현재 ad hoc의 연구 방향은 무천 기반의 패킷 라우팅에 관련된 것이 대부뿐 이러 네트워크 토폴로지 생성에 대한 연구는 거의 진행된 것이 없다. 현재 대부분의 ad hoc 네트워크는 대표적인 싱글 채널 방식인 broadcast 기반의 무선 미디어 방식을 물리적 계층을 사용하며, 이를 기반으로 이동 노드의 무선 범위 제한을 극복하기 위한 형태로 네트워크 토폴로지를 형성한다. 블루투스(B1uetooth)는 frequency hopping(FH) 방식을 사용하므로 연결 설정 과정에서 동기화 과정이 반드시 요구되며, ad hoc 네트워크을 형성을 위해 다중 채널을 사용한다. 따라서 블루투스와 같이 다중 채널을 물리적 계층으로 사용하는 네트워크에서는 싱글 채널 방식과 달리 명시적으로 토폴로지를 형성하기 위한 메커니즘이 요구된다. 본 논문에서는 다중 채널과 블루투스가 탑재된 노드의 이질적 특성을 고려한 스캐터넷(Scatternet) 구성 메커니즘을 제안한다. 본 메커니즘은 칵 노드의 전력 상태와 이동성 정보를 바탕으로 스캐터넷의 마스터와 브리지 노드틀 선택 함으로서 효율적인 네트워크 토플로지를 구성한다.
백채널은 화자의 말에 언어 및 비언어적으로 반응하는 것으로 상대의 대화 참여를 유도하는 역할을 한다. 백채널은 보편형 대화 참여와 반응형 대화 참여로 나뉠 수 있다. 보편형 대화 참여는 화자에게 대화를 장려하도록 하는 단순한 반응이다. 반면에 반응형 대화 참여는 화자의 발화 의도를 파악하고 그에 맞게 반응하는 것이다. 이때 발화의 의미를 파악하기 위해서는 표면적인 의미뿐만 아니라 대화의 맥락을 이해해야 한다. 본 논문에서는 대화 맥락을 반영한 백채널 예측 모델을 제안하고 예측 성능을 개선하고자 한다. 대화 맥락을 요약하기 위한 방법으로 전체 요약과 선택 요약을 제안한다. 한국어 상담 데이터를 대상으로 실험한 결과는 현재 발화만 사용했을 때보다 제안한 방식으로 대화 맥락을 반영했을 때 성능이 향상되었다.
안테나 그룹화(antenna grouping)는 빔 형성(beamforming)파 공간 다중화 기법(spatial multiplexing)의 결합이라 할 수 있다. 안테나 그룹화는 $N_t$개의 송신 안테나를 $N_r$개의 그룹으로 나누고, 한 그룹 내에서는 빔 형성으로 하나의 데이터 정보를, 각 그룹 사이에서는 공간 다중화 기법으로, 전체 $N_r$개의 데이터 정보를 전송하는 시스템을 가정한다. 안테나 그룹화를 통하면 빔 형성을 통하여 다이버시티 이득을 얻을 수 있는 동시에 공간 다중화 기법에 따른 다중화 이득을 통하여 주파수 효율을 높일 수 있다. 하지만 통신 채널이 조건 나쁜(ill-conditioned) 행렬로 모델링 되거나, 안테나 사이에 상관관계가 있는 경우에는 안테나 그룹화의 BER 성능이 열화될 수 있으므로, 이 경우에는 전체 시스템에서 하나의 데이터 정보만 전송하는 빔 형성의 성능이 가장 좋다. 이 논문에서는 채널이 안테나 그룹화에 적합하면 안테나 그룹화 모드를 선택하여 전송하고, 빔 형성에 적합하면 빔 형성 모드를 선택하여 전송하는 시스템을 가정하였다. 그리고 간단한 모드 선택 기법을 제안한다. 이 모드 선택 기법을 사용하면 매 시간동안 일정한 데이터를 전송할 때, 채널 상태에 따른 BER 성능의 열화를 막고, 최적의 BER 성능을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 Ad hoc 망에서 오류 발생률에 적응적인 LLC와 MAC 프로토콜은 설계하였다. 이 프로토콜은 무선 링크상에서 수신자의 피드백 정보에 의존한다. LLC 계층에서는 피드백 정보에 따라 적합한 FEC를 선택하여 부호화하고 MAC 계층에서는 이를 뒷받침하기 위해 오류 발생 패킷에 대한 새로운 재전송 메커니즘을 사용한다. 결과적으로 시간에 따라 변화하는 채널 환경에 적응하여 성공적으로 패킷을 전송함으로써 패킷 전달 지연시간을 단축시키고 제한된 채널의 대역폭을 효과적으로 사용한다.
본 논문에서는 주파수 선택적 Rayleigh 페이딩 채널에서 MIMO 검출 기법의 성능이 이론적으로 분석된다. 제시되는 MIMO 검출 구조는 시공간 결합기와 ZF 검출기로 구성되며 이 구조는 $N_T$ 송신안테나, $N_R$ 수신안테나, 그리고 L 다중경로 성분을 활용하는 시스템으로 $LN_R-N_T+1$의 다양성을 얻을 수 있음을 보인다. 또한 주파수 선택적 Rayleigh 페이딩 채널에서의 BER 공식이 제공되고 시뮬레이션 결과와 비교 분석한다.
중계기를 활용한 다중 입력 기술이 차세대 광대역 무선 이동 통신의 유력한 후보로 연구되고 있다. 본 논문에서는 채널 선택적 중계기 기반의 다중 입력 전송 시스템을 제안한다. 본 전송 시스템은 상하향 전송을 위해 SC-FDMA (Single Carrier Frequency Division Multiple Access)와 OFDMA (Orthogonal Frequency Division Multiple Access) 방식을 각각 채택한다. 단말기와 기지국 간 사용되는 부채널을 고정하고, 중계기와 단말기 또는 중계기와 기지국 사이의 채널 상태에 따라 선택적으로 부채널을 사용함으로써 수신 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 실험 결과를 통해, 제안된 중계기 기반 시스템의 성능이 기존의 중계기 기반 시스템의 성능보다 우수함을 확인한다.
무선통신 환경에서 단말의 이동에 의해 발생되는 끊김 현상을 제거하고, 지속적인 서비스를 제공하기 위해서는 빠른 핸드오프(Handoff) 방식이 필요하다. 본 논문에서는 모든 채널을 탐색한 후, 가장 상태가 좋은 채널을 선택하는 기존 방식을 개선한다. 각 AP(Access Point)가 현재 사용하고 있는 채널정보와 ACR(Access Control Router)가 제공하는 인접 AP들 정 보의 주기적인 NEB-ADV에 포함하여 이동단말에 제공 한다. 본 논문에서는 정보를 습득한 단말이 인접한 AP들의 사용 채널만 탐색하는 새로운 Fast Channel Detection(FCD)방식을 제안한다. 제안하는 방식은 기존 방식과 비교하여 채널탐색 시간이 감소되므로 총 지연시간을 감소시킨다. 제안된 방식에 대한 시뮬레이션 모델을 통해서 링크 효율성과 블록킹 확률의 비교 분석을 통하여 제안방식의 우수성을 입증한다.
OFDM 시스템에서 전송채널의 추정은 보통 파일럿 심볼을 사용하여 이루어진다. 그러나 채널 추정 에러로 인하여 비트 오류율이 증가된다. 본 논문에서는 파일럿 심볼을 사용하는 OFDM 시스템에서 신호가 주파수 선택적 Rayleigh 채널을 통하여 전송될 때 데이터의 비트 오류율을 구한다. 채널추정 에러로 인하여 정확한 채별 추정의 이상적인 경우에 비하여 실제 시스템에서 $\overline{\gamma_b}$가 대략 2.5 dB 정도 더 소요된다.
유저 스케줄링 기법은 802.11 Wi-Fi 시스템의 전송 용량을 증대시키는 최적의 유저 집합을 선택함으로써 멀티유저 MIMO의 이득을 크게 높인다. 하지만, 대부분의 기법들은 실제 시스템에서 채널정보 교환에 의한 오버헤드 때문에 이득을 얻는데 실패한다. 본 논문은 채널 정보 교환 오버헤드를 고려한 유저스케줄링 기법과 이를 위한 MAC 프로토콜 ACE를 제안한다. AP가 모든 유저의 채널정보를 얻은 후 스케줄링을 수행하는 기존의 기법들과는 달리, ACE는 채널 정보 교환과 스케줄링이 동시에 이루어진다. 즉, AP는 이미 스케줄된 유저들의 채널 정보를 알려주고, 남아있는 유저들은 그 채널정보를 기반으로 자신의 유효채널을 계산하여 그 값에 따라 AP에게 채널 정보를 전송한다. 트레이스 기반의 MATLAB 시뮬레이션을 통해 우리는 제안한 기법이 기존 프로토콜들에 비해 높은 처리량 이득을 얻을 수 있음을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 학습이 가능한 특정화자의 발화음성이 있는 경우, 잡음과 반향이 있는 실 환경에서의 스테레오 마이크로폰을 이용한 특정화자 음성복원 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 반향이 있는 환경에서 음원들을 분리하는 다중경로 암묵음원분리(convolutive blind source separation, CBSS)와 이의 후처리 방법을 결합함으로써, 잡음이 섞인 다중경로 신호로부터 잡음과 반향을 제거하고 특정화자의 음성만을 복원하는 시스템을 제시한다. 즉, 비음수 행렬분해(non-negative matrix factorization, NMF) 방법을 이용하여 특정화자의 학습음성으로부터 주파수 특성을 보존하는 기저벡터들을 학습하고, 이 기저벡터들에 기반 한 두 단계의 후처리 기법들을 제안한다. 먼저 본 시스템의 중간단계인 CBSS가 다중경로 신호를 입력받아 독립음원들을(두 채널) 출력하고, 이 두 채널 중 특정화자의 음성에 보다 가까운 채널을 자동적으로 선택한다(채널선택 단계). 이후 앞서 선택된 채널의 신호에 남아있는 잡음과 다른 방해음원(interference source)을 제거하여 특정화자의 음성만을 복원, 최종적으로 잡음과 반향이 제거된 특정화자의 음성을 복원한다(복원 단계). 이 두 후처리 단계 모두 특정화자 음성으로부터 학습한 기저벡터들을 이용하여 동작하므로 특정화자의 음성이 가지는 고유의 주파수 특성 정보를 효율적으로 음성복원에 이용 할 수 있다. 이로써 본 논문은 CBSS에 음원의 사전정보를 결합하는 방법을 제시하고 기존의 CBSS의 분리 결과를 향상시키는 동시에 특정화자만의 음성을 복원하는 시스템을 제안한다. 실험을 통하여 본 제안 방법이 잡음과 반향 환경에서 특정화자의 음성을 성공적으로 복원함을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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