본 논문에서는 4세대 이동 통신 시스템에서 요구되는 사양을 위해, 해상도, 동작속도, 칩 면적 및 소모 전력을 최적화한 14b 100MS/s 0.18um CMOS ADC를 제안한다. 제안하는 ADC는 동작 모델 시뮬레이션을 통해 최적화된 구조를 분석 및 검증하여 3단 파이프라인 구조로 설계하였으며, Nyquist 입력에서도 14 비트 수준의 유효비트 수를 가지는 광대역 저잡음 SHA 회로를 기반으로 하고, MDAC에 사용되는 커패시터의 소자 부정합에 의한 영향을 최소화하기 위하여 3차원 완전 대칭 구조를 갖는 레이아웃 기법을 적용하였다. 또한, 100MS/s의 동작 속도에서 6 비트의 해상도와 소면적을 필요로 하는 최종단의 flash ADC는 오픈 루프 오프셋 샘플링 및 인터폴레이션 기법을 사용하였다. 제안하는 시제품 ADC는 SMIC 0.18um CMOS 공정으로 제작되었으며, 측정된 DNL과 INL은 14비트 해상도에서 각각 1.03LSB, 5.47LSB 수준을 보이며, 100MS/s의 샘플링 속도에서 SNDR 및 SFDR이 각각 59dB, 72dB의 동적 성능을 보여준다. 시제품 ADC의 칩 면적은 $3.4mm^2$이며 소모 전력은 1.8V 전원전압에서 145mW이다.
이미징 파이프라인(imaging pipeline)의 목적은 디스플레이 되는 영상을 원영상과 비슷하게 변환하는 것이다. 이를 위해 감마 조정 혹은 히스토그램기반 방법이 영상대비와 세부 영역을 개선하기 위해 제안되었다. 그러나 이러한 방법들은 조도성분과 색도성분이 위치에 따라 변화하므로 영상 개선에 한계가 있다. 따라서 MSR (Multi-Scale Retinex) 기법이 제안되었으며, 이는 영상에 따른 가우시안 필터의 크기에 의존하며, 독립적인 로그 신호를 기반으로 한다. 그러므로 영상 보정 후 후광효과(Halo), 색상변화(Color change or graying-out), 특정 색상의 두드러짐 등의 영상 왜곡(image distortion)이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 영상을 전역조명성분, 국부조명성분, 반사성분으로 나누는 새로운 색상 보정 방법을 제안한다. 제안한 방법에서 전역조명성분은 가우시안 필터를 작용하여 획득하며, 국부 조명성분은 JND(Just-noticeable difference)기반 적응적 필터를 적용하여 획득한다. 반사성분은 원 영상에 획득된 전역조명성분과 국부조명성분으로 나누어 줌으로써 획득된다. 개선된 영상은 멱함수(power function)를 수행한 후 이들의 곱으로 획득되며, sRGB로 표현된다. 실험 결과에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 우수한 성능을 보인다.
본 논문에서는 사용자가 각기 다른 구조를 가진 다양한 무선랜 네트워크 (Wireless Local Area Network) 들 간 핸드오버시 사용자에게 끊김 없는 인터넷 연결을 제공하기 위한 새로운 이동성 관리 구조 및 모델을 제시한다. IETF에서는 MIPv6와 이를 확장한 HMIPv6, PMIPv6 등의 많은 이동성 관리를 위한 연구가 진행되었지만 현실적으로 무선 접속점이 서로 다른 개인 관리자 또는 ISP에 의해 관리되고 있기 때문에 접속 인증 방법 및 이동성 프로토콜이 달라 이러한 이동성 관리 프로토콜은 이동 단말의 핸드오버 시 응용 서비스에 대한 QoS (Quality of Service)를 보장 할 수 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 사용자가 무선 네트워크를 생성하여 핸드오버 시 QoS를 보장하는 이동성 관리 방법을 제안한다. 더욱 자세히는, 끊김 없는 인터넷 서비스를 제공하기 위한 사용자 정의 네트워크의 모델, 구조 및 알고리즘을 제시한다. 마지막으로, 네트워크 시뮬레이터 2 (Network Simulator Tool 2)를 이용하여 제안된 알고리즘에 대한 성능 분석을 하였다.
본 논문에서는 PMOLED(passive matrix organic light emitting diodes) 데이터 구동회로의 전류 편차를 보상하는 새로운 구조의 회로를 제안한다. 일반적인 PMOLED 데이터 구동 회로의 경우 MOS(metal oxide semiconductor) 공정 변화에 의해서 발생하는 데이터 구동 회로 출력단의 전류 편차는 보상 할 수 없으나, 제안된 데이터 구동회로는 출력단의 전류 편차를 보상하여 균일한 값의 전류를 OLED 패널(panel)에 인가 할 수 있다. 제안하는 회로는 종래의 데이터 출력 회로에 스위칭 트랜지스터를 추가하여 데이터 출력 전류용 회로를 공통 연결선에 연결함으로써 공정 변화에 의한 출력 전류의 편차를 최소화 할 수 있다. 제안한 회로는 $128(RGB){\times}128$의 해상도를 지원하는 PMOLED 패널을 기준으로 설계 하였고, 구동 회로 개발에 이용된 공정은 0.35um이다. 실험 결과 제안한 데이터 구동회로의 출력 전류는 1%대의 오차를 갖는 반면, 종래의 데이터 구동회로의 경우 출력 전류는 9% 대로 심한 변화를 나타내었다. 본 논문에서 제안한 PMOLED 데이터 구동회로를 이용할 경우 고화질의 OLED 디스플레이 구현이 가능하여 고 품위의 디스플레이 특성을 요구하는 휴대용 디스플레이 기기에 적용 할 수 있다.
고속 철도나 자동차와 같은 고속의 이동 환경에서 고속 데이터 전송을 위해서는 빠른 빔 추적 능력이 중요하다. 디지털 역지향성 안테나는 수신 신호의 방향에 대한 사전 정보 없이, 안테나 위상을 변화시킴으로써 신호를 수신된 방향으로 재전송을 할 수 있기 때문에 자동적으로 빔 추적이 가능하다. 또한, 디지털 역지향성 안테나는 아날로그 역지향성 안테나와 비교하여 수정과 업그레이드가 쉽다는 장점을 가진다. 본 논문에서는 AWGN과 다중 신호 환경에서 디지털 역지향성 안테나의 BER 성능을 분석하였다. 시뮬레이션 결과, 위상 검출기를 사용하여 역지향성 안테나의 정확한 위상 추적 및 위상 공액을 하는 것을 확인하였다. 두 번째 안테나의 위상 지연이 $15^{\circ}$ 발생할 경우에 위상 공액 기법을 사용하게 되면 사용하지 않았을 경우에 비해서 전력 효율이 1 dB 향상된다. 본 논문에서는 다중 신호가 존재할 경우에 역지향성 안테나에서의 성능을 논의하였다. 다중 신호나 간섭신호가 존재할 경우, 역지향성 안테나에서 직접파의 방향에 대해서 진폭 또는 위상 오차가 발생함을 확인할 수 있다.
디지털 카메라 시스템에서 CMOS 이미지 센서 (CMOS image sensor, CIS)는 낮은 가격, 작은 시스템 크기, 특히 적은 소비전력의 장점을 가지고 있어 널리 사용되고 있다. 그러나 CIS에서 획득된 영상의 색은 원래의 피사체와 서로 다르고, CIS를 사용한 서로 다른 디지털 카메라는 촬상 특성의 차이에 의해서 통일한 자극치에 대해서 서로 다른 특성을 가지게 된다 이러한 CIS의 촬상 특성에 의해서 표준 색에 대한 출력 특성이 서로 다르게 되고, 영상 출력 장치에서도 동일한 색 재현을 기대하기가 어렵기 때문에 CIS를 위한 컬러 보정이 요구된다. 기존의 컬러 보정 방법은 많은 시간에 걸친 여러 변의 반복적 실험 과정에 의한 경험적 방법을 통해서 구하고 있으며, 그 결과 또한 만족스럽지 못한 실정이다. 본 논문에서는 CIS를 이용한 디지털 카메라를 위한 효과적인 컬러 랩 방법을 새롭게 제안한다. 제안된 방법은 화이트 밸런스만을 조정한 카메라 자체의 전달 특성을 구하고, 이상적인 표준 카메라의 전달 특성에 가깝도록 컬러 보정 행렬을 통해 컬러 보정을 수행한다. 실험 결과, 카메라 전달 특성이 보정 전에 비해 표준 카메라의 전달 특성에 매우 가깝게 보정되었으며, 제안한 방법을 적용한 디지털 카메라의 출력 영상에 대한 화질도 상당히 향상된 것을 확인하였다.
오늘날 인터넷의 발달과 더불어 다양한 스마트 기기들의 증가로 인하여 많은 양의 트래픽이 발생하고 있다. 특히 기존의 데스크탑 이외의 다양한 모바일 기기와 스마트 디바이스에서는 HTTP 기반의 응용 트래픽이 많이 증가하고 있다. 이렇게 증가하는 모바일 트래픽은 인터넷에 망 과부하, 웹보안과 같은 다양한 문제들을 발생시키고 있다. 인터넷 망의 과부하 및 보안 문제를 해결하기 위해서는 우선적으로 응용의 정확한 탐지가 필요하다. 이를 위하여 전통적으로는 잘 알려진 포트 기반의 분석 방법이 사용되었다. 그러나 과도한 트래픽을 발생시켜 방화벽이나 IDS 장비에서 포트를 제한한 P2P 응용 프로그램들이 포트를 변경하여 사용하기 때문에 포트 기반의 분석은 정확성이 떨어진다. 이를 보안하기 위하여 제안된 시그니쳐 기반의 분석 방법의 경우 잘 알려진 포트 기반 분석 방법에 비해 비교적 높은 분석률과 정확성을 가지지만 분석에 필요한 시그니쳐를 생성해야 하는 오버헤드를 가지고 있다. 또한 기존의 시그니쳐에 생성에 관한 연구는 각각의 응용에 대해 분류하고 분석하지만 HTTP를 이용하는 트래픽에 대해서는 프로토콜 레벨의 분석만 가능할 뿐 HTTP를 전송 프로토콜로 사용하는 응용 프로그램의 분류와 같은 깊이 있는 분석이 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 HTTP 헤더의 반정형적인 특성을 바탕으로 HTTP 기반 응용을 정확히 탐지하기 위한 시그니쳐 생성 방법에 대하여 제시하고 있다. 이를 학내망 트래픽에 실제 적용함으로써 본 논문의 타당성을 보인다.
안드로이드 장치용으로 모바일 애플리케이션을 개발할 때 안드로이드의 인텐트(intent)는 안드로이드 장치에서 애플리케이션 내부와 애플리케이션 간의 메시지 전달 메커니즘으로 사용된다. 그러나 안드로이드의 인텐트는 서로 다른 안드로이드 장치 간의 인텐트를 이용한 메시지 전송은 지원되지 않고 있다. 만약 서로 다른 안드로이드 장치 간에 인텐트를 전송하는 기능이 지원된다면 좀 더 다양한 애플리케이션 구현을 쉽게 할 수 있다. 서로 다른 안드로이드 장치 간에 메시지 전송을 할 때 Socket을 이용하여 메시지를 전송 할 수는 있지만, 항상 연결을 유지하여야 한다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 서로 다른 안드로이드 장치 간의 메시지 전송을 위한 BRIF(Broadcasting Remote Intent FrameWork) 프레임워크를 제안한다. BRIF 프레임워크는 구글의 C2DM 서비스를 이용하여 서로 다른 안드로이드 장치 간의 메시지 전송을 비동기적으로 푸쉬하는 기능을 서비스하는 프레임워크다. 이것은 기존의 로컬 기기내에서 인텐트를 사용하는 것과 동일한 방법으로 원격지에 사용자 정의 인텐트를 보내는 코드를 쉽게 작성할 수 있다.
본 연구에서는 3차원 직선교 모델의 객체인식을 통해 각 객체별 고유 명칭을 부여하는 알고리즘을 제시한다. 3차원 객체의 수치적 인식을 위해 국부 좌표계 상의 솔리드 객체 도심 좌표를 활용하였으며, 객체의 분류, 부재의 구분, 교량 방향 인식 등을 수행하여 객체특성집합을 정의하였다. 이를 통해 경간정보, 부재정보, 객체의 순서정보를 포함한 객체별 고유 명칭을 부여하였고, 트러스 교량 모델 및 서로 다른 좌표계를 갖는 교량모델에 적용하여 각 부재별 객체특성집합을 이용한 명칭의 부여의 적합성을 검토하였다. 또한 실제 교량의 3차원 모델을 대상으로 제안된 방법론을 통해 객체특성집합 정의 및 객체별 명칭을 부여하였고, 이를 매개로 모바일 장치용 모듈과 로컬 서버용 모듈에 적용하였다. 객체인식을 통한 명칭부여 알고리즘을 활용한 방법과 기존 현장점검 방식의 비교를 통해 기존 유지관리 현장점검 업무를 효과적으로 개선할 수 있음을 확인하였다.
얼굴 검출에는 다양한 포즈, 빛의 세기, 얼굴이 가려지는 현상 등의 많은 변수가 존재하므로, 높은 성능의 검출 시스템이 요구된다. 이에 영상 분류에 뛰어난 Convolutional Neural Network (CNN)이 적절하나, CNN의 많은 연산은 고성능 하드웨어 자원을 필요로한다. 그러나 얼굴 검출을 위한 소형, 모바일 시스템의 개발에는 저가의 저전력 환경이 필수적이고, 이를 위해 본 논문에서는 소형의 FPGA를 타겟으로, 얼굴 검출에 적절한 3-Stage Cascade CNN 구조를 기반으로하는 CPU-FPGA 통합 시스템을 설계 구현한다. 가속을 위해 알고리즘 단계에서 Adaptive Region of Interest (ROI)를 적용했으며, Adaptive ROI는 이전 프레임에 검출된 얼굴 영역 정보를 활용하여 CNN이 동작해야 할 횟수를 줄인다. CNN 연산 자체를 가속하기 위해서는 FPGA Accelerator를 이용한다. 가속기는 Bottleneck에 해당하는 Convolution 연산의 가속을 위해 FPGA 상에 다수의 FeatureMap을 한번에 읽어오고, Multiply-Accumulate (MAC) 연산을 병렬로 수행한다. 본 시스템은 Terasic사의 DE1-SoC 보드에서 ARM Cortex A-9와 Cyclone V FPGA를 이용하여 구현되었으며, HD ($1280{\times}720$)급 입력영상에 대해 30FPS로 실시간 동작하였다. CPU-FPGA 통합 시스템은 CPU만을 이용한 시스템 대비 8.5배의 전력 효율성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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