이진 영상의 압축은 디지털 도서관, 팩시밀리 전송, 문서 입출력 시스템과 같이 한정된 대역폭과 저장 공간을 가진 응용 분야에서 절실히 요구되고 있다. 현재 많은 영상 압축 알고리즘이 채택하고 있는 대역분할 기법을 문서와 같은 이진 영상의 압축에 적용한다면, 점진적 전송, 축소영상을 통한 빠른 검색 등의 장점을 얻을 수 있다. 그러나, 이진 영상 신호가 두 단계의 휘도 값을 가지므로, 이에 적합한 대역분할 방법과 산술부호기를 선택하여야 한다. 본 논문에서는 표본화-XOR 대역분할 기법을 선택하여, 알파벳 수의 증가를 막고 공간영역에서 국부적인 성질을 얻을 수 있다 또한, 넓은 단일-색 영역을 Zerotree로 대표하여 부호화 되는 신호의 수를 줄이고, 대역분할 구조에서 예측성의 저하를 막기 위한 적절한 조건화문맥과 새로운 부호를 선택한다. 이진 영상에 적합한 대역분할 방법과 산술부호기를 선택하여, 대역분할의 장점과 우수한 압축 성능을 달성할 수 있다.
최근 M.Yoshida 등에 의해 2차원 벡터 공간상의 벡터 분해 문제 (vector decomposition problem 또는 VDP) 가 제안되었고, 그것은 어떤 특별한 조건하에서는 최소한 1차원 부분공간상의 계산적 Diffie-Hellman 문제 (CDHP) 보다 어렵다는 것이 증명되었다. 하지만 그들의 증명이, VDP를 암호학적 프로토콜 설계에 적용하려면 필요한 조건인 벡터 공간상의 주어진 기저에 관한 임의의 벡터의 벡터 분해 문제가 어렵다는 것을 보이는 것은 아니다. 본 논문에서는 비록 어떤 2차원 벡터 공간이 M.Yoshida 등이 제안한 특별한 조건을 만족한다 할지라도, 특정한 모양의 기저에 관해서는 벡터 분해 문제가 다항식 시간 안에 해결될 수 있다는 것을 보여준다. 또한 우리는 다른 구조를 갖는 어떠한 기저들에 대해서는 그 2차원 벡터 공간 상의 임의의 벡터에 대한 벡터 분해 문제가 적어도 CBHP 만큼 어렵다는 것을 증명한다. 그러므로 벡터 분해 문제를 기반이 되는 어려운 문제로 하는 암호학적인 프로토콜을 수행할 때는 기저를 주의하여 선택하여야 한다.
최근 다양한 응용 분야에서 이동 객체의 현재 위치를 기반으로 미래 위치를 검색하기 위한 필요성이 증가되고 있다. 이와 함께, 대용량의 이동 객체를 빠르게 검색하기 위한 색인 구조의 필요성이 증가되고 있다. 기존에 제안된 색인 구조들은 이동 객체의 위치를 검색하는 과정에서 불필요한 노드의 확장을 유발시켜 검색 성능이 저하되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 객체의 이동성을 고려한 공간 분할 방식의 색인 구조를 제안한다. 제안하는 색인 구조는 노드의 오버플로우를 처리하기 위해 형제 노드와 병합 분할을 수행하고 형제 노드와 병합을 수행하여 오버플로우를 처리할 수 없을 경우에는 이동성을 고려하여 분할을 수행한다. 제안하는 색인 구조는 분할된 영역들 사이에 겹침 영역이 발생하지 않으며 속도, 이동 객체가 노드의 영역을 벗어나는 시간, 노드의 갱신 시간과 같은 파라미터를 고려하여 분할 위치를 판별한다. 중간 노드에서는 공간 분할 방식의 색인 구조에서 발생하는 연속 분할을 방지하기 위한 분할 위치를 판별한다. 제안하는 색인 구조의 우수성을 입증하기 위해 이동 객체에 대한 검색 성능을 비교 분석한다. 성능 평가 결과 제안하는 색인 구조는 현재 위치 검색에 대해서는 $17%{\sim}264%$ 그리고 미래 위치 검색에 대해서는 $107%{\sim}19l%$ 성능 향상을 나타낸다.
Dirichlet tessellation 과 쌍대관계에 있는 Delaunay triangulation은 어파인 불변성을 가지지 못한다. 즉, 삼각형 분할을 이루는데 있어서 각 꼭지점들을 나타내는 좌표축의 선택에 영향을 받는다. 같은 이유로 Delaunay triangulation (사면체 분할법) 도 어파인 불변성을 가지지 못한다. 본 논문에서는 공간상 점들로 사면체 분할하는데 있어서 변환, 확대 축소, 일그러뜨림, 회전에도 여향을 받지 않는 새로운 유형의 사면체 분할 방법을 제시하였다. 어파인 사면체 분할을 논의 할 때 기존의 어파인 불변성 평면적 삼각형 분할을 삼차원 분할을 삼차원적 사면체 분할로 연장시키는 방법을 사용 하였다. 삼차원 공간상의 두 점간의 거리를 새롭게 정의 하였다. 사면체 구조의 가시 화를 통하여 Delaunay 사면체 분할과 어파인 불변성 사면체 분하라 결과를 구별시 킬 수 있었다.
본 논문은 IEC 61267에서 제시하는 RQA3, 5, 7, 9의 선질 조건과 임상검사 조건을 조합한 선질들을 사용하여 공간분해능과 선예도를 평가하고 선질들의 스펙트럼을 분석하고자 하였다. 실험방법으로 첫째, 부가필터와 SID에 따른 공간해상력 평가에 사용된 영상은 IEC 62220-1 에 제시된 edge method을 이용하여, 영상을 획득하였으며 Matlab 프로그램을 사용하여 영상에 대한 해상력 평가는 MTF 측정값 10%(0.1)에서, 선예도 평가는 MTF 측정값 50%(0.5)에서 평가하였다. 둘째, MCNPX 시뮬레이션을 이용하여 선질들의 입자플루언스율과 에너지대별 스펙트럼 분석을 하였다. 실험결과 부가필터 사용과 SID에 따른 영상품질평가에서는 RQA3 선질 조합조건에서 공간분해능과 선예도는 부가필터 미사용과 SID 100 cm에서 높게 나타났다. RQA5 선질 조합조건에서 공간분해능과 선예도는 부가필터를 사용하고 SID 100 cm에서 높게 나타났다. RQA7 선질 조합조건에서 공간분해능은 부가필터 미사용과 SID 150 cm에서 높게 나타났다. 선예도는 부가필터를 사용하고 SID 150 cm에서 높게 나타났다. RQA9 선질 조합조건에서는 공간분해능과 선예도는 부가필터 사용하고 SID 180 cm에서 높게 나타났다. 선질들의 스펙트럼 분석은 X선관의 재현성에 따른 오차, 검출기의 보정에 따른 오차 등 실험에서 발생하는 필연적인 오차를 줄여 가장 이상적인 조건을 제공하는 MCNPX 시뮬레이션을 통해 스펙트럼을 분석하였다. 결론적으로 다양한 선질들에 대한 공간분해능과 선예도 결과를 제시함으로써 임상에서 사용 중인 검출기의 평가에 있어 선질조건과 검사실 환경에 맞는 정량적인 평가방법을 제시할 수 있는 기초자료로 제공하고자 한다.
본 논문에서는 Subtractive clustering 알고리즘을 이용한 Fuzzy Radial Basis Function Neural Network (FRBFNN)의 규칙 수를 자동적으로 생성하는 방법을 제시한다. FRBFNN은 멤버쉽 함수로써 기존 RBFNN에서 가우시안이나 타원형 형태의 특정 RBF를 사용하는 구조와 달리 Fuzzy C-Means clustering 알고리즘에서 사용하는 거리에 기한 멤버쉽 함수를 사용하여 전반부의 공간 분할 및 활성화 레벨을 결정하는 구조이다. 본 논문에서는 데이터의 밀집도에 기반을 두어 클러스터링을 하는 Subtractive clustering 알고리즘을 사용하여 퍼지 규칙의 수와 같은 의미를 갖는 분할할 입력공간의 수와 분할된 입력공간의 중심값을 동정하며, Least Square Estimator (LSE) 알고리즘을 사용하여 후반부 다항식의 계수를 추정 한다.
그리드 기반 공간 분할 방식에서 셀 크기는 성능을 좌우하는 핵심 요소이다. 본 논문에서는 각 셀에서 충돌 검사가 일어나는 빈도에 따라 동적으로 셀의 크기를 제어하는 방식을 제안한다. 각 셀의 충돌 검사 빈도와 인접한 셀과 병합했을 때의 충돌 검사 빈도를 비교하여, 이 차이가 임의의 값보다 작을 때 셀들을 병합하여 하나의 큰 셀로 만든다. 단, 병합할 셀이 여러 개일 경우 충돌 검사 빈도가 작은 셀부터 차례로 병합한다. 이 방식을 통하여 셀의 수 및 업데이트 비용을 줄일 수 있으며 이는 공간상의 객체가 규칙적인 움직임을 보일 때 가장 효율적임을 확인했다.
이 논문에서는 퍼지뉴럴 시스템을 위하여 measure of fuzziness에 의한 입력공간의 분할을 최적화하는 방법을 제안한다. 이에 따라 최적화된 퍼지 부공간에 대하여 퍼지 제어규칙을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 또한 시계열 예측 문제에서 입력패턴의 간격을 조정하여 그 성능을 검증한다. 이 방법은 샤논 함수와 index of fuzziness를 이용하여 입력공간을 분할하고, 분할된 부 공간에 대해 입력 데이터와 부합할 수 있는 각각의 규칙에 등급을 정하여 불필요한 제어규칙을 제거하여 최적의 규칙베이스를 구성하도록 한다. 적용되는 퍼지 신경망의 기본적인 구조는 퍼지 제어기의 규칙베이스와 추론의 과정을 신경회로망을 이용하여 구현하며 퍼지 제어규칙의 매개변수들은 최대 급경사 강하법에 의해 적응되어진다. 제안된 알고리즘을 토대로 여덟 가지의 입력패턴에 대하여 추론한 결과 입력공간의 최적분할에 의하여 수렴과정에서 초기에 오차(RMSE)가 빠르게 수렴함을 알 수 있었다.
빔공간 변환(beamspace transform) 기법은 공간 영역의 신호를 입사각 혹은 그 사인함수의 영역으로 변환하는 기법으로, MUSIC과 같은 음원 정위 및 추적(source localization and tracking) 문제나 적응 빔형성(adaptive beamforming)과 같은 문제에서 많이 사용되는 기법이다. 다채널 음원 분리 기법에 사용될 때에는, 음원의 정보 뿐만아니라 해당 음원의 이미지(image)를 재구성하여야 하므로 역변환 기법 또한 중요하다. 본 논문에서는 멀티 채널 음원 분리 기법을 위한 빔공간 변환 기법과 그 역변환 기법에 대하여 고찰하였으며, 특히 빔공간-영역 다채널 비음수 행렬 분해 기법에 적용되었을 때 그 성능에 미치는 영향을 중점적으로 살펴보았다.
이 논문에서는 플래시 메모리의 특성에 따른 메모리 재활용 방법론을 제안하여 비용을 감소시키면서 동시에 성능의 감소를 방지하는 목적을 만족시키고자 한다. 새로운 방법론은 재활용 대상 메모리 세그먼트 공간을 K 개의 하부 공간으로 분할하여 전체 검색을 대신 부분 검색을 실행하여 비용의 최소화를 추구한다. 아울러, 새로운 메모리 공간 배정 결정 시 전체 플래시 메모리 공간의 균등 소거에 대한 개선책을 제안한다. 제안된 방법론의 최적화를 위하여 하부 공간 분할 크기를 실험을 통해 취득 하였다. 실험적 자료는 제안된 방법론이 기존의 방법론과 비교하였을 교 비용은 감소하고 성능은 개선되는 것을 예시한다. 또한, 실험을 통해 메모리 공간 배정이 메모리 공간의 균등 소거에 많은 영향을 미친다는 사실을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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