본 논문에서는 무선 음성 센서를 사용하여 스위치 제어나 생체신호 인증과 같은 유비쿼터스 센서 네트워크 응용 서비스를 지원하기 위한 음성인식 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템은 무선 음성센서와 심리음향 모델을 이용한 음성인식 알고리즘과 에러정정을 위한 LDPC(Low Density Parity Check) 모듈로 구성된다. 제안된 음성인식 알고리즘은 센서의 소비 에너지를 효율적으로 사용하기 위하여 호스트 컴퓨터에 삽입되며, 음성인식의 정확도를 향상시키기 위하여 전방향 에러정정 알고리즘을 사용하였다. 또한, 효율적으로 무선채널의 잡음을 제거하고 무선채널 에러를 정정하기 위하여 실험 환경과 실험 계수를 최적화하였다. 결과적으로, 센서와 음원 사이의 거리가 1.0m 이하 일 때 FAR 0.126%와 FRR 7.5%를 얻었다.
본 논문에서는 의료용 in-body WBAN (Wireless Body Area Network) 시스템을 위한 GM (Group Manchester code) 변조 방식을 제안한다. 현재 IEEE에서는 WBAN 시스템을 802.15. TG (Task Group) 6로 지정하고 이에 관한 표준화를 진행하고 있다. 높은 전력 효율이 요구되는 WBAN 시스템을 위해 최근 표준화 그룹에서는 PPM(Pulse Position Modulation) 신호 간의 grouping을 통하여 전송률 이득을 얻을 수 있는 GPPM (Group Pulse Position Modulation) 변조 방식이 제안된 바 있으나, 기존 GPPM 방식은 복조 과정의 SNR 손실 및 gray coding의 부재로 인한 BER 성능 열화가 나타나는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 PPM 보다 잡음 성능이 우수한 Manchester code를 기반으로, GM 방식의 BER 성능 최대화를 위한 복조 방식 및 turbo coded GM을 위한 LLR (Log Likelihood Ratio) 판정 방식을 제안하였으며, 다양한 성능 2 분석을 통해 제안된 방식의 우수성을 입증하였다.
60GHz 멀티-기가비트 WPAN 시스템을 위한 고속 QC-LDPC 복호기의 구조를 제안한다. 제안한 QC-LDPC 복호기 설계를 위하여 4 블록-병렬 계층 복호 기술과 fixed wire network 기술이 적용 되었다. 2단 파이프라이닝과 4 블록-병렬 계층 복호기술은 동작 주파수와 데이터 처리량을 개선시키는데에 큰 효과가 있다. 또한 본 제안한 복호기 구조에서 스위치 네트워크를 구현하여 위하여 fixed wire network로 간단하게 구현될 수 있으면 하드웨어 복잡도를 크게 감소시킬 수 있다. 제안한 672-비트, rate-1/2인 QC-LDPC 복호기 구조는 90-nm CMOS 표준 셀을 이용해 설계 및 합성하였다. 성능 분석 결과 제안한 QC-LDPC 복호기 구조는 794K 게이트를 가지며 클락 속도 290MHz 에서 작동한다. 12-iteration일 때 데이터 처리율은 3.9 Gbps 이며 60GHz WPAN 시스템에 적용되어 사용 될 수 있다.
본 논문에서는 피실험자의 체온, 맥박, 호흡수, 혈압을 수집할 수 있는 무선 센서를 이용하여 수집된 생체 신호를 분석하는 시스템을 제안하였으며, 생체 신호를 분석하기 위하여 전문가 시스템을 사용하여 역전파 신경망을 설계 하였다. 제안된 시스템은 하드웨어 (UStar-2400 ISP, UStar-2400, Wireless sensors) 부분과 소프트웨어 부분 (Knowledge Base module, Inference Engine module, User Interface module)으로 구성되며 소프트웨어 부분은 HOST PC에 삽입된다. 그리고 시스템의 정확도를 개선하기 위하여 전방향 에러 정정 시스템(LDPC)을 구현하였다. 지식기반 모듈에서 100개의 데이터 집합을 사용하여 역전파 신경망을 훈련하였으며, 지식기반 모듈의 128개의 데이터 집합을 사용하여 실험한 결과 약 95%의 정확도를 가졌으며, 무선 센서를 사용하여 13명의 학생을 대상으로 실험한 결과 약 85%의 정확도를 획득하였다.
무선통신시스템에서의 고용량 데이터 전송을 위해 MIMO 전송은 필수적인 기술의 하나로 자리매김하였다. 더불어 열악한 채널환경에서 요구되는 성능을 만족하기 위해서는 반드시 고효율 오류정정부호를 사용하여야하며, 반복적인 복호 기법을 사용하는 터보부호나 저밀도 패리티 검사부호 등이 그 예라고 할 수 있다. 이러한 오류정정 부호들의 우수한 성능은 반드시 MIMO 검출 단에서의 정확한 연판정 검출 값이 전제되어야 한다. 본 논문에서는 매우 적은 복잡도로 효과적으로 연판정 검출 값을 복호기에 전달 할 수 있는 방법으로써 채널 행렬의 QR 분해기법을 적용한 연판정 검출 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방식은 먼저 연판정 MIMO 검출 단계를 두 단계로 나누어 복잡도를 획기적으로 감소시킬 수 있는 방법과 결합하였으며, 채널 행렬에 대하여 직접 역행렬을 구하는 방식에 비해서 안테나 수가 증가할수록 훨씬 더 적은 복잡도로 동일한 성능을 얻을 수 있다.
터보 부호화된 시공간 블록 부호(space-time block coding; STBC) 방식을 사용하는 디지털 통신 시스템에서는 STBC 방식에서 어떻게 연판정 값을 제공하느냐가 터보 부호의 성능과 밀접하게 관련되어 있기 때문에 세심한 주의가 필요하다. 본 논문에서는 이와 같은 시스템의 수신단에서 터보 부호의 복호화기에 들어가는 STBC 복호화기의 출력 값인 연판정 검출(soft decision detection; SDD) 값의 정확도의 정도에 따른 성능을 살펴본다. 최근 유사 직교 STBC(quasi-orthogonal STBC; QO-STBC) 방식의 복호 과정에서 발생하는 잡음 향상 효과를 완화시키기 위한 방식으로써 잡음 백색화 필터(noise whitened filter)를 이용한 방식이 제안되어 성능 향상 및 복잡도 개선에 도움이 될 수 있음이 밝혀진 바 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 잡음 백색화 필터를 이용한 QO-STBC 방식에 대한 보다 명확한 수학적 분석 결과를 제시하고, 이에 적합한 SDD 방식을 제안한다.
본 논문에서는 무선 오디오와 영상 인터페이스를 이용한 스위치 제어 및 인식 등의 다양한 유비쿼터스 센서 네트워크 응용 서비스를 지원하기 위한 음성과 얼굴인식 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템은 하드웨어 부분으로 무선 오디오 및 이미지 센서, 심리응용모델을 이용한 음성인식과 주성분 분석법(PCA: Principal Components Analysis)을 이용한 얼굴이식 알고리즘, 그리고 LDPC(Low Density Parity Check)로 구성되어 있다. 제안된 음성과 얼굴인식 시스템은 센서의 효율적인 에너지 사용을 위하여 HOST PC에 삽입된다. 그리고 인식 시스템의 정확도를 개선하기 위하여 전방향 에러 정정 시스템을 구현하였다. 또한, 무선 채널 잡음의 효과적인 제거와 정정을 위하여 테스트환경과 시뮬레이션 계수를 최적화하였다. 결과적으로 사람 음성과 음성센서의 거리가 1.5m 이하일 경우에 FAR과 FRR을 각각 0.126%, 7.5%를 얻었고, 얼굴인식 알고리즘을 2회로 제한하였을 경우, GAR과 FAR을 각각 98.5%와 0.036%를 획득하였다.
차세대 이동 통신인 IMT2000에서는 3GPP 및 3GPP2규격 모두에서 터보코드가 채널 코딩기법으로서 길쌈부호와 함께 표준으로 채택되어 있으며 특히 3GPP규격에서는 제한길이 4인 1/3 터보코드가 채택되어 있다. 본 논문에서는 상기 터보 코드를 복호하기 위한 복호기의 구조를 제시하고, 3GPP 규격의 터보 코드를 복호할 수 있는 복호기를 설계하였다. 특히 효율적인 동작을 위하여 내부 SISO 복호기로서 레지스터교환방식을 적용하고 새로운 구조의 누적 메트릭 정규화 부를 포함한 SOVA복호기를 설계하였다. 개발 터보 복호기의 성능 예측을 위하여 MATLAB을 통하여 시뮬레이션하였으며, VHDL을 사용하여 파 모듈의 제어를 위한 제어블럭, 입력 제어 버퍼, SOVA 내부 복호기를 포함한 전체 터보 복호기를 설계하였다. 설계한 복호기는 Synopsys사의 FPGA express에서 합성하고, EPF200SRC240-3 FPGA에 이식하여 하드웨어적으로 동작을 검증하였다.
예기치 못한 상황에 의한 선박 내 화재나 선체 파손 등 긴급 상황 발생 시에 대형의 해난 사고가 발생할 수 있다. 특히, 해수와 직접적으로 접촉하는 선체는 파도와 조류 등에 의해 다양한 저항과 흔들림 운동의 영향을 받게 되는 데 이를 고려한 선박 USN 미들웨어와 선박 내 상황 인식을 기반으로 한 시스템이 필요할 것이다. 이에 본 논문에서는 해양 디지털 선박의 무선 센서를 이용하여 수집된 위험 상황 정보를 분석하는 시스템을 제안하였으며, 센싱된 데이터를 분석하기 위하여 역전파 신경망을 설계하였다. 위험 상황별로 각 300개의 데이터 집합을 사용하여 역전파 신경망을 실험한 결과 화재 위험 상황에 대해서는 96%의 정확도를 가졌고 선체 위험 상황에 대해서는 약 88.7%의 정확도를 나타냈다. 제안된 시스템은 시스템의 정확도를 개선하기 위하여 전방향 에러 정정 시스템(LDPC)을 구현하였고 진단된 결과는 CDMA 방식으로 전송하여 해양 디지털선박 상황 모니터링 시스템을 구현했다.
본 논문에서는 CDMA2000 1xEV-DO의 매체 접근 제어 계층에서 현재 순방향 오류 정정 방법으로 사용되고 있는 리드-솔로몬 복호화 과정의 수행 시간을 다양한 채널 조건에서 분석하였다. 그 결과, 트래픽 채널의 패킷 손실률이 특정 수준 이상으로 높을 경우 리드-솔로몬 복호기의 수행 시간이 길어져 MPEG-4 비디오의 시간 제약을 보장할 수없음을 확인하였다. 이러한 문제를해결하기 위해서본 연구에서는3가지의 기법을제시하였다. 첫째, 정적기법은 패킷 손실률이 특정 임계값 이상일 경우 리드-솔로몬 복호를 생략함으로써 MPEG-4의 시간 제약을 맞춘다. 두 번째 동적 기법은 패킷 손실률이 높더라도 모든 리드-솔로몬 복호를 생략하지는 않고MPEG-4의 시간 제약을 맞출 수 있는 범위 안에서 최대한으로 복구를 수행한다. 마지막 기법인 비디오 인지 동적 기법은 동적 기법과 비슷하지만 비디오 복호에 대한 기여도에 따른 우선 순위 기반으로 복구를 함으로써 비디오의 품질을 더욱 향상시키는 것이다. 우리는 본 논문에서 제안한 기법들을 활용하는 것이 실시간 비디오방송의 서비스 품질을 크게 향상시킬 수 있음을 다양한 실험을 통해 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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