모자이크는 여러 개의 작은 영상들을 모아서 하나의 큰 영상을 만드는 것을 말한다. 본 논문에서는 모자이크 방법 중 하나인 사진을 이용하여 영상을 만드는 포토 모자이크 방법을 컴퓨터 알고리즘으로 구현하는 기술 제안을 한다. 이미지를 원하는 사이즈의 타일로 나눈 다음, 나눠진 타일을 16등분을 한다. 16등분된 이미지 각 요소들에 대하여 RGB 평균값을 계산하여 총 48개 특징값을 추출하여 데이터베이스에 저장해둔다. 그리고 타일과 비교가 될 이미지들은 이미 똑같은 작업을 통하여 데이터베이스에 저장이 되어 있다. 이렇게 저장된 값들을 통하여 유클리드 거리를 통하여 두 이미지의 유사도를 측정하게 된다. 최적의 값을 찾으면 바로 대입하는 것이 아니라 이전에 있던 타일 이미지의 명암값을 새로 삽입되는 타일에 부여를 하여, 부드러운 영상을 만들게 된다. 그리고 타일을 삽입할 때 이전에 사용된 이미지는 배열의 마지막으로 옮겨지게 되며 사용횟수를 체크하여 반복적 사용을 제한하였다.
오차분포 추정을 위한 커널 사이즈는 오차확률밀도 사이의 유클리드 거리를 최소화 알고리즘의 가중치 갱신에 적합한 커널 사이즈가 될 수 없다. 이 논문에서는 MED 알고리즘의 수렴 성능 향상을 위해 적응적으로 커널 사이즈를 갱신하는 방법을 제안하였다. 제안한 방식은 MED 학습 알고리즘의 가중치 갱신을 위해 커널 사이즈에 대한 오차분산의 평균변화율을 도입하여 MED의 오차에 대한 평균전력이 감소하는 방향으로 커널 사이즈를 조절하도록 하였다. 제안된 적응 커널 추정법을 무선통신 채널의 왜곡 보상에 적용하여 학습 성능을 실험하고 그 효능을 밝혔다. 오차분산에 비례한 작은 값을 가지는 기존의 오차분포 추정 위한 최적 커널 사이즈와 달리, 제안한 방법에 의한 커널 사이즈는 MED 가중치 수렴을 위한 적절한 커널 사이즈로 수렴함을 보였다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 MED 알고리즘의 커널 사이즈 설정에 따른 민감성을 크게 해결한 방법이라고 볼 수 있다.
본 논문에서는 도로 네트워크에서 이동하는 객체들의 미래 경로를 예측하는 방안에 대하여 다룬다. 기존의 대부분 미래 예측 기법들을 유클리드 공간에서 이동하는 객체들을 대상으로 한다. 그러나 텔레매틱스 등 다양한 응용에서 객체들은 도로 네트워크 상에서 이동하는 경우가 많으므로 이를 위한 미래 예측 방법이 요구된다. 본 연구에서는 질의 객체의 현재까지의 이동 궤적과 유사한 경향을 가지는 과거 궤적들을 분석함으로써 이 객체의 미래 경로를 예측하는 기법을 제안한다. 우선, 도로 네트워크의 특성을 미래 경로를 다음과 같이 예측한다. 먼저, 이동 객체 데이터베이스 내의 과거 궤적들을 대상으로 주어진 질의 궤적과 유사한 부분 궤적을 갖는 후보 궤적들을 검색한다. 그 다음, 검색된 후보 궤적들의 현재 위치 이후부터 목적지까지의 이동 경로를 분석함으로써 객체의 미래 이동 경로를 예측한다. 작은 차이를 갖는 이동 경로들을 같은 그룹으로 간주함으로써 경로 예측의 정확성을 높이는 방안을 제안한다.
본 논문에서는 UWB 시스템에서 사용되는 RS(23,17)부호의 복호기를 최적화하여 설계하였다. 제안된 복호기는 파이프 라인 구조를 갖는 수정된 유클리드(pipeline structured - modified Euclidean) 알고리즘을 사용한다. 먼저, 기존의 PE 블록 구조를 수정하여 효율적인 PE 블록 구조를 제안하고, 차수(degree) 계산이 필요 없는 복호 알고리즘을 제안한다. 또한, Chien 탐색 알고리즘, Forney 알고리즘, FIFO 크기를 UWB 규격에 최적화 시켜, 작은 복호 지연(latency) 및 하드웨어 복잡도를 가지도록 하였다. 제안된 복호기는 Verilog HDL을 사용하여 구현되었고, 삼성 65nm library를 이용하여 합성한 결과, 실제 ASIC을 제작했을 경우에 250MHz정도까지는 동작이 보장된다고 볼 수 있으며, gate count는 17,628이다.
본 논문에서는 Sphere decoder의 최대 복잡도 문제를 극복하기 위한 기법을 소개한다. 최소 근접 격자점을 탐색하는 과정 중 접근하는 노드의 회수에 제한을 두고, 만약 노드 접근 회수가 제한치를 넘으면, 가장 최근에 접근한 노드와 초기 단계의 ZF 검출 값을 이용해서 제 1 후보 심볼을 얻는다. 그리고 ZF 검출 값을 이용해서 제 2 후보 심볼 벡터를 얻은후, 이 두 후보 심볼 벡터 중 수신 신호와 유클리드 거리가 작은 후보 심볼 벡터를 최종적으로 검출한 심볼 벡터로 얻는다. 또한 제한치 설정에 따른 SER 성능의 upper bound를 이론적으로 분석하였다. 전산 실험 결과 제안한 방법은 높은 SNR 영역에서는 SER 성능에서 최대 0.5dB의 열화가 있었으나, 평균 복잡도와 최대 복잡도가 기존의 제안된 sphere decoder에 비해 상당히 줄어든 것을 확인하였다.
다양한 관리하의 방목초지 식물군낙에 대한 생태적 특성과 군락간의 유사성을 검정하고자, 1998년 8월부터 10월까지 독일의 중부지역인 Witzenhausen 근교에서 조사한 초지 식물군락을 Kassel 대학교 초지생태ㆍ사료작물연구소에서 컴퓨터 프로그램을 이용하여 분석하였던 바, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 10개 지역의 초지에서 조사한 식생을 군강(class)으로 분류한 식물군낙은 Molinio-Arrhenatheretea 초지 이었으며, 초지 식물군락의 사료가는 4.35∼6.60으로 군락에 따라 다소 차이가 있었으나 대부분 중상급 이었다. 2. 모든 군락의 주요 생활형은 Hemikryptophye 이었으며, 해할구조는 Mesomorphic이었다. 3. 식물군낙간 정의 상관은 3과 4번 군락이 가장 높았고, 8면과 10번 군락간에는 상관이 없었으며, 8면과 9번 군락간에는 아주 작은 부의 상관이 있었다. 4. 단분석의 유사성 범위는 유클러드 거리계수 0.0∼54.0이며, 평균 유사성은 38.7로서 이때 유사성이 큰 식생그룹은 (8, 7, 6), (10, 9, 5), (4, 3), (2, 1) 등 4개 군단으로 분류할 수 있으며, 9면과 10면 군낙의 유사성이 유클리드 거리계수 16.0으로 가장 높았다.
새로운 암호화 알고리즘인 ECC (Elliptic Curve Cyptography)는 elliptic curves을 기반으로 하며, 포인트 연산과 Elliptic Curve Discrete Logarithm Problem (ECDLP)을 포함한다. ECDLP는 쉬운 키 생성과 단방향 암호화, 키의 역생성이 불가능한 특징을 가지고 있다. 이러한 ECDLP의 특징은 개인정보 보호에 매우 강하다. 본 논문에서 제안하는 경량 ECDH 키 생성기 하드웨어는 Elliptic Curve Integrated Encryption Scheme (ECIES) 및 키 공유에 사용할 수 있는 163 비트 공유키를 생성한다. 제안하는 하드웨어 구조에서는 작은 고속 곱셈 알고리즘을 사용하여 확장된 유클리드 알고리즘을 구현했다. 제안하는 하드웨어 구조는 Verilog HDL을 사용하여 설계되었으며, vivado ISE 2016.3과 virtex-7 FPGA 보드를 통해 구현하였다.
본 논문에서는 컴퓨터 비전을 사용하여 6가지 측정값(눌린 단자의 길이, 단자 끝의 치수(폭), 눌린부분(와이어 부분, 코어 부분)의 폭)을 계산하여 와이어 하네스의 결함을 정확하고 빠르게 탐지할 것을 제안한다. 두 가지 유형의 데이터에서 Harris 코너 검출을 활용하여 물체의 위치를 탐지하고 측정 영역별 특징과 배경과 물체 사이의 음영 차이를 활용하여 각 샘플의 기울기를 반영하는 측정값을 추출하기 위한 기준점을 생성한다. 이후 유클리드 거리 방법과 보정 계수를 사용하여 예측값을 계산하는 방법을 통해 와이어의 위치 변화에 관계 없이 측정값을 예측할 수 있다. 각 측정 유형별로 99.1%, 98.7%, 92.6%, 92.5%, 99.9%, 99.7% 정확도를 달성하였으며, 모든 측정값에서 평균 97%의 정확도로 우수한 결과를 얻었다. 해당 검사 방법은 기존 검사 방법인 육안 검사의 문제점을 보완하고, 작은 양의 데이터만을 이용하여 우수한 결과를 도출 가능하다. 또한 이미지 처리만 이용하기 때문에 딥러닝 방법보다 더 적은 데이터와 비용으로 적용 가능할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 도로 네트워크에서 이동하는 객체들의 미래 경로를 예측하는 방안에 대하여 다룬다. 기존의 대부분 미래 예측 기법들은 유클리드 공간에서 이동하는 객체들을 대상으로 한다. 그러나 텔레매틱스 등 다양한 응용에서 객체들은 도로 네트워크 상에서 이동하는 경우가 많으므로 이를 위한 미래예측 방법이 요구된다. 본 연구에서는 질의 객체의 현재까지의 이동 궤적과 유사한 경향을 가지는 과거 궤적들을 분석함으로써 이 객체의 미래 경로를 예측하는 기법을 제안한다. 우선, 도로 네트워크의 특성을 반영하여 궤적들의 유사도를 측정하는 새로운 함수를 제안한다. 이 함수를 이용하여 주어진 이동 객체의 미래 경로를 다음과 같이 예측한다. 먼저, 이동 객체 데이터베이스 내의 과거 궤적들을 대상으로 주어진 질의 궤적과 유사한 부분 궤적을 갖는 후보 궤적들을 검색한다. 그 다음, 검색된 후보 궤적들의 현재 위치 이후부터 목적지까지의 이동 경로를 분석함으로써 객체의 미래 이동 경로를 예측한다. 작은 차이를 갖는 이동 경로들을 같은 그룹으로 간주함으로써 경로 예측의 정확성을 높이는 방안을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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