차세대 무선 통신 시스템은 멀티밴드/멀티모드 동작이 가능한 RF 송수신기를 필요로 하고 있다. Polar transmitter는 효율적인 switched-mode RF 전력증폭기를 사용함으로써 높은 효율성을 얻을 수 있기 때문에 EDGE (Enhanced Data Rates for GSM Evolution), WCDMA (Wideband Code Division Multiple Access) 및 WLAN (Wireless Local Area Network)과 같이 고속의 데이터 전송율을 지원하는 시스템에 적합한 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 수신단의 구조에 변화를 주지 않으며 또한 추가적인 정보의 전송이 필요 없이 기존 수신기를 그대로 사용할 수 있는 PAPR (Peak-to-Average Power Ratio) 감소기법을 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) polar transmitter에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 이 방법은 polar 변조된 신호에 대하여 피크 윈도잉을 사용한 것으로 다양한 윈도우 형태와 길이를 적용하여 비트오율 (Bit Error rate; BER)과 오차 벡터 크기 (Error Vector Magnitude; EVM)를 측정하였다. 모의실험 결과, 제안된 기법은 효율적인 PAPR 감소와 더불어 클리핑으로 인한 대역의 왜곡 (out-of-band distortion)이 감소함을 관측하였다.
대용량의 다각형 표면 데이터를 효과적으로 감소시키는 많은 간략화 알고리즘들이 제안되었다. 이들 간략화 기법들은 정점, 에지, 삼각형 등과 같은 기본적인 간략화 단위에 대해 자신의 붕괴 비용함수를 적용하여 간략화 전후의 에러를 최소화 한다. 기존의 제안된 비용 함수들은 대부분 거리최적화에 기반 한 에러 측정방법을 사용한다. 그러나 기본적으로 스칼라 값인 거리요소 만으로는 현재 메쉬의 지역적인 특징을 정확히 정의하기 어렵다. 따라서 곡률이 심한 지역의 특징 정보를 유지하지 못함으로써 간략화 단계를 높일수록 원래의 세부적인 모양을 잃어버리는 단점이 있다. 본 논문에서는 표면의 방향과 같은 벡터성분을 비용함수의 요소로서 고려한다. 표면의 방향성분은 거리와 같은 스칼라 양에 비의존적이다. 따라서 작은 스칼라 양을 갖는 요소라도 이의 벡터성분의 크기에 따라 보존 여부를 재고할 수 있다. 또한 제안된 비용함수를 바탕으로 하는 반-에지 붕괴에 기반 한 간략화 알고리즘을 개발한다. 이는 객체의 제거 후에 기존 에지의 두 정점 중 하나를 이용하여 새로운 정점을 표현하는 방법으로서 저장공간 상의 이점이 있으며 대용량 표면데이터의 실시간 전송을 요하는 렌더링 시스템에 매우 효과적으로 적용될 수 있다.
DGPS (differential GPS) 방식의 위치해 계산 방식은 기준국 수신기와 동적 수신기와의 의사거리 보정정보 (PRC; pseudo-range correction) 실시간 통신을 통해서 위치해를 계산하는 방식을 말한다. 실제 동적으로 움직이는 수신기에서는 기준국 수신기와의 통신이 단절되어 PRC 실시간 통신이 단절되는 상황이 발생한다. 논문에서는 DGPS 방식의 위치해 계산방식에서 PRC를 받는 실시간 상황 중간에서수신기에 의사거리보정 정보전송이 끊긴 상황을 가정하여, 수신기에서 기존에 수신했던 PRC 정보를 사용하여 가상의 PRC 모델을 기계학습 알고리즘을 통해 실시간 생성하는 predict DGPS를 제안한다. predict DGPS 방식을 검증하기 위해 고정되어있는 기준국의 수신기에서 실제 PRC와 본 논문에서 제안 한가상의 PRC를 적용하여 위치해를 비교, 분석하였다. 또한 실제 도로에서 PRC 통신이 단절된 시나리오를 가정하여, predict DGPS 방식을 적용한 위치해 계산 방식이 기존 방식의 위치해 계산과 비교하여 향상된 위치해를 보여 줄수 있음을 보였다.
본 논문에서는 새로운 해양 방사선 자동 감시 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 다음과 같은 특징들을 가진다. 첫 번째로 NaI + PVT 혼합형 검출기를 사용함으로 반응속도가 빠르고 정밀분석이 가능하다. 두 번째로 섬광체형 센서에 온도보상 알고리즘을 적용함으로서 추가적인 냉각장치가 필요 없으며 시시각각 변화하는 해양환경에 안정적인 운영이 가능하다. 세 번째로 냉각장치가 필요 없으므로 전력소비량이 적어 태양열을 활용하여 전력의 안정적인 공급이 가능하므로 해양환경 관측부이에 설치 가능하다. 네 번째로 GPS 및 무선통신을 사용하여 측정지역에 대한 정확한 위치정보와 실시간 데이터 전송기능으로 주변국 등의 원전사고 등 발생 시 즉각적인 경보대응이 가능하다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과는 방사선 측정범위는 세계 최고 수준인 $5{\mu}Sv/h{\sim}15mSv/h$의 범위에서 측정이 되었고, 정확도는 ${\pm}8.1%$의 측정 불확도가 측정되어 국제 표준인 ${\pm}15%$ 이하에서 정상동작 됨이 확인되었다. 내환경등급(방수)은 IP67을 달성하였고, $-20{\sim}50^{\circ}C$ 동작온도에서 5% 이내로 변동률이 측정되어서 안정성이 확인되었다. 진동시험 후 측정값 변화율이 10% 이내로 측정되어서, 파도에 의한 해양환경에서 진동으로 인한 측정값의 변화가 없을 것으로 확인되었다.
다양한 서비스가 등장으로 인해 스펙트럼 부족 문제가 가속하됨에 따라, 면허 대역에서 통신하던 사용자들을 비면허 대역에서 통신하는 NR-U(New Radio-Unlicensed)가 등장하였다. 하지만 NR-U 네트워크 사용자로 인해 동일한 비면허 대역에서 통신하는 Wi-Fi 네트워크 사용자의 성능이 감소하게 된다. 본 논문에서는 NR-U 네트워크 사용자와 WiFi 네트워크 사용자가 공존해있는 비면허 대역의 처리량과 비면허 대역의 사용에 대한 공평성을 동시에 최대화하는 것을 목표로 한다. 먼저 비면허 대역에서 전송률 분할 다중 접속 기술을 활용한 NR-U 네트워크의 합-전송 속도 (Sum of Rate)를 최대화하기 위해 강화 학습의 몬테 카를로 정책 하강법(Monte Carlo Policy Gradient)을 활용한 최적의 전력 할당 기법을 제안하였다. 그 뒤, 동일한 비면허 대역에서 NR-U 네트워크와 WiFi 네트워크의 공존을 위해 시스템 처리량과 공정성을 동시에 최대화할 수 있는 게임 이론의 순차적 라이파 협상 해법(Sequential Raiffa Bargaining Solution)을 활용한 채널 점유 시간 분할 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션 결과에서 동일한 전력 할당 기법을 사용하였을 때, 본 논문에서 제안한 전송률 분할 다중 접속 기술이 기존의 다중 접속 기술들보다 더 빠른 합-전송속도를 보임을 확인하였다. 또한 비면허 대역 네트워크의 전송량과 공평성을 비교해본 결과 본 논문의 순차적 라이파 협상 해법을 활용한 채널 점유 시간 분할 알고리즘이 타 알고리즘보다 처리량과 공정성을 동시에 만족함을 입증하였다.
방송과 통신의 대표적 융합서비스인 IPTV 서비스는 네트워크 상에서 QoS 보장, 멀티캐스팅 효율성, 높은 대역폭이 요구된다. 전형적인 TDM 중심의 메트로 전송 네트워크는 안정적이고 복구가 가능한 방식으로 고정된 음성 트래픽을 전송할 수 있게끔 설계되었기 때문에 폭주 특성을 지니는 데이타 트래픽을 수용하기에는 병목현상과 대역폭 낭비의 단점이 있다. 그리고 고급 하이엔드 서비스와 Best Effort의 로우엔드 서비스를 분별하지 못하여 전송 네트워크에서는 모든 데이타를 동일하게 취급을 한다. 이러한 폭주 트래픽의 증가와 QoS를 근본적으로 해결하기 위해서는 무엇보다도 새로운 전송 네트워크 설계가 절실히 요구된다. 논문에서는 TDM 중심의 메트로 전송 네트워크를 패킷 중심의 전송 네트워크로 변화 방법을 제시하고 또한 패킷 중심의 전송 네트워크의 장점과 실효성도 함께 제시한다. 그리고 패킷 중심의 전송 네트워크인 Packet Transport System 방법에 관한 기술요소와 특징들에 대해서도 함께 제시한다. 연구결과 패킷 중심의 전송 네트워크인 Packet Transport System은 기존의 TDM 특성을 수용할 뿐 아니라 QoS, 멀티캐스트, 높은 대역폭의 수용으로 효과적인 대역폭 운용과 안정적인 패킷 전송성능을 가지고 있으며, 또한 광 경로 상의 장애 발생 시 트래픽의 생존성 확보를 위한 보호 메커니즘을 고려한 알고리즘을 통해서 각 서비스 클래스별 차등화된 QoS를 보장할 수 있다.
최근 사물인터넷(IoT, Internet of Things) 기술의 발전으로 다양한 분야에 적용 가능한 서비스가 많이 개발되고 있으며 농작물 관리를 위한 서비스에도 적용하고 있다. 기존에는 농작물 생육에 필수요소인 토양수분을 관리하기 위해 직접 사람이 계측기를 휴대하여 유동적인 지점을 측정하였다. 본 논문에서는 WPAN(Wireless Personal Area Network)을 활용하여 센서 데이터를 분석하여 농작물의 생육의 상태를 과학적으로 관리한 사례이다. 평지 환경은 구조물에 의한 신호간섭 및 주파수 방해 요인이 적어 무선 주파수의 활용함에 있어 좋은 환경을 제공한다. 본 논문에서는 효율적인 WPAN구축 및 데이터 전달 기법과 구축되는 센서 노드 및 게이트웨이에 전원 공급이 어려우므로 저전력 모드를 지원하는 동작 알고리즘이 필수적이다. 실험에서는 각 센서 노드 및 게이트웨이의 네트워크 구성을 통한 효율을 검증하고, 저전력 모드의 운영 및 시간 동기를 위한 기법에 대하여 연구하였다. 향후 통신 효율을 향상시키기 위해 LoRa를 이용한 RF통신 및 프로토콜에 대한 연구가 필요하다.
미디어의 전송시 네트워크의 상황에 따라 통신망의 과부하가 발생할 수 있으며, 이를 줄이기 위해서 필터링, 부하 분산기법, 막힘 제어 기법, 프레임 드로핑 등의 많은 연구가 진행되었다. 이들 중 효과적인 방법은 동영상의 비트율을 조절하기 위해 특정 비디오 프레임을 제거함으로써 대역폭의 감소를 가능하게 하는 프레임 드로핑(Frame dropping)이다. 프레임 드로핑은 프레임 간의 종속성이 가장 적은 B 프레임을 먼저 제거하고 종속성의 관계에 따라 I, P 프레임 순서대로 제거한다. 본 논문에서는 MPEG-4 미디어의 전송에 프레임 드로핑을 적용 하였으며 이때 암호화를 통하여 저작권을 보호할 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위하여 서버에 저장되어있는 프레임 드로핑 이 이미 적용된 파일을 클라이언트에게 전송하는 방법과 서버에 저장되어있는 미디어 파일을 클라이언트에게 전송시 실시간으로 프레임 드로핑하는 두 가지 방법을 설계 구현 하였다. MPEG-4 데이터의 암호화에는 3가지 방법을 제안하였다: I-VOP내의 매크로 블록(Macro block) 암호화, P-VOP내의 매크로 블록과 모션벡터 암호화(Motion Vector), I-VOP내의 매크로블록과 P-VOP내의 모션벡터 암호화. MPEG-4 미디어의 전송시, 최적의 방법을 선택하기 위해 드로핑, 암호화, 복호화 및 영상의 품질을 비교하였으며 드로핑 후에도 원래의 영상과 큰 차이가 없었다. 암호화와 복호화에서는 I-VOP와 P-VOP를 모두 암호화 하였을 때가 가장 성능이 좋았다.
본 논문에서는 최근 가장 신뢰도 높은 인공지능 탐지 알고리즘인 YOLOv3와 EfficientDet을 이용한 화재 탐지 기술과 문자, 웹, 앱, 이메일 등 4종류의 알림을 동시에 전송하는 알림서비스 그리고 화재 탐지와 알림서비스를 연동하는 AWS 시스템을 제안한다. 우리의 정확도 높은 화재 탐지 알고리즘은 두 종류인데, 로컬에서 작동하는 YOLOv3 기반의 화재탐지 모델은 2000개 이상의 화재 데이터를 이용해 데이터 증강을 통해 학습하였고, 클라우드에서 작동하는 EfficientDet은 사전학습모델(Pretrained Model)에서 추가로 학습(Transfer Learning)을 진행하였다. 4종류의 알림서비스는 AWS 서비스와 FCM 서비스를 이용해 구축하였는데, 웹, 앱, 메일의 경우 알림 전송 직후 알림이 수신되며, 기지국을 거치는 문자시스템의 경우 지연시간이 1초 이내로 충분히 빨랐다. 화재 영상의 화재 탐지 실험을 통해 우리의 화재 탐지 기술의 정확성을 입증하였으며, 화재 탐지 시간과 알림서비스 시간을 측정해 화재 발생 후 알림 전송까지의 시간도 확인해보았다. 본 논문의 AI 화재 탐지 및 알림서비스 시스템은 과거의 화재탐지 시스템들보다 더 정확하고 빨라서 화재사고 시 골든타임 확보에 큰 도움을 줄 것이라고 기대된다.
유도분극(induced polarization; IP) 탐사 중 광대역 혹은 빛띠(spectral) IP (SIP) 탐사법에서는 교류 전류를 송신원으로 하였을 때 나타나는 매질의 진동수에 따른 복소전기비저항의 크기와 위상을 측정하며, 진동수에 따라 값이 변화하는 복소전기비저항의 분산 혹은 이완 반응을 분석하게 된다. 이때 분산곡선은 등가회로 모델과 같은 이완 모델을 통해 설명할 수 있는데, 다중목적함수 최적화 기법을 적용하여 분산곡선에서 SIP 이완모델의 변수들을 예측해보았다. SIP 이완현상을 설명하기 위해 가장 많이 이용되는 Cole-Cole 모델 계열의 변수를 구하기 위해 크기 오차와 위상 오차를 최소화하는 두 가지 목적함수로 설정하고 다중목적함수를 최적화하기 위해 유전 알고리듬을 이용하였다. 다중목적함수 최적화 기법을 이용한 Cole-Cole 모델 변수 구하기는 수치 모델에 대해서는 잘 구해졌으나 기존에 보고된 SIP 실내실험 자료에 피팅할 경우, 주로 위상 크기가 작을 때(약 10 mrad 이하) 피팅이 맞지 않는 경우가 많았다. 이는 다중목적함수로 사용하는 크기와 위상의 자료 오차 사이에 스케일이 맞지 않아 발생하는 한계로 추정되며, 향후 복소전기비저항의 분산 곡선에서 SIP 변수를 예측하기 위해 이러한 한계를 극복할 수 있는 기계 학습 등 다양한 기법들에 대한 연구가 필요할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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