다중 사용자 검출 기법을 기반으로 하는 무선 통신 수신기는 단일 사용자 검출 기법에 비해 더욱 정확한 채널 추정을 필요로 한다. 추정 채널 계수 중에서 잡음 성분만을 포함하는 계수를 제거함으로써 더욱 정확한 채널 응답을 추정해 내기 위한 방법으로 주 경로를 선택하는 기법이 있다. 일반적으로 주 경로를 선택하기 위해서는 잡음과 간섭의 전력을 먼저 추정한 후에 그 값과 상대적인 문턱값을 기준으로 하여 신호의 유무를 판단하는 기법이 사용된다. 본 논문에서 제안된 적응적 주 경로 선택 기법은 문턱값 기법을 반복적으로 수행하며 각 반복 단계에서 계산된 오차로 반복 지속 여부를 판단하기 때문에 반복 횟수가 채널 환경에 따라서 적응적으로 변화한다. 제안된 기법의 반복에 의한 처리 속도 지연은 상대적으로 무시할 수 있을 정도로 작고, 하드웨어 복잡성의 증가가 거의 없이 보다 정확한 잡음 전력의 추정치를 얻을 수 있는 장점을 갖고 있다. 제안된 기법의 다중 사용자 기반 3GPP TDD 환경에서의 실험 결과는 BER 성능의 향상을 보이지는 않지만 잡음 및 간섭 전력 추정의 오류는 $10\%$정도이며 이는 최대 $50\%$의 오류를 갖는 일반적인 방법에 비해 현저히 낮다.
본 논문에서는 비효율적인 주파수 자원의 효율적인 사용을 위해 연구되고 있는 CRAHNs(Cognitive Radio Ad-hoc Networks)환경에, 데이터를 전달하기 전에 다수의 노드들이 여러 채널 중 하나의 공통 채널에서 만나는 연구에 초점을 맞춘다. 기존의 연구들은 대부분 두 개 노드의 채널 랑데부를 다루는데, 이를 3개 이상의 노드들에 적용하면 시간이 오래 걸리거나 통신이 불가능하다. 그래서 본 논문에서는 3개 이상의 다수 노드들이 빠른 시간 내에 하나의 채널에서 만나게 해주는 MNSEQ(Multi-Node Sequence)를 제안한다. 또한, 랑데부 후 데이터 교환을 위해 CSMA/CA 기법을 적용하였다. 기존 두 개의 노드 기반 랑데부 기법과 MNSEQ를 통신완료시간 및 전송의 효율성 관점에서 성능평가를 수행하여 MNSEQ가 기존의 기법보다 우수하다는 것을 보여 준다.
무선 센서 네트워크에서 다중 흐름들 (multiple flows) 이 동시에 발생하여 sink 노드로 전달되는 과정에서 기존의 duty cycling 기반의 단일 채널 센서 네트워크 MAC 프로토콜들은 경쟁 (contention) 과 충돌 (collision) 로 인한 심각한 성능 저하를 보인다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 다중 채널을 활용하는 Multi-Channel Pipelining (MCP) 기법을 제안한다. 본 논문은 종단 간 지연시간 (end-to-end latency) 을 최소화하기 위해서 다중 홉 상에 노드들의 wake-up 스케줄에 시차를 두는 SDPS (Staggered Dynamic Phase Shift) 알고리즘과 에너지 효율성을 최적화하기 위한 PLI (Phase-Locking Identification) 알고리즘을 제안한다. 이러한 방법을 바탕으로 다중 흐름들은 다중 채널에서 동적으로 파이프라인 (pipeline) 되어 처리됨으로써 성능이 향상된다. Qualnet 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안하는 MCP 기법이 기존의 센서 네트워크 MAC 프로토콜들 보다 듀티 사이클 (duty cycle), 종단 간 지연시간, 패킷 전달율 (packet delivery ratio), 통합 처리량(aggregate throughput) 관점에서 성능을 향상시킴을 보였다. 또한, MCP 의 듀티 사이클과 종단 간 지연시간을 위한 분석 모델을 제안하고 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
단일 레이저의 출력 한계를 뛰어넘기 위한 빔결합 방법으로서, 보강간섭 원리를 이용한 타일형 결맞음 빔결합 시스템에 대해 연구하였다. 와트급 출력의 3 채널 결맞음 광섬유 레이저 및 삼각형 배치의 팁-틸트(tip-tilt) 기능을 갖춘 3 채널 출력단을 자체제작 하였다. 모니터링 시스템, 위상제어기, 3 채널 위상변조기 간의 궤환 제어 시스템(closed-loop system)을 구성하고 SPGD 알고리즘을 적용하여, 위상잠금 속도 5~67 kHz, 이상적인 계산값 대비 중심부 광세기 효율 53.3%의 성공적인 3 채널 위상잠금을 구현하였다. 빔결합 소자가 필요 없고, 가장 고출력 가능성을 가진 타일형 결맞음 빔결합을 위한 요소기술 개발이 완료되어, 향후 다채널, 고출력, 고속 제어 연구로 이어질 수 있을 것으로 기대된다.
잡음이 존재하는 실제 환경에서 음성인식을 실시하는 경우에 음성인식의 성능 열화 및 음성의 품질이 저화되지 않는 강건한 음성인식 기술이 필요하다. 이러한 음성인식 기술을 개발함으로써 사람의 음성 스펙트럼과 유사한 잡음 환경에서도 안정되고 높은 음성인식률이 실현되는 어플리케이션이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 최소 평균 제곱의 오차를 기반으로 한 단시간 스펙트럼 진폭 방법인 MMSA-STSA 추정 알고리즘에 기초한 잡음억압을 처리하는 음성강조 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 단일 채널 입력에 기초한 효과적인 비선형 음성강조 알고리즘이며, 높은 잡음억제 성능을 가지고 있으며 음성의 통계적인 모델에 기초하여 음성의 왜곡량을 줄이는 기법이다. 본 실험에서는 MMSA-STSA 추정 알고리즘의 유효성을 확인하기 위하여 입력 음성파형과 출력 음성파형을 비교하여 제안한 알고리즘의 효과를 확인한다.
3GPP LTE (3rd Generation Project Partnership Long Tenn Evolution)에서는 SFN (Single Frequency Network) 환경에서 동일 데이터를 복수의 단말에 동시에 전송하는 무선 멀티캐스트 기술에 대한 연구가 활발하게 진행 중이다. 이러한 환경에서 효율적인 데이터 전송을 위해서는 멀티캐스트 커버리지 요구사항을 만족하는 최적의 전송 기법을 선택해야 하며 이를 위해 단말들의 수신 성능에 대한 정보가 반드시 필요하다. 하지만 실제 시스템에서 매 순간마다 모든 단말의 수신 성능을 피드백 받는 것은 상당한 역방향 링크의 채널자원을 필요로 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 단말의 수신 성능에 대한 예측을 바탕으로 멀티캐스트 커버리지를 예측하는 알고리즘을 제안하고 성능을 비교분석 하였다. 제안한 알고리즘은 각각의 단말이 자신의 수선 성공 여부 패턴에 따라 자신의 상태를 결정하고, 상태 천이 확률을 계산한다. 이를 일정한 주기 마다 기지국에 피드백하고, 기지국은 이러한 정보를 바탕으로 멀티캐스트 커버리지를 예측한다. 시뮬레이션을 통해 제안된 방법을 통한 커버리지 예측이 가능함을 확인하였다.
다단계 보안 데이타베이스 관리 시스템(multilevel secure database management system (MLS/DBMS)은 시스템이 사용자를 위한 여러 개의 보안 인가등급(security clearance level)과 시스템내의 데이타를 위한 여러 개의 분류 등급(classification level)을 가진 데이타베이스 관리 시스템으로써 이러한 시스템의 목적은 기밀 정보를 인가 받지 않은 사용자로부터 보호하는 것이다. 이미 연구되어온 알고리즘들은 로킹이나 타임스탬프 기법을 변형하여 비밀채널을 제거하는데 주안점을 두었기 때문에 상위 등급 트랜잭션들이 하위 등급 트랜잭션에 의해 반복적으로 지연되는 기아현상을 유발시켰다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 오렌지 로크를 기반으로 하는 다단계 보안 DBMS에서 직렬화 순서의 동적인 재조정 방식을 이용하여 상위 등급 트랜잭션의 기아현상을 완화하는 알고리즘을 제안한다 기존의 보안 알고리즘이 다중버전상에서 수행되었던 것과는 달리 제안된 알고리즘은 단일버전상에서 수행함으로써 트랜잭션의 병행성 정도를 높일 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘이 병행수행 상에서 직렬성을 만족함을 증명하고, 보안성을 만족함을 보인다.
안개는 전자광학센서를 활용한 탐지, 추적, 인식 등의 다양한 영상처리 알고리즘 성능을 저하시키는 요인이다. 실외 환경에서 사용되는 전자광학센서 기반 무인 시스템의 안정적인 작동을 위해서는 안개를 효과적으로 제거할 수 있는 기술이 필요하다. 단일 전자광학센서의 영상을 이용한 안개 제거 방법으로는 전자광학센서의 통계적 속성을 활용한 dark channel prior가 가장 널리 알려져 있다. 기존의 방법들은 dark channel prior를 활용하여 전달량을 구할 때 정방형 필터를 사용하였다. 정방형 필터 사용 시 필터의 크기가 커질수록 안개 제거의 효과가 작아지며, 필터의 크기가 과도하게 작아질 경우 과포화가 발생하여 영상의 색 정보가 손실된다. 필터의 크기가 알고리즘의 성능에 크게 영향을 끼치기 때문에, 일반적으로는 비교적 큰 크기의 필터를 사용하거나 영상에 따라 과포화가 일어나지 않는 범위에서 작은 크기의 필터를 사용한다. 본 논문에서는 컬러영상분할을 활용한 향상된 안개 제거 방법을 제안하였다. 컬러영상분할의 파라미터를 영상의 정보 복잡도에 따라 자동으로 조정하고, 이를 바탕으로 전달량을 추정하여 과포화 현상은 일어나지 않으며 뛰어난 안개 제거의 성능을 확보하였다.
본 논문에서는 ISDB-T (Integrated Services Digital Broadcasting-Terrestrial) 시스템을 기반으로 한 동기 방식의 OFDM 시스템에서 방송 시스템에서 중요한 지표가 되는 SNR (Signal to Noise Ratio) 추정기를 구현하고자 한다. 다양한 SNR 추정 방법 중 복잡도가 적어 ASIC 설계에 적합한 MSE (Mean Square Error) 알고리즘을 사용하여 ISDB-T 시스템의 OFDM 세그먼트를 구성하고 있는 요소 중 방송 정보 데이터를 사용하여 SNR을 추정하는 방법과 분산 파일럿 신호를 사용하여 SNR을 추정하는 방법을 각각 RTL(Register Transfer Level)로 구현하였다. 두 방법을 이상적인 채널인 AWGN (Additive White Gaussian Noise) 채널뿐만 아니라 SFN(Single Frequency Network) 채널 및 주파수 선택적 페이딩 채널과 같이 왜곡된 채널에서 모의실험을 통해 성능을 비교하고 RTL 구현을 통해 복잡도를 비교하여 분산 파일럿 신호를 사용하여 SNR을 추정하는 방법의 성능과 구현의 용이함을 보였다.
본 논문에서는 밀리미터파대역의 공대지 레이다에서 이중 편파 채널을 활용한 지상 표적을 식별하기 위한 방법을 제안한다. 먼저 공대지 레이다의 조우 상황에서 Push-Broom 표적 탐지 방법을 설명하고 수신 신호를 모델링한다. 시간 영역 스펙트럼 추정 기법인 RELAX 알고리즘을 이용하여 산란점을 추출하고 표적의 특성 벡터를 생성하였다. 그리고 이를 기반으로 각각의 4표적에 대한 DB를 구성하였다. 제안하는 방법으로 표적 식별 시뮬레이션을 수행한 결과 이중 편파 채널의 데이터를 이용하면 단일 채널에 비해서 표적 식별률이 최대 15% 이상 높아지는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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