본 논문에서는 저 비트율 압축 영상의 블록킹 현상을 제거하기 위한 적응적 후처리 기법을 제안한다. 적응적 후처리는 방향성 활동도 기반의 블록 분석에 따라 다른 강도의 필터를 적용하여 블록킹 현상을 선택적으로 제거한다. 격자잡음을 제거하기 위한 1차원 필터링은 블록의 방향성뿐만 아니라 블록 내 신호의 특성에도 적응적인 필터링을 수행한다. 또한 계단형 잡음 및 모서리 잡음을 검출하는 방법 및 이를 효과적으로 제거하기 위한 2차원 방향성 필터를 제안한다. 실험 결과 다양한 영상 및 비트율에 대해서 제안한 방법의 PSNR 및 주관적 화질 평가를 위한 GBIM 결과가 기존의 블록킹 현상 제거 방법에 비해 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
본 논문에서는 가변 크기 블록 기반의 새로운 얼굴 특징 표현 방법을 제안한다. 기존 외형 기반의 얼굴 표정 인식 방법들은 얼굴 특징을 표현하기 위해 얼굴 영상 전체를 균일한 블록으로 분할하는 uniform grid 방법을 사용하는데, 이는 다음 두가지 문제를 가지고 있다. 얼굴 이외의 배경이 포함될 수 있어 표정을 구분하는 데 방해 요소로 작용하고, 각 블록에 포함된 얼굴의 특징은 입력영상 내 얼굴의 위치, 크기 및 방위에 따라 달라질 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 유의미한 표정변화가 가장 잘 나타내는 블록의 크기와 위치를 결정하는 가변 크기 블록 방법을 제안한다. 이를 위해 얼굴의 특정점을 추출하여 표정인식에 기여도가 높은 얼굴부위에 대하여 블록 설정을 위한 기준점을 결정하고 AdaBoost 방법을 이용하여 각 얼굴부위에 대한 최적의 블록 크기를 결정하는 방법을 제시한다. 제안된 방법의 성능평가를 위해 LDTP를 이용하여 표정특징벡터를 생성하고 SVM 기반의 표정 인식 시스템을 구성하였다. 실험 결과 제안된 방법이 기존의 uniform grid 기반 방법보다 우수함을 확인하였다. 특히, 제안된 방법이 형태와 방위 등의 변화가 상대적으로 큰 MMI 데이터베이스에서 기존의 방법보다 상대적으로 우수한 성능을 보여줌으로써 입력 환경의 변화에 보다 효과적으로 적응할 수 있음을 확인하였다.
지능형 서비스 분야에 있어 3D맵은 유용하고 다양한 정보를 제공할 수 있다. 기존의 삼차원 공간에 대한 연구 방법들은 제공하는 데이터가 원초적이고 처리량이 방대하여 지능형 서비스의 실시간 처리에는 적절하지 못하다. 본 논문에서는 전방의 공간에 대하여 스테레오 정합 연산의 결과인 거리정보 이미지를 바탕으로 블록 기반의 맵을 구성하여 해당 공간의 다양한 정보를 제공할 수 있는 방안을 제안한다. 블록기반 3D맵은 객체율과 블록크기의 2개의 중요한 변수를 가진다. 객체율은 하나의 블록에서 공간대비 객체의 픽셀수의 비율로써 블록종류를 결정한다. 블록크기는 정육면체로 구성되는 개별 블록의 한 변의 픽셀수를 나타내며, 블록의 크기를 결정한다. 실험을 통하여 블록기반 3D맵은 기존의 거리정보 이미지에 비하여 노이즈와 데이터양을 효과적으로 감소시키는 것을 확인하였다. $320{\times}240$크기의 거리정보 이미지에 대하여 블록크기는 $40{\times}40$, 객체율은 30%에서 50%로 설정하였을 때 가장 정합율이 높은 블록기반 3D맵을 취득할 수 있음을 확인하였다. 블록기반 3D맵은 지능형 서비스분야에서 사용하기 용이하고 다양한 새로운 서비스를 도출할 수 있는 고부가가치를 갖는 정보를 제공할 수 있다.
본 논문은 잡음이 존재하는 전송 선로를 통한 영상 전송 시 발생하는 손실 블록에 대한 방향성 복구 방법을 제안한다. 손실된 블록은 웨이블릿 부대역의 에너지(EWS)와 DC값의 차이(DDC)에 의해 적응적으로 선택되어진 이웃 블록들을 이용한 선형 보간법에 의해 복구된다. 고정된 4-이웃 블록을 사용하여 복구하는 방법은 강한 에지영역에서 블록화된 블러링 효과를 발생시킨다. 본 논문의 방향성 복구 방법은 에지나 영상 내의 방향성 정보에 따라 적응적으로 변하는 이웃 블록을 사용하기 때문에 강한 에지영역에서 효과적이다. EWS만 이용하여 이웃블록을 선택하는 경우는 수직, 수평 에지에서는 좋은 성능을 보이지만 대각 에지에 대해서는 약점을 가지고 있다. DDC만을 이용하여 이웃블록을 선택하는 경우는 대각 에지에서는 좋은 성능을 보이지만 에지 프로파일에 따라 약점을 보인다. 따라서 EWS와 DDC 정보를 함께 이용하여 적응적으로 손실 블록을 복구할 이웃블록을 선택함으로써 두 가지방법의 약점을 서로 보완하여 더 좋은 성능을 보일 수 있다. 모의실험 결과 본 논문의 블록 복구 방법은 객관적 평가와 주관적 평가에서 모두 좋은 성능을 보였다.
최근 전 세계적으로 예상치 못한 거대한 경제적 리스크를 연속적으로 겪으면서, ESG 경영은 기업의 필수 생존전략으로 부상하였다. 특히 코로나 팬데믹으로 인한 공급망 전쟁은 리스크의 불확실성을 야기하였으며, 유통업계에서는 지속가능성을 확보할 수 있는 ESG 경영이 중요해지고 있다. 이러한 상황 속에서, 유통업계와 ESG 경영의 연결점을 강화하고 이를 효과적으로 관리하기 위해 블록체인 기술의 도입이 중요하게 여겨지고 있다. 유통업계에 블록체인 기술을 도입한 비즈니스 모델은 많은 연구를 통해 제시되고 있지만, 유통업의 ESG 경영에 블록체인을 적용하는 것에 대해 그 가능성 및 효과성을 입증한 연구는 아직까지 제한적이다. 따라서 본 연구에서는 국내 관련 연구를 대상으로 텍스트 마이닝 기법 중 하나인 연관어 분석을 통해 블록체인 기술과 ESG 경영이 유통업계에서 어떤 연결성을 가지고 있는지 분석하였다. 이를 통해 유통업계 ESG 경영의 블록체인 도입 가능성을 확인하고 이를 실현하기 위해 향후 연구에서 어떠한 방향으로 연구를 진행하여야 하는지 주요 키워드를 통해 연구 방향성을 제시하였다. 본 연구를 통해 도출된 결과는 향후 유통업계의 ESG 경영을 위한 블록체인 기반 비즈니스 모델 구축의 기초 연구로 활용될 것으로 기대한다.
이 논문에서는 IEEE 802.11a OFDM MODEM SoC용 타이밍 동기화 블록에 대한 저면적 구조를 제안한다. IEEE 802.11a의 타이밍 동기화 블록은 큰 구현 면적을 필요로 한다. 제안된 자기 상관 방식의 타이밍 동기화 블록 구조는 전치 직접형 필터 구조를 사용하여 곱셈 연산을 최소화하였다. 또한 CSD(Canonic Signed Digit) 계수를 이용하는 기술과 Common Sub-expression Sharing 기술을 적용하여 곱셈연산을 저면적으로 구현하였다. 제안된 타이밍 동기화 블록 구조에 대하여 Verilog-HDL 코딩과 0.13 micron 공정을 사용하여 합성한 결과, 기존 구조와 비교하여 22.7%의 구현 면적 감소 효과를 얻을 수 있었다.
이 논문에서는 영상데이터를 여러개의 영상블록들로 나누고 이산 코사인변환 영역에서 물체의 에지에 해당하는 영상블록을 에지방향을 고려하여 적절히 분류함으로써 영상데이터를 효과적을 압축하였다. 벡터양자화에 의한 영상데이터의 압축은 높은 압축률을 실현할 수 있지만 영상내 물체의 에지부근이 손상되어 시각적인 화질이 저하되는 단점이 있다. 높은 압축률을 유지하면서도 시각적인 화질의 열화를 피하기 위하여 영상블록의 이산 코사인변환계수의 에너지 분포에 따라 에지블록을 8개의 부류로 분류하였다. 또한 이 분류과정을 통하여 얻어진 데이터를 가지고 신경회로망을 학습하여 구현한 에지블록의 분류과정과 성능을 비교하였다. 에너지분포에 의한 에지분류방법과 신경망으로 학습한 분류과정은 에지특성벡터에 의한 분류벡터양자화에 비해 더 높은 PSNR과 시각적으로 좋은 화질을 보여주었다.
GPS 반송파 위상관측값은 미지정수를 포함하고 있어 이를 효과적으로 해결하기 위해 분산-공분산 행렬의 비상관화 과정이 필요하다. 본 논문에서는 새로운 미지정수 비상관화 방법을 제시하고자 한다. 이 방법은 분산-공분산 행렬을 유사한 크기의 작은 4개 블록으로 나눈 다음 각 블록을 독립적으로 비상관화 하는 것이다. 각 블록의 비상관화는 전 단계의 결과가 다음 단계의 과정에 영향을 받지 않도록 귀납적으로 이루어진다. 임의로 선정된 몇가지 수치적 예시에 의하면 이 방법은 기존의 다른 방법보다 좋거나 유사한 결과를 보여 주지만, 분산-공분산 행렬의 작은 블록에서 계산이 이루어지므로 본 방법의 계산 속도가 상대적으로 빠르다.
완성되어진 블록을 이용한 탑재의 과정에서 발생하는 블록 경계간의 판재 겹쳐짐 현상, 과도한 간격 및 단차의 발생현상은 선박의 건조비용과 공수를 증가시키는 요인이 된다. 본 논문에서는 블록의 조립 및 탑재에 관한 시뮬레이션 시스템을 제안하고 이중 조립에 관한 시뮬레이션을 용접순서에 따라 용접변형 및 자중을 고려하여 유한요소해석을 ANSYS를 이용하여 수행하였다. 용접에 의한 변형은 실험에 의한 변형량을 이용한 등가강성에 따른 등가 하중을 사용하여 탄성적인 해석법을 수행하여 예측하였으며 선체 이중저 평블록을 패널 조립법에 근거한 조립순서에 따라 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션을 통한 변형으로부터 조립순서에 따른 중간 제품의 형상의 변화에 의한 강성의 변화에 기인한 변형량의 차이를 확인 할 수 있었으며, 자중의 효과를 반드시 고려하여야 함을 확인 할 수 있었다.
풍동시험 중에 발생하는 시스템오차의 변동에 관한 연구를 수행하였다. 회전익 항공기의 기체 공력특성 측정실험에 실험설계 방법론이 적용되었다. 풍동시험 중에 발생하는 시스템오차의 변동에 관한 연구를 수행하였다. 허용 실험오차 내에서 항상 동일한 결과를 얻어야 하는 전제조건에도 불구하고 한 개의 실험시간 블록에서 측정된 힘과 모멘트가 다른 시간블록에서 측정된 것과 상당량 다르게 측정되었다. 실험관련 시스템오차는 존재하지 않는다고 임의로 간주해서는 안되며 이러한 오차의 감소는 랜덤화, 블록화 및 반복화 등의 실험설계원리의 적용을 통해 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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