릴레이 시스템은 커버리지 확장과 셀 경계(Cell-Edge)의 시스템 처리량 향상을 목적으로 4세대 이동통신 시스템에 적용되어 왔다. 릴레이 시스템은 커버리지 확장과 시스템 처리량 증대에 효과적이지만 기존 단일 홉 시스템과 달리 추가 자원을 사용하기 때문에 릴레이 시스템에 특화된 경로선택 및 무선자원 할당 알고리즘의 적용을 요구한다. 본 논문에서는 협력 통신을 이용하는 LTE-Advanced 릴레이 시스템을 위한 통합 경로선택 및 자원할당 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 라그랑지 승수 기반의 휴리스틱 알고리즘으로, 다중차원 다중선택 배낭 문제(Multi-dimensional Multi-choice Knapsack Problem)의 형태로 정의된 협력 통신 기반의 LTE-Advanced 릴레이 시스템 하향링크 처리율 최대화 문제의 근사 해를 구한다. 제안된 기법에 의해 도출된 근사 해의 성능이 최적 해의 성능에 충분히 근접할 수 있음을 시뮬레이션을 통해 보인다.
매쉬 구조를 갖는 다중 프로세서에서의 오류를 허용하는 라우팅 기법은 구현에 있어 간결함을 제공하는 환경으로, 다수의 오류를 허용하기 위해 직사각형 모양의 오류 블록으로 구성하여 라우팅을 수행한다. 이 경우, 블록 내부의 정상적인 노드 역시 오류 노드로 간주되어 전체 노드의 사용율을 저하시키는데, 오류 블록을 몇 개의 확장된 매쉬로 나누고 DAG(Directed Acyclic Graph)에 적용하여 메시지 전송의 최단 거리를 구하는 RIFP(Routing for Irregular Faulty Pattern)기법으로 이를 해결하였다. 그러나, 이 기법은 노드간에 주고받는 메시지가 거치는 hop의 수가 오히려 증가되는 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 증가되는 hop의 수를 억제하기 위해 목적 노드와 이웃 노드들로부터 오류블록 경계 부분까지 직선 경로를 찾는 SCP(Short-Cut Path)를 적용한 RIFP를 제안한다.
이 논문은 다중 센서 원격탐사 화상의 분류를 위해 퍼지 논리 융합과 결합된 relaxation labeling 방법을 제안하였다. 다중 센서 원격탐사 화상의 융합에는 퍼지 논리를, 분광정보와 공간정보의 융합에는 반복적인 relaxation labeling 방법을 적용하였다. 특히 반복적 relaxation labeling 방법은 공간정보의 이용에 따른 분류 화소의 변화양상을 얻을 수 있는 장점이 있다. 토지 피복의 감독 분류를 목적으로 광학 화상과 다중 주파수/편광 SAR 화상에 제안 기법을 적용한 결과, 다중 센서 자료를 이용하고 공간정보를 함께 결합하였을 때 향상된 분류 정확도를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 거더교 형식을 갖는 교량구조물의 격자 유한요소모델에 대한 모델개선을 위해 하이브리드 유전자 알고리즘에 기초한 유한요소 모델개선기법을 제안하였다. 하이브리드 유전자 알고리즘은 유전자 알고리즘과 심플렉스 최적화방법에 기초한 직접탐색기법으로 구성하였다. 제안된 기법에 적용할 수 있도록 고유진동수, 모드형상 및 정적 처짐에 대한 계측값과 유한요소해석 결과를 사용한 적합함수를 제시하고, 강성과 질량을 동시에 개선할 수 있도록 이들 세 가지 적합함수의 선형 조합 형태를 갖는 다중목적함수를 제시하였다. 제안된 방법은 2경간 연속 격자 유한요소모델의 수치예제와 단경간 플레이트 거더교에 대하여 검증하였다. 수치예제의 경우, 랜덤 노이즈를 고려한 계측오차의 영향을 수치해석적으로 평가하였다. 수치해석과 실험적 검증을 통해, 제안된 방법이 거더교 형식의 교량에 대한 유한요소 모델개선에 적합하고 효과적임을 검증하였다.
고속 선박을 추진하는 한 방법으로 널리 사용되는 물분사 추진은 물을 내부 덕트로 빨아들여 임펠러로 물을 가속시켜 노즐을 통해 분사시킴으로써 입출구의 운동량차이에 의해 추력을 얻는 추진장치이다. 선박의 목적에 따라 사용되는 다양한 형태의 물분사 추진기의 개발을 위하여 모형실험을 통하여 그 성능을 검증하는 부분에서 로터의 피치각 변화에 따른 추진기의 성능 실험을 하는 것은 많은 비용과 시간이 따른다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 추진기 내부의 유동장을 4가지 피치각에 따라 추진력을 3차원 비압축성 Navier-Stokes 방정식을 이용하여 해석하였다. 로터의 회전을 고려하여 슬라이딩 다중 격자기법을 적용하였고 추력계수, 토크계수, 그리고 모멘텀을 해석 결과와 비교 분석을 통하여 추진기의 성능과 효율을 추정하였다.
본 논문은 위성영상을 이용한 변화정보를 취득하는데 있어 중요한 과정인 임계값 결정에 관한 새로운 기법을 제안하고 있다. 화소간 유사도 측정을 통해 도출된 결과 값을 일정 간격으로 누적 계산하고, 급격하게 변하는 지점을 임계값으로 결정하였다. 의사영상을 통해 기대최대화 기법, 교점방법과 성능을 비교하였으며, 두 시기의 ALI 영상과 Hyperion 영상에 실제 적용하여 변화탐지 결과를 확인하였다. 제안된 기법은 기존의 기법과 비슷한 수준의 변화탐지 결과 정확도를 확보할 수 있었으며, 기대최대화 기법에 비해 간단하게 적용할 수 있고, 교점방법과 달리 최빈 값을 둘 이상 가지는 히스토그램에도 적용할 수 있는 장점이 있어 향후 변화유무 정보 취득에 효과적으로 사용할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구의 목적은 위성영상으로부터 보다 정확한 토지정보를 취득하기 위해 다중시기데이터의 혼합과 특정 영상강조기법 및 영상분류알고리즘을 병합하여 적용하는 응용분류체계의 개발이다. 즉, 본 연구에서는 혼합된 다중시기데이터를 주성분분석한 후 정준상관분류기법을 적용하는 분류과정을 제안한다. 이 분류과정의 결과를 단일영상별 정준상관분류결과, 다중시기혼합영상의 정준상관분류결과, 시기별 주성분분석 후 정준상관분류결과와 비교한다. 사용된 위성영상은 1994년 7월 26일과 1996년 9월 1일에 취득된 Landsat 5 TM 영상이다. 정확도평가를 위한 지상실제데이터는 지형도 및 항공사진으로부터 취득되었으며, 연구대상영역 전체가 정확도평가 대상으로 사용되었다. 제안된 응용분류체계는 단일영상만을 사용하여 정준상관분류를 수행한 경우보다 분류정확도면에서 약 8.2% 상승되는 우수한 효과를 보여주었다. 특히, 복잡한 토지특성이 혼합되어 있는 도시역을 정확히 분류하는데 유효하였다. 결론적으로 Landsat TM 영상을 사용한 토지피복정보 추출시 분류정확도를 높이기 위해서, 다중시기영상을 사전에 주성분분석 후 정준상관분류기법을 적용하면 매우 효과적임을 확인하였다.
토양수분은 토양에 포함된 평균 수분량을 나타내며 수문 순환 관점에서 매우 중요한 수문변량 중 하나이다. 본 연구에서는 대표적인 기계학습 방법인 Support Vector Machine (SVM)을 이용한 토양 함수 예측 기법을 개발하고자 하며, 예측인자로서 원격 탐측 기반의 토양함수자료, 강수량, 온도 등을 활용하고자 한다. SVM은 Kernel 함수를 이용하여 복잡한 비선형 관계를 선형 가정을 통해서 해석하는 기계학습 방법으로서 전역모델(global model)로서 다양한 수문기상분야에 적용이 이루어지고 있다. SVM의 장점은 일정 부분의 오차를 허용함으로서 모형의 일반화 측면에서 기존 인공신경망(artificial neural network, ANN)에 비해 우수한 성능을 나타내며, 특히 예측모형으로서 적용성이 매우 크다. 본 연구에서는 과거 토양 함수 자료와 강수, 온도, 위성 관측 기반 정보 등을 이용하여 모형을 적합시키고 이를 미계측 유역으로 확장하는데 연구의 목적이 있으며, 본 연구를 통해 제안된 모형은 용담댐 시험유역을 대상으로 적용되며 기존 ANN 모형 및 다중회귀분석 결과와 비교를 통해 모형의 적합성을 평가하고자한다.
의료영상정합은 환자의 해부학적 정보와 기능적 정보를 혼합함으로써 기능이상부위의 해부학적 위치를 판별하기 위한 목적으로 널리 이용되고 있다. 그러나 실제적으로 여러 종류의 환자영상 취득이 어렵거나 해부학적 영상정보가 손실되는 경우가 적지 않다. 따라서 표준 정상인 해부학적 영상과 환자 기능영상을 정합함으로써 보다 객관적인 환자 기능이상부위 분석이 요구된다. 이는 다중개체, 다중모달리티간 영상정합으로 기존의 표면정보 또는 복셀정보 기반 방법으로는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 두 대상영상 표면 뿐 아니라 내부 볼륨까지 대응시킬 수 있는 표면정보와 복셀정보를 혼합 적용한 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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