일반적으로 음향 반향 제거에서 반향의 임펄스 응답이 큰 경우 주파수 영역의 알고리듬은 시간 영역 알고리듬에 비해 긴 임펄스 응답에 따른 많은 계산량과 입력신호의 통계적 특성에 의한 영향을 줄일 수 있다. 그러나 주파수 영역 알고리듬에서는 시간 영역의 신호를 주파수 영역으로 변환시킬 때 필터 차수의 2배의 FFT 연산이 필요하게 되어, 긴 차수로 인한 실행 시간 지연이 발생하고 많은 메모리가 필요하다. 이러한 문제점을 감소시키고 수렴성능을 향상시키기 위한 MDF 알고리듬이 제안되었으나 계산량이 많은 단점이 있고, UMDF와 AUMDF 알고리듬은 계산량은 감소되나 수렴성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 MDF 알고리듬과 거의 동일한 수렴성능을 유지하면서 연산량과 메모리를 줄일 수 있는 수정된 AUMDF 알고리듬을 제안하였으며, 모의 실험을 통해 결과를 확인하였다.
히스토그램은 컬러공간의 특징 때문에 조명에 매우 민감하며, 이동된 빛의 강도를 가지고 있을때 유사성을 떨어뜨릴 가능성이 커지기 때문에, 본 논문에서는 히스토그램의 영역을 몇 개의 영역으로, 나눠, 그 영역들을 계산하는 HAC(Histogram Area Calculation)라 불리는 새로운 검색 방법을 소개한다. 제안한 방식은 현재 히스토그램이 가지고 있는 특성에 기반하여 히스토그램의 영역을 계산하고, 유사성을 매칭시킴으로써 명암도 변화에 대해서, 기존의 다른 전통적인 히스토그램 방법이나, 병합된 히스토그램 방법보다 제안한 방식의 성능이 훨씬 뛰어나다는 것을 보여준다.
히스토그램은 컬러 공간의 특징 때문에 조명에 매우 민감하며, 이동된 빛의 강도를 가지고 있을 때, 유사성을 떨어뜨릴 가능성이 커지기 때문에, 본 논문에서는 히스토그램의 영역을 몇 개의 영역으로, 나눠, 그 영역들을 계산하는 HAC(Histogram Area Calculation)라 불리는 새로운 검색 방법을 소개한다. 제안한 방식은 현재 히스토그램이 가지고 있는 특성에 기반 하여, 히스토그램의 영역을 계산하고, 유사사성을 matching 시킴으로써, 명암도 변화에 대해서 기존의 다른 전통적인 히스토그램 방법이나, 병합된 히스토그램 방법보다 제안한 방식의 성능이 훨씬 뛰어나다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 물성이 균일하지 않은 반무한 고체영역의 탄성파속도 분포를 재구성하기 위한 시간영역 Gauss-Newton 전체파형 역해석 기법을 소개한다. 반무한 영역을 유한 계산영역으로 치환하기 위하여 유한영역의 경계에 수치적 파동흡수 경계조건인 perfectly-matched-layers(PMLs)를 도입하였다. 이 역해석 문제는 PML을 경계로 하는 영역에서의 탄성파동방정식을 구속조건으로 하는 최적화 문제로 성립되며, 표면에서 측정된 변위응답과 혼합유한요소법에 의해 계산된 응답간의 차이를 최소화함으로써 미지의 탄성파속도 분포를 결정한다. 이 과정에서 Gauss-Newton-Krylov 최적화 알고리즘과 정규화기법을 사용하여 탄성파속도의 분포를 반복적으로 업데이트하였다. 1차원 수치예제들을 통해 Gauss-Newton 역해석으로 부터 재구성된 탄성파속도의 분포가 목표값에 충분히 근사함을 보였으며, Fletcher Reeves 최적화 알고리즘을 사용한 기존의 역해석 결과에 비해 수렴율이 현저히 개선되고 계산 소요시간이 단축됨을 확인할 수 있었다.
움직임 예측의 전영역 탐색 (full search)에서 방대한 계산량은 실시간 비디오 압축에 큰 장애물이 되어왔으며, 이는 최근 MPEG-4 AVC (Advanced Video Coding) 표준이 기존의 MPEG-2 보다 움직임 예측에서 더 많은 계산량을 요구하고 있다. 전영역 움직임 예측의 계산량을 줄이기 위해, 본 논문에서는 기존의 전영역움직임 예측에 비하여 예측 화질의 저하가 없는 새로운 고속 매칭 알고리즘을 제안한다. 가능한 후보의 움직임 벡터를 빨리 제거함으로써 예측화질의 저하 없이 계산량만 줄일 수 있게 되는 것이다. 본 논문에서는 영상의 복잡한 영역의 효율적인 매칭 단위와 디더링 (dithering) 순서에 기초한 매칭 방식을 통하여 불가능한 후보 벡터를 더 빨리 제거한다. 제안된 알고리즘은 예측 화질의 저하 없이 기존의 PDE (partial distortion elimination) 알고리즘을 이용한 전영역 탐색 방법에 비해 $30\%$의 계산량을 줄였으며, MPEG-2 및 MPEG-4 AVC를 이용하는 비디오 부호화 응용분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
일반적으로 매우 낮은 차단주파수를 가지는 FIR 저역통과 필터의 경우 그 과도영역의 폭이 상대적으로 매우 좁기 때문에 긴 임펄스 응답을 가지게 되며, 따라서 많은 계산량을 필요로 하게 된다. 본 논문에서는, FIR 필터의 계수를 서브샘플링(subsampling)하여 계산량의 현저한 감소를 도모하고, 그로 인하여 발생하는 주파수 영역의 이미지를 IIR 필터를 사용하여 제거하는 기법을 제안한다. IIR 필터로 인하여 발생하는 위상의 왜곡은 앞단의 FIR 필터의 계수를 조절함으로써 상쇄시킬 수 있다. 제안된 알고리듬을 채택할 경우, 동일한 성능의 일반 FIR 필터에 비하여 사용하는 메모리의 양은 거의 같으나, 계산량은 수십분의 일까지 감소시킬 수 있다.
중립면은 셸 (솔리드 모델) 유한 요소 생성, 로보트 이동 경로 계산, 특징 형상 판별 등에서 사용될 수 있다. 그러나 기존 중립면 계산 알고리즘들은 연립 방정식을 수렴성이 보장되지 않는 수치 해법으로 풀어야 했기 때문에 발전이 미비했다. 본 논문은 복셀-이등분 면의 교자성을 이용한 중립면 계산 알고리즘을 제시한다. 교차성은 보로노이 영역을 사용, 단순한 기하학적 요소간의 거리 비교로 판별한다. 이런 기하학적인 접근 방법은 기본적으로 수렴성 문제가 배제된다.
국가 또는 단체가 기후변화에 대응하기 위해서는 온실가스 배출량을 정확하게 파악하고, 실현가능한 감축목표를 설정한 뒤, 각 세부 분야에서 효과적인 감축전략 및 계획을 세워야 한다. 탄소발자국은 인간의 활동이 환경에 어떠한 영향을 미치는가를 나타내는 지표이다. 탄소발자국을 계산하기 위해서는 직접 영역과 간접 영역으로 세분화하여 계산하여야 한다. 본 연구에서는 단위 범위 차원의 탄소발자국 계산 방법을 연구하였다.
적응신호처리 분야에서 LMS알고리듬은 수식이 간단하고, 적은 계산량으로 인해 널리 사용되고 있지만, 시간영역의 적응알고리즘은 입력신호의 고유치 분포폭이 넓게 분포한 때는 수렴속도가 느려지는 단점이 있다. 이런 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 시간영역의 적응 알고리즘을 변환영역에서 수행하고, 변환영역에서 수렴성능 향상과 계산량을 줄이기 위하여 웨이블렛기반의 고속 적응 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘을 OFDM 적응등화기에 적용하여, 기존의 OFDM 등화기 알고리즘과 비교하여 제안한 적응알고리즘의 성능이 우수함을 보인다.
전자계 산란의 시간영역 신호는 대응하는 주파수 영역 응답에 대해서도 동시에 효율적인 방법으로 나타낼 수 있는 이유는 다항식의 직교하는 성질 때문이다. 직교 다항식을 이용함으로써, 이른 시간과 낮은 주파수 영역을 동시에 추정할 수 있다 그 접근법은 CGM(Conjugate Gradient Method)방법과 간단한 DFT(Discrete Fourier transform)에 의거한다. 본 논문에서는 Bessel-Chebyshev 함수를 이용한 이른 시간과 낮은 주파수영역 응답을 동시에 추정하기 위한 접근의 방법을 제시하고, 구현하였다. 오직 이른 시간과 낮은 주파수 정보를 필요로 하기 때문에 이 방법으로 계산시 반복계산의 수렴속도가 무척 빠르다는 이점이 있어, 신속한 정보를 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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