UDP는 신뢰할 수 없는 데이터 전송 프로토콜로서 흐름 제어, 재전송 등의 방식을 기반으로 안정적인 데이터 전달을 구현하는 TCP와 대비된다. 하지만 신뢰성 보장을 위한 TCP의 작동 알고리즘은 전송 성능 향상에 비효율적이고, 무엇보다 완벽한 무결성을 필요로 하지 않는 분야에 굳이 TCP를 이용해 데이터를 전송할 필요가 없다. 본 논문에서는 UDP의 기존 성능은 유지하면서 안정성을 향상시킬 수 있는 방안에 대해 논의하고자 한다. 이를 위해 패킷 버퍼링 및 중계 기법을 적용한 프로그램을 개발하였고 실험을 성능과 안정성을 검증하였다.
텔레마케팅은 지식정보화 사회가 되면서 기업 마케팅 활동의 중심축으로 발전하였다. 최근 금융 데이터에 기계학습을 적용하는 연구가 활발하게 진행되고 있으며 좋은 성과를 내고 있다. 하지만 지도학습법이 대부분이어서 많은 양의 클래스가 있는 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 텔레마케팅의 목표 고객을 선정하는데 클래스가 없는 금융 데이터에 자동으로 클래스를 부여하는 방법을 제안한다. 준지도 학습법 중 레이블 전파와 의사결정나무 기반의 협동 학습으로 클래스가 없는 데이터를 레이블링한다. 신뢰도가 낮은 데이터를 제거한 후 두 방법이 같은 클래스로 예측한 데이터만 추출한다. 이를 학습 데이터에 추가한 후 의사결정나무를 학습하여 테스트 데이터로 평가한다. 제안하는 방법의 유용성을 입증하기 위해 실제 포르투갈 은행의 텔레마케팅 데이터를 이용하여 실험을 수행하였다. 비교 실험 결과, 정확도가 83.39%로 1.82% 향상되고, 정밀도가 19.37%로 2.67% 향상되었으며, t-검증을 통해 유의미한 성능 향상이 있음을 입증하였다.
마이크로웨이브 대역은 무선 서비스의 수요가 많은 대역이지만 주로 장거리 고정 통신용으로 이용되어 전파 모델에 대한 연구가 VHF/UHF 대역보다 적게 이루어졌으나, 최근 마이크로웨이브 대역을 이용한 이동 통신 서비스가 증가됨에 따라 보다 정확성 있는 전파 예측 모델의 개발이 요구되어 왔다. 이동 전파 환경에서 신뢰성있는 전파 예측 모델을 개발하기 위해서는 다양한 전파 환경에서 신호의 반사, 회절 및 산란에 따른 전파 특성에 대한 측정 및 분석이 필요하다. 제시된 8 GHz 대역용 전파 예측 모델은 가시거리 영역과 비가시거리 영역에 맞는 모델을 구분하여 개발된다. 가시거리 영역용 예측 모델은 직접파, 지면 반사파 및 도로 양쪽 건물 반사파에 의한 해석적 결과에 측정된 경로 손실 지수를 적용하여 신호 세기를 예측하고, 비가시거리 영역용 예측 모델은 회절 후 신호 변화 현상에 대한 분석 결과를 이용하여 수신 전력을 예측한다.
본 논문에서는 마르코프 네트워크로 모델링된 다관절체(Articulated body) 사람을 양안 영상(stereo image)을 통해 획득 되어진 디스패리티 맵(disparity map)을 이용해 효과적으로 추적하는 방법을 제안한다. 기존의 색상 정보만을 사용하여 에너지함수의 우도(likelihood)를 계산하는 방법은 조명 및 그림자의 영향과 배경 색상의 임의성 때문에 강건하지 못 하다. 본 논문에서는 색상 정보에 더불어 디스패리티 정보를 활용하여 우도를 계산하는 방법을 제안한다. 원통형 모양의 사람의 신체 요소(body part)는 2차원 영상으로 사영될 때 직사각형으로 사영되므로 이 직사각형의 디스패리티의 분포가 불연속 하지 않다는 특성을 이용한다. 또한 본 논문에서는 디스패리티 맵을 사용한 조건적 메시지 생성 방법을 제안해 신뢰 전파에서 불필요한 메시지 업데이트 수행을 줄이는 방법을 보여준다. 메시지 업데이트는 신뢰 전파 알고리즘의 전체 수행 시간에 80% 이상을 차지하므로, 조건적 메시지 생성 방법은 기존 대비 9~45%의 속도 향상을 보였다. 또한 사람의 연속적인 움직임 특성을 이용한 다이나믹 모델을 제안해 추적 속도를 향상하였다. 자세한 내용은 4장에 설명되어 있다. 실험 결과 제안하는 디스패리티 정보를 활용한 신뢰 전파를 사용해 다관절체를 추적하는 방법은 기존 대비 강건한 추적 결과와 함께 빠른 속도로 추적할 수 있었다.
손 포즈 모델링 및 추적은 컴퓨터 시각 분야에서 어려운 문제로 알려져 있다. 손 포즈 3차원 복원을 위한 방법에는 사용되는 카메라의 수에 따라 다중 카메라 또는 스테레오 카메라 기반 방식과 단일카메라 기반 방식이 있다. 다중 카메라의 경우 여러 대의 카메라를 설치하거나 동기화를 시키는 등에 대한 제약사항이 따른다. 본 논문에서는 확률 그래프 모델에서 신뢰 전파 (Belief Propagation) 알고리즘을 이용하여 단안 카메라에서 획득된 2차원 입력 영상으로부터 3차원 손 포즈를 추정하는 방법을 제안한다. 또한, 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)을 인식기로 하여 손가락 클릭 동작을 인식한다. 은닉 노드로 손가락의 관절 정보를 표현하고, 2차원 입력 영상에서 추출된 특징을 관측 노드로 표현한 확률 그래프 모델을 정의한다. 3차원 손 포즈 추적을 위해 그래프 모델에서의 신뢰 전파 알고리즘을 이용한다. 신뢰 전파 알고리즘을 통해 3차원 손 포즈를 추정 및 복원하고, 복원된 포즈로부터 손가락의 움직임에 대한 특징을 추출한다. 추출된 정보는 은닉 마르코프 모델의 입력값이 된다. 손가락의 자연스러운 동작을 위해 본 논문에서는 한 손가락의 클릭 동작 인식에 여러 손가락의 움직임을 함께 고려한다. 제안한 방법을 가상 키패드 시스템에 적응한 결과 300개의 동영상 테스트 데이타에 대해 94.66%의 높은 인식률을 보였다.
본 논문은 건물 내 환경에서 기존의 ISM(Industrial Scientific and Medical) 대역과 TVWS(TV White Space) 대역의 전파 특성을 이론 및 실험을 통하여 비교 분석하고, TVWS의 우수한 전파 특성을 확인한다. 이를 위하여 빌딩 전파 환경에서 503 MHz와 2.4 GHz의 중심 주파수를 갖는 전파 신호를 발생시켜 위치에 따른 수신 전력 강도를 측정하고, 측정한 경로 손실을 확인한다. 여기서 이론적 경로 손실을 계산하기 위하여 Hata, Extended Hata, Extended Hata(SRD), ITU-R P.1238 모델을 이용하였고, 측정한 경로 손실 값과의 비교 분석을 통하여 실내 환경에서 채널 모델의 신뢰성 정도를 분석한다.
국내뿐만 아니라 세계적으로도 산사태 발생에 따른 토석류 피해가 빈번하게 발생하고 있으나 아직 토석류 거동에 대한 물리적인 특성을 규명하고, 실험 등을 통한 면밀한 검토가 안 되었다. 토석류는 집중호우 시 토사 내 함수량의 증가로 인해 또는 지진, 화산 발생 시 지각 변동으로 인해 사면의 저항력이 약화되어 발생한다. 이러한 토석류는 재해를 일으키는 매우 위험한 자연 현상이며, 그 규모에 따라 하류부에 큰 피해를 발생시킬 수 있다. 국내에서 수행된 토석류 관련 연구들은 해외에서 주로 수행된 기초연구 결과를 이용한 토석류 피해 발생예측, 위험지도 작성, 토석류 방지 구조물 개발 등의 응용연구가 대부분이며 소규모 모형을 제작하여 수리실험이 진행되었다. 김기환 외(2008)은 토석류 확산형태와 흐름 속도에 대한 모형실험을 수행하였으며, 김영일과 백중철(2011)은 토석류 유동과 퇴적 특성에 대한 실험을 수행하였다. 미국의 경우 미지질조사국(USGS, U.S Geological Survey)에서 1994년부터 지금까지 100 m 길이의 대형 경사수로를 이용하여 토석류 수리모형실험을 수행하고 있으며 이를 통해 토석류의 수위, 충격력, 전파속도, 유출 후 퇴적형상 등에 대한 다양한 실험데이터를 제시하고 있다. 그러나, 현재까지 국내외 토석류 실험에 대한 표준실험방법과 기준이 정립되지 않아 실험결과의 신뢰성을 명확히 증명하기 어려운 실정이다. 토석류로 인한 가장 직접적인 피해 인자인 토석류의 충격력과 전파속도를 수리모형실험을 통해 정량적으로 파악하기 위한 시험 표준으로 시험 절차, 시험 방법 및 적정한 측정장비의 사양 등을 단체표준을 통해 제공함으로써 시험의 불확실성을 최소화하고, 명확한 프로세스에 따른 시험 결과의 신뢰성과 일관성을 확보하고자 한다. 국토교통연구인프라운영원에서는 단체표준 개발을 위한 시험기관협의체를 구성하고, 이해관계인들의 의견을 반영한 토석류 충격력과 전파속도 측정방법(안)을 2022년에 7월 작성하였으며, 현재 이해관계자들의 의견을 수렴하고 중소기업중앙회에 심의를 상정한 상태이다.
A dynamic range compression algorithm using Markov random field (MRF) modeling to display high dynamic range (HDR) images on low dynamic range (LDR) devices is proposed in this work. The proposed algorithm separates foreground objects from the background using the edge information, and then compresses the color differences across the edges based on the MRF modeling. By minimizing a cost function using belief propagation, the proposed algorithm can provide an effective LDR image. Simulation results show that the proposed algorithm provides good results.
주파수는 전력품질을 평가하는 중요한 지표이다. 따라서 주파수를 일정하게 유지하면서 전력시스템의 신뢰도와 안정도를 높이는 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 ATPDraw로 구성된 한국의 765kV 송전계통을 5개 지역으로 구분하여 1개 변전소(S/S)에서 계통의 부하투입을 모의하고, 모의결과를 이용하여 4개 지역의 송전선로의 거리와 부하 용량에 따른 주파수 전파특성을 분석하였다. 분석결과 주파수 전파특성은 외란발생지점에서부터의 거리와 용량에 따라 주파수 변화가 다름을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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