인터넷이 일상생활에 다양하게 활용되면서 인터넷 채널을 통한 정보의 형태는 문자와 이미지 외에 음성, 오디오 신호 및 동영상 부분까지 확대되고 있다. 본 논문에서는 MPEG4-CELP를 인터넷 화상 통신의 음성 코덱용으로 사용하기 위한 최적화 기법 및 알고리듬의 개선을, DSP칩이 내장된 보드가 아닌 인터넷의 터미널로 사용되고 있는 펜티엄 프로세서를 장착한 PC에 초점을 맞추어 수행하였다. MPEG4-CELP VM C소스를 분석 및 프로파일(Profile)한 결과를 토대로 패라미터 추출을 위해 많은 연산을 수행하는 부호화기에 대해서 CPU상에 부하를 많이 주는 함수들을 제 1차 최적화 대상 함수들로 선정하고, CPU에 부하를 많이 주지는 않으나 호출되는 회수가 많은 함수를 2차 최적화 대상 함수로 선정해, C소스 레벨의 소프트웨어 파이프 라이닝(Software Pipelinging) 기법들을 적용하여 최적화를 수행하였다. 또한 1차 최적화 대상 함수의 경우에는 소프트웨어 파이프라이닝의 적용과 함께 연산량 감소를 위한 알고리듬 변형까지 수행하였다. 위의 과정을 거쳐 최적화 된 MPEG4-CELP는 펜티엄Ⅲ 450㎒ PC에서 음성을 부호화 하는데 원 VM소스에 비해 약 2배정도의 시간이 단축되는 것을 확인하였다.
오늘날 우리가 사용하는 한글은 24자로 구성되어있고, 한국어만을 적기 위한 문자체계이다. 그러나 훈민정음은 28자소로 구성되어 있으며 한국어 이외에도 세계 모든 언어와 소리를 적을 수 있는 소리기호 체계이다. 현재 한글은 인터넷이나 컴퓨터에서 사용이 어렵고, 자판 구도가 불합리하며, 남북 및 세계 표준이 아직 정해지지 않고 있으며 정열방식이 불일치하고, 내부 처리 코드가 상이한 문제점을 가지고 있다. 기존의 한글처리로는 부적합한 것들을 종합적으로 해결하기 위하여 새로운 방식을 모색 하고, 미래의 방향을 제시한 목적으로 정음부호(OPA : Ortho Phonic Alphabet)의 코드 제안에 따른 기존 KS C 5601과 KS C 5700과의 코드 변환시 문제점과 OPA 표준화를 위해 이 연구를 수행한다.
스크램블링 기술을 적용한 AMI/HDB-3 방식은 장거리 데이터전송 회선부호화에 주로 사용된다. 본 논문은 정보통신용 부호 표준(KS X 1001 ; 2014 확인)에 규정되어 있는 한글낱자, 한글고어낱자용 부호집합에 대하여 데이터 링크 계층에서 HDLC Flag의 비트 또는 문자 스터핑과 물리계층의 AMI/HDB-3 스크램블링 측면에서 데이터 전송효율을 높이는 새로운 한글낱자용 부호집합 체계를 제시하였다. 기존 부호집합 체계와 비교를 위해 ($4{\times}4$) 비트 원천부호화 규칙과 한글낱자 사용빈도 통계를 적용한 결과, 약 22.01%의 데이터 처리효율이 향상되는 것으로 나타났다.
본 논문은 David Taubman의 JPEG2000 시스템보다 기능면에서 우수한 비트매트릭스 부호 방식의 정지영상 압축 시스템을 제안한다. 시스템은 서브블록 단위로 비트매트릭스를 구성하여 산술부호화를 수행하여 40 : 1 이상의 높은 정지영상 압축율을 보여주고 있다. 비트매트릭스 서브블록은 비트평면에 나타나는 비트들을 2${\times}$2 비트매트릭스로 파악하여 서브블록을 구성한 것이다. 산술부호기는 구성된 서브블록을 비트매트릭스 단위로 부호하여 압축한다. 시스템의 입력 모드는 분할(Segmentation) 모드와 ROI(Region Of Interest) 모드로 구성된다. 분할 모드는 입력 영상을 문자 부분과 배경 영상 부분으로 분할하여 입력할 수 있게 한다. ROI 모드는 입력 영상을 관심 영역과 그 밖의 영역으로 구분하여 입력할 수 있게 한다. 현재 시스템이 나타내는 높은 압축율은 다른 JPEG2000 시스템들과 충분히 비교할 수 있는 수준이다. 시스템은 그 밖에 그레이코딩를 수행하여 압축율을 향상시킨다.
데이타베이스 언어인 SQL의 연산자 LIKE는 문자열을 탐색하기 위한 연산자로서 문자열 양식을 설정함으로써 그에 부합하는 칼럼값들을 식별할 수 있게 한다. 표음문자인 한글의 각 음절은 초성과 중성으로 구성되거나 초성, 중성, 그리고 종성으로 구성된다. 본 논문은 연산자 LIKE의 한글 음절의 탐색 양식으로서 한글 음절로 표현되는 기존 양식에 추가하여 한글의 초성과 중성에 기반한 새로운 양식을 제안한다. 제안하는 한글 탐색 양식은 특정 초성을 가지는 한글 음절들, 특정 중성을 가지는 한글 음절들, 또는 특정 초성과 중성을 가지는 한글 음절들을 탐색할 수 있게 한다. 제안하는 한글 탐색 양식을 SQL의 기존 연산자들로 표현하는 것은 실질적으로 많은 불편을 수반하며 DBMS의 문자 집합에 따라 응용 프로그램의 호환성 문제를 초래할 수 있다. 본 논문은 제안하는 한글 탐색 양식을 고려한 연산자 LIKE의 수행 알고리즘을 한글과 한자에 대한 정보 교환용 부호계의 국가 표준인 KS X 1001로 표현된 문자들을 기반으로 제시한다.
다중 레이어 영상 모델인 Mixed Raster Content 모델 (MRC) 기반의 영상 부호화는 스크린 이미지와 같은 혼합 영상을 전경 레이어, 이진 마스크 레이어, 배경 레이어로 재구성한 뒤, 각 레이어마다 그 레이어의 신호 특성에 적합한 부호화기를 이용하여 영상을 압축하는 기법이다. 문자와 같은 계단 형태의 강한 에지를 갖는 영역의 위치 정보를 마스크 레이어에 저장하고, 그 위치의 색상 신호는 전경 레이어에 저장한다. 그리고 나머지 영역인 배경 영역의 색상 신호는 배경 레이어에 저장한다. 따라서 마스크 레이어가 전경과 배경의 분할 정보를 담게 되며, 이 분할 정보의 정확도에 따라 전체 부호화기의 압축 효율이 직접적인 영향을 받는다. 본 논문은 MRC 기반의 영상 부호화를 위한 새로운 레이어 분할 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 형태학적 필터인 top hat 변환을 이용하여 문자를 배경신호로부터 분할한다. 이때 문자의 경계를 에지 맵으로부터 추정하여 문자 색상과 배경과의 상대적 밝기를 결정하고 이를 통해 형태학적 필터링에 필요한 top hat 변환의 종류를 정확히 선택하도록 하였다. 실험을 통해 제안 방법이 비교 대상 알고리즘에 비해 우수한 분할 성능을 가짐을 보인다.
18세기 프랑스의 수학자 A.C. Clairaut는 역사발생적 원리에 근거하여 기하 교재에 이어 대수 교재 <대수학 원론>을 집필하였다. 본 논문은 <대수학 원론>을 분석함으로써 대수 지도를 위해 Clairaut가 의도한 원리 및 구체적인 방식의 특징들을 고찰하고, 학교 수학에서 대수 영역의 교수-학습과 비교, 논의함으로써 적용 가능한 교수학적 시사점을 찾는 것을 목표로 한다. 이를 위해 <대수학 원론>의 구성 및 내용에 대해 개관하고 초보자의 정신에 자연스럽게 전개한다는 Clairaut의 의도에서 비롯된 대수 지도 원리의 여섯 가지 특징을 추출한다. 이 중에는 <기하학 원론>에서의 특징과 공통적인 것도 있고 대수라는 내용 영역상의 구별에서 비롯되는 독특한 것도 있다. 그리고 학교 수학의 대수 영역 중 특정 주제-방정식 세우기, 문자식의 계산과 문자의 부호, 곱셈의 부호 규칙, 이차방정식의 해법, 근과 계수와의 일반적 관계-와 관련하여 논의하고 시사점을 찾는다.
바이오컴퓨팅 기술이 발전함에 따라 DNA 정보를 매개물로 한 DNA 워터마킹에 대한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 DNA 정보는 일반 멀티미디어 데이터와는 달리 생물학적으로 중요한 정보이므로, 원본 DNA가 복원이 되는 가역성 DNA 워터마킹 기술이 필요하다. 본 논문에서는 최소자승 (Least square) 예측오차 확장 (prediction error expansion) 기반으로 비부호 DNA 서열의 가역성 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 방법에서는 비부호 영역의 4-문자 염기서열들을 인접한 개 염기에 의한 정수형 부호계수로 변환한다. 그리고 현재 부호계수에 대한 최소자승 예측 오차를 구한 다음, 예측오차 확장 조건에 따라 결정된 비트수만큼 예측오차를 확장한다. 이때 은닉된 인접 염기서열 간의 비교탐색을 통하여 허위개시코돈 생성을 방지한다. 실험 결과로부터 제안한 예측오차 확장 방법이 기존 방법과 평균 예측오차 확장 방법보다 높은 워터마크 용량을 가지며, 생물학적 변이 및 허위개시코돈이 발생되지 않음을 확인하였다.
화학공정 변수간의 관계를 표현하는 방법으로, 지식기반 접근법을 이용하여 부호유향그래프(signed directed graph, SDG)를 자동합성하였다. SDG의 자동합성은 지식베이스를 이용한 추론과정 및 Loop 검증의 두 단계를 거쳐 수행된다. 먼저, 공정내 장치를 중심으로 장치간의 결합관계를 Topology로 표현하고, Topology 정보를 이용한 공정 변수관계 표현 및 지식베이스의 공정경향 데이타를 문자 패턴 매칭하여 Primary-SDG를 자동으로 합성한다. 생성된 Primary-SDG를 Loop 검증기의 추론을 통하여 검증, 수정하여 SDG를 자동합성하였다.
본 논문은 문자가 포함된 영상에서 문자의 가독성은 유지하면서 영상을 압축하고 복원하는 효율적인 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 방법은 문서 분할, Quincunx 다운샘플링, (5/3) 웨이블릿 리프팅 그리고 서브밴드별 SPIHT(Set Partitioning In Hierarchical Trees) 부호화 방법을 기반으로 하여 구축되었다. 부호화 과정에서는 Quincunx 다운샘를링과 서브밴드 SPIHT 부호화 방법을 사용하여 부호화 수행 시간을 단축하였으며 산술 부호화를 적용하여 SPIHT 부호기의 비트스트림을 더욱 압축하였다. 실험에서는, 복원된 영상을 제시하여 시스템의 성능을 압축율과 PSNR을 비교하고 분석하였다. 실험에서는, 복원된 영상을 제시하여 시스템의 성능을 확인할 수 있도록 하였으며, 여러 가지 양자화를 적용하여 제안한 SPIHT에 기반한 문서 압축 시스템의 압축율과 PSNR을 비교하고 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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