본 논문에서는 네트워크 환경에서 원격사용자들의 몰입형 상호작용을 위한 딥러닝 기반의 그룹 동기화 기법을 제안한다. 그룹 동기화의 목적은 사용자의 몰입감을 높이기 위해서 모든 참여자가 동시에 상호작용이 가능하게 하는 것이다. 기존 방법은 시간 정확도를 향상을 위해 대부분 NTP(Network Time Protocol) 기반의 시간 동기화 방식에 초점이 맞추어져 있다. 동기화 서버에서는 미디어 재생 시간을 제어하기 위해 이동 평균 필터를 사용한다. 그 한 예로서, 지수 가중평균 방법은 입력 데이터의 변화가 크지 않으면 정확하게 재생 시간을 추종하고 예측하나 네트워크, 코덱, 시스템 상태의 급격한 변화가 있을 때는 안정화를 위해 더 많이 시간이 필요하다. 이런 문제점을 개선하기 위해서 데이터의 특성을 반영할 수 있는 딥러닝 기반의 그룹 동기화 기법인 DeepGroupSync를 제안한다. 제안한 딥러닝 모델은 시계열의 재생 지연 시간을 이용하여 최적의 재생 시간을 예측하는 두 개의 GRU(gated recurrent unit) 계층과 하나의 완전 연결 계층으로 구성된다. 실험에서는 기존의 지수 가중평균 기반 방법과 제안한 DeepGroupSync 방법에 대한 성능을 평가한다. 실험 결과로부터 예상하지 못한 급격한 네트워크 조건 변화에 대해서 제안한 방법이 기존 방법보다 더 강건함을 볼 수 있다.
In this paper, we propose combined relay selection and cooperative beamforming schemes for physical layer security. Generally, high operational complexity is required for cooperative beamforming withmultiple relays because of the required information exchange and synchronization among the relays. On the other hand, while it is desirable to reduce the number of relays participating in cooperative beamforming because of the associated complexity problem, doing so may degrade the coding gain of cooperative beamforming. Hence, we propose combined relay selection and cooperative beamforming schemes, where only two of the available relays are selected for beamforming and data transmission. The proposed schemes introduce a selection gain which partially compensates for the decrease in coding gain due to limiting the number of participating relays to two. Both the cases where full and only partial channel state information are available for relay selection and cooperative beamforming are considered. Analytical and simulation results for the proposed schemes show improved secrecy capacities compared to existing physical layer security schemes employing cooperative relays.
CMOS 카메라는 저가격, 저전력, 소형화의 장점을 이용해 휴대폰카메라, 자동차 산업, 의학 및 센서 네트워크, 로봇제어, 보안 분야의 연구에서 이용되고 있다. 특히 다중카메라(Multi-Camera)기반의 $360^{\circ}$ 전방향 카메라(Omni-directional Camera)의 소프트웨어, 통신간섭 및 지연과 복잡한 영상제어 문제가 있으며, 하드웨어 분야에서는 다중카메라의 효율적인 관리 및 소형화의 문제를 지닌다. 기존 시스템은 다수 카메라를 제어하고 카메라 영상을 송수신하기 위해 카메라별 고성능 MCU로 구성된 임베디드 시스템(embedded system)과 별도의 제어 시스템(control system) 같이 다계층 시스템(Multi-layer system)으로 구성된다. 하지만 본 시스템은 단일구조로 저성능 MCU 기반에 고속 동기화기법으로 카메라 제어 및 영상 수집이 가능하도록 SLAVS(Small size/Low power Around View System)을 제안하였다. 화각 $110^{\circ}$ CMOS 카메라 여러 대를 이용하여 $360^{\circ}$전방향을 촬영하는 저성능 MCU로 카메라의 제어 및 영상 수집이 가능한 전방향 카메라 초기모형이다. 결과적으로 저전력 CMOS 카메라 4대를 하나의 MCU에 연결하여 개별 카메라에 대한 동기 유지, 제어 및 송수신을 구현하고 이를 기존의 시스템과 비교하였다. MCU를 통한 개별 인터럽트 처리로 카메라별 동기를 제어, 기억하여 Target과 CMOS 카메라와 MCU간의 재동기를 최소화하여 데이터 전송의 효율성을 높였다. 또한, 사용자 선택에 따라 4개의 영역으로 구분된 영상을 각기 또는 하나로 Target에 제공할 수 있도록 하였다. 마지막으로 개발된 카메라 시스템의 동기 및 데이터 전송 시간, 이미지 데이터 유실 등의 성능 비교, 분석을 하였다.
This paper presents the analysis and the implementation of the asynchronous communication portion of the IEEE 802.11 MAC protocol. We have used PRISM2 chipsets from INTERSIL to build baseband, IF, and RF parts and PCI controller from PLX to interface LLC Layer. We have implemented DCF(Distributed Coordination Function) service using CSMA/CA(Carrier Sense Multiple Access with Collision Acoidance) with backoff algorithm and RTS/CTS protocol. Also, we have implemented TSF(Timing Synchronization Function) which can be used for power management frequency hop synchronization, and other management function. This study can be used as a reference for the MAC protocol implementation and MAC controller design in very high speed wireless LAN which complies with the IEEE 802.11 standard.
5.9 GHz WAVE(Wireless Access for the Vehicular Environment)는 노변-차량, 차량-차량 통신을 통하여 공공안전과 개인통신을 지원하기 위한 중단거리 무선통신 방식이다. WAVE 물리계층의 핵심기술은 시간동기오류에 민감한 OFDM 방식이며 통신링크상의 지연을 최소화하여 고속의 차량통신 환경을 제공하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 오류에 강인하고 복잡도가 낮고 지연시간이 적은 WAVE 시스템 응용을 위한 시간동기 알고리즘과 하드웨어 구조를 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비교하여 연산의 복잡도와 지연시간이 감소되며 하드웨어 구조는 파이프라인 구조와 고속 동작에 영향을 줄 수 있는 RAM이 필요하지 않다는 장점이 있다. Matlab과 FPGA를 이용한 하드웨어 구현을 통한 동기화 오차율(SER) 실험결과, 제안된 알고리즘이 고속 이동환경에 대해 강인하고 효율적이라는 확인하였다.
분산 딥러닝은 각 노드에서 지역적으로 업데이트한 지역 파라미터를 동기화는 과정이 요구된다. 본 연구에서는 분산 딥러닝의 효과적인 파라미터 동기화 과정을 위해, 레이어 별 특성을 고려한 allreduce 통신과 연산 오버래핑(overlapping) 기법을 제안한다. 상위 레이어의 파라미터 동기화는 하위 레이어의 다음 전파과정 이전까지 통신/계산(학습) 시간을 오버랩하여 진행할 수 있다. 또한 이미지 분류를 위한 일반적인 딥러닝 모델의 상위 레이어는 convolution 레이어, 하위 레이어는 fully-connected 레이어로 구성되어 있다. Convolution 레이어는 fully-connected 레이어 대비적은 수의 파라미터를 가지고 있고 상위에 레이어가 위치하므로 네트워크 오버랩 허용시간이 짧고, 이를 고려하여 네트워크 지연시간을 단축할 수 있는 butterfly all-reduce를 사용하는 것이 효과적이다. 반면 오버랩 허용시간이 보다 긴 경우, 네트워크 대역폭을 고려한 ring all-reduce를 사용한다. 본 논문의 제안 방법의 효과를 검증하기 위해 제안 방법을 PyTorch 플랫폼에 적용하여 이를 기반으로 실험 환경을 구성하여 배치크기에 대한 성능 평가를 진행하였다. 실험을 통해 제안 기법의 학습시간은 기존 PyTorch 방식 대비 최고 33% 단축된 모습을 확인하였다.
본 논문에서는 디지털 오디오 신호에 부가 정보를 삽입하는 기술로써 계층적 워터마크를 사용하여 시간축 변형을 감지할 수 있고, 필요에 따라 검출 복잡도를 조절할 수 있는 기법을 제안한다. 1계층 워터마크는 오디오신호의 시간축 변형을 감지할 수 있도록 오디오 신호의 반향을 이용하고, 2계층 워터마크는 1계층 워터마크된 오디오 신호를 기준으로 대역 확산 기법을 이용하여 저작권 정보 등의 요구량이 많은 부가 정보를 삽입한다. 이 때, 2계층 워터마크는 프레임의 동기 확보를 위한 동기 수열, 다른 하나는 부가 정보 삽입을 위한 데이터 수열, 두 개를 이용한다 검출기에서는 시스템의 요구 사항에 따라 1계층, 2계층 전단계, 2계층 본단계 등의 계층적 순서로 검출할 수 있으며, 각 계층은 데이터에 가해진 변형 정도를 추정하여 다음 계층의 검출단에 정보를 제공한다. 여러 가지 실험 결과를 통하여 제안한 방식이 다양한 신호 처리에 강인함을 보였다.
We develop a low complexity cooperative diversity protocol for low energy adaptive clustering hierarchy (LEACH) based wireless sensor networks. A cross layer approach is used to obtain spatial diversity in the physical layer. In this paper, a simple modification in clustering algorithm of the LEACH protocol is proposed to exploit virtual multiple-input multiple-output (MIMO) based user cooperation. In lieu of selecting a single cluster-head at network layer, we proposed M cluster-heads in each cluster to obtain a diversity order of M in long distance communication. Due to the broadcast nature of wireless transmission, cluster-heads are able to receive data from sensor nodes at the same time. This fact ensures the synchronization required to implement a virtual MIMO based space time block code (STBC) in cluster-head to sink node transmission. An analytical method to evaluate the energy consumption based on BER curve is presented. Analysis and simulation results show that proposed cooperative LEACH protocol can save a huge amount of energy over LEACH protocol with same data rate, bit error rate, delay and bandwidth requirements. Moreover, this proposal can achieve higher order diversity with improved spectral efficiency compared to other virtual MIMO based protocols.
본 논문에서는 미군 전술통신 운용환경과 정책, 전술링크에서 보안정책 및 전달성능을 분석하였다. 운용환경에서는 운용통신 메시지와 반자동 전투력을 지원하는 프레임워크, 링크계층의 SINCGARS 사양을 살펴보았고, 전술 보안정책에서 COMSEC 정책과 응용계층 보안을 분석하였다. 또한 전술 통신환경에서 전송 성능 및 보안 동기 검출 측면에서 분석하였다. 전술링크와 COMSEC 보안정책은 AFKDMS, AKMS, RBECS, KIV-7/HSB 암호디바이스와 같은 측면에서 분석하였다.
멀티미디어, 특히 실시간 통신에서 동기화 문제는 서비스 품질과 직결된다고 할 수 있다. 본 연구에서는 MPEG-2의 시스템계층의 표준 디코더가 고정 지연요소의 경우만 고려하여 설계되어 엔코더와 디코더간의 동기화가 되지 못함을 알게 되었다. 이를 해결하기 위해 MPEG-2에 적용할 수 있는 Extended-SRTS (extended-synchronous residual-time stamp)기법을 제안했다. 이 알고리즘은 MPEG-2의 STC(system time clock)를 서비스클럭(27MHz)으로 사용하여 전송스트림과 동기 시킨다. 그 결과 주파수 드리프트, 시변망 지터 및 패킹지터 등의 영향을 개선시킬 수 있다. 또한 망 클럭의 의존도를 낮출 수 있어 종단 간에 동기화를 쉽게 하고 투명한 연결을 할 수 있어, 실시간 멀티미디어 통신 분야에 폭넓게 적용할 수 있으리라 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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