본 논문에서는 베이시안 초해상도 영상처리시 저해상도 영상들을 고해상도 격자에 맞게 정합해서 업샘플링(upsampling)을 하는 새로운 방식에 대해 제안한다. 제안하는 업샘플링 방식은 각 장을 따로 보간하는 방식과 달리 여러 저해상도 영상의 고주파 정보가 고해상도 영상 격자의 모든 위치에 적절히 영향을 미칠 수 있도록 여러 장의 저해상도 영상의 고주파 정보를 함께 사용하여 보간한다. 보간하는 방법은 B-스플라인 (B-Spline) 기반 비정규 리샘플링(non-uniform resampling)을 기반으로 초해상도 영상처리에 맞도록 적용한다. 실험결과를 통해 일반적으로 적용되는 0-삽입(zero-padding) 업샘플링 방식과 쌍일차 보간법(bilinear interpolation) 등을 적용할 때의 효과를 살펴보고, 제안하는 방식이 일반적인 방식을 사용하는 것에 비해 정량적, 정성적으로 고해상도 정보를 더 정확히 생성해내는 것을 확인한다.
SHVC(Scalable High efficiency Video Coding)는 다양한 멀티미디어 서비스 환경에서 높은 코딩 효율을 위해 공간적, 시간적, 화질적 스케일러빌리티를 이용한 표준 기술이다. SHVC는 멀티-계층 부/복호화를 수행하기 때문에 싱글-계층인 HEVC(High Efficiency Video Coding) 보다 추가적인 복잡도를 요구한다. 본 논문에서는 SHVC 복호화기의 복잡도를 분석하고 SHVC 복호화기에서 높은 복잡도를 차지하는 프레임 기반 업샘플링을 PU 기반 On-the-fly 업샘플링(On-the-fly Up-sampling) 방법과 SIMD 연산을 통해 고속화 한다. 제안하는 알고리즘이 적용된 SHVC 복호화기는 기존 SHVC 복호화기의 복호화 시간보다 평균 1.23배 고속화 성능을 보이며 업샘플링의 복잡도가 24.7%에서 1.9%로 감소하였다. On-the-fly 업샘플링 과정은 기존 프레임 레벨 업샘플링 과정 대비 평균 90.3% 수행시간 감소율을 보인다.
본 논문에서는 BRDF를 이용한 재질 렌더링에서 적은 수의 샘플을 사용하면서 화소(pixel) 노이즈가 없는 렌더링 방법을 제안한다. BRDF를 이용한 재질 렌더링에서 이미지 품질을 결정하는데 가장 중요한 요소 중 한가지는 모든 방향으로부터 들어오는 빛의 양을 어떻게 적분할 것인가 이다. 일반적으로 이러한 적분에는 빛의 양을 샘플값들의 합으로 근사시키는 Monte Carlo 기법이 널리 사용된다. 이 방법은 샘플링 수를 늘릴수록 실제 물체의 재질에 가깝게 렌더링이 가능하지만 많은 렌더링 연산이 필요하고, 반대로 샘플링 수를 줄이면 심각한 화소 노이즈가 발생한다. 적은 수의 샘플을 사용하면서도 화소 노이즈가 없는 렌더링을 하기 위해서, 본 논문에서는 BRDF데이터에서 렌더링 결과에 미치는 영향을 고려하여 중요한 부분을 더욱 많이 샘플링 하는 중요 샘플링 기법을 응용하며, 시점 방향에 따른 샘플들을 위치 변화를 최소화한 후, 이 인접한 시점 방향의 샘플들을 엮어서 만든 샘플 쓰레드를 제안한다. 이 샘플 쓰레드는 반사광에 따라 변화하는 샘플들의 자취를 연결한 데이터로, 이는 시점 방향에 따라 연속적으로 변하는 샘플 집합을 갖는다. 따라서 샘플 기반의 렌더링이 기본적으로 가지고 있는 화소 노이즈 현상이 발생하지 않는다. 따라서 적은 수의 샘플 쓰레드로도 노이즈가 없는 만족할만한 렌더링 결과를 얻을 수 있으며, 샘플 쓰레드를 BRDF에 따라 미리 계산해 놓을 수 있어 그래픽 하드웨어를 통한 실시간 BRDF 렌더링이 가능하다.
본 논문에서는 디지털 필터를 이용하여 대역통과 신호를 기저대역에서 복원하는 것이 가능함을 보이고 있다. 2차 대역통과 샘플링은 l차 대역통과 샘플링에 비해 보다 용이하게 구현할 수 있으며, 시뮬레이션을 통해 임의 대역으로의 주파수 천이가 가능함을 보였다. 이미 잘 알려져 있는 직교샘플링 방법은 2차 대역통과 샘플링의 특별한 경우인데, 2차 대역통과 샘플링을 적용하여 NCO (Numerical Controlled Oscillator)와 mixer가 제거된 직교복조시스템을 구현할 수가 있다. 이 방식은 기존의 직교복조시스템에 비해 구현이 용이하고 I, Q채널간 매칭정확도가 우수하여 근래의 고성능 레이다나 통신기기에 응용 가능하다. 또한 시뮬레이션을 통해 이미지 성분의 제거가 가능함을 보였다.
본 논문에서는 Shannon의 샘플링 이론을 이용하여 제한된 수의 센서에서 얻은 모드형상으로 정확한 모드형상을 재생성하고, 이렇게 재생성한 모드형상을 이용하여 구조물에 발생한 손상을 탐지할 수 있는지의 가능성에 대해 조사하였다. 우선 시간 영역에서의 Shannon의 샘플링 이론을 검토하였고, 이를 공간영역으로 확대하였다. 공간영역으로 확대한 Shannon의 샘플링 이론은 그 효용성을 확인하기 위하여 단순보의 모드형상을 해석적으로 구한 후 최소한으로 제한된 수의 샘플 데이터로 모드형상을 재생하였고 이를 원래의 모드형상과 비교하였다. 이렇게 하여 얻은 결과를 바탕으로 구조물의 모드형상을 추출하는 동적실험에서 필요한 최적 가속도계의 위치를 구할 수 있는 간단한 관계식을 제안하였다. 제안된 관계식과 공간영역으로 확대한 Shannon의 샘플링 이론의 실용성은 연속 2스팬으로 구성된 실험실 빔 구조물의 손상 전과 후의 모드형상에 적용하여 손상을 탐지함으로써 입증하였다.
현재 우리나라에서는 4대강 및 주요 호소 29지점을 대상으로 조류경보제가 시행되고 있으며 조류 경보 단계는 실시간 모니터링지점에서 측정되는 유해 조류의 셀농도를 기반으로 발령 단계가 결정된다. 상수원 구간은 관심, 경계, 조류 대발생, 해제 또는 미발생 총 4구간으로 구성되며, 친수 활동 구간의 경우 조류 대발생을 제외한 3구간으로 구성된다. 현재 시행되는 조류 경보제의 목적은 유해 조류 발생 시 사후 대응 방안 마련에 보다 초점이 맞춰져 있으며 특히, 모니터링 주기 확대 여부, 오염원 관리 방안 마련, 조류 제거 여부 등의 의사 결정 수단으로 사용되고 있다. 하지만 조류 경보 단계에 대한 사전 예측이 가능한 경우 유해 조류의 성장을 억제할 수 있으며 이를 통해 안전하고 깨끗한 수자원을 확보할 수 있다. 본 연구에서는 조류 경보 단계의 사전적 예측을 위해 국가 실시간 측정망에서 제공하는 전국 보 모니터링 종합 정보 자료, 기상측정망 자료, 실시간 보 현황 자료를 활용하여 예측 모델을 구축하였다. 또한, 단계 예측의 정확도를 개선하기 위해 변수 선택 기법을 활용하여 조류 경보 단계에 영향을 미치는 환경변수를 선정하였으며 자료의 불균형으로 인해 모델 학습 과정에서 발생하는 예측 오류를 최소화하기 위해 다양한 샘플링 기법을 적용하여 모델의 성능을 평가하였다. 변수 선택 및 샘플링 기법을 고려하지 않은 원자료를 사용하여 예측 모델을 구축한 결과 관심 단계(Level-1) 및 경보 단계(Level-2)에 대해 각각 50%, 62.5%의 예측 정확도를 보인 반면 비선형 변수 선택 기법 및 Synthetic Minority Over-sampling Technique-Edited Nearrest Neighbor(SMOTE-ENN) 샘플링 기법을 적용하여 구축한 모델에서는 Level-1은 85.7%, Level-2는 75.0%의 예측 정확도를 보였다.
영상 리샘플링의 전형적인 방법은 원래의 디지털 영상을 연속 모델에 맞춘 뒤 원하는 샘플링율로 다시 샘플링하는 접근방식에 기초한다. B-스플라인 함수는 다른 함수에 비해 오실레이션이 적어 연속 모델에 주로 사용되어 온 함수이다. 이 논문의 주 목표는 비정규 최적 리샘플링 알고리즘의 유도이다. 이 알고리즘을 유도하기 위해서 세단계의 근사화가 필요하다: 1) 역행렬 연산을 통한 B-스플라인 계수 구하기, 2) 직교 투사 이론에 의해 유도된 최적 리샘플링 알고리즘을 이용하여 변환된 B-스플라인 계수 구하기, 3) 간접B-스플라인 변환을 통해 결과를 다시 신호 영역으로 바꾸기. 이러한 방법을 통해 정규 리샘플링에서 그 우수성이 입증된 B-spline을 비정규 리샘플링에서도 이용할 수 있으며 실험 결과를 통해 성능의 우수성을 확인할 수 있다.
최근 SDN은 데이터센터 네트워크로 활발히 사용되고 있으며, 그 사용범위를 점진적으로 늘려나가고 있다. 이러한 새로운 네트워크 환경 변화와 함께, 네트워크 보안시스템을 SDN 환경 상에서 구축하는 연구들이 진행되고 있다. 특히 OpenFlow Switch의 포트를 통과하는 패킷들을 지속적으로 관찰함으로써 네트워크 플러딩 공격 등을 탐지하기 위한 시스템들이 제안되었다. 하지만 다수의 스위치를 중앙집중형 컨트롤러에서 관리하는 SDN의 특성상 지속적인 네트워크 트래픽 관찰은 상당한 오버헤드로 작용할 수 있다. 이 논문에서는 이러한 지속적인 네트워크 트래픽 관찰에 따른 오버헤드를 줄이면서도 네트워크 플러딩 공격을 효과적으로 탐지 및 방어 할 수 있는, 샘플링 기반 네트워크 플러딩 공격 탐지 및 방어 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 네트워크 트래픽을 주어진 샘플링 조건에 맞추어 주기적으로 관찰하고, 샘플링 패킷들을 분석하여 네트워크 플러딩 공격을 탐지하며, 탐지된 공격을 OpenFlow Switch의 플로우 엔트리관리를 통해 능동적으로 차단하다. 네트워크 트래픽 샘플링을 위해 sFlow agent를 활용하고, 샘플링된 패킷 정보를 소프트웨어적으로 분석하여 공격을 탐지하기 위해 오픈소스 기반 IDS인 snort을 사용하였다. 탐지된 공격의 자동화된 방어 기작의 구현을 위해 OpenDaylight SDN 컨트롤러용 어플리케이션을 개발하여 적용하였다. 제안된 시스템은 OVS (Open Virtual Switch)를 활용한 로컬 테스트베드 상에서 그 동작을 검증하였고, 다양한 샘플링 조건에 따른 제안된 시스템의 성능 및 오버헤드를 분석하였다.
OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 변조를 이용한 WLAN(wireless local area network) 시스템은 고속 무선 데이터 통신을 위한 대표적 수단으로 전송률의 향상을 위해 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 WLAN의 정확한 채널 등화와 샘플링 클럭 추적을 위하여 비터비 복호기 출력을 이용한 등화 및 샘플링 클럭 추적 알고리듬을 제안한다. 이 알고리듬은 파일럿 신호를 이용하여 대략의 클럭 주파수 복원과 채널등화를 수행한 후 비터비 복호기의 출력을 다시 부호화하여 등화 및 샘플링 클럭의 추적에 이용하는 알고리듬이다. 제안한 알고리듬의 우수성을 ETSI WLAN 채널 환경에서 컴퓨터 모의실험을 통하여 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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