피어투피어 방식의 스트리밍 기법은 크게 트리-푸시 구조와 메시-풀 구조로 연구가 진행되었다. 하지만 트리-푸시 구조는 트리를 재구성하는 지연 시간이 상당히 길어진다는 단점이 있고, 메시-풀 구조는 서버와의 재생 시간차가 크며, 초기 재생 시작이 지연되는 단점을 가진다. 본 논문에서는 트리-푸시 구조와 메시-풀 구조의 장점을 동시에 사용하는 새로운 방식의 푸시-메시 구조의 피어투피어 스트리밍 기법을 제안한다. 이 기법에서는 기본적으로 메시-풀 구조를 기반으로 높은 네트워크 업로드 성능을 가지는 피어를 최대한 활용한다. 또한, 소스 서버와 수퍼 피어 및 수퍼 피어와 특정 수의 일반 피어들 사이에 푸시 방식의 데이터 전송을 지원한다. 마지막으로 NS-2 시뮬레이터를 이용한 실험을 통해 초기 재생 지연 시간이 메시-풀 구조보다 감소하였고, 소스 서버와의 시간차는 트리와 비슷하며, 재생 연속성은 가장 우수하다는 것을 보였다.
가상메모리를 사용하는 범용 컴퓨터 시스템, 특히 실시간 시스템에서 상대적으로 속도가 느린 자기 디스크로의 스와핑은 해당 시스템의 성능을 저하시키는 핵심적인 요인이다. 본 논문에서 는 일반적 인 가상메모리 시스템의 성능을 향상시키고 실시간 프로세스에 대해 페이지 스와핑 이 발생하여도 수행시간을 보증할 수 있는 방법으로 선택적인 압축방식을 사용한 화장된 플래시 메모리 스와핑 시스템을 제안한다. 그리고 제안하는 시스템을 세부적으로 설계하였으며 해석과 시뮬레이션을 통하여 지 연시간과 공간 활용도를 평가하고 시스템의 특성을 상위 수준에서 DRAM 올 확장한 경우와 비교해 분석 및 고찰하였다. 그 결과 제안하는 시스템은 매 페이지 스와핑 시에 일정한 수행시간을 단축하며 선택적 압축방식과 수정된 버디 시스템을 사용하여 물리적인 플래시 메모리의 공간을 논리적으로 확장함을 검증하였다.
정보수집용 ELINT 장비에서 전파의 방위를 정확하게 찾는 기술은 매우 중요하다. 신호도착 시간차(TDOA)를 이용하는 방위탐지 장치는 수신용 배열 안테나와 시간차 측정장치로 구성된다. TDOA 기술은 에미터 신호가 수신용 배열 안테나 시스템의 각각의 안테나에 도달하는 시간차를 계산하여 에미터의 방위를 산출하는 방법이다. TDOA 방식은 광대역 주파수에서 사용 가능하며 위상변별기나 주파수 측정기와 같은 복잡한 장치가 필요하지 않기 때문에 구성이 간단하다. 그러나 방위 탐지정확도를 높이기 위해서는 시간 측정 분해능이 좋아야하고 수신 안테나 배열간격이 길어야 한다. 본 논문에서는 실제 환경과 유사한 잡음을 고려한 환경에서 방위탐지 정확도를 모사하고 그 결과를 분석하였다.
자동유량측정시설은 연속적인 유량자료를 측정하기 위해 운영되는 실시간-무인화 유량측정 시스템이다. 현재 국내 외에서 유량측정을 위해 설치 및 운영되고 있는 자동유량측정시설은 대부분 초음파유속계를 이용하고 있는는데, 초음파유속계는 유속을 측정하는 방식에 따라 크게 도플러방식 초음파유속계(ADVM, Acoustic Doppler Velocity Meter)와 이동시간차방식 초음파유속계(UVM, Ultrasonic Velocity Meter)로 분류된다. 본 연구에서는 각 방식별로 유량산정방법을 개선하기 위해 설치 운영 중인 자동유량측정시설 중 고령교 지점의 ADVM 방식과 여주, 적성 지점의 UVM 방식을 대상으로 측정성과에 대한 문제점을 분석하고 통계적인 방법을 통해 오측유속을 제거하거나 방식별 또는 지점별 특성을 고려하여 적절한 유량산정방법을 적용하였다. 그 결과 3개 지점에 대한 검증유량과의 평균 상대오차율은 모두 10% 이내로 나타났다.
공간-시간 블록 부호(STBC)는 다중안테나 시스템에서 기존 기술에 비해서 부가적인 대역폭 필요 없이 부호화 이득을 얻을 수 있다. STBC의 우수한 디자인 조건은 다이버시티 이득 관점에서는 신호 행렬들의 차가 완전 계수(Full-Rank)를 가져야 하고 코딩 이득의 관점에서는 신호 행렬들의 차의 determinant 값이 최소값을 가져야 한다. 본 논문에서는 STBC가 Full Rank 와 non-Full Rank 때 성능에 관하여 실험하였다. 시스템모델에 관하여 간략한 설명과 이 실험결과에 관하여 논의하였다. 본 논문의 실험 결과는 전송안테나와 수신안테나가 각각 4개씩, BPSK, QPSK, 8PSK 변조(modulation)을 사용하여 실험결과를 얻었다.
본 논단에서는 차세대 통신 서비스 시스템으로 부각되고 있는 광대역 종합 통신망(broadband integrated service digital network(BISDN))을 구현하기 위한 핵심 전송기술인 10Gbps급 이상의 광통신 기술동향을 분석하였다. 10Gbps급 이상의 광통신을 구현하기 위한 다중화 방법인 시간 분할 다중화와 주파수 분할 다중화 방식에서의 기술적인 문제점을 기존의 보고된 문헌을 중심으로 분석하였으며, 광섬유에서의 색분산을 보상하는 여러 가지 전송방법들에 대해서도 자세히 검토하였다.
본 논문에서는 차세대 패킷 네트워크에서의 서비스 품질 기능 고도화를 목적으로 절대적 지연 차별화 기능을 제공하는 알고리듬을 제시하고 시뮬레이션을 통해 성능 분석을 수행한다. 또한, 제안된 알고리듬을 XPC 850 CPU 기반의 시험 보드상에서 VHDL로 구현하여 실제 트래픽 입력 상황하에서의 성능 분석을 수행한다. 제안된 알고리듬은 매 시간 구간마다 입력되는 트래픽을 측정하고 이를 기반으로 다음 시간 구간 동안 입력될 트래픽의 양을 예측한 후 실제로 다음 시간 구간 동안에 입력된 트래픽과 비교하여 오차분을 도출하여 이를 다음 타임 슬롯의 지연 차별화 동작에 지속적으로 반영하는 것이 특징적 요소이므로 오차분을 고려하지 않는 기존 방식에 비해 버스트 트래픽에 대하여 우수한 적응성을 보여준다. 제안된 방식의 성능은 시뮬레이션과 실제 보드상에서의 시험을 통해 절대적 지연 목표를 충족시킴과 동시에 기존 방식에 비해 버스트 트래픽에 대하여 성능 개선 효과가 달성됨이 확인된다.
제철공정에서 발생하는 열악한 환경의 가스를 계측하기 위해서 개발한 초음파 가스 유량계와 현장 적용 결과에 대해서 기술한다. 개발된 초음파 유량계는 제철공정에 생산되는 부생가스인 LDG, COG, BFG 등의 활용에 적합하도록 개발했다. 그리고 본 초음파 유량계는 초음파 전달시간차 방식을 채택하고 있다. 전달 시간차 방식의 초음파 유량계를 구현하기 위한 초음파 신호의 송수신 알고리즘 및 초음파 신호처리 알고리즘을 개발했다. 유량계의 성능을 검증하기 위해서 대용량 유량 검 교정 장치를 자체 제작하여 유량계 검 교정 실험을 행했고 Venturi Type의 기준유량계와 비교실험을 통해서 측정오차를 평가했다. 실제 제철공정에 1년 이상의 적용 테스터를 통해 초음파 유량계의 신뢰성을 확인했으며 현재 상업화 모델이 개발되어 현장에서 활용 중에 있다.
본 연구는 폐쇄된 임의의 공간상에서 2개의 마이크로폰 어레이를 이용 수신된 2개 신호의 도착 시간차를 계산하여 응원의 방향 각을 추정하는 새로운 알고리듬을 제안한다. 제안된 MSCPSP 알고리듬은 기존의 CPSP 알고리듬을 개선한것으로, 마이크로폰에 수신된 2개의 입력신호에 대해 서브밴드 필터 뱅크를 이용하여 대역 분할하고 각 서브밴드 대역에서 구해지는 신호 대 잡음비(SNH)를 대역별 CPSP 결과에 가중치로 제공한다. 이러한 대역 분할 가중방식은 잡음의 영향을 각 대역으로 한정 분산시켜 보다 정확한 지연 시간 추정을 가능하게 한다. 제안된 알고리듬의 성능을 입증하기 위해 기존의 CPSP와 MSCPSP 알고리듬의 컴퓨터 모의 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안된 MSCPSP의 우수함을 볼 수 있었다.
본 연구에서는 재해/재난 현장에서 취득한 대용량 무인기 영상으로부터 고정밀 3차원 실감 자료를 신속하게 생성하기 위하여 상용 소프트웨어인 Agisoft Metashape와 클라우드 컴퓨팅 서비스인 Amazon web service를 이용하여 처리하는 방식을 제안하고 성능을 평가하였다. 로컬 컴퓨터를 이용하는 온프레미스 방식, Agisoft사(社)와 Pix4D사(社)에서 제공하는 클라우드 서비스와 비교하여, 항공삼각측량, 3차원 포인트 클라우드 및 DSM 생성, 메쉬 및 텍스처 생성, 정사 모자이크 영상 제작 등의 과정은 비슷한 시간을 소요하였다. 클라우드 방식은 대용량 자료의 업로드와 다운로드 시간을 필요로 하지만 실질적인 현장 처리가 가능하다는 분명한 장점을 보였다. 온프레미스 방식과 클라우드 방식 모두 CPU와 GPU 성능에 따라 처리 시간의 차이가 발생하지만 벤치마크를 통해 확인되는 성능 차이만큼 큰 차이는 발생하지 않았다. 그러나 저성능의 GPU가 탑재된 랩탑 컴퓨터는 지나치게 많은 시간을 소요하여 현장 처리에 적용하기 어려운 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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