OFDM 시스템에서 전송채널의 추정은 보통 파일럿 심볼을 사용하여 이루어진다. 본 논문에서는 파일럿 심볼을 사용하는 PSAM 방식의 OFDM 전송 시스템에서 신호가 주파수 선택적인 시변 채널을 통하여 전송될 때 데이터의 비트 오류율을 구한다. 그러나 PSAM 채널 추정 시 에러로 인하여 비트 오류율이 증가된다. 비트 오류율 성능을 향상시키기 위하여, SFBC 안테나 다이버시티를 사용하는 OFDM 전송시스템이 사용될 수 있다. 이러한 PSAM SFBC OFDM 시스템들에서 데이터가 시간과 주파수 선택적인 페이딩 환경 하에서 전송될 때, 채널 추정 에러의 영향을 고려하여 데이터 비트 오류율 성능을 분석한다.
본 논문에서는 동영상 부호화 방식의 움직임 추정을 위한 고속 다중 참조 프레임 선택 기법에 대해 제안한다. 움직임 추정을 위해 다중 프레임을 참조하는 H.264 동영상 부호화 방식의 경우, 블록별로 선택된 최적의 참조 프레임들은 일정한 상관관계를 유지하는 특성이 존재한다. 제안 방식은 이러한 통계적 특성을 이용하여, 임의의 블록 크기의 움직임 추정 모드에서 선택된 최적의 참조 프레임 정보를 이용하여 하위 블록 크기의 움직임 추정 모드에서 사용할 참조 프레임을 예측한다. 실험 결과를 통해 5개의 참조 프레임 사용을 기준으로 제안하는 기법을 사용하였을 때, 움직임 추정에 소요되는 시간은 가용한 모든 참조 프레임에 대해 움직임 추정을 수행하는 방식 대비 평균 60% 감소되었으며, PSNR 및 발생 비트율 측면에서 거의 동일한 성능을 유지함을 확인할 수 있었다.
OFDM 시스템에서 전송채널의 추정은 보통 파일럿 심볼을 사용하여 이루어진다. 그러나 채널 추정 에러로 인하여 비트 오류율이 증가된다. 본 논문에서는 파일럿 심볼을 사용하는 OFDM 시스템에서 신호가 주파수 선택적 Rayleigh 채널을 통하여 전송될 때 데이터의 비트 오류율을 구한다. 채널추정 에러로 인하여 정확한 채별 추정의 이상적인 경우에 비하여 실제 시스템에서 $\overline{\gamma_b}$가 대략 2.5 dB 정도 더 소요된다.
OFDM 시스템에서는 시변이며 주파수 선택적인 전송 채널을 추정하기 위하여 보통 기준 심볼을 이용한다. 우선 LTE 표준의 기준 심볼 배치를 이용하여 채널을 추정할 때의 LTE OFDM 시스템 비트 오류율 성능을 분석한다. 분석결과, LTE 표준 기준 심볼 배치 경우에 도플러 시변 페이딩에는 강인하나 주파수 선택적 페이딩에 대하여는 채널 추정 오차가 크게 되어 비트 오류율 성능 열화가 발생된다. 그러므로 본 논문에서 효율적이고 우수한 채널 추정을 위하여 등간격 다이아몬드 격자 모양의 기준 심볼 배치이며 주파수 영역에서 매 4번째 부반송파 간격마다 기준 심볼을 배치하는 개선된 기준 심볼 배치 모양을 새로이 제시한다.
본 논문에서는 H.264 통영상 부호화 방식의 고속 움직임 추정을 위한 인접 블록의 움직임 벡터 및 인터모드간 상관관계를 이용한 고속 다중 참조 프레임 선택 기법에 대해 제안한다. 제안된 기법에서는 상위블록과 하위 블록의 선택된 참조 프레임들의 일정한 상관관계를 갖는 통계적 특성을 이용하여 상위블록의 움직임 추정 모드에서 선택된 최적의 참조 프레임 정보를 통해 하위블록의 움직임 추정 모드에서 사용할 참조 프레임을 예측한다. 또한 인접 블록의 움직임 벡터의 통계적 특성을 이용한 가변 탐색 스텝의 고속 움직임 추정 기법에 대해 제안한다. 실험결과를 통해 5개의 참조프레임을 사용 시 제안하는 기법의 움직임 추정에 소요되는 시간은 기용한 모든 참조프레임에 대해 움직임 추정을 사용하는 방식에 비해 평균 91% 감소되었으며, PSNR 및 발생 비트율은 거의 동일한 성능을 유지함을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 H.264 동영상 표준 부호화 방식의 움직임 추정을 위한 고속 다중 참조 프레임 선택 기법에 대해 제안한다. 다중 참조 프레임에 대한 움직임 추정 수행 시 참조 프레임 수에 비례하여 계산량이 증가하는 반면에 동영상의 특성에 따라 부호화 효율의 이득없이 계산량만을 소비하는 경우가 발생된다. 따라서 본 논문에서는 각 참조 프레임에서의 움직임 추정에 대한 SAD값의 비교를 통해 다중 참조 프레임 움직임 추정의 종료 시점을 적응적으로 결정한다 실험 결과를 통해 5개의 참조프레임 사용을 기준으로 제안된 기법을 사용하였을 때 움직임 추정에 소요되는 시간은 가용한 모든 참조 프레임에 대해 움직임 추정을 수행하는 방식 대비 평균 50%정도 감소하였으며, PSNR 및 발생 비트율 측면에서 거의 동일한 성능을 유지함을 확인할 수 있었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제9권1호
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pp.19-27
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1998
본 논문에서는 커널 회귀함수의 추정방법에서 최적수렴율 $n^{-1/2}$을 가지는 평활량을 선택하는 방법에 대한 연구를 고려하였다. 이러한 평활량의 선택을 위하여 먼저 평활량의 수행측도인 기대평균제곱오차의 근사값을 4차항까지 테일러 급수전개를 하고 그 전개식을 최소화하는 평활량을 고려하였다. 이때 이 평활량이 포함하고 있는 미지의 범함수를 높은 차수의 커널함수를 이용하여 더욱 정확히 추정할 수 있음을 제안한다. 또한 이렇게 구한 평활량과 최적 평활량과의 상대적 수렴율이 $n^{-1/2}$가 됨을 보였다.
본 논문에서는 단일 영상에 포함된 광원의 분광분포를 추정하는 광원추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 광원 추정 방법은 두 단계로 이루어져 있다. 첫째, 변형된 회색계 가정(modified gray world assumption)을 이용하여 부분적으로 광원의 영향을 배제한 후 밝으면서도 무채색에 가까운 최대 무채색 영역을 찾아 그 영역의 표면 분광 반사율을 구한다. 이때 최대 무채색 영역의 표면 분광 반사율은 1269개의 Munsell 색 표본에 대하여 주성분 분석 방법을 이용하여 추정하였다. 둘째, 주어진 Munsell 색 표본과 대표 광원의 조합으로 반사광의 모집단을 만들었다. 다음 최대 무채색 영역의 각 화소와 반사광 모집단과의 색차를 비교하여 최대 무채색 영역과 색차가 가장 적은 반사광 표본을 선택하고 이를 최대 무채색 영역에 대한 반사광의 분광분포로 정의한다. 최종적으로 최저 무채색 영역의 반사광 분광분포를 해당하는 표면 분광반사율로 나누어줌으로써 영상에 포함된 광원의 분광분포를 추정한다. 제안한 알고리듬의 성능을 평가하기 위하여 유색 광원에 조명된 영상에 대한 광원 추정 실험을 하였으며 기존의 방법과 추정된 광원의 분광 분포 비교 및 색차 비교를 통해 그 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 학습데이터를 이용하여 텍스트로부터 미등록 고유명사를 추정하는 방법을 제안한다. 고유명사 추정을 위해 먼저 형태소 분석기를 이용하여 품사가 명사인 단어들을 후보단어로 선택한다. 이렇게 선택된 후보단어가 고유명사인지 추정해 보기 위해 학습데이터를 이용하여 구성한 정보집합을 사용한다. 이러한 정보집합으로는 이름집합, 접미사집합, 단서집합, 배제어 집합이 있다. 본 논문에서는 이런 정보를 이용하여 한국어 지명을 추정하는 시스템을 구현하여 실험한 결과 77.2%의 정확도와 84.9%의 재현율을 보였다.
전통적인 교통계획 과정에서 이용되어 온 수요모형들은 대부분 수단선택과 통행배정을 나누어 실시하는 모형이 주를 이루어 왔다. 그러나 교통수단이 다양해짐에 따라 실제 통행자들은 통행 도중 환승을 통해 수단을 전환하는 경우가 발생하게 되며 이 경우 수단선택 과정과 통행배정 과정을 하나로 통합하여 분석할 필요가 있다. 따라서 기종점간 수단 분담율은 기점과 종점에서의 그 값이 다르지만 수단선택과 통행배정이 분리되어 있는 기존 모형을 적용할 경우, 출발과 도착시의 수단 분담율이 동일하게 나타나는 비현실적인 결과를 도출하게 된다. 이러한 문제는 통행수단을 통행의 기본단위로 보고, 수단통행량을 추정하기 때문에 그 수단을 이용하는 통행자들의 행태 대신 수단의 특성만이 모형화되기 때문이다. 따라서 기존의 교통계획 과정에서는 수단분담 과정과 통행배정과정이 분리됨에 따라 수단간 환승이 고려되지 않아 통행자들의 경로 구성과정을 정확히 표현하는데 어려움이 있었다. 또, 수단분담 모형으로 가장 많이 이용되는 로짓 모형의 경우 환승을 고려하면 비관련 대안간 독립성문제(CIA)가 발생하고, 환승경로 수요추정이 불가능해 사실상 통합 교통망과 같이 복수 수단이 운행하는 교통망은 분석하기 어렵게 된다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위하여 사람통행(Person Trip)을 기반으로 하는 수단분담-통행배정 통합모형을 개발하고 기존의 결합모형과 그 결과를 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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