RFID 시스템의 태그 식별 성능은 동시에 응답하는 태그들로 인한 태그 충돌 확률과 밀접한 관계가 있다. PS 알고리즘은 리더의 송신 전력을 점진적으로 증가시키면서 리더의 식별 영역 내에 있는 태그들을 그룹화하여 식별하는 기법이다. 이 기법에서는 매 스캔 과정을 수행할 때마다 고정된 크기의 프레임을 사용한다. 이로 인하여 PS 알고리즘의 성능은 태그의 수, 프레임 크기, 및 전력 증가 값에 따라 다양하게 나타나는 문제점이 있을 것으로 예상된다. 따라서 본 논문에서는 프레임 크기와 전력 증가 값에 따른 PS 알고리즘의 성능을 분석한다.
RFID 시스템에서 리더의 식별영역 내에 있는 태그들이 동시에 응답하면 충돌이 발생한다. 이러한 충돌을 해결하기 위한 방법이 충돌 방지 알고리즘이다. Auto-ID 센터에서는 13.56MHz RFID 시스템에서 다중 태그를 식별하기 위한 충돌 방지 알고리즘으로 STAC 프로토콜을 제안하였다. PS 알고리즘은 리더의 송신 전력을 점진적으로 증가시키면서 리더의 식별 영역 내에 있는 태그들을 그룹화 하여 식별하는 기법이다. 본 논문에서는 STAC 프로토콜에 PS 알고리즘을 적용한 STAC/PS 알고리즘을 제안하고, 이에 대한 성능을 분석한다. 시뮬레이션을 통한 성능분석의 결과, 제안한 기법은 충돌률이 STAC 프로토콜에 비하여 50% 정도 낮으므로 태그 식별 시간이 짧음을 알 수 있었다.
PS 알고리즘은 리더의 송신 전력을 점진적으로 증가시키면서 리더의 식별 영역 내에 있는 태그들을 그룹화 하여 식별하는 기법이다. 이 기법에서는 매 스캔 과정을 수행할 때마다 고정된 크기의 프레임을 사용한다. 이로 인하여 PS 알고리즘의 성능은 태그의 수, 프레임 크기, 및 전력 증가 값에 따라 다양하게 나타나는 문제점이 있다. 본 논문에서는 매 스캔마다 태그의 수를 추정하여 최적의 프레임 크기를 할당하는 EPS 알고리즘을 제안한다.
PS 알고리즘은 리더의 송신 전력을 점진적으로 증가시키면서 리더의 식별 영역 내에 있는 태그들을 그룹화 하여 식별하는 기법이다. Auto-ID 센터에서는 13.56MHz RFID 시스템에서 다중 태그를 식별하기 위한 충돌 방지 알고리즘으로 STAC 프로토콜을 제안하였다. 본 논문에서는 STAC 프로토콜에 PS 알고리즘을 적용한 STAC/PS 알고리즘을 제안하고, 이에 대한 성능을 분석한다. 시뮬레이션을 통한 성능 분석의 결과, 제안한 기법은 STAC 프로토콜에 비하여 충돌률이 낮기 때문에 태그 식별 시간이 짧음을 알 수 있었다.
본 논문은 개체 변환 유전자 알고리즘을 (GAVaPS) 이용하여 k-nearest neighbor (k-NN) 분류기에서 사용되는 특징들을 선정하는 방법을 제시한다. 우리는 다수의 k-NN 분류기들을 사용하기 때문에 사용되는 특징들을 선정하는 문제는 매우 탐색 영역이 크고 해결하기 어려운 문제이다. 따라서 우리는 효과적인 특징득의 선정을 위해 일반적인 유전자 알고리즘 (GA) 보다 효율적이라고 알려진 개체군 변환 유전자 알고리즘을 사용한다. 또한 다수 k-NN 분류기를 개체군 변환 유전자 알고리즘으로 효과적으로 결합하는 방법을 제시한다. 제안하는 알고리즘의 우수성을 여러 실험을 통해 보여준다.
본 논문에서는 MB-OFDM 시스템에서 사용되는 RS(23,17)부호의 복호기에 사용될 수 있는 PS-DCME(Pipeline Structured-Degree Computationless Modified Euclidean) 알고리즘을 제안한다. 제안된 PS-DCME 알고리즘은 다항식의 차수 계산과 차수 비교를 하지 않고 상태(state) 변화만을 이용하여 ME 알고리즘을 수행하기 때문에, 복호기의 하드웨어 복잡도를 줄일 수 있으며, 고속의 RS(Reed-Solomon) 복호기를 구현할 수 있다. Verilog HDL을 사용하여 알고리즘을 구현하였고, 삼성 65nm library를 이용하여 합성한 결과, 400MHz(2.5nsec)에서 timing closure되었기 때문에, 실제 ASIC을 제작했을 경우에 250MHz정도까지는 동작이 보장된다고 볼 수 있으며, gate count는 19,827이다.
PS 알고리즘은 리더의 송신 전력을 점진적으로 증가시키면서 리더의 식별 영역 내에 있는 태그들을 그룹화 하여 식별하는 기법이다. 이 기법에서는 스캔 과정을 수행할 때마다 고정된 크기의 프레임을 사용한다. 이로 인하여 PS 알고리즘의 성능은 태그의 수와 프레임 크기에 따라 다양하게 나타나는 문제점이 있다. 본 논문에서는 매 스캔마다 태그의 수를 추정하여 최적의 프레임 크기를 할당하는 EPS 알고리즘을 제안하고, 이를 STAC 프로토콜에 적용한 STAC/EPS 알고리즘의 성능을 분석한다. 성능 분석의 결과, STAC/EPS 알고리즘의 평균 식별지연은 STAC 프로토콜에 비하여 45% 개선됨을 알 수 있었다. 또한 제안한 알고리즘은 전력 증가 값에 관계없이 항상 일정한 식별 지연을 얻을 수 있었다.
PS(Phase Shift) 방식을 이용하여 3차원 이미지 형상복원 시스템을 구현하였다. PS 방식은 위상을 이동시켜서 얻어진 강도를 arctan 시킴으로써 $-{\pi}{\sim}{\pi}$ 범위의 접혀진(wrapped) 위상을 얻을 수 있으며, 이러한 wrapped 위상을 위상 펼침(unwrapping) 알고리즘을 이용하여 불연속을 제거할 수 있다. 얻어진 위상 정보는 물체의 높이 정보에 비례하기 때문에 위상 분포로써 3차원 형상을 복원할 수 있다. Unwrapping 알고리즘에는 다양한 방식이 있지만 본 연구에서는 LabVIEW 프로그램을 이용하여 Goldstein 알고리즘을 구현하였으며, 감마(Gamma) 효과에 의한 노이즈를 줄이기 위하여 프로젝트와 카메라의 보정(calibration) 프로그램을 개발 및 적용하였다. 이와 같은 실험을 통하여 효과적으로 3차원 형상 정보를 얻을 수 있었다.
IEEE 802.16e 시스템은 가변 비트율로 생성되는 묵음 삭제(Silence suppression) 지원 VoIP 트래픽 서비스의 QoS 제공을 위해, ErtPS(Extended real-time Polling Service) 상향링크 스케줄링 알고리즘을 제안하였다. VoIP 서비스는 묵음을 삭제할 경우에 사용자에게 연결상태라는 것을 알리기 위해, 수신자의 청각에 편안한 잡음을 재생시키는 CNG(Comfort Noise Generation) 모드를 지원해야 한다. CNG 모드의 비음성 구간에서는 음성 구간에 비해 긴 패킷 전송 간격에 따라 낮은 전송률로 데이터를 생성한다. 따라서, 주기적으로 데이터 패킷을 생성하는 서비스 플로우를 위해 설계된 ErtPS 알고리즘을 음성 구간과는 다른 주기로 데이터를 생성하는 비음성 구간에 적용할 경우, 상향 링크의 자원이 비효율적으로 사용된다. 이에 본 논문에서는 CNG 지원 VoIP 트래픽에 대한 비음성 구간에서의 효율적인 자원 활용을 위해,개선된 ErtPS 방안을 제안하였다. 제안 방안에서는 사용자가 기지국에게 자신의 음성 상태의 변화를 알리면, 기지국은 사용자의 각 음성 상태에 따라 해당 주기로 대역폭을 할당한다. 이를 위해, 제안 방안에서는 802.16e 시스템에서 주기적으로 채널의 품질정보를 기지국에 전달하기 위해 사용되는 상향 링크 부채널인 CQI(Cannel Quality Information) 채널을 활용하였다. OPNET 시뮬레이터를 사용하여 제안 방안의 성능을 평가해 보았으며, ErtPS와 비교하여 상향 링크의 대역폭 활용과 패킷 전송 지연 면에서 성능이 향상되었음을 확인하였다.
소니 플레이스테이션3 (PS3) 비디오 게임 콘솔을 이용하여 대용량자료에 고성능 계산을 적용시키기 위하여 개인용컴퓨터 (PC) 의 윈도우 시스템과 PS3로 구성된 하이브리드 시스템을 제작하였다. 이 시스템의 성능을 검증하기 위해 파형모양의 유사도를 이용하여 미세지진의 멀티플렛을 알아내는 실시간 멀티플렛 식별자 (RTMI)를 수행하여보았다. RTMI의 핵심 알고리즘인 상호상관 계산은 PS3 플랫폼에 최적화 되었고 자료의 압출력을 포함하는 다른 계산들은 PC 상에서 수행되었다. 이 경우에 알고리즘의 핵심 부분이 원래의 경우보다 50 배 이상 빨리 수행되어 결과적으로 개발된 시스템은 과거 400개의 신호밖에 처리하지 못하던 것을 총 2100개까지의 미소진통 신호등을 처리 할 수 있게 하였다. 이 결과는 자료전송시간이 계산시간에 비해 무시할 수 있는 한 PS3를 이용한 대용량 자료의 고성능 계산이 가능하다는 것을 잘 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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