센서 네트워크는 빛, 소리, 온도, 움직임 같은 물리적 데이터를 센서 노드에서 감지하고 측정하여 중앙으로 전달하고 처리하는 구조를 가진 네트워크이다. 센서 네트워크는 여러 분야에서 활용할 수 있는 기술이다. 센서 노드가 외부에서 채취한 데이터를 실시간으로 사용자에게 전달하는 것은 매우 중요하다. 센서 네트워크의 핵심은 센서 노드인 하드웨어 플랫폼과 노드에 들어가는 초소형 운영체제라고 할 수 있다. UC 버클리에서 개발된 TinyOS는 센서 노드에서 동작하는 운영체제 중 가장 많이 사용되고 있다. TinyOS는 Event-driven 방식이며 Component 기반의 센서 네트워크 운영체제이다. 기본적으로 비선점 방식의 스케줄러를 사용한다. 만약 급한 작업이 수행되어야 하는 시점에서 다른 태스크가 수행 중에 있다면 수행 중인 태스크가 완료할 때까지 기다려야 한다. 이러한 특성으로 인해 TinyOS에서 정해진 시간안에 자신의 작업을 끝낸다고 보장하기 어렵다. 최근 연구에서 TinyOS의 빠른 반응성을 위해 Priority Level Scheduler라는 선점 기능이 제안되었다. 이것은 제한적으로 5개의 우선순위를 만들어 높은 우선순위가 낮은 우선순위를 선점할 수 있게 한다. 여기서 본 논문은 TinyOS의 실시간성을 보장함과 더불어 사용자 태스크의 평균 응답시간을 줄이고자 Priority Level Scheduler에 실시간 스케줄러인 EDF(Earliest Deadline First)를 적용한 선점형 EDF 스케줄링 방식을 제안하고자 한다.
현재 많은 연구자들이 저비용, 저 전력을 필요로 하는 센서 네트워크를 활용하여 사람의 건강 상태를 실시간으로 모니터링 할 수 있는 u-Healthcare(ubiquitous Healthcare) 시스템을 구축하는데 심혈을 기울이고 있다. u-Healthcare 시스템은 센서 네트워크로부터 수집된 대량의 생체신호를 신속히 처리 분석하여 의료진에게 전달함으로써 시간과 장소에 관계없이 환자에게 적절한 의료 서비스를 제공할 수 있다. 기존의 u-Healthcare 시스템을 통해 환자의 건강상태 모니터링이 가능하지만 수집된 생체 신호를 신속히 분석하여 의학적으로 의미 있는 결과를 도출하는 것은 아직 어려운 상황이다. 본 논문에서는 대량의 생체신호를 고속으로 연산할 수 있는 그리드 컴퓨팅 기술을 센서 네트워크와 결합하여 환자의 생체신호를 측정하여 의학적으로 의미 있는 결과를 도출하고자 한다. 서로 다른 프로토콜을 사용하는 두 네트워크의 연동을 위해 게이트웨이가 필요하며, 게이트웨이에는 효과적인 u-Healthcare서비스 제공을 위해 센서 네트워크의 효율적 관리 및 제어, 생체신호 실시간 모니터링, 그리드 네트워크와 연계된 통신 서비스 등의 기능이 포함되어야 한다. 본 논문에서는 진보된 u-Healthcare 시스템을 구축하기 위하여 센서 네트워크와 그리드 네트워크를 유연하게 연동할 수 있는 센서그리드 게이트웨이를 설계하고 구현된 결과를 제시한다.
최근 들어 공간 데이타베이스 시스템에 저장되어 있는 공간 데이타로부터 새로운 지식을 자동으로 추출해야 할 필요성이 증가함에 따라 공간 데이타베이스 시스템에 명시적으로 저장되어 있지 않은 암시적인 지식이나 공간 데이타간의 연관 관계, 그리고 다른 새로운 지식을 추출해 내는 학문인 공간 데이타 마이닝에 대한 연구가 증가하고 있다. 이러한 유용한 지식을 공간 데이타로부터 추출하기 위해서는 공간 데이타를 효율적으로 저장하고, 빠른 인덱스와 검색 기능을 제공하고, 또한 분산환경을 지원할 수 있는 객체 관리 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 공간 데이타 마이닝 시스템에서 사용되는 공간, 비공간, 지식 데이타를 효율적으로 관리할 수 있는 개방형 객체 관리 시스템을 설계 및 구현하였다. 개방형 객체 관리 시스템을 개발하기 위하여 본 논문에서는 현재 많은 분야에서 사용되고 있는 Open OODB에 공간 데이타 타입의 지원, 동적인 클래스의 생성 객체-지향 개념의 상속성 지원, 공간 인덱스의 지윈, 공간 연산 함수 제공 등의 기능을 추가하여 확장하였다. 또한, 본 논문에서는 다른 공간 데이타베이스 시스템이나 공간 데이타 마이닝 시스템과의 상호운영성을 증가시키기 위하여 데이타 모델링을 위해 ODMG 2.0, 데이타 모델링과 공간 데이타의 교환을 위해 SDTS(Spatial Data Transfer Standard), 그리고 클라이언트와 서버간의 효율적 연동을 위해 OpenGIS Simple Features Specification for CORBA를 수용하였다.
본 논문에서는 50미터 내에서 40개 이상의 단말이 빈번히 통신하는 점대다중점 환경에서 필요한 통신모듈을 개발하였다. 이 통신모듈의 매체다중접속계층은 비동기 시분할다중화방식을 사용하여 여러 단말이 동시에 통신을 하고자 할 경우에도 빠르고 견고한 통신을 제공하며, 매체다중접속계층에서 수신확인응답기능과 재전송기능을 추가하여 송수신간의 장애물이 없는 환경에서 매우 낮은 패킷오류율을 얻었다. 개발된 통신모듈의 점대다중점 통신성능을 확인하기 위해 상용 지그비 통신모듈과의 비교시험을 하였으며, 두 통신모듈에 대하여 각각 10분기에서 40분기까지 시험하여 측정된 데이터를 도시하였다. 본 논문에서 제시한 특정한 환경에서 지그비 모듈보다 개발된 근거리 통신모듈이 보다 빠른 통신속도를 보이며, 특히 20분기 이상의 점대다중점 환경에서 통신속도가 큰 차이를 보였다. 이는 여러가지의 네트워크 토폴로지를 사용하는 지그비모듈은 매체다중접속계층 이외에도 네트워크계층 어플리케이션계층 등의 프로토콜을 사용함으로써 네트워크 오버헤드가 크기 때문이며, 또한 좁은 지역에서 여러 개의 단말이 빈번히 통신하는 환경에서 지그비에서 사용하는 CSMA-CA 다중화방식보다는 비동기 시분할다중화방식이 더 적합한 것으로 판단된다.
시스템 설계의 각 단계에서 저전력 설계기법을 적용하여 8×8+20비트의 MAC을 설계하였다. 알고리듬레벨에서는 MAC의 중요한 명령어 중의 하나인 승/감산연산을 위한 하드웨어의 설계에서 기존의 방식에 비하여 트랜지스터를 감소할 수 있는 새로운 기법을 제안하였으며, 회로 레벨에서는 동일한 로직을 CMOS로 구현한 경우보다 PDP(power-delay-product) 측면에서 우수한 성능을 가지는 NMOS pass-transistor 로직으로 구성된 새로운 Booth 셀렉터 회로를 제안하였다. 구조 레벨에서 최종단 덧셈기는 전력소모, 동작속도, 면적, 설계 규칙성 측면에서 가장 우수한 ELM 덧셈기를 사용하였고, 레지스터는 비트당 트랜지스터의 수가 적은 동적 CMOS 단일모서리 천이 플립플롭을 적용하였다. 동작속도를 높이기 위한 방법으로는 2단 파이프라인 구조를 적용했으며, Wallace 트리 블록에 고속 4:2 압축기를 이용하였다. 0.6㎛ 단일폴리, 삼중금속 CMOS 공정으로 설계된 MAC은 모의실험 결과 곱셈 연산시 최대 200㎒ 3.3V에서 35㎽의 전력을 소모하였고, MAC 연산시 최대 100㎒에서 29㎽의 전력을 소모하였다.
음향 반향 제거기 (Acoustic Echo Canceller: AEC)는 원거리 회의 시스템이나 차량 내 핸즈프리 통화 등에서 필연적으로 발생하는 반향을 제거하기 위해 이용된다. 이러한 반향을 제거하기 위해 다양한 적응 필터링 알고리즘이 제안되었으며 LMS(Least Mean Square) 알고리즘은 다른 알고리즘에 비해 매우 단순하고, 비교적 강인하여 많은 응용 분야에 사용되고 있다. 그러나 LMS 알고리즘은 음성과 같은 상관도가 높은 유색 신호에 대해 음향반향 제거기의 수렴 속도를 저하시켜 전체적인 음향 반향 제거 성능을 떨어뜨리게 한다. 이를 보완하기 위하여 DCT나 DFT 등의 직교 변환 행렬을 이용하여 입력신호의 상관성을 저하시킨 후 LMS 적응 필터링 알고리즘을 적용하는 변환 영역 음향 반향 제거 알고리즘 등이 제안되었다. 본 논문에서는 MLT (Modulated Lapped Transform) 직교 변환행렬을 이용한 MLT영역의 적응음향반향 제거 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존의 NXN DCT, DFT, Hadamad등의 정방 행렬 대신에 2NXN 크기의 MLT 변환 행렬을 사용함으로서 유색 입력 신호에 대해 효과적인 상관성 저하와 빠른 수렴 속도를 달성할 수 있었으며 실제 음향 반향 제거 시스템에 적용하여 그 성능을 비교 입증하도록 하였다. 합성 음성신호와 실제 음성 신호를 이용한 모의 실험 결과 제안된 MLT 영역 음향 반향 제거 시스템은 기존의 DCT 변환 영역 음향 반향 시스템에 비해 약 2배 이상의 빠른 수렴속도와 약 20∼30 ㏈ 정도의 ERLE (Echo Return Loss Enhacement) 향상을 얻을 수 있었다
본 논문에서는 차세대 비디오 표준인 High Efficiency Video Coding(HEVC)의 영상 부호화 과정의 시간복잡도 감소를 위한 효율적인 Prediction Unit(PU)레벨 움직임예측(Motion Estimation, ME) 병렬화의 구현 기법을 제시하고자 한다. 움직임예측 과정은 부호화기에서 80%의 복잡도를 차지하는 과정으로 고속 부호화의 걸림돌이 되고 있다. 이를 해결하기 위한 많은 기술들이 제안되었는데, 그 방법 중의 하나가 움직임예측 알고리즘의 병렬화이다. 이러한 병렬 ME 설계의 일환으로 ME의 일부인 Merge Estimation의 병렬화를 위한 Merge Estimation Region(MER)기반의 설계방법이 제안되었다. 하지만 HEVC Test Model reference software(HM)에 반영된 MER을 이용하여 실제로 병렬화 된 ME를 구현하는 과정에서는 알고리즘 측면에서 아직 고려되지 않은 문제들이 존재한다. 이에 본 논문에서는 HM을 바탕으로 MER을 사용한 안정적인 병렬 ME를 구현하기 위한 전략으로 각 PU의 정보를 독립적으로 사용하기 위한 부분 순차화 방법과 메모리 접근제한을 이용한 병렬화 방법을 제시한다. 실험을 통해 본 연구의 우수성이 확인되었는데, 제안된 방법에 기반을 둔 구현의 전체 부호화 시간이 순차적인 ME를 이용한 HM의 것보다 평균 25.64% 감소하였다.
현재 유무선 인터넷을 통한 미디어 소비는 대부분 ISO/IEC MPEG(Moving Picture Experts Group)에 의해 표준화된 미디어 스트리밍 방식인 DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) 또는 이와 유사한 형태의 적응형 미디어 스트리밍(adaptive media streaming) 기술에 의해 시행되고 있다. 이들은 모두 ISP(Internet Service Provider)가 웹서비스를 원활하게 제공하기 위해 충분히 설치할 수밖에 없는 HTTP 캐시(cache)에 크게 의존한다. 결과적으로 미디어 스트리밍 사용자 증가에 따라 CDN(Contents Delivery Network) 사업자의 서버 증설 부담 대신 ISP의 HTTP 캐시 증설 부담이 커지게 되었다. 이로 인해, ISP들은 이러한 HTTP 증설 비용을 보전하기 위해 CDN 사업자에게 미디어 트래픽 비용을 부과하게 되었다. 최근 이러한 비용을 줄이고자 P2P(Peer-to-Peer) 통신을 함께 사용하는(P2P-assisted) DASH 방식이 제안되었다. 또한 이러한 P2P 통신 병용 DASH 시스템의 효율을 극대화하여 CDN 사업자의 비용을 최대한 절감시키는 피어 선택 알고리듬도 연구되었다. 그러나 이 알고리듬은 선택된 피어에게 부담을 집중시키는 경향이 있다. 본 논문에서는 피어의 부담을 여러 피어들에게 분산시키면서도 CDN 사업자의 비용 절감 수준을 적절하게 유지하는 새로운 피어 선택 알고리듬을 제안하고, 이를 WebRTC(Web Real-Time Communication) 표준 API를 활용한 웹기반 스트리밍 시스템에 구현한 후, 실험을 통해 제안한 알고리듬의 효용성을 검증하였다.
최근 초고속 인터넷, HDTV, 3차원 입체 고 선명 TV, 그리고 ATM backbone 망 등과 같은 광대역 통신의 요구가 빠른 속도로 증가하고 있다. 따라서 무선망을 통한 광대역 데이터를 전송하기 위해 Ka 대역 주파수의 사용이 요구된다. 그런데 Ka 대역 주파수를 사용하면 강우에 의한 페이딩이나 대기손실에 의해 수신 데이터의 성능이 심각하게 영향을 받는다. 따라서 채널환경에 의한 성능 감소를 극복하기 위해 적응형 모뎀이 요구된다. 본 논문에서는 채널환경을 극복하는 155Mbps급 적응형 모뎀의 구조를 제시하고 설계한다. Ka 대역의 무선통신 채널에 대한 강우감쇠를 보상하기 위해 다양한 부호 율을 갖는 적응형 부호화 기법 및 TC-8PSK, QPSK, BPSK와 같은 다중 변조기법을 채택한다. 또한 본 논문에서는 다중 복조기에서 변조방식의 정보 없이 복조하기 위한 블라인드 복조방법을 제안하고, 빠른 위상모호성 해결 방법을 제안하며, SPW모델에 의해 적응형 모뎀의 설계와 시뮬레이션 결과를 제시한다. 본 155Mbps급 적응형 Modem은 $0.25\mu{m}$ CMOS 표준 셀 기술과 95만 게이트로 설계하고 구현하였다.
최근 모든 산업에서 사물인터넷에 대한 관심이 집중되면서 집, 회사, 차, 길거리 등 인간이 생활하는 모든 환경에 컴퓨팅 기술이 접목되고 있다. 이 같은 사물인터넷 환경에서 음성인식은 중요한 HCI 수단으로 자리 잡고 있다. 현존하는 서버 기반의 음성인식은 속도가 빠르고 꽤 높은 인식률을 보여주고는 있지만, 데이터베이스 내에 저장되어 있는 단어 단위로 인식하기 때문에 인터넷 연결과 복잡한 컴퓨팅이 필수적이다. 본 논문은 한국어 음소 모음 'ㅏ', 'ㅓ' 인식에 대한 휴리스틱 알고리즘에 이은 연구로 모음 'ㅣ'에 대한 음성 인식을 구현하고자 한다. 모음 'ㅣ' 음성의 여러 파형 패턴들을 관찰한 결과 모음 'ㅏ', 'ㅓ'와는 다른 특정한 파형의 패턴을 가지고 있음을 발견하였고, 그 패턴을 인식하는 알고리즘을 제시한다. 또한, 제시한 알고리즘에 신경망 학습을 적용하여 인식성공률을 높이는 실험 결과도 제시한다. 모음 'ㅣ'에 대한 본 알고리즘은 파형의 특징적인 부분 추출 기반으로 인식하며, 신경망 학습까지 적용한 후 실험한 결과 90% 이상의 정확도로 모음 'ㅣ'를 인식하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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