비디오 압축을 위한 움직임 예측의 전 영역 탐색 및 무손실 방법의 많은 계산량은 고속 움직임 예측 알고리즘 개발을 이끌어 왔다. 여전히 계산량과 예측 화질의 적절한 제어가 필요하며, 본 논문에서는 전 영역 탐색 기반의 방법과 비교하여 예측 화질은 거의 유지하면서 효율적으로 계산량을 줄이고, 동시에 화질과 연산량 제어가 가능한 고속 움직임 예측 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 부분 블록에러합과 각 단계별 최소 에러 위치 변동의 문턱치들을 이용하여, 각 후보 지점에 대하여 부분 블록 에러 합을 계산하고, 이를 일련의 문턱치들 적용하여 불가능한 후보들을 조기에 제거하고, 각 단계별 최소 에러 지점의 최적 후보의 불변동 횟수를 비교 판단하여 고속의 움직임 예측을 구현하며, 문턱치를 조절하여 화질과 연산량을 쉽게 제어한다. 제안하는 알고리즘은 단독으로 사용할 뿐만 아니라 기존의 고속 알고리즘들과 결합하여 사용해도 예측 화질 대비 우수한 연산량 감소를 얻을 수 있으며, 실험 결과에서 이를 검증한다.
자연하천은 일반적으로 만곡수로나 사행수로 형태를 보이고 있으며, 직선수로에서와 달리 원심력에 기인한 이차류 영향을 받게 된다. 이차류에 의해서 수면에서는 만곡부 바깥쪽으로, 하상에서는 만곡부 안쪽으로의 흐름특성을 보이게 된다. 만곡부 안쪽으로 가해지는 하상 전단응력에 기인하여 하상에서의 입자가 만곡부 안쪽으로 이송되며, 결과적으로 만곡부 안쪽에는 점사주가, 바깥쪽에는 소(pool)가 생성된다. 또한 지형경사의 생성으로 입자에 가해지는 중력효과도 변화된다. 따라서 이와 같은 자연하천의 흐름과 하상변동을 수치모의 하기 위해서는 만곡부 이차류 특성을 고려한 모형이 필요하다. 본 연구에서는 수심 적분된 흐름방정식과 하상토 보존방정식 (Exner equation)을 이용한 하상변동을 위한 비연계 수치모형을 위해서 하상토 보존방정식의 유한요소 알고리즘을 개발하였다. 하상토 보존방정식은 흐름 특성에 따른 평형 유사량의 공간변화율을 이용하여 일정 기간 동안의 하상 변화량을 계산한다. 이 때 이차류에 의한 하상 전단응력의 편각 및 지형경사 변화에 따른 실제 입자의 이송방향을 보정하여 평형 유사량이 계산된다. 이러한 보정식을 적용시키기 위해서는 유속성분의 공간변화량 및 지형경사의 공간성분이 필요하다. 유한요소법은 연속성 변수를 이산화시켜 근사해를 구하는 수치기법의 일종이기 때문에, 요소망이 불규칙적으로 구성되었을 경우 임의의 절점에서 연속성을 지닌 변수의 공간변화율을 계산하는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 평형 유사량 계산 시에 절점이 아닌 요소 내부에서 평형 유사량을 계산하는, 하상토 보존방정식의 새로운 유한요소 알고리즘을 개발하고, 새로운 알고리즘을 적용시킨 수치모형의 검증을 행하였다. 경계조건 알고리즘의 검증으로 위해서 Soni 등 (1980)이 행한 상류 유입 유사량에 따른 하상변동을 수치 모의하고 실험치와 비교하였으며, Sutmuller와 Glerum (1980)이 수행한 만곡수로에서의 하상변동을 모의하고 실험과 비교하였다. 새로운 알고리즘을 적용시킨 하상토 보존방정식의 유한요소 수치모형의 결과는 매우 안정적이며, 실험과 매우 유사한 결과를 얻을 수 있었다. 본 수치모델은 현재 균일한 입자의 하상토만을 고려하므로, 입자분급이나 하상 장갑화 현상 등은 무시한다.
매시브 배열 안테나를 이용한 매시브 MIMO(: Multi Input Multi Output) 기술을 이용하기 위해서는 신호의 도래각(Angle of Arrival : AOA) 파악이 필수적으로 요구된다. 매시브 배열 안테나를 하면 기존 AOA 추정 알고리즘은 뛰어난 추정 성능을 갖지만, 안테나 요소 수에 비례하여 계산복잡도가 증가하는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 캐스케이드 AOA 추정 알고리즘이 제안되었으며 다수의 논문을 통해 단일 형상의 (비)매시브 배열 안테나에 대한 성능이 입증되었다. 하지만 단일 및 이중 림 어레이 안테나가 적용된 캐스케이드 AOA 추정 알고리즘의 계산복잡도 비교는 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 단일 및 이중 림 어레이를 캐스케이드 AOA 추정 알고리즘에 적용된 경우 AOA 추정을 위한 계산복잡도를 비교 분석한다.
본 논문에서 K-Means 군집화 알고리즘을 빠르게 적용하는 방법을 제안했다. 제안하는 알고리즘의 특징은 속도 향상을 위해 변화될 가능성이 있는 데이터를 예측하는 것이다. 군집화 알고리즘의 각 단계에서 군집이 변경될 가능성이 있는 데이터만 선택하여 군집 중심과의 거리를 계산함으로써 전체 군집 계산 시간을 줄일 수 있었다. 군집이 변화될 예측 데이터를 계산할 때는 K-Means 알고리즘을 적용하면서 생성되는 거리 정보를 사용함으로써 추가되는 계산 시간이 적고, 특히, 거리 정보를 이용하기 때문에 차원의 개수에는 영향을 덜 받는 알고리즘을 제안할 수 있었다. 제안하는 알고리즘의 성능 비교를 위해서 원래의 K-Means인 Lloyd's와 이를 개선한 KMHybrid와 비교했다. 제안하는 알고리즘은 대용량 데이터( 입력 데이터의 크기가 크고, 데이터의 차원이 크며, 군집의 개수가 많은 경우)의 경우에 Lloyd's와 KMHybrid보다 높은 속도 향상을 보였다.
본 논문에서는 비디오 부호화의 움직임 예측에 사용되는 블록 정합 알고리즘의 계산량을 줄이는 고속 전영역 탐색 알고리즘을 제안한다. 블록 정합 알고리즘에서 사용되는 기존의 나선형 탐색 알고리즘은 탐색 영역의 중심에서 시작하여 탐색 지점을 화소 단위로 이동화면서 움직임 예측을 수행하기 때문에 움직임이 적은 영상에 적합하다. 본 논문에서는 움직임이 작은 영상 뿐 아니라 움직임이 많은 영상에서도 효율적인 움직임 예측을 하기 위해 다음과 같은 알고리즘을 제안한다. 먼저 초기 문턱 값을 계산함에 있어서 확장된 예측기를 사용하여 보다 최소값에 근사한 문턱값을 계산한다. 그리고 탐색영역을 블록으로 세분화 한 후 각 영역을 새로운 탐색 순서에 따라 움직임 예측을 수행하고 방향성에 따라 영역을 재분할한다. 재분할된 영역이 가지는 방향성에 따라 방향 지향적인 탐색 순서를 적용한다. 실험 결과에서 제안하는 알고리즘이 기존의 나선형 전영역 탐색 알고리즘에 비해 객관적인 화질의 열화 없이 계산량이 평균적으로 약 94% 감소하는 것을 확인할 수 있다.
배경제거를 위해 GMM(Gaussian Mixture Models)을 이용하는 MOG(Model of Gaussian) 알고리즘에서 각 화소들에서 수행될 모델변수 계산과 객체 분류는 방대한 계산을 요구하여 MOG 알고리즘의 활용들에 큰 걸림돌이 되고 있다. 본 논문은 객체 예측을 근간으로 단순한 모델변수 계산과 객체 분류 생략을 부분적으로 수행하는 고속 MOG 알고리즘을 제안한다. 전자는 모델변수에 거의 영향을 주지 않는 화소에서 적용되고, 후자는 객체 예측이 확실히 믿을만한 화소에 적용된다. 동영상을 이용한 기존 알고리즘과 제안된 알고리즘의 비교 실험에서 제안된 알고리즘은 단순 모델변수 계산과 객체 분류 생략을 각각 77.75%와 92.97% 이상을 수행하지만 영상 단위와 이동 객체 단위의 평균 분류 정확도 측면에서 각각 99.98% 이상과 99.36% 이상을 유지시켜 주고 있다.
클러스터링은 데이터 포인트들을 그룹으로 묶어 데이터를 분석하는데 유용하다. 특히 K-means는 가장 널리 쓰이는 클러스터링 알고리즘으로 k개의 군집(Cluster)을 찾는다. 본 논문에서는 기존의 K-means 알고리즘과 비교해 고차원 대규모데이터에 대해서 효율적으로 동작하는 K-means 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존의 알고리즘에서와 같이 거리 정보를 이용해 불필요한 계산을 줄여나가며 또한 움직임 없는 군집들을 계산에서 제외하여 수행시간을 단축한다. 제안된 알고리즘은 기존의 관련연구에서 제안된 알고리즘에 비해 공간을 적게 쓰면서 동시에 빠르다. 실제 고차원 데이터 실험을 통해서 제안된 알고리즘의 효율성을 보였다.
최대 엔트로피 스펙트럼 분석 (Maximum entropy spectral analysis)에 관한 Burg알고리즘 (algorithm)의 계산효율과 안정성에 대하여 검토하였다. Burg의 방법은 Yule-Walker의 방법보다 계산효율이 낮을 뿐만 아니라 그의 수학적 불합리성으로 인하여 간혹 불안전할 때가 있다. 이러한 불합리성을 인공 시계열의 해석을 통하여 증명한 후 보다 안정하고 효과적인 방법을 소개하였다. 또한 파워 스펙트럼밀도 (Power spectral density)의 계산에서 Goertzel알고리즘을 이용하는 효율적인 방법도 소개하였다.
비중심 $\chi^2$분포의 누적분포 함수의 계산은 $\chi^2$검정에서 검정력 계산에 요구된다. 본 논문서는 중심 $\chi^2$분포 함수를 통하여 비중심 $\chi^2$분포 함수의 계산을 구하는 알고리즘을 제시하고 있으며 기존의 접근 방법에 의한 계산 결과와 비교하였다.
항만공사같은 대규모의 매립공사에서 토공작업은 총공사비의 상당한 비중을 차지하므로 경제적인 시공을 위하여 절.성토량은 정확하게 계산되어야 한다. 따라서 본 연구는 주어진 3차원 표고데이터를 지나는 스플라인 곡면을 구하는 알고리즘을 제시함으로써 좀더 정확한 토공량 계산식의 결정을 목표로 한다. 스플라인에 대한 흥미로운 수학적 결과는 무척 많지만 본 연구에서는 스플라인 곡면을 기술하고 또, 그것을 이용하여 토공량 계산을 위한 알고리즘개발을 목표로 하기 때문에 알고리즘과 프로그래밍에 필요한 수학적 내용을 기술하며 그 수치적 계산결과는 Maple 프로그램을 이용하였다. 그리고 정확도를 비교하기 위하여 기존의 방법인 선형점고법, Chamber법, Chen과 Lin의 이론을 컴퓨터프로그램하여 본 연구에서 제시된 방법과 정확도를 비교, 분석한다. 아울러 각 이론식의 결과에 대한 보다 정확한 검사를 위하여 x, y 함수식을 이용한 실험지형을 인위적으로 만들었으며 그 때의 값을 기준값으로 하였다. 따라서 실험수치지형에 대한 기준값이 절대값에 가까우므로 각 토공량식들의 오차규명을 보다 명확하고 확실하게 비교할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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