인터넷은 가변적인 지연, 손실, 제한된 대역폭과 같은 특성을 가진다. 따라서, 인터넷상에서 전송된 비디오는 품질을 보장받지 못한다. H.261, H.263과 같은 진보된 비디오 압축 표준은 제한된 대역폭의 인터넷에서 비디오 전송을 가능하게 한다. 이러한 압축 표준들은 움직임 예측.보상기법을 사용하여 압축된 프레임들은 시간적인 연관성을 가지게 된다. 따라서, 인터넷에서의 패킷 손실은 해당 프레임에 오류를 발생시킬 뿐만 아니라, 오류는 손실되지 않은 이후의 복원된 프레임으로 전파되어 비디오의 품질을 심각하게 떨어뜨린다. 기존에 연구된 오류 전파 방지 기법에는 NEWPRED, Error Tracking(ET), Intra-refreshment가 있고, 패킷 손실 복구 기법에는 재전송 기법과 FEC등이 있다. 그러나 비디오의 전체적인 품질을 향상시키기 위해서는 오류 전파 방지와 손실 복구가 병행되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 인터넷을 통한 대화식 비디오를 전송하는 데 있어서 품질을 향상시키기 위해 손실 자체를 복구할 수 있는 FEC기법에 기반 하면서 참조 프레임 선택(Reference Picture Selection)을 이용하여 패킷 손실에 의한 오류 전파를 방지하는 기법을 제안한다. 실험은 제안된 비디오 오류 제어 기법이 FEC기법과 RPS기법의 장점을 살리면서 단점을 서로 보완하여 비디오의 높은 품질을 유지함을 보인다.
본 논문에서는 공중 광역 ATM망 환경에서 비연결형 서비스 제공에 사용되는 CLS에 적용될 수 있는 홉 카운터를 이용한 우선 순위 제어 알고리즘(Priority Control Algorithm using Hop-Count : HC-PC)의 망 자원 손실 비용을 분석하였다. 분석을 통해 우선 순위가 없을 경우 (No Priority Controls Algorithm: NO-Pc) 의 평균 셀 손실률이 HC-PC 의 평균 셀 손실률의 가중 평균보다 크거나 같은 경우 항상 NO-PC 이 평균 망 자원 손실 비용이 HC-PC 의 평균 망 자원 손실 비용에 비해 크다는 사실을 보였다. 시뮬레이션 결과는 분석에 의해 찾아진 조건이 만족됨을 보여주며 HC-PC가 NO-PC에 비해 어떠한 환경에서든지 항상 낮은 평균 망 자원 손실 비용을 가짐을 보여 준다.
다양한 분야에서 현재 활용되고 있는 딥러닝 과정은 데이터 준비, 데이터 전처리, 모델 생성, 모델 학습, 모델 평가로 구성 된다. 이중 모델 학습 과정에서 손실함수는 모델이 학습하면서 출력한 값을 실제 값과 비교하여 그 차이를 출력하게 되고, 출력된 손실값을 기반으로 모델은 역전파 알고리즘을 통해 손실값이 감소하는 방향으로 가중치를 수정해가며 학습을 진행한다. 본 논문에서는 바이오마커 추출을 위한 딥러닝 모델에서 사용될 신경망 출력 값의 손실도를 측정하여 출력해주는 다양한 손실함수를 분석하고 실험을 통해 최적의 손실함수를 찾아내고자 한다.
본 논문은 다양한 손실 함수에 따른 Deep Nerual Network(DNN) 기반 음성 향상 모델의 성능을 비교 평가한다. 베이스라인 모델로는 음성의 위상 정보를 고려할 수 있는 복소 네트워크를 사용하였다. 손실 함수는 두 가지 유형의 기본 손실 함수, Mean Squared Error(MSE)와 Scale-Invariant Source-to-Noise Ratio(SI-SNR)를 사용하였으며 두 가지 유형의 지각 기반 손실 함수 Perceptual Metric for Speech Quality Evaluation(PMSQE)과 Log Mel Spectra(LMS)를 사용한다. 성능은 각 손실 함수의 다양한 조합을 사용하여 얻은 출력을 객관적인 평가와 청취 테스트를 통해 측정하였다. 실험 결과, 지각기반 손실 함수를 MSE 또는 SI-SNR과 결합하였을 때 전반적으로 성능이 향상되며, 지각기반 손실함수를 사용하면 객관적 지표에서 약세를 보이는 경우라도 청취 테스트에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
TFRC(TCP Friendly Rate Control)는 비디오 스트리밍 응용의 요구 조건을 만족시키는 혼잡제어 기법으로써, 손실 사건률과 왕복 지연 시간 등의 정보를 이용하여 전송률을 조절한다. 그런데 TFRC는 무선 네트워크에서 발생하는 손실을 모두 혼잡 손실로 판단하고 혼잡제어를 수행하기 때문에 성능이 저하되는 문제가 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 ECN(Explicit Congestion Notification) 정보를 이용하는 새로운 손실 구별 기법을 제안하였다. 실험을 통해 제안한 기법이 무선 네트워크에서 TFRC의 성능을 향상시킴을 확인하였다.
본 연구는 토양손실 추정 모형인 RUSLE를 이용하여 안성천의 평택수위관측소 (건교부)를 중심으로한 유역의 토양손실량 및 유실된 토사의 이동경로를 분석하고자 하였다. 모형의 입력자료로 사용되는 지형정보 자료를 RS와 G1S 기법을 이용하여 구축함으로써 RUSLE 모형의 적용성을 평가하였다. 과거에 비하여 다양한 토지피복 형태가 변화된 안성천 유역(583.9 km)에 대하여 Landsat MSS 및 TM 위성자료를 이용하여 토지피복 변화에 대한 GIS 입력자료를 구축하였다. 강우자료는 2개의 강우 관측소의 1993년부터 2000년까지의 연평균 강우자료를 surface interpolation을 수행하여 지점강우를 공간강우로서 변환하여 구축하며 토양손실량을 산정하였다. 그 결과 1990년에 비하여 2000년의 토양손실변화는 25.3 ㎢ 줄어든 산림지역의 토양손실량은 3751.2 ton/yr 감소한 반면, 22.5 km 늘어난 밭지역의 토양손실량은 5395.4 tou/yr 증가하였다. 따라서, 산림지역은 1.1배의 면적감소에 대하여 1.2배의 토양손실량이 감소된 반면, 밭지역은 1.3배의 면적증가에 대하여 4.4배의 토양손실량의 증가를 보여 밭지역이 토양손실량 변화 에 민감함을 확인할 수 있었고, 유역 전체의 토양손실량은 5.4 kg/㎡/yr로 증가하였다.
IP 네트웍을 통해 실시간 비디오를 전송할 때 네트윅 특성을 고려하여 비디오 데이터를 부호하면 패킷 손실로 인한 품질 열화를 최소화하여 더 좋은 품질의 비디오를 얻을 수 있다. 이를 위해 현재 네트윅의 정보를 빠르고 정확하게 얻어내는 메커니즘과 부호화 변수를 네트윅 상황에 적응적으로 조절하여 패킷 손실에 강인한 압축 및 전송 메커니즘의 두 가지 기능이 요구된다. 첫번째 메커니즘은 RTP(Real Time Transport Protocol)을 통해 구현될 수 있으며, 두 번째 메커니즘을 위해 본 연구에서는 다중기술 변환부호화(Multiple Description Transform Coding) 기법을 적용한 비디오 부호화 알고리즘을 제안한다. RTP에서 제공하는 RTCP(Real Time Control Protocol) 정보를 이용하여 현재 네트웍 정보를 얻을 수 있으며, 다중기술 변환부호화 기법을 이용하여 현재의 패킷 손실률에서 최적의 품질을 보장하도록 부호화 변수를 조절할 수 있다. 본 논문에서는 다중기술 변환부호화 기법을 비디오 부호화에 적용하여 순수 비디오 정보에 추가되는 잉여 정보량과 패킷 손실에 대한 강인성 사이의 관계를 도출함으로써 다중기술 변환부호화 기법이 네트웍 적응적 부호화 방식에 적합한 방식임을 제시한다.
무손실 정보은닉은 추출과정에서 원본 영상으로의 완벽한 복원이 가능하도록 정보를 삽입하는 기술이다. 본 논문에서는 영상에서의 회복적인 무손실 정보은닉 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 히스토그램 수정을 Haar 웨이블릿 계수차분에 적용한 방법으로, 두 단계 삽입과정으로 나누어진다. 1차 삽입과정에서 웨이블릿 계수차분 히스토그램의 수정으로 인해 발생하는 왜곡은 2차 삽입과정을 통해 보상된다. 이러한 회복적인 특성은 실험을 통해 영상의 왜곡을 줄여주는 동시에 높은 삽입용량으로 나타난다.
무선 통신 환경에서 기지국 안테나를 떠난 전파가 수신안테나에 도달하는 과정 중에 발생하는 전파 손실은 매우 복잡한 비선형 함수이다. 본 논문에서는 신경회로망을 사용한 전파 손실 모델을 제안하고, 3차원 지형 데이터를 이용하여 전파 환경을 반영할 수 있는 특징을 추출하여 이를 신경회로망에 적용함으로써 전파손실 예측모델을 생성하는 방법을 소개한다. 각 필드 측정 데이터에 대한 특징 값을 이용하여 신경회로망을 학습하여 예측모델을 완성한다. 또한, 서울 도심 지역의 실제 PCS 서비스 환경에 대한 실험결과를 통해 제안하는 모델의 우수성을 보인다.
UWB 시스템은 실내 LBS 에 가장 유망한 기술로 각광받고 있다. 그러나 실내건물을 이루는 손실성 매질로 인해서 신호에 지연이 발생, 거리오차가 발생하게 된다. 본 문제를 해결하기 위해서 공기중의 채널과 매질의 채널정보를 통해서, 신호의 지연을 추정하려고 하였다. 신호의 스팩트럼의 주파수에 관한 손실기울기는 투과한 매질의 두께에 비례하여, 깊어진다는 것을 사용하여, 매질 투과로 인한 신호의 지연시간을 추정하는 기술과 손실기울기를 측정하기 위한 RAKE 수신기를 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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