최신의 동영상 압축 표준인 H.264[1]는 기존의 동영상 압축 표준에 비해 압축 성능이 매우 높으며 4$\times$4 DCT(Discrete Cosine Transform)를 수행하는 특징이 있다. H.264 표준에서는 압축 효율을 높이기 위해 Intra 프레임 내의 이웃한 픽셀칸의 연관성을 이용한 프레임 내 창조(Intra Prediction)를 수행한다. 그러므로 기존의 동영상 압축 데이터를 H.264로 변환하기 위해서는 intra 프레임의 프레임 내 창조와 8$\times$8 DCT 블록의 4$\times$4 정수형 DCT 블록으로의 변환을 필수적으로 수행해야 한다. 또한, Intra 프레임은 GOP 내의 다른 프레임의 창조 대상이 되므로 변환 시 화질의 최적화가 필수적이다[2]. 본 논문에서는 Intra 프레임의 변환 시 화질의 최적화를 위해 DCT 도메인 상에서 프레임 내 창조를 수행하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 추가적인 계산없이 DCT 변환으로 인한 오류를 줄여 변환된 intra 프레임의 화질을 개선할 수 있다.
다양한 동영상 압축표준에서 압축효율을 높이기 위해 1/2 화소를 이용한다. 1/2 화소는 프레임 간 참조시 압축 효율을 높이기 위한 프레임 내 화소를 연산하여 생성되는 가상의 값이며 이 연산식은 표준에 따라 다르다. MPEG-2에서 H.264로의 포맷 변환시 이 1/2 화소값의 차이로 인해 MPEG-2의 모션벡터와 움직임 보상된 값을 그대로 사용할 수 없게 된다. 본 논문에서는 MPEG-2의 모션벡터를 그대로 사용하고 DCT(Discrete Cosine Transform) 도메인에서 두 표준의 화소값의 차이를 보정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 픽셀 도메인의 창조 블록을 이용하여 보정 할 위치를 찾고 두 표준의 1/2 화소 계산식의 차이를 이용하여 보정 할 값을 구하게 된다. 구해진 보정 값을 DCT하여 DCT 도메인의 현재 블록에 더하여 보정하게 된다. 이 기법은 모든 블록의 값을 완벽하게 보정할 수는 없지만 두 표준 간 차이값이 큰 1/2 화소를 보정할 수 있으며 IDCT라 DCT로 인한 화질 열화도 감소된다 또한, DCT 상태에서 보정을 수행하므로 픽셀 도메인에서 보다 약 7%의 계산복잡도도 낮출 수 있다.
지하수위의 상승에 따른 간극수압의 증가는 사면의 불안정을 야기할 수 있다. 그러나 모델링 오차, 계측오차, 모델변수의 불확실성 등과 같은 오차로 인하여 사면에서의 지하수위 변동을 예측하는 것은 매우 어렵다. 이러한 불확실성을 극복하고 지하수위 변동을 평가하기 위한 최적의 모델변수를 구하기 위하여 역해석 기법이 사용되고 있다. 본 논문에서는 사면에서의 지하수위 변동을 예측하기 위하여 포화대에서의 지하수 흐름과 불포화대에서의 지하수 흐름을 동시에 고려할 수 있는 수치해석 모델과 변수예측기법을 적용하였다. 따라서, 본 논문에서는 포화투수계수($K_{s}$ ), 포화흡인력($\psi$$_{e}$) 및 불포화 투수계수의 함수에 사용되는 경험적인 상수(b)를 주요 매개변수로 선정하여 역해석을 실시하였다. 그리고, 역해석 기법 가운데 Maximum Likelihood(MK), Maximum-A-Posterior(MAP) 및 Extended Bayesian Method(EBM)에 대하여 비교연구를 실시하였다. 위의 세가지 방법 가운데 EBM은 가상의 변수(Hyperparameter) $\beta$를 도입함으로써 현장계측치와 사전정보를 가장 잘 조화시키는 방법으로 다른 ML, MAP 보다 탁월한 방법인 것을 알 수 있었다.
지문인식 알고리즘 구현에 있어서 일반적인 전처리 과정을 거쳐, 특징추출시 본 논문에서는 방향성이 추출된 영상에서 블록을 형성하여 각 블록에서의 방향성 특징들을 인공지능 기법의 한 분야인 신경회로망의 입력패턴으로 사용하여 특이점 추출을 수행했으며, 이를 바탕으로 PC없이 독립적으로 동작할 수 있는 지문인식 신호처리보드를 설계하여 그 신뢰성을 테스트한 결과 충분히 독립적으로 동작할 수 있음을 입증하였다.
정보화를 통한 업무의 효율성 제고에 대한 인식이 폭넓게 확산돼 있다. 의료분야에서도 비교적 단순한 원무관리 시스템이나 환자의 증상이나 각종 자료 등을 기록하고 의료진간의 공유를 가능하게 하는 전자의료기록 관리시스템의 구축이 필요하다. 또한 이들 시스템을 통하여 획득한 환자의 자료를 분석하여 의료진의 환자질병진단을 지원하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 의료자료 분석에 요구되는 기법을 제시하며, 획득한 환자의 자료를 데이터마이닝 기법인 신경망 모델을 적용하여 결과를 분석한다.
단일서버 시스템에서 응용간 자원의 공정한 분배는 GPS(Generalized Processor Sharing)을 통친 실현될 수 있다. 그러나 다중서버시스템에서 GPS를 적용한다면, 각 서버 내에서의 공정성은 보장해 주지만, 시스템 관점에서의 공정성은 더 이상 보장되지 않는다. 본 논문에서는 멀티서버 시스템에서 시스템 관점에서의 공정성 보장을 위한 기법을 제시한다. 이 기법은 시스템에서 발생하는 각 서버의 잔여용량을 응용간 공정하게 분배하는 모델과 모델을 참조하여 실행하는 실제 스케줄링 알고리즘으로 구성된다 모델에서는 긴 시간동안 각 서버에서 발생하는 잔여용량의 사용을 관측하여, 향후 각 응용의 요청들에게 제공할 잔여용량 분배를 결정한다. 스케줄링 알고리즘은 모델에 의해 결정된 잔털용량 분배를 실제 각 응용들이 제대로 가져갈 수 있도록 제어한다. 실제 모델을 참조하여 공정 잔여용량 분배를 수행하는 스케줄링 알고리즘의 동작은 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
딥러닝은 컴퓨터 비전의 상당한 발전을 기여했지만, 딥러닝 모델을 학습하려면 대규모 데이터 세트가 필요하다. 이를 해결하기 위해 데이터 증강 기술이 주목받고 있다. 본 논문에서는 객체 추출 바운딩 박스와 원본 이미지의 바운딩 박스를 결합하여 합성 데이터 생성기법을 제안한다. 원본 이미지와 동일한 범주의 데이터셋에서 참조 이미지의 객체를 추출한 다음 생성 모델을 사용하여 참조 이미지와 원본 이미지의 특징을 통합하여 새로운 합성 이미지를 만든다. 실험을 통해, 생성 기법을 통한 딥러닝 모델의 성능향상을 보여준다.
최근 PDA, 휴대폰, 노트북, GPS, RFID와 같은 모바일 장치의 발달과 범용적인 사용으로 위치 기반 서비스(LBS: Location Based Service)에 대한 요구가 점점 증대되고 있다. 위치 기반 서비스의 핵심 기술로는 이동체의 위치를 저장 및 관리하기 위한 이동체 데이타베이스를 들 수 있다. 이러한 데이타베이스는 이동체 정보를 빠르게 검색하기 위해 색인을 필요로 하며, 이 색인은 다수의 이동체에 의해 갱신되는 업데이트를 관리하고 실시간으로 위치를 추적할 수 있어야 한다. 따라서 이동체 데이터베이스를 위한 색인은 실시간 처리를 위해서 메인 메모리에서 동작하는 색인의 구조를 가져야 하며, 다수 이동체의 위치 정보를 관리하기 위해 색인의 일부분을 메모리에서 디스크로 이동하거나 디스크에서 메모리로 로딩하는 기법을 지원해야 한다. 이 논문에서는 이러한 색인의 요구 조건을 충족시키기 위해서 메인 메모리와 디스크를 연동하는 통합색인 기법과 메모리 공간 부족 시에 색인의 일부를 디스크로 이동시키는 이주 정책들을 제시하였다 이주 정책은 디스크 I/O를 줄이기 위해 노드 단위가 아닌 서브트리 단위로 이동하도록 함으로써, 벌크 연산 및 동적 클러스터링의 효과를 얻게 된다. 통합 색인은 이주 정책에 따라 다른 형태로 구성될 수 있으며, 본 논문에서는 Oldest Node 정책과 LRU Buffer 정책을 적용하였다. 또한 통합 색인을 구현하고, 각 이주 정책 별로 실험 평가를 수행하여 성능을 측정하였다
기존의 협력통신 관련 연구는 주로 단일 송 수신기와 다중 중계기가 존재하는 시스템 상에서 최적의 중계기를 선택하여 협력전송을 하거나 다중 중계기 모두를 이용한 협력통신이 이루어지고 반대로 단일 수신기, 중계기와 다중 송신기가 존재하는 시스템에서 최적의 사용자를 선택하는 것에 관한 것이 대부분 이었다. 하지만 실질적으로 보았을 때는 시스템 전체적인 관점에서 보았을 때 각각의 사용자에 대하여 최선의 중계기를 선택할 경우 오히려 전체적인 시스템 성능은 떨어질 수 있다. 본 논문에서는 다중사용자 협력시스템에서 각각의 사용자들이 자신들의 중계기 역할을 할 사용자를 선택하는 기법에 대하여 알아본다. 각 사용자에 대하여 자신이 중계기 역할을 할 경우 복호및재전송 기법을 이용하여 중계역할을 하고 그렇지 않을 경우 자신의 신호를 재전송한다. 제안된 시스템에서의 각 사용자에 대한 불능확률을 구하고 그것을 기반으로 사용자를 선택하게 된다. 모의실험을 통해 제안된 시스템에서의 사용자 선택 기법들의 성능을 알아보았고 이를 평균 불능확률로 나타내었다. 모의실험 결과 제안된 시스템에서 랜덤선택은 협력통신을 하지 않은 경우보다 안 좋은 성능을 보였고 나머지 기법들의 경우 협력통신을 하지 않은 경우보다 월등히 좋은 성능을 보였다.
새로운 에너지원으로서의 가스 하이드레이트 개발 연구는 한국에서는 2005년 산업자원부에 의해 가스하이드레이트 개발 연구 사업이 정식으로 출범하면서 활발히 진행되기 시작하였다. 2007년도에 종료된 1단계 연구를 통하여 동해에서 가스 하이드레이트 부존이 확인됨에 따라 2단계에서 부터는 가스하이드레이트 생산 연구가 연구의 중심으로 떠오르게 되었다. 생산 연구는 물성/생산 실험 연구, 전산모사 연구, 해외 현장 시험 생산 연구로 크게 나뉘어 질 수 있는데 현재 한국에서는 물성/생산 실험 연구가 가장 활발히 진행되어 왔다. 이에 따라 보다 체계적이고 계획적인 연구를 위하여 기 실험된 연구를 종합 분석하여 체계적인 실험 결과의 활용과 향후 연구 계획을 하고자 한다. 본 발표에서는 기 실행된 실험 연구를 수행기관, 시료의 크기, 경계조건 등의 실험 규모, 시료의 종류, 하이드레이트 형성 조건, 측정 물성, 채택 생산 기법 등의 실험 내용 등을 종합하여 소개하고자 한다. 1단계에서는 주로 실험실 스케일, 인공 모래 시료, 인공 가스하이드레이트를 이용한 실험연구가 주를 이루었으며 이를 보완하기 위하여 2단계에서는 중규모, 자연시료, 자연 하이드레이트를 이용한 실험연구가 시작되었다. 초기 단계에서 생산 기법으로 감압법, 열수 주입법, 열자극 법, 화학 억제제 주입법, 치환 생상법 등이 연구되었으며 그 결과 감압법을 주 생산 기법으로 하여 열수 주입법, 열자극법, 화학 억제제 주입법 등을 하이드레이트 재생성 억제기법으로 혼합하여 쓰는 하이브리드 기법들이 연구 되었으며 현재 세계적인 수준의 실험 연구 기술 수준을 보유 하고 있는 치환 생산법 연구가 또한 현재까지 활발히 진행되고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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