본 논문은 불완전한 휘도/색신호 분리로 인해 복조된 NTSC 칼라 TV신호의 휘도와 색차신호의 경계(edge)에서 나타나는 dot 패턴을 제거하는 2차원 필터에 대한 것이다. 제안된 필터는 휘도와 색차신호의 천이영역 검출신호와 dot 패턴 검출신호에 따라 직렬(cascade)로 연결된 수평-수직방향 저역통과필터의 차단주파수를 조절함으로써 dot 패턴을 감소시킨다. 제안 방식의 성능을 검증하기 위하여 현재 가장 많이 사용되는 NTSC 디코더 칩인 BT835과 SAA7113H을 이용하여 복조된 휘도와 색차신호에 적용한 결과 영상신호가 변화를 갖는 경계 영역에서 발생한 dot 패턴과 불완전한 복조로 인해 발생하는 평탄영역에서의 dot 패턴이 제거되었음을 확인할 수 있었다.
Active Appearance Models(AAMs)은 얼굴인식, 얼굴추적, 표정인식 뿐만 아니라 눈동자 추적과 같은 분야에도 적용되어 좋은 성능을 보여 주었다. 보통 AAM 을 생성하기 위해서는 얼굴 영상과 얼굴의 특징을 나타내는 점으로 구성된 매쉬로 이루어 지는 트레이닝 셋이 필요하다. AAM fitting algorithm 은 학습한 얼굴과 유사한 얼굴을 Fitting 할 때에는 뛰어난 성능을 보이지만 조명에 의한 그림자 또는 액세서리에 의한 얼굴의 피부 가림과 같이 전체 얼굴이 잘 나타나지 않는 불완전한 영상의 Fitting 은 입력영상과 템플릿 영상간의 오차가 커지기 때문에 실패할 가능성이 매우 높다. 본 논문에서 우리는 AAMs 에서 사용되는 PCA를 Higher-order Singular Value Decomposition(HOSVD)로 대체하여 이 문제를 보완하는 강화된 AAM 을 제안한다. 제안된 AAM 에는 기존에 사용하던 고유벡터와 함께 HOSVD 를 통해 획득할 수 있는 Eigen-Modes 를 추가하여 사용한다. 또한 우리는 Yale Face Database를 이용한 평가를 통해 제안된 AAM 이 기존 AAM 보다 불완전한 영상에 효과적으로 대응하는 것을 보여준다.
본 논문에서는 가면 전송율을 갖는 UWB 통신 시스템을 제안하고 다수의 무선 기기가 유동적으로 이동하는 피코넷 환경에서 다중접속 간섭 및 전송율에 따른 시스템 성능을 분석하였다. 또한, 전송 품질을 향상시키기 위하여 Truncated Type-II Hyabrid ARQ 기법을 적용하여 불완전 채널 환경에서의 시스템 성능을 평가하였다.
본 논문에서는 시간 동기 추정을 위한 잡음 예측이 불완전한 경우에 직교분할 주파수 다중화 (OFDM) 시스템의 시간 동기 확률을 다중 경로 레일레이 페이딩 채널 환경에서 분석한다. 시간 동기 방식은 반복되는 CAZAC 시퀀스에 대한 상관기 구조를 가지며, 심벌간 간섭을 줄이기 위한 pre-advancement 기법을 적용한다. 시스템의 성능 평가 척도로서, 다중 경로 레일레이 채널 환경에서 유도된 동기 검파 확률을 분석한다.
본 논문에서는 불완전 동기(Imperfect Synchronization)로 인한 칩 동기 에러(timing errors)와 위상 에러(phase errors)를 고려 하여 비동기(Asynchronous) DS-CDMA 시스템의 성능을 이론적으로 분석하였다. 성능 개선 기법으로는 다단 간섭제거기 (Multistage PIC)와 부분 다단 간섭제거기(Partial Multistage PIC)를 채용하였고 칩 동기 에러와 위상 에러가 두 간섭제거기의 간섭제거능력에 미치는 영향의 정도를 정량적으로 분석하였다. 성능분석 결과로부터 칩 동기 에러와 위상 에러로 인한 1단(no cancellation)에서의 성능 열화가 각 단의 상관기 출력(decision statistic)에 영향을 줌으로써 다단 간섭제거기와 부분 다단 간섭제거기의 성능 개선폭을 감소시켰다. 그렇지만, 불완전 동기에도 불구하고 단(stage) 수가 증가할수록 두 간섭제거기 모두 강한 간섭제거능력을 보였다. 실제 시스템에서는 성능 개선과 구현상의 복잡도를 동시에 고려해야하므로 다단 간섭제거기 보다 구조가 간단하고 계산량이 적은 부분 다단 간섭제거기의 활용도가 높아질 것이 예상된다.
본 연구에서는 Timoshenko보이론과 전달행렬법에 의해서 얻어지는 베어링의 반력들과 주축계의 불완전진동모드간의 선형관계를 이용하여 원리적으로 반복계산없이 반경방향과 굽힘모멘트방향의 선형등방성 베어링계수들을 규명하는 방법을 제안하였다. 제안된 규명방법은 주축계에 사용된 베어링의 수보다 진동모드에 대한 측정점의 수가 2배 이상 많아야 한다는 조건을 가지고 있다. 또한 선형 연립방정식으로 부터 직접 규명된 베어링계수들의 일부가 정보의 부정확성에 의해서 물리적으로 타당성이 없는 음수로 나타나는 경우에는 측정결과와의 차이를 최소화시키면서, 물리적으로 타당성이 있는 양수의 베어링계수들을 규명할 수 있는 방법이 제안조건들을 가진 최적화문제의 형태로 제시되었다. 그리고 제시된 최적화문제의 해는 선형화방법(linearization method)를 통해서 얻었다. 아울러서 주축계의 실험모델에 대한 가진실험결과를 이용 하여 제안된 규명방법의 유용성을 평가하였다.
자연언어 대화에서 사용자의 정확한 의도(Intention)를 인지함에 있어서 나타나는 문제는, 자연언어 대화체의 생략성이 강한 문장의 불완전성 외에도, 여러 연속되는 대화체 문장에 분산되어 나타나는 사용자의 의도를 정확히 파악하는 것이다. 이러한 불완전한 대화체 문장 속에 산재되어 있는 사용자의 의도를 빠르고 신뢰성 있게 인지하여, 사용자와 시스템간의 원활한 자연언어 대화 상호작용 (Interaction)을 가능하게 하기 위하여 플랜 인지 시스템의 이용은 매우 효과적으로 보인다. 현재까지 개발된 대부분의 플랜 인지시스템들은 사용자의 액션 분석 및 플랜의 인지를 통하여 HCI를 지원하는 측면에 (예: 지능형 도움말) 집중되어 있다. 본 논문은 지역 광고 신문에 실린 매입-매도광고 데이타베이스의 검색을 위한 Natural language dialogue user interface에서 사용자 의도를 인지할 수 있는 플랜 인지 시스템을 기술하고 있다.
The preconditioned conjugate gradient method is an efficient iterative solution scheme for large size finite element problems. As preconditioning method, we choose an incomplete Cholesky factorization which has efficiency and easiness in implementation in this paper. The incomplete Cholesky factorization mettled sometimes leads to breakdown of the computational procedure that means pivots in the matrix become minus during factorization. So, it is inevitable that a reduction process fur stabilizing and this process will guarantee robustness of the algorithm at the cost of a little computation. Recently incomplete factorization that enhances robustness through increasing diagonal dominancy instead of reduction process has been developed. This method has better efficiency for the problem that has rotational degree of freedom but is sensitive to parameters and the breakdown can be occurred occasionally. Therefore, this paper presents new method that guarantees robustness for this method. Numerical experiment shows that the present method guarantees robustness without further efficiency loss.
최근 하드웨어와 압축기술의 발달 및 보편화로 인해 사용자들의 비디오 데이터에 대한 요구가 증가하였다. 비디오 데이터는 비정형, 대용량의 특징을 가지고 있으므로 사용자의 다양한 요구를 만족시키기 위해서는 단순한 텍스트 형식의 데이터가 아닌 비디오 데이터에 대한 다양한 검색기법이 요구된다. 효율적인 비디오의 검색을 위해서는 사용자의 불완전한 질의에도 근사한 질의결과의 제시가 필요하다. 본 논문에서는 비디오데이터에 대한 효율적인 의미검색을 위해 주석기반과 특징기반을 혼합한 내용기반 검색을 지원하며 특히 사용자의 불완전한 질의에도 근접한 질의결과를 제시할 수 있는 지능적인 비디오 검색 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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