본 연구에서는 기후변화에 따른 수자원 영향평가를 위한 지역기후모형과 단계적 스케일링기법을 연계한 혼합상세화기법을 개발하고 그에 따른 적용성을 평가하고자 하였다. 단계적 스케일링기법은 강수량 구간을 총 3구간(극치호우사상, 무강수일수, 기타)으로 나누어 각 구간에 따라 각기 다른 방법을 적용하여 보정하는 기법으로, 극치호우사상은 회귀식을 이용한 보정기법, 무강수일수는 분위사상법, 나머지 부분은 평균 및 분산보정 기법을 적용하였다. 이 기법의 비교 평가를 위해 최근 혼합 상세화기법으로 가장 많이 적용되고 있는 선형보정기법, 분위사상법, 일기상발생기법을 활용하여 기상청 관할 기상관측소 61개 지점을 대상으로 적용성 평가를 수행하였다. 평가 결과, RCM에서 생산된 원자료 및 3가지 기존 기법(선형보정기법, 분위사상법, 일기상발생기법)으로 보정된 기후시나리오에 비해 본 연구에서 제안한 단계적 스케일링기법이 실제 기후특성을 잘 모의하는 것으로 나타나 적용성이 우수한 것으로 판단된다. 이러한 연구결과를 통해 단계적 스케일링기법은 RCM 사용이 증대될 기후변화 연구에 있어 그 활용성이 높을 것으로 기대된다.
본 논문은 XGBoost 알고리즘 기반의 침입탐지모델의 성능을 향상하기 위한 스케일링(scaling) 및 특성선택(feature selection) 기법을 제안한다. 머신러닝 모델 개발 중 전처리 단계에서 스케일링 및 특성선택을 수행하면 데이터세트의 조건수가 감소하여 모델의 성능을 향상할 수 있다. 각 과정별로 다양한 기법이 있지만 기존의 연구에서는 이러한 기법들을 적용한 결과를 비교·분석하지 않고 특정 기법을 적용한 결과만을 나열하였고 스케일링 및 특성선택에 대해 최적의 조합은 제시하지 못하였다. 따라서 본 논문에서는 다양한 전처리 기법들의 적용결과를 비교하고 최적의 조합을 제안한다. 또한 기존의 연구들이 특정 데이터세트에만 적용 가능한 전처리 기법을 제안하는데 비해 본 논문은 다양한 데이터세트에 대해 공통적으로 적용 가능한 전처리 기법을 제안함으로써 제안 기법의 범용성과 실세계 적용 가능성을 증명한다.
본 논문에서는 반음절 단위 HMM을 이용한 연속 숫자 음성인식 시스템의 2단계로 이루어지는 화자 적응 알고리즘을 수행하였다. 음성인식 시스템에서 사용되는 훈련데이터의 양이 많더라도 발성속도, 발성크기 등의 화자 발성 습관에 따라 화자독립 음성인식 시스템에서는 많은 문제점들이 발생하게 된다. 불특정 화자를 대상으로 한 음성 인식에 있어서 개인차에 의한 변동을 대처하는 방법으로 유효한 음향적 특성을 추출하기 위해 스펙트럼의 동적인(Dynamic) 특성을 주로 이용하고 있다. 따라서 본 논문에서는 화자 적을 기법의 하나인 frequency warped spectral matching 방법을 연속숫자 음성 인식시스템에 적용하였으며, 이때 인식에 의한 적절한 화자별 스케일링 계수 선정 방법을 수행하여 오인식률이 감소함을 확인하였다.
최근 데이터 센터와 같은 대규모 컴퓨터 자원을 운용함에 있어 가상화 기술을 적용하여 컴퓨팅 자원을 동적으로 사용할 수 있게 됨에 따라 탄력적인 프로비져닝이 가능하게 되었다. 현재 운영되고 있는 클라우드 시스템에서는 이러한 동적 프로비져닝을 위해 스케일업 또는 스케일아웃형태의 스케일링을 지원하고있으며, 이 방식은 사용자 요구조건의 만족을 주목적으로 하며 방대한 컴퓨팅 자원을 기반으로 하는 공공 클라우드 시스템 운용에 부합한다. 그러나 제한된 컴퓨팅자원으로 하는 사설 클라우드의 운영을 위해서는 보다 높은 운영 효율을 위해 세밀한 자원활용을 위한 스케일링 기법이 요구된다. 본 논문에서는 사설 클라우드에서 높은 자원활용률을 얻기 위해 가상화 기술인 동적자원할당과 Live Migration 기법을 이용하여 스케일업과 스케일아웃을 복합적으로 사용한 서버 스케일링 아키텍처를 설계하고 이에 따른 알고리즘을 설계하였다. 이를 통해 세밀하게 단계별로 스케일링을 진행하여 서버 관리와 비용의 부담을 줄이고 서버 자원의 이용률을 최적화함으로써 서비스가 안정적으로 유지되도록 할 수 있다. 성능평가를 통해 제안한 구조와 알고리즘이 접속자 수에 따른 스케일 아웃을 수행하는 방식에 비해 높은 자원활용률을 보이는 것을 확인하였다.
본 논문은 애니메이터로 하여금 계층적 가시화 기법에 의한 표정들의 공간으로부터 일련의 표정을 실시간적으로 선택하게 함으로써 얼굴 표정 애니메이션을 생성하는 기법을 기술한다 본 시스템에서는 약 2400여개의 표정 프레임을 이용하여 2차원 표정공간을 구성하였으며, 이를 위해서는 한 표정을 표시하는 상태표현으로 얼굴 특징 점들 간의 상호거리를 표시하는 거리 행렬을 사용한다. 또한 두 표정 간의 최단거리를 구하기 위해 다이내믹 프로그래밍 기법을 사용한다. 그리고 다차원 공간인 표정공간을 항해하기 위해서 다차원 스케일링 기법을 이용하여 2차원 공간으로 가시화한다. 그러나 표정의 수가 너무 많아 애니메이터가 항해를 하는데 어려움이 많기 때문에 계층적 가시화 기법이 필요하다. 표정공간을 계층적으로 분할하기 위해, 퍼지 클러스터링을 이용한다. 초기 단계에서는 약 10개의 클러스터 센터(후보 키 프레임)를, 단계가 증가될 때마다 후보 키 프레임의 수를 두 배로 하여 클러스터링하고 2차원 평면에 표시한다. 애니메이터는 초기 단계의 후보 키 프레임들 중에서 특정 키 프레임들을 선택하여 항해경로를 생성한다. 특정 단계에서는 그전 단계의 항해경로를 따라 새로운 키 프레임들을 선택하여 항해경로를 갱신하고, 마지막 단계에서 항해경로를 갱신하면 애니메이션 설정이 끝난다. 본 논문은 본 시스템이 어떤 효과가 있는지를 알기 위해 애니메이터들로 하여금 본 시스템을 사용하여 얼굴 애니메이션을 생성하게 하였으며, 그 결과를 평가한다.
다중 표준을 지원하는 OFDM 기반 통신 시스템용 가변길이 FFT/IFFT 프로세서 (VL_FCore)를 설계하였다. VL_FCore는 $N=64{\times}2^k\;(0{\leq}k{\leq}7)$의 8가지 길이의 FFT/IFFT를 선택적으로 연산할 수 있으며, in-place 방식의 단일 메모리 구조를 기반으로 FFT 길이에 따라 radix-4와 radix-2 DIF 알고리듬의 혼합구조가 적용된다. 중간 결과 값의 크기에 따른 2단계 조건적 스케일링 기법을 적용하여 메모리 크기 감소와 연산 정밀도 향상을 이루었다. 설계된 VL_FCore의 성능을 평가한 결과, 64점~8,192점 FFT 연산에 대해 평균 60 dB 이상의 SQNR 성능을 가지며, $0.35-{\mu}m$ CMOS 셀 라이브러리로 합성하여 23,000 게이트와 32 Kbytes의 메모리로 구현되었다. VL_FCore는 75-MHz@3.3-V의 클록으로 동작하며, 64점 FFT 연산에 $2.25-{\mu}s$, 8,192점 FFT 연산에 $762.7-{\mu}s$가 소요되어 다양한 OFDM 통신 시스템의 요구조건을 만족한다.
본 연구에서는 OFDM 기반 통신 시스템을 위한 가변길이 FFT/IFFT 프로세서를 설계하였다. 설계된 FFT/IFFT 프로세서는 $N=64{\times}2^k$ ($0{\leq}k{\leq}7$)의 8가지 크기에 대해 FFT/IFFT 연산이 가능하며, in-place 방식의 단일 메모리 구조를 기반으로 FFT 길이에 따라 radix-4와 radix-2 DIF 알고리듬의 혼합구조가 적용된다. 메모리 감소와 연산 정밀도 향상을 위해, 중간결과 값의 크기에 따른 2단계 조건적 스케일링 기법을 적용하여 설계되었다. 설계된 가변길이 FFT/IFFT 프로세서의 성능을 평가한 결과, 64점~8,192점 FFT 연산의 경우 평균 60-dB 이상의 정밀도를 가지며, $0.35-{\mu}m$ CMOS 셀 라이브러리로 합성한 결과 75-MHz@3.3-V의 클록주파수로 동작 가능한 것으로 평가되었다. 64점 FFT 연산에 $2.55-{\mu}s$가 소요되고, 8,192점 FFT 연산에 $762.7-{\mu}s$가 소요되어 OFDM 기반의 무선 랜, DMB, DVB 시스템의 요구조건을 만족한다.
OFDM 방식의 DVB-T 수신기에서 다수 반송파의 변ㆍ복조를 수행하는 8192점/2048점 FFT/IFFT 프로세서 (CFFT8k2k)를 설계하였다. 8192점 FFT와 같이 변환 크기가 큰 경우에는 매우 큰 용량의 메모리가 필요하므로, 메모리 효율적인 설계가 중요하다. 본 논문에서는 R4SDC (Radix-4 Single-path Delay Commutator)와 R4SDF (Radix-4 Single-path Delay Feedback)를 혼합한 Hybrid 구조를 적용함으로써 R4SDC 단일 구조에 비해 약 20%의 메모리를 줄였으며, 2단계 수렴 블록 부동점 스케일링 기법을 적용함으로써 기존의 CBFP 방식에비해 약 24%의 메모리를 감소시켰다. 이와 같은 메모리 효율적인 설계를 통해, 기존 방식의 약 57%의 메모리만으로 구현되었으며, 칩 면적과 전력소모가 크게 감소되었다. CFFT8k2k 코어는 Verilog-HDL로 설계되었으며, 102,000여 개의 게이트, 292k 비트의 RAM, 그리고 39k 비트의 ROM으로 구현되었다. $0.25-{\um}m$ CMOS라이브러리로 합성된 게이트 레벨 netlst와 SDF를 이용한 타이밍 시뮬레이션 결과, 2.5-V 전원전압에서 50-MHz로 안전하게 동작함을 확인하였으며, 8192점 FFT/IFFT 연산에 164-${\mu}\textrm{s}$가 소요되어 DVB-T 사양을 만족하는 것으로 평가되었다. 설계된 CFFT8k2k 코어는 FPGA로 구현하여 정상 동작함을 확인하였으며, 8192점 FFT의 평균 SQNR은 약 60-㏈로 분석되었다.
눈 검출은 눈 동공의 정 중앙의 위치를 찾아내는 작업을 의미하며, 얼굴 인식 및 관련된 응용 분야 등에서 필요한 작업이다. 현재까지 보고된 대부분의 눈 검출 방법의 경우 성공적인 적용을 위해서는 여전히 정확도 및 검출 속도의 개선을 필요로 한다. 본 논문에서는 큰 계산량의 부담이 없는 다중 해상도 가버 특징 벡터를 이용한 강인한 눈 검출 방법을 제안한다. 가버 특징 벡터를 사용한 눈 검출은 EBGM 등에서 이미 이용되고 있다. 그런데, RBGM 등에서 사용한 눈 검출 방법은 초기값에 민감하고 조명, 자세 등에 강인하지 못하여, 만족할 만한 검출률을 얻기 위해서는 광범위한 탐색 범위가 필요하다. 이는 계산량의 상당한 증가를 초래한다. 본 논문에서 제안한 눈 검출 방법은 다중 해상도 접근 방법을 활용한다. 먼저, 원래 해상도 얼굴 이미지를 다운샘플링하여 얻은 저해상도 얼굴 이미지에서, 초기 추정 눈 위치에서의 가버 특징 벡터와 해당 해상도의 눈에 대한 가버 특징 벡터 모델과의 가버젯 유사도를 이용하여 눈 위치를 검출한다. 이후 검출된 눈 위치를 업스케일링하여 상위 해상도의 얼굴 이미지에서의 눈 위치 초기값으로 취하고 앞 단계에서처럼 가버젯 유사도를 이용하여 눈을 검출한다. 이 과정을 반복하여 최종적으로 원래 해상도 얼굴 이미지에서의 눈 위치를 확정한다. 또한, 본 논문에서는 제안된 다중 해상도 접근 방법이 조명에 대해서도 보다 강인하도록 하는 데 효과적인 조명 정규화 기법을 제안하고, 이를 다중 해상도 접근 방법의 전처리 단계에 추가적으로 적용함으로써 눈 검출 성공률을 더욱 개선하였다. 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 다중스케일 가버 특징 벡터 기반 눈 검출 방법은 계산량을 크게 증가 시키지 않으면서 기존 연구들에서 보고된 다른 눈 검출 방법에 비해 정확도가 개선된 검출 방법이며, 자세 및 조명 변화에 대해서도 강인하다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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