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표제지 2

목차 7

국문요약 11

제1장 서론 12

제2장 광학 카메라 통신 14

제1절 OCC의 카메라 센서 기술 14

1. CCD 센서 14

2. CMOS 센서 15

제2절 변조 방식 17

1. On-Off Keying (OOK) 17

2. Pulse Width Modulation (PWM) 18

3. Pulse Position Modulation (PPM) 19

4. Color Shift Keying (CSK) 19

5. Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) 20

제3장 신호 필터 기술 및 주파수 추정 기술 23

제1절 신호 필터 기술 23

1. Moving Average 필터 23

2. Median 필터 24

3. Gaussian 필터 26

제2절 주파수 추정 기술 29

1. OOK 복조를 위한 이진화 프로세스 29

2. 주파수 분석 31

제4장 실험 33

제1절 필터에 따른 원본 광 세기 데이터 분석 33

제2절 Window에 따른 광 세기 데이터 분석 37

제3절 OOK 변조 후 광 세기 데이터 분석 41

제4절 이진화 된 OOK 신호의 평균 펄스 길이 분석 43

제5절 주파수 분포 분석 50

제6절 광 세기 표준 편차 분석 53

제5장 결론 57

참고문헌 59

ABSTRACT 61

표목차 9

표 2-1. OCC 변조 기술 17

표 3-1. 필터 종류 및 장단점 27

표 3-2. 데이터 분석을 위한 시뮬레이션 환경 31

표 4-1. 주파수 분석 결과 47

표 4-2. 표준 편차 결과 53

그림목차 10

그림 2-1. 글로벌 셔터 작동 방법 15

그림 2-2. 롤링 셔터 작동 방법 16

그림 2-3. OOK 18

그림 2-4. PWM 18

그림 2-5. PPM 19

그림 2-6. CSK 20

그림 2-7. OFDM 20

그림 2-8. OOK 변조 방식 (OCC) 21

그림 4-1. 원본 LED 신호 33

그림 4-2. Moving Average 필터 이후의 LED 신호 34

그림 4-3. Median 필터 이후의 LED 신호 35

그림 4-4. Gaussian 필터 이후의 LED 신호 35

그림 4-5. MA 필터의 LED 세기 그래프 37

그림 4-6. Median 필터의 LED 세기 그래프 38

그림 4-7. Gaussian 필터의 LED 세기 그래프 39

그림 4-8. OOK변조에 따른 LED 세기 그래프 41

그림 4-9. 평균 펄스 길이와 주파수 - Moving Average 필터 43

그림 4-10. 평균 펄스 길이와 주파수 - Median 필터 44

그림 4-11. 평균 펄스 길이와 주파수 - Gaussian 필터 45

그림 4-12. 고정 임계 값을 사용한 주파수 분포 50

그림 4-13. 원본 신호 평균 임계 값을 사용한 주파수 분포 51

그림 4-14. 필터링 된 신호 평균 임계 값을 사용한 주파수 분포 52

초록보기

 광학 카메라 통신 (OCC)은 저전력 소비, 높은 보안, 전자파 간섭에 대한 내성 등의 장점을 제공하여 기존 RF 기반 통신에 대한 유망한 대안으로 떠올랐다. 그러나 OCC 시스템은 환경 소음, 특히 주변 광 간섭에 여전히 취약하다. OCC의 신호 안정성과 주파수 추정 정확도를 향상시키기 위해 본 논문에서는 CMOS 기반 스마트폰 카메라를 통해 캡처한 LED 변조 광 신호에 필터링 기술과 임계 값 전략을 적용하는 방법을 조사하였다.

제안된 접근 방식은 OOK (On-Off Keying) 변조를 활용하고 고정 임계 값, 원본 평균 임계 값 및 필터링 된 평균 임계 값이라는 세 가지 임계 값 지정 방법과 결합된 세 가지 필터 (Moving Average, Median 및 Gaussian)를 평가하였다. 실험 성능은 원본 LED 데이터 필터링, OOK 변조 신호 평가, 평균 펄스 길이 분석, 각 주파수 1000개 이상 샘플 데이터 세트에 대한 주파수 분포, 표준 편차 측정 등 5가지 핵심 차원을 통해 분석되었다. 결과는 Median 필터가 edge 전환을 잘 보존했지만 주파수를 과대평가하고 고정된 임계 값에서 더 높은 표준 편차를 생성하는 경향이 있음을 보여주었다. Moving Average 필터는 임계 값 전반에 걸쳐 일관된 펄스 분할과 안정적인 추정치를 제공하였다. 특히 Gaussian 필터는 가장자리 흐림에 대한 초기 우려에도 불구하고 필터링 된 평균 임계 값과 결합되었을 때 가장 안정적인 수치 성능을 제공하였다.

전반적으로, 본 논문은 적응형 임계 값 설정이 특히 필터링 된 신호의 속성과 일치할 때 OCC 주파수 추정을 크게 향상시킨다는 점을 강조하였다. Gaussian 필터는 뛰어난 표준 편차 성능을 보인 반면, Median 필터와 Moving Average 필터는 edge 충실도와 신호 견고성에서 보완적인 장점을 제공하였다. 이러한 통찰력은 보다 안정적이고 잡음 복원력이 뛰어난 OCC 시스템의 개발을 지원하여 스마트 환경 및 IoT 기반 애플리케이션에서의 실제 배포를 위한 실시간 적응형 임계 값 및 하이브리드 필터링에 대한 향후 연구의 기반을 마련하였다.

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