본 논문에서는 현재 산업현장에서 사용되고 있는 유선 콘트롤러와 무선 콘트롤러의 문제점을 보완하기 위해 컨볼루션 부호와 CRC부호를 적용한 무선 콘트롤러를 구현하였다. 콘트롤러의 제어를 위해 마이크로프로세서를 이용하였으며, 송수신 프로그램에 컨볼루션 부호를 적용하였을 때와 적용하지 않았을 때의 각각의 경우에 데이터 수신율을 테스트하여 비교해 보았다. 무선 콘트롤러의 신뢰도 향상을 위해 적용한 컨볼루션 부호는 구속장 k=3, 부호율 1/2인 부호를 사용하였고, CRC 부호는 POLYNOMIAL함수를 /Χ$^{15}$ +Χ$^{2}$+1로 사용하여 총 CRC비트는 16비트(2바이트)가 되게 하였다.
본 논문에서는 고속 무선 데이터 전송에서 높은 데이터 전송의 신뢰성을 얻기 위해 MIMO(multi-input multi-output) 기술 중 하나인 시공간 블록 코드(STBC: space-time block codes)와 채널코딩 중 하나인 컨볼루션 코드(convolution code)를 연계한 시스템을 제안한다. 또한 이 시스템은 전송한 데이터를 복원하며 높은 시스템 이득을 가지기 위해 수정된 비터비 알고리즘을 사용한다. 제안한 시스템은 시공간 블록 코드와 컨볼루션 코드를 연계하였기 때문에 시스템의 복잡도는 다소 높지만 STBC의 최대 다이버시티 이득과 컨볼루션 코드의 높은 부호화 이득을 동시에 얻을 수 있는 큰 장점이 있다. 수정된 비터비 알고리즘은 기존의 비터비 알고리즘과 달리 브랜치 매트릭스를 구하기 위해 해밍 거리를 사용하지 않고 수신 심볼과 레퍼런스 심볼 사이의 유클리디안 거리를 사용한다. 제안한 시스템을 시뮬레이션 한 결과 기존의 시스템보다 7.5 dB(STBC 2Tx-2Rx $BER=10^{-3}$ )의 성능이 향상됨을 확인 할 수 있었다. 이 결과를 통해 STBC와 컨볼루션 코드를 연계할 때 본 논문에서 제안한 알고리즘을 사용하면 향상된 전송 신뢰성과 전송 효율로 데이터를 전송 할 수 있다.
이 논문에서는 여러 반송파 직접수열 부호분할 다중접속 시스템에서 적응 부호율 길쌈부호화 방법을 살펴본다. 여러 가지 부호율을 쉽게 다를 수 있고 부호기와 복호기 얼개가 간단하도록 부호율 호환 구멍 뚫은 길쌈부호를(rate compatible punctured convolutional code: RCPC code) 쓴다. 데이터 처리량이 가장 많아지도록, 신호 대간섭과 잡음비 추정을 바탕으로 하는 적응 부호율 시스템을 제안한다. 제안한 적응 부호율 여러 반송파 직접수열부호분할 다중접속 시스템을 쓰면 주파수 대역 효율을 높이고 주파수 다양성을 얻을 수 있음을 보인다.
A new method of dose calculation algorithm, called GPU-accelerated Monte Carlo and collapsed cone Convolution (GMCC) was developed to improve the calculation speed of BNCT treatment planning system. The GPU-accelerated Monte Carlo routine in GMCC is used to simulate the neutron transport over whole energy range and the Collapsed Cone Convolution method is to calculate the gamma dose. Other dose components due to alpha particles and protons, are calculated using the calculated neutron flux and reaction data. The mathematical principle and the algorithm architecture are introduced. The accuracy and performance of the GMCC were verified by comparing with the FLUKA results. A water phantom and a head CT voxel model were simulated. The neutron flux and the absorbed dose obtained by the GMCC were consistent well with the FLUKA results. In the case of head CT voxel model, the mean absolute percentage error for the neutron flux and the absorbed dose were 3.98% and 3.91%, respectively. The calculation speed of the absorbed dose by the GMCC was 56 times faster than the FLUKA code. It was verified that the GMCC could be a good candidate tool instead of the Monte Carlo method in the BNCT dose calculations.
본 논문에서는 group delay가 위성 통신 시스템에 미치는 영향을 분석한다. 일정한 상수가 아닌 group delay에서는 신호의 위상 왜곡이 발생한다. Group delay는 특성에 따라 linear, parabolic, cubic으로 모델링할 수 있다. 각각의 group delay 특성을 위성통신 시스템에 적용하여 BER(bit error rate)을 분석한다. Group delay는 신호의 대역폭이 커질수록 신호에 미치는 영향이 커지는 특성을 갖고 있으며, 위성 통신 시스템의 정보 전송속도가 1Mbps, 4Mbps, 8Mbps 의 세 가지인 경우에 대하여 BER을 분석한다. 이때 channel coding으로는 구속장이 7이고, code rate 1/2인 convolution coding과 7/8 punctured convolution coding 를 이용한다. BER = $10^{-5}$을 만족하는 요구 SNR을 관찰하였을 때, group delay의 영향을 받는 데이터는 group delay의 영향을 받지 않은 데이터에 비해 요구 SNR은 최소 0.3㏈에서 최대 4.4㏈으로 증가한다. 이들 중 group delay에 의한 영향이 가장 큰 경우는 group delay의 특성이 linear 특성이고 channel coding이 7/8 puncture convolution coding, 전송속도가 8 Mbps인 경우로서 이때 요구 SNR은 4.4㏈증가한다.
본 논문은 빠르게 발전하고 있는 무선통신시스템에서 중요시되는 보안을 강화시키며 신뢰성 있는 통신을 가능하게 하는 MCC(M-sequence Convolution Code)채널부호기 설계를 제안한다. 제안한 부호기는 기존의 채널부호기가 가지는 오류 정정 특성뿐 아니라 정보데이터에 대한 비화성질을 부가하여 인증된 사용자만 접근할 수 있는 부호기이다. 제안한 부호기의 특성은 M부호열의 특성 중 평형특성을 이용함으로써 콘볼루션부호기의 출력부를 변화시켜 부호열을 얻는 물리계층의 보안 시스템이다. M부호열과 콘볼루션부호기를 사용함으로써 기존의 CDMA시스템에서 추가적인 부분 없이 간단하게 설계할 수 있으며 현재 사용되고 있는 콘볼루션부호기와 비교하였을 때 연집오류의 극복으로 약 0.1dB의 부호화 이득을 얻었고, 비화성능으로 인증된 사용자만이 송신된 데이터를 복구 가능한 것을 검증하였다. 비인증 사용자의 접근에 있어서는 SNR의 변화에 상관없이 50% 이상의 오류율을 보인다. 따라서 기존의 콘볼루션부호기 대신 제안한 MCC부호기를 사용함으로써 비화성능과 높은 BER성능을 얻을 수 있다.
악성코드는 탐지 프로그램을 피해 기기들에게 피해를 유발한다. 기존의 악성코드 탐지 기법으로 이러한 새로운 악성코드를 탐지하는데 어려움을 겪는 이유는 서명 기반의 탐지 기법을 사용하기 때문이다. 이 기법은 기존 악성코드들은 효과적으로 탐지하지만, 새로운 악성코드에 대해서는 탐지가 어렵다. 이러한 문제점을 인식하여, 휴리스틱 기법을 추가적으로 사용한다. 이 논문에서는 딥러닝을 활용하여 악성코드를 탐지하는 기술에 대해 소개하여 새로운 악성코드를 탐지하는 기술에 대해서 제안한다. 또한, 악성코드를 탐지한다는 것은, 기기에서 실행 가능한 파일의 개수는 무수히 많으므로, 지도학습 방식(Supervisor Learning)으로는 분명한 한계가 존재한다. 그렇기 때문에, 준지도 학습으로 알려진 SCAE(Stacked Convolution AutoEncoder)를 활용한다, 파일들의 바이트 정보들을 추출하여, 이미지화를 진행하고, 이 이미지들을 학습을 시켜, 학습 시키지 않은 10,869개의 악성코드, 3,442개의 비악성코드를 모델에 추론한 결과 정확도를 98.84%을 달성하였다.
Recently, Turbo code has been considered for channel coding in IMT-2000(International Mobile Telecommunication-2000) system, because it offers better error correcting capability than the traditional convolution/viterbi coding . In this paper, a turbo code decoder for speech transmission in IMT-2000 system with frame size 192 bits, constrait length K=3, generator polynomials G(5,7) and code rate R=1/3 is designed using SOVA(Soft Output Viterbi Algorithm) and block interleaver
합성곱(convolution)은 인공지능(artificial intelligence)에서 컴퓨터 비전(computer vision), 심층학습(deep learning) 등의 분야를 이해하고 응용하려면 알아야 하는 중요한 수학적 연산이다. 그러나 현재의 공학수학 교과과정의 합성곱 내용은 독립적인 주제가 아니라 단편적으로 다루어지고 있어서 그 의미를 충분히 전달하지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 공학수학에서 인공지능 교육과 연계할 수 있도록 개발한 합성곱 교수·학습 자료를 제시한다. 먼저 기존 공학과 인공지능 기술의 통합적 관점에서 합성곱에 대한 배경지식과 응용 사례를 정리하고, 코딩을 이용한 교육이 가능하도록 파이썬(Python)/SageMath 코드를 개발하여 제공한다. 또한 합성곱 지식이 인공지능에서 어떻게 활용되는지 보여주는 구체적인 예시로, 이미지 분류에 사용되는 합성곱신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 개발된 코드와 함께 제공한다. 본 교수·학습자료는 합성곱 개념을 쉽고 효과적으로 교육할 수 있도록 공학수학의 보충 자료로 활용가능하며, 학습자는 코딩을 통해 합성곱을 배우고 본인의 전공과 관련된 인공지능 기술을 학습하는 데 이를 이용할 수 있다.
Viterbi docoder is a maximum likelihood decoding method for convolution coding used in satellite and mobile communications. In this paper, a Viterbi decoder with constraint length of K=7, 3-soft decision and traceback depth of $\Gamma$=96 for convolution code is implemented using VHDL. The hardware size of designed decoder is reduced by 4 bit pre-traceback in the survivor memory.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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