본 논문에서는 이미지 블록의 평균 픽셀 값 특성을 양자화 인덱스 변조 기법에 적용하여 이미지 포맷변환에 강인한 정보은닉 기법을 제안한다. 포맷변환에 강인한 이미지 속성은 정규화된 픽셀 히스토그램에 기반하여 분석되며, 그 중 평균 픽셀 값을 통해 정보은닉 알고리즘이 구성된다. 평균 픽셀 값을 양자화 인덱스 변조기법에 적용하기 위한 방안으로 DCT 계수를 정규화 하는 방법이 선택되며, 추출 성공률을 높이기 위해 오류정정부호가 사용된다. 따라서 본 논문의 알고리즘을 통해 결합 이미지가 압축, 사이즈 변화 등의 과정을 거치게 될 경우 발생하는 문제점을 극복할 수 있다.
본 논문에서는 적응형 OFDM 시스템의 채널 추정 알고리즘과 무선 채널환경에서 시스템에 미치는 영향을 분석하고 추정된 결과를 이용하여 적응형 등화기를 적용한 적응형 OFDM 시스템의 성능을 BER과 성좌도를 통하여 분석한다. 분석결과, 기존의 고정된 변조 방식을 사용하는 시스템인 경우 고속의 데이터 전송을 위해 높은 지수의 변조모드(64QAM)를 사용함으로써 채널 환경에 민감하게 심볼오류 발생률이 증가함을 알 수 있었다. 하지만 채널상태에 따라 가변을 취하는 적응형 OFDM 시스템의 경우 64QAM방식에 비해 (BER=10-2)를 기준으로 약 8dB 성능의 이득이 있음을 알 수 있고 적응형 등화기를 적용함에 따라 왜곡을 받은 신호 파형의 보상이 가능함을 알 수 있다. 무수한 장애의 요인을 갖은 무선 채널환경에서 효율적인 데이터 전송을 위해 적응변조시스템이 요구되어짐을 알 수 있었다.
본 논문은 WLAN 환경에서 웨이블릿과 신경망을 사용한 실내 위치인식 방법을 제안한다. 제안한 방법의 기본적인 아이디어는 경제적이면서 효율적인 방법으로써 실내에 설치된 무선 AP들로부터 수신된 신호들의 수신세기로부터 비교적 정확하게 위치를 추정하는 연구이다. 일반적으로 무선 신호는 주위 환경 및 건물 구조적 요인에 의해 수신세기가 더해지거나 감해지는 현상이 발생함으로써 수신된 각 신호세기로부터 신호 잡음과 오류에 강인하고 시간과 주파수 도메인의 정보 표현이 가능하며 각 신호세기들간의 구별성을 갖는 특징값 획득이 필요하다. 제안 방법에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 수신된 신호로부터 중복 데이터와 잡음에 민감하게 반응하지 않는 특징값을 획득하고, 수신신호 전역 및 지역적 특징의 표현이 가능한 신경망을 사용하여 실내위치인식 방법은 제안한다. 실험 결과 실내위치 인식률이 94 % 이상 제시하였다.
대수정규분포와 와이블분포는 비정규분포를 하는 공정특성에 반영된다. Hahn 과 Shapir(1967)의 수치 예를 통해 이러한 대수정규분포와 와이블분포를 식별하는 검정방법으로 최우비 검정(RML)을 사용하였다. 검정결과 와이블분포를 하는 공정으로 판단되어, 와이블분포 의 모수 추정은 실무에서 그래프와 수식으로도 쉽게 추정할 수 있는 수정적률추정량(MME)를 이용하여 공정 능력을 평가하였다. 공정능력의 평가 측도로 공정능력지수와 불량률(PPM)의 측도와 병행하여 나타내었다. 공정능력 평가의 결과로 와이블분포를 하는 공정을 대수정규분포로 잘못 판단함으로써 발생하는 오류를 2가지 측도로 표현함으로써 올바르게 공정능력을 판단할 수 있도록 종합적인 정보를 제시하였다.
태양전파폭발위치관측기(KSRBL)는 단일 안테나 전파분광기로써 미 뉴저지공과대학과의 협력으로 2009년 8월에 한국천문연구원에 개발 설치되었다. 1 MHz 스펙트럼 분해능과 1초의 시간 분해능을 가지고 있고 관측할 수 있는 주파수 대역은 245, 410 MHz 와 0.5-18 GHz에 이르는 광대역이다. 또한 태양 전면 $0.03^{\circ}$ 각거리 안의 오차 범위 내에 태양 폭발 위치를 감지할 수 있다. 전파 관측은 LabVIEW와 IDL 프로그램에 의해 미리 짜여진 관측 스케줄에 따라 매일 자동으로 진행된다. KSRBL 설치 이후 현재까지의 데이터에 대한 관측 통계를 분석 하였다. 관측된 전파폭발의 수를 다른 사이트와 비교하고, 정상 관측 되는 날의 빈도, 기기 오류 발생 빈도, 데이터 안정도 및 손실률 등의 변화양상을 추적하였다.
본 논문에서는 Matlab Tool을 이용하여 적응변조 OFDM 시스템 GUI 시뮬레이터를 설계하였다. 설계된 시뮬레이터를 이용하여 적응변조 기법을 위한 채널 추정 알고리즘과 무선 채널환경에서 시스템에 미치는 영향을 분석하고 추정된 결과를 이용하여 적응형 등화기를 적용한 적응변조 OFDM 시스템의 성능을 BER과 성좌도를 통하여 분석한다. 분석결과, 기존의 고정된 변조 방식을 사용하는 시스템인 경우 고속의 데이터 전송을 위해 높은 지수의 변조모드(64QAM)를 사용함으로써 채널 환경에 민감하게 심볼오류 발생률이 증가함을 알 수 있었다. 하지만 채널상태에 따라 가변을 취하는 적응변조 OFDM 시스템의 경우 64QAM방식에 비해 (BER=$10^{-2}$)를 기준으로 약 8dB 성능의 이득이 있음을 알 수 있고 적응형 등화기를 적용함에 따라 왜곡을 받은 신호 파형의 보상이 가능함을 알 수 있다. 무수한 장애의 요인을 갖은 무선 채널환경에서 효율적인 데이터 전송을 위해 적응변조시스템이 요구되어짐을 알 수 있었다.
최근 시각 장애인을 위한 인공망막 모델 구현에 관한 연구 중 시피질 자극기 기술은 시각 자극 전달의 중간 단계를 생략하고 직접 뇌세포를 자극하는 것이다. 본 논문에서는 망막에서 시각 피질로 시각정보를 전달할 때 발생하는 시각 피질의 특성, 즉 방향성에 대한 반응 특성을 특징 데이터로 구성하여 인식함으로써 인간 시각 정보 처리와 유사한 영상 추출 및 인식 모델을 제안한다. 제안된 방법은 영상의 특징을 추출 한 후 Delta-bar-delta 기반 오류 역전파 알고리즘을 적용하여 영상의 특징들을 인식한다. 제시된 방법의 성능을 분석하기 위하여 다양한 숫자 패턴들을 대상으로 실험한 결과, 제안된 망막 세포로부터 전달된 정보를 방향성에 대한 민감성을 고려하여 영상의 특성을 추출하여 인식하는 모델이 기존의 영상 추출 및 인식 모델보다 인식률에 있어서는 별 차이가 없지만 다양한 실험에서 확인할 수 있듯이 인간 시각과 같이 인식 성능이 민감하지 않는 것을 알 수 있었다.
이동 컴퓨터 환경에서의 멀티미디어 스트림을 전송하는 경우에는 무선 네트웍의 높은 오류 발생률(error rate)과 잦은 단절(disconnection)로 인하여 데이터의 도달시간이 불규칙하게 되므로 데이터가 자연스럽게 재생되지 못한다. 따라서 시간의 영향을 많이 받는 멀티미디어 데이터를 자연스럽게 재생하기 위해서는 데이터 도달 지연시간의 영향을 최소화하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 이동 컴퓨팅 환경에서 멀티미디어 스트림을 전송하기 위한 기법을 제안한다. 이를 위해 프락시를 사용한 효과적인 버퍼링 방법을 사용하여 데이터의 도달시간을 일정하게 유지시키는 방법과, 사용자가 요구하는 서비스 품질(Quality of Service: QOS)을 만족시키면서 프레임의 지연에 좀 더 유연하게 대처할 수 있는 재생 제어방법을 제안하였다.
의사결정표는 의사결정의 표현 방식 중 하나로 상황에 따라 취하는 일련의 행동들을 표 형식으로 나타낸 것이다. 이러한 의사결정표는 기업의 정보 시스템 (Information System)과 같은 의사결정 기반 시스템 구축에 유용하게 쓰일 수 있다. 복잡한 업무를 위한 의사결정 프로세스를 의사결정표를 이용하여 나타냄으로써 복잡한 로직을 정확하게 표현할 수 있고, 이해하기 쉽기 때문에 사용자와 프로그래머간의 의사소통을 원활하게 하며 문서화 작업을 비교적 간단하게 한다. 그러나 복잡한 의사결정이 필요한 업무의 경우 하나의 의사결정표에 필요한 정보를 모두 나타내게 되면 의사결정 단계를 이해하기가 어려울 뿐만 아니라 오류의 발생률도 높아지게 된다. 본 논문에서는 이러한 복잡한 의사결정을 돕기 위해 계층적인 의사결정표를 제안한다. 계층적 의사결정표는 여러 추상화 단계를 가진 의사결정표를 일관성 있게 표현함으로써 단계적으로 의사결정을 수행할 수 있게 하고, 이에 따라 의사결정에 대한 이해도를 높인다. 또한 기존의 의사결정표 지원 도구를 확장하여 계층적 의사결정표를 지원하는 도구를 개발함으로써 사용자의 편의성을 도모하였다.
최근들어 웹 서비스의 수가 증가하면서 필요한 서비스를 정확하게 탐색하는 것이 중요한 이슈가 되고 있다. 이를 위해 온톨로지에 기반한 시맨틱 웹 서비스 탐색에 관한 연구들이 진행되었다. 그러나 기존 연구는 제한된 개념 해석 방식을 사용하고, 명확한 개념 기술 방법을 제공하지 않기 때문에 매칭 오류가 발생 할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 통합 개념 모델과 이를 적용한 웹 서비스 탐색 방법을 제안한다. 제안된 통합 개념 모델은 개념 타입, 클래스, 프로퍼티를 이용한 유연하고 명확한 개념 기술 방벌을 제공한다. 제안된 탐색 방법은 통합 개념 모델에 기반하여 서비스와 사용자 요구사항을 기술하고 매칭을 수행한다. 또한 복합 매칭을 지원하여 보다 정교한 서비스 탐색이 가능하다. 다양한 형태의 사용자 요구사항에 대해 실험한 결과, 제안된 방법은 기존 연구보다 더 높은 정확률과 재현율을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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