정렬되지 않은 3차원 측정점들로부터 이들을 근사하는 표면을 재구성하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 경계면 축소포장 방식에 의한 표면 재구성 방법(shrink-wrapped boundary face: SWBF) 으로, 측정점으로부터 경계셀과 경계면을 구해 초기 메쉬를 생성하고 이를 연속적으로 축소하는 방식에 의해 표면을 재구성한다. 제안된 방법은 기존의 표면 축소포장 방식의 메쉬 생성 방법의 문제점인 물체의 토폴로지에 대한 제약이 없이 어떠한 형태의 표면 재구성에도 적용이 가능하며, 기존 방법이 축소 단계에서 각 메쉬 정점에 대한 최단거리 측정점을 찾는 전역 탐색을 해야 하는데 비해 지역 탐색만으로 최적의 측정점을 찾을 수 있으므로 처리 시간 측면에서도 우월하다. 실험을 통해 제안된 표면 재구성 알고리즘이 측정점들간의 관계를 알 수 없는 정렬되지 않은 3차원 점들에 대한 표면 재구성에 매우 안정적이고 효과적임을 확인할 수 있었다.
OneNAND 플래시는 NAND 플래시와 NOR 플래시의 장점을 모두 가진 고성능 하이브리드 플래시 메모리이다. OneNAND 플래시는 NAND 플래시의 장점들을 그대로 가지고 있을 뿐 아니라, 그동안 NAND 플래시의 단점으로 지적되던 느린 읽기 성능을 획기적으로 개선하였다. 그 결과 OneNAND 플래시는 휴대폰 및 디지털 카메라, PMP, 휴대용 게임기와 같은 고성능 휴대용 정보기기를 위한 최적의 스토리지 솔루션으로 각광받고 있다. 하지만 Linux를 비롯하여 현재 사용되고 있는 대부분의 범용 운영체제들은 가상 메모리와 블록 I/O 계층 구조의 제약으로 인해 OneNAND 플래시의 뛰어난 위기 성능을 제대로 활용하지 못하는 문제를 안고 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 소프트웨어 계층 구조 하에서 OneNAND 플래시의 읽기 성능을 최대한 활용하기 위한 기법인 가상 I/O 세그먼트의 활용을 제안한다. 실제 구현을 통한 실험 결과는 제안된 기법이 OneNAND 플래시의 읽기 수행 시간을 기존에 비해 최고 54%까지 단축할 수 있음을 증명하였다.
전력산업이 경쟁적 시장체제로 옮겨가면서 기존의 수직통합체제에서와는 다른 운영 메카니즘을 필요로 하게 되었다. 기존의 급전 알고리듬은 최적화 모델에 기반 하여 비용 최소화 목적함수 및 물리적 재무적 제약조건을 정식화하여 최적의 발전량을 산출하는 개념인데, 현재의 상용 시장 시뮬레이터들은 대부분 이러한 기존 급전 알고리듬에 근거하여 시장가격을 추정하게 된다. 이러한 방법을 분석적 방법이라고 하는데, 이러한 방법으로 시장가격을 추정하기 위해서는 다양한 데이터들이 정확히 입력되고 시장의 구조적 모델로 상세히 수립되어야 정확한 결과를 예측할 수 있다. 수직 통합적 체제에서는 모든 데이터들이 단일의사결정 주체에 집중되므로 이러한 방법이 적합하지만, 경쟁적 시장체제에서는 많은 정보가 상업적 기밀로 분류되기 때문에 발전사업자 입장에서 이러한 방법으로 가격을 예측하는데 한계가 있을 수밖에 없다. 따라서 본 논문에서는 이러한 분석적 방법을 적용하기 힘든 상황에서, 시장의 과거 데이터와 공개 정보를 이용한 실험적 방법에 근거하여 확률과정 기반의 가격모델을 수립하고 그로부터 시장가격의 궤적을 추정하는 방법을 제안하고자 한다. 이러한 확률과정론 기반의 가격 모델은 장기적인 설비계획과 장기계약을 수립하는데 유용하게 사용될 수 있으리라 전망된다.
Wibro를 포함한 많은 시스템에서 순환 치환 행렬(circulant)로 구성된 준 순환 LDPC(low-density parity-check) 부호를 사용하고 있다. 하지만 준 순환 부호의 기저 행렬 크기의 제약으로 인해 계층 복호(layered decoding)가 가능하고 일정 값 이상의 거스(girth)를 만족하면서 동시에 최적의 차수 분포를 갖도록 하는 것은 매우 힘들다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 중첩 행렬(superposition matrix) 구조를 가지는 준 순환 LDPC 부호를 제안한다. 중첩 행렬을 이용할 경우에 특화된 거스 점검 조건들을 유도하고, 기존 행렬 구조와 중첩 행렬 구조 두 가지 모두에 대해 계층 복호를 수행할 수 있는 새로운 LDPC 복호기 구조를 제안한다. 모의실험을 통하여 중첩 행렬 구조를 가지는 LDPC 부호는 복호 시 수렴 속도가 개선되고 오류 정정율이 향상됨을 보인다.
현재까지 다양한 영상 분할 방법들이 계속해서 제안되어 오고 있으나 특정한 제약조건이 설정되지 않은 일반적인 자연 환경의 조건 하에서 촬영된 영상으로부터 조명, 음영, 그리고 하이라이트 등과 같은 주변의 환경 요인에 영향을 받지 않고 강건하게 영상을 분할하는 작업은 여전히 매우 어려운 작업으로 알려져 있다. 본 논문에서는 이런 문제를 일정 부분해결하기 위해서 칼라 불변량을 이용한 환경 적응적인 영상 분할 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 W, C, U, N, H와 같은 여러 가지 칼라 불변량을 소개하고, 조명이나 음영, 그리고 하이라이트와 같은 영상이 촬영되는 주변 환경의 요인들을 자동으로 검출한다. 그리고 검출된 환경 요인에 최적으로 적합한 칼라 불변량을 선택하여 에지를 기반으로 영상을 효과적으로 분할한다. 본 논문의 실험 결과에서는 제안한 방법이 기존의 방법에 비해서 주변의 환경 변화에 강건하게 에지를 기반으로 영상을 분할하는 것을 보여준다. 본 논문에서 제안된 방법은 주위 환경에 상당수 독립적으로 동작하므로 환경에 강건한 에지 기반의 영상 분할이 필요한 여러 응용 시스템에서 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 링과 메쉬 구조를 이용한 경제적인 계층형 광통신망 설계 문제를 다룬다. 계층형(hierarchical) 광통신망 설계 문제에서 고려하는 비용 요소는 링 구조의 광통신망 내부(intra-ring) 트래픽 처리를 담당하는 OADM(Optical Add-Drop Multiplexer), 메쉬 구조의 링간(inter-ring) 트래픽 처리를 담당하는 OXC(Optical Cross-Connect) 및 OADM간 케이블 비용 및 OXC간 케이블 비용이다. 이 논문에서 제시하는 계층형 광통신망 설계 문제에서는 OADM 및 OXC의 트래픽 처리 용량과 각 링의 OADM 개수 제약을 고려한다. 이 논문에서는 계층형 광통신망 설계 문제를 정수계획법(integer programming) 모형으로 모델링하며, 링의 대칭성(symmetry)을 부분적으로 제거하는 절단평면(cutting planes)을 개발한다. 또한, 우수한 품질의 해를 적절한 시간동안 찾기 위해 휴리스틱 알고리즘을 개발한다. 모의 실험을 통해 절단평면과 휴리스틱 알고리즘의 성능을 평가한 결과 크기가 작은 문제에 대해서는 이 논문에서 개발한 절단평면을 정수계획법 모형에 추가함으로서 최적해를 구하는 시간을 크게 단축시키며, 크기가 큰 문제에 대해서는 이 논문에서 개발한 휴리스틱 알고리즘이 상용 소프트웨어인 CPLEX가 찾는 휴리스틱 해보다 우수한 해를 발견함을 확인하였다.
본 논문에서는 영상의 화질개선을 위해 로지스틱 함수에 기반을 둔 히스토그램 평활화 방법을 제안하였다. 여기서 히스토그램 평활화는 영상의 밝기를 조정함으로써 화질을 개선하는 간단하고 효과적인 공간영역 기반 처리기법이다. 또한 로지스틱 함수는 비선형의 변환함수로 영상의 명암도 발생빈도수에 따라 밝기개선 정도를 적응적으로 조정하기 위함이다. 특히 영상의 히스토그램에서 최대 발생빈도수를 가지는 명암도와 최대 명암도 및 전체 픽셀수만을 이용한 유연한 비대칭의 로지스틱 함수를 제안함으로써, 기존 로지스틱 함수에서의 지수함수 계산 부담과 최적의 계수 값을 경험적으로 사전에 설정해야하는 제약을 해결하였다. 제안된 기법을 다양한 크기의 해상도와 히스토그램 분포를 가지는 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 히스토그램 평활화와 적응적 변형 히스토그램 평활화보다도 우수한 화질개선 성능과 빠른 평활화 속도가 있음을 확인하였다. 또한 제안된 기법은 멀티미디어 시스템에서 실시간 평활화 기법으로도 충분히 이용될 수 있음을 확인하였다.
토지 획득 문제(land acquisition problems)란 일련의 목적에 맞게 서로 인접하고 있는 최적의 토지 필지들을 찾는 것이다. 이 문제는 도시 및 지역 계획과 각종 구획 문제 등에서 사회적 활용도가 높은 분야로서, 공간적 요소인 인접성(contiguity)와 밀집도(compactness)는 중요한 제약요소로 다루어지고 있다. 그렇지만, 공간적 밀집도(spatial compactness)는 완벽한 측정방법이 존재하지 않고, 획득된 필지들의 둘레를 제거나, 모양을 측정하는 등의 여러 가지 방법으로 측정되고 있다. 그리하여 이 논문에서는 공간적 밀집도를 측정하는 새로운 방법을 제시하고자 한다. 인접한 토지 필지간의 내부적인 구조적 특징을 바탕으로 proximity degree라고 불리는 공간적 밀집도를 측정하는 최적화 연구모델(optimization model)을 발전시켰다. 일련의 실험을 통해 proximity degree에 따라 다양한 공간적 밀집도를 가진 모습을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크 환경에서 전력의 제약이 있는 센서들의 장거리통신을 가능케 하는 backscatter 통신에 대해 소개하고, 이를 접목해 무선전력 통신네트워크(wireless-powered communication networks, WPCN)의 doubly near-far 문제를 해결하는 방안을 논의한다. Backscatter에 기반한 WPCN에서 유저들은 하이브리드 엑세스 지점으로부터 전송되는 신호와 반송파 송신기로부터 전송되는 반송파 신호로부터 에너지를 수집한 후, 주파수 편이 변조를 이용한 반송파 신호의 반사를 통해 정보를 전송하게 된다. 위의 통신환경에서 energy-free 조건과 신호대 잡음비 outage 영역을 정의한다. 또한 본 논문에서는 에너지 수집과 정보 전송을 위한 최적의 시간 할당 방법을 제안하고, 이를 통해 시스템 전체의 정보전송 효율을 최대화할 수 있는 backscatter 기반의 수집 후 전송 프로토콜을 설계한다. 실험결과를 통해 제안한 backscatter 기법이 종래의 WPCN에 비해 광범위한 서비스 영역과 축소된 신호대 잡음비 outage 영역을 갖는 것을 보였고, 정보전송 효율을 최대화할 수 있음을 보였다.
제조최적화 문제는 비선형 형태의 설계변수로 표시되며, 다양하고 복잡한 제약들을 만족하는 조건하에서 최적해를 구하는 문제이다. 이러한 제조최적화 문제 해결을 위하여 본 연구에서는 혼합형접근법을 제안한다. 제안된 혼합형접근법은 기존의 유전알고리즘(Genetic algorithm: GA)과 쿠쿠탐색(Cuckoo search: CS) 및 언덕오르기법(Hill climbing method: HCM)을 혼합한 형태로 구성된다. 제안된 혼합형접근법에서 GA는 전역적탐색(Global search)를 위해 사용되고, CS는 GA탐색과정에서 발생하는 단점을 개선하기 위해 적용되고, 마지막으로 HCM은 GA와 CS 탐색 이후의 수렴된 지역을 정밀하게 탐색하기 위한 지역적탐색(Local search)을 위해 적용된다. 실험분석에서는 다양한 형태의 제조최적화 문제가 제시되어 본 연구에서 제안된 혼합형접근법와 기존접근법들의 수행도를 각각 비교, 분석하였으며, 그 결과는 본 연구에서 제안한 혼합형접근법의 수행도가 기존접근법들의 수행도보다 더 우수한 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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