분산 동영상 부호화 시스템에서는 복호기에서 움직임 보상 보간 기법을 이용하여 부가정보를 생성한다. 생성된 부가정보와 원 Wyner-Ziv 프레임간의 차이를 채널 부호로 오류 정정하게 되는데 이때 부호기에서는 복호기에서의 오류 정정을 위하여 패리티 비트인 Wyner-Ziv 비트를 복호기로 보내게 되고 복호기에서는 이 Wyner-Ziv 비트를 이용하여 Wyner-Ziv 프레임을 복원하는데 더 많은 Wyner-Ziv 비트가 필요할 경우 피드백 채널을 통해 Wyner-Ziv 비트를 요청하게 된다. 이때 부호기에서 조건부 엔트로피를 구할 수 있다면 이를 이용하여 Wyner-Ziv 비트 전송량을 제어함으로써 피드백 채널을 제거 할 수 있다. 이를 위해 부호기에서도 부가정보를 알아야하는데 복호기에서 사용하는 부가정보 생성 기법은 복잡도가 높기 때문에 사용할 수 없다. 본 논문에서는 부호기에서 간단한 부가정보를 생성하는 방법을 제안하고 분산 동영상 부호화 시스템에 적용하여 피드백 채널을 제거하였을 때의 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 적응형 OFDM 시스템의 채널 추정 알고리즘과 무선 채널환경에서 시스템에 미치는 영향을 분석하고 추정된 결과를 이용하여 적응형 등화기를 적용한 적응형 OFDM 시스템의 성능을 BER과 성좌도를 통하여 분석한다. 분석결과, 기존의 고정된 변조 방식을 사용하는 시스템인 경우 고속의 데이터 전송을 위해 높은 지수의 변조모드(64QAM)를 사용함으로써 채널 환경에 민감하게 심볼오류 발생률이 증가함을 알 수 있었다. 하지만 채널상태에 따라 가변을 취하는 적응형 OFDM 시스템의 경우 64QAM방식에 비해 (BER=10-2)를 기준으로 약 8dB 성능의 이득이 있음을 알 수 있고 적응형 등화기를 적용함에 따라 왜곡을 받은 신호 파형의 보상이 가능함을 알 수 있다. 무수한 장애의 요인을 갖은 무선 채널환경에서 효율적인 데이터 전송을 위해 적응변조시스템이 요구되어짐을 알 수 있었다.
본 논문에서는 Matlab Tool을 이용하여 적응변조 OFDM 시스템 GUI 시뮬레이터를 설계하였다. 설계된 시뮬레이터를 이용하여 적응변조 기법을 위한 채널 추정 알고리즘과 무선 채널환경에서 시스템에 미치는 영향을 분석하고 추정된 결과를 이용하여 적응형 등화기를 적용한 적응변조 OFDM 시스템의 성능을 BER과 성좌도를 통하여 분석한다. 분석결과, 기존의 고정된 변조 방식을 사용하는 시스템인 경우 고속의 데이터 전송을 위해 높은 지수의 변조모드(64QAM)를 사용함으로써 채널 환경에 민감하게 심볼오류 발생률이 증가함을 알 수 있었다. 하지만 채널상태에 따라 가변을 취하는 적응변조 OFDM 시스템의 경우 64QAM방식에 비해 (BER=$10^{-2}$)를 기준으로 약 8dB 성능의 이득이 있음을 알 수 있고 적응형 등화기를 적용함에 따라 왜곡을 받은 신호 파형의 보상이 가능함을 알 수 있다. 무수한 장애의 요인을 갖은 무선 채널환경에서 효율적인 데이터 전송을 위해 적응변조시스템이 요구되어짐을 알 수 있었다.
본 연구에서는 동역학 격자기반 대정준 Monte Carlo (Kinetic Lattice Grand Canonical Monte Carlo, KLGCMC) 모의실험 방법과 Poisson-Nernst-Planck (PNP) 계산 방법을 이용하여 이온채널의 전하분포, 채널 반지름, 그리고 이온의 농도와 이온의 크기가 이온전류와 이온전도도에 미치는 영향과, 이온 간 상관관계 (correlation)가 이온전류와 이온전도도에 미치는 영향을 조사하였다. 이로부터 이온 간 상호작용에 의해 이온 이동에 제약이 가해지는 이온 간 상관관계 효과는 채널 내 이온 수가 증가할수록 커지는 것을 알 수 있었다. 또한, 평균장 이론에 기반한 PNP 이론은 이온 간 상관관계 효과를 적절하게 기술하지 못하며, 이온 간 상관관계 효과가 중요해지는 이온 채널 관련 결맞음 공명 (coherence resonance) 등 특이 현상을 연구하기 위해서는 이온 간 상관관계를 기술할 수 있는 KLGCMC 모의실험 방법이 필요함을 알 수 있었다.
본 연구에서는 동역학적 격자기반 대정준 Monte Carlo (Kinetic Lattice Grand Canonical Monte Carlo, KLGCMC) 모의실험 방법을 이용하여 모델 이온채널 내에서 KCl과 HCl의 이온 전류를 시간의 함수로 구하였다. KLGCMC 모의실험 계산 결과로부터 이온채널의 양이온 선택성이 더 큰 것을 확인 할 수 있었다. 또한 모의실험 결과를 통해 각 이온의 확산계수가 전류에 미치는 영향을 확인 할 수 있었다. $H^+$ 이온은 농도가 매우 작음에도 확산계수가 커 전체 전류에 큰 영향을 미쳤다. 반면에 확산계수가 작은 $K^+$ 이온은 이온채널 안에서 쉽게 흐르지 못하고 정체 되며, $H^+$ 이온의 전류흐름을 방해하는 것을 확인 할 수 있었고, 이로 인해 이온전류의 패턴이 시간에 따라 변화함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 Matlab Tool을 이용하여 적응변조 OFDM 시스템 GUI 시뮬레이터를 설계하였다. 설계된 시뮬레이터를 이용하여 적응변조 기법을 위한 채널 추정 알고리즘과 무선 채널환경에서 시스템에 미치는 영향을 분석하고 추정된 결과를 이용하여 적응형 등화기를 적용한 적응변조 OFDM 시스템의 성능을 BER과 성좌도를 통하여 분석한다. 분석결과, 기존의 고정된 변조 방식을 사용하는 시스템인 경우 고속의 데이터 전송을 위해 높은 지수의 변조모드(64QAM)를 사용함으로써 채널 환경에 민감하게 심볼오류 발생률이 증가함을 알 수 있었다. 하지만 채널상태에 따라 가변을 취하는 적응변조 OFDM 시스템의 경우 64QAM방식에 비해 (BER=10-2)를 기준으로 약 8㏈ 성능의 이득이 있음을 알 수 있고 적응형 등화기를 적용함에 따라 왜곡을 받은 신호 파형의 보상이 가능함을 알 수 있다. 무수한 장애의 요인을 갖은 무선 채널환경에서 효율적인 데이터 전송을 위해 적응변조시스템이 요구되어짐을 알 수 있었다.
SVC(Scalable Video Coding)는 다양한 장치와 변화하기 쉬운 대역폭을 가지는 네트워크 환경에서 만족할 수 있는 스트리밍 환경을 제공하기 위해서 디자인되었지만, 본 논문에서는 SVC를 간단하면서도 효율적으로 채널 변경시간을 감소시킬 수 있도록 IPTV시스템에 응용하였다. 제안하는 시스템에서는 IPTV 헤드엔드와 LHR(Last Hop Router)사이의 네트워크 대역폭 일부분에 SVC 기본 계층으로 압축된 채널들을 정적 채널에 할당한다. 따라서 사용자가 정적 채널에 속하는 채널을 선택하면 짧은 네트워크 지연 시간 이내에 기본 계층을 전송 받아 동영상을 볼 수 있으며, 곧바로 향상 계층을 전송 받아 사용자는 정상 품질의 영상을 시청할 수 있다.
뇌-컴퓨터 인터페이스는 정신 작업 동안 다채널에서 생성된 뇌파의 신호를 측정, 분석하여 컴퓨터를 제어하거나 의사를 전달하는 기술이다. 이때 최적의 뇌파 채널 선택은 뇌-컴퓨터 인터페이스의 편의성과 속도뿐만 아니라 정확도 향상을 위해 필요하다. 최적의 채널은 중복 채널들 또는 노이즈 채널들을 제거함으로써 얻는다. 이 논문에서는 최적 뇌파 채널을 선택하기 위해 이중 filter-기반의 채널 선택 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 채널들 간의 중복성을 제거하기 위해 spearman's rank correlation을 사용하여 중복 채널들을 제거한다. 그 뒤, F score를 이용하여 채널과 클래스 라벨 간의 적합성을 측정하여 상위 m개의 채널들만을 선택한다. 제안한 방법은 클래스 라벨과 관련되고 중복이 없는 채널들을 사용함으로써 좋은 분류 정확도를 이끌어 낼 수 있다. 제안한 채널 선택 방법은 채널의 수를 상당히 줄임과 동시에 평균 분류 정확도를 향상시켰다.
스마트TV는 스마트폰과 달리 가족이 사용하는 디바이스로 인식되고 있다. 그러나 스마트TV도 SNS(Social Networking Service), 웹 서비스 등 가족인 아닌 개인 단위로 사용하는 앱(application)뿐만 아니라 각 개인마다 선호하는 게임을 포함한 앱(application), VOD 리스트, TV 채널 등이 다르다고 볼 수 있다. 그리하여 스마트TV에서도 개인 맞춤형 사용자 인터페이스가 필요하다. 이에 따라 본 논문에서는 스마트TV 환경에서 기존 윈도우 로그인 시스템처럼 개인만의 맞춤형 사용자 인터페이스를 제시한다. 그리하여 각각의 사용자들은 개인만의 환경에서 앱(application)을 실행하거나 TV를 볼 수 있다. 기존 연구되고 있는 채널 네비게이션 기법을 토대로 VOD list, 게임을 포함한 앱(App)을 개인 맞춤형 인터페이스로 보다 편리하게 사용할 수 있는 방법도 제시한다. 채널 네비게이션은 로그인한 각 자신만의 환경에서 사용자가 과거에 시청한 TV 채널을 조사하여 많이 시청한 TV 채널을 보여 주게 한다. 그리하여 보다 자신이 선호하는 채널을 쉽게 시청할 수 있다. 이와 더불어 VOD 리스트와 게임을 포함한 앱(application)을 과거에 시청하거나 사용했던 패턴을 분석하고 선호하는 VOD 리스트와 앱(application)을 예측하여 보여주어 개인의 맞춤형 인터페이스에서 보다 빠르게 접근이 가능하며 편리하게 사용할 수 있다.
플래시 메모리는 빠른 처리 속도, 비휘발성, 저전력, 강한 내구성으로 인해 최근 다방면에서 활용되는 비중이 점점 커지고 있고, 최근 비트 당 가격이 저렴해지면서 NAND 플래시 기반의 SSD (Solid State Disk)가 기존 기계적 메커니즘의 HDD(Hard Disk Drive)를 대체할 새로운 저장 장치로 주목받고 있다. 특히 모바일 기기에 적용되는 싱글 패키지 SSD 제품의 경우 병렬 처리를 통한 성능 향상을 위해 채널 수를 증가시키면 NAND 플래시 컨트롤러의 면적과 입출력 핀 수가 채널 수 증가에 따라 증가하여 폼팩터 (form factor)에 직접적인 영향을 주게 된다. 본 논문에서는 NAND 플래시 채널 수와 인터페이스의 채널당 FIFO 버퍼 사이즈를 최적화하여 SSD 컨트롤러의 성능을 고려한 면적과 입출력 핀 수를 최소화하고 이를 폼팩터에 반영하는 방법을 제안한다. 이중 버퍼를 채용한 10채널 지원 SSD 컨트롤러에 대해서 실험을 통해 동일한 성능을 유지하면서도 버퍼 블록 사이즈를 73%정도 축소시킬 수 있었고, 컨트롤러 전체 칩 면적으로는 채널 수 감소에 따른 채널별 컨트롤 블록과 입출력 핀 수 감소 등으로 인해 대략 40%정도 축소 가능할 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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