본 논문은 특정 응용에 적합한 퍼지 제어기의 최적 설계 파라메터 (퍼지 규칙과 소속 함수)를 찾는데 역전파 학습 과정과 유전 알고리즘을 결합한 Lamarckian 상호적응 기법을 이용한 뉴로-퍼지 제어기의 새로운 설계 방법을 제안한다. 설계 파라메타들은 진화에 의한 전역적 탐색을 통해 높은 포함값과 유용한 퍼지 규칙들을 갖는 규칙 베이스와 작은 근사화 오차와 좋은 제어 성능을 갖는 소속 함수들을 얻도록 제어기간 파라메타 조절을 수행하며, 학습에 의한 국부적 탐색을 통해 각 퍼지 제어기가 원하는 제어 결과를 나타내도록 제어기내 파라메타 조절을 수행한다. 제안한 상호적응 설계 방법은 유전 알고리즘의 모든 세대에서 역전파 학습이 이루어지므로 보다 좋은 근사화 능력을 나타나고, 사용한 무게 중심 비퍼지화기가 정확한 비퍼지화값을 계산하므로 보다 좋은 제어 성능을 가지며, 퍼지 규칙 베이스와 소속 함수들의 최적화 탐색 과정이 입출력 공간의 같은 퍼지 분할 상에서 통합된 적응 함수에 의하여 동시에 수행되므로 탐색을 위한 작업 공간이 아주 작아지는 장점이 있다. 시뮬레이션 결과는 Lamarckian 상호 적응에 의해 얻어진 FLC가 퍼지 규칙수, 근사화 능력, 제어 성능등 모든 면에서 다른 방법에 의해 얻어진 FLC보다 가장 우수함을 보여준다.
본 논문에서는 원격 사용자에게 이미지 전송 시 임의 접근성(Interactive Selection)을 제공하여 사용자가 선호하는 영역을 우선적으로 전송할 수 있도록 하는 점진적 이미지 전송(Progressive Image Transmission) 기법 제안한다. 쿼드트리를 이용하여 간략화 된 이미지를 먼저 인덱스(Index image)로 제공하고 사용자가 선택한 영역만을 전송함으로써 사용자와 실시간 상호작용이 가능하고, 동시에 네트워크 대역폭과 메모리 요구량을 최소화하는 이점을 가진다. 본 연구는 영상처리 분야에서 사용되는 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio) 왜곡정도를 기준으로 쿼드트리를 분할하는 체계적인 방법과 새로운 쿼드트리 압축 기법을 제안하였다. 그 결과, 공간분할을 사용한 기존 알고리즘보다 왜곡대비 압축률을 향상시켰다. 또한, 쿼드트리의 각 노드 접근에 적응 순회(Adaptive Traversal) 방식을 도입하여 기존 고정 순회 방식보다 전송 이미지의 품질 향상에 기여하였으며, 너비 우선 탐색(Breadth First Traversal)과 깊이 우선 탐색(Depth First Traversal)을 결합한 알고리즘으로 이미지의 임의부분 선택권을 제공한 수 있는 기반을 마련하였다. 본 알고리즘은 간단한 연산으로 구성하여 계산 복잡도틀 낮추어 자원 사용을 최소화하고 높은 전송 효율을 지녔기 때문에 모바일 기기에서 실시간으로 활용이 가능하다.
NOW(Network of Workstations)는 병렬 프로그램들을 수행하기 위한 플랫폼으로 많이 고려되어지고 있다. NOW에서 병렬 프로그램이 좋은 성능으로 실행되기 위해 해결되어야할 기본적인 문제들 중 하나가 작업의 스케쥴링 문제를 효율적으로 결정하는 것이다. 현재 NOW에 관한 대부분의 연구는 NOW를 구성하는 모든 워크스테이션이 같은 처리 능력을 가지고 있다고 가정하고 있다. 본 논문에서는 NOW를 구성하는 워크스테이션들이 다른 계산 능력을 가지고 있는 것을 고려한다. 이질적인 계산 능력을 가지고 있는 워크스테이션들로 구성된 NOW에 적용할 수 있는 10가지 공간 분할 스케쥴링 방법을 제시하 고, 시뮬레이터를 통하여 이 스케쥴링 정책들을 비교한다. 시뮬레이터는 합성된 순차/병렬 부하를 입력으로 받아 병렬 작업의 응답 사간과 기다림 시간을 성능 지표로 발생시킨다. 실험 결과 워크스테이션의 계산 능력에 비례하여 병렬 프로그램을 이질적으로 분할하는 경우가 균등 분할하는 경우보다 성능이 우수함을 알 수 있었다. 병렬 프로세스를 수행하는 워크스테이션에 소유자가 돌아온 경우 병렬 프로세스를 새 유휴 워크스테이션에 이주하는 것보다는 단지 우선 순위를 낮추는 것이 높은 성능을 보여 주었다. 우선 순위 낮춤을 사용하는 이질적 분할의 경우 적응 할당 정책이 넓은 범위의 병렬 프로그램 도착시간에서 좋은 성능을 보이나 부하 불균형이 높아지는 경우 수정된 적응 할당 정책이 높은 성능을 보여준다 .
서빙 기지국과의 자기 신호 채널 이득이 가장 큰 사용자를 선택하여 자원을 할당하는 기존의 max SNR 방식은 간섭 영향이 크지 않은 환경에서 우수한 성능을 나타내며, 서빙 기지국과의 자기 신호 채널 이득과 함께 사용자가 인접 셀의 기지국에 야기하는 간섭을 함께 고려하여 자원을 할당하는 max SGIR 방식은 간섭이 큰 환경에서 뛰어난 성능을 나타낸다. 이처럼, 기존의 자원할당 방식들은 각기 다른 간섭 환경에서 최적의 성능을 나타낸다. 본 논문에서는 이러한 기존 방식의 단점을 극복하기 위하여 적응적 스케쥴링 기법을 제안한다. 제안된 방식은 max SNR 기법에 따라서 사용자를 선택하며, 선택된 사용자 발생 간섭량이 특정 임계치보다 클 경우 max SGIR 방식에 따라서 새로운 사용자가 선택된다. Monte-Carlo 시뮬레이션을 통한 성능 분석 결과에 따르면 제안 방식은 다양한 간섭 환경에서 기존의 방식들 대비 항상 우수한 성능으로 최대 30%의 성능향상을 보였다.
데이터 스트림이란, 빠른 속도로 지속적으로 생성되는 무한한 크기의 방대한 양의 데이터 집합으로 정의된다. 무한한 데이터 스트림에 비해 주어진 메모리 공간은 유한하게 한정되어 있어, 이러한 제약조건을 충족시키는 범위 내에서 일정 한도내의 정확도 오차를 허용하기도 한다. 또한, 변화하는 데이터 스트림 내의 최신 클러스터를 찾기 위해서는 데이터 객체의 저장없이 오래된 데이터 스트림 내의 정보들을 비중을 감소시킬 수 있어야 한다. 본 연구에서는 데이터 스트림 분석을 위한 데이터 스트림 격자 기반 클러스터링 기법을 제시한다. 주어진 초기 격자셀에 대해, 데이터 객체의 빈도가 높은 범위를 반복적으로 보다 작은 크기의 격자셀로 분할하여 최소 크기의 격자셀, 단위 격자셀을 생성한다. 격자 셀에서는 데이터 객체들의 분포에 대한 통계값만을 저장하여, 기존의 클러스터링 기법에 비해 데이터 객체에 대한 탐색없이 효율적으로 클러스터를 찾을 수 있다. 또한, 가용 메모리 공간에 따라 단위 격자셀의 크기를 조절하여 클러스터의 정확도를 최대화할 수 있어, 주어진 메모리 공간에 맞게 적응적으로 성능을 조절할 수 있다.
본 논문은 3차원 데이터의 다중 부호화(multiple description coding, MDC) 기법을 제안한다. 우선 다수의 평면으로 구성된 3차원 데이터를 그래프 컬러링(graph coloring)을 통해 3차원 데이터 복원 시 동일한 기여도를 제공하는 2개 평면 부분집합(subset)들로 분할한다. 다음으로 복원된 3차원 데이터의 화질을 최대화하기 위해 각 평면 부분집합의 평면 정보를 채널 오류 환경(channel error condition)에 따라 적응적으로 변형시킨다. 변형된 평면 부분집합들은 각각 압축되고 개별 채널을 통해 복호기로 전송된다. 복호기에서 전송된 2개 평면 부분집합 정보가 모두 복호되었을 경우, 복원된 3차원 부분 정보들을 결합하여 고화질 3차원 데이터를 복원한다. 만약 단일 채널만 유효하여 3차원 영상의 부분 정보만 복원될 경우, 3차원 손상부 복구 알고리듬을 적용하여 영상 표면의 손상을 복원함으로써 부드러운 3차원 표면을 재생한다. 따라서 제안하는 기법은 전송 오류 환경이 열악하여 하나의 채널이 완전히 손실된 경우에도 최소한의 3차원 영상 복원 화질을 보장한다.
최근 들어 UCC(User Created Contents) 및 VoD(Video on Demand) 등 멀티미디어 컨텐츠들이 늘어나고, IP-TV, Smart TV, OHTV(Open Hybrid TV) 등 다양한 서비스가 멀티 플랫폼(Multi-platform) 환경에서 제공되면서, 서비스에 대한 QoS 문제가 대두되고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 네트워크를 효율적으로 활용하고, 콘텐츠 품질을 향상하기 위한 시스템이 필요하다. 이에 본 논문에서는 네트워크의 채널 상태와 동적 자원 사용량에 따라 멀티미디어 데이터의 전송을 TCP와 UDP를 적응적으로 사용하는 듀얼 스트리밍 시스템에 대해 설계 및 분석 한다. 또한 기존 TCP와 UDP 하나의 프로토콜을 사용한 스트리밍 시스템과의 차이점 및 효율성에 대해 분석한다. 이는 재난 및 의료분의의 응급시스템, 유비쿼터스 분야에 활용될 것으로 사료된다.
기후변화로 인해 기온, 강수량, 습도 등의 기후를 예측하고 변화하는 환경에 적응해가며 생활하고 있다. 또한 여러 가지 외부적인 요인들의 영향을 받아 상수도 시설에서의 에너지 사용량도 영향을 많이 받는다. 하지만 이러한 상수도 시설의 사용량 변화로 인해 상수도 수요량의 변화량을 예측하는데 있어서 국내 연구 및 방법이 많이 부족한 상황이다. 이에 본 연구에서는 다중스케일을 기반으로 하는 비선형 예측 모형을 개발하고자 한다. 다중스케일 분석에서도 가장 우수한 분해 능력을 가지는 Wavelet Transform을 적용하여 시계열을 분해한 후 패턴인식 기반의 비선형 예측모형인 Support Vector Machine(SVM)을 적용하였다. 상수도 수요량의 예측 과정은 다음과 같다. 첫째, 상수도 수요량 자료를 Wavelet Transform 기법을 통하여 단순화 시킨다. 둘째, Global Wavelet Spectrum을 통하여 통계적으로 의미 있는 성분만을 추출하고 이를 해석 대상으로 한다. 셋째, 특정 주기를 갖는 유의한 독립성분들에 대해서 최적 지체시간을 결정한 후 SVM모형을 통해 예측 모형을 구축한다. 넷째, 나머지 성분에 대해서도 SVM 모형을 적용하여 예측을 실시한 후 앞서 예측된 성분과 모두 결합하여 최종적으로 예측시계열을 구성한다.
광선추적법에서 계산시간의 대부분은 광선과 물체와의 교차 검사에 사용된다. 그러므로 빠른 교차검사는 광선추적 알고리즘의 속도 증가를 가져올 수 있다. 따라서 본 논문에서는 광선 추적 알고리즘을 이용하여 삼각형이나 사각형등의 물체로 구성된 이미지를 생성할 때 전처리과정(preprocessing)에서 미리 계산된 두 상수 vector $\hat{u}$과 $\hat{v}$을 이용하여 지금까지 알려진 방법보다 빠른 교차 검사를 수행함으로써 속도를 향상 시키는 방법을 제안한다. 또한 이 결과를 삼각형의 보간(interpolation)에서 뿐만 아니라, 적응분할(adaptive subdivision) 방법을 사용하는 래디오시티 모델(radiosity model)에서 자주 사용되는 일반 사각형에서의 효율적인 bilinear interpolation 기법을 제시한다.
방사선치료의 발전으로 3차원치료보다 진보된 호흡연동방사선치료가 시행되어지고 있다. 호흡의 규칙성과 환자의 위치 재현성이 중요한 치료적응 인자이며, 호흡연동 방사선치료의 효율을 높일 수 있는 지표이다. 국가암통계상 고령의 암환자가 증가하며, 수술, 화학요법을 병행하는 암 치료법이 널리 이용이 되고 있다. 고식적인 치료를 요하는 고령의 복부 암 환자분들에 호흡연동 방사선치료법을 사용하는데 에는 호흡의 불규칙성과 체위의 재현성의 문제점으로 인한 치료 효율의 저하를 가져온다. 본 연구에서는 호흡에 의한 종양 움직임이 있는 방사선 치료에서 내부표적체적 기반의 치료계획과 호흡연동 기법을 적용한 치료계획과의 선량비교 분석하였다. 2가지 치료법 모두 정상조직 보호선량에 부합한 것으로 나타났으며 치료체적은 처방선량의 95%이상 포함된 선량분포로 적합하였다. ITV 설정을 통한 3D Plan은 고식적 치료을 목적으로 하는 고령의 환자, 체위 및 호흡의 불안정성 환자에게 처방선량의 95% 이상의 4D Plan의 치료법 보다 짧은 시간에 치료함으로써 치료효율을 높일 수 있을 거라 사료된다. 다만 정상조직보호선량(NTCP)에 부합하는지에 대한 평가가 전제되어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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