동화상 압축에서 사용되는 움직임 벡터는 영상을 일정한 크기의 블록으로 나누어 이전 영상과 가장 예측 오류가 적은 곳을 지정하여 예측한다. 블록의 이동 정도는 수직. 수평의 선형적인 움직임(translational displacements)을 가정하여 사용하기 때문에 실제 화상에서 자주 나타나는 물체의 확대 또는 축소에 의한 크기 변화. 회전. 일그러짐 등의 변화에 올바르게 예측하지 못하는 문제를 가지고 있다. 본 논문은 블록의 선형적인 이동은 물론이고 4개 노드를 자유롭게 움직임일 수 있는 왜곡된 블록 정합 방식의 움직임 예측 기법에 대하여 소개하고 왜곡 블록 정합 방식에서 나타날 수 있는 기하학적인 오류를 수정하는 보정 방법에 관해 논의한다.
본 연구는 치조 마찰음의 왜곡 오류인 치간음화, 구개음화, 설측음화가 적률분석의 변인인 무게중심, 분산, 왜도, 첨도에서 정조음과 보이는 음향학적 차이를 확인하고자 하였다. 이를 위해 61명 아동(평균연령: 5.6±1.5세, 여아 19명, 남아 42명)을 대상으로 얻어진 조음음운평가(Assessment of Phonology & Articulation for Children, APAC; Urimal-test of Articulation and Phonology I, U-TAP I) 결과, 음성 중 치조 마찰음을 포함하고 있는 목표 단어에서 치조마찰음 왜곡 오류를 보인 음성과 정조음 음성을 추출하여 후향적 연구를 진행하였다. 총 169개의 음성이 적률분석에 사용되었다. 그 결과, 무게중심에서 정조음이 구개음화보다 값이 높았으며, 구개음화는 치간음화보다 값이 낮았다. 치간음화의 분산이 정조음과 구개음화보다 높았다. 치간음화가 정조음보다 높은 왜도를 보였으며 구개음화의 왜도가 정조음보다 높았다. 마지막으로 구개음화의 첨도가 정조음과 치간음화보다 높았다. 각 왜곡 오류 유형에서 적률분석의 모든 변인들에 대해 조음위치(어두초성, 어중초성), 발성유형(평음, 경음)에 따른 유의한 차이는 관찰되지 않았다. 본 연구는 치조 마찰음의 유형에 따라 무게중심, 분산, 왜도, 첨도에서 다른 패턴이 나타남을 확인하였으며, 본 연구에서 제시한 객관적 수치는 추후 임상에서 청지각 평가를 도와 치조 마찰음 왜곡 오류의 진단과정에 기초 자료로 사용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 고출력 증폭기(HPA: high-power amplifier)를 사용하는 OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 시스템에서의 비선형 왜곡이 수신단에 미치는 영향에 대해서 분석한다. 메모리 없는 Volterra 시스템으로 모델링 되는 고출력 증폭기는 OFDM 신호를 비선형적으로 왜곡시키므로 각 부채널에서의 OFDM 심볼은 1차의 곱셈 왜곡과 고차의 가산성 비선형 왜곡을 포함하게 된다. 이 비선형 왜곡항은 현재의 부채널에 영향을 미치는 모든 다른 부채널들의 harmonic왜곡과 intermodulation 왜곡으로 구성되어 있기 때문에 이는 비선형 인접 부채널간 간섭(NICI:nonlinear interchannel interference)으로 볼 수 있다. 본 논문에서는 이러한 NICI의 분산을 고출력 증폭기의 Volterra 모델과 입력 신호의 평균 전력을 통해 해석적으로 구하고 이를 이용하여 OFDM 시스템의 비트 오류율 성능을 계산한다. 또한 고출력 증폭기를 갖는 OFDM 시스템의 위상 왜곡을 수신단에서 보상하기 위한 간단한 방법을 제시하고 이 경우의 비트 오류율을 계산한다. 제안된 분석 방법이 타당함을 16-QAM 방식을 사용하는 OFDM 시스템에 대해 컴퓨터 모의 실험을 수행함으로써 입증한다.
Oxygen flooding을 이용한 Secondary ion Mass Spectrometry(SIMS) 분석에 있어서 표면에 산화막이 있을 때 발생하는 SIMS depth profile의 왜곡현상에 대한 원인을 분석하고 이를 보정하였다. 이러한 왜곡현상은 표면 산화막에서와 Si 매질에서의 sputter rate이 다른 데서 발생하는 깊이 보정 오류와 상대감도인자(relative sensitivity factor, RSF)가 다른 데서 발생하는 농도보정 오류로부터 발생됨이 밝혀졌다. 깊이보정 오류를 바로잡기 위하여 $N^a+$ 이온을 산화막과 Si 매질의 계면에 대한 marker로 사용하였으며 산화막 두께는 SEM 및 XPS로 측정하였다. 산화막과 Si 매질에서의 sputter rate 및 RSF의 차이는 주로 oxygen flooding이 유발한 산화막 형성시의 부피팽창에 의한 것으로 해석되었으며 이를 보정한 depth profile은 oxygen flooding없이 분석한 경우와 거의 동일한 결과를 보여주었다.
최근 기계번역 분야는 괄목할만한 발전을 보였으나, 번역 결과의 오류가 불완전한 의미의 왜곡으로 이어지면서 사용자로 하여금 불편한 반응을 야기하거나 사회적 파장을 초래하는 경우가 존재한다. 특히나 오역에 의해 변질된 의미로 인한 경제적 손실 및 위법 가능성, 안전에 대한 잘못된 정보 제공의 위험, 종교나 인종 또는 성차별적 발언에 의한 파장은 실생활과 문제가 직결된다. 이러한 문제를 완화하기 위해, 기계번역 품질 예측 분야에서는 치명적 오류 감지(Critical Error Detection, CED)에 대한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 한국어에 관련해서는 연구가 존재하지 않으며, 관련 데이터셋 또한 공개된 바가 없다. AI 기술 수준이 높아지면서 다양한 사회, 윤리적 요소들을 고려하는 것은 필수이며, 한국어에서도 왜곡된 번역의 무분별한 증식을 낮출 수 있도록 CED 기술이 반드시 도입되어야 한다. 이에 본 논문에서는 영어-한국어 기계번역 분야에서의 치명적 오류를 감지하는 KoCED(English-Korean Critical Error Detection) 데이터셋을 구축 및 공개하고자 한다. 또한 구축한 KoCED 데이터셋에 대한 면밀한 통계 분석 및 다국어 언어모델을 활용한 데이터셋의 타당성 실험을 수행함으로써 제안하는 데이터셋의 효용성을 면밀하게 검증한다.
본 논문에서는 많은 잡음으로 인해 손상된 지문으로부터 향상된 특이점 추출에 관한 방법을 제안한다. 최근 들어 주민등록증 뒷면의 지문 이미지와 본인의 생체 지문을 비교하여 본인임을 판단하는 시스템에 관한 연구가 활발하게 진행되어지고 있다. 그런데 생체지문 인식 장치를 통해 입력받은 지문 이미지는 왜곡과 잡음이 없는데 반해 주민등륵증상의 지문이미지는 입력 당시 잉크를 통해 회전날인 방식으로 입력받아 잡음과 왜곡이 심하여 두 이미지간의 인증율이 좋지 않다. 이에 주민등록증의 지문 이미지에 대한 잡음과 왜곡보정 필터링과 오류 특이점 제거 등을 통하여 향상된 지문인식 시스템을 구성할 수 있는 방법을 제안한다.
장기기억 분야와 달리 시각작업기억에 대한 기억왜곡 연구사례는 흔치 않다. 본 연구는 시각작업기억 표상이 하향적 간섭에 의해 왜곡될 가능성을 관찰하고자 하였다. 기억표상의 질적 특성에 대한 직접적인 관찰을 위해서는 기억용량과 선명도를 추정하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 색상환 과제를 통해 스트룹 단어의 색상에 대한 단기 회상을 요구하는 과정에서 발생하는 오류시행에 대한 분석을 통해 단어의 명칭에 의한 시각작업기억 표상의 왜곡 가능성을 조사하였다. 참가자들은 과제에서 500ms 동안 제시되는 1, 2, 3 혹은 6개의 스트룹 단어 항목의 색상을 기억하였다. 1초의 기억지연 시간 후, 기억이 요구된 스트룹 단어 중 단서가 지정하는 특정 단어의 색상을 회상해 색상환에서 선택 보고하였다. 색상환에서 회상이 요구된 자극의 실제 색상으로부터 ${\pm}45^{\circ}$ 이내의 색상을 선택했을 경우 정반응으로 간주 되었으며, 그 밖의 경우는 오반응으로 간주되었다. 오반응 시행에 대해 색상 선택의 분포 패턴을 분석한 결과, 보고 대상의 명칭 색상 범주에 기초한 회상 오류가 시행 전반에서 사용된 명칭 기반 평균 회상 오류를 상회하였다. 또한 항목개수 증가로 인한 기억부담의 증가는 이와 같은 스트룹 간섭에 의한 기억왜곡의 발생 확률에 큰 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과, 스트룹 자극에 대한 시각작업기억 표상에 대하여 자극의 명칭색상에 의한 체계적 왜곡 가능성이 관찰되었다. 이는 비교적 짧은 기간 활용되는 시각작업기억 수준의 표상 역시 장기기억과 마찬가지로 간섭에 의해 왜곡될 수 있음을 시사한다.
본 연구에서는 중학교 2학년 106명의 학생들을 대상으로 대수 문장제 해결에서 나타난 오류의 유형을 조사하고, 학생들의 오류 유형과 Polya의 문제 해결 단계의 관련성에 대하여 알아보았다. 연구 결과 대수 문장제 해결에서 학생들의 오류는 "잘못 해석된 언어"(39.7%), "왜곡된 정리나 정의"(38.2%), "기술적 오류"(11.8%), "검증되지 않은 답"(7.4%), "오용된 자료"(2.9%), "논리적으로 타당하지 않은 추론"(0%)의 6가지 오류로 분류하였다. 대수 문장제 해결에서 나타나는 학생들의 오류가 대수 문장제 해결과 어떤 관련성을 가지고 있는지 조사한 결과 학생들의 특정 오류 유형과 문제 해결 단계 사이에 긴밀한 관련성이 발견되었다. 오용된 자료의 오류를 범하는 학생들은 대부분 계획 실행 단계를 성공적으로 수행하지 못하였고, 잘못 해석된 언어, 왜곡된 정리나 정의의 오류를 범하는 학생들은 문제의 이해, 계획의 작성, 반성 단계를 성공적으로 수행하지 못하였다. 검증되지 않은 답의 오류를 범한 학생들은 계획의 작성과 반성의 단계를 성공적으로 수행하지 못하였으며, 기술적 오류를 범한 학생들은 특히 반성 단계를 성공적으로 수행하지 못하였다.
기존의 특징점 추출 알고리즘들은 입력 지문의 전처리, 이미지의 이진화, 세선화, 특징점 추출 등의 여러 처리 단계를 거쳐 이루어지므로 잡음등과 같은 외부적 요인과 여러 처리단계엣 발생하는 내부적 요인 등으로 왜곡 현상을 피하기 어렵고 전체 인증 시간이 길어 지는 등 성능 저해 요인이 많다. 본 논문에서는 복잡한 처리 과정을 거치지 않고 입려영상에서 집적 융선의 흐름을 추적하여 특징점들을 추출하고 매칭을 수행함으로써 이미지의 왜곡에서 오는 오류를 줄이고 처리 시간을 단축하여 기존의 시스템보다 빠른 시간에 지문을 인식하는 시스템을 설계 및 구현한다.
압축된 동영상을 이동통신 채널과 같은 다경로 페이딩 채널을 통해서 전송할 때 전송오류에 의해서 전송 신호의 왜곡이 발생한다. 이러한 전송 오류를 줄이기 위한 한 가지 방법으로 오류정정 부호를 사용할 수 있다. 본 논문에서는 전송되는 정보의 단위인 프레임별로 채널의 상태를 예측하고 예측된 정보를 이용하여 RCPC(rate compatible punctured convolutional) 오류정정 부호의 부호화율을 적응적으로 변화시키는 방법을 제안한다. 이를 위하여 시변 페이딩 채널을 모델링하고 채널예측을 위한 3가지 방법을 제안하여 기존의 채널 예측 방법과 비교하고 성능을 분석하였다. 성능평가 결과 제안하는 적응적 오류정정 부호화 기법이 고정 부호화율을 갖는 오류정정 부호화 기법에 비해서 우수한 성능을 보임을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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