시간 방향 예측을 사용할 수 없는 Intra-프레임 부호화는 Inter-프레임 부호화에 비해 상당히 높은 비트율을 필요로 한다. 이러한 Intra-프레임의 비트율 감축을 위하여 최근 표준화가 진행중인 MPEG-4에서는 DCT영역에서의 화면내 예측 부호화 방식에 관한 연구를 진행해 왔다. 본 논문에서는 기존 방식들에 비해 약간의 복잡도가 추가된 DCT 영역에서의 화면내 예측 부호화 방식들을 제안한다. 제안 방식은 DC 계수 예측 방식과 2가지의 AC 계수 예측 방식들로 구성된다. DC 계수 예측 방식으로는, 이웃 블록들의 DC 계수간 기 울기를 이용하여 부가 정보없이 선택적으로 예측 방향을 결정하는 방식을 제안한다. AC 계수 예측 방식으로는, 현재 블록의 DC 계수를 고려하여 MPEG-4의 AC 계수 예측 방향을 개선한 방식을 제안하며, 또한, AC 계수 단위로 예측 여부를 결정하는 방식을 제안한다. 실험을 통하여 제안 방식에 의해 상당한 비트율 감축을 얻을 수 있음을 보인다.
1. 서론 : 최근에 기체분리막의 재료로 많이 연구가 되고 있는 폴리이미드는 열, 화학적으로 안정하며 기계적 강도가 우수한 고분자재료이다. 그동안 본 연구실에서는 폴리이미드를 직접 합성하여 플라즈마처리, UV 처리등과 같은 고분자막수식에 의한 방법과, 무기재료와 폴리이미드를 이용하는 복합막 제조 등으로 폴리이미드의 투과특성을 향상시키는 연구를 진행해 왔다. 본 실험에서는 고분자재료로 폴리이미드 계열 중 가장 산소투과계수가 높은 6FDA-p-TeMPD 폴리이미드와 산소투과계수는 작고 선택도가 높은 6FDA-m-TeMPD 폴리이미드를 사용하였고, 무기재료는 surface pore size가 7.3${\AA}$, super cage가 13${\AA}$인 다공성 물질로 흡착력이 뛰어난 NaX형 제올라이트를 사용하였다. (생략)
멀티미디어 컨텐츠의 저작권 보호를 위한 워터마크 기법은 현재 많은 연구가 진행 중에 있다. 본 논문은 MPEG 비디오의 압축 과정에서 마지막 단계인 VLC 영역에 DCT된 워터마크의 키 값을 적용하여 얻어낸 신호를 run-level 쌍의 level 값의 부호에 따라 선택적으로 삽입하는 방범을 제안하였다. 양자화 된 DCT계수들의 고주파수 영역은 level 값을 거의 가지지 않기 때문에 고주파수영역의 계수 값이 제거되어도 워터마크의 정보는 대부분 살아남아 공격에 강인함을 보이며 압축의 마지막단계에 정보를 삽입하여 실시간 적용이 가능하다는 장점을 보여 주었다.
본 논문에서는 RSA 암호 알고리즘의 핵심 계산 과정인 모듈로 곱셈 연산의 효율적인 하드웨어 구현을 위해 새로운 알고리즘과 하드웨어 구조를 제시한다. 기존의 몽고메리 알고리즘이 LSB 우선 방법을 사용한 것과는 달리 여기서는 MSB 우선 방법을 사용하였으며, RSA 암호 시스템에서 키가 일정 기간 동안 변하지 않고 유지된다는 점에 착안해 계수(Modulus)에 대한 보수(Complements)를 미리 계산해 놓고 이를 이용하여 모듈로 감소 처리를 간단히 덧셈으로 치환하도록 하였다. 보수들을 저장할 몇 개의 레지스터와 그들 중 하나를 선택하기 위한 간단한 멀티플렉서(Multiplexer)만을 추가함으로써 몽고메리 알고리즘이 안고 있는 홀수 계수 조건과 사후 연산이라는 번거로움을 없앨 수 있다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 하드웨어 복잡도가 몽고메리 알고리즘과 비슷하며 그 내부 계산 구조를 보여주는 DG(Dependence Graph)의 지역 연결성 (Local Connection), 모듈성(Modularity), 데이터의 규칙적 종속성 (Regular Data Dependency)등으로 인한 실시간 고속 처리를 위한 VLSI 구현에 적합하다.
고등학교 수학 I 의 확률 및 통계영역의 교육내용을 정리한 후, 고등학생들에게 확률 및 통계영역에 관한 흥미를 돋구기 위하여 2002년 월드컵을 소재로 한 문제들을 활용하여 비주얼 베이직으로 프로그램한 ‘확률상자’ 라는 확률모형을 개발하였다. 확률상자에는 확률의 역사, 경우의 수, 순열, 같은 것이 있는 순열, 원순열, 조합, 이항계수, 통계적 확률, 조건부 확률, 배반사건 등 모두 10가지 모듈을 포함한다. 확률상자의 초기화면에서 메뉴를 선택하면 선택된 내용에 관한 간단한 정의와 함께 문제가 제시되어 정답을 적도록 하였고, 오답일 때는 힌트를 누르면 정답을 이해할 수 있도록 풀이과정을 제시하였다. 특히, 메뉴가운데서 경우의 수, 순열, 같은 것이 있는 순열, 원순열, 조합, 통계적 확률의 경우에는 풀이과정 중에 애니메이션 또는 시뮬레이션이 실행되도록 하여 이해를 돕도록 하였다.
아크릴로니트릴 제조공정 중 부산물로 생성되는 물과 아세토니트릴 공비혼합물을 분비, 회수하기 위하여 혼합용매로서 toluene-ethylacetate를 선택하여 $25^{\circ}C$에서 4성분계 toluene(1)-water(2)-acetonitrile(3)-ethylacetate(4)에 대한 액-액평형 데이터를 구하였다. Tie-line 계산치를 예측하기 위하여 실험치를 UNIFA 모델식의 파라미터와 상호연관시켜 비교하였다. 또한 용매의 성능을 비교하기 위하여 분배계수 및 선택도를 고찰하였다.
이 논문에서는 한국인 급성심근경색증 환자에 대한 KAMIR 데이터를 기반으로 ST분절상승 심근경색이 처음 발병한 환자의 사망에 영향을 미치는 위험요소들을 찾고, 이를 기반으로 ST분절상승 급성심근경색환자의 1년 이내 사망을 예측하는 모델을 제시한다. 총 22개의 속성 중에서 속성 선택 알고리즘을 적용한 결과 나이, 심장박출계수, 크레아티닌, 고감도 C-반응성 단백질 등 4개의 속성이 선택되었고, 이 속성들을 이용하여 더욱 정확한 예측 모델을 구축할 수 있었다. 제시된 모델을 통해서 고위험군 환자의 위험성을 평가하고 예후를 추정할 수 있을 것으로 기대한다.
KOSPI는 정치 및 경제를 포함한 다양한 요소에 영향을 받는 관계로 정확한 단기 KOSPI 예측 방법론 개발은 매우 어려운 문제로 여겨지고 있다. 본 논문에서는 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(NEWFM; neural network with weighted fuzzy membership functions)의 특징 추출기법을 사용하여 5일 동안의 주가 단기추세를 예측하는 방안을 제안한다. 비중복면적 분산 측정법에 의해 중요도가 가장 낮은 특징입력을 하나씩 제거하면서 최소의 특징입력을 선택한다. 특징입력으로써 기술지표를 이용하여 얻은 데이터를 웨이블릿 변환을 이용하여 39개의 계수들을 추출한다. 이들 39개의 특징입력 중 비중복면적 분산측정법에 의해서 추출된 12개의 계수가 사용된다. 제안된 방법에서는 민감도가 72.79%, 특이도가 74.76%, 정확도가 73.84%를 나타낸다.
본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(neural network with weighted fuzzy membership functions, NEWFM)과 웨이블릿 기반의 특징 추출기법을 사용하여 왼쪽 또는 오른쪽의 운동 형상을 분류하는 방안을 제안하고 있다. 초기 특징을 추출하기 위해서 첫 번째 단계에서 웨이블릿 변환(wavelet transforms)을 이용하여 뇌파(electroencephalogram, EEG) 신호로부터 웨이블릿 계수들을 추출하였다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 추출한 웨이블릿 계수들을 통계적인 방법인 주파수 분포와 주파수 변동량을 이용하여 60개의 초기 특징을 추출하였다. 이들 60개의 초기 특징은 NEWFM에서 제공하는 비중복면적 분산 측정법에 의해 중요도가 가장 낮은 특징을 하나씩 제거되면서 정확도가 가장 높은 6개의 최소 특징을 선택되었다. 이들 6개의 최소 특징을 NEWFM의 입력으로 사용하여 86.43%의 정확도를 구하였다.
본 논문에서는 인간 시각 시스템과 부대역 적응적 문턱값을 이용한 웨이브릿 기반의 디지털 워터마킹 알고리듬을 제안하였다. 이 알고리듬에서는 웨이브릿 변환을 이용하여 영상을 3-레벨로 분해한 후, 가장 낮은 레벨에 속한 최고주파 부대역들을 제외한 모든 부대역들에 대하여 각 부대역별로 적응적인 문턱값을 이용하여 시각적으로 중요한 웨이브릿 계수를 선택한다. 고주파 부대역에 속한 시각적으로 중요한 웨이브릿 계수들은 각 계수들에 대한 인간 시각 시스템을 고려하여 시각적으로 보이지 않는 크기로 워터마크를 삽입한다. 기저대역에 속한 계수들은 화질 열화가 일어나지 않는 범위로 워터마크를 삽입한다. 본 워터마킹 알고리듬의 성능 평가를 위한 모의실험에서 이 알고리듬이 기존의 알고리듬보다 비가시성과 견고성에서 모두 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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