최근 IoT 기술과 AI의 성능향상에 따라 폭넓은 분야에서 자동화와 무인화가 진행되고 있으며, 사물인식과 객체분류 등 자동화의 기반이 되는 영상처리에 대한 관심이 높아지고 있다. 영상의 잡음 제거는 영상에 기반한 시스템에서 전처리 단계로 사용하는 중요한 과정으로 다양한 연구가 진행되었으나, 대부분의 경우 에지와 같은 고주파 성분에서 스무딩 효과에 의해 디테일한 정보를 보존하기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문은 AWGN(additive white Gaussian noise)에 훼손된 영상을 가우시안 분포에 기반한 퍼지 가중치를 사용하여 복원하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 필터링 마스크와 잡음 추정치를 서로 비교하여 필터링 과정을 스위칭하였으며, 영상의 저주파 및 고주파 성분에 따라 퍼지 가중치를 계산하여 영상을 복원하였다.
특허문서는 연구 개발된 기술에 대한 상세한 결과를 포함하고 있기 때문에 효과적인 기술분석을 위한 다양한 특허분석 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 특히 통계학과 머신러닝 알고리즘에 의한 정량적인 특허분석에 대한 연구가 최근 활발하게 이루어지고 있다. 정량적 특허분석에서 가장 많이 사용되는 특허 데이터는 기술 키워드이다. 기술 키워드 데이터를 분석하는 기존의 방법은 대부분 음의 무한대부터 양의 무한대까지 실수 공간 전체를 확률변수의 값으로 갖는 가우시안 확률분포에 기반한 모형이었다. 본 논문에서는 이론적으로 0부터 양의 무한대까지의 값을 갖는 특허 키워드의 빈도 데이터를 분석하기 위하여 감마 확률분포를 활용한 모형을 제안한다. 또한 감마 회귀모형의 회귀방정식을 결정하기 위하여 키워드 간의 기술 연관성을 시각화하는 2-모드 네트워크를 구축한다. 제안 방법과 기존의 가우시안 기반의 분석모형 간의 성능평가를 위하여 실제 특허 데이터를 수집하여 분석한다.
음성인식의 특징벡터로서 멜-주파수 켑스트럴 계수 (MFCC, mel-frequency cepstral coefficients)가 가장 널리 사용되고 있다. FMCC 추출과정은 입력되는 음성신호를 푸리에 변환한 후, 주파수 대역별로 필터를 취하여 에너지 값을 구하고 이산 코사인 변환을 하여 그 계수 값을 구한다. 본 논문에서는 멜-스케일 된 주파수 대역필터를 취할 때 가중함수에 의해서 구해진 각 대역필터별 가중치를 적용하여 필터의 출력 에너지를 계산한다. 여기서 가중치를 구하기 위해 사용된 가중함수는 포만트가 존재하는 대역을 중심으로 인접한 대역들이 가우시안 분포를 가지는 함수이다. 제안한 방법으로 실험한 결과, 잡음이 거의 없는 음성신호에 대해서는 기존의 MFCC를 사용했을 때와 비슷한 인식률을 보이고 잡음성분이 많을수록 가중치가 적용된 방법이 인식률에서 보다 높은 성능 향상을 가져온다.
비간섭성 LED 광원으로 부터의 빛이 다중모우드 광섬유를 약 10km이상 지났을 때 광의 입사조건에 무관하게 정상상태(Steady-state) 에 이르며, 정상상태의 광섬유 출사단의 near-field 광 파워 분포가 가우시안(Gaussian) 함수 형태임을 알 수 있었다. 이 가우시안 함수형태의 정상상태에서 측정된 광섬유의 손실은 매우 안정된 측정치를 나타내었다. 한편 가간섭성 LD광원을 사용할 경우 10km까지 near-field광 파워 분포에서 스페클(Speckle) 현상을 볼 수 있었고, LD의 간섭성과 발광 모우드 형태의 불균일로 인하여 20km 이상까지 LED에서와 같은 정상상태에 이르지 않고 있었으나 이 상태에서 측정된 광섬유의 손실치는 비교적 안정하였다.
본 연구에서는 이중게이트(Double Gate; DG) MOSFET에서 발생하는 단채널효과 중 하나인 드레인유기장벽 감소(Drain Induced Barrier Lowering; DIBL)에 대하여 분석하고자 한다. 드레인유도장벽감소 현상은 채널의 길이가 짧아질 때 드레인 전압이 소스측 전위장벽에 영향을 미쳐 장벽의 높이를 감소시키는 현상으로써 단채널에서 발생하는 매우 중요한 효과이다. 본 연구에서는 DIBL을 해석하기 위하여 이미 발표된 논문에서 타당성이 입증된 포아송 방정식의 해석학적 전위분포를 이용할 것이다. 이 모델은 특히 전하분포함수에 대하여 가우시안 함수를 사용함으로써 보다 실험값에 가깝게 해석하였으며 소자 파라미터인 채널두께, 산화막두께, 도핑농도 등에 대하여 드레인유도장벽감소의 변화를 관찰하고자 한다.
본 연구에서는 이중게이트(Double Gate; DG) MOSFET에서 발생하는 단채널효과 중 하나인 드레인유기장벽 감소(Drain Induced Barrier Lowering; DIBL)에 대하여 분석하고자 한다. 드레인 유기장벽감소 현상은 채널의 길이가 짧아질 때 드레인 전압이 소스쪽 장벽에 영향을 미쳐 장벽의 높이를 감소시키는 현상으로써 단채널에서 발생하는 매우 중요한 효과이다. 본 연구에서는 DIBL을 해석하기 위하여 이미 발표된 논문에서 타당성이 입증된 포아송방정식의 해석학적 전위분포를 이용할 것이다. 이 모델은 특히 전하분포함수에 대하여 가우시안 함수를 사용함으로써 보다 실험값에 가깝게 해석하였으며 소자 파라미터인 채널두께, 산화막두께, 도핑강도 등에 대하여 드레인 유기장벽감소의 변화를 관찰하고자 한다.
비-가우시안 잡음 환경의 적응 시스템을 위해, 평행 이동한 오차 분포와 오차 0에 위치한 델타 함수 사이의 유클리드 거리를 새로운 성능기준으로 제안하였다. 또한, 이 성능 기준에 근거하여 적응 알고리듬을 개발하였고, 얕은 바다에서 구한 수중 통신 다경로 채널에 충격성 잡음과 직류 바이어스 잡음이 더해진 환경으로 등화 성능을 시뮬레이션한 결과, 제안한 알고리듬이 기존의 MEDE 알고리듬 보다 5 dB 이상 향상된 MSE 성능을 보이며 오차 분포의 중심 위치가 정확히 0에 위치하였다.
본 연구에서는 차세대 나노소자인 DGMOSFET에서 발생하는 단채널효과 중 하나인 문턱전압특성에 대하여 분석하고자 한다. 특히 포아송방정식을 풀 때 전하분포를 가우시안 함수를 사용함으로써 보다 실험값에 가깝게 해석하였으며 이때 가우시안 함수의 변수인 이온주입범위 및 분포편차에 대하여 문턱전압의 변화를 관찰하고자 한다. 포아송방정식으로 부터 해석학적 전위분포 모델을 구하였으며 이를 이용하여 문턱전압을 구하였다. 문턱전압은 표면전위가 페르미전위의 두배가 될 때 게이트 전압으로 정의되므로 표면전위의 해석학적 모델을 구하여 문턱전압을 구하였다. 본 연구의 모델이 타당하다는 것을 입증하기 위하여 포텐셜 분포값을 수치해석학적 값과 비교하였다. 결과적으로 본 연구에서 제시한 포텐셜모델이 수치해석학적 시뮬레이션모델과 매우 잘 일치하였으며 DGMOSFET의 도핑분포 함수의 형태에 따라 문턱전압 특성을 분석하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제41권1호
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pp.111-117
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2017
조난 사고 발생 시 구조선의 현장 도착시간은 매우 중요하다. 본 연구에서는 구조선의 도착시간을 추정하기 위한 실험 데이터 구축 방법을 제시하였다. 이를 위하여 선박통항확률분포를 활용하였다. 목포항을 연구 대상 해역으로 선정하고, 1년간의 AIS 데이터를 활용하였다. 선박통항확률분포를 조사하기 위해 기준선을 설정하고, 선박의 횡거리 분포를 계산하여, 정규분포와 이중 가우시안 혼합분포로 적합 시킨 후 각 매개변수를 추출하였다. 정규분포의 ${\mu}$, ${\mu}{\pm}1{\sigma}$와 이중 가우시안 혼합분포의 ${\mu}_1$ 위치를 각각 변침점으로 설정하여 위치와 확률을 도출하였다. 이를 매개변수 종류별로 연결하여 시나리오를 구축하여 도착시간을 계산할 수 있었다.
비트율 제어는 채널 용량이나 프레임율과 같은 제한 조건에서 더 좋은 화질을 제공하기 위해 비디오 부호화에 있어서 필요한 구성 요소이다. 일반적으로 양자화 변수를 결정할 때 양자화가 수행될 데이터를 단일 분포로 가정하면, 실제 데이터의 분포를 지나치게 간략화하게 되는 문제가 발생할 수 있으며, 이는 이동통신 환경과 같이 전송 대역의 제약이 심한 상황에서 부호화 효율을 떨어뜨리는 원인이 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 소스 분포를 일반화된 가우시안 분포(Generalized Gaussian Distribution)를 이용하여 정의하고, 각각의 분포 특성을 나타내는 모양 변수를 결정하여 일반화된 가우시안 분포의 비트율-왜곡 함수에 기반을 둔 양자화 변수 결정 모델을 설계한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 저 비트율 환경에서 우수한 성능을 제공하는 비디오 부호화 표준인 H.264 비디오 코덱에 구현하여 MPEG-2 TM5 및 H.263 TMN8과 그 성능을 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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