본 논문에서는 공간 적응적인 노이즈 검출 및 제거 방식에 대해 제안한다. 관측 영상 및 첨가 노이즈가 가우시안 분포 특성을 갖고 있다는 가정 하에 국부 통계 특성을 이용하여 노이즈 매개 변수들을 예측하며, 예측된 매개변수들은 1차 마르코프 랜덤 장과 연동하여 노이즈 검출 과정의 제약 조건을 설정하기 위해 사용된다. 더불어, 노이즈 검출 과정에서 설정된 제약 조건에 따라 제안된 가변 크기의 적응 저주파 통과 필터를 사용하여 적응적으로 복원 영상의 완화 정도를 제어하였다. 실험 결과를 통해 제안 방식의 효율성을 입증할 수 있었다.
정보보호용 임베디드 장치에 타원 곡선 암호 알고리듬을 구현할 경우 스칼라 곱셈 연산을 수행하게 되는데 이 연산 과정에서 발생하는 전력 소비 정보에 의해 비밀 키가 노출될 가능성이 있다. 최근에는 비밀 키 값을 리코딩하여 사용함으로써 단일 전력 분석과 차분 전력 분석 공격을 방어할 수 있도록 하는 캐리 랜덤 리코딩 방식이 제안되었다. 본 논문에서는 이 방식을 이용하면 차분 전력 분석을 방어할 수 있다는 원 논문의 주장과 달리 사용하는 리코딩 과정에서 발생하는 캐리 크기의 제한성으로 인해 차분 전력 분석에 여전히 취약함을 밝히고자 한다.
무선 랜 기기의 보급에 따라 같은 무선 채널에 존재하는 단말의 수가 증가하고 있다. 기존의 무선 랜 프로토콜인 CSMA/CA는 랜덤 백오프 방식을 사용한다. 랜덤 백오프 방식은 같은 채널에 존재하는 단말의 개수가 수십 개 이상되는 밀집 지역에서 단말간의 충돌이 잦아 표준 CSMA/CA 프로토콜의 성능 저하가 심각하게 발생한다. 이와 같은 프로토콜의 성능 저하를 막기 위해 IEEE 802.11ah 표준에서는 Restricted Access Window(RAW) 무선 접속 방식을 제안하였다. RAW는 단말을 여러 그룹으로 나눠 동시 접속 단말의 수를 제한하여 성능을 개선하였다. 본 논문에서는 기존의 RAW방식을 개선하여 트래픽 변화에 따른 새로운 그룹생성, 그룹 제거와 그룹 재배치 알고리즘을 사용하여 채널 접속에 관한 성능을 높일 수 있는 방안을 제시한다.
본 연구에서는 문맥 종속 또는 문맥 독립형 화자 인식에서의 단점을 개선하는 방법으로 문맥 제시형 화자 인식을 수행하였다. 문맥 종속형 화자 인식은 제한된 문장이나 단어를 발성하여 출입 판별을 하는 방식으로 구현하기는 쉬우나 사칭자가 사용자의 목소리를 흉내낼 수 있으며[1], 문맥 독립형 화자 인식은 임의의 대화 문장이나 대화를 사용에게 유도하여 일정 시간 동안 녹음한 후에 이를 이용하여 사칭자가 접근을 허가 받을 수 있다는 단번이 있다. 또한 문맥 독립형 화자 인식에서는 접근 허가를 받기까지 많은 학습 시간이 필요하며 학습 시간이 적을 경우에 상당한 인식률의 저하가 발생된다. 문맥 제시형 화자 인식은 랜덤하게 제시된 단어만을 화자가 발성함으로써 특정한 문장이나 단어의 배열을 미리 녹음했다가 재생하는 방법을 배제할 수 있을 뿐만 아니라 동시에 학습을 위한 많은 시간을 소모하지 않는다는 장점이 있다. 본 논문에서는 화자로 하여금 랜덤하게 제시된 여러 개의 단어들을 순서적으로 발성하도록 하여, 발성 단어를 인식한 후에 인식된 단어를 통하여 화자를 판별하는 방법을 사용하였다.
두 랜덤 변수의 상호 코렌트로피 최대화 기준은 최소자승오차 기준에 비해 탁월한 성능을 보인다. 이 논문에서 제안하는 블라인드 등화 방식은, 등화기 출력 PDF와 자기 생성 심볼 집합의 파전 PDF를 두 랜덤 변수로 하는 상호 코렌트로피에 기준을 두어 QAM과 복소 채널 환경을 위해 설계되었다. 복소 채널 통신 환경의 시뮬레이션 결과에서 상 위상 회전이 없이 크게 향상된 심볼 포인트 집중 성능을 나타냈다.
본 논문에서는 JCT-VC 에서 2013 년 1 월에 표준화가 완료된 High Efficiency Video Coding (HEVC)과 구글에서 2013 년 6 월에 개발 완료 예정인 VP9 의 압축 효율 비교를 수행한다. HEVC 는 UHD 등 고화질 방송 등에 대응하도록 디자인 되었으며, VP9 은 유튜브 (YouTube) 등과 같은 인터넷 비디오 스트리밍에 적합하도록 디자인되었다. VP9 의 경우 HEVC 와는 달리 로열티 프리 (royalty-free)를 지향하며 오픈소스 (open source) 방식으로 개발이 진행되고 있다. 본 논문에서는 HEVC 와 VP9 의 디자인 차별점을 소개하고, 랜덤 액세스 환경(Random Access, RA)과 저지연 환경 (Low Delay, LD)에서 HEVC 와 VP9 의 압축 효율을 비교한다. 실험 결과에 따르면, 방송 및 패키지 미디어 등에서 많이 사용될 랜덤 액세스 환경에서는 VP9 이 HEVC 대비 32.7% 열세를 보인다. 비디오 컨퍼런스등과 같은 저지연 환경에서는 VP9 이 HEVC 대비 26.7% 열세를 보인다. VP9 의 경우 개발이 완료된 것이 아니므로, 향후 압축 효율의 향상이 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 PWM 펄스를 랜덤하게 위치시킬 수 있는 새로운 3상 공간벡터 RPWM (Random PWM) 기법을 제안하고 있다. 기존의 RPWM 방식과 달리 SVPWM에 의해 발생된 PWM 펄스를 랜덤하게 위치시키는 원리를 각 섹터마다 달리 적용하여 쉽게 RPWM을 구현하는 기법을 제안한다. 제안된 기법의 타당성 검증을 위하여, 제안된 RPWM (Random PWM) 기법 알고리즘에 대해 DSP를 이용한 IGBT 인버터 구성에 의한 실험을 수행하였다. 이에 대한 결과 중, 특히 10000 rpm 이상의 고속운전특성에서의 인버터 출력 전압 및 전류의 고조파 스펙트럼을 넓은 주파수 영역으로 고루 분산시켜 제안된 RPWM의 특정고조파의 저감효과를 입증하고자 한다
태양광 발전 방식은 기존 고갈 가능성이 있는 에내지를 대체하기 위해 많은 개발이 이루어져왔다. 태양광 발전 모듈의 인버터에는 발전량에 영향을 주는 다양한 속성들이 계측되어 저장된다. 본 연구에서는 이런 데이터에, 발전량에 영향을 주는 외부 요인인 기상 데이터를 추가하고, 랜덤 포레스트를 써서 과거 몇일까지의 데이터를 고려했을 때 가장 예측 성능이 높은지 실험을 통해 검증하였다. 2일 전부터 최대 365일 전까지의 데이터를 고려한 결과 5일 정도의 과거 데이터를 고려했을 때 예측 성능이 가장 높고, 고려하는 기간이 길어질수록 예측 성능이 떨어지는 경향을 보였다.
게임 시장에서는 다양한 형태로 확률형 아이템을 판매하고 있다. 그 중 확률형 아이템은 게임사의 주요 수입원이다. 그러나 유저들에게는 확률형 아이템의 랜덤성 때문에 게임을 즐기는 데 있어서 스트레스를 받고 정확하지 않은 과금액과 사행성이 담겨 있는 판매 방식으로 인해 혹평을 내놓는다. 본 논문에서는 설문을 기반으로 유저가 확률형 아이템의 어느 부분에 불만이 있는지 구체적으로 제시하여 기업이 유저들의 불만을 파악하고 줄이는데 도움을 주고자 한다.
위암은 전 세계적인 주요 건강문제이며, 근치적 위절제술은 위암의 표준치료이다. 근치적 위절제술 후 치료목표는 합병증 발생을 낮춰 병전 상태로 빠르게 회복하는 데 있다. 따라서, 근치적 위절제술 후 합병증 발생 여부를 선별하여 예측할 수 있는 성능이 좋은 모델을 개발하는 것은 위암환자의 회복에 매우 중요하다. 랜덤포레스트 모델은 여러 개의 결정트리를 활용한 배깅 방식의 대표적인 알고리즘으로 의료 데이터를 기반으로 한 예측에 있어 뛰어난 성능을 보여 주었다. 그러나 실제 데이터는 불균형이 빈번하게 발생하여 모델의 예측 성능에 영향을 미치므로, 최적의 분류 임계값을 설정하여 다수 클래스에 대한 편향을 줄이는 것이 중요하다. 따라서, 본 연구는 최근 10년 간 일개 대학병원의 전자의무기록 데이터를 활용하여 근치적 위절제술 후 합병증 발생을 예측하는 랜덤포레스트 모델을 개발하고, 임계값 설정을 통해 불균형 데이터에 대한 모델의 성능을 평가하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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