지지 벡터 기계(Support Vector Machine: SVM)를 이용한 다중부류 분류기법이 최근 활발히 연구되고 있다. SVM은 이진분류기이기 때문에 다중부류 분류를 위해서 다수의 분류기를 구성하고 이들을 효과적으로 결합하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 정적인 다중분류기 결합 방법과는 달리 포섭구조의 분류모델을 확률에 따라 동적으로 구성하는 방법을 제안한다. 확률적 분류기인 나이브 베이즈 분류기(NB)를 이용하여 입력된 샘플의 각 클래스에 대한 확률을 계산하고, OVA (One-Vs-All) 전략으로 구축된 다중의 SVM을 획득된 확률에 따라 포섭구조로 구성한다. 제안하는 방법은 OVA SVM에서 발생하는 중의적인 상황을 효과적으로 처리하여 고성능의 분류를 수행한다. 본 논문에서는 지문분류 문제에서 대표적인 NIST-4 지문 데이터베이스를 대상으로 제안하는 방법을 적용하여 $1.8\%$의 거부율에서 $90.8\%$의 분류율을 획득하였으며, 기존의 결합 방법인 다수결 투표(Majority vote), 승자독식(Winner-takes-all), 행동지식공간 (Behavior knowledge space), 결정템플릿(Decision template) 등보다 높은 성능을 확인하였다.
본 논문은 2레벨 및 3레벨 형태의 펄스폭변조 기법을 해석한 후 이런 두 형태의 펄스폭변조인버터에 대한 제어기로서 사용될 수 있는 다중 프로세서를 설계하였다. 설계된 다중 프로세서 방식은 Supervisory 프로세서가 공용메모리를 통해서 Local 프로세서와 상호 연결되어 있는 계층적인 구성을 도입함으로써 정교한 디지탈제어특성을 보였다. 이런 다중 프로세서 구성을 실현함으로써 시스템의 소프트웨어를 변경시 큰 자유도를 얻을 수 있었고 단일 프로세서구성때보다 소프트웨어를 더욱 간단하게 할 수 있었다.
본 논문에서 얼굴과 홍채 데이터를 사용하여 다중생체시스템에 기반한 스테가노그라피 구현을 제안한다. 이를 위해, 얼굴과 홍채 인식 기반의 다중생체인식을 구성하였다. 여기서, 홍채의 특징벡터는 디지털 워터마킹 기법을 이용하여 얼굴 이미지 안에 숨기게 된다. 얼굴과 홍채의 인식시스템은 퍼지집합 이론과 LDA 기법이 결합하여 확장한 Fuzzy-LDA(Fuzzy-Based Linear Discriminant Analysis)기법을 제안한다. 최종적으로 디지털 워터마킹 기법을 적용하여 얼굴이미지 안에 홍채 정보를 삽입하고 얼굴 데이터와 홍채 데이터를 통한 다중생체인식을 구성하였으며, 최종적으로 생체데이터 인식율의 ROC 곡선을 통해 제안된 워터마킹 기법의 좋은 성능을 확인하였고, 얼굴 인식율을 통해 워터마킹된 얼굴 영상과 원본 얼굴 영상을 비교하였다. 다양한 실험을 통해 제안된 기법이 다중생체시스템을 보호하고 효과적으로 사용 될 수 있음을 확인 할 수 있다.
본 논문은 모순문제를 해결하기 위한 나비 모형에서 다중시스템을 이루는 구성요소 분할-결합에 기반을 둔 문제해결 전략과 단일시스템을 분해하는 구성요소 분할-결합 문제해결 전략을 소개하고 이에 대한 적절한 사례를 제시한다. 또한, 이를 나비 다이어그램으로 정의함으로써 기법간의 차이와 적용을 기술하여 향후 자동화기술로 가기 위한 기반을 다진다.
무선센서네트워크는 전력 공급이 제한적인 대규모의 센서 노드들로 구성되어 있다. 에너지 비용의 최소화와 여러 홉을 거쳐 싱크 노드까지 안정적으로 데이터전송의 신뢰성을 높이는 것은 매우 중요한 요소이다. 데이터 전송의 신뢰성을 높이는 방안으로 다중경로 라우팅 방안이 제시되고 있다. 플러딩 기반의 다중경로 라우팅 방식은 불규칙적 무선센서네트워크에서도 효과적으로 다중경로를 구성할 수 있는 장점이 있지만 전원 공급에서 제약이 많은 무선센서네트워크에서는 적합하지 않은 라우팅 방식이다. 그러나 최소의 오버헤드를 가진 지역 위치정보를 이용하는 위치기반 라우팅 방식은 비플러딩 방식으로 무선센서네트워크에서 효율적인 방식이지만 다중경로 구성 시 데이터 패킷의 충돌을 유발할 수 있다. 패킷 충돌을 제어할 수 있는 방안으로 다중경로 파이프라인 개념을 도입하였지만 홀과 같은 불규칙적 네트워크에서는 파이프라인을 구성하기가 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 가상 그리드 좌표 상에서 위치기반 포워딩 방식과 다중경로 상의 홀 회피 알고리즘이 결합된 새로운 다중경로 라우팅 방식을 제안한다. 제안된 다중경로 방식은 불규칙적 무선센서네트워크에서 효율적이고 전송 신뢰성을 높일 수 있는 노드 분리된 다중경로(multipath) 파이프라인을 구성할 수 있는 방식이다. 시뮬레이션 결과는 이러한 주장의 타당성을 제공한다.
본 논문에서는 De Bruijn 그래프에 기초한 다중처리기구성의 한 가지 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 유한체상의 수학적 성질과 그래프의 성질을 사용하여 변환연산자를 제한하였으며, 이들 변환연산자를 이용하여 De Bruijn 그래프의 변환표를 도출하였다. 그리고, 이 변환표로부터 유한체상의 De Bruijn 그래프를 도출하였다. 제안한 다중처리기는 유한체상의 임의의 소수와 양의 정수에 대해 구성할 수 있으며 고장허용컴퓨팅시스템, 파이프라인 시스템, 병렬처리 네트워크, 스위칭 함수와 이의 회로, 차세대 디지털논리시스템 및 컴퓨터구조 중의 하나인 다치디지털논리시스템 등에 적용할 수 있으리라 전망된다.
n개의 동일한 프로세서 상에서 m개의 주기적인 태스크들의 적합한 스케줄을 구하기 위한 알고리즘을 제시한다. 정수이하의 작은 시간으로 태스크의 실행시간이 잘라질 수 있다는 가정 하에 태스크 집합은 기본 스케줄링 알고리즘을 통해서 부분적인 스케줄을 얻고 정수 화를 위한 다중프로세서 스케줄링 알고리즘으로 적합한 스케줄을 구성한다. 또한 태스크들에 대한 활용도의 합이 n보다 작거나 같다는 조건은 실시간 다중프로세서 시스템에서 주기적인 태스크 집합에 대한 적합한 스케줄을 구성하기 위한 필요.충분조건임을 보여준다.
본 논문은 한전 전력연구원이 주관하고 명지대학교와 (주)효성이 참여하는 연구과제의 결과물로써 다중펄스 컨버터와 PWM 컨버터로 구성된 20MVA급 Back-to-Back STATCOM의 시스템 구성 및 제어 동작특성에 대하여 정리하였다. 한전 전력연구원과 (주)효성이 국책과제를 통해 순수 국내기술로 개발한 10MVA급 다중펄스 STATCOM의 활용방안으로 10MVA급 PWM STATCOM 1기를 추가하여 두 STATCOM 각각의 DC link단을 연계시킨 20MVA급 Back-to-Back STATCOM을 구성하고 제어 알고리즘을 개발하였다. 또한 PSCAD/EMTDC 소프트웨어를 이용하여 개발한 Back-to-Back STATCOM의 제어 및 동작특성을 분석하였다.
다중 생체 인식은 둘 이상의 생체 정보를 획득하여 이를 기반으로 개인 인증 및 신원을 확인하는 방법으로, 패턴 분류 알고리즘을 이용한 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식은 입력된 생체 정보와 데이터베이스 내의 유사도를 나타내는 매칭 값을 각 단일 생체 인식 시스템으로부터 제공받아 이를 이용하여 특징 벡터를 구성하고, 특징 공간상에서 사용자와 위조자를 구분해주는 최적의 판정 경계를 탐색하여 인식을 수행하는 방법이다. 이러한 패턴 분류 알고리즘의 경우 특징 벡터를 구성하는 각 매칭값이 동일한 신뢰도를 가지고 있다는 가정 하에 고정된 판정 경계를 구성하고 분류를 수행하게 된다. 한편, 생체 인식 시스템의 인식 결과는 입력되는 생체 정보의 품질에 영향을 받을 수 있음이 기존의 연구에서 보고되고 있는데, 이는 일반적인 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식 시스템을 구성하고 있는 단일 생체 인식 시스템 중 하나의 시스템에 저품질의 생체 정보가 입력되어 신뢰할 수 없는 매칭값을 출력한 경우에는 이를 기반으로 구성된 특징 벡터의 판정이 오분류 되거나 그 결과의 신뢰도가 감소될 수 있는 문제가 있다. 이에 대한 대안으로 본 논문에서는 각 단일 생체 인식 시스템에 입력되는 생체 정보의 품질을 활용하여 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식 시스템에서 품질에 따라 유동적인 판정 경계를 구성하여 특징 벡터를 구성하는 각 매칭값이 판정에 미치는 영향을 조절하고자 하였다. 이를 통해 각 생체 정보가 그 품질에 따라 판정에 미치는 영향이 달리 적용될 수 있도록 하였으며, 그 결과 단일 생체 인식과 일반적인 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식에 비해 보다 개선된 인식 결과와 신뢰도를 얻을 수 있었다.
H.264에서 다중참조 프레임을 사용한 움직임 예측 방법은 단일 참조프레임을 이용한 움직임 예측보다 더 많은 시간적 중복성을 제거하여 부호화 효율을 높이거나 채널에러에 강인하게 부호화하기 위해 사용된다. 하지만 다중 참조 프레임을 이용하여 움직임 예측을 하는 것은 단일의 참조 프레임을 이용하는 것보다 많은 계산량을 요구하기 때문에 비디오 인코더의 복잡도를 증가시키게 된다. 본 논문에서는 다중참조 프레임을 사용한 움직임 예측을 화질 열화 없이 적은 복잡도로서 가능하게 하는 알고리즘을 제안한다. 움직임 예측 절차의 복잡도를 줄이기 위해, 제안한 알고리즘에서는 연속되는 프레임 사이에 구성된 움직임 벡터맵을 이용하여 움직임벡터를 추정한다. 제안한 방식은 추정된 움직임벡터를 작은 탐색영역에서 보정하는 방식을 적용하기 때문에 기존의 방식들에 비해 적은 복잡도가 요구된다. 제안된 방법으로 추정된 움직임벡터는 각 참조프레임들에 대해 최적의 움직임 벡터를 효과적으로 추적하기 때문에 부호화 된 영상의 화질은 전 탐색영역 움직임 예측 알고리즘을 이용한 결과와 매우 비슷하다. 제안된 방식은 세가지 단계로 구성된다. (a) 연속되는 두 개의 프레임 사이에 벡터맵을 구성한다. (b) 벡터맵에 있는 요소벡터를 이용하여 시간적 움직임 벡터를 구성한다. (c) 마지막으로, 임시 움직임 벡터를 좁은 탐색영역에서 보정한다. 컴퓨터 실험을 통해 제안된 방식의 효율성을 입증하였다. 제안된 방식과 기존의 방식들과의 비교를 위해 H.264 부호화기에서 움직임 예측 모듈에 의해 소비된 CPU 시간을 측정하였다. 컴퓨터 실험을 통해 알 수 있듯이 제안된 방식에 의해 부호화된 영상의 화질은 기존 방식과 을 통해 얻은 영상화질과 거의 같으면서 알고리즘 복잡도는 크게 줄어드는 것을 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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