본 논문에서 제안한 적응형 탐색 채널추정 알고리듬은 간섭신호와 유사한 기준신호를 정하기 위해 LMS 알고리듬을 수행하기 전에 병렬의 컨볼루션 연산을 수행한다. 컨볼루션 연산을 통해 출력된 신호는 채널의 지연시간과 진폭특성을 가지고 있어 간섭신호와 유사한 특성을 가진다. 또한 LMS 알고리듬 수행에 있어서 탭 계수를 갱신할 때 사용하는 추정간격 값을 고정된 값이 아닌 기울기의 부호에 따라 가변적인 값을 갖도록 하였다. 제안된 알고리듬의 성능평가는 이동통신환경과 유사한 Jake's 모델의 Rayliegh 다중경로 채널환경에서 실험하였다. 모의실험결과 기존 LMS 알고리듬은 데이터 110개를 반복 수행함으로써 약 -40 dB의 제곱오차수렴을 보였고 제안한 적응형 탐색 채널추정 알고리듬은 데이터 120개를 반복 수행함으로써 약 -80 dB의 제곱오차수렴을 보였다. 데이터의 반복연산에 따른 수렴속도는 다소 증가하였으나 오차정확도는 약 40 dB의 우수한 개선특성을 보였다.
블록 정합 알고리즘 (Block Matching Algorithm: BMA)에서 탐색 패턴은 탐색 속도와 화질에 매우 중요한 요소로 작용한다. 본 논문이 제안하는 HDS(Half Diamond Search) 패턴은 대부분 영상들의 움직인 벡터가 탐색 영역의 중심과 상ㆍ하ㆍ좌 우 방향에 집중되어 있는 특성을 고려하여 먼저 탐색 원점을 중심으로 4 방향 탐색 점을 배치한 후 블록 정합을 실행한다. 이들 중 정합 오차가 가장 작은 지점을 기준점으로 상 방향으로 탐색 점을 확장하여 정합 오차를 측정하고 기준점보다 오차가 작으면 상 방향확장을 선택하고 그렇지 않으면 기준점을 중심으로 좌우 두 점 중 정합오차가 작은 점을 선택한다. 선택된 방향으로 이 과정을 반복하며 움직임을 추정한다. 탐색하면서 움직임이 낮은 부분을 탐색 대상에서 제외해가기 때문에 탐색이 비교적 빠르고 정확하게 이루어진다. 이 방법은 기존의 부분 최적 탐색 기법인 NTSS, DS, 그리고HEXBS등의 탐색법과 비교할 때 유사한 화질을 유지하면서도 탐색 점수에서는 평균 23%의 개선된 결과를 얻었다.
일반적으로 통계적 언어모델의 확률을 추정하는 방법은 대량의 텍스트 데이터로부터 출현빈도가 높은 단어를 선택하여 사용하고 있다. 하지만 특정 태스크에서 적용할 언어모델의 경우 시간적, 비용적 측면을 고려할 때 대용량의 텍스트의 사용은 비효율적일 것이다. 본 논문에서는 특정 태스크에서 사용하기 위해 소량의 텍스트 데이터로부터 효율적인 언어모델을 작성하는 방법을 제안한다. 즉, 언어모델을 작성할 때 출현빈도가 낮은 단어의 빈도를 개선하기 위해 같은 문장을 반복하여 학습에 참가시키므로 단어의 발생확률을 좀 더 강건하게 하였으며 제안된 언어모델을 이용하여 3명이 발성한 항공편 예약관련 200문장에 대하여 연속음성인식 실험을 수행하였다. 인식실험 결과, 반복학습에 의해 작성한 언어모델을 이용한 경우가 반복학습 적용 전에 비하여 평균 20.4%의 인식률 향상을 보였다. 또한 기존의 문맥자유문법을 이용한 시스템과 비교하여 인식률이 평균 13.4% 향상되어 제안한 방법이 시스템에 유효함을 확인하였다.
병원에서 특정 시각 대에 집중하는 외래환자 접수상황을 효과적으로 해당 진료과에 전달하는 기술적 방식이 기존의 병원 접수시스템에 부재하다. 따라서 모든 진료과는 접수상황을 알기위해서 병원접수 데이터베이스 전체를 반복적으로 순차탐색하게 되고 이는 병원정보시스템 성능저하의 큰 요인이 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 병원 접수시스템의 효율 향상을 위해 웹소켓을 이용한 주키전송 일괄처리시스템과 접수정보전송에 의한 실시간시스템을 개발하였다. 주키전송 일괄처리시스템은 기존의 순차탐색시스템에 비해 데이터베이스 조회속도를 크게 단축하였을뿐만 아니라 접수환자 수에 무관한 빠른 조회속도를 유지하였다. 또한, 접수정보전송 실시간시스템은 데이터베이스를 조회하지 않고도 기존의 요청/응답 접수시스템의 대기환자 갱신시간을 효과적으로 줄일 수 있었다.
스트림 서비스 환경에서는 지속적으로 입력되는 막대한 양의 데이터에 대해 원하는 조건을 탐색하는 실시간 질의처리가 요구된다. 기존의 R-tee기반 질의처리 기술은 각 이벤트에 대해 트리 전체에 대해 동일한 탐색과정을 반복해야 하므로 이를 효율적으로 감당할 수 없었다. 한편 센서 측정값을 비롯한 대부분의 스트림 데이터는 매우 높은 지역성을 가지며 이를 활용하여 탐색 공간을 크게 줄일 수 있다. 따라서 본 연구에서는 스트림 데이터의 지역성을 활용하여 스트림 환경에 적합한 질의처리 기법을 제안하였다. 또한 이 프레임웍을 활용하여 스트림 환경에서 어플리케이션이 요구하는 다양한 질의처리 서비스를 개발할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서 구현한 프로토타입 시스템을 스트림 환경에 적용해 얻은 실험 결과를 통해, 스트림 환경에서 기존질의처리 기법보다 더 적합하고 효율이 크게 개선됨을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 영역 인접성 그래프를 사용한 반복적 병합법으로 율왜곡 기반 영상 분할을 수행하는 알고리듬을 제안하였다. 제안한 기법에서는, 인접한 두 영역간의 이질성을 율왜곡적 관접에서 고려한 Lagrange 비용함수로 표현하였다. 이 때 각 병합 단계에 맞는 Lagrange 상수를 추정하고 율왜곡 기반 비용이 최소가 되는 인접 영역 쌍을 탐색하여 이들을 새로운 영역으로 병합하였다. 이러한 병합과정은 어떤 정지조건에 이를때까지 반복한다. 제안된 분할법은 영역기반 부호화 혹은 분할기반 부호화 기법에 적합한 분할법이다. 실험 결과, 256x256 L둠 에 대해서 영역기반 부호화를 수행하였을 때, 제안한 기법은 평균밝기 차이, 왜곡의 변화량 및 JPEG에 비하여 각각 2.5~3.5dB, 0.8~1.0 dB, 0.3~0.6 dB 정도의 PSNR 성능 개선이 있는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 변하는 주기 기준 신호를 추종하기 위한 광학 디스크 드라이브의 적응 반복 제어 기법을 제시한다. 주기가 알려진 주기적인 외란은 반복 제어 개념을 이용하면 충분히 제거할 수 있다. 광학 디스크 드라이브는 다양한 속도를 지원하기 때문에 변하는 주기의 외란을 가진다. 기준 주기 변화를 추종하기 위해 샘플링 주파수를 변화시키는 반복 제어를 기초로 하여 주기가 변하는 외란을 다루기 위한 적응 반복 제어를 제안한다. 제안한 제어 기법은 반복 제어기와 주파수 발생기고 구성된다. 전자는 외란 주파수의 고정 배수에서 동작하는 가변 샘플러를 사용하고 후자는 외란 주파수에 따라 변하는 샘플링 주파수를 발생한다. 광학 디스크 드라이브 제어 대한 실험 결과에서 제안한 기법의 우수성과 랜덤 탐색 시간의 개선을 보인다.
확률론적 구조설계 최적화는 구조물의 역학적 특성이나 하중의 불확실성이나 임의성과 같은 변동성을 정량적이고 합리적으로 고려할 수 있다는 점에서 기존의 전통적인 확정론적 최적화와 비교된다. 확률론적 최적화의 방법론으로는 개선된 일계이차모멘트법을 이용하는 신뢰도지수에 기반한 접근법(MPFP search)이 널리 알려져 있으며, 최근 목표성능치에 기반한 접근법(MPTP search)이 새롭게 제안되었다. 본 논문에서는 이들 두 가지 접근법에 대한 정식화를 수행하고, 특히 탐색과정에서 소모적인 반복계산을 발견하고 제거하는 알고리즘을 제시하였다. 예제에서 두 접근법에 의한 확률론적 최적화를 수행하고 구조설계 최적화의 관점에서 두 접근법의 장단점을 비교·검토하였다.
본 논문에서는 선형 블록 부호에 대한 효율적인 연판정 복호법을 제안하였다. 제안된 연판정 복호법은 연판정 복호 과정을 반복하여 실현하는 방식이다. 경판정 복호 결과로부터 후보 부호버들을 효율적으로 탐색할 수 있는 방법을 개발하였다. 이 과정에서 후보 부호어가 선출되지 않는 경우의 발생을 억제할 수 있는 새로운 복호법을 제안하였다. 또한, 복잡도를 줄이는 방안도 개발하여 알고리듬 개선으로 인한 복잡도 증가가 거의 나타나지 않도록 하였다. 2진(63, 36) BCH 부호에 대한 시뮬레이션 결과로 이러한 사실들을 확인할 수 있었다.
프랙탈을 기반으로 한 칼라 영상 부호화는 영상을 RGB,YIQ나 CMYK와 같은 기본적인 채널로 분리한 후, 각각의 채널을 독립적으로 프랙탈 이진 영상 부호화 기법에 적용함으로써 쉽게 부호화할 수 있다. 그러나 이 방법은 각각의 채널에 대해 부호화를 반복해야 하기 때문에 많은 계산 시간이 필요하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선하기 위하여 국부적 지역 탐색법을 사용하였으며, 압축률 향상을 위해 각 채널마다 사람의 눈에 느껴지는 민감성의 정도가 다른 YIQ 모델을 사용하여 I나 Q 채널보다 Y채널에 더 많은 비트를 할당하였다. 각각의 치역 블록에 대하여 Y채널에 가장 잘 매칭이 되는 정의역 블록을 찾았으며, I와 Q 채널을 위해서는 잘 매칭이 되는 대응 블록을 이용하였다. 따라서 각각의 YIQ채널을 위한 최적의 변환식을 계산하는 과정에서 단지 하나의 기하학적인 변환식(변환과 선택된 정의역 블록의 주소)만이 필요할 뿐이다. 이러한 접근 방법은 기존의 부호화 방법들과 비교해 볼 때 부호화 시간의 단축과 압축률 향상을 동시에 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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