풍력 터빈은 복잡한 바람 조건에 노출되어 운용 되는 시스템으로서 경제성과 신뢰성을 확보하기 위해서는 이러한 조건하에서 시스템에 작용하는 정확한 공력 하중 예측이 필요하다. 여러 조건 중에서도 요에러는 풍향이 수시로 바뀌기 때문에 피할 수 없는 비정상 유동 중에 하나이다. 본 연구에서는 이러한 요에러 발생시 공력 하중예측을 적절히 예측하기 위해서 와류 격자 기법을 기반으로 하는 비선형 와류 보정기법을 적용하였다. 비선형 와류 보정기법은 실속 이후의 공력 예측을 위해 기지의 공력 테이블을 이용하는 방법으로서 실속 이후의 공력 테이블 값의 양력과 와류 격자 기법에서의 양력 값이 일치하도록 순환(circulation)을 분포시키는 기법이다. 또한 요에러시에 발생할 수 있는 동적 실속을 계산하기 위해 Beddoes-Leishmen 동적 실속 모델을 비선형 와류 보정 기법에 적용하는 연구를 수행하였다. 요에러시 공력 하중 예측에 관한 수치해석 기법 연구의 적절성을 알아보기 위해 NREL-Phase VI Rotor 실험 결과와 비교 하였다. 그 결과 기존의 여타의 기법들과 비교하여 본 연구에서 제안한 기법의 적절성을 확인 할 수 있었다. 앞으로 본 연구를 바탕으로 다양한 비정상 공력 조건에 대한 풍력 블레이드의 공력 하중 해석에 대해 수행할 계획이다.
본 논문에서는 에러 예측회로를 사용하여 연집에러 입력시 성능저하를 보완한 경판정 비터비 디코더를 제안하였다. 비터비 디코더는 최대유사복호 알고리즘을 사용하므로 랜덤에러 입력시 정정능력이 뛰어나다. 반면에 연집에러 입력시 에러 정정능력이 매우 떨어지는 단점이 있다. 제안하는 에러 예측회로는 비터비 디코더의 연집에러에 대한 에러 정정특성을 향상시키는 기능으로 비터비 디코더에 에러가 입력됨에 따라 path metric값이 증가하는 것을 이용한다. Path metric의 최대값 증가량을 이용하여 연집에러 구간을 예측, 연집에러 구간에 대한 확률 값을 줄여준다. 제안된 알고리즘을 OFDM방식의 IEEE802.11a WLAN에 적용한 비터비 디코더는 AWGN채널에서는 기존의 비터비 디코더와 동일한 성능을 유지하며, 무선 채널 환경인 다중경로 페이딩 채널에서 발생할 수 있는 연집에러에 대하여 15% 개선된 성능을 보였다.
본 논문에서는 영상의 방향성에 따른 적응적 예측 기법과 컨텍스트 기반 엔트로피 부호화 방법을 주요 구성요소로 한 무손실 영상 압축 방법을 제안한다. 적응적 예측 기법에서는 부호화 픽셀을 중심으로 각 방향에 대한 상관도를 분석하고, 이를 이용하여 적절한 예측 픽셀을 선택한다. 또한 예측 에러를 더욱 줄이기 위하여 주변 픽셀의 복잡도 및 방향성을 이용한 컨텍스트 모델 기반 예측 에러 보정 과정을 수행한다. 정보이론의 관점에서 조건부 엔트로피에 의해 부호화 효율이 더욱 향상된다는 점을 이용하여 본 논문에서는 엔트로피 부호화 방식으로 컨텍스트 기반 Golomb-Rice 부호화를 적용한다. 실험결과 제안한 무손실 영상 압축 방식은 다양한 영상에 대해서 기존의 저 복잡도 및 고효율의 JPEG-LS에 비해 평균 1.3%의 압축효율 향상을 나타내었고, 특히 방향성이 뚜렷한 영상에 대해서 성능이 좋음을 알 수 있다.
H.264에서 다중참조 프레임을 사용한 움직임 예측 방법은 단일 참조프레임을 이용한 움직임 예측보다 더 많은 시간적 중복성을 제거하여 부호화 효율을 높이거나 채널에러에 강인하게 부호화하기 위해 사용된다. 하지만 다중 참조 프레임을 이용하여 움직임 예측을 하는 것은 단일의 참조 프레임을 이용하는 것보다 많은 계산량을 요구하기 때문에 비디오 인코더의 복잡도를 증가시키게 된다. 본 논문에서는 다중참조 프레임을 사용한 움직임 예측을 화질 열화 없이 적은 복잡도로서 가능하게 하는 알고리즘을 제안한다. 움직임 예측 절차의 복잡도를 줄이기 위해, 제안한 알고리즘에서는 연속되는 프레임 사이에 구성된 움직임 벡터맵을 이용하여 움직임벡터를 추정한다. 제안한 방식은 추정된 움직임벡터를 작은 탐색영역에서 보정하는 방식을 적용하기 때문에 기존의 방식들에 비해 적은 복잡도가 요구된다. 제안된 방법으로 추정된 움직임벡터는 각 참조프레임들에 대해 최적의 움직임 벡터를 효과적으로 추적하기 때문에 부호화 된 영상의 화질은 전 탐색영역 움직임 예측 알고리즘을 이용한 결과와 매우 비슷하다. 제안된 방식은 세가지 단계로 구성된다. (a) 연속되는 두 개의 프레임 사이에 벡터맵을 구성한다. (b) 벡터맵에 있는 요소벡터를 이용하여 시간적 움직임 벡터를 구성한다. (c) 마지막으로, 임시 움직임 벡터를 좁은 탐색영역에서 보정한다. 컴퓨터 실험을 통해 제안된 방식의 효율성을 입증하였다. 제안된 방식과 기존의 방식들과의 비교를 위해 H.264 부호화기에서 움직임 예측 모듈에 의해 소비된 CPU 시간을 측정하였다. 컴퓨터 실험을 통해 알 수 있듯이 제안된 방식에 의해 부호화된 영상의 화질은 기존 방식과 을 통해 얻은 영상화질과 거의 같으면서 알고리즘 복잡도는 크게 줄어드는 것을 볼 수 있다.
인터넷의 발전과 비디오 압축 코덱의 발전으로 인해 실시간 영상 스트리밍 (Streaming) 서비스가 가능해졌다. 하지만, 패킷 손실로 인한 비디오 화질 열화는 여전히 문제가 되고 있다. 이 때문에 부호화기 에서는 에러에 강한 내성을 가지는 부호화방법으로 압축하며, 복호화기 에서는 에러 은닉기법을 통하여 패킷 손실에 의한 화질열화를 최소화한다. 이런 기법들을 활용하기 위해서는 패킷손실을 보정한 정확한 화질 열화를 측정 할 수 있는 방법이 필요하다. 영상의 화질을 평가하는 방법은 어떤 정보를 기준으로 평가하느냐에 따라서 전체 기준법 (Full Reference), 부분기준법 (Reduced Reference) 그리고 무기준법 (No Reference)으로 나눌 수 있다. 이중에서 무기준법은 수신 영상만을 가지고 측정하기 때문에, 다른 방법보다 활용범위가 넓다. 본 논문에서는 패킷 비디오 네트워크 환경에서의 발생할 수 있는 다양한 패턴의 패킷 손실에 따른 비디오의 화질 열화를 무기준법에 의해 측정하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 수신된 영상의 움직임 정보를 이용하여 패킷 손실에 따른 각 프레임당 초기 에러 값을 예측 한다. 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 상당히 높은 피어슨 상관도 (Pearson Correlation)를 보여준다.
기후변화로 인하여 강우의 불확실성이 가중되고 홍수, 가뭄 등 물 관련 재해의 발생빈도 및 강도가 증가함에 따라 안정적인 용수공급 등 수자원 관리 및 운영에 어려움을 겪고 있어 예측기반의 수자원 계획 및 운영이 요구되고 있는 실정이다. 우리나라 기상청에서는 2010년 6월 영국기상청과 장기 계절예측시스템의 구축 및 운영에 관한 협정을 체결하였으며 2014년부터 전지구 계절예측시스템 GloSea5(Global seasonal forecasting system version 5)을 현업에 활용하고 있다. GloSea5 모델은 대기(UM), 지면(JULES), 해양(NEMO), 해빙(CICE) 모델이 커플러(OASIS)에 의해 결합된 통합 시스템으로 일단위 자료로 제공된다. 현재 수자원 분야에서는 장기예보자료가 제공되고 있음에도 불구하고 장기예보자료의 불확실성 및 수문 모형 입력자료로의 활용 어려움, 예측자료의 검증 미흡 등으로 기상청에서 제공하는 장기예보를 참고할 뿐 실제로는 과거 관측자료를 기반한 빈도해석 결과를 활용하여 댐 운영 계획을 수립하고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 GloSea5모델에서 제공되는 일 단위 예측 강수량을 수자원 장기이수계획 및 관리에 활용하고자 GloSea5모델의 예측력을 평가하고 수치모델이 가지는 시스템 에러에 대하여 편의보정 및 지점 상세화를 수행하였다. 본 연구의 분석결과는 향후, 저수지 운영계획 및 증가하는 물수요와 불확실한 공급에 대한 의사결정 지원, 가뭄 대비를 위한 물 공급 제한 등에 활용 가능할 것으로 판단된다.
본 논문은 High Efficiency Video Coding (HEVC)의 인-루프 필터 기술인 Sample Adaptive Offset (SAO)에 대하여 복잡도 분석기반의 병렬화 방법을 제안한다. HEVC의 SAO는 쿼드트리 기반으로 영상을 다수의 SAO영역으로 분할하고, 각 영역 단위로 에러 보정을 위한 오프셋 값을 전송함으로써 복호화된 화소의 에러를 보정한다. HEVC의 SAO는 데이터 레벨의 병렬화를 통하여 고속화할 수 있는데, SAO영역 단위의 데이터 레벨 병렬화는 영역의 크기가 일정하지 않아 멀티 코어를 사용한 병렬화시 작업량 불균형(Workload imbalance)이 발생한다. 또한, SAO는 영역 단위로 필터링 적용 여부가 결정되므로 균둥하게 SAO영역을 각 코어에 할당하더라도, 작업량 불균형이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 SAO영역의 최소 단위인 Largest Coding Unit (LCU)를 SAO 수행의 기본단위로 하여, 각 단위에서의 SAO 파라미터 정보를 이용하여 복잡도를 미리 예측 하였다. 예측된 복잡도를 기반으로 각 코어에 균일하게 작업량이 할당될 수 있도록 영역을 코어에 적응적으로 할당하여 병렬화를 수행한 결과 순차 수행 기반 SAO에 비하여 2.38배, 영역 균등 SAO 병렬화 대비 21% 속도 향상되었다.
본 논문은 2.4 GHz 대역의 IoT용 주파수합성기를 위한 이중-루프 구성의 서브-샘플링 디지털 PLL을 소개한다. PLL은 초기에 주파수 분주기를 사용하는 coarse locking을 수행하며, 이 후 최종적으로는 주파수 분주기를 사용하지 않는 서브-샘플링 방식의 fine locking loop로 스위칭하게 된다. DTC를 사용하여 양자화 에러 제거를 수행하며 이를 통해 특정 타이밍 범위를 갖는 고해상도 TDC를 사용함으로써 낮은 인-밴드 위상잡음 특성을 가질 수 있다. 본 논문에서는 또한 coarse loop와 fine loop간의 위상 오프셋을 제거하기 위한 보정 회로를 제안하였다. Coarse locking이 진행되는 동안 fine loop의 위상 에러를 예측하고, 이를 다시 coarse loop에 보상함으로써 빠른 락킹 타임과 안정적인 동작을 확보하였다. 회로는 SystemVerilog 및 Verilog 언어로 모델링 및 Register-Transfer Level (RTL) 수준으로 설계 되었으며 시뮬레이션을 통해 충분히 그 동작이 검증되었다.
본 논문은 조도 변화에 의해 동영상 시퀀스에서 발생하는 주기적인 색상 및 밝기 변화를 저감하기 위한 알고리즘을 제안한다. 밝기 변화가 주기적으로 일어나는 광원 환경에서 동영상을 촬영하는 경우, 노출 시간이 짧아짐에 따라 색상 및 밝기가 주기적으로 변하는 색 유동성 현상, 즉 컬러 롤링 현상(color rolling phenomenon)이 발생한다. 색 유동성 현상이 발생하는 경우 화이트 밸런스 알고리즘을 적용함으로써 개별 프레임의 색상을 보정할 수 있지만, 프레임 간에 발생하는 밝기 차이를 고려하지 않기 때문에 동영상의 밝기가 주기적으로 변하는 문제가 남게 된다. 제안하는 방법에서는 프레임 간에 발생하는 밝기 변화를 추정함으로써 색 유동성 현상으로 인해 나타나는 밝기 및 색상 변화를 보정하는 알고리즘을 제안한다. 이 때, 움직이는 물체에 의해 발생하는 밝기 변화 추정 에러를 줄이기 위해 움직임 검출(motion detection) 방법에 기반하여 색 유동성에 의한 밝기 변화만을 선택적으로 검출하여 보상한다. 또한 이전 밝기 정보를 이용하여 색 유동성에 의한 밝기 변화량을 예측함으로써 실시간 영상 처리에 적합하도록 하였다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법을 사용하는 경우 조도 변화에 의한 밝기 변화를 보상함으로써 동영상의 프레임 간 밝기 및 색상의 항상성을 유지하는 것을 확인할 수 있다.
NAND Multi-level cell Flash memory는 한 셀에 여러 bit의 정보를 저장하는 방법으로, 용량 집적도를 더욱 높일수 있는 기술로 각광 받고 있다. 하지만 한 셀당 레벨 수를 올릴 경우, 셀간 간섭 등 여러 물리적 이유들로 인해 오류가 발생하며, 이 주된 오류 방향은 unidirectional 함이 알려져 있다. 기존에는 오류 정정 부호(ECC)등을 이용하여 이를 해결하려 했지만, 우리는 셀간 간섭으로 인한 오류에 포커스를 맞추어, 이 영향을 예측하고 줄여서 오류를 보정하는 새로운 알고리즘들을 제안한다. 이 알고리즘은 기존 오류정정부호 기법들과 별도의 단계로 동시에 적용할 수 있기에 에러 정정능력 향상에 효과적이다. 제안된 알고리즘들을 시뮬레이션을 통하여 성능을 비교하고 효율적인 알고리즘이 무엇인지 알아본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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