Recently, SDN and NFV technology have been developed actively and provide enormous flexibility of network provisioning. The future network services would generally involve many different types of services such as hologram games, social network live streaming videos and cloud-computing services, which have dynamic service requirements. To provision networks for future services dynamically and efficiently, SDN/NFV orchestrators must clearly understand the service requirements. Currently, network provisioning relies heavily on QoS parameters such as bandwidth, delay, jitter and throughput, and those parameters are necessary to describe the network requirements of a service. However it is often difficult for users to understand and use them proficiently. Therefore, in order to maintain interoperability and homogeneity, it is required to have a service abstraction layer between users and orchestrators. The service abstraction layer analyzes ambiguous user's requirements for the desired services, and this layer generates corresponding refined services requirements. In this paper, we present our initial effort to design a Smart Service Abstraction Layer (SmSAL) for future network architecture, which takes advantage of machine learning method to analyze ambiguous and abstracted user-friendly input parameters and generate corresponding network parameters of the desired service for better network provisioning. As an initial proof-of-concept implementation for providing viability of the proposed idea, we implemented SmSAL with a decision tree model created by learning process with previous service requests in order to generate network parameters related to various audio and video services, and showed that the parameters are generated successfully.
시각암호는 정보보호 분야에서 중요한 정보를 암호화하여 복수 회원에게 분산시킨 후 회원의 합의에 의하여 해독이 가능하게 하는 thresholding scheme을 디지털 시스템인 아닌 인간의 시각 시스템으로 복호가 가능하게 하였다. 그러나 이러한 방법은 표현의 한계로 인하여 몇 가지 문제점을 안고 있었다. 이후 인간의 시각을 대신하여 레이저를 사용하는 광시각암호가 제안되어 광학 시스템에 암호 기법을 적용할 수 있게 되었다. 그러나 이 시스템은 기존의 시각 암호의 문제점을 완전히 극복하지 못함으로 인하여 또 다른 문제를 발생하였다. 이것은 데이터 처리 시스템을 시각에서 광학으로 전환하는 과정에서 발생하기 때문에 문제의 분석과 해결 역시 광학적으로 접근하는 것이 타당하다. 본 논문에서는 상관기를 이용하여 광시각 암호의 처리에서 발생하는 잡음의 정도와 암호 특성을 주파수 관점에서 분석한다.
변형불변 패턴인식을 실현하기 위하여 크기와 회전변위에 대해 불변인 극-로가리즘 좌표변환을 이용하였고, 좌표 변환을 수행하기 위하여 Lee 방식의 투과함수를 갖는 CGH를 CAD용 포토(UV light)패턴 발생기에 의해 마스크로 제작하였다. 광학적으로 좌표변환된 입력패턴은 본 논문에서 제시한 광상관기에 입력되었으며, 실시간 홀로그래피에 의한 기록매질로서 $BaTiO_3$ 단결정을 정합필터로 사용하였다. 본 논문에서 제시한 광상관기를 사용하여 크기와 입력에 대한 자기상관값의 변화를 실험적으로 제시함으로서 변형불변 패턴인식을 증명하였다.
Diffractive Optical Elements(DOEs) diffracts incident light using the diffraction phenomenon of light to generate a desired diffraction image. In recent years, the use of diffraction optics, which can replace existing refractive optical elements with flat plates, has been increased by implementing various optical functions that could not be implemented in refractive optical devices and by becoming miniaturized and compacted optical elements. Direct laser lithography is typically used to effectively fabrication such a diffractive optical element in a large area with a low process cost. In this study, the process conditions for fabricating patterns of diffractive optical elements in various shapes were found using direct laser lithographic system, and optical performance evaluation was performed through fabrication.
컴퓨터 생성 홀로그램(CGH)에서 시야각은 매우 중요한 특성이다. 시야각에 따라 홀로그램을 볼 수 있는 영역이 결정되며 시야각을 넘어가게 되면 재구성된 오브젝트가 잘려 보이게 된다. CGH의 최대 시야각은 회절 격자 방정식에 의해 결정이 되며, 해당 수식에 따르면 홀로그램 재생 장치인 공간 광 변조기(SLM)의 픽셀 피치에 반비례한다. SLM의 픽셀 피치를 줄이는 것은 어렵고 비용이 많이 들기 때문에 본 논문에서는 고해상도 랜덤 바이너리 위상 마스크를 SLM에 부착하여 CGH의 시야각을 확장하는 방법을 제안한다. CGH를 계산하는데 자주 사용되는 반복 푸리에 변환 알고리즘(IFTA)에 위상 평균화 단계를 도입하여 SLM과 위상 마스크간의 픽셀 크기 및 개수의 차이를 극복하였다. 또한 스칼라 회절 이론을 바탕으로 한 홀로그램 시뮬레이션에 제안한 방법을 적용 후 가상 눈 모델을 도입하여 두 개의 물체로 이루어진 홀로그램을 재구성하고 여러 각도에서 관찰하여 시야각이 향상되는것을 검증하였다.
공액상 없이 여러 가지 물체를 동시에 재생 가능한 다채널 다단계 위상형 컴퓨터-생성 홀로그램(CGH)을 설계할 수 있는 보다 효과적인 부호화 방법을 제안하였다. 다채널 CGH 패턴을 설계하기 위하여 pixel oriented CGH 제작방식을 이용하였다. 설계된 CGH 패턴의 성능평가를 위해 양자화 위상 단계수에 따른 여러 가지 다채널 CGH들의 회절효율(η), 평균제곱에러(MSE) 및 신호 대 잡음비(SNR) 등의 변화를 살펴보았다. 일반적으로 CGH에 기록되는 물체 수가 증가할수록 CGH의 재생품질은 떨어진다. 그러나 회절효율의 경우 1채널 CGH가 70%이고 제안한 부호화 방법으로 설계한 2채널, 4채널, 8채널 CGH들은 각각 62%, 62%, 63%로 채널수가 증가하여도 큰 차이가 없음을 컴퓨터 모의실험을 통하여 확인할 수 있었다. 또한 렌즈로 결합되어 있는 PAL-SLM과 XGA형 LCD 그리고 이에 빛을 조명하는 LD 등으로 구성되어 있는 액정 공간 광 위상 변조기를 사용하여 광학적으로 CGH를 구현하여 입력영상을 재생$.$고찰해 보았다.
본 논문에서는 위상 변조된 가상 영상과 결합변환상관기를 이용하여 암호화 및 복호화 수준을 향상시키는 방법을 제안하였다. 원 영상은 주파수 영역에서 가상 위상 영상과 무작위 위상 영상의 곱을 퓨리에 변환하여 만든 암호화 영상과 제안한 위상 대응 규칙으로 만든 퓨리에 복호화 키를 퓨리에 변환하여 출력 평면에서 간단히 복원된다. 제안한 방법은 암호화된 영상을 허가되지 않은 사람들이 분석함으로써 있을 수 있는 복제 가능성을 원 영상의 어떤 정보도 포함하지 않은 가상 영상을 사용함으로써 배제할 수 있다. 또한 위상 변조된 영상의 자기상관성분의 세기는 1이므로 원 영상은 이 자기상관성분을 이용하여 재생되므로 결합변환상관기의 가장 큰 문제점인 자기상관성분을 제거해야 하는 문제를 해결할 수 있다 하지만 위상 암호화방법은 잡음이나 흠집에 민감하여 복원영상의 왜곡이 발생할 수 있으므로 본 논문에서는 이 문제를 분석하고 해결책을 제시하였다. 검증 실험을 통하여 분석의 타당성을 확인하고 제안한 암호화 방법이 광 암호화 시스템에 적용 가능함을 확인하였다.
각다중화 방법과 함께 널리 사용되고 있는 위상다중화의 방법으로 PSC(pseudo random code)를 제안하고 기존의 위상부호인 PRC(pure random code), ERC(equivalent random code), HAM(Hadamard matrix)등과 성능을 비교분석 하였다. 프로그램적으로 $32{\times}32$의 동일한 화소수로 각 위상부호를 발생시키고, 실제 광시스템에서 공간광변조기의 비선형적 위상변조 특성을 고려하여 0%, 5%, 10%, 15%, 20%, 25%의 에러율을 갖는 위상값을 의도적으로 부가함으로써 네 가지 형태의 위상부호들을 구한 다음 각각의 자기상관 및 상호상관 성분을 시뮬레이션 하였다. 이를 통해 위상부호간의 영상누화 및 신호대 잡음비를 비교, 분석하였다. 그 결과 $32{\times}32$의 화소수에 대해서는 PSC의 상호상관에 의한 평균값이 0.067로 다른 형태의 위상부호들의 신호대 잡음비와 비교하여 가장 작게 나타났으며, 임의의 어드레스빔에 의한 순간적인 영상누화를 나타내는 표준편차값도 PSC가 0.0113으로 가장 작게 나타났다. 또한, 어드레스의 빔크기에 해당되는 화소수를 $32{\times}32$, $64{\times}64$, $128{\times}128$, $256{\times}256$ 등과 같이 변화시키면서 화소수에 따른 영향을 분석하였다.
본 논문에서는 3차원 동영상의 시간적 중복성과 룩업 테이블을 이용한 효과적인 3차원 동영상 홀로그램 생성방법을 제안한다. 기존의 N-LT를 이용한 홀로그램 생성 기법은 미리 생성된 요소 프린지 패턴을 단순 이동 시켜 물체에 대한 홀로그램을 고속으로 생성할 수 있게 하였다. 하지만, 3차원 동영상 홀로그램의 경우는 정지영상에 대한 홀로그램에 비해 방대한 양으로 인하여 실시간 홀로그램을 생성하는데 많은 시간이 필요하게 되어 실직적인 제한이 있었다. 반면 이러한 3차원 동영상은 인접한 프레임은 유사한 정보를 갖는다는 시간적 중복성을 갖고 있고, 이러한 특성을 동영상 압축에 이용하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 3차원 동영상의 시간적 중복성을 이용하여 계산하여야 하는 데이터의 양을 현저하게 줄임으로써 3차원 동영상에 대한 홀로그램을 고속으로 생성할 수 있는 새로운 방법을 제안하고 실험을 통하여 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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