본 논문에서 제안하는 움직임 모드 알고리즘은 움직임 추정 이전에 움직임 모드를 결정하여 기존의 모든 블록에 대해 움직임 추정하는 방식을 선택된 모드에 대해서만 움직임 추정을 진행한다. 다른 모드 결정 방법과 비교했을 때 PSNR은 비슷한 수준이었고 비트율은 적은 것을 실험을 통해 확인 하였다. 반면 다양한 영상의 인코딩 시간을 측정하여 다른 방법보다 평균 30% 시간을 줄일 수 있다.
얼굴 데이터를 사용하는 인식 시스템에서 특징 벡터의 차원은 일반적으로 매우 크다. 패턴인식에서 차원 축소는 중요한 문제로서, 효과적인 얼굴 인식을 위한 특징 벡터의 차원 축소는 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 획득된 얼굴 데이터로부터 저 차원의 강건한 특징을 얻기 위하여 웨이블릿을 사용하고, 식별력 있는 특징을 얻기 위하여 direct linear discriminant analysis를 사용하였다. Direct linear discriminant analysis 방법을 사용하기 이전에 웨이블릿을 사용함으로써 계산 복잡도를 줄여줄 뿐만 아니라 식별력을 높여주고 효과적으로 얼굴 데이터의 차원을 축소할 수 있음을 보여 준다. 얼굴의 패턴정합을 위해서는 최근접 평균 분류기(Nearest Mean Classifier)를 사용하였으며, 최근접 평균 분류기를 사용함으로써 분류를 위한 시간을 최소화하였다. 본 논문에서 인간의 얼굴인식을 위해 제시한 방법이 얼굴패턴을 표현하는 효과적인 방법이며, 시간 및 공간의 절약이라는 측면에서 유리하다는 것을 보여준다.
코로나 19사태로 인한 '사회적 거리두기' 운동이 지속되면서 사람들의 생활 형태가 변화된 양상을 띈다. 특히 모임 활동 및 단체 활동의 제한으로 개인 시간이 이전에 비해 증대되었다. 홀로 자택에 머무르는 시간의 증가로 인해 사회적 단절감과 고립감이 심화되며 "코로나 블루"로 일컫어지는 신종 정신 질환이 많은 사람들에게 생겨나 사회적 문제로 이슈화 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 사회적 문제를 완화시키기 위해 고안된 새로운 디퓨저 개발과정 및 기존 디퓨저에서 볼 수 없었던 IoT기술과 조향기술과의 접목을 통한 차별성에 대해 서술하였다.
시계열 분석은 이전 시점들의 데이터를 기반으로 미래 시점의 데이터를 예측하는 기술을 제공하며, SARIMA는 이러한 시계열 분석에서 활용되는 통계 모델의 일종이다. 본 연구는 직접 수집한 실시간 위치 데이터에 SARIMA를 적용하여 개인의 이동 패턴을 추출하고 이를 예측에 활용하는 전반적인 프로세스를 제작하였다. 첫째, DB에 업로드된 위치 데이터를 비지도 학습의 일종인 EM-clustering을 활용해 핵심 방문 장소들로부터의 거리에 따라 군집화했다. 둘째, 해당 장소에 입장하고 퇴장하는 시간 간격에 SARIMA를 적용해 주기성을 추출했다. 마지막으로, 이 주기성들을 군집의 중요도에 따라 순차적으로 분석하여 유의미한 예측 결과를 도출해냈다.
자율주행택시, 자율주행셔틀과 같은 새로운 교통서비스들에 대한 연구들이 전 세계적으로 여러 도시들을 대상으로 진행 중이지만 대부분 현재 통행 수요는 출발시간이 고정적이라고 가정하고 기존 교통수단과 새로운 교통수단의 도입 효과를 분석한다. 본 연구는 자율주행기반 교통서비스 운영에서 통근자의 출발시간 조정에 따른 교통체계의 영향을 행위자기반 모형으로 분석하였다. 통행시간 선택에 대해 다양한 시나리오를 설정하였고 자율차를 수용할 수 있는 도로용량의 영향도 분석하였다. 분석결과 통근자가 원하는 출발시간에서 집에서의 활동종료시간과 출발시간이 상당히 조정된 후 시스템적으로 안정적인 통근통행이 완료되었으며, 또한 도로용량의 감소는 과도한 스케줄 조정에도 불구하고, 많은 통행자들이 9시 이전에 통근하기 어려운 것으로 나타났다. 이와 같은 결과를 통해 현재와 다른 교통운영과 교통가격정책이 필요성을 정책적 제언으로 제시하였다.
인천항에서는 인천대교 건설을 계기로 남외항 건설을 추진함과 더불어 인천 내항 등의 기능 재배치가 추진되고 있다. 본 논문은 기능 재배치 계획에 따라 2011년과 2015년의 해상교통량을 추정하고, 내항의 갑문 운용에 따른 선박의 대기시간을 항만운용 시뮬레이션에 의하여 분석하여 내항에 기항하는 선박들의 체선 체화비용을 산정 분석하고자 하였으며, 최종적으로 2011년부터 2015년까지 내항에 기항하던 컨테이너선들의 남항/남외항으로의 이전에 따른 경제적 효과를 평가하고자 한다. 주요한 연구결과는 다음과 같다. (1) 갑문 이용율이 약 $7\sim8%P$ 낮아졌다. (2) 갑문 대기시간 및 체선 체화비용이 약 25%P 절감되는 효과가 나타났다. (3) 자문 이용료와 선석 이전에 따른 항로 단축 편익 등을 제외하고 갑문 운용에 따라 발생되는 체선 체화비용은 연간 약 8억원의 절감효과가 있었다.
본 논문에서는 IEEE 802.11 무선 네트워크에서 재밍 (jamming) 공격에 효과적으로 대처할 수 있는 IEEE 802.11h 기반의 채널 도약 기법을 제안한다. IEEE 802.11h의 Dynamic Frequency Selection (DFS)은 현재 사용하는 채널에서 군 레이더와 같은 높은 간섭을 감지할 경우 임의의 채널을 선택하지 않고 전체 채널 측정을 통해 가장 좋은 채널로 도약하는 기법이다. 이러한 기법은 재밍 공격이 발생하는 환경에서는 채널 도약을 위해 모든 채널 측정을 위한 시간이 소요되며 그 시간만큼의 통신 단절이 발생해 네트워크 성능이 저하되는 단점을 가진다. 제안하는 기법에서는 기존의 기법과는 달리 재밍 공격 이전에 도약할 채널을 모든 단말이 알게 함으로써 재머에 대해 즉각적인 대처가 가능하다. 이를 위해 제안하는 기법에서는 비콘 (Beacon)을 통해 도약할 채널을 매번 갱신하며 이것은 이전 비콘 구간마다 전채널 상태 측정을 수행하는 것으로 가능하다. 다양한 환경에서의 모의 실험을 통해 제안 기법이 재머에 즉각적인 대응을 수행함으로써 네트워크 성능 저하를 완화할 수 있음을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 Delay Tolerant Networks(DTNs)에서 노드의 속성 정보 변화율을 이용한 이동 예측 알고리즘인 WRC(Weighted Rate Control)알고리즘을 제안한다. 기존 DTN에서 예측기반 라우팅 기법은 노드의 이전 속성 정보를 이용하여 목적 노드와 연결성이 높은 노드를 중계 노드로 선정하여 통신한다. 따라서 이동 노드는 유동적이므로 노드의 이후 속성 정보를 반영하지 않는 예측 기법은 신뢰성이 낮아진다. 본 논문에서는 이전 속성 정보로부터 이후 속성정보까지의 시간에 따른 변화율과 속성의 가중치 정보를 이용하여 노드의 이동 경로를 예측하는 WRC알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 노드의 속성 정보 중 노드의 속도와 방향성을 근사한 후, 변화율을 분석하고 이로부터 제안된 가중치를 이용하여 노드의 이동 경로를 예측하는 알고리즘이다. 주어진 모의실험 환경에서 노드의 이동 경로 예측을 통해 중계 노드를 선정하여 라우팅 함으로써 네트워크 오버헤드와 전송 지연 시간이 감소함을 보여주고 있다.
소양댐 상류의 미고결 퇴적물 분포를 파악하기 위하여, 길이 94 m의 5개 측선을 따라 2 m 간격으로 204 ms동안 탄성파 자료를 기록하였다. 기록된 자료를 초동주시 토모그래피 역산법과 지연시간법으로 처리하여 조사지의 퇴적물 분포를 종합적으로 구명하였다. 기반암은 평균 14 m 깊이로 비교적 평탄하게 분포하며, 산사면이 있는 남동쪽으로 상승한 형태를 보인다. 이 기반암을 댐 건설 이전에 형성된 기존 퇴적물이 덮고 있으며, 주로 호수 생성 이전에 형성된 토양이나 사질 퇴적물로 구성되어 있다. 최상부층인 최신 퇴적물은 호수 생성 이후 유입된 부유 퇴적물 기원의 이질 퇴적층으로, 하류지역보다 두꺼운 평균 1.6 m 두께로 쌓여 있다.
웨이퍼 레벨 솔더범핑시 under bump metallurgy (UBM)의 종류와 리플로우 시간에 따른 Sn 솔더범프의 평균 금속간화합물 층의 두께와 UBM의 소모속도를 분석하였다. Cu UBM의 경우에는 리플로우 이전에 $0.6\;{\mu}m$ 두께의 금속간화합물 층이 형성되어 있었으며, $250^{\circ}C$에서 450초 동안 리플로우함에 따라 금속간화합물 층의 두께가 $4\;{\mu}m$으로 급격히 증가하였다. 이에 반해 Ni UBM에서는 리플로우 이전에 $0.2\;{\mu}m$ 두께의 금속간화합물 층이 형성되었으며, 450초 리플로우에 의해 금속간화합물의 두께가 $1.7\;{\mu}m$으로 증가하였다. Cu UBM의 소모속도는 15초 리플로우시에는 100 nm/sec, 450초 리플로우시에는 4.5 nm/sec이었으나, Ni UBM에서는 소모속도가 15초 리플로우시에는 28.7 nm/sec, 450초 리플로우시에는 1.82 nm/sec로 감소하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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