이 논문은 신호 f(t)의 실제적인 스케일 정보를 나타내는 웨이브렛 플랜을 중심으로 연속 웨이브렛 역변환의 특성에 대하여 논하였다. 웨이브렛 변환에 비해 역변환의 적용이 상대적으로 미비한 이유는 수치적인 연산의 복잡성에 기인한 것이며, 이 논문은 웨이브렛 역변환의 안정된 복원을 위한 방법에 대하여 연구하였다. 웨이브렛 역변환의 안정적인 구현은 신호 f(t)에 대한 실제적인 스케일 정보를 지니고 있는 웨이브렛 플랜이라는 새로운 "시간-스케일" 공간을 통하여 실현하였으며, 이는 완전한 멀티 필터 뱅크 시스템과 동일한 특성을 나타낸다. 즉 연속 웨이브렛 변환을 통해 신호 f(t)의 모든 스케일 성분을 독립적으로 주파수 전체 대역에 걸쳐 분산하고 다시 역변환을 통해 원래의 신호를 복원하는 과정은 필터뱅크이론의 분석과 합성과정과 일치한다 이 논문에서는 연속 웨이브렛 역변환을 이용하여 "시간-스케일" 필터를 통한 신호 f(t)의 스케일 분해와 웨이브렛 멀티 필터 뱅크이론에 대하여 논하였다.
본고의 목적은 기존의 교통계획 모형이 가지는 제반 문제점을 GIS와 전문가체계를 교통계획과정에 통합함으로서 얻을 수 있는 편익을 살펴보는데 있다. GIS의 통합에서는 GIS network data를 교통계획모형의 network data로 변환하는 작업이 중추적인바 본고에서는 GIS의 위상학적 data 체계를 변환시킬 수 있는 방안이 제시되었으며, 전문가 시스템의 통합은 복잡한 교통계획 모형의 사용에 있어서 사용자와 대화를 통한 모형입력의 자동화와 교통계획과정에서 생겨나는 애매모호한 여러판단작업(judgmental issues)의 효율적 처리를 통해서 전체적인 교통계획과정을 쉽고 편리하게 하는 측면에서 검토되었다. 또한 양자의 통합을 계기로 전반적 계획과정에 feed back 기능을 부여함으로써 종래의 순차적인 모형에서 발생하는 문제점을 극복하려는 시도도 해 보았다. TranDASS(Transportation Decisio Aid and Support System)라는 PC상의 구현을 통해서 상기의 통합이 이루어졌으며 기존의 교통계획모형의 문제점을 해소하면서 특정도시 및 지역에 장.단기적 교통계획의 수립을 용이하게 할 것으로 보인다.
정규화 변환은 시계열 시퀀스를 구성하는 엔트리들의 전체적인 패턴을 분석하는데 매우 유용하다. 본 논문에서는 단일 색인을 사용한 정규화 변환 지원 서브시퀀스 매칭 방법을 제안한다. 기존의 정규화 변환 지원 서브시퀀스 매칭 방법은 다양한 길이의 질의 시퀀스를 지원하기 위하여 여러 개의 색인을 생성해야 하고, 이에 따라 색인 저장 공간의 오버헤드와 색인 관리의 오버헤드가 발생한다. 본 논문에서는 하나의 색인을 사용하면서도 다양한 길이의 질의 시퀀스에 대한 정규화 변환을 지원하는 효율적인 서브시퀀스 매칭 방법을 제안한다. 이를 위하여, 우선 정규화 변환을 일반화한 포함-정규화 변환(inclusion-normalization transform) 개념을 제시한다. 포함 정규화 변환이란 색인에 저장할 윈도우에 대해서 해당 윈도우를 포함하는 서브시퀀스의 평균과 표준편차로 정규화하는 것으로서, 기본적인 정규화 변환을 윈도우 및 서브시퀀스 개념을 사용하여 확장한 것이다. 다음으로, 포함-정규화 변환을 기존 서브시퀀스 매칭 연구에 적용하기 위한 이론적 근거를 정리로서 제시하고 증명한다. 그리고, 이 방안을 구현하기 위한 색인 구성 알고리즘 및 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 각각 제시한다. 실제 주식 데이터에 대한 실험 결과, 제안한 방법은 기존 방법에 비해 최대 $2.5{\sim}2.8$배까지 성능을 향상 시킨 것으로 나타났다. 본 논문에서 제안한 정규화 변환 지원 서브시퀀스 매칭은 정규화 변환 이외의 다른 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭으로 일반화 될 수 있다. 따라서, 제안한 방법은 정규화 변환을 포함하는 많은 다른 종류의 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭에 폭넓게 적용될 수 있는 좋은 연구결과라 사료된다.
최근 디지털 비디오 데이터의 사용이 급격히 증가하면서 보다 정확하게 샷을 검출하는 기법이 요구되고 있다. 비디오 정보를 이용하여 샷을 검출하는 역는 크게 이산코사인 변환의 결과값을 이용하는 방법과 움직임 보상의 결과값을 이용하는 방법으로 그룹화할 수 있는데 전자의 방법은 점진적인 변화를 검출할 수 있는 반면에 전체적인 검출율이 떨어진다는 단점이 있고, 후자의 방법은 전체적인 검출율은 높지만 점진적인 변화를 검출할 수 없다는 단점이 있다. 본 논문에서는 실험을 통하여 이러한 두 가지 방법의 특징을 살펴본 후 이 방법들을 이용한 새로운 샷 경계 검출 방법을 제안한다. 전체적으로 검출율을 높이는 데 목적을 두었기 때문에 매크로블록 타입을 이용하는 방법을 기본으로 하면서 히스토그램을 이용하는 방법을 추가하여 precision을 높일 수 있도록 하였다. 히스토그램을 이용하는 방법에서는 단순히 프레임과의 비교를 하던 기존의 방법에다 프레임들간의 차이의 차이를 이용하여 성능을 높일 수 있도록 하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 이용하여 실험을 한 결과 평균 0.96의 recall과 0.96의 precision을 보이고 있음을 알 수 있었다.
계통분석을 하는 생물학자들은 관련된 분석대상에 대한 정보를 확보하여 비교분석하기 위해 NCBI 등으로부터 염기서열을 확보하여 아미노산 서열로 변환하는 작업을 수행하게 된다. 많은 서열 데이터에 대해서 데이터베이스로부터 데이터를 검색하고 이를 변환하는 작업을 순차적으로 분석자가 관여하여 작업하는 것이 현재 분석환경이다. 따라서 본 논문에서는 분석의 효율성을 향상시키기 위해, 관심서열의 등록번호(Accession Number) 리스트를 입력하면 해당 서열에 대항 정보를 NCBI로부터 웹로봇을 통해 자동으로 확보한 다음, 확보된 염기서열 전체를 아미노산 서열로 자동 변환하여 가장 긴 ORF(Open Reading Frame)을 추천해주기 위해 설계된 지능형 다중 염기서열 변환 도구에 대해서 소개한다.
힐버트 변환은 무선 디지털 통신으로부터 수신된 대역통과 신호를 저역통과 신호로 변환시켜 사용자에게 필요한 정보를 제공할 수 있는 역할을 수행한다. 힐버트 변환의 기본 연산과정은 승산과 가산 연산으로 구성되어 있으며, 힐버트 변환을 하드웨어로 구현한 힐버트 변환기는 승산기 설계에서 많은 양의 게이트들을 이용한 설계가 요구되고, 이에 따라 구현된 힐버트 변환기는 높은 소비전력과 넓은 면적을 차지하여 모바일 디지털 기기의 전체적인 성능에 영향을 미친다. 본 논문에서는 MAG(Minimum Adder Graph) 알고리즘을 이용하여 승산 연산의 복잡도를 감소시켜 디지털 통신기기 특히 모바일 시스템의 구성요소인 힐버트 변환기를 기존의 방법보다 더 적은 게이트를 이용하여 구현할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 Xilinx사의 ISE환경에서 모의 실험하여 성능의 우수함을 보여주었다.
개정된 국어 로마자 표기법의 기계적 변환을 위하여 웹 기반하의 컴포넌트를 설계하고 구현하였다. 특히 음운법칙을 적용하여 소리글자로 변환 후 로마자 표기로 자동 변환하는 과정과 전사법 변환에 관한 알고리즘을 제시한다. 컴포넌트는 웹 서버의 스크립트 메커니즘에 의해 작동하도록 하였고, 예외어 사전 등은 웹 서버 내부 혹은 외부에서 지원하는 보조 기능으로 설계하였으며, 전체적인 시스템 구조는 UML 명세서와 의사 코드를 이용하여 작성하였다. 제안된 구조는 웹 컴포넌트 형태의 캡슐화 서비스를 제안함으로써 소프트웨어 개발의 경제성, 라이브러리 재사용 및 확장성 등을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
소프트웨어 아키텍처는 텍스트 기반 아키텍처 기술 언어(ADL)를 사용하면서 기술하게 된다. ADL의 중요한 목적은 다른 이해관계자 사이에서 대체 디자인을 통신하고, 재사용할 수 있는 구조를 찾아내고, 그리고 디자인 결정을 기록하는 것이다. 본 논문은 구조적인 관점의 3차원 표현을 위한 도구를 만듦으로써 표현 문제에 대한 해법을 제공한다. 도구는 첫째 소프트웨어 아키텍처와 아키텍처에서 관점을 기술하는 아키텍처 기술 언어(VTADL)로 구성되었고, 각 관점을 분리된 가상현실 세계로 번역하는 VTADL-to-VRML 변환기로 구성되었다. 본 논문에서는 ADL을 요구된 관점에 의거하여 효과적인 VRML 표현으로 변환하기 위한 알고리즘을 고안했다. VRML 표현은 그 전체적인 디자인에 이해를 강화하고 다양한 이해관계자 사이에 통신을 개선할 것이다.
본 논문에서는 Deway order기법을 이용하여 관계형 데이터베이스 환경에서 효율적으로 XML 문서를 저장, 검색, 결과값을 반환하기 위한 XQuery 질의 처리기를 설계하고 구현한다. 우선 첫 번째로 dewey order기법을 이용하여 XML문서를 저장하기 위한 색인 모델을 관계형 데이터 베이스에 설계하고 XML문서를 저장한다. 두 번째로 이를 기반으로 XML 전문검색 언어인 XPath식을 SQL로 변환하는 전체적인 알고리즘을 제시한다. 세 번째로 위에서 변환된 SQL문의 질의 결과값을 처 음에 저장될 당시의 XML문서의 형태와 Text를 그대로 유지하면서 사용자에게 반환하는 알고리즘을 제시한다. 이 부분은 기존의 발표된 논문에서는 좀처럼 보기 드문 내용으로 XQuery에 포함되는 다양 한 형태의 Xpath식을 SQL문으로 변환할 수 있는 정확한 방법 뿐만 아니라 각각 한번의 질의로 얻고 하는 엘리먼트들과 어트리뷰트들을 찾아 XML문서 그대로 출력하는 방법에 초점을 두어 본 논문을 기 술한다. 마지막으로 이를 실제로 구현하고 Test한 결과를 바탕으로 Dewey order기법을 이용하여 XML 색인 모델을 설계 할 경우 SQL문으로 변환하여 질의를 처리하는 측면에서나 질의한 결과값을 XML문서 형태로 반환하는 측면에서나 이 기법을 사용하지 않는 Local order방식보다 성능이 훨씬 우수하다라는 결론을 제시한다.
본 논문에서는 회화적 렌더링에서 칼라변환을 이용한 브러쉬 스트로크의 생성에 관한 새로운 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 브러쉬 스트로크 생성을 위한 전체적인 구성은 다음과 같다. 첫째, 두 장의 사진(한 장의 소스 이미지와 한 장의 참조 이미지)을 입력으로 하여 칼라 변환 이론을 적용하여 색상 테이블이 바뀐 새로운 이미지를 생성한다. 이 방법은 소스 이미지의 칼라 분포 형태를 창조 이미지의 칼라 분포 형태로 변환하기 위해, 선형 히스토그램 매칭이라 불리는, 간단한 통계학적 방법을 이용한다. 둘째, 가우시안 블러링과 소벨 필터를 이용하여 에지를 검출한다. 검출된 에지는 브러쉬 스트로크 렌더링 시 에지 부분에서 스트로크를 클리핑 함으로써 이미지의 윤곽선 보존을 위해 사용된다. 셋째, 브러쉬 스트로크의 방향을 결정하기 위한 방향맵을 생성한다. 방향맵은 입력 영상에 대한 영역 분할 및 병합을 토대로 만들어진다. 영역별 각 픽셀들에 대해 이미지 그래디언트에 기초한 일정한 방향을 부여함으로써 방향맵을 구성한다. 넷째, 구성된 방향맵을 참조하여 브러쉬 스트로크 생성의 기초가 되는 베지어 곡선(Bezier Curve)의 제어점(Control point)을 설정한다. 실제 회화작품에서 사용되는 브러쉬 스트로크는 일반적으로 곡선의 형태를 이루므로 곡선 표현이 가능한 베지어 곡선을 이용하여 브러쉬 스트로크를 표현하였다. 마지막으로, 생성된 브러쉬 스트로크를 에지부문에서 클리핑하고 배경색을 참조하여 블렌딩하거나 퐁 조명 모델을 이용하여 이미지에 적용하게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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