적응신호처리 분야에서 LMS알고리듬은 수식이 간단하고, 적은 계산량으로 인해 널리 사용되고 있지만, 시간영역의 적응알고리즘은 입력신호의 고유치 분포폭이 넓게 분포한 때는 수렴속도가 느려지는 단점이 있다. 이런 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 시간영역의 적응 알고리즘을 변환영역에서 수행하고, 변환영역에서 수렴성능 향상과 계산량을 줄이기 위하여 웨이블렛기반의 고속 적응 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘을 OFDM 적응등화기에 적용하여, 기존의 OFDM 등화기 알고리즘과 비교하여 제안한 적응알고리즘의 성능이 우수함을 보인다.
본 논문에서는 열탄점소성 손상과 접촉 문제의 효율적인 해석을 위하여 적응성 영역/경계 분할법을 제안하였다. 적응성 영역/경계 분할법은 시간 증분 또는 반복 기법 단계에서 열탄점소성 손상과 같은 재료 비선형성을 감안하여 부영역을 재설정하며, 접촉에 따른 경계 비선형성은 경계면을 통하여 부영역으로부터 독립적으로 분할한다. 분할된 각각의 부영역과 경계면을 기준으로 유한요소 정식화를 수행하며, 공유면 및 접촉 공유면의 연속 구속 조건을 처리하기 위하여 벌칙 함수 기법을 적용하였다. 결과적으로 재료 및 경계 비선형성은 일부 부영역과 접촉 경계면에서 계산되는 유한요소 행렬에 국한된다. 수치 실험을 통하여 적응성 해석 알고리듬의 기본적인 특성과 효율성 향상에 대하여 분석하였다.
본 논문에서는 적응적 관심영역(AAW: Adaptive Attention Window)에 기반한 세포영상 분할 기법을 제안한다. 적응적 관심영역은 분할하기 위해, 명암지도를 이용하여 초기 관심윈도우(IAW: Initial AW)를 생성한다. 생성된 초기 관심윈도우는 쿼드-트리 분할을 이용하여 실제의 관심영역(ROI: Region of Interest)과 유사한 크기가 될 때까지 축소된다. 이렇게 생성된 적응적 관심윈도우는 세포 영상에서 배경을 제거하고 관심영역 추출의 처리 시간을 줄이기 위해서 사용된다. 마지막으로 적응적 관심영역 안에서 영역을 분할하고, 관심영역만을 분리하기 위한 영역 병합과 제거를 수행한다. 실험에서 제안된 기법은 세포영상의 관심영역을 효과적으로 분리하여 인간 시각과 유사한 향상된 영상 분할 결과를 보여준다.
무선통신분야에서 LMS5(Least Mean Square) 알고리즘은 식이 간단하고 계산량이 비교적 적기 때문에 널리 사용되고 있다. 그러나 시간영역에서 처리할 경우 입력신호의 고유치 변동폭이 넓게 분포되어 수렴속도가 저하하는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위하여 신호를 FFT(Fast Fourier Trasnform)나 DCT(Discrete Cosine Transform)로 변환하여 신호간의 상관도를 제거함으로써 시간영역에서 LMS알고리즘을 적용할 때 보다 수렴속도를 크게 향강시킬 수 있다. 본 논문에서는 수렴속도 향상을 위해 시간영역의 적응 알고리즘을 직교변환인 고속웨이브렛(wavelet)변환을 이용하여 변환영역에서 수행하며, 짧은 필터계수를 가지는 DWT(Discrete Wavelet Transform)특성에 맞는 Fast running FIR 알고리즘을 이용하여 WTLMS(Wavelet Transform LMS)적응알고리즘을 통신시스템에 적용한다. 적응 알고리즘의 성능향상을 위하여 시간에 따라 적응상수의 크기를 가변시켜 수렴 초기에는 큰 적응상수로 따른 수렴이 가능하도록 하고 점차 적응상수의 크기를 줄여서 misadjustment도 줄이는 방법의 적응 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘을 실제로 적응잡음제거기(adaptive noise canceler)에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 하였으며, 각 알고리즘들의 계산량, 수렴속도를 이용하여 각각 비교, 분서하여 그 성능이 우수함을 입증하였다.
자연영상에 포함된 텍스트는 많은 중요한 정보를 포함하고 있으므로 자연영상에서 텍스트 정보를 검출하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 문자 영역의 구조적인 특정을 배열문법으로 정의한 적응적 문자-에지 맵을 제안하여 텍스트 영역을 검출한다. 캐니-에지 검출기로 에지를 추출하고, 생성된 에지 이미지를 레이블링하고 그 영역의 문자구조 특징을 분석하기 위해서 적응적 문자-에지 맵을 분석한다. 적응적 문자-에지 랩의 분포 상태를 분석함으로서 텍스트 후보 영역을 검출하고, 텍스트 영역의 에지 히스토그램 프로파일을 분석함으로서 텍스트 후보 영역에 대한 검증을 수행하여 최종적인 텍스트 영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연영상을 대상으로 실험하였고, 기울어진 텍스트와 다양한 크기의 텍스트 구성된 자연영상에서 텍스트 영역을 효과적으로 검출하였다.
주파수 영역-적응 필터는 시간 영역-원응 필터에 비하여 필터 차수가 일정치 이상으로 높아졌을 경우에는 계산량에 있어서 유리하게 된다. 본 논문에서는 각파수 영역-적응 필터 알고리즘에 관하여 μ-FLMS 알고리즘이라는 하나의 새로운 형태를 재시하였으며, 이 알고리즘과 시간 영역-적응 필터 μ-FLMS 알고리즘의 특성을 비교하였다. 두 필터의 특성을 비교한 결과, 동일한 수검속도하에서 주파수 영역-적응 필터가 계산량에서 유리하였다.
본 논문에서는 피부색 정의를 이용한 적응적 얼굴 영역 추출 알고리즘을 제안한다. 얼굴 영역 추출시 피부색 정보는 유용하게 이용되어 왔으나 피부색을 나타내는 문턱값에 매우 민감한 단점이 있다. 논문에서는 이를 개선하고자 먼저 후보 피부색 정보를 이용한 다음 전체 화소수와 추출된 화소수의 비에 따라 적응적으로 얼굴 영역을 추출하였다 인터넷 및 다양한 환경에서 획득된 영상에 대한 실험 결과 제안한 알고리즘은 얼굴 인식 과정의 얼굴 영역 추출 단계에서 정확한 얼굴 영역을 추출할 수 있음을 알 수 있었다
본 논문에서는 주파수 영역 배열안테나의 계산량을 감소시키기 위한 센서링 부분적응 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 입력신호를 주파수 영역으로 변환한 후 CFAR(constant false alarm rate) 검파기법을 이용하여 간섭신호가 존재하는 주파수 대역을 찾아내고 이에 해당하는 가중치에 대해서만 적응 신호처리를 수행한다. 이때 CFAR 검파기의 오경보율은 출력신호의 전력 변화량을 이용하여 환경에 맞게 적응적으로 변화시켜서 최적 값으로 설정한다.
본 논문은 퍼지 C-평균 분류기와 적응적 블록 분할을 사용한 역광 영역 검출과 공간 적응적 대비 확장을 사용한 역광 영역 개선 방법을 제안한다. 제안된 방법은 퍼지 이론에 의해 계산된 최적의 임계값을 기반으로 적응적 가변블록 분할을 사용하여 역광 영상을 어두운 역광 영역과 밝은 배경 영역으로 구분한다. 가변블록에 의한 블록화 현상을 없애기 위해 유도 필터(guided filter)를 사용하여 역광 영역을 객체 영역에 적합하게 세분화한다. 마지막으로 검출된 역광 영역은 공간 적응적으로 대비가 확장되어 조도를 개선한다. 제안된 방법은 최적의 임계값을 사용하여 영상을 분할하기 때문에 입력 영상에 따라 적응적으로 영역을 분할하고 저조도 영역을 개선하며, 사용자의 별도의 설정이 없이 입력 영상에 따라 자동적 역광 영상 개선이 가능하다. 실험 결과를 통해 제안된 방법이 기존 방법보다 역광 영역에 존재하는 피사체의 정보를 효과적으로 개선할 수 있으며, 복잡한 분할 방법을 사용하지 않고 빠르게 역광 영역을 검출할 수 있음을 보인다.
빈곤 청소년의 심리적 적응유연성, 사회적 적응유연성, 학교 적응유연성 발달궤적을 확인하고 세가지 적응유연성 영역간 종단적 상호관계 및 각 적응유연성 발달궤적에 영향을 미치는 보호요인을 규명하기 위해 한국청소년패널조사(KYPS)의 중2 패널 1차년도에서 5차년도까지의 자료와 잠재성장모형을 이용하였다. 빈곤 청소년의 심리적 적응유연성, 사회적 적응유연성, 학교 적응유연성은 4년동안 다소 증가하였다. 심리적 적응유연성 초기값이 높은 청소년의 증가속도가 상대적으로 느렸으며, 사회적 적응유연성과 학교 적응유연성은 초기값과 변화율간에 유의한 관계를 보이지 않았다. 각 적응유연성 초기값 간에는 상관관계가 높고, 변화율간에도 상관관계가 있었다. 심리적 적응유연성 초기값은 심리적 적응유연성 변화율에만 영향을 미쳤고, 사회적 적응유연성 초기값도 사회적 적응유연성 변화율에만 영향을 미쳤다. 이 두 가지 적응유연성은 타 영역의 적응유연성 변화율에는 영향을 미치지 않았으나 학교 적응유연성 초기값은 학교 적응유연성 변화율에 영향을 미치지 않고 심리적 적응유연성 변화율에만 영향을 미쳤다. 각 적응유연성에 영향을 미치는 보호요인을 분석한 결과 자아존중감, 부모감독은 심리적 적응유연성 초기값에 영향을 미쳤으며, 자아개념, 자아존중감, 부모애착 등은 사회적 적응유연성 초기값에 영향을 미쳤다. 자아개념, 자아존중감, 가족구조, 가구소득, 진학 예상 고교 유형 등은 학교 적응유연성 초기값에 영향을 미쳤으며, 학교 적응유연성 초기값은 심리적 적응유연성 변화율에 영향을 미쳤다. 연구결과를 바탕으로 빈곤 청소년의 적응유연성 향상을 위한 실천적 함의를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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