무선랜 환경에서 전송률 적응기법은 무선 채널의 현재 상태에 따라 최적의 전송모드를 선택함으로써 제한된 무선랜 대역폭 사용에 대한 효율성을 향상시키는 목적을 가진다. 하지만 무선랜 표준에서는 이러한 전송률 적응기법에 관한 알고리즘이나 프로토콜을 정의하지 않고 있으며, 이로 인해 전송률 적응기법에 관한 많은 연구가 이루어졌다. 본 논문에서는 기존에 제안된 전송률 적응기법들의 문제점들을 개선하는 기법으로서 송신노드 기반의 전송률 적응기법을 제안한다. 제안하는 기법은 송신노드에서 수신하는 패킷으로부터 측정되는 신호감도를 기반으로 무선 채널의 상태를 측정하고, 이를 기반으로 최적의 성능을 기대할 수 있는 전송모드를 프레임 단위로 조절하게 된다. 또한 전송모드 선택의 기준이 되는 신호감도 범위를 지속적으로 갱신하고 RTS/CTS 교환을 선택적으로 사용할 수 있게 함으로써 무선 채널의 상태 변화에 대해 적응적이고 안정적으로 전송모드를 결정하게 된다. 시뮬레이션을 이용한 성능평가를 통해 제안하는 전송률 적응기법이 기존의 전송률 적응기법들의 장점들을 유지하면서, 각각의 기법들이 가지는 문제점을 개선할 수 있음을 검증하였다.
골재 간극률은 구조적 강도, 내구성, 배수 및 투수성 등 다양한 아스팔트의 특성에 직접적인 영향을 미친다. 따라서 아스팔트 포장이 사용되는 위치, 기후, 환경 등에 적절하도록 골재 간극률이 설계되어야한다. 하지만 골재 간극률은 다양한 요인들에 의해 영향을 받으므로 그 설계가 쉽지 않다. 예를 들어 골재 입자의 크기 분포, 구성이나 아스팔트 바인더의 양, 다짐 수준 등 다양한 영향인자가 존재한다. 본 연구에서는 골재 간극률에 영향을 미치는 요인들로부터 골재 간극률을 예측하고자 하였다. 이를 위해 다양한 기계학습 모델 방법을 적용하였고 단일 기계학습 모델을 적용했을 때보다 높은 정확도로 골재 간극률을 예측할 수 있음을 보였다. 본 연구의 결과는 경험과 노동집약적인 실험에 의존하는 골재 간극률 예측에 데이터 기반의 접근방법을 적용할 수 있음을 보였으며 향후 최적 골재 간극률 설계 등에 활용 가능할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 오버레이 네트워크 환경에서 비디오 스트리밍 서비스의 성능을 향상시키기 위한 수직 핸드오버 메커니즘을 제안한다. 본 논문에서는 error propagation 문제를 완화함으로써 비디오 스트리밍 서비스의 성능을 향상시킨다. 이를 위해 프레임들의 전송 경로를 유형별로 분리하고, 프레임들의 손실률을 최소화하는 재전송 정책을 사용하며, forced 수직 핸드오버 시 멀티캐스팅 방법을 사용하였다. 또한 stability period 정의하여 핑퐁 현상이 전송성능에 미치는 영향을 줄였다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 방안이 error propagation 문제를 개선함으로써 이동 사용자에게 끊김없는 비디오 스트리밍 서비스를 제공함을 알 수 있었다.
According to general architecture of flight simulator made up of several independent rendering display systems, display synchronization problem between them naturally happens. In addition, since the flight simulator is usually implemented in the same networks where network delay is not big concern, it is necessary to consider different factors of existing synchronization technique. Among them, in this paper, we propose a new display synchronization scheme for flight simulator where each system has different rendering capacity. In the proposed scheme, each system is synchronized by considering maximum and minimum frames per second (FPS) while considering level of detail and latency. Also, experimental results are given to demonstrate the suitability of the proposed scheme for display synchronization scheme.
본 논문에서는 ATSC(Avanced Television Systems Committee) 3.0 물리계층에서 다양한 서비스 시나리오별 가능한 프로파일을 도출하기 위한 MATLAB GUI(graphical user interface)기반의 ATSC 3.0 시뮬레이터를 구현한다. 개발된 시뮬레이터는 ATSC 3.0 에서 지원하는 다양한 종류의 BICM(bit interleaved and coded modulation) 및 OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 파라미터 조합과 다중화 방식을 지원할 수 있고, 그에 따른 프레임 길이와 전송률을 계산할 수 있다. 개발된 시뮬레이터에서는 4 개의 PLP(physical layer pipe)까지 지원할 수 있고, 최대 4 개의 부프레임(subframe)까지 구성이 가능하다.
최근 인터넷 상에서 제공되는 영상 서비스에 대한 요구가 증가하고 있다. 하지만 네트워크 환경에서 전송되는 데이터는 오류로 인하여 쉽게 손실될 수 있다. 특히 HEVC(High Efficiency Video Coding)와 같이 높은 압축률로 압축된 정보에 대한 전송 오류는 영상 복원에 심각한 영향을 끼친다. 따라서 네트워크 환경에서 일정한 화질을 유지하기 위한 오류 은닉(Error Concealment : EC) 방법이 필요하다. 본 논문은 HEVC EC 를 위한 PU(Prediction Unit) 기반 움직임 벡터 외삽법(Motion Vector Extrapolation : MVE) 모델을 제안한다. PU 는 예측의 기본 단위로써 PU 내에 동일한 물체가 포함될 확률이 높다. 따라서, 이 모델은 손실된 프레임의 이전 프레임이 갖는 PU 정보를 이용하여 PU 단위로 외삽(extrapolation)을 실시한다. 또한, 손실된 블록과 외삽 블록간의 관계를 고려하여 겹쳐진(overlapped) 외삽 블록 중 가장 작은 PU 크기를 EC 기본 단위로 결정한다. 이 방법은 PU 정보를 반영함으로써 블록 경계 오류(block artifact)를 감소시킨다.
ITU-T에서 표준 비디오 코딩 알고리즘으로 채택한 MPEG 코딩방식은 세 가지의 코딩방식 (I,B,P,방식)을 주기적으로 사용하기 때문에, 코딩된 정보량에 강한 주기성을 보인다. 본 연구에서는 이러한 MPEG 비디오 트래픽의 주기성을 반영하는 개별 비디오 원의 트래픽을 모형화하고 이를 바탕으로 다중화 장치의 성능분석을 실시하였다. 개별 비디오 원에서 발생된 트래픽은 I, B, P의 코딩순서를 반영하고, I, B, P 프레임 별로 셀 수를 모형화 하였다. 그리고 다중화 장치에 입력되는 트래픽은 프레임 시간 단위로 이산화시켜 셀 수를 모형화하였고, 이를 이산시간 마코프 연쇄를 이용해 다중화 장치에서의 셀 손실률을 구하였다. 다중화 장치에서 셀 손실은 입력되는 잘대적인 트래픽의 양 뿐만 아니라, 비디오 원 정렬 (Source Alignment)에도 많은 영향을 받는다. 이러한 비디오 원의 정렬 효과를 반영하여 다중화 장치에 연결될 수 있는 비디오 원의 수를 결정하였다.
여러 동영상 부호화 방식에서 영상프레임을 분할해서 이전에 부호화된 프레임으로부터 움직임을 추정하여 현재의 블록을 예측하는 움직임 보상을 사용하고 있다. 움직임 보상에 사용되는 화소정밀도가 높을수록 보다 좋은 성능을 갖지만 연산량은 증가하게 된다. 본 논문에서는 1/4 화소 정밀도를 지원하는 H.264/AVC 부호화기에 적합한 움직임 보상기를 연구하였다. 전치 배열과 휘도 6-tap 필터 3개를 사용하여 높은 하드웨어 이용률을 갖게하였다. VHDL을 사용하여 Xilinx ISE툴을 사용하여 합성하고, 보드 수준에서 PCI인터페이스를 사용하여 검증하였다. 본 논문에서 제안하는 움직임 보상기는 실시간 처리를 요구하는 분야에 응용 가능할 것으로 예견된다.
본 논문에서는 CELP 부호화기의 계산량을 줄이면서도 고음질의 음성을 합성할 수 있는 코드북 구조를 제안한다. 제안한 코드북 구조는 불규칙 코드북과 희박 중첩형 코드북 두 개의 코드북의 합으로 여기 신호를 표현한다. codebook I에서 잔류신호와 오차가 적은 여기신호열을 구한 후, 이 여기신호열에 codebook II의 여기신호열을 합하여 최적의 여기신호열을 구한다. 또한 이로 인한 전송비트수의 증가를 막기위해 홀수 프레임에서는 두 개 코드북의 index를, 짝수 프레임에서는 codebook I의 여기신호열은 그대로 사용하고 codebook II에서만 검색하여 전송하는 방법을 사용하였다. 이러한 2중 코드북 구조는 두 개의 여신호열의 합으로 표현되고 각각의 서로 다른 코드북 이득을 사용하기 때문에 정확한 이득을 표현할 수 있어 기존의 개선 알고리듬보다 더 나은 음질을 제공할 수 있다. 검색시간이 빠르고, 본 코드북 구조를 갖는 4.8kbps CELP형 부호화기를 설계하여 컴퓨터 모의 실험한 결과, 같은 전송률을 갖는 DoD CELP 부호화기보다 segSNR가 0.53dB 더 높게 나타났다.
본 논문은 도로 상에서 움직이는 물체를 검출하고 웨이블릿 변환을 이용하여 검출된 물체를 추적하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 후보 영역 추출 단계와 물체 판별 단계 그리고 추적 단계로 이루어진다. 첫번째 단계에서는 연속된 두 프레임간의 차영상 분석 방법을 기반하여 움직이는 물체에 의해 발생한 영역과 그 이외의 다른 영역들을 검출한다. 두 번째 단계에서는 검출된 영역에 포함되어 있는 물체를 웨이블릿 변환 계수를 입력하는 신경망을 사용하여 판별한다. 그리고 판별된 물체의 위치 및 크기 정보와 웨이블릿 변환 계수를 이용하여 추적한다. 제안한 방법을 실험한 결과, 물체 추적률은 93%, 프레임당 처리 시간은 0.19ms 이다. 본 논문에서 제안한 방법은 실시간 교통 감시 시스템에 유용하게 적용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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