한 방안의 여러 가지 변형 방안에 대한 성능을 비교, 검토하였다.
최근 들어 다수의 클라이언트에게 컨텐츠를 안정적으로 서비스하기 위하여 여러 부본서버를 운영한다. 이 부본서버 중 시공간적으로 다양한 환경으로부터 요청된 클라이언트의 요구를 가장 효과적으로 처리할 수 있는 서버를 선택하기 위한 서버 선택 알고리즘이 여러 분야에서 활발히 연구되고 있다. 본 논문은 비교적 큰 용량의 컨텐츠를 서비스하는 부본서버 간의 하드웨어 성능 차이가 큰 경우에 QoS를 향상시킬 수 있는 방법을 제안하였다. 또, 부본서버의 하드웨어 성능평가 알고리즘과 HTTP 응답시간의 평균과 편차를 동시에 고려한 알고리즘을 제안하였다. 그리고 시뮬레이션을 통하여 일반적인 경우에 가장 성능이 우수한 것으로 알려진 HTTP 반응시간 평균과 편차에 근거한 부본선택 알고리즘이 비교적 큰 사이즈의 컨텐츠 서비스할 경우와 부본 서버들간의 하드웨어 성능 차가 큰 경우에 더 나은 성능을 보인다는 것을 확인하였다.
수 많은 모수들을 가지고 있는 방대한 심층신경망은 매우 강력한 기계학습 방법이지만 모형의 과도한 융통성으로 인하여 과적합문제를 내포하고 있다. 드롭아웃 방법은 크기가 큰 신경망의 과적합 문제를 해결하는 다양한 방법들 중 하나이며 매우 효과적인 방법으로 알려져 있다. 드롭아웃 방법은 훈련과정에서 각각의 표본에 다른 모형을 적용하는데 이들 모형은 입력과 은닉층의 노드들을 무작위로 제거한 모형들 중에 임의로 선택된다. 본 연구에서는 임의로 선택된 모형에 둘 이상의 표본을 적용하여 모형의 가중치들에 대한 추정치의 안정성을 높이는 하이브리드 드롭아웃 방법을 제시하였다. 실제 자료를 이용한 시뮬레이션 결과 노드의 선택확률과 모형의 적합에 사용되는 표본의 수를 적절하게 선택하여 기존의 방법에 비하여 추정치의 변동성이 감소시킬 수 있었으며 동시에 검증자료에 대한 최저오차도 줄일 수 있음을 보였다.
무선 센서 네트워크의 구현에 활용되는 IEEE 802.15.4 표준은 이기종 통신 기술들이 공존하는 2.4 GHz ISM 대역을 기반으로 동작하며, 수시로 변하는 네트워크 상태로 인한 간섭을 회피한 전송 효율의 향상과 네트워크의 상태를 고려한 채널 선택 기술이 요구된다. 무선 센서 네트워크는 다수의 센서 노드로 구성되어 있으며, 확장성을 위해 클러스터 기반의 네트워크 구조를 가지며, 싱크 노드는 각 클러스터들의 네트워크 특성정보를 수집하고 주기적 쿼리 메시지 발송을 통해 이 정보들을 네트워크 필드 내 클러스터 헤드들과 공유한다. 본 논문에서는 클러스터 헤드가 수집한 네트워크 정보를 기반으로 클러스터 내에서의 네트워크 상태를 파악하고, 계량화된 처리량 (throughput) 레벨, 수신신호강도 (RSSI) 레벨, 그리고 신뢰성 (reliability)을 파라미터로 하는 목적함수를 통해 적절한 무선채널을 클러스터에서 선택하는 방안을 제안한다. 제안된 방안이 네트워크 상태 변화에서도 데이터 전송 효율을 유지할 수 있음을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
본 논문은 협력 무선 통신 시스템에서 역방향 링크의 제한된 피드백 채널을 통해 AT(Access Terminal)로부터 전달된 부분적인 채널 정보만을 이용하여, 인접 BTS(Base Transceiver Station)에 의한 타 셀 간섭을 효과적으로 억제하는 협력 공간 분할 다중 접속 기술을 제안하였다. 제안하는 협력 공간 분할 다중 접속 기술에서, AT는 각 링크별로 다중 사용자 다이버시티 이득을 최대화 하는 최적의 전송 모드를 선택하고 이를 피드백하며, 클러스터 스케줄러는 각 전송 모드별로 동일 전송 모드를 선택하는 AT들에 대해 스케줄링을 수행하고, 최대 스케줄링 우선 순위를 제공하는 클러스터의 전송 모드와 해당 AT들을 선택한다. 또한, 다중 사용자 다이버시티 이득을 증가시키기 위해, 각 AT별로 다수의 선호하는 전송 모드를 피드백하는 확장된 전송 모드 피드백 방식을 제안하였다. 시뮬레이션을 통해 제안한 기술이 시스템의 상향 링크 피드백의 허용된 용량에 따라 최적의 피드백 방식을 선택함으로써 시스템 전송 용량을 상당히 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
경계면 스캔 구조는 시험대상회로의 출력 값들을 캡쳐하여 스캔경로를 이용하여 TDO로 직렬출력하여 출력 값을 관찰할 수 있는 시험구조이며, Sample/preload명령어를 이용하여 시험대상회로의 특정한 한 순간의 출력만을 캡쳐하여 직렬출력하여 분석할 수 있다. 본 논문에서는 4비트 비동기 카운터회로를 시험대상회로로 선정하고, 정상동작중인 카운터의 특정 출력을 지정하여 특정한 순간의 정적인 출력이 아닌, 연속적인 동적인 출력 값들을 다른 출력결과의 영향 없이 지속적으로 TDO로 출력하여 관찰할 수 있는 선택 가능한 관측점을 가진 시험구조와 시험절차를 개발하였다. 본 논문에서 제안하는 선택 가능한 관측점을 가진 시험구조는 표준에서 정한 시험동작을 정상적으로 수행하며, 관측점의 설정을 위한 명령어가 추가되었다. 4비트 카운터회로에 제안된 선택 가능한 관측점 시험구조를 적용 설계하고, 관측점 설정 명령어를 사용한 시험절차를 Altera의 Max 10.0을 이용한 시뮬레이션을 통해 동작의 정확성을 확인하였다.
무선 네트워크에서 핸드오프가 발생할 경우 기존의 AP(Access point) 탐색과정은 신호세기에 다수의 AP들 중에서 하나를 선택한다. IEEE 802.11는 공통의 매체를 공유함으로써 채널을 획득하기 위해 경합하는 CSMA/CA를 이용한 매체접속방식을 사용하고 있다. 그러므로 네트워크의 성능은 신호의 세기 외에도 네트워크에 참여하는 노드들의 수와 네트워크 혼잡에 의해 큰 영향을 받는다. 본 논문에서는 핸드오프가 발생할 경우 그 해당 영역에 있는 AP네트워크 정보들을 이용하여 AP를 선택 할 수 있도록 하였다. 그런 다음 향상된 네트워크 성능을 보장하는 AP를 선택하여 연결을 설정하는 기법을 제안하였다. 그 결과 사용자가 동시에 접속하는 무선 네트워크 환경에서도 성능개선 효과를 얻을 수 있고, 사용자의 분산으로 자원과 망 관리의 효율적인 측면에서도 상당한 효과가 있음을 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.
최근 시계열 예측에 결론부에 선형식을 갖는 TS 퍼지 모델이 많이 이용되고 있는데, 이의 예측 성능은 정상성과 같은 데이터의 특성과 밀접한 관련이 있다. 그러므로 본 논문에서는 특히 비정상 시계열 예측에 매우 효과적인 새로운 예측 기법을 제안하였다. 시계열의 패턴이나 규칙성을 잘 끌어내기 위한 데이터 전처리 과정을 도입하고 다중 모델 TS 퍼지 예측기를 구성한 뒤, 러프집합을 이용한 적응 모델 선택 기법에 의해 입력 데이터의 특성에 따라 가변적으로 적합한 예측 모델을 선택하여 시계열 예측이 수행되도록 하였다. 마지막으로 예측 오차를 감소시키기 위하여 오차 보정 메커니즘을 추가함으로써 예측 성능을 더욱 향상시켰다. 시뮬레이션을 통해 제안된 기법의 성능을 검증하였다. 제안된 기법은 예측 모델 구현과 예측 수행 과정에서 시계열 데이터의 특성들을 잘 반영할 수 있으므로 불확실성과 비정상성을 갖는 시계열의 예측에 매우 효과적으로 이용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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