본 논문에서는 간략화 된 형상학적 다항식 변환(Morphological Polynomial Transform)과 형상학적 보간법(Morphological Interpolation)을 이용하는 비선형 예측 방법을 제안한다. 형상학적 다항식 변환은 형상학적 연산을 통해 데이터를 구조함수들의 계수들로 표현하는 변환이며, 형상학적 보간법은 형상학적 다항식 변환에 의한 계수들을 이용하여 보간하는 방법이다. 형상학적 다항식 변환을 간략화 하여 정수 연산만으로 적용할 수 있도록 개선하였으며, 보다 영상에 적합한 형상학적 보간법에 기반 한 예측 방법을 사용한다. 제안하는 예측 방법과 허프만 부호화를 사용하여 적은 비트로 영상을 손실 없이 저장할 수 있음을 실험으로 검증한다.
보간 필터는 통신과 멀티미디어 응용프로그램에 널리 사용된다. 다항식 보간은 보간된 값을 얻기 위해서 입력정보에 따른 다항식의 계수를 계산한다. 최근에 다항식 보간방법의 성능을 향상시키기 위하여 보조필터를 이용한 FIR 보간방법이 제안되었다. 본 논문에서는 최대값 또는, 최소값 계산 등 특정 순간의 보간 값만 필요한 응용에서 보간필터의 성능을 더욱 향상시킬 수 있는 보조필터를 이용한 가중치 적용 보간방법을 제안한다. 제안한 방법을 X-선 형광분석장치에서 사용되는 정규분포곡선에 대한 보간에 적용하여 기존 보간방법에 비해 더욱 우수한 보간 성능이 제공됨을 보인다.
영상의 색상 정보는 비슷한 영상들의 유사도를 효과적으로 측정하는데 사용된다. 그러나, 색상정보의 크기는 영상 데이터베이스에서 효율적으로 다루기에는 너무나 방대하다. 본 논문에서는 히스토그램 보간법에 의하여 유사한 영상들을 검색하는 새로운 방법을 제시한다 알고리즘의 기본 원리는 색상 히스토그램의 분포를 이용하여 영상을 검색하는 기존 방법에서 출발한다. 그러나, 질의 영상과 대상 영상과의 유사도를 결정하는데 있어서 보간법에 의하여 히스토그램의 분포도를 간략화 시킨다는 근본적인 차이를 가지고 있다. 색상 히스토그램의 분포는 최적 차수의 다항식으로 보간되어서 표현되었다. 히스토그램의 분포가 보간된 후에는 저차원 다항식의 계수들만이 색상 구분자로서 데이터베이스에 저장되고 검색하는데 활용될 수 있다. 제안된 방법은 실제 영상들에 적용되었으며 만족할 만한 결과를 보여주고 있다.
보간 필터는 샘플링된 데이터의 사이 값을 추정하는 회로로서 시간 복원 시스템에 널리 사용된다. 다항식 보간은 주어진 점의 정보를 가지고 각 다항식의 계수를 계산하여 추정하는 위치의 값을 계산하는 것이다. 본 논문에서는 Lagrange 3차 보간 방정식에서 주어진 계수를 제안한 ${\delta}$함수로 변환하는 보조 필터를 이용하여 보간 성능을 개선시키는 방법을 제안한다. 예제를 이용하여 제안한 구조와 기존 보간 회로 구조와 비교하였을 때 효율적임을 입증한다.
지구온난화의 영향으로 기상이변으로 인한 피해가 증가하여 이를 예방하기 위해 풍수해 피해 예측의 필요성이 증가하였다. 이에 따라 관련 기관 및 지자체별로 각자 다른 필요성과 목적에 ?라 다양한 형태의 풍수해 관련 피해예상도가 작성되어 왔다. 풍수해 피해예상도 작성을 위해서는 시간적, 경제적 비용이 많이 소모되며, 일반적으로 정해진 빈도에 의해서만 작성되기 때문에 다양한 빈도의 작성은 불가능하다. 본 연구에서는 빈도별 홍수량과 빈도별 피해예상도를 활용하여 피해예상도를 작성하기 위해 보간기법을 마련하여 적용하고자 한다. 풍수해 피해예상도는 과거의 침수흔적과 홍수범람해석을 통하여 침수가 예상되는 지역을 미리예측한 지도로 방재대책 수립 및 재해정보지도 작성을 위한 기본 자료로 활용하는데 목적이 있다. 데이터의 보간은 불연속적으로 주어진 데이터 점들을 이용하여 그 점들 사이의 값을 추정하는 방법의 한 종류로 활용하는 데이터에 따라 보간기법이 달라진다. 보간법은 선형보간, 라그랑제 다항식 보간, 네빌레의 반복 보간, 뉴튼 다항식에 의한 보간법 등이 존재한다. 각 보간법의 내용과 특성, 활용법을 분석 비교하여 피해예상도 보간기법 모듈에 적용할 수 있는 방법을 제시하였다. 빈도별 홍수량과 빈도별 피해예상도를 활용하여 보간 기법을 적용하기 매우 제한적이며 여러 보법 중 특성을 파악했을 때 선형보간법이 가장 적합한 방법이라 판단된다. 또한, 선형보간을 위한 변수로 확률빈도보다는 홍수량 자료를 사용하는 것이 정확도를 더 향상시킬 수 있으며 침수흔적도와 DEM을 사용하여 침수용량을 파악하고 피해예상도를 선형보간하여 작성한다. 침수용량을 파악하여 선형보간하여 침수용량에 대한 임의의 홍수량을 산정하고 이를 바탕으로 피해예상도를 홍수량과 침수용량에 대한 관계를 정리하였으며 피해예상도를 선형보간하여 작성할 수 있다. 선형보간하여 작성된 피해예상도는 빈도별 강우와 실시간 지속 강우를 기반으로 해당 지역에 대한 침수 피해 예상에 활용 할 수 있다.
본 논문에서는 사전등화를 이용하는 상향링크 MC-CDMA(multicarrier-code division multiple access)/TDD(time division duplexing) 시스템에서 사전등화를 위한 상향링크 채널을 추정하는 방법들을 제안하고 시스템의 성능분석을 수행한다. 제안된 방법들에서는 하향링크 슬롯구간에서의 채널변화를 적절한 차수의 다항식으로 모델링하고, 이 다항식을 상향링크 슬롯구간으로 확장함으로써 상향링크 슬롯구간의 채널을 추정한다. 하향링크 슬롯구간에서의 채널변화는 MMSE(minimum mean squared error)curve fitting 방법이나 Lagrange 보간법 등이 사용되며 1차, 2차, 3차 다항식으로 근사화 된다. 성능지표로 정확도보다 시스템 성능이 중요 하므로 BER (bit error rate)을 사용한다. 다양한 시스템 및 채널환경에서의 모의실험 결과로부터 Lagrange 보간법은 하향링크 채널정보가 정확한 경우에는 MMSE 방법보다 성능이 다소 우수하지만 하향링크 채널추정 오류에 매우 민감하며, 2 차 다항식을 사용한 MMSE curve fitting 방법은 다양한 환경에서 우수한 성능을 가질 뿐만 아니라 채널추정 오류에도 매우 강인함을 알 수 있다.
본 논문에서는 저전류 충방전용 배터리의 SOC(Storage of Charge)을 구하기 위하여 헤르미트 보간법을 이용한 새로운 SOC 다항식을 제안하였다. 또한 SOC 다항식의 계수들을 직접 구할 수 있는 일반 공식이 제안되었다. 실험한 결과, 제안된 방식이 기존의 볼츠만(Boltzmann) SOC 방정식보다 실측 SOC에 정확하게 근사됨을 알 수가 있었으며, 계산적으로도 효율적인 솔루션임이 입증 되었다.
본 연구는 미측정점의 값을 모델링하기 위해 사용되는 여러 가지 공간보간방법들의 예측오차를 비교하고 정확성을 검증하였다. 동해안 해안 지역의 표고점을 대상으로 역거리가중법, 크리깅, 지역 다항식보간법, 방사기반함수의 공간보간법과 관련된 매개변수들을 동일한 조건하에서 실행하여 평균제곱근을 산출한 결과, 단순 크리깅 방법의 원형 모델이 가장 작은 값으로 나타났다. 래스터의 연산 결과, 방사기반함수의 다중방정식에 의한 예측 지도가 대상 지역의 불규칙삼각망 표현과 일치정도가 높았다. 또한 공간보간 실행시 선택된 조건하에서 제공되는 최적 파워값을 사용하는 것이 양호한 보간 결과를 얻을 수 있다.
Eulerian-Lagrangian 방법을 이용하여 1차원 종확산방정식의 수치모형을 비교·분석하였다. 본 연구에서서 비교·분석한 모형은 지배방정식을 연산자 분리방법에 의해서 이송만을 지배하는 이송방정식과 확산만을 지배하는 확산방정식으로 분리한다. 이송방정식은 특성곡선을 따라서 유체입자를 추적하는 특성곡선법을 사용하여 해를 구하고, 그 결과를 고정된 Eulerian 격자상에 보간하였고, 확산방정식은 상기 고정격자상에서 Crank-Nicholson 유한차분법을 사용하여 해를 구하였다. 이송방정식의 풀이에서 다양한 보간방법이 적용되었는데, 일반적으로 Hermite 보간다항식을 사용한 경우가 Lagrange 보간다항식을 사용한 경우보다 수치확산 및 수치진동 등의 오차를 최소화할 수 있어서 더욱 우수한 것으로 밝혀졌다.
비밀공유 기법은 개인키와 같은 비밀을 복수의 지분으로 분할하여 분산 관리함으로써 비밀의 보안성을 높이는 기술이다. 그동안 다양한 상황에서 비밀공유를 적용하기 위한 많은 연구가 있어 왔으며, Tassa가 제안한 논리곱 기반의 비밀공유 방법은 도함수를 사용하여 계층적 비밀공유를 가능하게 하는 방법이다. 하지만 도함수를 사용하는 계층적 비밀공유는 몇 가지 한계를 가진다. 첫째, 각 레벨의 지분들이 하나의 도함수로부터 생성되기 때문에 하나의 레벨에 하나의 참여자 그룹만을 만들 수 있다. 둘째, 논리곱에 기반한 비밀 복원만 가능하여 임의의 비밀 복원 조건을 규정할 수 없다. 셋째, 도함수를 사용하기 때문에 버크호프 보간법을 필요로 하며, 이는 다항식 기반 비밀공유에 사용되는 라그랑주 보간법에 비해 구현이 복잡하고 어렵다. 본 논문에서는 논리곱 기반 계층적 비밀공유를 일반화시킨 다중 컴파트먼트 비밀공유 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 비밀을 복원하는데 필요한 외부지분들을 이용하여 비밀을 암호화하고, 암호화된 비밀 값이 삽입된 다항식을 생성하여 내부지분들을 생성한다. 내부지분들로 다항식을 복원할 수는 있지만, 이 때 얻을 수 있는 값은 암호화된 비밀 값이며 복호화를 위해서는 외부지분들이 필요하다. 이 기법을 적용하면 하나의 계층에 복수의 참여자 그룹을 만들 수 있으며, 논리곱은 물론 임의의 비밀 복원 조건을 구현할 수 있다. 또한 다항식을 사용함에 따라 라그랑주 보간법을 적용하는 것도 가능해진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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