인터넷을 통한 데이터 전송 기술의 발전은 다양한 실감 콘텐츠를 확산시키는 역할을 하고 있고, 이러한 실감 콘텐츠의 하나로 다시점 비디오가 연구되고 있다. 다시점 비디오는 여러 대의 카메라로부터 획득한 영상을 사용자에게 전달해 원하는 시점에서 영상을 시청할 수 있도록 하는 차세대 영상이다. 다시점 영상을 공급하기 위해서는 일반적으로 카메라 개수와 같은 개수의 엔코더와 디코더가 필요하며, 또한 상대적으로 큰 전송 대역폭을 필요로 한다. 본 논문에서는 상기 문제점을 해결하기 위해서 단일 엔코더와 디코더만을 이용하는 다시점 비디오 시스템을 제안한다. 부호화에서는 다시점 YUV 비디오를 GOP 단위로 믹싱하여 l 개의 YUV 스트립을 만든 후에, 단일 H.264/ AVC 엔코더로 부호화하여 압축 비트열을 생성한다. 또한 복호화도 단일 디코더 및 이를 제어하는 스케줄러로 구성된다. 스케줄러는 디코더 이용률과 프레임 스킵을 활용하여 각 시점 영상들이 동등한 복호화 프레임 개수를 가지게 한다. 또한 프레임 스킵에서는 비용 함수를 이용하여 H.264/AVC 프로화일에 따른 효율적인 프레임 선택 방법을 제안한다. 다양한 메인 및 베이스라인 프로화일 다시점 영상들을 활용하여 제안 방법의 성능을 검증하였다. 실험 결과는 각 시점 영상이 동등한 디코더 이용률을 얻는 것을 보여준다. 또한 rate-distortion 커브를 이용하여 제안한 방식과 동시 방식의 성능을 검증하였다.
본 연구에서는 국내 폐기물매립지에서 배출되는 온실가스를 저감하기 위한 호기성 안정화 기술의 적용 가능성을 평가하였다. 대상매립지는 국내 Y 매립지로 LandGEM 모델을 이용하여 메탄 배출량을 산정하였으며, 온실가스 저감량($CO_2eq$)은 혐기성 조건(베이스라인)과 호기성 조건에서의 배출량을 비교하여 산정하였다. 호기성 조건에서의 온실가스 저감은 폐기물매립지 내부로 공기를 주입 시 혐기성에서 호기성으로 전환되면서 부산물로 메탄대신 이산화탄소가 발생되기 때문이다. 평가결과 호기성 안정화 기술은 기존 혐기성 대비 86.6%의 온실가스를 감축하는 것으로 나타났으며, 이는 조기안정화를 통한 주변 환경오염 저감과 동시에 온실가스를 대폭 저감시킬 수 있는 것을 의미한다. 따라서 호기성 안정화 기술은 지속가능한 매립관점에서 보았을 때 국내 폐기물매립지에 적용할 수 있는 가장 적합한 기술 중 하나로 판단된다.
이 연구에서는 문헌 및 질의의 내용을 대표하는 주제어의 중의성 해소를 위해 대표적인 지도학습 모형인 나이브 베이즈 분류기와 비지도학습 모형인 EM 알고리즘을 각각 적용하여 검색 실험을 수행한 다음 주제어의 중의성 해소를 통해 검색 성능의 향상을 가져올 수 있는지를 평가하였다. 실험문헌 집단은 약 12만 건에 달하는 한국어 신문기사로 구성하였으며, 중의성 해소 대상 단어로는 한국어 동형이의어 9개를 선정하였다. 검색 실험에는 각 중의성 단어를 포함하는 18개의 질의를 사용하였다. 중의성 해소 실험 결과 나이브 베이즈 분류기는 최적의 조건에서 평균 $92\%$의 정확률을 보였으며, EM 알고리즘은 최적의 조건에서 평균 $67\%$ 수준의 클러스터링 성능을 보였다. 중의성 해소 알고리즘을 통합한 의미기반 검색에서는 나이브 베이즈 분류기 통합 검색이 약 $39.6\%$의 정확률을 보였고, EM 알고리즘 통합 검색이 약 $36\%$의 정확률을 보였다. 중의성 해소 모형을 적용하지 않은 베이스라인 검색의 정확률 $37\%$와 비교하면 나이브 베이즈 통합 검색은 약 $7.4\%$의 성능 향상률을 보인 반면 EM 알고리즘 통합 검색은 약 $3\%$의 성능 저하율을 보였다.
본 논문은 CNS/ATM의 감시 기술 중 하나인 ADS-B 1090ES 시스템의 수신기 복조부 설계 및 구현에 대한 연구를 하였다. 연구된 복조부는 국제 기술문서 RTCA DO-260B와 EUROCAE ED-129에서 요구하는 모든 성능을 만족하며, 수신감도, 다이내믹 레인지 등의 성능 향상을 위하여 기존에 다중 진폭 샘플 복조 방식 중 베이스라인 다중 샘플 기술을 적용한 단일신호처리 기법을 제안하였다. 또한, 다중신호레벨튜닝 기법을 제안하여 단일신호처리 기법의 단점을 보완하고 송신출력 편차 및 수신기 하드웨어 제작 공정에 따른 균일하지 못한 수신 감도 레벨 차이에 대한 수신율 저하 문제를 최소화 하였다. 측정 결과 제안된 기법을 적용한 수신기는 다이내믹 레인지 0~-87dBm의 성능과 MTL -90dBm이 측정되었다. 이 결과는 ADS-B 1090ES 지상수신 장비의 국제 기술기준에서 요구하는 기준보다 -3dBm 낮은 우수한 성능을 나타냈으며, 이와 유사한 변조방법을 사용하는 시스템에 널리 응용이 가능할 것으로 사료된다.
연구전선이란 연구논문들 간에 인용이 빈번하게 발생하며, 지속적으로 발전이 이루어지고 있는 연구영역을 의미한다. 연구행위가 집중되는 핵심 연구분야로 발전 가능성이 높은 연구전선을 조기에 예측해내는 것은 학계와 산업계, 정부기관, 나아가 국가의 과학기술 발전에 큰 유익을 가져다 줄 수 있는 유용한 사회적 자원이 된다. 본 연구는 복합자질을 활용하여 연구전선을 추론하는 모델을 제시하고자 시도하였다. 연구전선 추론은 핵심 연구영역으로 발전할 가능성이 높은 문헌들이 포함될 수 있도록 문헌을 복합자질로 표현하고, 그 자질들을 심층학습하여 새로 발행된 문헌들이 연구전선에 포함될 수 있는지 그 가능성을 예측하였다. 서지 자질, 네트워크 자질, 내용 자질 등 복합자질 세트를 사용하여 문헌을 표현하고 피인용을 많이 받을 가능성이 있는 문헌을 추론하기 위해서 확률기반 팩터그래프 모델을 적용하였다. 추출된 자질들은 팩터그래프의 변수로 표현되어 합-곱 알고리즘과 접합 트리 알고리즘을 적용하여 연구전선 추론이 이루어졌다. 팩터그래프 확률모델을 적용하여 연구전선을 추론 구축한 결과, 서지결합도 4 이상으로 구축된 베이스라인 연구전선과 큰 차이를 보였다. 팩터그래프 기반 연구전선그룹이 서지결합 기반 연구전선그룹보다 문헌 간의 직접 연결정도가 강하며 연결 관계에 있지 않은 두 개의 문헌을 연결시키는 매개정도 또한 강한 집단으로 나타났다.
도로 용량은 제한적이나 교통수요의 증가로 인해 지체가 발생하고 온실가스 배출량을 증대시킨다. 최근 온실가스를 감축하기 위한 노력의 일환으로 청정개발체계 등이 활용되고 있다. 그러나 교통부문의 청정개발체계 채택사례는 아직 미흡한 실정이다. 교통부문의 청정개발체계를 활성화하기 위해서는 온실가스 배출량 산정방법론 관련 추가적인 연구의 필요성이 제기된다. 따라서 본 연구에서는 청정개발체계 승인 기관인 유엔에서 채택하고 있는 베이스라인 방법론을 바탕으로 ITS 서비스 중 첨단차량 및 도로 도입 시 온실가스를 정량적으로 산정하는 방법론을 개발하였다. 교통량과 통행시간의 관계식인 BPR 함수식을 이용하여 첨단의 자동운전차량들로 구성된 교통상황과 일반 차량들로 구성된 교통상황에서의 통행시간을 각각 산출하여 속도를 비교 검토하였다. 산정된 속도 값을 국내의 도로상황을 잘 반영한 국립환경과학원의 차종별 연료별 온실가스 배출계수 식에 적용하여 $CO_2$ 배출량을 산정하였다. 본 연구에서 개발한 방법론의 타당성을 입증하고자 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션을 수행한 결과, 안정류일 때는 첨단차량으로 구성된 도로의 $CO_2$ 배출량이 일반차량의 $CO_2$ 배출량보다 증가하는 경향을 보였으나 교통량이 용량에 근접하는 불안정류일 때는 첨단차량의 $CO_2$ 배출량이 일반차량의 $CO_2$ 배출량에 비해 현격히 감소하는 것으로 나타났다. 이는 불안정류 교통상황에서 시스템의 도입으로 인해 용량이 증대됨으로서 많은 교통수요를 처리하고 도로이용의 효율성이 향상됨을 알 수 있다.
청정개발체제(CDM) 사업은 신재생에너지사업의 보조를 통해 지구온난화 가스의 감축을 꾀하는 대표적인 국가 및 기업 간 배출권 거래(cap and trade)제도이다. 재래식 발전 방식에 비해 수익성이 낮은 태양광, 풍력, 수력 등의 사업이 CDM 사업으로 승인을 받으면 매년 탄소배출권(CER)을 제공받고, 이의 판매를 통해 발생한 추가 수익으로 인해 사업 타당성이 향상될 수 있다. 그러나 CDM 사업으로 인정받기 위해서는 환경적, 기술적, 경제적 추가성(Additionality)를 입증해야 하는데, 해당 적용 기술, 베이스라인 측정 방법론, 온실 가스 감축량, 사업 내부 수익률(IRR) 등 다수의 변수에 따라 결과가 달라지기 때문에 사전적으로 승인여부를 파악하기가 어렵다. 본 연구에서는 신재생에너지로 분류되는 수력 사업의 CDM 승인여부를 예측할 수 있는 모델을 개발하는 것을 목표로 하였다. 구체적으로 UNFCCC에서 제공하는 수력 사업 데이터를 활용하여 로그 회귀분석 및 CART 분석을 실시하여 예측모델을 개발하였으며 이와 함께 승인 여부에 유의하게 영향을 미치는 핵심 인자들을 파악하였다. 구축된 로그 회귀 및 CART 예측모델은 AUC가 각각 0.7674 및 0.7231로 예측 정확성이 비교적 높게 나왔다. 또한 수력 사업에서는 온실가스 저감량 대비 투자액, 시간당 발전량 및 내부수익률이 승인여부에 유의한 변수들로 파악되었고, 이에 비해 특정 기술이나 측정 방법론은 영향이 없는 것으로 드러났다. 즉, 특정 기술을 불문하고 온실가스를 투자 대비 가장 효율적으로 저감하는 사업과 수력사업들 중 상대적으로 소규모로 진행되는 사업이 CDM 사업으로 승인될 가능성이 높다는 것으로 해석된다.
본 논문은 약한 레이블 기반 음향 이벤트 검출을 위한 시간-주파수 영역분할 맵 추출 모델에서 발생하는 희소성 및 수용영역 부족에 관한 문제를 완화 시키기 위해, 확장 게이트 선형 유닛(Dilated Convolution Gated Linear Unit, DCGLU)을 제안한다. 딥러닝 분야에서 음향 이벤트 검출을 위한 영역분할 맵 추출 기반 방법은 잡음 환경에서 좋은 성능을 보여준다. 하지만, 이 방법은 영역분할 맵을 추출하기 위해 특징 맵의 크기를 유지해야 하므로 풀링 연산 없이 모델을 구성하게 된다. 이로 인해 이 방법은 희소성과 수용영역의 부족으로 성능 저하를 보이게 된다. 이런 문제를 완화하기 위해, 본 논문에서는 정보의 흐름을 제어할 수 있는 게이트 선형 유닛과 추가의 파라미터 없이 수용영역을 넓혀 줄 수 있는 확장 합성곱 신경망을 적용하였다. 실험을 위해 사용된 데이터는 URBAN-SED와 자체 제작한 조류 울음소리 데이터이며, 제안하는 DCGLU 모델이 기존 베이스라인 논문들보다 더 좋을 성능을 보였다. 특히, DCGLU 모델이 자연 소리가 섞인 환경인 세 개의 Signal to Noise Ratio(SNR)(20 dB, 10 dB, 0 dB)에서 강인하다는 것을 확인하였다.
단어 의미 중의성 해소는 자연언어처리 분야에 매우 중요한 부분이다. 본 논문에서는 사전 뜻풀이 특성을 이용해 기존의 의미정보를 정제하고 유용한 정보인 확률정보, 거리정보 및 격정보 등을 추가한 WSD 모델을 제안하였으며, 사전을 기반으로 구축된 "울산대학교 어휘 지능망(UOU-Word Intelligent Network: U-WIN)" 상의 단어 계층적 구조(시소러스)를 이용하여 의미정보의 자료 부족 문제를 해소하는 모델을 제시하였"다. "21세기 세종 계획"에서 제공하는 150만 어절 규모의 의미 태그 말뭉치를 대상으로 한 실험에서 최다 빈도 의미 결정(Maximum Frequence Class, MFC, 정확률 베이스라인)에 비해 $18.97\%$(명사 $21.73\%$, 동사 $17.11\%$) 정확률 향상을 보였으며, 기존의 확률 가중치와 어절 거리 가중치를 이용한 모델에 비해서는 $10.49\%$(명사 $8.84\%$, 동사 $11.51\%$)의 정확률 향상되었다. 또한 시소러스를 사용하지 않고 확률정보, 거리정보, 격정보 만을 이용한 모델에 비해 $6.12\%$(명사 $5.29\%$, 동사 $6.64\%$) 높은 정확률을 보였다.
본 논문에서는 H.264/AVC 베이스라인 프로파일 가운데서 병목현상을 일으키는 주요한 부분인 인터 예측의 효율적인 하드웨어 구조에 관한 설계에 대해 기술한다. H.264/AVC 디코더는 $16{\times}16$, $16{\times}8$, $8{\times}16$, $8{\times}8$, $8{\times}4$, $4{\times}8$, $4{\times}4$ 등 다양한 블록 모드를 지원하는데 레퍼런스 소프트웨어(JM)에서는 중복 픽셀에 대해 제거 하지 않고 항상 $4{\times}4$ 블록에 대한 $9{\times}9$ 참조 블록을 패취하게 된다. 기존에 이미 설계된 디자인에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 $8{\times}8$ 블록 모드와 $4{\times}4$ 블록 모드를 고려하여 설계하였다. 블록 모드가 $8{\times}8$ 사이즈보다 크거나 같을 경우 여러 개의 $8{\times}8$ 블록으로 나뉘어서 그에 대한 $13{\times}13$ 레퍼런스 블록을 패취하고 $8{\times}8$ 블록 보다 작을 경우 여러 개의 $4{\times}4$ 블록으로 나뉘어서 그에 대한 $9{\times}9$ 레퍼런스 블록을 패취하는 방법을 사용하여 중복픽셀을 제거 하여 패취 사이클을 줄였다. 본 논문에서는 더 큰 성능 향상을 위하여 $8{\times}8$과 $4{\times}4$ 블록 모드뿐만이 아닌 다양한 블록 모드에 대한 레퍼런스 블록 패취를 진행하여 더 많은 중복픽셀을 제거 하였고 메모리 패취 사이클을 줄여 최대 18.6%의 참조 블록 패취 사이클 감소를 가져 왔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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