네트워크 이동성 기본 솔루션(NEMO basic solution)의 비 경로 최적화의 문제점을 해결하기 위한 방안 중 하나로 HPD(Hierarchical Prefix Delegation) 프로토콜이 있다. 그러나 HPD는 미시적 이동성에 대한 지원을 하지 못하므로 이동네트워크노드(MNN)가 접촉점을 변경할 때마다 MIPv6 프로토콜에서와 같이 HA(Home Agent)와 통신노드(CNs)로 BU(Binding Update) 메시지를 보내야하는 문제점을 갖는다. 본 논문은 HPD에 HMIPv6 프로토콜 개념을 적용하여 nested NEMO에서의 미시적 이동성을 효과적으로 지원하는 알고리즘을 제안하였다. 이동네트워크노드는 MAP(Mobility Anchor Point) 영역 안에서 위치변경 시 가까운 곳에 위치한 MAP으로만 BU를 보냄으로써 핸드오프 과정에서 발생하는 서비스 중단이나 신호 부하를 감소시켜 HPD에서의 한계를 극복하였다.
본 연구에서는 V2I 통신환경 하에서 수집되는 개별 차량 정보를 활용하여 연동교차로의 교통상황에 대응할 수 있는 실시간 교통신호 제어 알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 알고리즘은 매 초 간격으로 V2I 통신환경에서 수집되는 차량 정보를 가공 처리하여 연동교차로 교통신호 제어에 필요한 현시 그룹 길이, 현시 길이, 현시 순서 등을 결정할 수 있다. 개발된 연동교차로 교통신호 제어 알고리즘의 효과 평가를 위해 미시교통시뮬레이션 모형인 VISSIM을 이용하였다. 다양한 교통조건 하에서 기존 정주기식 연동 교통신호 제어 방식과 개발된 알고리즘의 성능을 비교한 결과, 개발된 알고리즘의 성능이 우수한 것으로 확인되었다.
본 논문은 저대역과 고대역 신호를 번갈아 전송하는 DBO-CSS 시스템에 최적화된 이중 대역 필터링 방법을 제안한다. 전체 신호 대역을 통과시키는 기존의 채널 필터링은 이웃하는 부대역 (sub-band)의 초과 잡음이 수신되는 다른 부대역의 신호에 더해지는 문제를 발생시킨다. 본 논문에서 제안하는 이중 대역 필터링 방법은 하드웨어 복잡도의 증가 없이 기존 채널 필터링 방법에서의 성능 저하를 극복할 수 있다. 제안된 방법은 저대역과 고대역 신호가 번갈아 수신되는 DBO-CSS 신호에 대응되는 두 개의 필터에 기반하므로 이웃하는 부 대역에서의 잡음 신호를 배제할 수 있다. 시뮬레이션 결과, 제안된 방법은 기존 필터링 방법보다 약 2.5 dB의 성능 향상을 가질 수 있음을 볼 수 있었다.
최근, 휴대용 무선 통신 단말기 사용이 보편화 되고 다양한 통신 기술이 서비스되면서 단말의 소형화, 사용 지속성 측면에서 에너지 효율이 중요하게 다루어지고 있다. 단말이 지속적으로 다양한 통신서비스를 제공받기 위해 단말 주변 수 m 내에서 RF 에너지 신호를 방사하는 source로부터 RF 신호를 자원으로 무선으로 전력을 충전하는 무선 에너지 하비스팅 시나리오를 가정한다. 본 논문에서는 무선 에너지 하비스팅 효율을 증대시키기 위해 RF 신호를 송신하는 송신부(Tx)와 에너지 하비스팅 장치인 수신부(Rx)간 주기적으로 할당된 전체 주파수 범위 내에서 하비스팅 효율 맵을 형성하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘을 통해서 주파수에 따른 페이딩 정도를 파악하고 가장 높은 효율 값을 갖는 주파수를 선택하여 source 신호로 송신하여 에너지 하비스팅 효율 최적화를 달성한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 제안한 알고리즘을 통해 가장 높은 효율을 갖는 신호는 가장 낮은 효율의 신호에 비해 동일 거리에서 최대 4.45dB 이득이 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 다양한 접지면과 함께 단일 신호 선로 및 복수 신호 선로로부터의 복사성 방사 레벨과 신호간 커플링 현상을 관찰하고 좁은 접지면과 새로운 패턴을 이용하여 일정한 주파수 대역에서 신호 선로로부터의 복사성 방사 레벨의 감소를 얻을 수 있음을 접지면의 최적화 과정과 함께 기술하고 있다. 다양한 접지면과 함께 윗층에 설치된 신호 선로로부터의 복사 메커니즘의 예측 및 해석의 정당성을 각각 상용 소프트웨어와 실험을 통하여 검증하였다.
원거리 회의나 대강당 등의 회의에서 주변의 간섭 잡음을 제거하고 정해진 발언자의 음성 신호를 얻기 위하여 적응 빔 형성 기법을 이용한 방법이 연구되어 왔다. 음성 신호에 이용되는 적응 빔 기법은 레이더, 소나, 지진파 신호의 경우와는 달리 어느 정도 왜곡이 있더라도 출력 신호가 인간의 청각 특성에 적합해야 한다. Sondhi는 인간의 귀가 음성 신호의 위상에는 민감하지 않다는 성질을 이용하여 음성의 크기에 약한 제한 조건을 갖는 cost 함수를 정의하고, 이를 gradient 탐색 알고리즘을 사용하여 최적화된 필터계수를 구했다. 본 논문에서는 Sondhi가 제안한 빔 형성기의 위상 왜곡에 따른 음절 저하를 극복하기 위해 원하는 신호 방향에 대해서 선형 위상 응답 특성을 갖는 빔 형성기를 제안하였으며, 실제로 시스템을 구현할 경우 효과적으로 이용할 수 있는 샘플 처리 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬의 성능 평가를 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다.
도로교통망의 시스템변화에 대한 효과분석의 일환으로 1979년 Herman이 제시한 Two-Fluid Model을 적용하여 거시적인 교통류 변화특성을 분석하였으며, 이를 통해 도로시설의 운영개선 효과를 정량적으로 확인하였다. 본 연구에서는 일반국도 3호선 의정부 전체 구간의 약 8km, 총 31개 신호교차로를 분석 대상으로 하며, TSIS CORSIM 및 Run Time Extension을 이용한 미시적 시뮬레이션 분석으로 현황 및 개선 대안에 대한 개별차량의 주행정보를 추출하였다. Two-Fluid Model의 파라메타 산출결과 현황 대비 신호제어시스템 개선 시 네트워크의 서비스 질을 의미하는 단위거리 당 평균최소통행시간(Tm)은 약 35% 감소하였으며, 네트워크 수요증가에 대한 저항성을 의미하는 파라메타 n은 약 28%의 향상된 결과를 나타내었다. 국도 축을 대상으로 하는 시뮬레이션 기반의 자료 수집으로 인해 제한된 연구결과이나 Two-Fluid Model이 신호 최적화 및 연동형 반감응제어의 적용 등 신호제어시스템 개선에 대한 우수한 거시적 효과평가 지표로 활용되어 질 수 있음을 확인하였다.
최근 심전도 (ECG) 신호를 사용하여 심장병을 진단하는 많은 연구가 이루어지고 있다. 이러한 심전도 신호는 비정상적인 심장 상태를 나타내는 부정맥을 모니터링하고 진단하는 데 유용하게 쓰인다. 본 논문에서는 1차원 합성곱 신경망을 사용하여 ECG 신호에 대하여 부정맥을 분류하는 시스템을 제안한다. 제안하는 신경망 알고리즘은 부정맥 신호의 특징을 세밀하게 추출하도록 4개의 합성곱 계층으로 구성하고 매개변수를 최적화하도록 설계되었다. MIT-BIH 부정맥 데이터베이스에 대해 학습한 신경망은 시뮬레이션을 통해 99% 이상의 정확도의 분류 성능을 가진다는 것을 보여준다. 비교적 합성곱 커널의 개수가 많을수록 ECG 신호의 특성을 더 잘 나타내기 때문에 좋은 성능을 나타내는 것으로 분석되었다. 또한 제안된 신경망을 활용한 실제 시스템을 구현하여 실시간으로 부정맥을 분류하는 결과를 검증하였다.
졸음운전은 교통사고 발생률을 높이고 사망사고로 이어지기 때문에 많은 사회적 관심이 필요하다. 졸음운전으로 인한 사고 건수는 매년 증가하고 있다. 따라서 전 세계적으로 이 문제를 해결하기 위해 다양한 생체신호 측정을 위한 연구가 수행되고 있다. 본 논문에서는 그 중에 비접촉 방식의 생체신호 분석에 중점을 두고 있다. 주행중인 차량에서는 엔진, 타이어, 차체 진동 등 다양한 노이즈가 발생한다. 압전센서로 주행중인 차량에서 운전자의 심박수와 호흡수를 측정하기 위해 차량 진동을 완충할 수 있는 센서 플레이트를 설계했고 차량에서 발생하는 노이즈를 줄일 수 있었다. 또한 압전센서의 신호 기반 CNN-LSTM 앙상블 학습 기법으로 모델을 추출하여 운전자가 수면중인지 아닌지 분류하는 시스템을 개발했다. 수면 상태를 학습시키기 위해 30초마다 피험자의 생체 신호를 획득하였고, 797개의 데이터를 비교 분석하였다.
MTI(Moving Target Indicator) 방식으로 구현된 레이더에 있어서 안테나 고속 회전시 발생되는 지형 특성에 따른 고정 클러터의 도플러 주파수 스펙트럼 확산 현상에 대해 신호 처리 파라메터값(MTI 필터 단수, M/N Detector 비율, CFAR(Constant False-Alarm Ratio)의 K-factor 및 offset값)을 조정하여 지형 클러터의 제거 능력을 최적화하였다. 최적화 구현은 지형 클러터의 유형별 데이터 수집을 위한 치구를 설계 및 활용하여 유형별 지형 클러터 데이터를 수집하였으며, 이의 유형별 분석 및 제거 능력 최적화를 위해 Matlab 시뮬레이션을 통하여 test case를 만들고, 레이더 실내 시험 및 지형별 야외 시험을 통한 반복 검증을 수행하여, 진화적 개발 모델과 같이 반복, 점진적인 과정으로 병행되는 최적화를 수행하였다. 연구 결과, 기존 레이더 시스템에 비해 7.5 dB(5.6배) 이상의 지형 클러터 제거 능력 향상 효과를 거두었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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