본 논문에서는 SOVA(Soft Output Viterbi Algorithm)를 이용한 터보 복호기의 최적화된 설계를 위하여 두 가지 방법을 적용하고 검증하였다. 첫 번째 방법은 생존 경로를 찾기 위한 역추적9trace back) 회로와 2단 SOVA의 가중치 인자(weighting factor)를 찾기 위한 2단 역추적 회로를 동시에 적용시키는 것이다. 이 방법을 적용할 경우 두 단계의 기능을 동시에 수행하도록 하여 레지스터 교환 방식 혹은 역추적 회로만을 적용한 SOVA 디코더보다 속도와 면적의 효율성을 높일 수 있다. 두 번째 방법은 비례 축소 인자만을 적용한 SOVA 디코더보다 속도와 면적의 효율성을 높일 수 있다. 두 번째 방법은 비례 축소 인자(scalling factor)를 적용하여 디코더의 수행 시 발생된 왜곡을 보상하는 것이다. 이 방법을 부호율 1/3, 256 비트의 프레임 사이즈를 가지는 8-state SOVA 디코더에 적용하여 0.25에서 0.33사이의 비례 축소 인자 값을 얻을 수 있었다. 이에 따라 10E-4의 BER(에러율)에서 비례 축소인자가 없는 시스템에 비해 2dB의 SNR(신호 대 잡음비) 성능 향상이 있었다. 이렇게 제시된 방법을 바탕으로 Xillinx XCV 1000E FPGA를 이용하여 검증한 결과 256비트 프레임 사이즈의 경우 최대 33.6MHz 주파수에서 동작하였으며, 845 클럭의 지연속도를 가지고 175K개의 케이트 수를 가지는 단일 칩으로 동작을 검증하였다.
응용 프로그램의 QoS를 보장하기 위하여 태스크들에게 지분을 부여하고 단위 시간동안 각 태스크에게 주어진 지분만큼의 CPU 자원을 할당하는 비례 지분 알고리즘들이 많이 연구되었다. 대부분 비례 지분 알고리즘들은 태스크 수, 지분 분포 등의 다양한 환경에 따라 동작 방식이 다르기 때문에 이러한 인자들은 시스템의 공정한 자원 할당에 많은 영향을 준다. 본 논문에서는 비례 지분 알고리즘을 동작 방식에 따라서 분류한 후, 태스크의 수와 더불어 지분의 편향성, 즉 지분 분포에 따라 QoS 공정성 결과를 분석한다. 분석결과, 비례 지분 알고리즘에서는 태스크의 수 뿐 만 아니라 지분의 분포 역시 QoS 공정성에 많은 영향을 주며, 각 환경에 따라 효율적인 최적의 알고리즘들이 존재함을 확인하였다. 제안된 분석 결과는 QoS를 지원하는 다양한 시스템에서 효율적인 비례 지분 알고리즘을 선택하여 시스템의 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
하천형태학적 특성은 유역의 수문학적 특성 및 수리학적 특성과 밀접한 관계를 가진다. 본 논문은 하천형태학적 특성과 빈도유량 및 하도의 수리기하학적 특성간의 상관성을 금강수계를 대상으로 분석하였으며 이들 연구의 목적은 미계측지점에 대한 이수계획을 수립하는데 필요한 자료를 제공하는데 있다. 금강수계의 하천형태학적 특성분석은 Horton의 하천차수개념을 이용하여 하천지형의 3대 법칙에 의하여 분석하였으며 분석결과는 Horton의 법칙과 잘 일치하였다. 또한 유역특성과 수로특성간의 상관분석인 하천연장-유역면적관계와 상대고도-상대고도관계분석에서도 밀접한 상관성을 보여 주었다. 금강수계내의 5개수위표 지점에서 생기빈도 0.1~0.9의 유량자료를 사용하여 얻는 각 지점의 유량빈도곡선은 대체로 지수함수관계로 표시할 수 있었다. 하천형태학적 특성을 연속적으로 표시하기 위하여 비례하천차수를 도입하였으며 이를 이용하여 유량 = 생기빈도 - 비례하천차수간의 관계에 대한 수학적 모형을 정립하였다. 또한 서로 다른 두 축척에 따라 하천차수는 달라지나 하천형태학적 특성에 관한 Horton의 3대법칙에는 근본적으로 영향이 없음을 알 수 있었다. 유역의 하천형태학적 특성을 매개변수로 하여 빈도유량과 수리기하학적 인자간의 관계, 유역면적과 수리기하학적 인자간의 관계 및 연평균 유출용적과 수리기하학적 인자간의 관계를 분석하여 각각에 대한 수학적 모형을 제안하였다.
가스기기 안전장치 및 조리기구에 중요한 안전장치인 Gas Sensor를 가속시험을 이용하여 신뢰성을 분석하였다. 시험을 실시한 결과 GAS SENSOR의 Heater는 인가전압에 따른 특성 변화가 아레니우스 모델과 어링모델이 잘 일치함을 보여주었다. 즉, Heater선의 전압은 발열온도에 비례하고 있음을 알 수 있었다. 이번 실험을 통하여 STRESS에 비례적으로 특성이 변하는 제품은 설계단계에서 수명에 영향을 주는 잠재적 취약부를 단시간에 효과적으로 끌어내어 개선할 수 있는 기술임을 입증하였으나 다양한 STRESS의 복합적인 인자에 의하여 변화되는 특성을 분석하여 실질적으로 현장실무에 활용을 위해서는 많은 기술적 보안이 필요할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 콕스 비례위험모형을 이용하여 산불피해 소나무의 고사에 영향을 미치는 인자를 밝히고자 하였다. 지표화 피해 소나무를 대상으로 고사 영향 인자를 조사하고 산불 발생 7년 차까지 고사 발생 모니터링을 수행하였다. 수집된 자료를 기반으로 생존분석을 실시하였다. 분석 결과, 고사 위험성을 증가시키는 변수는 dNDVI(delta Normalized Difference Vegetation Index), dNBR(delta Normalized Burn Ratio), 경사, 나무에 남겨진 그을음의 상대적인 면적과 평균적인 높이를 나타내는 수피 그을음 지수(Bark Scorch Index, BSI)와 수피 그을음 높이(Bark Scorch Height, BSH)로 나타난 반면, 음의 관계를 가지는 변수는 고도, 흉고직경, 수관층 수분스트레스 변화를 나타내는 수분스트레스지수(dleta Moisture Stress Index, dMSI)로 나타났다(p<0.001). 콕스 비례위험모형의 유의성을 확인하기 위한 변수별 비례위험가정검증에서는 사면방향을 제외한 모든 인자가 모형에 적합하며 고사 발생에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 생존 곡선 분석에서 가장 큰 생존율 차이를 보인 변수는 BSI였으며(p<0.0001), 원격탐사를 통해 얻어진 환경변화 인자들(dNDVI, dNBR, dMSI) 역시 큰 생존율 차이를 나타내었다(p<0.0001). 이러한 결과는 산불 이후 소나무의 잠재적인 고사위험성을 고려한 복원계획 수립을 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
컴퓨터 비전 시스템에서 장면간의 객체 추적은 매우 유용한 도구이다. 이러한 추적 문제를 손쉽게 해결하기 위하여, 많이 알려진 Kanade-Lucas-Tomasi(KLT)는 6 개의 인자를 사용한 시스템을 설계를 하였다. 그러나, 현실적으로 많은 지역 영역(local patch)을 추적하는데 있어서는 4 개의 인자 (수평과 수직방향 이동, 균등 비례적 축소, 회전)으로 충분히 설명이 가능할 수 있다. 본 실험에서는 이 4 개의 인자로 정의되는 시스템을 새롭게 정의하고, 실제적인 KLT 와 비교실험을 하였다. 실험결과 적은 수의 인자로 설명하였음에도 불구하고, KLT 보다 좋은 성능을 나타냈다.
본 논문은 휘도 성분 영상으로부터 컬러 성분 영상들을 추정 부호화함으로써 높은 압축률을 달성할 수 있는 영역 기반 스펙트럴 상관 추정 부호화 방법에 관한 것이다. 제안된 방법은 3단계로 구성되어 있다. 우선, 정규 색차합 영상과 휘도 영상을 이용해 산출한 Y/C 비트 평면합 영상을 대상으로 영상 분할을 수행하여 영역들의 형상 정보를 추출한다. 이후, 각 영역 단위로 휘도 영상과 R, B 영상 간의 근사화 자승 오차가 최소가 되도록 하는 비례 인자와 가감 인자를 산출한다. 최종적으로, 각 영역의 비례 인자와 가감 인자를 비트스트림으로 부호화한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안된 방법은 동일한 PSNR에서 두 칼라 성분 영상을 부호화하기 위해 소요되는 bpp를 비교할 때, JPEG/베이스라인 혹은 JEPG2000/EBCOT 알고리즘에 비해 2배 혹은 3배 이상의 압축률을 제공한다.
본 논문은 칼라 성분 영상들 간에 내재된 스펙트럴 중복성에 착안하여 한 성분 영상에서 다른 성분 영상을 블록 기반으로 추정부호화함으로써 칼라 영상 부호화 시에 고압축을 실현할 수 있도록 한 칼라 영상 부호화에 관한 것이다. 우선, 휘도 영상을 대상으로 웨이블렛 변환을 위하여 각 주파수 성분으로 구성된 분해 영상을 획득한다. 이후, 웨이블렛 변환을 통한 영상 분석 과정에서 발생되는 고주파 계수를 이용하여 스펙트럴 상관성을 추정할 시에 기본 단위가 되는 추정 블록의 크기를 결정하기 위한 비용 함수를 정의한다. 마지막으로, 이 비용 함수에 따라 추정 블록의 크기를 가변시키면서 휘도 영상과 ,R, B 영상간의 추정 오차가 최소가 되도록 하는 비례 인자와 가감 인자를 블록당 하나씩 산출하는 과정을 반복적으로 수행한 후, 이렇게 추정한 각각의 비례 인자와 가감 인자를 부호화함으로써 칼라 성분 영상을 부호화할 수 있는 새로운 칼라 영상 부호화 방법을 제안한다.
$ErCo_2$화합물에서 Co를 천이원소로 10%만큼 치환한 $Er(Co_{0.9}M_{0.1})_2$화합물(M=Cr, Mn, Fe, Ni, Cu)의 비정질화 온도를 측정해서 수소유기 비정질화에 영향을 미치는 인자에 대해 살펴보았다. 비정질화 온도는 치환원소의 원자반경과 비례함을 알 수 있었다 그러므로 $ErCo_2$ Laves 화합물에서 수소유기 비정질화에 영향을 미치는 인자는 확산과 밀접한 연관이 있는 원자의 크기임을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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