본 논문에서는 네트워크 전송 중에 패킷손실에 의해 열화되는 IPTV 셋탑박스(STB: Set-Top Box) 재생영상의 화질을 모니터링하는 방법인 VR-VQMS(Visual Rhythm based Video Quality Monitoring Scheme)를 제안한다. 제안된 방법은 인코딩된 영상의 비쥬얼리듬(VR) 정보와 STB 재생영상의 비쥬얼리듬 정보를 특징정보로 사용하는 감소기준법 기반의 영상품질 측정 방법이며, 특히 영상품질관리 측면에서 패킷손실에 의한 화질열화를 정량화한 것이다. 화면열화 정도를 측정하기 위해 기존의 PSNR(peak-to-peak signal-to-noise ratio)을 수정한 NPSNR(Networked PSNR)이라는 새로운 품질척도를 정의하고 이를 기반으로 객관적 및 주관적 열화 척도를 정의하였으며, 온라인 VR-VQMS와 오프라인 VR-VQMS 두 가지의 화질열화 모니터링 방식을 제안하였다. 제안된 방법을 사용하면 화질열화가 발생된 시간과 지속시간, 발생횟수, 평균열화량 등에 대한 통계정보를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 시청자의 주관적 체감화질까지 측정할 수 있으며, VR 정보를 사용하기 때문에 눈으로도 직접 이들을 확인할 수 있다는 장점이 있다. 모의실험 결과를 통하여 VR 정보로 추정한 NPSNR 을 이용하여 계산한 화질열화 척도값이 2D 재생영상에 대해 계산한 화질열화 척도값을 매우 근사적으로 추정하고, 시청자의 주관적 화질까지도 상당히 정확하게 추정함을 확인할 수 있었다. 제안된 방법은 IPTV 사업에서 개별 고객들의 시청품질을 평가하는 품질관리 솔루션의 일부로 적용가능하며, 복잡한 연산은 품질관리서버가 수행하고, STB는 작고 가벼운 에이전트 프로그램만 탑재하면 되기 때문에 실용성이 뛰어난 장점이 있다.
이동통신에서 주파수 이용효율이 높은 QAM 변조방식을 코히런트 방식으로 통신하는 경우에는 채널상태를 추정하여 채널에 의한 신호의 왜곡을 보상하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 싱크함수(sinc function)를 이 용하여 레일리 페이딩 채널환경하에서 PSAM (pilot symbol assisted modulation)방식에 적용할 수 있는 새로운 페이딩 추정방식을 제안하였다. 기존의 가우시안 내삽볍 방식은 파일롯 심볼(pilot symbol)삽입주기가 나이 키스트 샘플링율(Nyquist sampling rate)에 근접할수록 성능이 급격히 저하되는 단점이 있으며, 위너 필터(Wiener filter)를 이용한 방식은 나이키스트 샘플링율에 근접해도 성능의 저하가 없는 장점이었다. 그러나 위너 필터를 사용한 방식은 최적의 필터계수를 구하기 위해서 채널 이득의 자기상관함수, 도플러 주파수와 신호대 잡음비(SNR)를 알아야 하며 이는 위너 필터방식을 설환경에 적용하기 어렵게 만드는 단점이다. 본 논문에서 제안한 방식은 위너 필터방식과 거의 유사한 성능을 갖고 있으면서도 채널 이득의 자기상관함수, 도플러 주파수와 SNR을 알아야 할 필요가 없는 장점이 있기 때문에 실환경에 적용하기 적합한 방식이다.
본 논문에서는 스테레오스코픽 디스플레이에 사용되는 스테레오 영상의 피로도를 분석하여 스테레오 영상의 시청 및 제작에 응용될 수 있는 시스템을 제안한다. 스테레오 영상의 피로도는 스테레오 영상의 시청 및 제작 시 영상의 품질을 향상시키기 위해 고려해야 할 가장 중요한 요소이나, 현재 이에 관한 국제 표준이 정해지지 않아 디스플레이 및 스테레오 영상 제작자마다 다른 기준으로 피로도를 분석하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 시청자의 신체적 특성, 디스플레이 장치의 크기, 시청거리, 영상의 특성 등 시청자의 피로도에 영향을 미치는 모든 요소를 종합적으로 고려한 실용적인 피로도 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 피로도 분석 시스템은 The zone of comfortness 와 peak signal to noise ratio (PSNR) estimation 기술을 응용하여 영상의 시차(disparity), PSNR, 디스플레이 크기, 시청거리, 시청자의 양안 거리로부터 수렴-조절 불일치 (vergenceaccommodation conflict)와 양안 입사 자극 불일치 정도를 추정해 스테레오 영상의 피로도를 계산한다. 제안하는 시스템을 통하여 스테레오스코픽 디스플레이 장치에서 영상과 시청자 특성을 고려한 최적의 시청환경을 시청자에게 제안할 수 있으며, 스테레오 영상 제작에 있어 목표 시청 환경에 대해 피로도를 최소화할 수 있는 영상의 제작 등의 응용이 가능하다.
본 논문에서는 버스트 모뎀에서 반복적인 프리엠블(preamble)과 차등 검출 방식을 이용하여 반송파와 타이밍을 동시에 복원하는 동기 검출 알고리즘을 제안한다 제안된 방식은 짧은 길이의 프리엠블과 낮은 SNR(signal-to-noise ratio)에서도 주파수 편차의 정도에 관계없이 주파수 편차와 심볼 타이밍 오차를 높은 정확도로 추정할 수 있으며 CPFSK(continuous phase frequency shift keying) 방식 및 PSK(phase shift keying) 유형의 방식에 적용이 된다 모의 실험을 통하여 제안된 동기 방식과 기존의 동기 방식들과의 방식들의 프리엠블의 길이에 따른 동기 검출 성능을 비교하고 비트 오류율에 미치는 영향을 분석한다.
본 논문에서는 CDMA 기지국에 선형 어레이 안테나를 적용하고자 할 경우, beamforming(BF) 성능과 관련된 두 가지 주요지표인 주 빔 폭의 좁은 정도를 지칭하는 direction selectivity와 사용자 신호의 방향추정 정확도가 BF의 SINR(Signal to interference and noise ratio) 성능에 미치는 영향과 이들 상호간의 관련성을 해석적으로 유도하였으며, 이를 수신 동작 시뮬레이션을 통하여 확인하였다. BF에 내포된 사용자 방향추정 기능과 간섭 사용자 신호 억제기능에 대하여 이들의 오차가 SINR에 미치는 영향을 구분하여 알아보기 위한 목적으로 방향추정 기능만을 포함한 steering BF 알고리즘과 간섭 사용자 전력을 최소화시키는 기능이 포함된 MVDR(Minimum variance distortionless response) BF 알고리즘을 대상으로 해석 및 동작 시뮬레이션을 수행하였다. 이 과정에 BF 알고리즘의 방향추정 기능에 직접적으로 오차를 유발하는 전파의 공간적 scattering 현상에 대한 모델을 새로이 제시하여 적용하도록 하였다. 본 연구의 결과, 종래의 군사적 목적의 BF와는 달리 셀룰러 CDMA 기지국에 array 안테나를 적용하고자 할 경우는 direction selectivity 및 사용자 방향추정 정확도를 향상시키고자 하는 것이 구현의 경제성 및 오차요인들에 대한 robustness 측면에서는 적합하지 않다는 것을 확인하였다. 이러한 특성은 BF 성능열화에는 크게 영향을 주지 않으면서 복잡도를 최소화하고 오차요인에 대한 robustness 특성을 갖는 경제적인 BF 알고리즘의 구현을 가능케 하여주는 중요한 사실이다. 이에 본 연구에서 제시한 해석의 결과는 셀룰러 CDMA기지국에 대한 BF 알고리즘 개발 및 적용의 설계지표로서 의미가 크다하겠다.
객체지향 분석-합성 부호화는 일련의 영상들을 여러 개의 동 객체로 분할한 후 각 객체의 움직임을 추정하고 보상한다. 그것은 각 객체에 있는 움직임 정보를 추정하기 위해 변환 파라미터 기법을 적용하는데 이때 변환 파라미터 기법은 그레디언트 연산자를 사용하기 때문에 매우 복잡한 계산이 요구된다. 본 논문의 목적은 객체지향 분석-합성 부호화에서 계층적 구조를 사용한 효율적인 변환파라미터 기법을 개발하는 것이다. 이러한 목표를 달성하기 위해 본 논문은 계층적 구조를 사용한 하이브리드 변환파라미터 추정 방법과 적응형 변환 파라미터 방법의 두 가지 알고리듬을 제안한다. 전자는 파라미터 검증 방법을 사용하는데 원 영상을 1/4로 축소한 저해상도 영상에서 파라미터 검증 처리 방법에 의해 6-파라미터 또는 8-파라미터로 추정한다. 후자는 동일한 계층적 방법을 적용한 다음 변환 파라미터를 적응적으로 추정하기 위해 temporal co-occurrence 행렬에 기반 한 움직임 량을 측정하는 움직임 판단기준을 사용한다. 이러한 방법은 고속이며, 병렬처리 기법을 사용할 경우 쉽게 하드웨어로 구현할 수 있는 이점이 있다. 이론 분석 및 모의시험 결과 제안한 방법이 기존 방법에 비해 약 1/4 정도로 월등한 계산량 감축을 얻을 수 있었으며, 아울러 제안한 방법들에 의해 복원된 신호대 잡음비는 6-파라미터와 8-파라미터 추정 방법에 의해 복원된 결과들 사이에 있음을 보여 준다.
Fingerprinting 방식에서 KNN은 WLAN 기반 실내 측위에 가장 많이 적용되고 있지만 KNN의 성능은 k 개의 이웃 수와 RP의 수에 따라 민감하다. 논문에서는 KNN 성능을 향상시키기 위해 ANN 군집화를 적용한 KNN과 ANN을 혼합한 알고리즘을 제안하였다. WLAN 환경하에서 알고리즘 기반의 패턴 매칭을 위해 training 단계에서는 여러 개의 AP에서 신호 잡음비의 특성값을 데이터베이스에 만들어 활용하고 estimation 단계에서는 단말기(MU)의 2차원 좌표값을 단말기로부터 새롭게 얻은 SNR과 데이터베이스에 저장된 fingerprint을 비교함으로써 추정한다. 제안한 알고리즘은 신호잡음비 데이터를 KNN 방법에 적용하여 k개의 RP을 선택한 후 선택된 RP의 신호잡음비를 ANN에 적용하여 k개의 RP를 군집하여 분류한다. 실험 결과에서는 위치 오차가 2m 이내에서 KNN/ANN 알고리즘이 KNN 알고리즘보다 성능이 우수하다.
다중사용자 다중 송수신 안테나 시스템의 전송 효율을 높이기 위해 기지국은 여러 사용자에게 동시에 데이터를 전송해야 하고, 이러한 경우 사용자간 간섭이 발생하게 된다. 본 논문에서는 포스트-프로세싱 리키지를 각 사용자의 수신 결합 후 어떤 사용자의 신호에 의해 다른 사용자들에게 나타나는 간섭 전력의 합으로 정의한다. 또한 이것을 이용하여 새로운 성능계수인 신호 대 포스트-프로세싱 리키지 및 잡음비를 정의한다. 사용자간 간섭에 대처하기 위해 기존 기법들은 사용자간 간섭을 완전히 제거하는데 집중하는 반면, 본 논문에서는 각 사용자가 최소 평균 제곱 오차 결합 방법을 사용한다고 가정하고 신호 대 포스트-프로세싱 리키지 및 잡음비 최대화하는 방법을 제안한다. 제안된 기법은 안테나 수에 대한 조건을 필요로 하지 않는다는 장점이 있다. 모의 실험을 통하여 제안된 기법은 사용자간 간섭을 완벽히 제거하는 기법보다 채널 추정 오차가 있을 때 우수함을 보인다.
본 논문에서는 다중 경로 레이리 페이딩 시변 채널 환경의 Multiple Input Multiple Output-Orthogonal Frequency Division Multiplexing (MIMO-OFDM) 시스템에서 효율적으로 채널 변화를 추적할 수 있는 채널 추적방식을 제안하였다. 제안된 방식은 시변 채널에 대응할 수 있도록 블라인드 채널 예측기를 설계하였다. 또한 주파수 영역 채널 추정이 Minimum Mean Square Error (MMSE) 시간영역 채널 추정과 결합되어 있으며 이 방식은 매 OFDM 심벌마다 역행렬을 계산할 필요가 없다는 장점이 있다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 제안된 방식은 기존의 Li방식[4] 보다 성능이 우수함을 보였다. 도플러 주파수 100Hz 및 10-4 BER에서 Eb/No이득이 약 2.5 dB 정도 되었다. 도플러 주파수가 200Hz일 때 그 성능의 차이는 더욱 커졌다.
In general, anesthetic depth is evaluated by experience of anesthesiologist based on the changes of blood pressure and pulse rate. So it is difficult to guarantee the accuracy in evaluation of anesthetic depth. The efforts to develop the objective index for evaluation of anesthetic depth were continued but there was few progression in this area. Heart rate variability provides much information of autonomic activity of cardiovascular system and almost all anesthetics depress the autonomic activity. Novel monitoring system which can simply and exactly analyze the autonomic activity of cardiovascular system will provide important information for evaluation of anesthetic depth. We investigated the anesthetic depth as following 7 stages. These are pre-anesthesia, induction, skin incision, before extubation, after extubation, Post-anesthesia. In this study, temporal, frequency and chaos analysis method were used to analyze the HRV time series from electrocardiogram signal. There were NN10-NN50, mean, SDNN and RMS parameter in the temporal method. In the frequency method, there are LF and HF and LF/HF ratio, 1/f noise, alphal and alpha2 of DFA analysis parameter. In the chaos analysis, there are CD, entropy and LPE. Chaos analysis method was valuable to estimate the anesthetic depth compared with temporal and frequency method. Because human body was involved the choastic character.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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