본 논문은 새로운 QRS comlex의 검출 알고리듬의 설계에 관한 연구로서 전처리 과정에 있어서 2단계의 적응 여파기를 설계하여 효과적인 잡음 제거 능력을 갖는 알고리듬을 제안 하였다. 1단계에서는 배경 잡음을 제거하고 2단계에서는 QRS complex만을 통과시킴으로, 잡음의 변동 뿐만 아니라 QRS comlex의 변화에도 적응 할 수 있게 하였다. 2단계의 적응 여파기는 각각 예측 오차 여과기와 유한 임펄스 응답을 갖는 여과기로 구성된다. 이때, 유한 임펄스 여과기의 계수는 예측 아 여과기의 계수를 이용하였다. MIT/BIT 데이타 베이스 중에서 비교적 잡음이 심한 105번과 108번을 가지고 실험을 한 결과 각각 99.3%와 97.4%의 검출율을 나타내었다.
본 논문에서는 MPEG-4 Part 10 동영상 압축 표준에 대한 새로운 움직임 벡터 부호화 알고리듬을 제안한다. 제안 알고리듬에서는 주변 블록들의 움직임 벡터 분포와 MPEG-4 Part 10의 구문 요소인 매크로블록 유형을 이용하여 주어진 동영상의 움직임 정도를 예측한다. 그리고 예측 결과에 따라서 독립 부호화 방식과 결합 부호화 방식을 적응적으로 선택하여 움직임 벡터 압축을 수행한다. 모의 실험 결과는 부가적인 메모리나 계산량 없이 제안 방식이 기존 방식들보다 우수한 압축 성능을 지님을 보여준다.
최근 아날로그 데이터가 디지털화 되면서 디지털 멀티미디어의 사용이 급증하고 있다. 그러나 이러한 디지털 멀티미디어 컨텐츠는 인터넷과 같은 누구나 접근이 용이한 채널을 통해 불법 복제 및 유통이 자유롭다는 단점을 가지고 있다. 따라서 디지털 멀티미디어에 대한 보안의 필요성이 매우 커지고 있다. 이에 따라, 최근 몇 년 동안 디지털 컨텐츠 보호 기술에 대한 여러가지 연구가 이루어져 왔으며, 비디오 스크램블링은 이러한 기술 중 하나로써 현재 아날로그 방송에서도 사용되고 있다. 본 논문에서는 차세대 부호화 기술인 H.264의 인트라 예측 모드를 이용한 간단하고 효율적인 디지털 비디오 스크램블링 방법을 제안한다. H.264는 다양한 인트라 예측 모드를 사용하므로, 인트라 예측 모드의 간단한 변경만으로 효율적으로 스크램블링 할 수 있다. 뿐만 아니라 제안된 알고리듬은 스크램블링 후 비트양이 전혀 증가하지 않으며, 간단한 인트라 블록의 스크램블링 만으로 인터 블록까지 왜곡시킬 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 새로운 디지털 비디오 스크램블링 방법을 제안하고, 이에 대한 실험 결과를 통해 제안된 알고리듬의 효율성을 보인다.
사출성형된 고분자 블렌드의 형태학적 상구조를 실험 및 이론적인 방법으로 연구하였다. 실험적인 연구로서, 형태학적 상구조에 미치는 사출속도, 사출온도 효과를 조사하였다. 이를 통하여 고분자 블렌드로 제조된 사출성형품에서 두께 위치에 따른 형태학적 상구조 변화를 뚜렷하게 관찰할 수 있었으며, 사출성형품 표면에 분산상이 가늘고 길게 변형되어있는 스킨층, 그안 쪽에 분산상이 다소 크고 변형이 되어있는 서브스킨층 및 사출성형품의 중심에 위치하고 분산상의 변형이 전혀 없는 코어영역이 존재함을 알 수 있었다. 실험적인 연구 결과를 토대로 고분자 블렌드의 사출과정에서 형성되는 형태학적 상구조를 예측하는 계산 알고리듬을 제시하였다. 상업화된 사출성형 해석용 프로그램에서 얻은 유동장 정보와 유동장에서 분산상의 거동에 관한 이론 및 실험식을 조합하여 사출성형된 고분자 블렌드의 형태학적 상구조를 예측할 수 있었다. 제시된 계산 알고리듬으로 사출온도 및 사출속도에 의한 형태학적 상구조의 변화를 잘 예측할 수 있었다.
HDR (high dynamic range) 톤 맵핑 (tone mapping) 알고리듬은 높은 다이내믹 레인지 영상을 압축하여 LDR (low dynamic range) 영상 장치에 구현하기 위해 사용된다. 대표적인 톤 맵핑 알고리듬의 한 방법인 레티넥스 (retinex)는 효과적인 다이내믹 레인지 압축과 색 항상성을 보존할 수 있는 특성을 가지고 있으며, 다중 스케일 및 휘도 성분 기반 알고리듬 등으로 발달되어왔다. 그러나 레티넥스 기반 알고리듬들은 어두운 영역에서 노이즈가 강하게 나타나고 밝은 영역에서는 채도 저하 현상이 나타나는 단점이 있다. 본 논문에서는 명암대비 성능의 개선과 채도 저하 및 노이즈 개선을 위해 시각 밝기 함수를 기반으로 하는 다중 스케일 톤 맵핑 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 원영상의 채도 및 색상의 보존을 위해 HSV 색 공간에서 처리가 이루어지며 인간 시각 특성을 반영하기 위해 조명의 변화에 따른 최소 및 최대 휘도 레벨 예측 함수와 시각 감마 모델링 함수를 이용하였다. 그리고 주관적 및 객관적 성능 비교로부터 제안된 알고리듬의 우수성을 확인하였다. 제안된 알고리듬은 시청환경의 변화로 인해 다이내믹 레인지의 개선이 필요한 분야에서 영상화질의 효과적인 개선을 기대할 수 있을 것이다.
MPEG-4 삼차원 메쉬 모델 압축(3DMC) 표준에서 사용되는 평행사변형예측 방법은 예측하고자 하는 꼭지점이 인접한 꼭지점들과 같은 평면상에 있다고 가정하여 하나의 삼각형 내에 있는 인접한 세 개의 꼭지점 좌표 값만을 이용하므로 예측 효율이 좋지 않다. 본 논문에서는 삼각형 주변의 꼭지점 좌표값과 인접하는 삼각형 사이의 사잇각을 고려한 통합예측을 이용하여 삼차원 메쉬 모델의 기하정보를 부호화하는 방법을 제안한다. 우선 제안한 꼭지점 계층탐색 방법으로 위상학적으로 거리가 가까운 점들을 탐색하여 정렬된 값들의 기하학적 상관도를 높이고, 정렬된 삼차원 메쉬의 꼭지점 순서에 따라 주변의 꼭지점 값들을 이용하여 현재 꼭지점 값을 예측한다. 본 논문에서 제안한 통합예측 방법은 다양한 VRML 포맷의 테스트 모델에 대해서 기존의 MPEG-4 3DMC의 평행사변형예측 방법보다 우수한 성능을 보인다.
OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 전송방식은 부 반송파의 직교성을 이용하여 주파수 대역을 효율적으로 사용하고 다중경로 페이딩 환경에서 강인한 특성을 가지고 있다. 그러나 OFDM 시스템에서 주파수 옵셋이 발생하면 부 반송파간의 직교성이 상실되고 서로 간섭을 일으켜 수신 신호의 오류가 증가하게 된다. 본 논문은 기존의 상관 방법을 개선하여 소수배의 옵셋을 예측하는 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 임의의 주파수 옵셋을 양과 음의 방향으로 인가한다. 그리고 임의의 주파수 옵셋이 있는 신호간의 상관값을 비교하여 소수배 주파수 옵셋을 추정하게 된다. 제안된 알고리듬은 전산 모의 실험에서 성능평가를 하였다.
복합성유전질환 연구에 있어서 단일염기변이를 이용한 일배체형 분석은 개별적인 단일염기변이 분석에 비하여 비용 및 효율 면에서 훨씬 유용하며, 생물학적으로도 기능적 중요성을 갖는 것으로 평가되고 있다. 그러나 일반적인 유전형분석방법을 이용한 단일염기변이군 자료는 이배체형(diploid)으로서 위상(phase)을 확인할 수 없으므로 일배체형 비율을 예측하기 어렵다. 본 연구에서는 고형종양 환자군과 정상군의 단일염기변이군 이배체형 자료가 주어졌을 때 단일염기변이군 일배체형 비율의 우도함수에 EM알고리듬을 적용하여 각 일배체형의 비율을 추정하였다. 이로부터 단일염기변이간의 연관불균형(linkage disequilibrium)을 분석하여 고형 종양과 연관 가능성이 있는 단일염기변이를 살펴보았다.
비행기나 인공위성에 탑재된 SAR (Synthetic Aperture Radar) 레이더 또는 적외선 센서(FLIR)로 촬영한 데이터는 제한된 전송채널을 통해 신속히 전송하기 위해 데이터 압축을 필요로 하게된다. 이때 가능한 높은 압축율을 얻으면서 동시에 높은 목표물 탐지 능력을 유지하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 서브밴드 코딩(subband coding) 과 벡터 양자화(VQ)를 이용하여 압축 알고리듬을 목표물 탐지의 예측기(predictor) 및 분류기(classifier)로 적용시킴으로써 목표물의 탐지능력을 유지하면서 효과적으로 압축할 수 있는 자동탐색기능 압축시스템(Joint ATR-compression System)을 제안하였으며 제안된 알고리듬을 사용한 경우의 시뮬레이션 결과는 200:1 이상의 높은 압축율에 대해서 비교적 높은 목표물 탐지 능력을 유지하고 있음을 나타내었다.
주문이 매 시점마다 있는 것이 아니라 간헐적인, 즉 어느 시점에는 주문이 있고(ON) 다른시점에는 주문이 없는(OFF) 패턴에서 미래의 주문량에 대한 예측을 고려한다. 다음 시점의 예측량은 우선 주문이 있을 것인가에 대한 판단과 주문이 있다면 어느정도가 예상되는가 하는 문제의 두 가지 측면을 모두 고려해야 한다. 기존의 예측모델은 주문량 자체에 대한 고려가 일반적이며 주문시기에 대한 고려는 전무한 상태이기 때문에 이와 같은 주문패턴을 반영시키는데는 어려움이 따른다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 이러한 주문패턴을 마코브 체인으로 모델링하고, 이러한 형태의 상태전이확률(state transition probaility) 추정식이 각각 독립적인 오목함수 (concave function)로 구성되어 있음을 보인다. 또한 확률적으로 표현되는 미래의 주문상태들에 대한 패턴을 확정시키는 알고리듬과 주문량 추정에 있어서 과거의 주문패턴을 반영시키는 모델을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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