현재 MANET에 관한 대부분의 연구는 라우팅문제에 초점을 맞추고 있다. 하지만 우리는 MANET에서 응용될 수 있는 시스템에 대하여 관심을 갖게 되었다. 특히 셀룰라망(Cellular network)의 단점, 즉 처리량(Throughput)이 낮고 독립적인 망 구축과 데이터 서버로의 접근이 용이하지 않다는 것을 보완하기 위한 802.11기반 위치기반서비스(LBS: Location Based Service)라는 응용 시스템을 제안하게 되었고 MANET에서의 동적 IP 주소 할당과 웹 기반 응용프로그램(Web based application)을 구현하였다. 본 논문에서는 이동적응 망에서의 802.11기반 위치기반서비스에서 필요한 서비스발견(Service discovery)과 등록(Service registration), 동적 IP 주소 할당, 라우팅(Routing)과 웹 기반 응용프로그램(Web based application)을 연동한 시스템 프로토타입을 제안하고 구현한다.
시뮬레이션 환경이나 실제 환경에서 이동 로봇의 제어에 관한 많은 연구가 진행되어 왔다. 이러한 연구 중에서 이동 로봇이 장애물을 피한다거나, 움직이는 물체를 잡는 등의 행동을 유전자 알고리즘 등의 진화 알고리즘으로 만들어내는 연구가 최근 활발하다. 이전의 연구에서는 셀룰라 오토마타 상에서 진화의 방법으로 신경망을 성장시키는 모델을 제시하고, 그 유용성을 입증하고자 이동로봇의 제어에 적용하여 나름대로 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다. 그러나 이러한 진화의 방법은 환경에 제한된 제어기를 만들어 내는 문제점이 있어 본 논문에서는 점증적인 진화의 방법을 이용하여 좀더 다양한 환경에 적응할 수 있는 제어기를 만들어 내고자 한다. 점증적 방법은 초기에 간단한 행동으로 해결할 수 있는 환경에 맞도록 제어기를 진화시킨 다음, 점차 복잡한 행동이 요구되는 환경에서 제어기를 점증적으로 진화시킨다. 실험 결과, 점증적 진화의 방법이 좀더 효율적으로 로봇을 진화시키고 환경의 변화에 보다 강한 것을 알 수 있었다.
무선 LAN은 유선 LAN 대체의 한계를 넘어 셀룰라 이동 통신망과의 밀결합된 통합이 이루어질 것으로 기대된다. 이러한 통합환경에서 셀룰라 이동 통신망과 무선 LAN과의 상호 핸드오프가 필수적이다. 본 논문에서는 무선 LAN과 셀룰러 시스템과의 vertical 핸드오프 기능 구현에 필요한 요구 사항 및 핸드오프 절차를 제시하였다. 본 논문에서 제안한 vertical 핸드오프 절차는 실제로 vertical 핸드오프를 구현하는데 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 보인다.
자율이동로봇의 센서-모터 제어기를 구축하는데 있어 로봇의 기계적인 부분과 제어기 부분을 조화시키는 것이나 외부환경과 로봇의 상호작용을 처리하는 것 등이 가장 큰 문제점이다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 진화적 접근방법이 많이 사용되고 있다. 이전 연구에서는 이러한 연구선상에서 셀룰라 오토마타 기반 신경망인 CAM-Brain을 이동로봇 제어기로 진화시켰다. 그러나, 하나의 모듈로 이루어진 제어기로는 복잡한 행동을 하도록 만들기 어렵기 때문에 본 논문에서는 하위 수준의 간단한 행동을 하도록 진화된 모듈들을 결합하여 보다 상위 수준의 복잡한 행동을 하도록 하는 다중 모듈 결합방법을 제안한다. 실험결과, 간단한 행동들을 하도록 진화된 CAM-Brain 모듈들을 규칙기반 방법으로 결합하여 주어진 좀더 환경에 적응할 수 있는 제어기를 얻을 수 있었다.
본 논문은 인공생명 기법을 이용하여 생물의 정보처리 시스템을 구현하고자 하는 것이다. 자연계의 생물은 그 자체로 훌륭한 정보처리 시스템이다. 생물체는 하나의 생식 세포로부터 발생된다. 또한 이 개체의 종은 진화의 과정을 통해 환경에 적응한다. 본 논문에서는 이와 같은 생물학적인 발생과 진화의 개념을 이용하여 신경망을 설계하는 방법을 제안한다. 생물체의 개체발생은 발생모델의 하나인 셀룰라 오토마다(CA)를 통하여 구현하였고 진화과정은 진화 알고리즘(EAs)을 사용하였다. 우리는 이와 같이 구현한 '진화하는 셀룰라 오토마타 신경망'을 줄여서 ECANS1이라 명명하였다. 셀 사이의 연결은 CA 법칙에 의하여 결정되며, 셀의 초기 패턴이 진화함으로써 유용한 신경망을 찾아낸다. 신경망의 각 셀 즉 뉴런은 생물의 발화 ${\cdot}$ 비발화의 특성을 갖는 카오스 뉴런 모델을 사용하였다. 그리고 신경마의 최종 출력값은 뉴런의 발화 빈도로서 나타내었다. 제안한 방법은 Exclusive-OR 문제 및 패리티 문제에 적용함으로써 그 유효성을 검증하였다.
본 논문에서는 멀티 홉 셀룰라 망에서 안정적인 멀티채널 랜덤 액세스 수율 보장을 위한 기지국 및 릴레이 노드 간의 랜덤 액세스 채널 할당 방안을 제안한다. 제안하는 방안에서는 채널 부하에 따라 기지국 및 릴레이 노드 간 랜덤 액세스 채널 할당 비율을 동적으로 조절할 수 있는 수학적 기준을 제시한다. 또한 랜덤 액세스 채널 할당 비율 조절만으로는 안정적 수율을 보장할 수 없는 높은 부하 상황에서는 랜덤 액세스 패킷 재전송 확률 조절 방식을 통해 안정적인 랜덤 액세스 수율을 보장하고자 한다. 시뮬레이션 결과는 제안하는 방안이 랜덤 액세스 패킷 생성률이 0.1 이상이 되는 고 부하 상황에서도 안정적인 채널 효율 및 패킷 전송 지연을 보장함을 보인다.
In this paper, we propose an architecture design of military operation system utilizing cellular networks. The main contribution of this paper is to provide a cost-effective military operation solution for ground forces, which is based on IT(information technology). By employing the cellular phones of officers' and non-commissioned officers' as the tools of operational communication, the proposed system can be constructed in the minimum duration and be built on the four components: command and control system, gateway, security system, and terminal(cell phone). This system is most effective for the warfare of limited area, but the effectiveness does not decrease under the total war covering the whole land of Korea. For the environmental change of near future, expanded architecture is also provided to utilize the functionalities of smart phones.
본 논문은 신경망을 이용한 간섭 신호 제어로써 합성 다층 퍼셉트론에 입각하여 셀룰라 이동통신에서의 수신된 신호들을 역전파 학습알고리즘을 이용하여 검파하는 것에 대하여 소개하였다. 그리고 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통하여 co-channel간섭과 협대역 간섭의 실제 음색에서 기존에 쓰여진 Rake수신기보다 더 낮은 비트 오차 확률을 가지는 NNAC(neural network adaptive correlator)에 대하여 분석 고찰하였다.
본 논문에서는 기지국과 중계기와 사용자 단말로 구성되는 셀룰라 망에서 기지국의 다중 안테나를 이용하여 중계기에서 생기는 주파수 비효율성을 극복하는 데이터 중계 방식을 제안한다. 셀룰라 망에서 기지국은 단말이나 중계기에 비하여 많은 수의 안테나를 가지고 있다. 따라서 중계기가 기지국으로부터 수신한 데이터를 단말에게 전송할 때, 동일한 주파수 자원을 이용하여 기지국이 또 다른 단말에게 데이터를 보내게 함으로써 주파수 효율을 증대시킬 수 있는 것이다. 그러나 이러한 과정에서 중계기로부터 데이터를 전송받는 단말이 또 다른 단말에게 데이터를 전송하는 기지국의 신호에 의하여 간섭을 받게 되는데, 본 논문에서는 이러한 간섭을 줄이는 방식으로서 ing 방식과 pre-whitening 방식의 pre-coding 방식을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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