최근 HD 방송의 실현과 함께 HDTV가 빠르게 상용화되면서 고화질 비디오를 더 효율적으로 압축하기 위한 기술 개발이 활발하게 진행되고 있다. 최신 표준 비디오 압축 방식인 H.264/AVC에서는 고정 6탭 필터를 사용하여 참조 영상을 보간하고 움직임 예측을 수행하는데, 이의 압축 효율을 향상시키기 위하여 고정 필터를 개선한 비분리 적응형 보간 필터가 개발되었다. 하지만 비분리 적응형 보간 필터는 압축률뿐만 아니라 계산량도 증가하는 단점이 있기 때문에 2차원 필터를 1차원 필터의 연결로 모델링 한 분리 적응형 보간 필터가 개발되었고, 그 결과 압축률은 비슷하게 유지하면서 계산량을 훨씬 줄일 수 있게 되었다. 분리 적응형 보간 필터는 1차원 필터 모델링을 할 때, 수평방향의 필터링 수행 후 수직방향 필터링을 하기 때문에 이를 통해 만들어진 보간 영상은 원 영상의 수평방향에 대한 특성을 더 많이 반영하게 된다. 따라서 수직방향으로 더 높은 주파수 특성을 갖는 영상의 경우에는 효율이 떨어지게 된다. 이를 고려하여 본 논문에서는 영상의 수직방향 주파수 특성을 더 많이 반영할 수 있는 보간 필터를 추가함으로써 영상의 주파수 특성에 따라 보간 필터를 적응적으로 선택하는 향상된 분리 적응형 보간 필터를 제안한다. 제안한 알고리즘을 이용할 경우 기존의 분리 적응형 보간 필터에 비해 움직임 예측 및 보상이 더 정확하게 이뤄질 수 있으며, 부호화 효율이 향상됨을 확인할 수 있다.
통신에 의한 전송 영상은 잡음이나 번짐 또는 일그러짐 등을 항상 포함한다. 본 논문에서는 적응형 일반스텍 최적화 필터(OAGSF: optimal adaptive generalized stack filter)라는 영상복원 공간 필터를 제안하였는데, 이는 영상의 복원에서 잡음 제거율과 외곽선 정보의 보존률의 증가을 위해 신경회로맘의 역전파 학습 알고리즘의 가중치 학습 알고리즘을 기반으로 적응형 일반스택 필터(AGSF)를 최적화 시킨 것이다. 적응형 일반스택 필터는 일반스택 필터(GSF: generalized stack filter)와 적응형 다단계 메디안 필터(AMMF; adaptive multistage median filter)로 구분하고, 일반스텍 필터는 스택 필너치 기능을 보완한것이고, 적응형 다단계 메디안 필터는 메디안 필터의 외곽선 정보 보존률을 높인 것이다. 신경회로망의 역전파 학습 알고리즘에 대하여 두가지 가중치 학습 알고리즘인 최소평균절대 (LMA:Least Mean Absolute) 알고리즘과 최소평균자승(LMS: Least Mean Square) 알고리즘을 이용하여 적응형 일반스택 필터를 최적화하였다. 본 논문에서 제시한 신경회로망을 이용한 영상복원 공간필터에 대해 실험결과를 통해 제시하였다.
현재 모바일 디바이스 증가에 의해 기업 스마트워크 시스템의 수요가 증가하고 있다. 이에 따라 스마트워크 시스템의 기술적 플랫폼이 제시되고 있으나, 급변하는 기업 업무의 신속하고 즉각적인 대응을 위한 변경 가능한 스마트워크 시스템의 연구가 미흡하다. 본 연구는 유연한 모바일 스마트워크 시스템 구축에 기반이 될 수 있는 적응형 모바일 서비스 아키텍쳐를 제안 한다. 본 적응형 모바일 서비스 아키텍쳐는 기존의 스마트워크 시스템에 적응형 서비스를 연계하여 동적인 서비스가 가능하도록 제안하며, 적응형 모바일 서비스 아키텍쳐의 핵심 요소로 적응형 서비스 관리자, 핫스팟, 설정기를 제안한다. 이러한 핵심 요소들을 기반으로 하는 동적 서비스 프로세스를 제안한다. 또한, 기업의 업무에서 이용 가능한 프로젝트 관리 모바일 서비스 개발 사례 연구를 통해 타당성을 검증한다. 이와 같이, 본 연구는 기업의 다양한 변화 업무를 유동적으로 대응하기 위한 기존의 스마트워크 시스템의 정적인 모바일 서비스 범위를 넘어서 동적 모바일 서비스를 제공할 수 있는 적응형 모바일 서비스 아키텍쳐를 제공한다.
기제안된 적응형 계층 육각 탐색은 적응형 육각 탐색에 기반한 고속의 계층형 블록 정합 알고리즘의 일종이다. 적응형 계층 육각 탐색은 고속 움직임 탐색이 가능한 적응형 육각 탐색의 장점을 유지하면서도 시공간 움직임 활동도가 높은 비디오 시퀀스에서 흔히 발생되는 국부 최소 문제를 적응적으로 경감시킬 수 있는 것이 특징이다. 본 논문은 적응형 계층 육각 탐색의 예측 화질을 개선하기 위해 이 탐색의 수평 편향 패턴과 수직 편향 패턴을 효과적으로 확장하는 방법을 제안함에 그 목적이 있다. 본 논문에서는 서로 다른 움직임 특성을 갖는 복수의 동영상 시퀀스들에 대한 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 토대로 예측 화질과 연산 시간 측면에서 제안된 방법의 성능을 분석 평가하였다. 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 작은 움직임 탐색과 큰 움직임 탐색에 모두 적합함을 보여주었다. 제안된 방법은 육각 탐색 패턴의 확장 과정에서 추가적인 연산량 증가를 초래했지만 이 연산량의 증가에 상응하는 예측 화질 개선을 기할 수 있었다.
유비쿼터스 시대가 도래함에 따라 서비스 지향 적응형 시스템의 중요성이 커지고 있다. 서비스 지향 적응형 시스템의 개발 단계에 있어, 개발자들은 상황이나 서비스 탐색과 관련한 문제들에 부딪히게 된다. 지금까지 이러한 문제를 해결하기 위한 연구들이 개별적으로 수행되어 왔지만, SOA를 적응형 시스템에 도입하여 통합적으로 문제를 해결하는 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 서비스 지향 적응형 시스템 개발에 관련된 문제들을 해결하는 통합 프레임워크를 제안한다. 먼저 프레임워크의 프로세스를 정의하고 각 프로세스 요소 별로 지원 방법과 산출물을 설명한다. 그리고 시스템의 개발 단계에서 구체적인 서비스의 사례를 통해 본 프레임워크의 프로세스가 어떻게 적용될 수 있는지 살펴본다.
적응형 MMSE(Minimum Mean Square Error) 수신기는 고정된 채널 환경에서 기존의 단일 사용자 CDMA(Code Division Multiple Access) 수신기에 비해 좋은 성능을 보이며 다른 다수 사용자 CDMA 수신기에 비해 간단한 구조를 가진다. 그러나 실제 무선 채널은 페이딩 채널이며, 수신신호의 크기와 위상이 시간에 따라 변하고 충분한 신호대 잡음 비가 항상 보장되지는 않는다. 이 경우 적응형 MMSE 수신기들은 그의 성능이 급격히 저하된다. 적응형 MMSE 수신기의 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 새로운 구조와 적응 알고리듬을 갖는 적응형 MMSE 수신기를 제안하였으며, 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안된 수신기가 페이딩 환경에서 기존의 MMSE 수신기들에 비해 좋은 성능을 가짐을 확인하였다.
본 논문에서는 학습자 특성 이론을 근거로 하여 학습자 특성에 따른 적응형 학습 요소를 도출하고, 콘텐츠 순서를 고려하여 학습 콘텐츠의 제작과 학습 관리 시스템의 개발 시 학습 내용과 학습자간의 상호 작용성을 높이고 개별적인 학습자 특성에 알맞게 지능적으로 학습을 지원할 수 있는 학습관리 로직을 설계한다. 적응형 학습 관리 시스템의 구현을 위해 기존의 학습 관리 시스템에 적응형 학습 지원 기능을 포함하여 시스템 기능 모델을 설계한다. 또한, 설계된 기능모델을 기반으로 시스템의 구현 구조를 제시하고 ADL의 SCORM 기반의 런타임 환경에서 적응형 학습 관리 시스템을 구현한다.
우리의 일상생활에서 차지하고 있는 소프트웨어의 비중은 점점 더 커져가고 있으며, 그만큼 소프트웨어의 오류가 우리에게 미치는 영향도 커지고 있다. 또한, 현대의 소프트웨어는 더 복잡해지고 높은 안정성이 필요하게 되므로 기존 소프트웨어와는 다른 새로운 패러다임의 소프트웨어가 필요하다. 적응형 소프트웨어는 소프트웨어 스스로가 자신의 기능을 추론하고 오류가 발생하면 이에 적절하게 대처할 수 있는 새로운 소프트웨어 패러다임이다. 적응형 소프트웨어를 개발하려면 소프트웨어가 적응해야 하는 상황을 모델링 하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 프로덕트 라인 개발 방법에서 사용하는 휘쳐 모델을 사용해 적응형 소프트웨어의 상황을 모델링 하는 기법을 제안한다.
현재의 컴퓨팅 패러다임은 객체간의 대화다. 심지어 인간도 객체의 일부로 보고, 인간의 행동처럼 텍스트로 나타내기 힘든 추상적인 개념들도 관계들을 정의함으로써 온톨로지로 표현할 수 있다. VPW는 이러한 온톨로지들을 바탕으로 사용자의 상황을 표현하고, 이는 컨텍스트 적응형 서비스 객체에게 전달되어 사용자에 맞는 적응형 서비스를 제공받게 된다. 본 논문에서는 컨텍스트 적응형 개인화 서비스를 위해 사용자와 관련된 컨텍스트를 전달하는 방법으로써 사용자를 현존하는 온톨로지들을 이용하여 VPW 모델링 방법으로 표현하는 것과 VPW를 이용하여 사용자에게 알맞은 서비스를 제공하는 방법을 기술하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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