OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 전송방식은 효율적인 주파수 사용 및 고속의 데이터 전송이 가능한 장점으로 인해 페이딩 환경에서 우수한 성능을 보이지만, 실질적으로는 다중 경로 페이딩 채널의 시간에 따른 변화에 대해 성능 저하가. 발생한다. 이러한 채널의 시간적 변화에 대한 영향을 극복하고, 시스템의 성능을 개선하기 위한 여러 가지 채널 추정: 기법들이 제안되어 왔다. 그러나 채널 추정을 위한 기존의 파일럿 패턴들은 이동체의 속도에 대해 강인한 특성을 지니지 못한다. 본 논문에서는 보편적으로 사용되는 파일럿 패턴들의 이동성에 대한 단점을 극복하고, 도플러 확산으로 비롯된 시변 채널 환경에서 타 기법들에 대하여 우수한 성능을 달성하기 위해 기존 패턴에 변형을 가한 파일럿 패턴을 제안한다. 모의실험 결과를 통해 시변 채널 환경에서 변형된 파일럿 패턴의 성능이 기존의 패턴보다 우수함을 보였다.
워터마킹에서 영상의 평행이동, 회전, 크기변환 왜곡에 기인한 워터마크 삽입 위치와 추출 위치의 불일치는 해결해야 하는 문제이다. 본 논문에서는 복구패턴 정합을 통한 영상동기화를 이용함으로써 기하학적 왜곡에 강인한 워터마킹 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 복구패턴을 정의하여 워터마크가 삽입된 영상에 복구패턴을 삽입 배포한다. 그리고 배포된 영상으로부터 복구패턴을 추출하여 삽입한 복구패턴과 비교함으로써 기하학적 왜곡 여부를 확인한다 기하학적 왜곡이 발생하였다면 왜곡된 만큼 역변환을 함으로써 워터마크 삽입 위치와 추출 위치를 동기화 한다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위하여 이동, 회전, 스케일링 공격에 대한 실험결과를 보인다.
인터넷의 보급이 급속히 확대됨과 동시에 전자상거래가 급속도로 증가하고 있다. 지금까지는 컴퓨터를 통한 전자상거래가 대부분을 차지하였으나 무선이동 통신의 보급이 급속도로 빨라지면서 무선통신을 통한 전자상거래인 m-Commerce가 부각되어지고 있다. m-Commerce를 원활히 하기 위해서는 필요한 대역폭과 단말기의 프로세싱 파워와 자원이 확보되어야 한다. 그러나 무선이동 통신에서는 일반 유선 통신과는 다르게 많은 제한 사항들이 있다. 이동 통신에서 가장 크게 고려해야 할 사항들은 핸드오프와 무선이동 단말기의 부족한 자원을 들 수 있다. 005를 지원하기 위한 기존의 대역폭 예약 시스템에서 여러 가지 인자를 사용하였으나 본 논문에서는 셀 간 체류하는 시간인자와 가장 최근의 사용자 패턴인자를 적용하여 더욱더 좋은 005를 지원하여 대역폭을 낭비하지 않고 최대한 활용하는 시스템들 설계하고 구현하고자 한다.
이동 통신시스템을 시뮬레이션하기 위해서는 이동 통신에서 발생되는 호의 패턴을 분석하는게 매우 중요하다. 본 논문에서는 도시지역에 설치되어 있는 기지국의 지역특성을 고려한 이동 통신 통화량을 분석하여, 제시한다. 본 논문에서는 도시를 상업, 주거, 준공업 그리고 녹지 지역으로 되어 있는 도시계획 용도지역과 이외에 특이한 호 발생 패턴이 예측되는 역과 터널 주변이라는 6개의 지역으로 구분하고, 여기에 설치되어 있는 기지국으로부터 실제 데이터를 수집하였다. 이 자료를 이용하여 기지국이 설치되어 있는 지역에 따라 이동 통신 기지국의 시간대별 통화량 분포를 분석하였으며, 하루 중 통화량이 가장 많은 최빈시간대와 통화량이 가장 적은 최번시간대를 구하였다. 또한, 구해진 각 종 결과를 시뮬레이션에 적용하기 위한 평균값 및 분포값을 제시하였다. 이 파라메터들은 이동통신 시스템의 성능 및 신뢰성을 측정하기 위한 매우 중요한 값들이다.
GPS장비의 보급으로 인한 위치정보 수집이 용이해짐에 따라서 보다 현실적인 인간의 이동패턴을 구할 수 있게 되었다. 그에 따라 GPS 장비나 스마트폰을 이용하여 일정기간의 위치정보를 수집하였다. 수집된 위치 데이터를 이용하여 자주 방문하는 장소를 기점으로 인간 이동패턴을 은닉 마코프 방법을 이용하여 도출하였다.. 결과적으로 은닉 마코프 모델의 Baum-Welch 알고리즘으로 생성된 모델은 장소간 이동에 대해서는 효과적으로 표현을 하였음을 확인하다.
본 논문에서는 영상 해석 알고리즘의 하나인 원형 패턴 벡터 알고리즘과 퍼지 추론을 사용하여 손가락으로 커서를 제어하는 인터페이스를 구현하였다. 최대 원형 이동법을 이용하여 물체의 무게 중심점을 찾아서 그 점에서 원형 패턴 알고리즘을 적용하면 외곽가지 거리 스펙트럼을 추출할 수 있다. 손에 대한 조건을 제시하여 일치하는 스펙트럼이 추출되면 손으로 인식하게 하였다. 커서의 방향제어는 크게 수평 방향과 수직 방향으로 나눌 수 있다. 커서의 수평 방향은 거리 스펙트럼에 의해 지시 손가락 부분을 찾아서 평면 좌표로 해석하여 제어 하였고, 커서의 수직 방향은 최대 원형의 크기와 손의 최대 크기를 입력 받아 퍼지 추론하여 커서의 위치를 제어 하였다. 퍼지 추론을 이용함으로써 기존의 불연속적인 커서의 수직 방향 제어를 좀 더 유연하고 연속적으로 제어 할 수 있었다.
본 논문은 영상 해석 알고리즘의 하나인 원형 패턴 벡터 알고리즘을 이용하여 손가락으로 커서를 제어하는 시스템을 구현하였다. 이 알고리즘을 적용하기 위하여 영상에서 손 영역에만 해당하는 최대 원을 여러 개 그린 후 가장 큰 원의 중심점을 무게 중심점으로 사용하였으며, 무게 중심점에서 손의 외곽까지의 거리를 구하여 가리키는 손가락을 찾도록 하였다. 화면상의 커서의 수평 방향은 가리키는 손가락 방향을 이용하여 평면 좌표로 해석하여 제어하였고, 수직 방향은 모니터 중앙 상단에 한대의 카메라를 사용하였기 때문에 손가락 길이를 이용하여 불연속적으로 상-중-하의 세 영역으로 제어하였다. 수직 방향의 커서이동이 불연속적이기 때문에, 구축한 인터페이스 화면의 범위를 축소한 후 축소된 범위를 전체 화면으로 확대해 나감으로써 사용자가 원하는 목표지점으로 커서를 이동시킬 수 있다.
최근 몇 년 동안 몇몇 환경에서 트래픽 패턴이 Poisson 패턴보다 Self-similar 패턴에 더 가깝다는 것이 입증되어 왔다. 본 논문에서는 이러한 Self-similar 확률과정의 정의 및 트래픽의 특성, 그리고 최근 논문들에서 보고된 사례에 대해서 고찰해 봄으로써, 실제의 이동전화 데이터 트래픽 특성에 적합한지를 응용하고자 한다.
웨이블릿 변환(Wavelet Transform)은 공간-주파수 영역에서 신호의 국소특성을 효율적으로 구현할 수 있다 하지만, 웨이블릿 변환을 패턴 인식을 위한 특징 추출에 적용할 경우, 입력 신호의 위치 이동에 따라 추출된 특징 값이 변화하게 되어 인식률이 낮아지는 결함이 있다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환을 패턴 인식에 적용할 경우 발생하는 입력 신호의 위치 이동에 따른 문제점을 보완하여 노이즈에 강인한 홍채인식 알고리즘을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 알고리즘의 우수성을 보여 준다.
최근 몇 년 동안 몇몇 환경에서 트래픽 패턴이 Poisson 패턴보다 Self-similar 패턴에 더 가깝다는 것이 입증되어 왔다. 본 논문에서는 이러한 Self-similar 확률과정의 정의 및 트래픽의 특성, 그리고 최근 논문들에서 보고된 사례에 대해서 고찰해 봄으로써, 실제의 이동전화 데이터 트래픽 특성에 적합한지를 응용하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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