• 대한전자공학회논문지SD
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• 제38권4호
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• pp.277-284
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• 2001

디지털 통신시스템의 오류정정을 위한 길쌈부호의 대표적인 복호방식인 비터비 복호기는 사용되는 시스템의 사양에 따라서 그리고 복호기의 복호 아키텍처에 따라서 다양한 방식으로 설계할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 다양한 설계방법들 중에서 가장 효율적인 복호기의 설계구조를 결정해서 자동으로 원하는 사양에 맞는 비터비 복호기의 VHDL 모델을 생성해내는 자동생성기를 제시한다. 자동생성된 VHDL 모델을 이용하면 설계 초기단계에서 필요한 시간을 단축시킬 수 있다. 자동생성기는 설계영역 내에서 복호기의 설계크기와 복호속도를 비교해서 여러 가지 설계 아키텍처들 중에서 가장 최적인 것으로 판단되는 설계사양을 결정할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제31권4호
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• pp.375-383
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• 2004

최근에 사용 편이성으로 인해 다양한 무선 이동 네트워크들이 널리 보급되면서, 무선 네트워크성능을 향상시키기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 무선 네트워크에서의 패킷 손실은 유선 네트워크의 혼잡이 아닌, 전파 오류로 인해 빈번히 발생되기 때문에, 시뮬레이션에서 무선 네트워크의 성능을 정확히 평가하기 위해서는 알맞은 무선 채널 모델을 채택해야 한다. 적합한 채널 모델은 사용 주파수 영역, 신호출력, 방해물 존재 유무, 평가하는 프로토콜의 비트 오류에 대한 민감성 둥 여러 가지 변수를 고려하여 선택해야 한다. 본 논문에서는 센서(Sensor) 채널의 고 전파 오류 특성을 분석하고, 센서 채널에 알맞은 채널 모델을 결정한다. 또한 센서 네트워크에서 수집한 비트 오류 데이타와 다양한 이론적 무선 채널 모델링 방식을 이용하여 링크계층 FEC(Forward Error Correction) 알고리즘과 TCP 성능 변화를 평가한다. 10일간의 센서 채널 트레이스와의 비교 분석에 의하면, CM(Chaotic Map) 모델은 센서 채널의 BER 편차와 PER(Packet Error Rate) 같을 각각 3배와 10배 이내의 오차 범위에서, 다른 모델은 수십 배 이상 오차범위에서 예측한다. FEC 알고리즘과 세가지 TCP (Tahoe, Reno, 그리고 Vegas) 시뮬레이션 실험에서도 CM 모델은 트레이스와 유사한 성능 변화를, 다른 모델은 최대 10배 이상의 오차를 보인다.

• 방송공학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.719-731
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• 2008

본 논문은 WiBro 망을 통한 다시점 비디오 서비스의 품질을 향상시키기 위하여, 수신자가 느끼는 다시점 비디오 품질을 위한 QoE (Quality of Experience)를 정의하고, 이를 최대화할 수 있는 계층 간 최적화 방식(Cross-Layer Optimization: CLO)을 제안한다. 제안하는 계층 간 최적화 방식(이하 CLO) 알고리즘은 물리계층에서 비디오계층까지 포함한다. 시간과 장소에 따라 변화하는 무선망 상황에서, 다시점 비디오의 시점별 중요도와 시간적 중요도를 구분하여, 프레임 전송 우선순위와 순방향 오류 정정(Forward Error Correction : FEC) 수준을 결정한다. 핸드오버 상황에서 제안하는 CLO 방식을 사용하였을 때 최소의 자원으로 최고대의 QoE를 달성할 수 있음을 시뮬레이션을 통하여 보여준다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제44권4호통권316호
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• pp.36-44
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• 2007

본 논문에서는 무선 오디오와 영상 인터페이스를 이용한 스위치 제어 및 인식 등의 다양한 유비쿼터스 센서 네트워크 응용 서비스를 지원하기 위한 음성과 얼굴인식 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템은 하드웨어 부분으로 무선 오디오 및 이미지 센서, 심리응용모델을 이용한 음성인식과 주성분 분석법(PCA: Principal Components Analysis)을 이용한 얼굴이식 알고리즘, 그리고 LDPC(Low Density Parity Check)로 구성되어 있다. 제안된 음성과 얼굴인식 시스템은 센서의 효율적인 에너지 사용을 위하여 HOST PC에 삽입된다. 그리고 인식 시스템의 정확도를 개선하기 위하여 전방향 에러 정정 시스템을 구현하였다. 또한, 무선 채널 잡음의 효과적인 제거와 정정을 위하여 테스트환경과 시뮬레이션 계수를 최적화하였다. 결과적으로 사람 음성과 음성센서의 거리가 1.5m 이하일 경우에 FAR과 FRR을 각각 0.126%, 7.5%를 얻었고, 얼굴인식 알고리즘을 2회로 제한하였을 경우, GAR과 FAR을 각각 98.5%와 0.036%를 획득하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권6호
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• pp.110-116
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• 2006

본 논문에서는 무선 음성 센서를 사용하여 스위치 제어나 생체신호 인증과 같은 유비쿼터스 센서 네트워크 응용 서비스를 지원하기 위한 음성인식 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템은 무선 음성센서와 심리음향 모델을 이용한 음성인식 알고리즘과 에러정정을 위한 LDPC(Low Density Parity Check) 모듈로 구성된다. 제안된 음성인식 알고리즘은 센서의 소비 에너지를 효율적으로 사용하기 위하여 호스트 컴퓨터에 삽입되며, 음성인식의 정확도를 향상시키기 위하여 전방향 에러정정 알고리즘을 사용하였다. 또한, 효율적으로 무선채널의 잡음을 제거하고 무선채널 에러를 정정하기 위하여 실험 환경과 실험 계수를 최적화하였다. 결과적으로, 센서와 음원 사이의 거리가 1.0m 이하 일 때 FAR 0.126%와 FRR 7.5%를 얻었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권6B호
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• pp.859-866
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• 2010

예기치 못한 상황에 의한 선박 내 화재나 선체 파손 등 긴급 상황 발생 시에 대형의 해난 사고가 발생할 수 있다. 특히, 해수와 직접적으로 접촉하는 선체는 파도와 조류 등에 의해 다양한 저항과 흔들림 운동의 영향을 받게 되는 데 이를 고려한 선박 USN 미들웨어와 선박 내 상황 인식을 기반으로 한 시스템이 필요할 것이다. 이에 본 논문에서는 해양 디지털 선박의 무선 센서를 이용하여 수집된 위험 상황 정보를 분석하는 시스템을 제안하였으며, 센싱된 데이터를 분석하기 위하여 역전파 신경망을 설계하였다. 위험 상황별로 각 300개의 데이터 집합을 사용하여 역전파 신경망을 실험한 결과 화재 위험 상황에 대해서는 96%의 정확도를 가졌고 선체 위험 상황에 대해서는 약 88.7%의 정확도를 나타냈다. 제안된 시스템은 시스템의 정확도를 개선하기 위하여 전방향 에러 정정 시스템(LDPC)을 구현하였고 진단된 결과는 CDMA 방식으로 전송하여 해양 디지털선박 상황 모니터링 시스템을 구현했다.