능동위상배열안테나는 적절한 급전신호 가중치 선택에 따라 대국을 향해 주 빔을 조향할 수 있을 뿐만 아니라 간섭원 방향으로 패턴 널을 형성할 수 있다. 주 빔의 조향을 위한 급전신호 가중치는 방사소자의 위치를 기반으로 쉽게 산출할 수 있다. 그리고 패턴 널 형성을 위한 급전신호 가중치 또한 적절한 요구 방사패턴 설정과 WLSM(Weighted Least Squares Method)을 이용하면 산출할 수 있다. 그러나 일반적인 무선 통신망 환경에서 간섭원의 위치는 미인지 상황에 있다. 따라서 적응형 패턴 널 형성 기법이 필요하다. 본 논문에서는 요구 방사특성 설정에 따른 패턴 널 형성이 가능함을 확인하고, 이를 기반으로 관측 영역 기준 이진탐색 알고리즘을 이용하여 간섭원 적응형 패턴 널 형성 기법에 관하여 연구하였다. 제시된 기법을 기반으로 모의실험을 수행한 결과, 효율적으로 간섭 적응형 패턴 널 형성이 가능함을 확인하였다.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.411-414
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2006
본 논문은 다양한 GPS 재밍대응 기술 중에서 안테나 기반의 CRPA(Controlled Reception Pattern Antenna) 시스템에 관한 소개 및 안테나의 널(null) 패턴 합성에 필요한 핵심 모듈인 디지털 I/Q 벡터모듈레이터(Vector Modulator)를 이용한 GPS용 $2{\times}2$ CRPA 패턴 제어방법에 관한 연구 내용이다. 일반적으로 시스템에서 미리 결정된 방향으로 만들어진 안테나 빔을 이용한 위상배열안테나(phased array antenna)와는 달리 CRPA 구조의 GPS 위성수신용 적응배열안테나(adaptive array antenna)는 각 안테나 소자(element)로부터 수신된 신호들을 실시간으로 해석하여, GPS 배열 안테나의 패턴 특성을 제어한다. 본 연구에서는 $2{\times}2$ 배열 정사각(square) 구조의 CRPA를 채택했으며, 재밍신호 방향으로 널(null) 패턴을 합성하기 위한 방법으로 PC에서 제어 가능한 DAC(Digital to Analog Converter)을 이용하여 I/Q 벡터모듈레이터로 인가되는 RF신호의 위상(phase) 및 진폭(amplitude)을 조절한다. 이때 원하는 널(null) 패턴이 합성되도록 네 개의 각 안테나 소자 쪽으로 8채널의 복소가중치(complex weight)를 인가한다.
부채널 분석은 하드웨어에서 발생하는 빛, 열, 전자기파와 같은 각종 부채널 정보를 이용하는 공격이다. 부채널 분석은 강력한 보안 위협에 속하지만, 부채널 정보 분석에 오랜 시간과 노력이 소요된다. 때문에 부채널 분석에 머신러닝을 접목하고자 하는 연구가 진행되었다. 머신러닝은 대량의 데이터를 학습하고 패턴을 파악하는데 용이하기 때문에 대량의 부채널 정보를 분석하는데 유리하다. 본 논문에서는 부채널 파형 데이터를 사용하여 암호 분류를 하는 머신러닝 모델을 소개한다.
본 논문에서는 다채널 오디오 시스템에서 사용되어지는 음향신호처리에 대하여 저자들이 그간 제안하였던 방법들을 중심으로 다뤘다. 다룬 내용은 첫째로 각 스피커에서 청자의 위치까지의 공간응답의 영향을 배재할 수 있는 역 필터링이고, 둘째로 다채널 스피커의 위치를 파악하여 최적 위치와의 차이를 자동적으로 보상할 수 있는 방법이다. 셋째로 인간의 인지적인 측면을 고려하는 다채널 스피커로부터의 에너지 레벨 정렬 방식에 대하여 다뤘고, 마지막으로 특정공간의 반사음의 분포 패턴을 구하여 이를 일반적인 청취공간에서 재현해 내는 음장 재현 방식에 대하여 요약하였다.(중략)
기지국 안테나의 수직 패턴 형태는 자기 셀 뿐만 아니라 인접 셀의 통신 품질에도 크게 영향을 미치므로, 셀의 설계에 있어서 매우 중요한 고려 사항이다. 현재 기지국 안테나에 적용되는 수직 패턴의 형태는 크게 5가지로 분류될 수 있다. 안테나의 설계에 있어서, 5가지의 수직 패턴은 단독으로 적용되기도 하고, 또는 복합적으로도 적용될 수 있다. 본 논문에서는 상측의 부엽이 억압되고, 하측의 널이 널 필링된 수직 패턴을 갖으며, 또한, 수직면 상에서 연속적인 전기적 다운 틸팅이 가능한 이중 편파의 기지국용 안테나를 설계 및 제작하였다. 성형 빔 합성은 R. S. Elliott이 제안한 패턴 합성법들을 순차적으로 사용하여 구현하였으며, 또한 전기적인 다운 틸팅 기능을 위해 위상 배열 안테나 기술이 적용되었다. 측정한 결과, 0°~14°의 연속적인 다운 틸팅 범위와 13.3dBi 이상의 이득, 그리고 최대 -23dB의 상측 부엽 성능이 나타났다. 또한, 다운 틸팅 시에도 상측 부엽의 변화가 크지 않음을 확인할 수 있었으며, 패턴의 널 필링 특성도 전반적으로 양호하다.
안드로이드 OS의 패턴 스크린 잠금 기능은 가장 일반적으로 사용되는 사용자 인증 기법이다. 현재 사용되는 패턴 스크린 잠금 기법은 패턴의 종류에 따라 약 39만개의 조합이 가능하며, 잘못된 입력 시 입력 지연 등의 기법이 적용되어 무작위 대입 공격으로는 쉽게 공격하기 어렵다. 이 논문에서는 ARM 기반의 멀티코어 시스템에서 사용하는 하드웨어의 구성 요소 중 캐시 일관성 인터페이스가 패턴의 종류를 파악할 수 있는 부채널이 될 수 있음을 보인다. 이러한 하드웨어 부채널을 이용하여 스크린 잠금 패턴의 꺾임 횟수와 전체 길이를 유추할 수 있으며, 이를 통해 공격의 효율성이 매우 높아질 수 있음을 제시한다.
소산장 흡수를 이용한 다채널 광섬유형 미각센서를 제작하여 인간이 느끼는 다섯 가지의 기본 맛 및 혼합 맛에 대한 센서의 특성을 평가하고 그에 대한 패턴을 분석하였다. 센서소자는 광섬유의 클래드 층을 제거하고 그 대신 실리콘 폴리머내에 6가지의 색소를 고정화한 감지막을 각각 코팅하여 다채널로 제작하였으며, 측정하고자 하는 미물질의 농도변화에 따른 감지막내로의 소산장의 흡수량 변화를 측정하는 방법을 이용하였다. 제작된 센서로부터 얻어진 출력값에 대한 응답패턴을 제작한 결과, 5가지의 기본 맛 즉, 단맛, 짠맛, 신맛, 쓴맛 및 우마미를 내는 대표 물질들에 대해 각기 다른 패턴을 얻을 수 있었으며 센서의 감도는 인간이 느낄 수 있는 역가 이상의 넓은 범위에서 선형적인 측정이 가능하였다.
간섭신호가 광대역이거나 빠르게 기동할 경우 기존의 협대역 적응 빔형성(NABF: Narrowband Adaptive Beam-forming)기법의 성능이 크게 저하되는 것으로 알려져 있다. 이는 간섭신호가 빠르게 기동할 경우 추정된 빔패턴의 널(null)을 벗어나게 되고 협대역을 가정하여 얻어진 빔패턴의 널은 광대역 신호일 경우 이를 효과적으로 제거할 수 없기 때문이다. 이러한 환경에서 견실한 성능을 얻기 위해 NABF 기법에 미분제한조건을 주어 간섭신호 방향의 널 폭을 넓히는 기법이 알려져 있다. 본 논문에서는 광대역의 기동하는 간섭신호에 보다 견실하게 대처하기 위해 광대역 적응 빔형성 (WABF: Wideband Adaptive Beamforming)기법에 미분제한 조건을 적용하였다. 그리고 빠르게 기동하는 광대역 간섭신호가 존재하는 환경에서 모의실험을 수행하여 제안한 기법과 기존의 NABF기법 성능을 비교한다.
단말기 페이징이란 특정한 이동 단말장치의 정확한 위치를 결정하는 과정을 말한다. 페이징 비용은 단말기를 찾기 위한 페이징 사이클의 수와 검색되는 셀의 수에 비례한다.본 논문에서는 이러한 페이징 비용을 감소시키기 위하여, 실생활에서 단말기 사용자의 이동 패턴이 일정하다는 가정 하에 Shortest-Distance-First 방식에 단말기 사용자의 이동경로 이력 리스트를 부가한 이동경로 기반의 페이징 기법을 제안하고 폴링 사이클의 수와 폴링 시그널의 수 관점에서 시뮬레이션을 통해 기존 SDF 단말기 페이징 기법과 성능을 비교 분석한다. 시뮬레이션 결과를 통하여 제안된 방식이 폴링 사이클과 폴링 시그널의 수를 감소시킴을 보여준다
본 논문에서는 카드 단말기로부터 발생할 수 있는 부채널 신호를 통해 금융 중요 정보의 누수가 발생할 수 있다고 가정하고, 실제 적용 가능한 공격 모델을 새로이 제안한다. 논문에서 제안하는 공격 모델은 소형 센서를 카드 단말기에 부착하여 카드 단말기에서 발생하는 진동 신호를 이용한 진동 신호 기반 부채널 공격이다. 이 소형 센서를 통해 카드결제 승인 단말기의 버튼을 누를 때 발생되는 진동신호를 알아낼 수 있으며, 이러한 정보는 금융 정보를 탈취하는 기반이 된다. 이러한 연구는 기존에 실시된 다른 부채널 연구들과 어느 정도 유사한 면도 있으나, 본 논문은 비언어적 모델을 기반으로 한다는 점에서 그 성격이 다르다. 왜냐하면 금융 결제에 필요한 카드 번호, 비밀번호, 휴대전화 번호 등은 일정한 패턴을 가질 수 없기 때문이다. 또한 소형 카드 단말기를 이용한 연구가 거의 없었다는 점에서 본 연구는 의미를 가진다. 이에 소형 무선 센서를 데이터를 수집하고, 데이터 특성을 고려해 주파수 영역의 스펙트럼 및 주성분 분석 방법을 이용한 통계적 신호처리 및 패턴 인식 알고리즘을 이용해 수집 정보를 분석을 실시한 뒤, 그 실험 결과를 선보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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