원거리 회의 시스템이나 차량 내 핸즈프리 통화에서 이용되는 음향 반향제거 시스템은 근단화자의 통화 상태에 대한 정보제공을 위해 동시통화검출기 (DTD: Double Talk Detector)를 포함한다. 이러한 동시 통화검출기는 주변 음향환경에 민감하게 작용하여 근단화자의 통화상태에 대해 잘못된 정보를 제공하기도 하는데, 본 논문에서는 이러한 기존의 문제점을 해결하여 보다 신뢰성 있는 음향 반향제어 시스템을 구축할 수 있는 새로운 동시통화 검출 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안된 음향 반향 제거 시스템은 지연없는 (Delayless) 서브밴드 적응 필터를 이용한 음향반향 제거기와 협대역 동시통화 검출기로 구성된다. 지연없는 서브밴드 적응음향 반향 알고리즘은 적은 계산량과 높은 수렴속도를 가지며 기존의 서브밴드(Subband) 적응음향 반향 제거기에서 문제가 되었던 지연 문제를 해결하는 등 음향 반향 제거 성능이 뛰어난 것으로 알려져 있다. 한편 본 논문에서 제안된 협대역 동시통화 검출기는 협대역 서브밴드 내에서 동시통화 검출 동작을 수행함으로서 다운 샘플링 (down-sampling)으로 인한 계산량 감소와 최저 주파수 서브밴드 대역의 저주파 신호 특성으로 인해 보다 신뢰성 있는 통화상태 정보를 제공할 수 있는 장점을 가진다. 본 연구에서 제안된 협대역 동시통화 검출 알고리즘의 성능은 광대역 동시통화 검출 알고리즘과 다양한 비교 시뮬레이션을 통해 그 성능을 입증하도록 한다.
본 논문에서는 QAM (Quadrature Amplitude Modulation)을 시용하는 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiflexing)시스템에서 비이상적인 채널에 고속으로 데이터를 전송 시 발생하는 신호의 왜곡으로부터 보다 빠르고 효율적으로 등화를 하기 위한 등화기법을 제안하였다. 일반적으로 기존 OFDM 시스템 등화기법으로 주파수 영역에 단일 탭 선형 등화기를 사용하는 방법이 많이 사용 되었다. 이 경우 실제시스템에서 채널 환경이 시간에 따라 빠르게 변하게 될 경우 채널에 의한 왜곡을 완벽하게 보상해 줄 수없다. 그러므로 본 논문에서는 주파수 영역에 단일 탭 션형 등화기를 적용하는 대신 비선형 등화기를 적용하였으며 비선행 등화기의 단점인 낮은 SNR(Signal-to-Noise Ratio)에서의 급속한 성능 저하를 보완해주기 위하여 시간영역에 선형 등화기를 병행 사용하였다. 주파수 영역의 경우 비선형 등화기를 적용함에 있어 in-phase성분과 quadrature성분으로 구성되어 있는 QAM신호가 complex 채널 통과 시 fading에 의해 왜곡된 신호도 noise에 의해 왜곡된 신호처럼 in-phase성분과 quadrature 성분의 amplitude만이 변하므로 기존의 등화기 구조에서 cross성분을 제거하였고 이로 인하여 발생할 수 있는 약간의 오차를 보상해 주기위해 시간영역 등화가와 수렴 속도가 빠르고 오차가 적은 알고리즘을 사용하여 복잡도가 줄어든 등화기 구조를 제안하였다. 시간영역의 경우 채널왜곡에 강한 Goldcode를 trauung-sequence로 보호구간에 삽입하여 매 frame 마다 등화를 행하여 주파수영역 등화기의 성능을 보완해줌으로써 기존의 등화기법과 비교하여 보다 빠르고 효율적인 등화를 수행할 수 있는 등화기법을 제안 하였다.
디지털 영상의 배포에서, 위 변조자에 의해 영상이 변조되는 심각한 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 영상의 Fourier 변환 변이계수를 이용한 미디언 필터링 (Median Filtering: MF) 영상의 포렌식 판정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서, 영상의 각 수평, 수직라인의 Fourier 변환 (Fourier Transform: FT)을 하고, 이웃 라인과의 변이계수를 기반으로 하여 MF 검출 (Median Filtering Detection: MFD)을 위한 10 Dim. 특징벡터를 정의한다. 이는 MF 검출기의 SVM (Support Vector Machine) 학습에 사용된다. 제안된 미디언 필터링 검출 스킴은 동일 10 Dim. 특징벡터의 MFR (Median Filter Residual)과 Rhee의 MF 검출 스킴과 비교하여 원영상, JPEG (QF=90), Down 스케일링 (0.9) 그리고 Up 스케일링 (1.1) 영상에서는 성능이 우수하며, Gaussian 필터링($3{\times}3$) 영상에서는 성능이 일부 높았다. 제안된 알고리즘은 성능평가 전체항목에서 민감도 (Sensitivity; TP: True Positive rate)와 1-특이도 (1-Specificity; FP: False Positive rate)에 의한 AUC (Area Under ROC (Receiver Operating Characteristic) Curve)가 모두 1에 수렴하여 'Excellent (A)' 등급임을 확인하였다.
빅 데이터는 일반적으로 사용되는 데이터 관리 시스템으로 데이터의 처리, 수집, 저장, 탐색, 분석을 할 수 없는 큰 규모의 데이터를 말한다. 빅 데이터 기술인 맵 리듀스(MapReduce)를 이용한 병렬 GA 연구는 Hadoop 분산처리환경을 이용하여, 맵 리듀스에서 GA를 수행함으로써 GA의 병렬처리를 쉽게 구현할 수 있다. 기존의 맵 리듀스를 이용한 GA들은 GA를 맵 리듀스에 적절히 변형하여 적용하였지만 잦은 데이터 입출력에 의한 수행시간 지연으로 우수한 성능을 보이지 못하였다. 본 논문에서는 기존의 맵 리듀스를 이용한 GA의 성능을 개선하기 위해, 맵과 리듀싱과정을 개선하여 맵 리듀스 특징을 이용한 새로운 MRPGA(MapReduce Parallel Genetic Algorithm)기법을 제안하였다. 기존의 PGA의 topology 구성과 migration 및 local search기법을 MRPGA에 적용하여 최적해를 찾을 수 있었다. 제안한 기법은 기존에 맵 리듀스 SGA에 비해 수렴속도가 1.5배 빠르며, sub-generation 반복횟수에 따라 최적해를 빠르게 찾을 수 있었다. 또한, MRPGA를 활용하여 빅 데이터 기술의 처리 및 분석 성능을 향상시킬 수 있다.
고차 QAM 시스템에 대한 자기적응 등화에서 눈 모형이 완전히 닫힌 등화 초기에 적용하여 눈 모형을 빠르게 열뿐만 아니라 정상상태 오차 레벨을 크게 낮추는 새로운 SDD 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 M-QAM 응용에서, 관찰에 가장 인접한 두 심볼을 추정의 기반으로 함으로써 기존 SDD의 계산 복잡성을 최소화하고, QAM 차수에 무관하게 연판정을 크게 단순화하였다. 아울러 심볼 추정에 임계 함수에 비해 오판정 회피가 우수한 시그모이드 함수를 적용, 추정의 신뢰도를 높였다. 또한 등화기 갱신을 위한 오차 발생 시 임계 함수에 의한 심볼 판정 값을 오차에 가중하여 오차 변동 범위를 확장함으로써 제안한 자기적응 등화기의 초기화 성능을 개선하였다. 결과적으로 제안 방법은 기존 SDD의 계산 복잡성과 초기화 및 수렴 특성을 현저히 개선하였다. 부가 잡음이 존재하는 다중경로 채널 조건에서 64-QAM 및 256-QAM에 대한 모의실험을 통해 CMA와 제안한 2-SDD 및 가중된 2-SDD의 두 가지 형태의 성능을 비교하고 제안 방법의 유용성을 확인하였다.
이 연구의 목적은 선형화 과정이 필요 없는 Unscented 변환(Unscented Transformation)을 사용한 후처리 배치 알고리즘을 소개하고, 기존 최소자승법을 이용한 후처리 배치 필터와 반복 UKF 스무더(Iterative Unscented Kalman Filter Smoother)들과 비교하여 추정 방법 간의 성능비교와 장단점을 분석하는 것이다. 연구에 사용된 위성 궤도 결정시스템의 동역학 방정식은 지구의 비대칭 중력장의 영향, 대기항력, 태양복사압 및 달과 태양의 중력으로 구성되었다. 관측 데이터로는 지상국으로부터 측정한 위성의 거리, 방위각과 고도각이 사용되었다. 특히, 비선형성의 영향에 대한 추정 방법 간의 성능과 장단점의 비교를 위해 위성의 포기 궤도오차별, 관측데이터의 관측 잡음의 크기별 테스트를 수행하였다. 이 연구를 통해 소개된, 선형화 과정이 필요 없는 Unscented 변환 기반의 후처리 배치 필터는, 비선형성의 특징이 증대된 상황에서 기존의 후처리 배치 알고리즘들에 비해 초기 궤도오차별, 관측데이터 잡음의 크기별 테스트 시 평균적으로 각각 약 5%와 12%정도의 정밀도 향상결과를 보였다. 또한, 기존 최소자승법을 이용한 후처리 배치필터가 발산한 상황에서도, 수렴성을 확보하는 안정적인 결과를 얻을 수 있었다. 그러므로 Unscented 변환 기반의 후처리 배치필터가 인공위성 궤도 결정 시스템에 효율적으로 사용할 수 있음을 제시하였다.
디지털 영상의 배포에서, 위 변조자에 의해 영상이 변조되는 심각한 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 영상의 픽셀값 경사도에 따른 특징벡터를 이용한 미디언 필터링 영상 포렌식 판정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서, 원영상의 픽셀값 경사도로부터 자기회귀 계수를 1~6차까지의 6 Dim.을 계산한다. 그리고 경사도를 Poisson 방정식의 해에 의한 재구성 영상과 원영상과의 차영상으로 부터, 4 Dim. (평균값, 최대값 그리고 최대값의 좌표 i,j)의 특징벡터를 추출한다. 2 종류의 특징벡터는 10 Dim.으로 조합되어 변조된 영상의 미디언 필터링 (Median Filtering: MF) 검출기의 SVM (Support Vector Machine) 분류를 위한 학습에 사용된다. 제안된 미디언 필터링 검출 알고리즘은 동일 10 Dim. 특징벡터의 MFR (Median Filter Residual) 스킴과 비교하여 원영상, 평균필터링 ($3{\times}3$) 영상 그리고 JPEG (QF=90) 영상에서는 성능이 우수하며, Gaussian 필터링 ($3{\times}3$) 영상에서는 성능이 다소 낮지만, 성능평가 전체항목에서 민감도 (Sensitivity; TP: True Positive rate)와 1-특이도 (1-Specificity; FP: False Positive rate)의 AUC (Area Under Curve)가 모두 1에 수렴하여 'Excellent (A)' 등급임을 확인하였다.
최근 건축물의 에너지 사용 저감을 위한 단열 설계기준은 강화되고 있다. 단열공사는 건축물의 단위면적당 1차 에너지 소요량 저감을 위한 가장 효율적인 방법임에도 불구하고, 건축 시공 및 준공검사 과정에서 단열성능에 대한 평가(검사) 기준이 없는 실정이다. 본 연구는 열관류율 측정장비(TESTO 435)를 활용하여 공동주택의 외벽 열관류율을 간편하게 실험 할 수 있는 방법과 분석기법에 대한 기준을 구축하여 객관적인 데이터를 제공하는 데 목적이 있다. 실험 대상 외벽의 단위면적당 비열(열용량)이 20 kJ(m2·K)를 초과하여 ISO 9869-1에 적합한 종료 시점의 데이터를 평균법으로 분석했다. 3일 연속 열관류율 측정값은 설계값 대비 +5% 이내로 허용오차 범위 내로 수렴했고, 일자별 열관류율의 표준편차는 1-Day > 3-Day > 2-Day 순으로 작아졌고, 시간대별 열관류율 표준편차는 00:00~24:00 > 19:00~07:00 > 00:00~07:00 순으로 줄어 들었다. 특히, 측정일자별로 00:00~07:00 시간대의 열관류율 값은 설계값 대비 -3%~+2% 편차로 거의 일치하였다.
경주 및 포항지진으로 인한 지하매설배관의 파열 및 누수가 발생하여 내진 안전성 확보의 중요성이 증대되고 있다. 배관시스템의 내진 확보를 위해 금속 벨로우즈 신축관이음이 적용되고 있다. 금속 벨로우즈는 일련의 주름 형상으로 제작되어 비교적 낮은 강성으로 유연하게 변형으로부터 대응한다. 금속 벨로우즈의 목적에 따라 다양한 주름 형상과 겹 수로 제작되고 이와 관련한 다양한 연구가 수행되었다. 하지만 산높이가 복합적인 벨로우즈의 전단 거동에 대한 내진성능을 평가한 연구는 미비하다. 따라서 본 연구는 복합적인 산 높이로 구현된 벨로우즈의 전단 내진성능을 분석하기 위한 단조하중실험, 점증반복하중실험 및 피로반복실험을 수행하였다. 실험은 한 겹 및 세 겹으로 제작된 벨로우즈를 대상으로 수행하였으며, 한 겹 보다 세 겹으로 제작된 벨로우즈의 최대 변형 및 피로 수명이 높은 것으로 평가되었다. 하지만 세 겹의 벨로우즈는 내압에 비해 높은 강성으로 주름산의 변형이 더 낮은 변위에서 발생하며, 복합적인 주름산의 높이와 관련하여 특정 조건에서는 누수가 빠르게 발생하였다. 피로 수명은 낮은 변형률에서 많은 겹 수의 벨로우즈가 높게 평가되었고, 높은 변형률에서는 동일한 피로 수명으로 수렴하였다.
하천과 저수지의 수질을 예측하는 것은 수자원관리를 위해 필요하다. 높은 정확도의 수질 예측을 위해 많은 연구들에서 인공신경망이 활용되었다. 기존 연구들은 매개변수를 탐색하는 인공신경망의 연산자인 옵티마이저로 경사하강법 기반 옵티마이저를 사용하였다. 그러나 경사하강법 기반 옵티마이저는 지역 최적값으로의 수렴 가능성과 해의 저장 및 비교구조가 없다는 단점이 있다. 본 연구에서는 인공신경망을 이용한 수질 예측성능을 향상시키기 위해 개량형 옵티마이저를 개발하여 경사하강법 기반 옵티마이저의 단점을 개선하였다. 본 연구에서 제안한 옵티마이저는 경사하강법 기반 옵티마이저 중 학습오차가 낮은 Adaptive moments (Adam)과 Nesterov-accelerated adaptive moments (Nadam)를 Harmony Search(HS) 또는 Novel Self-adaptive Harmony Search (NSHS)와 결합한 옵티마이저이다. 개량형 옵티마이저의 학습 및 예측성능 평가를 위해 개량형 옵티마이저를 Long Short-Term Memory (LSTM)에 적용하여 국내의 다산 수질관측소의 수질인자인 수온, 용존산소량, 수소이온농도 및 엽록소-a를 학습 및 예측하였다. 학습결과를 비교하면, Nadam combined with NSHS (NadamNSHS)를 사용한 LSTM의 Mean Squared Error (MSE)가 0.002921로 가장 낮았다. 또한, 각 옵티마이저별 4개 수질인자에 대한 MSE 및 R2에 따른 예측순위를 비교하였다. 각 옵티마이저의 평균 순위를 비교하면, NadamNSHS를 사용한 LSTM이 2.25로 가장 높은 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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