디지털 영상압축 방법인 ITU-T H.263++ 부호화기법 중에는 계층 모드(scalability mode)를 지원한다. 계층 모드는 한 개의 송신 영상에 대해서도 복호기와 전송로에 따라서 여러 가지 화질의 재생 영상을 얻을 수 있게 한다. 계층 모드는 시간적, 공간적, SNR(signal-to-noise ratio)로 나누어진다. 그 중에서 SNR 계층 모드는 고급계층에 따라서 다양한 해상도를 가질 수 있다. 계층부호화에는 크게 기본계층과 고급계층으로 나누어지는데, 기본계층은 QoS를 보장하여, 화질은 떨어지나 에러 없이 영상을 전송하고, 고급계층에서는 기본계층에 해상도 에러에 대한 나머지 정보를 전송한다. 고급계층으로 전송되는 정보는QoS가 보장되지 않으므로 비트에러나, 팻킷 에러가 발생 할 수 있다. 따라서 고급계층에 에러가 발생하게 되고, 에러 전파 현상이 일어난다. 본 논문에서는 단일계층부호화와 2 Layer 계층부호화에서 발생되는 에러의 차이점을 알아보고, 데이터 손실 없는 기본계층과 에러가 발생하는 고급계층에 상관관계를 분석하여, SNR계층부호화에서 맞는 고급계층 에러은닉 기법을 제안한다.
시각암호는 비밀화상을 share라 불리는 암호화된 형태로 분산하는 방법으로서n명의 참여자로 이루어진 잡합 p에 대하여, 각 참여자는 share로 구성된 슬라이드(transparency)를 한장씩 부여받는다. 참여자들의 인가된 부분집합은 슬라이드를 중첩시켜 시각적으로 비밀정보를 복원할 수 있지만, 다른 부분집합은 비밀 정보를 복원 할 수 없다. 이 방법은 비밀정보를 복원라기 위하여 인간의 시각 체계를 이용하므로 컴퓨터를 사용한 복잡한 연산이 필요 없는 이점이 있는 반면에 복원화상의 휘도가 손실되는 단점이 있다. 이논문에서는 참여자의 계층화를 고려한 (2, n) VCS(Visual Cryptography Scheme)를 구성하기 위한 새로운 모델을 제안하고 계층적 접근구조에 의해 휘도를 개선하는 방법을 보인다. 제안하는 방법의 효율을 평가하기 위하여 (2, n) VC로 재구성되는 화상의 휘도를 분석한다. 또한 그 응용으로서 한 장의 슬라이드로 사용자와 시스템 사이에 상호식별이 가능한 메카니즘을 제시한다.
양쪽중단(doubly censored)된 지수분포에서 모수와 신뢰도함수를 계층적 베이지안(hierarchical Bayesian)방법을 이용하여 추정하였다. 베이즈 계산은 깁스표본기법(Gibbs sampler)을 이용하고 또한 완전조건부 분포(full conditional distribution)의 정량화 상수를 모르는 경우에는 적합기각방법(adaptive rejection sampling)을 이용하였다. 그리고 실제자료를 이용하여 분석을 하였다.
사용자들이 네트워크에 의해 커버되는 영역내의 어느 곳이던지 이동할 수 있는 이동 무선 네트워크에서 어떤 이동 단말기가 다른 이동 단말기와 통신하고자 하는 경우, 먼저 목적지 이동 단말기의 위치를 찾아야 한다. 따라서 이동 단말기의 위치 정보를 관리하는 것은 이동 무선 네트워크에서 아주 중요한 문제이다. 본 논문에서는 대형 이동 무선 네트워크에 적합한 3-계층 동적 분산 위치 관리 방법을 제안한다. 여기서는 이동 단말기가 다른 셀의 이동 단말기들로부터의 위치 탐색 요청 회수를 고려하여 계층별로 협동하는 다른 위치 관리 방법을 사용하였으며, 분석적 평가를 통하여 제안하는 방법의 성능을 평가하였다.
디지털 비디오 데이터를 효율적으로 브라우징 하는데 필요한 비디오 분할에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 비디오 데이터를 Shot단위로 분할하고, Shot내부에서 카메라 동작과 객체 움직임 분석을 이용한 sub-shot으로 분할하고자 한다. 연구 방법으로는 I-frame의 DC 영상을 이용하여 픽쳐그룹을 Shot(장면이 바뀐 경우), Move(카메라 동작,객체움직임), Static(영상의 변화가 거의 없는 경우)로 세분화하고 해당 픽쳐 그룹의 P, B-frame을 검사하여 정확한 컷 발생 위치, 디졸브, 카메라동작, 객체 움직임을 검출하게 된다. 픽쳐그룹 분류에서 정확성을 높이기 위해 계층적 신경망과 다중 특징을 이용한다. 정확한 컷 발생위치 검출하기 위해서 P, B프레임의 메크로블럭 타입을 이용한 통계적 방법을 이용하고, 디졸브, 카메라 동작, 객체 움직임을 검출하기 위해서 P, B-frame의 메크로블럭 타입과 움직임 벡터를 이용한 신경망으로 검출한다. 본 연구에서는 계층적 탐색을 이용하여 시간을 단축할 수 있고, 계층적 신경망과 다중 특징을 이용하여 픽쳐 그룹을 세분화 할 수 있고, 메크로 블록 타입과 통계적 방법을 이용하여 정확한 컷 검출을 할수 있고, 신경망을 이용하여 디졸브, 카메라 동작, 객체움직임을 검출 할 수 있음을 확인한다.
OLAP의 주요 목표는 대용량 데이터를 다차원적으로 분석하여 그 결과를 신속하게 제공함으로써, 사용자의 의사 결정을 지원하는 것이다. 다차원 분석을 용이하게 하기 위해 차원 계층이 사전에 정의되고 표준화된 연산들이 사용되는데, 그러한 연산들로는 롤업, 드릴다운, 슬라이스, 다이스, 피봇을 들 수 있다. 그러나 분석과정에서 기존에 정의된 데이터의 그룹핑 이외의 다른 그룹핑 방식이 필요할 때가 있으며, 그러한 그룹핑으로 전체 데이터를 분석하는 것을 트렌드 분석이라고 한다. 트렌드 분석은 기업의 의사 결정에 매우 중요한 요소이나, 사전에 정의된 계층을 사용하는 것이 아니므로, 질의 처리 시에 트렌드 분석을 신속하게 하기는 어렵다. 본 연구에서는 트렌드 분석을 고속화하기 위한 방안으로 동적 계층 구조 생성을 제안한다. 특정 차원 기준으로 특정 범위 값으로 합산된 범위 합을 구하기 위해, 기존에 연구되었던 프리픽스섬 방식을 분석하여 문제점을 제시하였고 새로운 기법을 제안하였다. 또한 분석 시에 디스크 접근을 효율적으로 하기 위한 큐브 저장 방식을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방식으로 트렌드 분석을 하였을 때 접근해야 하는 디스크 블록 수도 계산하여 제안한 방법의 효율성을 검증하였다.
본 논문에서는 유전자 발현 데이터를 분석하는데 있어서 자기 조직화 지도와 계층적 군집화 기법을 상호 보완적으로 사용하여 사용자가 보다 직관적으로 군집화 결과를 해석할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 사용하면 빠른 처리 속도로 대용량 데이터 처리에 적합한 자기 조직화 지도의 장점을 살릴 수 있으며 계층적 군집화의 장점인 가시화 기능을 이용하여 자기 조직화 지도의 단점인 군집 경계에 대한 불명확성을 해소하여 군집화 결과를 사용자가 쉽게 이해하고 직관적으로 해석할 수 있도록 도와준다. 본 논문에서 제안된 방법의 효용성을 검증하기 위해 세 종류의 데이터를 사용하여 실험을 수행한 결과 제안된 방법이 기존 방법에 비해 더 나은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 메쉬, 복셀, 골격 데이터를 포함하는 복합적인 옥트리 기반의 형상 표현을 이용하여 해마의 형상을 분석하기 위한 효과적인 방법을 제공한다. 먼저, 자기공명영상으로부터 분할된 해마 영역에 마칭큐브 알고리즘을 적용하여 다단계 메쉬 데이터를 생성한다. 이렇게 생성된 메쉬 모델을 하드웨어 깊이맵을 이용한 복셀화 과정을 통하여, 중간 단계의 이진 복셀 표현으로 변환한다. 마지막으로 광선 추적 방법에 의해 추출된 샘플 메쉬들에 대하여 L2 Norm을 계산함으로써 형상 특징을 생성한다. 본 연구에서 제시한 방법은 사용자 피킹 인터페이스를 이용하여 국부적 부위에서의 계층적 형상 분석을 가능하게 한다. 또한 계층적 Level-of-Detail 접근방법은 정확도를 유지하며 형상분석의 소요 시간을 절약하도록 한다.
본 고에서는 ITU-TS(구 CCITT)의 표준안을 중심으로 ISDN 사용자-망 인터페이스의 기본 구조와 각 기능군에서의 기능적 특성 및 기본 인터페이스 구조에 대한 S/T 기준점에 적용되는 사용자-망 인터페이스 계층 1의 전기적 특성에 대한 시험방법을 조사, 분석하였다.
최근에는 대량의 데이터를 저장 및 관리하기 위해서 3차 저장장치를 이용한 계층적 스토리지 시스템을 이용하고 있다. 이러한 계층적 스토리지 시스템에서는 모든 데이터에 같은 방식으로 저장장치들 간의 데이터를 이동하고 있는데, 이는 시스템에서의 데이터 이동이 빈번하게 일어나는 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 계층적 스토리지 시스템에서의 데이터 특성을 이용한 데이터 이동 기법을 제안한다. 이를 위해서 데이터를 일반 데이터, QoS 데이터 그리고 아카이브 데이터로 분류하고 각 데이터 타입에 따른 데이터 이동을 관리한다. 성능평가를 통해 데이터 특성을 고려한 데이터 이동 방법과 기존의 이동 방법을 비교 분석하여, 본 논문에서 제안한 이동 방법의 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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