본 논문에서는 Hybrid $SC/MRC-{L_c}/L$ 다이버시티 수신 기법과 콘볼루션 부호화 기법을 각각 또는 함께 이용할 때의 Multi-Carrier DS-CDMA시스템의 성능 개선을 구하였다. 우선 다중경로 페이딩 및 다중접속간섭의 영향을 분석하고, 두 기법에 의한 성능 개선 정도를 구하여 비교, 분석하였다. Hybrid SC/MRC-Lc/L 수신에서는 각각의 반송파에 대하여 상관을 취하고 상관기 출력들 중에서 가장 큰 신호성분을 {$L_c}$개 만큼 선택하여 최대비 합성하며, 콘볼루션 부호화는 다중경로 다중경로 페이딩 및 다중접속간섭에 의하여 발생된 오류를 정정 및 검출한다. 분석 결과, 콘볼루션 부호화 기법을 채용함으로서 성능이 현저하게 개선되는데, 보호이득과 전력제한 사이에 trade off를 고려하여 부호화 율 (r)을 선택할 필요가 있다는 것과 하이브리드 $SC/MRC-{L_c}/L$ 수신에서는 입력 다이버시티 가지의 수 (L)가 많을수록 선택의 폭이 넓어지며, 적절한 숫자의 다이버시티 가지의 선택이 시스템의 복잡성과 성능 대 배용 등을 결정한다는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 4K UHD 입력 영상에 대해 각 프레임을 다중 슬라이스로 분할하고, 이를 병렬 처리를 통해 실시간으로 부호화를 수행하는 소프트웨어 기반 HEVC 인코더의 율 제어 방법에 관한 연구이다. 이를 위하여 HEVC 가 지원하는 슬라이스를 적용하여 프레임을 독립적인 다중 슬라이스로 분할하였고, 각각의 슬라이스에 대해서는 기존에 제안된 몇 가지의 율 제어 방법을 개선하여 적용하였다. 본 논문에서는 다중 슬라이스에 각각 독립적으로 적용한 율 제어 방법에 대한 실험 결과를 통해 제안된 율 제어 방법의 안정성을 확인하고, 향후 연구로서 각 슬라이스의 출력 비트율을 예측하고 다중 슬라이스에 효과적으로 할당하는 방법과 이를 통한 주관적 화질을 향상 하는 방법에 대해 논한다.
$M{\times}1$의 다중모드 도파로와 N개의 홀로그램 필터를 이용하여 M개 입력단자와 N개 출력단자 사이에 광신호 교환을 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 광신호 경로는 $M{\times}1$의 다중모드 도파로를 사용하고, 이것으로부터 발생하는 스페클 패턴들을 연결 목적지를 결정하는 목적코드로 이용한다. 제안한 시스템에 대해 광신호 교환이 가능함을 실험적으로 보였다.
본 논문에서는 8비트 마이크로 컨트롤러를 이용한 제어기를 여러 개를 다중 접속하여 구성한 분산형 방재 시스템을 제시하였다. 방재 시스템은 워크스테이션 또는 PC등의 호스트 시스템에 의하여 제어되며 호스트 시스템에 다수의 소형 제어기가 공통 통신 선에 의하여 연결된다. 각 제어기는 서로 다른 주소를 가지며 호스트 컴퓨터는 명령어 패킷에 특정 제어기의 주소를 첫 바이트로 실어 공통 통신 선으로 전송한다. 명령어 패킷의 주소에 해당하는 제어기는 명령어 패킷을 수신하여 입력상태를 호스트로 전송하고나 명령어에 따라 필요한 구동 출력을 발생하고 호스트로 자신의 주소를 포함한 응답 패킷을 전송한다. 서로 다른 주소를 이용하여 열 개의 제어기를 공통 통신 선으로 다중 접속함으로 분산형 방재 시스템을 구현하였다. 현재 방재 시스템의 동향은 분산형 방식으로 옮겨가는 추세이며 선로의 절약, 설치, 중설의 간편함과 함께 빌딩 자동화 시스템과 쉽게 연동하여 운영될 수 있다.
본 논문에서는 시간 영역 오토인코더의 성능 개선을 위한 다중 대역 손실 함수를 제안한다. 기존의 시간 영역 오토인코더를 사용하는 압축 및 복원 모델은 저 대역 손실에 치중되어 고 대역 신호를 생성하지 못하고 다운 샘플링된 신호를 결과로 출력하는 문제점을 가진다. 이를 해결하기 위해 대역별로 손실을 분리하여 가중치를 조절할 수 있는 다중 대역 손실 함수를 제안한다. 제안하는 손실 함수가 적용된 오토인코더에 음성 신호를 입력하여 학습을 진행한 결과, 다운 샘플링이 발생하지 않으며 고 대역 신호가 복원되는 것을 스펙트로그램을 통해 확인하였다.
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.
수자원시스템의 설계, 계획, 운영에 있어서 핵심적인 수문변수의 미래거동에 대한 보다 나은 추정치가 필요하다. 예를 들어, 수력발전, 레크리에이션 이용과 하류지역의 오염희석과 같은 다중목적 기능을 유지하기 위하여 다목적댐을 운영할 때에, 다가오는 미래시간에 대한 계획된 유량의 예측이 요구된다. 예측의 목적은 미래에 발생할 정확한 예상치를 제공하는 것이다(Keith W. Hipel, 1994). 본 연구의 주요 목적은 다변량 추계학적 시스템의 해석을 위한 모형의 추정과 등정을 위한 과정을 개발하는데 있다. 일반적 추계학적 시스템 모형이 표현되며 그것으로부터 수문학적 시스템의 모형을 매우 적절하게 유도하기 위한 다중 입력-단일 출력 TF, TFN, ARMAX모형을 유도하는데 있다. 이 모형은 수문학적 시스템을 위한 경우인 상관된 입력을 설명할 수 있도록 개발된다. 일반적인 모형을 만드는 전략이며 실제유역시스템에 적용하여 검토된다.
본 연구에서는 방사형 기저 함수를 이용한 다항식 신경회로망(Polynomial Neural Network) 분류기를 제안한다. 제안된 모델은 PNN을 기본 구조로 하여 1층의 다항식 노드 대신에 다중 출력 형태의 방사형 기저 함수를 사용하여 각 노드가 방사형 기저 함수 신경회로망(RBFNN)을 형성한다. RBFNN의 은닉층에는 fuzzy 클러스터링을 사용하여 입력 데이터의 특성을 고려한 적합도를 사용하였다. 제안된 분류기는 입력변수의 수와 다항식 차수가 모델의 성능을 결정함으로 최적화가 필요하며 본 논문에서는 Multiobjective Particle Swarm Optimization(MoPSO)을 사용하여 모델의 성능뿐만 아니라 모델의 복잡성 및 해석력을 고려하였다. 패턴 분류기로써의 제안된 모델을 평가하기 위해 Iris 데이터를 이용하였다.
수자원시스템의 설계, 계획, 운영에 있어 핵심적인 수문변수의 미래거동에 대한 보다 나은 추정치가 필요하다. 예를 들어, 수력발전, 레크리에이션 이용과 하류지역의 오염희석과 같은 다중 목적 기능을 유지하기 위하여 다목적댐을 운영할 때에, 다가오는 미래시간에 대한 계획된 유량의 예측이 요구된다. 예측의 목적은 미래에 발생할 정확한 예상치를 제공하는 것이다(Keith W. Hipel, 1994). 본 연구의 주요 목적은 금강수계인 대청댐에서 다변량 추계학적 시스템의 해석을 위한 모형의 추정과 등정을 위한 과정을 개발하는데 있다. 일반적 추계학적 시스템 모형이 표현되며 그것으로부터 수문학적 시스템의 모형을 매우 적절하게 유도하기 위한 다중 입력-단일 출력 TF, TFN, ARMAX모형을 유도하는데 있다. 이 모형은 수문학적 시스템을 위한 경우인 상관된 입력을 설명할 수 있도록 개발된다. 일반적인 모형을 만드는 전략이 사용되며 실제유역시스템에 적용하여 검토해 보고자 한다.
사람은 누구나 책이나 문서를 읽을 매 중요한 부분에 강조, 헤선 인명을 위한 행위로 표시를 하거나 글을 입력한다. 이렇게 입력된 부가 정보를 Annotation이라고 한다[7]. 차후 이 부분에 대한 참조를 할 때 생성한 Annotation을 이용하면 책이나 문서에 대한 이해도를 높일 수 있다 결과 Annotation은 한번 사용하고 그치는 정보가 아닌 재사용할 수 있는 정보임을 의미한다[1,2,3] 따라서 이러한 Annotation 기능을 웹 문서에 적용하게 되면 종이문서에서 얻을 수 있는 장점뿐만 아니라 웹 환경의 특징인 공유[5], 검색[4], 재편집 등의 기능을 얻을 수 있다. 이에 관한 Annotation 연구가 많이 있지만, 여러 Annotation들 간의 무의미만 출력 근서 , 문서와 Annotation 간의 위치 관계, Annotation 출력으로 인한 문서 구조 변경 등의 문제점으로 사용자들이 쉽게 사용및 이해할 수 있는 Annotation 인터페이스에 대한 연구가 부족한 실정이다 그러므로 본 논문에서는 Annotation들 간의 의미적 관계와 적절한 Annotation의 우선 접근을 위해 계층적 Annotation 구조론 제안하고. Annotation 출력으로 인한 문서 변경 문제를 해결하기 위해 문서와 인접한 위치에 Annotation을 출력하되 Annotation을 사용자가 원하는 위치로 이동시킬 수 있는 유동적 Annotation 인터페이스를 제안한다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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