드론의 헬리캠, 스마트폰의 카메라를 통해 얼굴영상을 검출하고, 검출된 얼굴 영역을 지속적으로 추적하는 것은 최근 많은 연구가 진행 중에 있다. 특히 색상기반의 파티클 필터를 사용하는 얼굴추적기법은 빠르고 효과적이나 사용되는 파티클의 수와 윈도우즈의 크기 간의 상간관계는 연구된 바가 없다. 이 논문에서는 색상기반 파티클 필터를 이용하여 얼굴추적 시스템을 구축하고 파티클의 수와 윈도우즈의 크기간의 상관관계를 1집단부터 5집단에 대해 윈도우즈의 크기와 파티클의 수를 변화하며 인식률의 상관관계를 살펴보았다. 파티클의 수는 10부터 120개, 윈도우즈 크기는 20픽셀부터 200픽셀에 대해 실험한 결과 실험의 파티클의 수와 윈도우즈 크기는 인식률에 의미 있는 영향이 없음을 확인했다.
음성 신호는 시간에 따라 변하지만 일정 구간에서는 특성이 변하지 않는다고 가정하여 윈도우를 취해 단구간 분석을 한다. 이 때 윈도우의 적용은 필수적이다. 하지만 단구간 분석을 위해서 사용되는 윈도우에 의해 생기는 누설에너지 때문에 음성신호의 스펙트럼 정보가 왜곡되어 버린다. 본 논문에서는 스펙트럼 분석 시 발생되는 누설에너지를 최소화하는 방법을 제안하고자 한다. 음성신호에 고정된 크기의 rectangular Window를 취한 후 처음 샘플과 차이가 가장 작은 샘플을 프레임 크기의 3/4인 지점에서부터 검색하여 최소인 부분까지 시간 축 스케일링을 한 후 기존의 윈도우 크기와 같은 크기로 만든다. interpolation과 decimation을 조합하여 시간 축 스케일링을 한다. 이렇게 윈도우가 적용된 신호를 처리 후 위의 역 과정을 수행한다. 제안한 윈도우의 SNRseg는 rectangular window보다 평균 7.88dB 낮고, kaiser window보다 평균 1.65dB 높았다. 또한 제안한 윈도우의 SD는 rectangular window 보다 평균 $1.73dB^\2$ 낮았다.
서브시퀀스 매칭은 주어진 질의 시퀀스와 변화의 추세가 유사한 서브시퀀스들을 시계열 데이터베이스로부터 검색하는 연산이다. 본 논문에서는 크기 효과로 인한 서브시퀀스 매칭의 심각한 성능 저하 현상을 정량적으로 관찰하여, 하나의 윈도우 크기를 대상으로 만든 단 하나의 인덱스만을 이용하는 것은 실제 응용에서 만족할만한 성능을 제공할 수 없다는 것을 규명하였다. 또한, 이러한 문제로 인해 다양한 윈도우 크기를 기반으로 다수의 인덱스들을 구성하여 서브시퀀스 매칭을 수행하는 인덱스 보간법의 응용이 필요함을 보였다. 인덱스 보간법을 응용하여 서비시퀀스 매칭을 수행하기 위해서는 먼저 다수의 인덱스들을 위한 윈도우 크기들을 결정해야 한다. 본 연구에서는 물리적 데이터베이스 설계방식을 이용하여 이러한 최적의 다수의 윈도우 크기들을 선정하는 문제를 해결하였다. 이를 위하여 시계열 데이터베이스에서 수행될 예정인 질의 시퀀스들의 집합과 인덱스 구성의 기반이 되는 윈도우들의 크기의 집합이 주어질 때, 전체 서브시퀀스 매칭들을 수행하는 데에 소요되는 비용을 예측할 수 있는 공식을 산출하였다. 또한, 이 비용 공식을 이용하여 전체 서브시퀀스 매칭들의 성능을 극대화 할 수 있는 최적의 윈도우 크기들을 결정하는 알고리즘을 제안하였으며, 이 알고리즘의 최적성과 효율성을 이론적으로 규명하였다. 끝으로, 실험에 의한 성능 평가를 제안된 기법의 우수성을 제시하였다.
광대역 망에서 범용 TCP를 사용하는 경우 최대 전송 윈도우의 크기가 제한되어 가용한 망 자원이 낭비된다. 이를 해결하는 일반적인 방법은 윈도우 스케일 옵션을 사용하는 것인데 이 경우 송신측의 응용를 수정해야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 송신측을 수정하지 않고 전송 윈도우의 크기를 증가시키는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 송수신측 사이에 있는 Snoop 게이트웨이가 망의 상태와 수신측의 처리 능력을 동적으로 파악하여 최적의 윈도우 확대 계수를 결정하고, 이 계수에 상응하는 수의 응답 패킷을 송신측에 전송하여 전송 윈도우 크기가 확대된 효과를 얻는다. 특히, 이 방법은 서로 다른 특성을 갖는 망이 snoop 게이트웨이를 사용하여 2-way 세그먼트 방식으로 연동된 환경에서 부가적인 비용없이 단대단 시맨틱을 유지하면서 성능을 향상시킬 수 있다.
GUI 환경에서 작업에 필요한 여러 윈도우를 작은 화면에 동시에 나타내기 위하여 많은 윈도우 시스템이 오버래핑 윈도우 관리 전략을 채택하고 있다. 하지만 개별 윈도우를 독립적으로 다룸으로써 작업전환시 개별 윈도우 단위의 정렬을 하여야 하는 등의 불필요한 작업을 수행하게 된다. 특히 본 연구의 목표 기종인 PCS 정보단말기는 320*240 크기의 소형 디스플레이 장치를 가지고 있기 때문에, 가시적인 작업 단위의 윈도우 그룹에 대한 빈번한 변경을 다루는데 부적합하다. 따라서 본 논문에서는 작업 단위로 윈도우를 그룹화하는 방식으로 윈도우를 관리함으로써 보다 효율적으로 작업 전환을 수행하는 방법을 제안하고, 성능 평가를 통하여 제시된 방법의 효율성을 보여준다.
레이저 스펙클이란 간섭성을 가진 레이저 빛을 산란체에 쏘았을 때 반사되는 정보를 레이저 스펙클이라 한다. 이 레이저 스펙클의 가장 큰 특징은 현재 의학 기술로는 볼 수 없는 미세혈관 관찰이 가능하다는 것이다. 미세혈관 관찰을 위해서 레이저 스펙클 장치로 얻은 이미지를 영상처리 하는 과정이 필요하다. 이 논문은 공간적 방향으로 다양한 크기의 윈도우를 적용시키는 새로운 영상처리법을 제안하였다. 기존의 영상처리법 LASCA에서는 고정된 크기의 윈도우를 적용시켜 영상처리 하였다. 하지만 작은 크기의 윈도우를 적용하였을 경우 이미지의 공간 해상도가 좋아 혈관이 잘 보이는 장점이 있지만 스펙클 노이즈의 영향을 많이 받게되는 반면 큰 크기의 윈도우를 적용하였을 경우 노이즈 제거에는 큰 효과를 보지만 해상도가 낮아져 영상이 흐릿해지는 현상을 발견할 수 있다. 그래서 우리는 이 두가지 방법의 장점만 살리는 적응 윈도우 기법을 소개한다. 우리는 적응 윈도우 기법과 기존의 라스카 이미지를 비교하여 보일 것이며 적응 윈도우 기법을 이용해 영상의 화질을 높인 것을 보일 것이다.
지뢰 탐지 시스템의 성능은 지뢰의 특징을 일관성 있게 추출하는 것에 달려 있다. 그러나 지뢰는 다양한 크기를 가지므로, 지뢰영역을 일관성 있게 표현하기 위한 적절한 윈도우의 크기를 선택하는 것이 중요하다. 기존의 시스템들은 고정된 크기의 윈도우로 특징을 추출하기 때문에, 일관성 있는 지뢰의 특징을 획득할 수 없다. 본 논문에서는 지뢰의 크기에 따라 윈도우를 선택하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 시스템에서 획득된 응답신호를 통해 지뢰의 종류를 추정한 후, 이에 따른 윈도우 크기를 선택한다. 제안 기법의 성능을 검증하기 위하여 시뮬레이션 프로그램으로 다양한 토양과 지뢰에 대한 데이터를 생성하였다. 실험 결과 고정 크기의 윈도우를 이용한 시스템의 성능에 비해 제안한 기법을 이용한 시스템의 성능이 2%높은 탐지율을 가지는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 항공 라이다 데이터를 이용하여 지형의 유형을 분류하는 과정에서 지형의 특성에 따라 지형 분류의 판정 단위를 가변적으로 변화시키는 동적 가변 윈도우 기반 지형 분류 기법을 제안한다. 제안된 동적 가변 윈도우 기반 지형 분류 기법에서는 지형의 특성과 반복 패턴에 따라 지형 분류의 판정 단위를 가변적으로 결정하여 지형 분류에 소요되는 시간을 감소시키고자 하였다. 또한, 본 논문에서는 실험을 통하여 동적 가변 윈도우 기반 지형 분류 기법의 시간효율과 정확도를 분석하고 최적의 최대 판정 윈도우 크기를 제시하였다. 실험 결과에 따르면 제안된 동적 가변 윈도우 기반 지형 분류 기법은 고정 윈도우 크기를 이용하는 기법과 유사한 정도의 정확성을 유지하면서도 빠른 지형 분류가 가능한 것으로 판명되었다.
본 논문의 폭주적인(bursty) 트래픽을 생성하는 스트리밍에서 사용자가 요구하는 최소 품질 (Quality of Service)의 보장 및 공정한 대역폭 활용을위하여 개선된 대역폭 적응 기법을 제안한다. LAN상의 서버/클라이언트 유니캐스트 환경에서 수행된 시뮬레이션은 제안한 기법에 의한 전송율의 패턴이 네트워크의 일시적인 혼잡에 의한 영향이 적고 안정하며 대역폭을 공유하는 기타 커넥션들에게 공정하도록 대역폭을 활용함을 보여준다. 제안한 대역폭 적응 기법에 사용한 윈도우 기반 전송율 추정은 윈도우 크기에 따라 스트리밍 어플리케이션의 graceful degradation과 대역폭 활용의 trade-off을 갖고 있지만 세션 중 윈도우 크기를 상황에 따라 동적으로 변화시킴으로 요구사항을 충족하도록 응용될 수 있다.
CSMA/CA를 기반으로 하는 IEEE 802.11 무선랜의 MAC에서는 데이터 전송을 제어하기 위한 방법으로 DCF와 PCF를 사용한다. CSMA/CA는 스테이션간의 충돌을 줄이기 위해서 임의의 백오프 시간을 각 스테이션의 경쟁윈도우(Contention Window) 범위에서 결정한다. 스테이션은 패킷 전송 후 충돌이 발생하면, 윈도우 크기를 두 배로 증가시키며, 패킷을 성공적으로 전송하면 윈도우 크기를 최소 경쟁 윈도우(Minimum Contention Window)로 감소한다. DCF는 경쟁 스테이션이 적은 상황에서는 비교적 우수한 성능을 보이나 경쟁 스테이션의 수가 많은 경우 처리율, 패킷지연 관점에서 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 IEEE 802.11 MAC 계층 DCF 방식에서 최소 경쟁 윈도우의 값이 포화수율 및 패킷지연에 미치는 영향을 시뮬레이션에 의해 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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