본 논문에서는 저소음 및 저 신호 왜곡 특성을 가지는 내환원성 유전체 원료를 개발하기 위하여 $(Ca_{0.7}Sr_{0.3})(Zr_{0.97}Ti_{0.03})O_3$에 $CaTiO_3$, $SrTO_3$, $BaTiO_3$를 첨가하여 이에 따른 유전 특성을 조사하였다. 첨가량의 조절 및 glass frit 첨가를 통하여 환원성 분위기에서도 유전율 80 ~ 100, 절연저항 (R*C) 500[ohm-F] 이상의 유전특성을 얻었다. 본 연구결과로 얻어진 유전재료를 적용하면 무소음 및 저 신호 왜곡 특성을 가지면서도 고 신뢰성의 MLCC를 제작할 수 있을 것으로 예상된다.
물 순환이란 물이 지표면으로부터 증발하거나 바다로부터 증발하여 습한 공기가 기단을 형성한 후 적합한 조건이 형성되면 강수를 초래하는 과정이라고 볼 수 있다. 여기서 강수는 여러 경로 즉, 증발산, 지표흐름, 침투, 침루 등을 통해 다시 순환과정을 거친다. 최근 도시화로 인한 불투수면적의 증가로 기후변화, 홍수지체시간 감소, 첨두 및 유출총량의 증가, 침투능 및 증발산량의 감소 등 자연하천의 유출특성과는 다른 유출특성이 나타나며, 물 순환 체계가 왜곡되어 지하수위는 낮아지고, 하천의 유량은 감소되는 등 하천의 정상적인 기능이 저하되고 있다. 이에 우리나라에서는 환경부 및 국토교통부 등 정부기관과 지방자치단체에서 법과 조례를 제정하여 저영향개발기법 (LID, Low Impact Development)을 적용하도록 권고하고 있으며 신도시 개발사업 시 왜곡된 도시의 물 순환체계를 개선하기 위하여 저영향개발기법을 적용하고 있다. 저영향개발 기법의 정량적인 효과를 검증하기 위해서는 미환경청 (U.S. EPA., United States Environmental Protection Agency)에서 개발한 SWMM모델을 이용하여야 한다. 본 연구에서는 도시화로 인해 왜곡된 물순환체계 개선을 위하여 다양하게 설계된 저영향개발기법의 정량적인 효율을 SWMM 모델을 통해 산정하고, 장기적인 측면에서 물순환 회복에 적합한 저영향개발기법의 배치 최적화를 제안하고자 한다.
전송과정에서 발생하는 왜곡량에 따라 전송률의 하한이 결정되는 율-왜곡 이론은 시간적으로 민감한 부분을 왜곡없이 부호화하여 전송하는 영상 시스템에서 기본이 되는 중요한 요소이다. 율-왜곡 이론은 정보량의 개념으로부터 시작되어 원 신호의 확률분포와 왜곡의 측정기준에 의해 결정되는데, 이 논문에서는 가우시안과 라플라시안 분포함수에 절대치 오차기준과 자승 오차기준을 적용하여 율-왜곡 함수를 각각 구하였다. 나아가서 저전송률 부호기로 개발된 H.263 부호기에 이 함수를 적용하여 분석하였다. 비교를 위해 자승 오차기준에 위한 이론치와 실제 측정치를 제시하였다. H.263 부호기는 엔트로피 부호화, 부호화를 블록 패턴 등 다양한 기법을 사용하여 율-왜곡 함수에 의한 이론치보다 주어진 MSE에서 정규화 비트율이 최대 0.55만큼 더 낮은 전송률을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 저 비트오율 압축 시 발생되는 신호 왜곡을 인간의 지각적 특성을 이용하여 음질을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 저 비트오율 압축 과정에서 손실된 고주파 영역의 신호를 부가 정보를 사용하지 않고 손실되지 않은 영역의 정보를 사용하여 고주파 영역의 신호를 첨가함으로써 음질을 개선하였다. 비 손실 영역의 순음 및 비 순음 성분을 검출하여 손실영역에 해당 하모닉 성분을 청각 자극 에너지로 스케일 하여 새로운 신호를 첨가한다. 원 신호와 저 비트오율 압축으로 인해 왜곡된 신호, 그리고 본 논문의 알고리즘을 이용하여 개선된 신호를 신호 대 잡음 비를 측정하고 청감 테스트를 통해 음질 개선 효과를 확인하였다.
저밀도 플라즈마는 반도체 공정, 나노 신소재 분야 및 우주 항공 분야 등 여러 분야에 이용되며, 플라즈마 진단 및 분석을 통해 효과적인 플라즈마 제어가 가능하다. 특히, 전자 에너지 분포 함수(Electron Energy Distribution Function, EEDF)는 전자 온도, 플라즈마 밀도 및 플라즈마 전위 등의 플라즈마 변수를 측정하거나 전자 가열 매커니즘 등을 이해하는데 있어서 매우 중요하므로 정밀한 측정이 필요하다. 그러나 RF fluctuation에 의해 낮은 전자 에너지 부분에서 EEDF가 왜곡되어 측정된 데이터 및 분석의 신뢰도가 떨어지게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 RF fluctuation 보상을 위한 쵸크 필터가 사용되며, 쉬스 임피던스에 비해 쵸크필터의 임피던스가 클수록 보상 효과는 높아진다. 하지만 플라즈마의 밀도가 낮아지면 쉬스 확장에 의해 쉬스 임피던스가 증가하므로 쵸크 필터에 의한 보상만으로는 충분한 개선 효과를 얻기 힘들다. 따라서 본 연구에서는 효과적인 RF fluctuation 보상을 위해 임피던스가 높은 쵸크 필터를 설계하고 추가적으로 레퍼런스링에 전압을 걸어 쉬스의 임피던스를 줄이는 방법도 적용하였다. 유도결합방식으로 $10^{-8}cm^{-3}$ 대의 저밀도 아르곤플라즈마 방전시켰으며, 단일 랑뮤어 탐침법으로 EEDF를 측정한 결과 낮은 전자 에너지 부분의 왜곡이 개선됨을 확인하였다.
본 논문에서는 하드웨어의 제한된 자원을 이용하여 HEVC 코덱을 구현할 때 DCT 와 엔트로피 부호화를 사용하지 않고 율 및 왜곡값을 예측하여 고효율의 부호화를 수행하는 방법에 대하여 제안한다. HEVC 는 기존의 부호화기에 비하여 계층적 부호화 구조와 함께 큰 블록 크기를 갖는 DCT 와 엔트로피 부호화를 반복적으로 수행하기 때문에 하드웨어 구현 시 그 복잡도가 매우 크게 증가한다. 먼저 DCT 는 하다마드변환 행렬과 또 다른 정규 직교 변환 행렬의 곱으로 표현될 수 있는 성질을 이용하여 부호화 변환 시 생성된 하드마드변환 행렬에 저복잡도의 정규 직교 변환 행렬을 곱하여 DCT 변환 계수를 생성한 후 변환 및 양자화를 수행한다. 왜곡값의 경우, 이 때 생성된 양자화 계수와 변환 계수 간의 차이를 변환도메인에서 제곱합을 이용하여 계산하여 역변환을 생략함으로써 복잡도를 감소시킬 수 있다. 또한 텍스처에 대한 비트율 예측은 각 CU 블록내의 양자화 계수의 수를 더하여 계산하여 엔트로피를 수행하지 않고 예측할 수 있다. 그리고 비 텍스처에 대한 비트율 예측의 경우 움직임벡터의 비트에 대한 Pseudo CABAC 코드를 수행하여 예측할 수 있다. 이러한 저 복잡도의 텍스처 및 비텍스처 비트와 왜곡을 예측함으로써 하다마드변환만을 이용하여 부호화하였을 때에 비해 최대 33%의 비트율 감소를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 저해상도 및 저대비의 특성을 지니는 문자 영상으로부터 특징을 추출하고 연상메모리를 이용하여 대상 문자를 인식하는 방법을 소개한다. 저해상도 영상의 이진화 과정에서 발생할 수 있는 정보의 왜곡 현상을 피하기 위하여 입력 영상의 gradient 정보를 이용하여 특징을 추출한다 저해상도 일 저대비의 특성을 지니는 문자 영상의 경우 입력 영상에 noise가 존재하거나 충분한 정보가 포함되어 있지 않은 경우 특징벡터에 상당한 왜곡을 초래하게 된다. 손상된 특징을 복원하기 위하여 연상메모리를 이용한다. 인식하고자 하는 문자 영상들의 prototype 영상들을 이용하여 연상메모리의 weight matrix를 구성한다. weight matrix를 이용해서 입력 영상이 가지는 특징과 가장 비슷한 특징을 가지는 prototype 영상의 특징벡터를 생성함으로써 손상된 특징을 복원하게 된다. 제안된 시스템을 이용하여 실험한 결과 noise가 존재하거나 정보가 충분하지 않은 입력 영상에 대해서 비교적 놀은 인식률을 얻음을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 H.264 부호화기의 율-왜곡 최적화를 위한 저 복잡도의 왜곡치 예측 방식을 제안한다. H.264에서 사용하는 복원 왜곡치를 계산하기 위해서는 DCT, 양자화, 역 양자화, IDCT, 그리고 복원 과정을 거쳐야 한다. 제안 방식은 양자화에서 계산되는 정수 계수들을 사용하여 정수 연산만으로 왜곡치를 예측한다. 따라서 제안 방식을 사용함으로써 왜곡치 계산에 사용되었던 역 양자화, IDCT, 그리고 복원 과정이 생략된다. 실험 결과는 QP $24{\sim}36$에서 율-왜곡 최적화된 모드 결정 시간의 감소량이 평균 29 %와 최대 약 42 % 이고, 율-왜곡 성능 저하는 무시할 수 있을 정도로 작음을 보여준다.
현대의 휴대기기들은 대부분 저비용 저전력의 CMOS를 채용한 카메라를 사용한다. 일반적으로 CMOS 센서는 영상의 왜곡을 발생시키는 Rolling Shutter를 채용하여 촬영을 한다. Rolling Shutter에 의한 왜곡 현상을 보정하기 위해 기존의 방법들은 영상을 분석하여 카메라의 움직임을 추정한다. 하지만 증강현실과 같은 시스템에 있어 매우 중요한 실시간성을 보존하기 위해서는 더욱 빠르고 간결한 보정처리가 이루어져야 한다. 따라서 본 논문은 대부분의 모바일 기기에 장착되어있는 가속도 센서를 이용하여 왜곡현상을 고속 보정하는 방법을 제안한다.
분산 비디오 복호화 기술은 저 용량 저 전력 시스템을 위한 초경량 복호화기를 제공할 수 있어 최근 많은 이슈가 되고 있다. 그러나 분산 비디오 복호화 기술은 피드백 채널을 이용하여 반복적인 패리티 비트 제어 방법을 주로 사용하기 때문에 전체 복호화 시간이 매우 길다는 단점을 가지고 있다. 따라서 분산 비디오 복호화 시스템의 고속화가 반드시 필요하며 이를 위해 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 분산 비디오 복호화의 고속화를 위하여 보조정보와 LDPCA 프레임의 율-왜곡을 이용하여 패리티 비트 요구량을 예측하는 방법을 제안한다. 모의실험을 통해 제안하는 방법을 이용함으로써 분산 비디오 복호화에 소요되는 전제 복호 시간 대비 약 80% 시간 절감 효과를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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