컴퓨터단층촬영에서 영상 재구성은 가장 중요한 과정 중 하나다. 그 중에서도 빠른 주사시간과 낮은 조사량을 위하여 반복적 재구성(iterative reconstruction)은 점점 중요시 되고 있다. 그리고 이러한 반복적 재구성을 적용하기 위해서 투사 및 역투사 과정은 필수적인 과정이 된다. 그로 인하여 최근 distance-driven approach가 투사 및 역투사 방법으로 제안되었고 주목받고 있다. 본 연구에서는 이 distance-driven approach의 특성을 이해하기 위한 여러 가지 시뮬레이션을 수행하였고 다른 두 가지의 투사 및 역투사 방법과 비교하였다. 우선, 정사각형 팬텀을 이용하여 한 각도에서 투사 및 역투사를 통한 기본적인 특성을 비교 및 분석하였다. 그 후, Shepp-Logan 팬텀을 이용하여 세 가지 투사 및 역투사 방법이 최종 재구성 영상화질에 미치는 영향을 분석하였다. 영상재구성법은 여과 후 역투사와 반복적 재구성(SART)의 두 가지 방법에 대하여 각각 세 가지 투사 및 역투사를 적용하였다. 시뮬레이션 결과 distance-driven approach는 투사 및 역투사시 최소의 아티팩트가 생가는 것을 정사각형 팬텀 시뮬레이션을 통해 확인할 수 있었다. 그리고 이를 이용하여 Shepp-Logan 팬텀의 영상재구성 결과에 적용한 결과 여과 후 역투사와와 반복적 재구성 두 가지 방법 모두에서 distance-driven approach를 통한 재구성영상의 화질이 다른 방법에 비하여 가장 우수함을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해서 distance-driven approach의 투사 및 역투사의 성능을 비교 분석 확인하였다.
인터넷 라우터에서 행해지는 패킷분류는 5가지 패킷 헤더를 검사하여 선속도로 처리해야하기 때문에, 라우터가 수행하기 어려운 기능 중 하나이다. 본 논문에서는 리프-푸싱 된 영역분할 사분트라이 기반 비트맵 트라이 구조 (leaf-pushed AQT bitmap trie)를 제안한다. 제안하는 구조는 영역분할 사분트라이(Area-based Quad Trie, AQT)에 기초하되 불필요한 칩-외부메모리 접근을 줄이고자 리프-푸싱(leaf-pushing)기법을 적용하고, 멀티 비트 트라이인 비트맵을 적용하여 패킷분류 속도와 확장성을 모두 향상시킨 구조이다. 성능 평가를 위하여 ACL FW, IPC 룰셋을 각각 1k, 5k, 10k로 크기를 증가시키며 실험을 진행하였다. 그 결과, 제안하는 구조에서는 룰 셋의 종류나 크기와는 상관없이 패킷분류를 위하여 필요한 칩-외부메모리 접근 횟수가 1번 이내임을 확인할 수 있었다. 또한, 비트맵 트라이를 적용함으로 인해, 리프-푸싱기반 영역분할 사분트라이와 비교하여 약 50%의 칩-내부메모리 접근이 요구됨을 보았으며, 또한 칩-내부메모리 요구량의 변화폭이 룰 셋이 증가함에 따라 안정적으로 변화하여 제안하는 구조의 확장성을 확인할 수 있었다.
이미 할당된 무선 자원의 고갈과 새로운 무선 서비스에 대한 주파수의 수요 증가는 인지 라디오 기술의 중요성을 부각시키고 있다. 인지 라디오 기술은 기존에 할당되어 사용중인 주파수의 사용 현황을 스캐닝하여 빈 채널 감지 시 해당 채널을 통해 통신하는 개념이다. 이러한 기술을 사용한 인지 라디오 네트워크에서 스펙트럼 센싱의 정확성을 높이고자 다수의 노드에서 센싱하여 종합 판단하는 분산 스펙트럼 센싱 기술이 연구되어 왔다. 그러나 참여하는 센싱노드의 위협 가능성 때문에 해당 메커니즘에서의 안전성 보장 기능이 필수적이다. 이에 센싱노드의 평판값(reputation)을 기반으로 WSPRT(weighted sequential probability ratio test)를 적용하여 센싱 결과들을 퓨전하는 RDSS 메커니즘이 제안되었다. 그러나 RDSS에서는 센싱 결과의 입력순서에 따라 WSPRT 수행 횟수가 늘어날 수 있고, 공격 당한 센싱노드의 센싱값에 대해 빠르게 대처할 수 없다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 평판값이 높은 센싱값부터 우선적으로 WSPRT에 입력하며, 평판값 변화를 트랜드 값으로 계산하고 이를 이용하여 공격가능성을 타진하고 그 가능성이 높은 센싱값인 경우 퓨전에서 배제시켜 빠르게 공격에 대응할 수 있는 메커니즘을 제안한다. 시뮬레이션 결과를 통해 본 논문에서 제안한 메커니즘이 RDSS보다 적은 수의 센싱값을 가지고 보다 정확하게 유휴 채널을 감지하여 공격 대응에 우수한 성능을 제공함을 입증하였다.
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.
SC-FDMA(Single Carrier-Frequency Division Multiple Access) 통신 시스템에서 채널 추정을 위한 파일럿은 CAZAC 시퀀스를 이용하여 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 신호의 높은 PAPR(Peak-to-Average Power Ratio)을 낮추는 방식을 사용한다. 그런데, 채널 추정을 위한 파일럿이 블록 타입으로 전송되므로, 수신단에서 파일럿 블록 사이의 여러 OFDM 심볼들은 시간 영역에서의 보간법을 시용하여 채널 추정하여야 하므로 매우 복잡하고 처리 시간이 길어질 수 있다. 또한 심한 fast fading 채널에서는 이러한 문제점이 더욱 커진다. 한편, 효과적인 고속 채널 추정을 위하여 OFDM 심벌 단위로, 주파수 영역에서 보간법을 수행하는 comb 타입의 파일럿을 사용하게 되면 OFDM 신호의 PAPR이 다시 높아지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 PAPR 감소와 효과적 채널 추정이 가능한 comb 타입의 파일럿을 배치 방법을 연구하였다. 이를 위하여 CAZAC 행렬 변환된 OFDM 신호에 comb 타입의 파일럿을 배치하고, 추가로 SLM 기법을 사용하였다. 그러나 기본적인 SLM(Selected Mapping) 기법은 위상 회전에 관한 부가 정보 전송이 필요하기 때문에 대역폭의 손실을 가져온다는 단점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 파일럿은 SLM 위상 시퀀스와 곱해지지 않으며, SLM 위상 회전 시퀀스에 따라 서로 다른 파일럿을 신호에 삽입하여, 부가 정보를 사용하지 않고 대역폭의 손실이 없는 개선형 SLM 기법을 연구하였다. 시뮬레이션 결과, 4개의 위상 회전 시퀀스를 갖는 SLM을 사용하였을 때, 파일럿 삽입으로 인해 높아진 신호의 PAPR을 원래 수준과 비슷한 성능으로 감소되는 것을 알 수 있다.
화학 공정을 계속적으로 감시함으로써 공정의 이상이 장치의 고장 또는 폭발에 이르지 않도록 조기에 이상을 감시하는 기술은 공장 조업의 안정성과 생산성의 측면에서 볼 때 매우 중요하다 최근, DCS와 같은 공정 정보 시스템이 널리 보급됨에 따라서 방대한 양의 데이터들을 해석해서 실시간으로 공정을 감시하고 진단할 수 있는 기반이 마련되었다. 본 연구에서는 계층적 분해 기법과 PCA에 기반을 둔 공장 규모의 실시간 감시 기법을 제안한다. 대형 공정을 효율적으로 모니터링 하기 위하여 전체 공정은 몇 개의 군으로 나뉘며 또한 이 군은 다시 몇 개의 하위 군으로 세분하게 된다. 이렇게 전체 공정을 분해하여 계층적인 공정 모델을 구성함으로써, 전체 공정의 조업 상황을 감시할 수 있을 뿐만 아니라 이상이 발생했을 시에는 하위 계층의 조업 상황을 고려하여 보다 자세한 이상 원인을 진단할 수 있다. 또한 각 세부 단위 공정들에 대한 조업 정보를 포함하고 있는 하위 모델들과 전체 조업 전반에 관한 정보를 지닌 전체 모델을 통하여 공정 이상을 조기에 감시함으로써 이상이 전파를 방지할 수 있다. 이러한 실시간 감시 및 진단 기법을 구현학 Idnl하여 기존의 SPC와 다변량 통계 기법의 하나인 PCA를 적용하였으며, 제안한 방법의 감시 및 진단 성능을 평가하기 위하여 41개의 측정 변수를 가진 Tennessee Eastman 공정에 대하여 전산 모사를 수행하였다. 세 가지 경우에 대하여 적용한 결과들은 이상의 신속한 감지와 믿을만한 원인 진단 능력을 보여 주었다.
유.무선 인터넷 및 하드웨어의 발전으로 인터넷 방송, VoD(Video On Demand)등의 응용 서비스가 증가하면서 QoS(Quality of Service) 보장 문제가 해결해야 될 중요한 이슈로 부각되고 있다. 현재 인터넷은 모든 패킷을 우선순위에 상관없이 FIFO 형태로 전달하는 최선형(Best Effort) 서비스 기법에 근간하고 있기 때문에 보다 안정적인 서비스 지원을 위한 새로운 QoS 프로토콜 개발, QoS 지원 라우터 개발 등의 연구가 진행 중이다. 하지만 이러한 새로운 QoS 기법들은 기존 인프라를 충분히 활용하지 못하고 새로운 하드웨어 및 소프트웨어를 사용해야 하기때문에 고비용, 비효율성의 문제를 수반한다. 이러한 점에 착안하여, 본 논문에서는 기존의 인프라를 최대한 이용하는 클라이언트/서버 기반의 네트워크 적응형 QoS 제어기법을 제안한다. 제안된 Qos 제어기법은 스트리밍 시스템에서 실시간으로 서비스되고 있는 네트워크 대역폭 상태를 파악하여 QoS를 지원하기 때문에 유ㆍ무선 네트워크에 상관없이 적용할 수 있을 뿐만 아니라, 기존의 스트리밍 서비스에서 사용되는 프로토콜들을 이용하기 때문에 저 비용으로 구현할 수 있다. 또한, 스트리밍 서버와 클라이언트에 새로운 모듈 추가만으로 QoS를 지원하기 때문에 라우터나 네트워크 회선의 교체 없이도 QoS를 보장할 수 있는 장점을 지니고 있다. 인터넷의 트래픽이 폭주하는 경우에서 모의실험을 수행한 결과 일반 인터넷 환경에서는 클라이언트의 버퍼 메모리가 비어 스트리밍 재생 시 끊김 현상이 자주 발생하였으나, 제안한 기법을 사용한 인터넷 환경에서는 동영상의 끊김 현상이 없이(seamless) 재생될 수 있는 스트림이 클라이언트 버퍼 메모리에 항상 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문은 비디오 시퀸스에 카메라 패닝 보상과 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 추출한 객체포함영역을 대상으로 영상 분할을 수행하는 이동객체 분할 기법에 관한 것이다. 우선, 웨이블렛 변환에 의해 구성한 피라미드 계층 구조상에서 카메라 패닝 벡터를 추정하여 전역 움직임을 보상한다. 이후, 전역 움직임이 보상된 기준영상을 대상으로 각 프레임간에서 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 이동 객체가 포함될 가능성이 있는 영역을 블록 단위로 추출한다 다음으로, 2차원 시공간 엔트로피 임계법에 의해 분류된 영역을 토대로 각 블록을 움직임 블록, 준 움직임 블록, 비 움직임 블록 중 어느 하나로 분류한 검색 테이블을 작성한다. 이어서, 검색 테이블을 참조하여 초기 탐색 계층 및 탐색 영역을 적응적으로 선정함으로써 피라미드 계층 구조상에서 효율적인 고속 움직임 추정을 수행하여 이동 객체에 해당하는 객체포함영역만을 추출한다. 최종적으로, 이렇게 추출된 객체포함영역에서 임계 기울기 영상을 정의한 후, 이를 기준 삼아 객체포함영역에 화소단위의 형태학 기반 영상 분할 알고리즘을 적용함으로써 비디오 시퀸스에 포함된 이동 객체를 분할한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 고찰할 때, 제안된 방법은 이동 객체에 대한 상대적으로 우수한 분할 특성을 제공할 수 있고, 특히 저대조 경계면의 분할 특성을 제고시키고 있음을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 이산 웨이블릿 패킷 변환을 이용하여 디지털 홀로그램의 중요 성분을 추적하고 암호화하는 알고리즘을 위한 하드웨어를 구현하였다. 웨이블릿 변환과 부대역의 패킷화를 이용한 암호화 방법을 이용하고, 적용된 암호화 기법은 웨이블릿 변환의 레벨과 에너지 값을 선택함으로써 다양한 강도로 암호화가 가능하다. 디지털 홀로그램의 암호화는 크게 두 부분으로 구성되는데 첫 번째는 웨이블릿 변환을 수행하는 것이고, 두 번째는 암호화를 수행하는 것이다. 고속의 웨이블릿 변환을 하드웨어로 구현하기 위해서 리프팅 기반의 하드웨어 구조를 제안하고, 다양한 암호화를 수행하기 위해서는 다중모드를 가지는 블록암호시스템의 구조를 제안한다. 동일한 구조의 반복적인 연산을 통해서 수행되는 리프팅의 특성을 이용하여 단위 연산을 수행할 수 있는 셀을 제안하고 이를 확장하여 전체 리프팅 하드웨어를 구성하였다. 블록 암호시스템의 구성을 위해서 AES, SEED, 그리고 3DES의 블록암호화 알고리즘을 사용하였고 데이터를 최소의 대기시간(최소 128클록, 최대 256클록)만을 가지면서 실시간으로 데이터를 암호화 혹은 복호화시킬 수 있다. 디지털 홀로그램은 전체 데이터 중에서 단지 0.032%의 데이터만을 암호화되더라도 객체를 분간할 수 없었다. 또한 구현된 하드웨어는 $0.25{\mu}m$ CMOS 공정에서 약 20만 게이트의 자원을 사용하였고, 타이밍 시뮬레이션 결과에서 살펴볼 때 약 165MHz의 클록속도에서 안정적으로 동작할 수 있었다.
본 논문에서는 실시간으로 화물차량의 위치와 상태정보가 의사결정자에게 전달되며 핸드폰 등을 이용하여 의사결정자와 운전자의 쌍방향 의사소통이 가능한 시스템 하에서 동적으로 들어오는, 즉 미리 알 수 없는 운송의뢰에 대하여 즉각적으로 최적의 차량운행 계획을 수립하고 이를 새로운 정보에 따라 지속적으로 개선할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 이러한 동적 시스템 하에서 운송의뢰의 성격은 TL(truckload)로 한정하였으며 각 화물은 출발지, 도착지 그리고 배송에 대한 시간제약이 주어진다. 의사결정자는 이러한 화물에 대한 정보를 미리 알지 못하며 인터넷이나 전화 등의 매체를 이용하여 운송의뢰가 들어오는 즉시 운송가능여부를 응답하고 주어진 운송의뢰를 최적의 차량에 배당하며 각 차량에 대한 최적의 운송계획을 수립한다. 이러한 차량의 운송계획은 새로운 정보나 상황에 따라 변화할 수 있다. 이러한 동적 문제에 대하여 본 논문에서는 휴리스틱적 방법론과 최적화 기법의 장점을 취합한 2단계 하이브리드 알고리즘을 제시하고 대규모의 차량군을 다룰 수 있는 기법을 개발하였다. 또한 제안된 다양한 알고리즘에 대하여 시뮬레이션을 통한 실험결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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