• 제목/요약/키워드: 테스트필드

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PMIPv6 환경에서 Multi-Interface 단말의 플로우 이동성 지원 방안 (Flow Mobility of PMIPv6 for Multi-Interface Mobile Nodes)

  • 이동민;민상원
    • 한국통신학회논문지
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    • 제36권10B호
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    • pp.1168-1174
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    • 2011
  • IEFT에서는 PMIPv6 환경에서 다중 인터페이스틀 가지는 MN에 플로우 단위의 이동성을 지원하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존 PMIPv6 환경에 플로우 이동성을 제공하기 위하여 LMA의 BCE에 추가적인 필드와 절차를 제안하였다. 제안한 방안을 통하여 LMA에서 플로우 단위의 라우팅이 가능하게 하며 MAG에서 플로우 핸드오버된 패킷을 폐기하는 문제점을 해결하였다. 또한 제안한 방안의 검증을 위하여 LMA와 MAG, 요구되는 기능을 실제 구현하였으며 구현한 테스트베드를 이용하여 제안한 방안을 검증하였다. 그 결과 제안한 방안을 통하여 성공적으로 플로우 이동성이 제공됨을 확인하였다.

FARA를 이용한 Inverted RTK 측위 정확도 향상에 대한 연구 (Study on the Improvement of the Positioning Accuracy for Inverted RTK Using FARA)

  • 최병규;임삼성
    • 한국측량학회지
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    • 제22권3호
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    • pp.217-223
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    • 2004
  • 실시간 측위 정확도 향상을 위해 많은 방법들이 수행되고 있다. 그 중에 하나가 위상 데이터를 처리함으로써 정밀한 위치 해를 제공해 주는 Inverted RTK(Real-time kinematic)이다. Inverted RTK 측위를 위해서는 최소 1~2분 정도의 1Hz 관측 데이터와 부가적으로 여러 상시 관측소 및 통신 시스템 그리고 데이터 프로세싱 서버가 필요하다. 실시간 응용을 위해서 L1 코드와 반송파 위상 데이터가 동시에 사용되었으며 모호 정수 추정을 위해 칼만 필터를 사용하였다. 또한 이중 차분된 참 모호 정수는 FARA(Fast Ambiguity Resolution Approach)를 이용하여 결정하였다. 본 연구에서는 다양한 기선에 대한 필드 테스트 수행 결과를 제시하였다.

입사각 추정 기반 빔형성을 이용한 DTV 수신성능 개선 (DOA estimation based beamforming technique for DTV reception performance enhancement)

  • 문성훈;한동석
    • 방송공학회논문지
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    • 제8권2호
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    • pp.136-145
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    • 2003
  • 본 논문에서는 DTV의 실내수신 및 이동수신 성능 향상을 위하여 빔형성 기법을 이용하는 수신기 구조를 제안한다. 제안 DTV 수신기는 지향방향으로의 이득을 일정하게 유지하면서 출력 신호의 전력을 최소화시키는 Capon 입사각 추정 기법을 이용하여 주경로와 다중경로 신호의 입사각을 추정한다. 추정된 주경로 신호의 입사각으로 적응 빔 패턴을 형성시켜서 다중경로 신호를 약화시킨다. 잔존하는 다중경로 신호는 빔형성기 이후에 존재하는 결정 궤환 등화기를 이용하여 제거한다. 제안한 입사각 추정 기반 DTV 수신기는 빔형성을 수행한 이후에 기존의 다양한 등화기술을 그대로 적용할 수 있는 장점을 가진다. 브라질 필드테스트채널에서 각 경로신호의 입사각을 설정한 후 제안 DTV 수신기의 성능분석을 수행하였다. 모의 실험 결과로부터 4개의 안테나 소자를 사용하는 제안 DTV 수신기는 입력 신호 대잡음비가 10dB 이상일 경우 모든 브라질 채널에서 TOV를 만족시킬 수 있음을 확인하였다.

유비쿼터스 도로 중앙분리대 시스템 개발 (Development of Ubiquitous Median Barrier System in the Highway)

  • 조병완;박정훈;윤광원;김헌
    • 대한토목학회논문집
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    • 제29권4D호
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    • pp.499-507
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    • 2009
  • 도로중앙분리대는 4차선이상의 도로에서 차도방향별로 분리하는 도로안전구조물로서, 도로교통사고와 같은 긴급 상황시 운전자 및 승객의 생명과 안전을 보호 하고, 교통장애를 최소화하기 위하여, 첨단 유비쿼터스 IT기술을 융합한 유비쿼터스 도로 중앙분리대 시스템을 제안하였다. 본 논문에서는 지능형 도로중앙분리대의 교통사고 상황인지를 위한 센서노드필드를 구성하고, 자유공간 송, 수신테스트 및 실외시험을 통해 미들웨어를 개발한 결과, 무선통신을 통해 언제, 어디서나 교통사고 발생을 24시간 실시간 인지하여 병원 및 경찰 같은 유관기관 및 담당자에게 신속하게 통보, 대처하는 것을 검증하였다.

V-PCC 부호화기를 위한 고속 결합 법선 추정 방법 (Fast Joint Normal Estimation Method for V-PCC Encoder)

  • 김용환;김유라
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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    • pp.246-249
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    • 2022
  • 최근 들어 세계적으로 크게 관심을 받는 메타버스 및 몰입형(가상현실, 확장현실, 및 라이트필드) 콘텐츠 서비스의 응용 범위를 확대하기 위해서는 3D 객체의 실시간 전송을 위한 압축 기술이 필요하다. ISO/IEC 23090 MPEG-I Part 5 로 2021 년 표준화 완료된 V-PCC (Video-based Point Cloud Compression)는 이러한 산업계의 관심 및 필요에 의해서 국제 표준화된 동적 3D 포인트 클라우드 객체 부호화 기술이다. V-PCC 기술의 압축 성능은 기존 산업계 기술에 비해 매우 우수하나, 부호화기의 연산 복잡도가 매우 높다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 V-PCC 부호화기에서 가장 높은 연산 복잡도를 갖는 법선 추정 알고리즘의 결합 고속화 기법을 제안한다. 법선 추정은 2 개의 알고리즘으로 구성되어 있다. 첫번째는 "방향을 무시하는 법선 추정 알고리즘(normal estimation)"이고, 두번째는 첫번째 알고리즘에서 추정된 법선들을 대상으로 하는 "법선 방향 추정 알고리즘(normal orientation)"이다. 본 논문에서 제안하는 고속화 기법은 2 개 알고리즘을 결합하여 첫번째 법선 추정 알고리즘에서 획득한 부가 정보를 두번째 법선 방향 추정 알고리즘에서 활용함으로써 연산량을 대폭 줄이고, 또한 법선 방향 추정 알고리즘 내의 우선순위 큐 자료구조를 변경하여 추가적인 고속화를 달성한다. 7 개 테스트 영상에 대한 실험 결과, 압축 효율 저하 없이 법선 방향 추정 알고리즘의 속도를 평균 89.2% 향상시킬 수 있다.

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다수의 가상머신을 이용한 토르 트래픽 수집 시스템 설계 및 구현 (Design and Implementation of Tor Traffic Collection System Using Multiple Virtual Machines)

  • 최현재;김현수;신동명
    • 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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    • 제15권1호
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    • pp.1-9
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    • 2019
  • 본 논문에서는 사용자 및 서비스 제공자의 신원을 공개하지 않는 토르 네트워크상에서 불법적으로 콘텐츠를 공유하는 행위의 저작권 침해를 탐지하기 위하여 트래픽을 효율적으로 수집하고 분석하고자, 다수의 가상머신을 이용한 토르 트래픽 수집 시스템 설계 및 구현을 진행하였다. 토르 네트워크에 접속할 수 있는 클라이언트로 다수의 가상머신과 Mini PC를 이용하였으며, 스크립트 기반의 테스트 클라이언트 소프트웨어를 통해 트래픽 수집 서버에서 수집과 정제 과정을 모두 자동화하였다. 이 시스템을 통해 토르 네트워크 트래픽만을 저장하고 필요한 필드 데이터만을 데이터베이스에 저장할 수 있으며, 한 번의 수집 과정 당 평균적으로 약 10,000개 이상의 패킷을 데이터베이스에 저장하고 토르 트래픽만을 인식하여 정제하는 성능을 95% 이상 달성하였다.

다양한 채널환경 하에서의 RF 워터마크 역호환성 연구 (A Study of RF Watermark Backward Compatibility under Various Channel Environments)

  • 김정창;박성익;최대원;임형수;김흥묵
    • 대한전자공학회논문지TC
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    • 제47권8호
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    • pp.99-107
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    • 2010
  • ATSC (Advanced Television Systems Committee) 방식의 지상파 디지털 TV 방송 시스템은 단일주파수망을 구성하기 위하여 송신기들 및 중계기들이 단일 주파수를 사용할 경우 수신기에서 다중 송신기 및 중계기 신호들이 수신되어 간섭을 초래할 수 있다. 이러한 간섭 문제를 해소하고자 ATSC 기술권고 (recommended practice)에서는 RF 워터마크 (watermark) 방식의 고유한 송신기 식별 코드 (transmitter identification: TxID)를 각 송신기 및 중계기에 할당한 후 이를 송신 및 중계 신호에 부가하여 전송하고 TxID 신호분석기를 통하여 각 송신기 및 중계기에서 송출된 신호가 겪는 채널 환경을 검출하여 송신기와 중계기의 송출전력 및 상대적인 송출시간을 조정함으로써 간섭 문제를 해결하도록 하고 있다. 본 논문에서는 가산 백색 가우시안 잡음 (additive white Gaussian noise: AWGN) 및 다중경로 채널 하에서 TxID 신호가 부가된 지상파 디지털 TV 방송신호의 역호환성을 분석한다. 전산 실험 및 실험실 테스트, 그리고 필드 테스트를 통하여 상용 디지털 TV 수신기의 threshold of visibility (TOV) 증가량은 AWGN 채널에 비해 다중경로 채널환경에서 더 높게 나타났으나 TxID 신호가 기존 디지털 TV 신호에 비해 30 dB 낮게 부가되어 전송될 경우 상용 디지털 TV 수신기의 평균 TOV 증가량은 0.2 dB 이하로 관찰되었다. 이러한 실험 및 테스트 결과는 RF 워터마크 방식의 TxID 신호가 상용 디지털 TV 수신기에 거의 영향을 주지 않음을 보여준다.

Deep Neural Network 기반 프로야구 일일 관중 수 예측 : 광주-기아 챔피언스 필드를 중심으로 (Deep Neural Network Based Prediction of Daily Spectators for Korean Baseball League : Focused on Gwangju-KIA Champions Field)

  • 박동주;김병우;정영선;안창욱
    • 스마트미디어저널
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    • 제7권1호
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    • pp.16-23
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    • 2018
  • 본 연구는 Deep Neural Network(DNN)을 이용하여 광주-기아 챔피언스 필드의 일일 관중 수를 예측함으로써 이를 통해 구단과 관련기업의 마케팅 자료제공 및 구장 내 부대시설의 재고관리에 자료로 쓰임을 목적으로 수행 되었다. 본 연구에서는 Artificial Neural Network(ANN)의 종류인 DNN 모델을 이용하였으며 DNN 모델의 과적합을 막기 위해 Dropout과 Batch normalization 적용한 모델을 바탕으로 총 4종류를 설계하였다. 각각 10개의 DNN을 만들어 예측값의 Root Mean Square Error(RMSE)와 Mean Absolute Percentage Error(MAPE)의 평균값을 낸 모델과 예측값의 평균으로 RMSE와 MAPE를 평가한 Ensemble 모델을 만들었다. 모델의 학습 데이터는 2008년부터 2017년까지의 관중 수 데이터를 수집하여 수집된 데이터의 80%를 무작위로 선정하였으며, 나머지 20%는 테스트 데이터로 사용하였다. 총 100회의 데이터 선정, 모델구성 그리고 학습 및 예측을 한 결과 Ensemble 모델은 DNN 모델의 예측력이 가장 우수하게 나왔으며, 다중선형회귀 모델 대비 RMSE는 15.17%, MAPE는 14.34% 높은 예측력을 보이고 있다.

7T MRI에서 일반적으로 신호 감도가 낮은 영역에 대한 고유전율 패드 개선 (Improvement of High Permittivity Pads for Areas with Generally Low Signal Sensitivity at 7T MRI)

  • 김용태;백현만
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제16권6호
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    • pp.761-769
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    • 2022
  • 고유전 재료를 사용한 패드는 임상 MRI 연구에서 RF 펄스의 필드 감도와 균질성을 국부적으로 개선하기 위해 다양한 응용 분야에서 사용되었다. 본 연구에서는 실제 임상 영상의 적용과 관련된 실질적인 문제를 고려하여 패드를 개선하는 것을 목표로 하였다. 감쇠된 B1 필드 강도를 증가시키기 위한 고유전율 패드를 제작하고 7T MRI에서 테스트했다. Sim4Life 시뮬레이션 및 실험 결과는 B1 근거리장에서 더 강하고 상대적으로 균일함을 보여준다. 민감도가 낮은 영역으로 알려진 전체 소뇌의 영상 품질을 향상시키기 위해 패드의 기계적 변화를 줄이는 가이드를 만들었다. 또한 착용감을 향상시키기 위해 패드를 상하로 나누어 디자인하였다. 안면 패드는 비강 내 비갑개와 같은 부위에서 전반적인 신호 증가 효과를 보였다. 전두엽, 눈 등의 영역에서 신호 증가가 예상됐지만 효과가 미미하거나 영상 프로토콜에서 효과를 보기 어려웠다. 결론적으로, 본 논문은 그 효과를 유지하면서 개선된 비강 신호를 갖는 소뇌 최적화 패드를 보여주었다.

IoT Network에서 위치 인식을 위한 가중치 방식의 최대우도방법을 이용한 하드웨어 위치인식엔진 개발 연구 (A Hardwired Location-Aware Engine based on Weighted Maximum Likelihood Estimation for IoT Network)

  • 김동순;박현문;황태호;원광호
    • 전자공학회논문지
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    • 제53권11호
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    • pp.32-40
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    • 2016
  • 센서네트워크 센서노드의 위치정보는 기본적으로 센싱 데이터가 얻어진 위치를 알려주는 목적으로 사용되며 Context 기반 고차원 서비스를 제공하기 위한 가장 중요한 정보중 하나이다. 센서네트워크상에서 위치인식을 위해 다양한 방법들이 연구되고 제안되어 왔으며, 이러한 방법 중에 IEEE 802.15.4 센서네트워크의 물리 계층과 매체 접근 계층을 이용한 위치인식 방법에 관한 연구방법이 크게 대두되고 있다. IEEE 802.15.4 프로토콜은 장치간의 저가격, 저속의 무선 통신을 지향하기 때문에 구현에 있어서 고도화된 최적화가 중요한 요구사항이라 할 수 있다. 하지만 수신 신호의 세기를 가지고 센서 노드들의 위치를 계산하는 방법은 최적화 문제의 해를 구하기 위한 과정이기 때문에 많은 연산 량이 필요로 하게 되고, IEEE802.15.4를 지원하는 System-On-a-Chip (SoC)의 경우 8비트 마이크로 컨트롤러기반으로 설계되어 있다는 점을 고려하면, IEEE802.15.4 기반의 위치 인식 서비스를 위해서는 하드웨어에 기반을 둔 위치 인식 엔진의 필요성이 무엇보다 중요하다. 본 논문은 IEEE 802.15.4 물리계층에 기반을 둔 가중치 기반의 최대우도방법 위치인식기 하드웨어 구현에 관해 제안하고자 한다. 테스트 베드를 이용한 필드테스트 결과 제안하는 하드웨어 기반 가중치 방식의 위치 인식방법은 정확도에서 10% 정도의 개선과 함께 내장 마이크로 컨트롤러의 연산량 및 메모리 액세스를 30% 정도 감소시켜 시스템 전원소모를 줄일 수 있는 결과를 얻을 수 있었다.