통신 시스템에서 제한된 총 전력으로 여러개의 부채널로 이루어진 채널의 입력과 출력 사이의 상호정보를 최대화하는 문제의 해는 Waterfilling 구조를 가진다. 채널 상태 정보(CSI)를 알고 있을 때 OFDM이나 MIMO는 병렬의 독립된 부채널들로 분해 될 수 있다. 제한된 전력 하에 채널용량에 접근하는 전송속도를 위한 최적의 부채널 전력할당 문제의 해는 Waterfilling 으로 구할 수 있다. Waterfilling은 상태가 좋은(SNR이 높은) 부채널에 더 많은 전력을 할당하고 상태가 나쁜 채널들은 적은 전력이나 전력을 할당하지 않음으로서 상태가 좋은 부채널들의 전송속도를 높이고 결과적으로 전체 전송속도를 채널용량에 접근하게 한다. Waterfilling은 총 전력 제한을 만족하는 정확한 수면 높이를 찾는데 일반적으로 수면 높이를 추정하고 갱신해 나가는 반복적 알고리즘이 사용된다. 이 과정에서 부채널들에 대한 채널이득 제곱의 역수들의 부분합($\sum\limits_{n=1}^{Last}{\frac{N_0}{{\mid}h_n{\mid}^2}}$) 계산이 반복적으로 필요하다. 본 논문에서는 이런 부분합들을 초기화 단계에서 미리 계산하여 배열을 만들고 임의의 부분합 계산을 배열 참조로 대치함으로서 Waterfilling 알고리즘의 계산 시간을 줄였다.
스마트폰과 초고속 네트워크에 연결된 스마트폰과 같은 클라이언트는 다양한 위치기반 서비스를 언제 어디서나 사용할 수 있게 해주고 있다. 이런 환경에서 무선 데이터 방송 시스템은 대규모의 클라이언트들의 다양한 데이터 요구를 효과적으로 처리할 수 있게 한다. 효율적인 무선 데이터 방송 시스템을 구축하기 위해 다양한 데이터 스케줄링 기법과 인덱싱 기법이 개발되고 있으나 이러한 기법들을 신속히 평가하기 위한 시뮬레이션 프레임워크의 개발은 보고된 것이 없다. 본 논문에서는 시뮬레이션 기반의 무선 데이터 방송 시스템 성능 평가를 위한 시뮬레이션 프레임워크를 설계 및 구현한다. 개발된 프레임워크는 무선 데이터 방송 시스템의 성능을 빠르게 평가할 수 있으며 다양한 데이터 스케줄링 기법과 인덱싱 기법을 적용할 수 있는 확장성을 가진다.
무선 기반 네트워크와 인터넷 기술의 급속한 발전과 더불어, 주변의 모든 사물들이 인터넷으로 연결되어지는 초 연결 사회로 발전해 가고 있으며, 최근 사물인터넷에 기반한 스마트 응용 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 사물인터넷은 사람, 사물, 공간, 데이터 등이 유무선 네트워크로 연결되어, 정보의 생성, 수집, 공유 및 활용을 할 수 있는 초 연결망을 구축하는 것으로 여기에 다양한 센서들과 클라우드 기술을 이용하여 실시간 상황정보를 수집 저장하여 스스로 판단하고 결정할 수 있는 지능을 부여하여 서비스화 하는 스마트 응용 개발이 주류를 이루고 있다. 본 연구에서는 이러한 시대적 조류에 맞춰 사물인터넷을 기반으로 하는 모바일 컴퓨팅 환경에서 센서와 클라우드 등 첨단 ICT 기술을 이용하여 특정 상황정보의 실시간 탐지와 인식을 바탕으로 현재 상황에 맞는 정확한 판단과 결정을 내릴 수 있는 지능을 기반으로 실시간 제어와 통제 및 처리를 할 수 있는 스마트 응용을 설계하고자 한다.
1997년 IBM의 딥블루가 세계 체스 챔피언인 카스파로프를 이기고, 최근 구글의 알파고가 중국의 커제에게 완승을 거두면서 딥러닝에 대한 관심이 급증하였다. 본 논문은 딥러닝에 기반을 둔 인고지능 체스엔진인 딥퍼플(DeepPurple) 개발에 대해 기술한다. 딥퍼플 체스엔진은 크게 몬테카를로 트리탐색과 컨볼루션 신경망으로 구현된 정책망 및 가치망으로 구성되어 있다. 딥러닝을 통해 구축된 정책망을 통해 다음 수를 예측하고, 가치망을 통해 주어진 상황에서의 판세를 계산한 후, 몬테카를로 트리탐색을 통해 가장 유리한 수를 선택하는 것이 기본 원리이다. 학습 결과, 정책망의 경우 정확도 43%, 손실함수 비용 1,9로 나타났으며, 가치망의 경우 정확도 50%, 손실함수 비용 1점대에서 진동하는 것으로 나타났다.
PLC 등의 현장제어기기는 주요 이벤트 정보를 로깅하는 기능이 없기 때문에 사고분석이 힘들다. 따라서, PLC, IED와 같은 현장제어기기의 주요 이벤트 정보를 로깅하여, 사이버 사고 발생 시 분석이 가능한 정보 확보가 필요하다. 이벤트 로깅을 위한 현장제어기기(임베디드기기) 통신 프로토콜을 분석하기 위해서는 프로토콜 애널라이저(분석기)가 필요하다. 그러나 Wireshark와 같은 기존의 분석기는 페이로드 데이터 기반의 다양한 프로토콜 분석 및 분류가 어렵고 이벤트 로깅을 위한 대용량의 데이터 식별 및 추출을 처리하기에는 어려움이 있다. 따라서, 본 논문에서는 대용량의 이벤트 로깅을 위한 빅데이터 기반 현장제어기기 통신프로토콜 페이로드 데이터 추출을 위한 시스템을 연구개발하였다.
최근 클라우드, 모바일 등 ICT 기술의 발전으로 소셜 네트워크를 통한 이미지 활용이 급증하고 있다. 이러한 이미지는 개인정보가 포함되어 있어, 개인정보 유출 사고가 발생될 수 있다. 이에 이미지에서 개인정보를 인식하고 마스킹하는 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 이미지에서 개인정보를 인식 하는 방법인 광학 문자 인식은 이미지의 밝기, 명암, 왜곡에 따라 인식률의 변화가 심하여 한글 인식이 미흡한 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 광학 문자 인식 방법을 기반으로 CNN 알고리즘에 딥러닝을 적용하여 이미지 인식 기반 향상된 개인정보 식별 및 마스킹 시스템을 설계 및 구현하였다. 또한 구현된 제안 시스템을 동일한 이미지를 가지고 광학 문자 인식과 개인정보 인식률을 비교평가를 진행하고, 제안 시스템의 얼굴 인식률을 측정하였다. 테스트 결과 제안 시스템의 개인정보 인식률은 광학 문자인식에 비해 32.7% 향상되었으며 얼굴 인식률은 86.6%로 확인되었다.
대규모 병렬처리가 가능하고 칩당 뉴론 집적도가 높은 펄스형 디지털 다계층 신경망 구조를 제안하였다. 제안된 신경망에서는 대수적인 신경망연산이 의사-랜덤 펄스 시퀀스(pseudo-random pulse sequences)와 단순 디지털 논리 게이트를 이용하여 확률적 프로세스로 대치되었다. 확률적 프로세스의 결과로 나타나는 신경망 연산의 통계적 모델을 제시하였으며 이를 바탕으로 랜덤잡음의 영향과 연산의 정확도를 분석하였다. 이진인식 문제를 적용하여 제안된 신경망의 성능을 평가하고 제시한 통계적 분석결과의 정당성을 검증하였다. Gate 레벨과 register transfer 레벨로 기술된 신경망의 VHDL 모델의 시뮬레이션 결과는 개발된 통계적모델로 예측된 인식추정치와 실제 인식률이 거의 일치함을 보였으며, 또한 숫자인식률에 있어서도 일반 Back-Propagation 신경망의 인식률과 거의 차이가 없음을 보였다.
도심지 무선 인터넷 서비스에서 전파 특성(wave propagation characteristics)을 정화하게 예측하여 서비스 영역을 결정하는데 있어서 최적의 기지국 선정, 셀 설계 등은 매우 중요한 과정이다. 서비스 지역의 지형 지물 및 인위적 구조물의 건물 재질 및 높이와 폭 등 각기 다른 특징으로 인하여 무선망 서비스의 송수신 거리에 큰 영향을 미치고 있으며, 이는 기본적으로 요구되어지는 무선 인터넷 품질을 정확하게 예측 및 분석하여 이용자에게 서비스를 제공하는데 큰 어려움을 갖게 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위한 전파 예측 모델에 의한 기본 기지국 위치 선정 후 가장 서비스 영향을 미치는 기지국 위치 이동 및 안테나의 각도 등 무선망 최적화를 결정짓는 파라미터 값의 변화에 따라 서비스 영역이 최적화 되어 서비스 지역 덴 품질이 개선되는 과정을 시뮬레이션 함으로써 무선방 기지국 최적화 과정을 통하여 동일 지역 내 서비스 커버리지가 넓어지고 개선된 품질로서 이용자들이 질 높은 무선 인터넷 서비스를 제공받을 수 있게 된다는 것을 보여 주었다.
본 논문에서는 캐리 전파가 없어 고속연산이 가능한 잉여수계를 이용하여 생산자동화 시스템에서 실시간 물체인식을 위한 디지털 뉴런프로세서의 구현방법을 제안하였다. 설계된 디지털 뉴런프로세서는 잉여수계를 이용한 MAC 연산기와 혼합계수 변환을 이용한 시그모이드 함수 연산부로 구성되며, 설계된 회로는 C언어 및 VHDL로 기술하였고 Compass 툴로 합성하였다. 최종적으로, LG 0.8${\mu}m$ CMOS 공정을 사용하여 Full Custom방식으로 설계를 수행하였다. 실험결과, 가장 나쁜 경로일 경우, 약 19nsec의 지연속도와 0.6ns의 연산속도를 보였고, 기존의 실수 연산기에 비하여 약 1/2배정도 하드웨어 크기를 줄일 수 있었다. 본 논문에서 설계한 디지털 뉴런프로세서는 실시간 처리를 요하는 생산자동화 시스템의 물체인식 시스템에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
기존의 시스템에 적용되었던 상호배제 문제는 정적인 분산 컴퓨팅 환경에 적합하도록 설계되어 있다. 하지만 현재는 모바일 컴퓨팅환경이 진행되고 있으므로 정적 분산 환경에서의 상호배제 문제가 새로운 컴퓨팅 환경에 적용할 수 있도록 설계되어야 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 모바일 컴퓨팅환경 에 맞는 알고리즘을 연구하였다. 모바일 컴퓨팅환경이라는 새로운 환경에 알맞은 상호배제문제는 기존의 정적인 분산컴퓨팅환경의 상호배제보다 단말 이동성 빛 차원 취약성 때문에 더 복잡한 시스템 구성을 보 인다. 본 논문은 정적 분산 환경에서의 상호배제를 모바일 컴퓨팅 환경으로 확장 할 수 있는 새로운 상호배제 알고리즘을 제안한다. 모바일 분산시스템 노드들의 상호관계를 트리 구조로 나타내고 이동 호스트들 사이의 토큰 전달을 통해서 Deadlock과 Starvation으로부터 자유로운 상호배제를 지원하는 모바일 상호배제 알고리즘을 제안한다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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