최근 스마트폰의 보급화로 기기 간 근거리 무선통신에 관련된 기술이 주목받고 있다. 하지만 NFC의 저 보급화로 근거리 무선통신에 별도 추가의 H/W 설치 없이, S/W기반으로 무선통신을 이루어 내는 통신 기술이 필요한 실정이다. 이에 모든 기기에 탑재되어있는 마이크와 스피커를 활용하여 소리를 활용한 근거리 무선통신 기술이 주목받고 있다. 본 논문에서는 소리의 다중채널 병렬식 전송으로 전송속도를 개선함과, 적응적 임계치를 활용하여 잡음 및 기기 마이크별 특성에 따른 상이한 전송률을 개선하는 방법을 제안한다. 이러한 연구는 기업홍보 목적이나 결제시스템과 같은 특정 제한된 조건이 아닌, 일반 사용자를 대상으로 빠르고 편리한 데이터 전송 시스템을 제공하는데 이용될 수 있다.
본 논문에서는 물체들의 이동(translation) 축적(scale) 그리고 회전방향(orientation)에 무관하게 물체를 인식하는 실용적인 패턴 인식 시스템을 소개한다. 이 시스템은 2진영상으로 변환하는데 필요한 임계치(threshold)의 큰 변화에도 덜 민감하다. 특징 벡터(feature vector)로 서는 Zernike 모멘트를 사용하였는데 지금까지 잘 알려진 Hu가 제안한 7개의 모멘트 불변수 (moment invariants)와 비교한다. 또한, 실용적인 기계 시각(machine vision) 시스템에 대해 세 가지 중요한 문제로서 패턴 정규화(pattern nomalization), Zernike 모멘트의 신속한 계산, 그리고 k-NN 규칙을 이용한 분류 등을 논의하였다. 실험에서는 임의의 회전 방향에서 문자들의 크기가 10x10 화소(pixel)에서 512x512 화소까지 변하는 서로 다른 크기를 가진 인쇄된 62개의 문자와 숫자 그리고 기호들을 서로 다른 임계치에서 인식하는 것을 보여준다.
각종 인공지능 기법들을 활용하여, 주식시장의 흐름을 예측하려는 연구가 지금까지 많은 인공지능 및 금융공학의 연구자들에 의해 시도되어 왔으며, 그 결과 다양한 인공지능 기법들이 예측 방법론으로 제시되어 왔다. 이런 가운데 서로 다른 예측모형들이 산출하는 예측결과를 종합 - 보완하는 결합기법에 관련된 연구가 90년대 후반부터 오늘날까지 꾸준하게 발표되고 있다. 본 연구 역시 유전자 알고리즘 기반의 새로 인공지능 예측모형간 결합기법을 제시하고 있다. 다만, 기존의 연구모형들이 각 개별모형 결과의 상대적 가중치에 초점을 맞추고 있었다면, 본 연구의 제안모형은 등락을 판단하는데 활용되는 임계치까지 유전자 알고리즘을 이용해 동시에 최적화하도록 설계되어 있다는 점에서 차별화된다. 제안모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 지난 1998년부터 2007년까지의 KOSPI 지수 등락 예측을 위해 구축된 로지스틱 회귀모형, 인공신경망, SVM모형의 결과들을 제안모형을 이용해 결합하였다. 그 결과, 예측력 향상에 본 연구의 제안모형이 기여 할 수 있음을 확인 할 수 있었다.
Donoho et al. suggested a wavelet thresholding denoising method based on discrete wavelet transform. This paper proposes an improved denoising method using a new thresholding function based on translation-invariant wavelet for underwater acoustic measurement. The conventional wavelet thresholding denoising method causes Pseudo-Gibbs phenomena near singularities due to the lack of translation-invariant of the wavelet basis. To suppress Pseudo-Gibbs phenomena, a denoising method combining a new thresholding function based on the translation-invariant wavelet transform is proposed in this paper. The new thresholding function is a modified hard-thresholding to each node according to the discriminated threshold so as to reject unknown external noise and white gaussian noise. The experimental results show that the proposed method can effectively eliminate noise, extract characteristic information of radiated noise signals.
일반적으로 도달시간은 지표면 유출의 흐름상태에 의존하며, 대개 중력흐름으로 가정하여 도달시간을 산정하고 있다. 본 연구에서는 흐름상태를 중력흐름과 표면장력흐름으로 구분하고 각 흐름을 판단할 수 있는 임계치를 추정하였다. 도달시간 산정을 위해 유역경사와 지표면조고의 영향을 고려할 수 있는 무차원수를 도입하였으며, 이 임계치의 범위에 따라 중력흐름과 표면장력흐름을 구분하고 두 조건의 흐름상태에 따른 도달시간 산정식을 각각 개발하였다. 중력흐름에 의한 도달시간 산정식과 표면장력흐름에 의한 도달시간 산정식을 개발하고 검증하기 위하여 기존 외국에서 실험한 자료를 비교 분석하였다. 분석결과를 통하여 이러한 흐름특성을 고려한 도달시간 산정식을 모형에 적용할 경우 유출모형을 통한 유출량산정의 정확도 향상에 기여할 것으로 판단된다.
AlGaN/GaInN 이중이종접합구조(double heterostructure :DH)를 대기압 유기금속기상에 피텍셜(MOVPE)법으로 AIN 와충층을 이용하여 사파이어 기판위에 성장하고, 실온에서의 광여기법에 의한 청색영역의 단면모드 유도방출특성과 편광특성을 조사하였다. 여기광원의 광밀도가 증가함에 따라 청색 영역에서의 유도방출 피크는 낮은 에너지 쪽으로 이동하였고, 유도방출 피크파장은 여기광밀도가 200kW/$cm^{2}$일때 402nm 이었으며, 스펙트럼의 반치폭은 18meV 이었다. 또한 유도방출에 필요한 여기광밀도의 임계치는 130 kW/$cm^{2}$ 이었다. AlGaN/GaInN로부터 방출되는 유도방출 광은 임계치 이상에서 TE-mode로 편광 되었다.
본 논문에서는 ATM 망으로 입력되는 트래픽(CBR/VBR)의 QoS 특성을 만족시키기 위한 버퍼할당 및 버퍼관리 메카니즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 ATM 망의 트래픽 처리방식은 입력되는 트래픽의 특성에 따라 버퍼를 각각 할당하는 방식을 사용하는 경로분리 메카니즘을 기본으로하며 임계치를 설정하여 버퍼관리 메카니즘의 셀처리 스케줄링 및 알고리즘, 그리고 서비스 크래스의 특성에 따라 요구되는 평균 셀지연과 셀손실을 고찰하였고, CBR/VBR 버퍼의 임계치가 셀지연이나 셀손실에 많은 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 세라믹을 비파괴 검사하여 얻어진 영상에서 세라믹의 결함을 검출하는 방법을 제안한다. 비파괴 검사를 통하여 얻어진 영상의 윤곽선을 추출하기 위하여 Prewitt 마스크를 적용한다. 그리고 비파괴 검사 영상의 잡음 비율을 최소화하기 위해 결함이 겹쳐진 윤곽선을 기준으로 감마 처리를 수행하고 임계치 이진화 기법을 적용하여 구간별로 결함을 검출한다. 구간별 결함을 통합하여 결함을 검출한다. 검출한 결함에 Grassfire 기법을 적용하여 미세한 잡음을 제거한다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 비파괴 검사에 적용되는 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 결함 검출 방법보다 결함 검출에 있어서 효과적인 것을 확인하였다.
문선 채널에서 신뢰성 있는 실시간 동영상 서비스를 하기 위해서는 비디오 스트림 내에서 오류가 발생한 블록의 위치를 알아야 정확한 오류 복구가 가능하다. 이전의 오류 검출 연구들은 대부분 픽셀 단위로 비교하므로 계산량이 많은 문제점이 있다. 본 논문에서는 실시간 서비스를 고려하여 계산량이 적은 블록 단위의 오류 검출 기법을 제안한다. 블록 내의 DCT 계수를 이용하여 오류를 검출한다. DC 계수를 이용해 1차 임계치를 비교한 후 AC 계수를 이용해 에지를 검출한다. 애지가 존재하는 블록에 대해 2차 임계치를 비교하여 오류 여부를 판단한다. DCT 계수 정보를 직접 이용할 수 없는 P, B 프레임에서 DCT 계수를 추정할 수 있는 방법도 함께 제안한다. 제안한 오류 검출 기법을 실제 구현하여 성능을 측정한다.
영상 정보에 기반한 지능형 교통 정보 시스템(ITS)의 응용 분야에서, 차량의 그림자 제거와 겹침 차량을 분리하기 위하여 3차원 물체의 특징을 이용하며 차량 형상을 분리하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 차량을 분리하기 위하여 연속 프레임에서 배경을 수정하고, 배경 영상과 현재 입력 영상의 차이를 이용한다. 또한 그림자를 제거하고 겹침 차량을 분리하기 위하여, 1) 3차원 증거를 차량 증거 영역에서 검출하여 군집화하고, 2) 독립 차량의 중심 위치를 판단하고, 3) 다시 임계치에 의해 차량의 형상을 분리한다. 단순 임계치에 의해 차량을 분리하는 기법은 기상조건 등에 민감하기 때문에 여러 조건에 따라 다른 알고리즘을 적용해야 하지만 제안하는 기법은 동일한 알고리즘으로 여러 기상조건에 적응이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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