광대역 통신을 위한 효율적 전송 방식으로 다중 반송파 시스템이 각광을 받고 있다. Filtered multitone(FMT) 시스템은 orthogonal frequency division multplexing(OFDM)과 달리 시간영역에서 필터의 길이가 여러 심볼 주기에 걸쳐 있으며, 이러한 긴 주기의 필터 사용으로 다중경로 환경에서 intersymbol interference(ISI)에 의한 성능열화 현상이 발생한다. 본 논문에서는 무선 채널 환경에서 필터에 의하여 발생한 ISI 성분을 제거하는 FMT 시스템을 위한 간단한 등화기법을 제안한다. 제안하는 등화기법은 직전 심볼과 직후 심볼에서 발생하는 ISI값을 추정하여, 현재 심볼에서 추정된 값을 빼줌으로써 ISI 성분을 제거해주는 방식으로 동작한다. 제안된 등화기의 성능을 이론적으로 분석하여 성능의 우수함을 보였으며, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안된 시스템의 성능이 lower bound에 근접함을 보여주었다.
본 논문에서는 산업용 CT 영상에서 다중 해상도 기반의 밝기값 정보와 형태 정보를 이용하여 내부 기공결함을 정확하고 빠르게 검출하는 기법을 제안한다. 첫째, 대용량 CT 데이터에서 계산량을 줄이기 위하여 1/2 해상도로 변환 후 관심영역을 자동 산정하고, 링 또는 금속 인공물 등의 잡음을 제거하기 위해 비등방성 확산 필터링을 수행한다. 둘째, 기공 결함 후보군을 검출하기 위해 밝기값 기반의 결함 검출 기법을 제안한다. 셋째, 결함 검출의 민감도를 향상시키기 위해 형태 정보를 이용한 기공 결함 검출 기법을 제안한다. 넷째, 수행시간 가속화를 위하여 다중 해상도 영상 처리 및 Open MP를 적용한다. 제안방법의 평가를 위하여 육안평가와 정확성 평가, 수행시간을 측정하였다. 정확성 평가는 실제 기공 결함과 제안방법 적용 후 결함 간 중복 픽셀 수로 측정하였다. 실험 결과 평균 중복 픽셀 비율은 91%로 측정되었고, 가장 큰 비율은 99%, 가장 작은 비율은 80%로 측정되었다. 다중 해상도 기법 및 Open MP를 적용함으로써 해상도 데이터 수행시간보다 90% 가속화되었다.
영상 인페인팅(Image Inpainting)은 영상에서 손상된 영역을 제거하고 제거한 영역을 주변 영역과 유사하게 채워 넣어 자연스럽게 만E는 영상 복원의 한 기법이다. 그러나 제거할 영액이 클 경우, 복원한 결과의 구조가 자연스럽지 않아 원하지 않는 영상을 획득할 수 있는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 화소 값 차이뿐만 아니라 거리 정보를 고려한 다중 패치들을 사용하는 향상된 예제 기반 영상 인페인팅 기법을 제안한다. 일반적인 예제 기반 영상 인페인팅 기법에서는 패치를 잘못 선택함으로써 블록 현상 같은 부자연스러운 결과들이 발생할 수 있다. 이런 문제점을 개선하기 위해 채워질 패치와 원본 영역에서의 패치들 간의 공간상 거리와 화소 값 차이를 둘 다 고려하여 여러 후보 패치들을 선택하고 선택된 패치들의 가중치를 적용하여 새로운 구조와 질감 정보를 생성하는 것을 제안한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법을 이용한 결과가 기존의 방법을 이용한 결과보다 구조와 질감 정보가 보다 향상된 결과를 보여준다.
송신단에서 채널 상태 정보를 알 수 있는 경우, 적응 알고리즘을 통한 전송 및 다중사용자 스케줄링을 통해 시스템 전송률을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 비트 인터리버와 결합한 부호화된 직교 주파수 다중 분할 (BIC-OFDM; Bit-Interleaved Coded Orthogonal frequency Division Multiplexing) 기법을 기반으로 하는 다중안테나 (MIMO; Multiple-Input Multiple Output) 시스템을 고려한다. 먼저 Levin-Campello 알고리즘을 개선한 비트 로딩 (bit-loading) 기법을 제안하고, 이를 다중안테나 시스템으로 확장하여 한정된 개수의 신호 성상을 사용하는 데 따르는 잔여 파워 문제를 극복하는 알고리즘을 제시한다. 실험 결과는 제안하는 기법이 시스템 성능을 개선시키며 특히 높은 신호 대 잡음비 (SNR; Signal-to-Noise Ratio) 영역에서 기존의 기법에 비하여 큰 성능 이득을 제공함을 보여준다.
영상분할은 관심대상이 되는 물체의 영역을 추출하기 위한 객체기반 영상분류의 전처리과정으로서 원격탐사 영상분석에서 그 중요성 날로 커지고 있다. 본 연구에서는 개선된 SRG(Seeded Region Growing) 기법과 영역병합과정을 이용하여 고해상도 영상분할을 위한 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해 우선 QuickBird 융합영상에서 추출된 다중분광 에지정보를 이용하여 초기 시드포인트를 자동으로 추출하였다. 추출된 시드포인트에 영상의 기하학적인 정보와 분광정보를 반영할 수 있는 개선된 SRG 기법을 적용하여 초기 영상 분할을 수행하였다. 최종적으로 앞선 초기분할 결과 향상을 위해 분할된 영역의 평균분광정보를 활용하여 영역병합을 수행하여 최종분할결과를 도출하였다. 제안된 기법의 효율성을 평가하기 위해 무감독 영상분할 평가측정치를 이용하여 정확도 평가를 수행하였다. 실험결과 제안한 기법은 고해상도 영상분할에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.
기존의 웨이브릿 기반 프랙탈 압축 방법은 전 영역에 대하여 최적의 정의역을 탐색하므로, 부호화 과정에서 많은 탐색시간이 소요되는 단점이 있다. 그래서 본 논문에서는 웨이브릿 변환영역에서 SAS(Self Affine System) 기법과 다중 스케일 인자를 이용한 웨이브릿 변환 기반 프랙탈 영상 압축 방법을 제안한다. 웨이브릿 기반 영역에서 정의역과 치역을 구성하고, 각각의 치역 블럭에 대해 모든 정의역 블럭을 탐색하는 것이 아니라, 정의역 탐색과정이 필요 없는 SAS 기법을 도입하여 공간적으로 같은 위치에 있는 상위 레벨 블록을 정의역으로 선택한다 그래서 부호화 과정에서 곱셈 계산량을 감소시켜 고속 부호화를 가능하게 한다. 그리고 SAS 기법의 단점인 화질이 떨어지는 단점을 개선하기 위해, 각 레벨별로 서로 다른 스케일 인자를 사 용하여 화질을 개선한다. 그 결과 화질에는 영향을 미치지 않고 부호화 시간과 압축률이 개선되고, 점진적 전송이 가능한 알고리듬을 제안한다.
본 논문에서는 한국어 형태소 해석기에 다중 스레드 기법을 도입하여 다중 처리가 가능하도륵 하였다. 기존의 여러 형태소 해석기들은 언어 분석에만 관심이 있었기 때문에 다량의 문서를 동시에 처리하는 기능을 고려하지 않았다. 그러나 형태소 해석기가 정보 검색 시스템 분야에서 사용되기 시작하면서, 다수의 사용자가 대량의 문서를 처리해야 하는 필요성이 생겼다. 스레드 간에는 메모리 영역과 같은 자원을 공유한다. 이러한 특징 때문에 자칫하면 예상치 못한 결과가 야기될 수 있다. 따라서, 다중 스레드 기법을 사용하기 위해서는 스레드의 특징을 고려한 조치가 필요하다 기존의 한국어 형태소 해석기의 소스 코드를 분석하여 자주 사용되는 전역 변수는 하나의 구조체로 구성하였다. 그리고 이러한 전역 변수와 크기가 큰 지역 변수를 사용할 때 메모리를 동적으로 할당하였다. 또한, 파일에서 입력값을 읽어오거나 파일에 결과값을 쓰는 등 여러 스레드가 접근할 때 값이 변경될 위험이 있는 부분은 조건 변수를 이용하여 동기화 시켰다. 구현된 시스템의 검증을 위하여, 단일 스레드 방식으로 순차적인 처리를 하는 원래의 형태소 해석기와 비교 실험을 실시하였다. 35Kbyte 문서 30개를 처리하는 경우, 다중 처리가 가능한 형태소 해석기가 단일 스레드 방식의 형태소 해석기보다 처리속도가 약 12% 향상되었다.
OFDM시스템의 대안으로, SC-FDE시스템은 주파수 선택적 페이딩 환경에서 구현상의 복잡도가 크지 않으면서 낮은 PAPR로 다중 경로 지연에 의한 영향을 완화시키기 위한 기술로 연구되어 왔다. SC-FDE시스템에서 보호 구간으로 PN신호를 훈련 심볼(Training Sequence)로 둠으로써 CP에 비해 빠른 동기화와 채널 추정에 사용될 수 있는 장점이 있으며, 채널 추정을 위해 Correlation과 LMS기법을 동시에 적용함으로써 에러가 최소가 되기까지 수렴 시간을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 PN시퀀스를 기반으로 추정한 채널 값으로, ISI를 효과적으로 제거할 수 있는 MMSE-FDE 등화 기법을 제안한다. SFN 채널 환경과 같이 스펙트럼 널이 강한 다중 경로 페이딩환경에서 ISI를 선 제거 하는 ISI cancellation 기법을 통해 정확한 SNR추정을 할 수 있고, 이를 통해 MMSE-FDE 등화 성능을 향상 시킬 수 있다.
본 논문에서는 수정된 CNN(Convolutional Neural Network) 모델과 다중 필터가 상호 결합된 형태의 얼굴 패턴 검출 기법을 소개 한다. 이는 로봇 시각의 응용문제에서 실내영상의 실시간 인식문제를 대상으로 한다. 검출 과정의 효율성 향상을 위하여 도입된 다중 필터는 후보 영역의 개수와 범위를 줄일 수 있게 한다. 제안된 모델에서 CNN 신경망은 가보변환(Gabor Transform)계층을 두어 검출 과정의 첫 단계에서 영상 내의 기본 특징 지도를 생성 하도록 하였다. 보다 강인한 검출기능을 위하여 조명보정 기법이 시스템의 전처리 단계로 구현 된다. 실제 영상을 통한 실험 결과로부터 제안된 이론의 타당성을 고찰 한다.
본 논문은 협력통신 기법을 이용하여 단일-홉과 다중-홉 수중환경에서 효율적인 재전송 (ARQ : Automatic Repeat reQuest) 기법을 제안한다. 소스 (source) 노드가 전송한 패킷을 수신한 이웃 노드들 중, 제안한 기법에서 정의한 협력 영역에 속한 노드들은 협력 노드 집합을 형성한다. 협력 노드는 특정 소스-목적 링크 (link)에 대하여 또 다른 대체 경로를 제공한다. 이러한 대체 경로는 소스-목적 경로보다 높은 채널 품질을 제공한다. 따라서 수중 음향 채널의 특성인 긴 전파지연을 줄일 수 있고, 성공적인 재전송 확률을 높임으로써 높은 비트 오류율도 극복할 수 있다. 또한 다중-홉 네트워크에서는 다중-홉에 의한 릴레이 시 별도의 ACK 없이 자신이 전송한 패킷이 되돌아오는 것을 응답신호로 활용함으로써 시스템 성능을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 제안하는 협력 재전송 기법을 전송 효율 (throughput efficiency) 측면에서 기존의 S&W (Stop and Wait) ARQ 기법과 비교, 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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