본 논문에서는 인체에 유해한 방사능 피폭량이 부챗살 형태의 Fan Beam 보다 상대적으로 적은 원추형 Cone Beam CT 시스템을 사용하여 3차원 영상을 빠르게 구성하기 위한 회전 기반법 알고리즘을 제안하였다. 그리고 계산 속도를 빠르게 하기 위하여 초월함수가 더 적은 3단계 회전 행렬을 이용하여 3차원 영상을 구현하였다. 또한 본 연구에서 구성한 영상을 일반적으로 사용되는 라돈 변환 알고리즘으로 구현된 3차원 영상과 비교하여 영상의 질은 평균적으로 단면 영상 당 10% 정도의 오차를 보이며 미약하게 저하되었으나 영상 구성 속도 면에서는 35배 개선됨을 보였다. 이는 대략 초당 $4{\sim}5$ 프레임을 얻을 수 있는 수치이며 간단한 구조를 가진 피사체라면 보다 많은 프레임을 얻을 수 있어 3차원 동영상을 실시간으로 구현할 수 있는 가능성을 보였다.
본 논문은 결함방지 알고리즘이 적용된 트랜시버 모듈을 사용해서 홈네트워크 내에서 발생한 결함, 침입 등에 대응 할 수 있는 방법을 설명한다. 시스템 구성도와 결함방지 알고리즘에 대해서 설명하고 알고리즘을 수행하는데 있어서 필요한 데이터베이스의 구조와 역할을 제시하였다. 마지막으로 알고리즘을 적용한 테스트용 홈기기가 올바르게 동자하는 것으로 시스템 제어 결과를 확인 하였다.
본 논문에서는 음향반향제거기를 구현하기 위한 적응알고리즘을 제안한다 특히 긴 임펄스 응답을 가지는 시스템의 식별을 위해 웨이블릿 필터를 사용하여 입력신호를 서브밴드로 분해함으로써 기존의 RLS알고리즘의 계산량을 줄여 수렴속도를 향상시켰다. 이 과정에서 적응필터를 다위상 구조로 구성하여 컨벌루션 과정을 병렬처리가 가능하도록 하였다. 제안된 알고리즘의 성능분석을 위하여 실제 음성신호를 입력신호로 하여 컴퓨터 모의실험을 수행하였으며 전대역 RLS알고리즘과 비교하였다.
순환 스케줄분석은 효율성과 경제성을 모두 제고하여야 하는 문제로 분석알고리즘의 구성이 쉽지 않다. 따라서, 서로 다른 요소들을 활용한 알고리즘들과, 새로운 분석알고리즘의 효율성 비교분석이 어렵다. 본 연구에서는 예제 모델을 통한 비교 알고리즘의 처리과정과 결과를 복잡도, 최적도와 노력도를 기준으로 비교 분석 하였다.
본 논문에서는 난수 발생기로써 랜덤성이 우수하고 하드웨어 설계시 고속성이 보장되어 LFSR(Linear Feedback Shift register) 대안으로 소개되고 있는 셀룰라 오토마타(CA: Cellular Automata)를 소개하고 이를 이용한 새로운 블록 암호 알고리즘을 제안한다. 제안된 블록 암호 알고리즘은 Fiestel 구조로써 라운드 함수와 키 스케쥴링 모두를 셀룰러 오토마타를 이용하여 구성함으로써 구현의 편이성과 고속성을 추구하였다. 제안 알고리즘에 대한 간단한 통계적 검정과 성능평가를 통해 기존 표준 알고리즘고의 비교를 수행하였다.
본 논문에서는 기존의 정적인 스케쥴링 모델 즉, 그래프 이론, 정수 프로그래밍 그리고 휴리스틱 모델에 근거한 알고리즘들의 사례를 소개하고 분석하였으며 정적인 스케쥴링 알고리즘의 단점을 보완할 수 있고 고장허용구조를 지원할 수 있는 FAME 알고리즘을 제시하였다. FAME은 정적인 휴리스틱 알고리즘과 동적인 스케쥴링 알고리즘으로 구성되며 부하균형과 기억공간 크기 그리고 최소 통신비용 조건을 만족하고 태스크간 간섭비용을 도입함으로써 태스크간 통신 비용에 의해 나타날 수 있는 태스크들의 동시성 수행 정도의 감소를 방지할 수 있도록 하였다. 또한 기억공간 크기와 간섭비용의 조합은 테스크들이 일부 프로세서에만 할당되는 현상을 방지할 수 있다.
본 논문에서는 GFR이 요구하는 최소 전송률 보장과 높은 공평성을 제공하기 위하여 퍼지 이론을 이용한 버퍼관리 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 태깅정보, 전체 버퍼의 점유량, VC의 부하 정도로 구성된 세 개의 파라미터를 이용하여 패킷 폐기를 결정한다. 시뮬레이션 결과 MCR의 크기가 커질수록 제안된 알고리즘의 수율과 공평성이 우수하였으며. 스위치에서 버퍼의 크기 변화에서도 Double-EPD나 DFRA는 비슷한 성능을 보였고, 제안된 알고리즘은 좋은 수율과 공평성을 제공한다.
영상처리, 음성처리, 물리학, 천문학, 응용 수학등 다양한 분야에 FFT가 널리 사용되고 있다. FFT의 중요성 때문에 많은 연구가 이루어졌고, 최근 고속처리를 위하여 GPU를 활용한 FFT 알고리즘들이 개발되고 있다. 본 논문은 FFT알고리즘의 변형중 하나인 Pease FFT알고리즘을 GPGPU의 하드웨어 구성을 반영하여 최적화시킨 FFT 가속알고리즘을 제안한다. 실험결과 제안된 알고리즘은 CUFFT에 비하여 3% ~ 43%까지 우수한 성능을 보였다.
소음은 환경 오염원의 하나로서 사람에게 육체적, 정신적 피해를 발생시킨다. 이에 소음 제어 기술의 필요성이 증대하였고, 그 중에서 제어가 까다롭고 고비용을 요구하는 저주파 소음 제어 기술의 개발이 확대되고 있다. 따라서 본 연구에서는 저주파의 주기적인 특성을 가지는 1차원 평면파 소음에 대한 능동 제어를 위해 기존의 적응 피드포워드 방법의 단점을 보완하는 적응 피드백 방법을 이용한 능동 소음 제어 시스템을 구성하고 능동 소음 제어 실험을 수행하였다. 이를 위해 소음원과 제어 음원을 가지는 덕트 형상의 실험 장치를 구성하였다. 제어기 설계를 위해 전파 소음을 예측하는 선형 예측법을 적용한 적응 디지털 필터를 구성하였으며 적응 알고리즘으로 Filtered-X LMS 알고리즘을 이용하였다. 제어기는 제어 알고리즘을 프로그램화하여 DSP에 입력함으로써 구성하였다. 실험에 사용된 소음은 500[Hz] 이하의 단일 주파수의 정현파 소음을 사용하였으며, 실험결과 음압 감소의 효과를 볼 수 있었다. 능동 소음 제어의 기술을 개발하여 하드웨어(덕트)의 모양 및 구조, 제어기의 종류 및 처리 속도, 주파수나 크기와 같은 특성이 급격히 변하는 소음의 경우에 능동적으로 소음을 제어할 수 있으며, 저주파 소음을 발생시키는 관형 연소기와 같은 장치 및 여러 분야에 응용이 가능하도록 하였다.
최근 감정 분석 및 질병 진단을 위한 뇌파 연구 분야에서 인공 신경망을 기반으로 한 기계학습 알고리즘이 분류기로 널리 사용되기 시작했다. 뇌파 데이터 분류를 위해 기계학습 모델을 사용하는 경우 유사한 특성을 가지는 데이터만으로 학습데이터가 구성되면 다른 그룹의 데이터에 적용했을 때 분류 성능이 떨어질 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 준 지도학습 알고리즘을 사용해 여러 그룹의 데이터를 선택하여 학습데이터 세트를 구성하는 방법을 제안한다. 이후 제안하는 방법을 사용하여 구성한 학습데이터 세트와 유사한 특성을 가지는 데이터로 구성된 학습데이터 세트로 모델을 학습하여 두 모델의 성능을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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