지구온난화로 인한 기후변화가 기정사실화 되면서 이러한 기후변화에 대비하기 위한 다양한 연구가 진행중이다. 수자원과 관련된 기후변화 연구를 살펴보면 초기에는 장기적 관점에서 기후변화가 유출에 미치는 영향에 대한 연구가 대부분을 이루고 있었으나 2003년을 기점으로 유럽을 중심으로 기후변화가 홍수량에 미치는 영향에 대한 연구가 시작되었다. 기후변화가 홍수에 미치는 영향을 평가하는데 가장 중요한 것은 수문시계열 자료의 해상도라고 할 수 있다. 이러한 시공간적 해상도 문제를 해결하기 위해서 세계 각국은 각국의 상황에 맞는 RCM을 개발하고 있으며 자국에 적합한 축소기법을 개발하고자 노력하고 있다. 따라서 본 연구에서는 고해상도 수문기상자료의 생성을 위하여 기후변화 모형으로부터 생성된 일 단위 강우자료를 시자료로 분해하기 위한 기법을 제시하고자한다. 지난 수십년 동안 강우나 기타 수문시계열 자료를 다양한 해상도의 자료로 변환하기 위한 연구가 진행되어왔다. 그러나 이러한 연구의 가장 큰 한계점은 대부분의 시계열 자료가 추계학적 특성을 가지고 있다고 가정한 후, 분석을 진행했다는 것이다. 이렇게 되면 강우발생에 따른 물리적 과정을 모형의 구조에 반영하는데 한계점을 드러내게 된다. 따라서 본 연구에서는 해상도를 변화시키는데 따른 강우의 운동역학적 특성을 고려하기 위하여 카오스를 기반으로 한 분해기법을 제시하고자 한다. 우선 카오스 분석을 통해서 지점 강우자료의 카오스 특성을 확인한 후, 현재까지 관측된 강우를 기반으로 $2CO_2$에서의 일 강우를 일 단위 보다 작은 단위로 분해하였다.
본 논문에서는 동영상 부호화를 위하여 움직임 보상기법과 분할 대역 기법을 사용한 MCSBC 부호화 기법을 제안하였다. 또한 MCSBC에 관한 여러가지 문제들, 즉 각 분할 대역에의 움직임 보상 기법에 관한 문제, 각 분할 대역의 DCT 계수에 대한 효율적인 비트 할당등을 다루었다. MCSBC의 효율적인 부호화를 위하여 먼저 원신호에 대역 분할을 수행한 후, 움직임 보상 기법은 저대역의 영상 신호에만 적용하였고, 모든 대역에 이산 여현 변환(DCT)를 적용하였다. DCT가 적용된 블럭들은 각 대역 신호의 특징에 따라 최적화된 주사 방법 및 비트 할당을 사용하여 부호화한다. 이러한 MCSBC 기법은 고화질 TV 용 동영상에 적용하여 모의 실험을 수행하였다. 모의 실험 결과, 제안한 MCSBC 기법은 일반적인 움직임 보상 동영상 부호화 기법에 비하여 약 1.5dB의 성능향상을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 간단한 사용자 입력과 다중 랜덤 워크(multiple random walker) 기법을 기반으로 동영상 내의 주요 객체를 분할하는 알고리즘을 제안한다. 우선 동영상의 첫 프레임에서 점 형태의 사용자의 입력을 받아 대략적인 객체와 배경의 위치를 얻고, Lab 색상의 측지거리를 이용하여 객체와 배경의 중요도 지도를 얻는다. 다음으로 영상을 슈퍼 픽셀 단위로 분할하고, 다중 랜덤 워크 기법을 적용하여 객체 분할을 수행한다. 랜덤 워크 기법 적용 시, 중요도 지도를 각 랜덤 워커의 초기 분포로 설정하고, 노드간 색상과 움직임 차이를 이용하여 전이 행렬을 계산한다. 마지막으로 결과를 정련한 뒤, 다음 프레임으로 분할 결과를 전파하여 시간적 일관성을 유지한다. 실험을 통하여 제안 기법이 기존 기법에 비하여 우수한 객체 분할 성능을 보임을 확인한다.
본 논문은 다중 특징을 포함한 대표 키 프레임을 추출을 통해 장면 전환 검출 시 발생할 수 있는 검출 오류를 자동으로 인식하고 수정함으로써 빠르고 신뢰성 있는 장면 분할을 수행하는 새로운 기법을 제안한다. 이를 위해 개선된 고속 장면 전환 검출 기법에 의해 샷을 분할 하고 분할 된 샷으로부터 대표 키 프레임과 그것에 포함된 후보 키 프레임들의 다중 정보를 포함시킴으로써 샷의 전반에 대한 정보를 보다 잘 표현할 수 있도록 한다. 그리고 다중정보를 포함한 대표 키 프레임의 비교를 통해 샷 검출 오류를 자동으로 인식하여 적절히 수정할 수 있는 기법을 제안하며 실세계 동영상 데이터를 사용한 실험을 통해서 제안하는 기법에 의해 효율적으로 샷이 분할 될 수 있음을 보인다.
비음수 행렬 분해(Nonnegative Matrix Factorization, NMF) 기법은 사전행렬과 크기성분을 번갈아 가며 업데이트 하면서 구하는 방법이며 직관적 해석 및 구현의 용이성으로 인해 중첩음향이벤트 분리 및 검출방법으로 널리 활용되었다. 하지만 비음수 행렬 분해의 고유한 특성인 부분기반표현(part-based representation)으로 인해 하나의 음향 이벤트를 구성 하는 사전(dictionary)의 파편화 현상이 발생하고, 다른 음향이벤트와 중복되는 사전이 생성되어 결과적으로 분리, 검출 성능의 저하 문제가 발생한다. 본 논문에서는 사전 획득 단계의 부분기반표현에 의한 문제를 해소하기 위해 K-Singular Value Decomposition(K-SVD)을 사용하여 사전을 획득하고, 음향이벤트 검출 단계 에서는 기존 비음수 행렬 분해 기법을 이용하여 크기를 획득 한다. 제안하는 방식을 통해 비음수 행렬 분해 기반의 사전을 사용하는 경우보다 중첩음향이벤트 검출 성능이 개선되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 저조도 영상을 개선하기 위한 영상 분해 기반 심층 학습 방법 및 분해 채널 특성에 따른 손실함수를 제안한다. 기존 기법들의 문제점인 색신호 왜곡 및 할로 현상을 제거하기 위해, 입력 영상의 휘도 채널을 반사 성분과 조도 성분으로 분해하고, 반사 성분, 조도 성분 및 색차 신호를 신호 특성에 적합한 심층학습 과정을 적용하는 분해 기반 다중 구조 심층 학습 방법을 제안한다. 더불어, 분해 채널들의 특성에 따른 혼합 놈 기반의 손실함수를 정의하여 복원 영상의 안정성을 증대하고 열화 현상을 제거하기 위한 기법에 대해 기술한다. 실험 결과를 통해 제안한 방법이 다양한 저조도 영상을 효과적으로 개선하였음을 확인할 수 있었다.
코드 분할 다중 접속 기법은 주파수 선택적 페이딩과 다중 경로 페이딩에 강인할 뿐만 아니라 주파수 재사용 효율이 좋으므로 수중 환경에서의 유망한 매체 접속 제어 기법으로 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 시변 수중 음향 채널에서 코드 분할 다중 접속 방식의 폐루프 전력 제어 기법을 설계한다. 본 기법에서는 싱크 노드가 센서 노드로부터 수신한 패킷의 수신 전력을 바탕으로 시변하는 상향 링크를 분석하고 각 센서 노드의 경로 손실의 크기를 포함한 제어 패킷을 센서 노드로 전송한다. 센서 노드는 이를 바탕으로 전력 제어를 수행함으로써 시변 수중 채널에서 효율적인 전력 제어가 가능하다.
본 논문은 IEEE 802.11 기반 무선랜 환경에서 TCP 성능을 향상시키기 위한 새로운 분할 TCP 기법을 소개한다. IEEE 802.11 기반 무선랜 환경에서는 유선 환경과는 달리 TCP 데이타 흐름(flow)이 많은 데이타를 보내려고 시도하지 않기 때문에 TCP 데이타 흐름 성능 저하의 주요한 원인이 된다. 본 논문에서는 이런 문제를 완화하여 TCP 데이타 흐름의 성능을 향상시키기 위한 TAS (TCP-Aware Sub-layer) 기법을 제안한다. TAS 기법은 하나의 TCP 데이타 흐름을 AP 등의 분할 지점을 기점으로 두 개의 TCP 데이타 흐름으로 나누는 기존의 분할 연결(split-connection) 기법을 확장한 개념이다. TAS를 기반으로 동작하는 무선 노드는 실제로 TCP ACK을 수신하는 것이 아니라, 수신된 MAC ACK을 이용하여 TCP ACK을 에뮬레이션한다. NS2 모의 실험을 통하여 제안된 기법인 TAS 기법의 성능을 기존 TCP 기법, I-TCP (Indirect TCP) 기법의 성능과 비교하였으며 모의 실험 결과는 TAS 기법이 다른 기법들에 비하여 시간당 처리량과 자원 할당의 형평성 측면에서 더 좋은 성능을 보인다는 것을 증명한다. 또한 절전 모드의 경우, 전송 지연 시간도 줄일 수 있다.
공간 객체를 분할하는 비용이 크기 때문에, 기존의 객체 분할 기법들은 공간 조인 도중에 동적으로 객체를 분할하지 않는다. 본 논문은 객체 분할을 고려하지 않은 기존의 PBSM(Partition Based Spatial Merge-Join)에 적용될 수 있는 수정된 객체 분할 기법을 제시한다. 실세계 데이타의 한가지 특성은 객체들의 크기가 큰 차이를 보인다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 특성을 바탕으로 전체 비용에 큰 영향을 미치는 적은 수의 큰 객체들만을 대상으로 분할을 적용한다. 이러한 수정된 객체 분할 기법은 공간 조인 도중에 큰 부담이 되었던 객체의 분할 비용을 크게 줄이면서 효율적인 여과 정제 단계를 수행한다. 여러 가지 실험 결과, 제안된 방법을 사용한 PBSM은 기존의 PBSM보다 월등히 향상된 성능을 보인다.
본 논문에서는 지속파 능동 소나의 수신된 신호에서 잔향 신호를 제거하는 후처리 알고리즘을 도출하고자하며, 제안하는 알고리즘은 작은 도플러효과가 존재하여 목표물로부터 반사된 핑 신호가 잔향신호와 잘 구분이 되지 않는 경우를 목표로 하여 고안되었다. 본 알고리즘은 중첩 비음수 행렬 분해 기법에 기반하고 있으며, 방사될 핑 신호의 주파수 특성을 분석한 후, 수신된 신호의 시간-주파수 영역 특성을 이용하여 잔향 신호를 제거하고 핑 신호를 복원한다. 알고리즘의 효과를 분석하기 위하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 시뮬레이션 결과 다양한 진향 신호 에너지 환경에서 6 dB 가량의 신호대잔향비 성능 향상을 보임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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