본 연구는 사전압밀재하공법에 의해 연약지반을 개량시 재하-제하-재재하와 같은 다양한 응력변화에 의한 2차압밀량을 추정하고자, 일정변형률 압밀시험기(CRS)를 응용한 일정재하시험장치(CLR)와 표준압밀시험기를 이용한 단계 재하시험(IL)에 의해 군산점토의 압밀특성을 비교 고찰하였다. 또한 CRS시험 후 임의 팽창시점에서 재재하시 유효과압밀비에 따른 2차압밀특성과 간극비-유효응력-시간관계 등을 파악하였다. 군산점토는 유효 과압밀비가 클수록 팽창량은 크고 2차압밀 침하량은 작게 발생하고 있으며, 일시에 하중 제거 후, 재하하는 경우에서 2차압밀계수 $C'_{\alpha}$ 는 완속제거시 보다 작게 평가되고, 유효 과압밀비가 1.4이상인 경우는 유사한 값을 제시하고 있다. 재재하시 발생되는 전체침하량을 기준으로 한 2차압밀계수 $C"_{\alpha}$는 경과시간에 따라 비선형적으로 증가하나 최종값은 급속제거시와 비교하여 유사한 값을 제시하고 있다. 간극비 변형속도는 재하시간이 증가할수록 유효 과압밀비에 관계없이 2개의 시험 모두 일정한 선형관계이고, 유효 과압밀비가 증가할수록 작게 나타나고 있다.고 있다.
화상평면내 미지호흡운동에 기인한 MRI 아티팩트를 제거하기 위한 후처리방법을 제안한다. 본 연구에서 호흡운동은 2차원의 선형확대축소운동으로 모델화 된다. 신체조직을 비압축성 유체모양의 물질로 가정할때, 화상위에서의 단위체적당 푸로톤 밀도는 일정하다고 가정한다. 사용한 모델에 따르면 호흡운동은 위상 오차와 비균일표본화 및 왜곡된 진폭변조를 MR 데이터에 부여한다. 운동 파라메타가 이미 알려져 있거나 추정 가능하다고 할 때, MRI 아티팩트를 제거하기 위하여 중첩법에 기초를 둔 재구성 알고리즘을 이용한다. 운동 파라매타가 미지인 경우 스팩트럼 이동법을 적용해서 호흡변동함수와 x 방향 확대계수 및 x 방향 확대중심을 추정한다. 다음으로 에너지 최소법을 이용해서 y 방향 확대계수 및 y 방향 확대중심을 추정한다. 시뮬레이션을 통해서 제안한 방법의 유효성을 확인한다.
산나물은 우리 몸이 요구하는 필요 영양분을 다양하고 풍부하게 갖췄다. 비타민C와 무기질, 단백질과 지방은 물론 체내에서 합성되지 않는 필수 아미노산의 조성도 우수하다. 섬유질은 비만과 당뇨병에 유효할 뿐만 아니라 심장병과 암, 비만 등의 치유에 효험을 나타낸다. 또한 콜레스테롤의 조절과 숙변제거 등에도 유익한 구실을 한다. 우리 몸에 유익한 대표적인 산나물인 산마늘에 대해 알아본다.
본 논문에서는 비동기 프로토콜 상으로 데이터를 암호화하여 전송할 때 발생하는 모의 제어문자에 대해 제어접두문자를 추가하지 않고 일정한 변환만 하여 송신하므로써 데이터의 길어짐을 방지하고 전체 통신 속도를 높이는 문자 변환 방법을 제시하였다. 이러한 변환을 위해 전송 데이터의 유효 범위를 가정하고 이 범위를 벗어나지 않도록 하였으며 실험을 통하여 이 방법이 기존의 방법에 비해 통신속도가 향상됨을 보이고 암호화된 데이터의 임의성을 확인하므로써 암호화에 문제가 없음을 보였다.
SSD(Solid State Disk)는 다수의 NAND 플래시 메모리로 구성되었으며 내부에 고성능 컨트롤러와 캐시 버퍼를 포함한 스토리지 장치이다. NAND 플래시 메모리는 제자리 덮어쓰기가 안되기 때문에 파일시스템에서 유효페이지가 갱신 및 삭제시 무효페이지로 전환되어 완전히 삭제하기 위해서는 가비지 컬렉션 과정을 거쳐야한다. 하지만 가비지 컬렉션은 지연시간이 긴 Erase 연산을 포함하기 때문에 SSD의 I/O 성능을 감소시키고 마모도를 증가시키는 문제가 된다. 본 논문에서는 입력데이터에 대하여 유효데이터와 무효데이터에서 중복검사를 실행하는 기법을 제안한다. 먼저 유효데이터에 대한 중복제거 과정을 거치고 그 다음에 무효데이터 재활용 과정을 거침으로써 중복률을 향상시켰다. 이를 통하여 SSD의 쓰기 횟수와 가비지 컬렉션 횟수를 감소시켜 마모도와 I/O 성능이 개선되었다. 실험결과 제안한 기법은 유효데이터 중복제거와 무효데이터 재활용을 둘다 하지 않는 일반적인 경우에 비해서 가비지 컬렉션 횟수가 최대 20% 감소하고 I/O 지연시간이 9% 감소하였다.
디지털 영상장비는 사회의 폭넓은 분야에서 다양한 목적으로 사용되며, 4차 산업혁명의 중요한 요소로 자리 잡고 있다. 영상장비의 데이터는 여러 가지 원인으로 잡음에 노출되며, 이러한 잡음은 장비의 정확성에 영향을 끼쳐 오차를 유발하며 신뢰도를 저하한다. 본 논문에서는 고밀도의 Salt and Pepper 잡음을 효과적으로 제거하기 위해 방향성 유효 화소를 기반으로 한 알고리즘을 제안하였다. 기존 방법들은 Salt and Pepper 잡음의 밀도가 높아지면서 성능이 저하하는 모습을 보였다. 반면, 제안하는 방법은 고밀도 Salt and Pepper 잡음 환경에서도 방향성 유효 화소를 고려한 디노이징을 진행하여 기존 방법보다 잡음 제거성능이 우수하였다. 실험 결과는 제안한 알고리즘이 기존 방법들에 비해 우수함을 보여주며, 확대 영상을 통해 성능을 확인하였다.
EPLA 패킷 스케줄링 알고리즘은 IEEE 802.22 WRAN 시스템의 실시간 트래픽 전송 지원을 위한 패킷 스케줄링 알고리즘으로 참고문헌[4]으로 제안되었다. 패킷 기반 무선 전송 시스템에서 실시간 트래픽의 경우 짧은 데이터 유효 시간을 가지며, 만약 데이터 유효 시간이 초과할 경우 실시간 트래픽 데이터로써의 가치를 상실하기 때문에 시스템에서는 해당패킷을 전송하지 않고 제거해 버린다. 그러므로 실시간 트래픽의 중요한 서비스 품질(QoS) 인자인 요구된 패킷 손실율을 보장하기 위해서는 실시간 트래픽의 데이터 유효 시간을 고려하여 자원을 할당하여야 한다. 기존의 패킷 스케쥴링 알고리즘들은 많은 경우 큐의 맨 앞에 위치한 패킷의 지연 시간을 고려하지만 EPLA는 패킷이 저장되는 큐 내의 다음 프레임에서 제거 될 것으로 예상되는패킷의 손실양을 고려하여 자인을 할당함으로 기존의 실시간 패킷 스케줄링 알고리즘에 비해 훨씬 좋은 성능을 보인다. 하지만 EPLA는 예상되는 패킷 손실양을 계간하기 위해서 모든 사용자의 큐에 저장된 패킷들을 확인해야하므로 높은 복잡도를 가지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 각 사용자로부터 피드백 받은 부채널의 상태 정보를 기반으로 사용자 큐를 확인하여 횟수를 제한함으로써 패킷 손실을 성능의 손실 없이 복잡도를 줄이는 간단한 방법을 제안하고, 실시간 트래픽인 음성 트래픽과 비디오 트래픽에 대한 시뮬레이션 결과를 통해 이를 확인한다.
음성인식 시스템의 실용화를 위해서 우선적으로 해결되어야 될 문제중 하나로 잡음환경하에서의 끝점검출을 들 수 있다. 잡음이 존재하지 않는 환경에서는 기존의 에너지 파라미터만으로도 어느정도 신뢰성있는 끝점 구간을 검출할 수 있으나 도심 소음과 같은 실제 잡음환경하에서는 대부분 좋지 않은 결과를 보인다. 본 논문에서는 도심환경의 배경잡음을 제거하는 방법으로 입력되는 음성에 대하여 주변소음에 의해 손상된 음성스펙트럼의 크기 성분만을 제거하는 전처리 기법인 Bark scale에 기반한 스펙트럼 차감법을 사용하고, 인간의 청각특성을 고려하여 음성의 주파수 대역을 3개의 대역으로 분리한 후, 대역별로 세밀한 에너지 문턱치값을 설정하여 음성의 끝점을 탐색하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 유효성을 확인하기 위해 실제 사무실 및 지하철역 등의 잡음환경하에서 녹음된 데이터베이스를 이용하여 끝점검출을 수행한 결과 기존의 에너지와 영교차율을 이용한 방법에 비해 평균 $46\%$의 오차율 감소와 대역에너지만을 사용한 경우에 비해 평균 $17\%$의 오차율 감소를 나타내어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 LANDSAT 위성영상의 주기적 간섭잡음을 제거하는 방법에대하여 연구하였다. 이를 위하여 위성영상의 잡음을 가산적으로 모델링하였으며 잡음의 고유한 특성을 고려하여 잡음주파수를 검출하고 이에 따른 잡음제거 필터를 설계하는 방법을 구안하였다. 본 제안된 방법은 반복설계과정이 필요하지 않을 뿐만 아니라 기존방법에 비해 보다 많은 씬호성믄을 보존되는 한편 잡음 성분은 효율적으로 제거되는 장점이 있다. 제안된 방법의 유효성을 검증하기 위하여 실제 LANDSAT영상을 이용한 실험을 수행하였다.
관측치의 개수보다 변량의 개수가 더 많은 다변수 상황에서 정규혼합모형을 이용하여 군집분석을 하기 위해서는 비정보적인 변수들을 제거하는 과정이 필수적으로 요구된다. 이와 같은 변수선택과 군집의 동시 처리를 위한 기존 연구의 대부분은 군집별 등분산 가정 하에서 이루어져 왔으며, 비정보적인 변수를 제거하기 위해 주로 벌점화 우도 기법이 이용되었다. 본 연구에서는 약간 변형된 정규혼합모형을 기반으로 비현실적인 등분산 가정을 탈피하면서 효율적으로 비정보적인 변수를 제거하는 새로운 방법을 제공한다. 이 모형에 대한 타당성을 설명하였고, 모수 추정을 위한 EM 알고리즘을 유도하였다. 그리고 모의실험 및 실자료 실험을 통해 제안된 방법의 유효성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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