순차 패턴 탐사에 대한 연구는 대용량의 데이터베이스에서 사용자에 의해 주어지는 최소 지지도를 만족하는 빈발 시퀀스를 찾는 문제를 다룬다. 하지만 현재까지 이루어진 순차 패턴 탐사 방법은 빈발 시퀀스들의 길이가 길어지거나 최소 지지도가 상대적으로 낮게 주어진 상황에서는 생성되는 시퀀스가 기하급수적으로 많아져서 성능이 급격히 저하되는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해서 모든 빈발 시퀀스의 정보를 포함하며 그 수가 현저히 적은 닫힌 빈발 시퀀스를 찾는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 효율적으로 가지치기를 수행하기 위해서 깊이우선 탐색 방법으로 후보 시퀀스를 생성하고 데이터베이스를 비트맵으로 표현하여 비트 연산으로 지지도를 효율적으로 계산한다. 또한, 비트맵으로 표현된 시퀀스 특성을 이용하여 가지치기할 시퀀스를 적은 연산 비용으로 찾을 수 있다. 이런 장점을 통하여 제안한 방법이 지금까지 제안된 알고리즘보다 훨씬 빨리 닫힌 빈발 시퀀스를 찾는 것을 성능 실험을 통하여 확인하였다.
UWB 통신 시스템의 비트 오율을 계산하기 위해서는 다중 사용자 간섭의 정확한 표현식이 필수적이다. 지금까지, 많은 연구에서 다중 사용자 간섭은 가우시안 근사에 의하여 모델링되었다. 그러나 이 방법은 매우 큰 오차를 수반하는 것으로 알려져 있다. MAI에 대한 정확한 모델링을 위한 여러 논문이 발표되었지만, 비트 오율 계산 시 매우 많은 시간이 걸리는 문제점이 있다. 이 논문에서 BPSK를 이용하는 UWB-TH 시스템의 비트 오율을 계산하기 위한 간단한 표현식을 제시한다. 이때, 다중 사용자 간섭은 가우시안 근사에 바탕을 둔 특성함수 방법으로 설명되었다. 이 방법을 이용하면 UWB-TH 시스템의 비트 오율을 쉽고 빠르게 그리고 보다 정확히 계산할 수 있다.
본 논문에서는 Alamouti, Tarokh, Su와 Xia 등에 의해 도입된 직교 시공간 부호를 포함한 임의의 선형 직교 시공간 블록 부호에 대해, 준정지 레일리 페이딩 채널에서의 정확한 비트 오율 성능을 분석한다. 먼저 1차원 심볼 오류 함순(one-dimensional symbol error function, ODSEF)를 정의한다. 이것은 직교 시공간 블록 부호의 정확한 쌍 오류 확률(pairwise error probability)에 의하여 얻어진다. ODSEF와 Cho 와 Yoon의 QAM에 대한 비트 오율 표현을 이용하여, 직교 시공간 블록 부호에 대한 일반적인 표현을 구하고, 이를 이용하여, 선형 직교 시공간 블록 부호의 정확한 폐형의 비트 오율을 구한다.
이미지 데이터는 표현 방식에 따라서 비트맵과 벡터 방식으로 나누어진다. 비트맵 방식은 이미지 데이터를 픽셀이라는 2차원 맵으로 구성한 것이며, 벡터방식은 주어진 2차원 또는 3차원 공간에 선이나 형상을 그리기 위해 일련의 명령어나 수학적 표현으로 나타낸 것이다. 따라서 서로 다른 방식의 이미지를 제작 및 편집하고자 하는 경우에는 각기 다른 응용프로그램을 사용해야 문제점이 있다. 본 논문에서는 비트맵과 벡터 방식의 혼합을 기반으로 하여 하나의 응용프로그램에서 이미지의 제작 및 편집이 가능한 이미지 편집 도구의 설계 및 구현 방법에 대하여 기술하였다.
이진수 시스템에서는 하드웨어 구현, 연산속도 등에 따라 음수와 양수를 나타내는 여러 가지 수 표현법이 있다. 그 중에서 한 비트로 부호를 정하고 나머지 비트들로 절대값을 표현하는 부호화-절대값 표현법은 간단하고 부호비트를 변환 시키는 것만으로 음수를 구할 수 있다. 그러나 부호화-절대값 표현법에서 실제 계산은 연산과 연산자들의 부호에 따른 절대값 비교를 필요로 한다. 간단한 구조에서 두 부호화-절대값 수의 덧셈, 뺄셈 연산기는 비교기와 선택적인 보수기, 덧셈기로 구성된다. 본 논문에서는 명시적인 비교기 사용 없이 두 수의 차이를 구할 수 있는 회로를 설계하고 이 회로를 이용하여 두 부호화-절대값으로 표현되는 수의 덧셈/뺄셈을 수행하는 가/감산기 설계하였다.
본 논문에서는 웨이블렛 변환된 영상을 비트 플레인으로 분해하여 효과적으로 영상을 부호화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 원영상을 웨이블렛 변환하여 저대역 부분은 그대로 무손실 전송하고 고대역 부분은 비트 플레인(bit-plane)으로 분해한 다음, 각 비트 플레인에 나타나는 이진 영상들을 각각의 특성에 따라 부호화한다. 부호화 방법은 먼저 원영상을 웨이블렛 변환한 후, 부동소수점 값을 가지는 웨이블렛 변환 계수를 정수화하고 이 값을 N비트 데이터와 부호 비트로나눈다. 이러한 이진값으로 표현된 그레이 원영상을 비트 플레인으로 분할하여 N개의 이진 영상과 부호 비트에 대응하는 1개의 부호 비트 플레인을 생성시킨다. N개의 비트 플레인에 존재하는 이진 영상은 상대적으로 화질에 미치는 중요도가 적은 하위 비트 플레인의 고대역 부분을 제거한 후, 2차원 이진 블록 부호화 방법을 사용하여 부호화한다. 부호 비트 플레인은 N비트로 데이터의 값이 0이 아닐 경우 그에 해당하는 부호값 만을 부호화하여 압축효과를 높일 수 있었다. 본 논문에서 제안한 방법은 웨이블렛 변환 계수로부터 추출된 비트 플레인 중에서 화질에 크게 영향을 주는 중상위 비트 플레인의 이진영상들이 원영상의 에지(edge) 정보와 함께 지역적으로 모여 있는 특성을 보임에 따라 효과적인 부호화가 가능하다. 또한 비트 플레인 부호화 방식은 상대적으로 영상의 화질에 중요도가 적은 하위 비트 플레인을 쉽게 분리하여 제거함으로서 적정한 영상화질을 유지하면서 비트율(bit rate)을 조정할 수 있는 장점이있다. 제안한 방법은 실험을 통하여 기존의 벡터 양자화 기법에 의한 부호화 방법보다 압축율이나 PSNR 측면에서 성능이 좋음을 입증하였다.
집합의 표현 방법에는 원소들을 그대로 가지고 있는 배열 형태와 유한한 집합에 한해서 0.1로써 표현하는 비트 벡터가 있다. 집합의 크기가 매우 클 때는 표현 방법과 연산 처리 기법이 저장 공간 및 처리 시간면에서 문제가 된다. 이 논문에서는 유한집합이지만, 범위가 매우 큰 집합에 대하여 집합 연산의 처리 기법들을 소개하고, 그 성능을 비교해 보고, 범위의 크기가 집합 연산에 참여하는 집합의 원소 수에 따른 좋은 집합 표현 방법과 집합 연산 처리 기법을 소개한다.
컴퓨터에서 사용되는 2D 이미지는 크게 비트맵과 벡터의 두 가지 표현 방식이 존재한다. 일반적으로 사용되는 이미지와 텍스처는 대부분 비트맵을 기반으로 하고 있으며, 이에 따라 많은 텍스처 합성에 관한 연구 또한 비트맵 기반으로만 이루어져 왔다. 그러나 일부 분야들에서는 몇 가지 단점에도 불구하고 벡터 형식의 이미지를 선호하고 있으며, 비트맵이 가지지 못한 장점들과 현재의 충분한 컴퓨터 연산 능력을 고려해 볼 때 벡터 이미지의 필요성과 활용분야는 앞으로도 늘어날 것이라 생각된다. 이에 따라 본 논문에서는 벡터 형식으로 주어진 텍스처 패턴을 분석, 합성하는 새로운 방법을 제안한다. 입력 받는 벡터 이미지는 몇 가지의 속성을 지닌 스트로크(Stroke)들의 집합으로서, 각각의 스트로크는 비트맵에서의 픽셀과 같이 기본적인 분석과 합성의 단위가 된다.
최근 컴퓨팅 환경의 급속한 발전으로 다양한 응용에서 다차원 데이터에 대한 활용이 증가되고 있다. 본 논문에서는 내용 기반 다차원 데이터 검색을 위한 벡터 관사 트리를 제안한다 제안하는 색인 구조는 공간 분할 방식과 벡터 근사화 기법을 이용하여 영역 정보를 표현하기 때문에 하나의 노드 안에 많은 영역 정보를 저장하여 트리의 높이를 감소시킨다 또한 다차원의 데이터 공간에 동적인 비트로 할당하여 다차원색인 구조의 문제점인 '차원의 저주 현상'을 해결한다. 또한 군집화된 데이터에 대해서 효과적인 표현 기법을 제공한다. 자식 노드의 영역 정보는 부모 노드를 기준으로 상대적으로 표현함으로서 좀더 정확한 영역을 표현할 수 있다. 제안하는 색인 구조의 우수성을 보이기 위해 실험을 통해 기존에 제안된 색인구조와의 비교 분석을 수행한다.
격자 벡터 양자화의 비 손실 과정에서는 생성된 코드단어들을 radius 열과 Index 열로 열거한다. radius 열은 run-length 부호화한 한 다음 Entropy 부호화한다. 또한 index 열들은 이진의 고정길이로 표현한다. 비트율이 증가함에 따라 index 비트는 선형적으로 증가하여서 부호화 성능을 감소시킨다. 이 논문에서는, 넓은 비트율의 범위에서 index 비트를 줄이기 위해서, set partitioning 방식을 채택한 새로운 열거 알고리즘을 개발하였다. 제안된 열거 방법은 큰 index 값을 작은 값들을 천이 시켜서 index 비트를 줄인다. 제안된 비손실 기법을 웨이블릿 기반의 영상 부호화에 적용시켰을 때, 0.3 bits/pixel 이상의 비트룰에서 기존의 비손실 부호화 방식보다 10%이상의 비트율을 감소시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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