웨이블릿 변환에 기반한 동영상 코덱에서의 움직임 예측 기법은 OCT 기반 코덱과 유사하게 이전 프레임과의 움직임 예측을 통하여 수행된다. 그러나, 현재 프레임이 이전 프레임을 참조하므로 네트워크상의 전송시 이전 프레임에 발생한 오류가 전달되는 오류 전파의 문제도 발생하게 된다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환된 프레임의 특성을 이용하여 최상위 레벨의 LL 부대역만 이전 프레임과의 움직임 예측을 수행하고, 나머지 부대역에 대하여 프레임 내의 상위레벨의 부대역이 하위 부대역을 창조하여 예측 및 보상을 수행하여 오류전파의 가능성을 최소화하는 Inter-Intra ME 동영상 코덱을 제안한다 제안된 움직임 예측을 사용하여 MAD(Mean-Absolute Differences)를 측정한 결과, 프레임간 변화가 심한 경우에는 제안된 기법과 이전 프레임의 부대역을 참조한 기법 사이의 압축율은 유사하게 나타났으며, 변화가 적은 경우에는 이전 프레임을 참조하는 것의 압축율이 높게 나타났다. 그러나, 네트워크 전송시 발생하는 오류전파에는 제안된 기법의 성능이 우수한 것으로 나타났다.
고장진단 문제는 지식기반 시스템를 이용해 해결하려는 시도가 많이 있어왔다. 그러나 대부분의 방식은 휴리스틱 또는 모델기반 방식으로 단일 오류에 대한 문제에 많은 노력이 이루어져 왔다. 단일 오류에 대한 고장진단문제 해결방식을 다중 오류진 단으로 확대할 때 발생하는 지수적인 계산비용은 피할 수 없는 문제점으로 지적되어 왔다. 이 논문에서는 시스템 구성에 따라 블록으로 구분하면 전체 탐색 영역을 국소 화할 수 있다는 점에 착안하여 다중 오류 진단을 위한 효율적인 알고리즘을 제안한 다. 이 알고리즘의 기본 원리는 오류진단을 위한 출력값 측정 지점에 따라 전체 회로 를 블록으로 나누고 다중오류에 대한 발생원인의 지수적 증가를 줄임으로 효율화 시 킬 수 있다. 각각의 블럭으로부터 발생하는 오류에 대해 결합하는 규칙을 개발하고 이를 통해 상호 논리적인 모순이 없는 최소 오류원인 집합을 구한다.
3D NAND 플래시 메모리는 플래너(2D) NAND 셀을 적층하는 방식으로 단위 면적당 고용량을 제공한다. 하지만 적층 공정의 특성상 각 레이어별 또는 셀 위치에 따라 오류 발생 빈도가 달라질 수 있는 문제가 있다. 이와 같은 현상은 플래시 메모리의 쓰기/지우기(P/E) 횟수가 증가할 수록 두드러진다. SSD와 같은 대부분의 플래시 기반 저장장치는 오류 교정을 위하여 ECC를 사용한다. 이 방법은 모든 플래시 메모리 페이지에 대하여 고정된 보호 강도를 제공하므로 물리적 위치에 따라 에러 발생률이 각기 다르게 나타나는 3D NAND 플래시 메모리에서는 한계를 보인다. 따라서 본 논문에서는 오류 발생률 차이를 보이는 페이지와 레이어를 분류하여 각 영역별로 차별화된 보호강도를 적용한다. 우리는 페이지와 레이어별로 오류 발생률이 현저하게 달라지는 3K P/E 사이클에서 측정된 오류율을 바탕으로 페이지와 레이어를 분류하고 오류에 취약한 영역에 대해서는 패리티 데이터를 추가하여 차별화된 보호 강도를 제공한다. 오류 발생 횟수에 따른 영역 구분을 위하여 K-Means 머신러닝 알고리즘을 사용한다. 우리는 이와 같은 차별화된 보호정책이 3D NAND 플래시 메모리의 신뢰성과 수명향상에 기여할 수 있는 가능성을 보인다.
본 논문은 멀티레이트 양자 터보 숏-블럭 코드의 양자정보처리 파트만을 이용해 고전정보처리 파트의 외부 도움 없이 양자 채널에서 발생한 파울리 X,Y,Z 오류의 유형과 위치 정보를 알아내는 방법을 제안한다. 파울리 X,Y 오류의 위치 정보를 얻기 위해 C[n,k,2] QSBC-QURC 인코더에 각각 n개의 보조 큐빗과 CNOT 게이트를 삽입했는데 그 결과 최대 코딩률이 약 1/2로 제한되는 절충 특성을 갖게 되었다. C[n,k,2] QSBC-QURC에 대한 파울리 Z 오류의 위치 정보는 클리포드 기반 스태빌라이저 측정으로 구했다. 제안한 방법은 코딩률 외의 C[n,k,2] QSBC-QURC가 가진 나머지 모든 특성을 상속한다.
소프트웨어 제품을 실행시키기 위해 요구되는 데이타의 품질은 소프트웨어 품질에 영향을 미치고 있다 특히 대용량의 데이타로부터 의미 있는 지식을 추출하는 지식공학 시스템에서 원시 데이터의 품질을 보장하는 일은 매우 중요하다. 본 논문에서는 데이타의 측정 도구인 DAQUM도구를 설계 구현하였다. 본 논문에서는 DAQUM도구의 설계 및 구현에 관한 주요내용을 기술하고, 사례연구를 통하여 DAQUM도구가 오류데이타를 검색하여 데이타 사용자 관점에서 데이타의 품질을 정량적으로 측정 가능하도록 함을 나타낸다. DAQUM도구는 데이타의 품질 측정 및 품질 제어를 가능하게 함으로써 데이타를 주로 처리하는 소프트웨어 제품의 품질 향상에 기여할 수 있다.
이 논문은 선적 및 하역 작업을 위해 겐추리 크레인으로 들어오는 컨테이너 트레일러의 위치 추적 시스템에 대하여 기술한다. 위치 추적 시스템은 트레일러가 겐추리 크레인에 접근하였을 때 트레일러의 정지 지점을 운전자에게 알려준다. 위치 측정 센서는 RF 신호와 초음파 방식을 채택한 크리켓 mote 모듈을 사용하였다. 실시간 전송을 위해 위치 측정 주기를 단축하였으며 삼각측량 방법에 따른 3 차원 위치 계산식과 환경적 요인에 의한 거리 측정 오류 감소 방법을 제시하였다. 측정된 위치는 블루투스 통신을 통해 주기적으로 운전자 앞의 PDA (Personal Digital Assistant)에 전송된다. 실내외 테스트 결과 위치 오류는 3 cm 이내로 개선되었으며 위치 측정 표시 주기는 평균 0.5초였다.
본 연구는 융합적 중재의 심리운동프로그램의 참여가 ADHD 아동의 주의집중력에 미치는 영향에 대하여 규명하고자 한다. ADHD 아동을 대상으로 한 Kiphard의 6단계의 심리운동 적용에 따른 시각과 청각의 주의집중력에 하위요인 중 누락오류와 오경보오류를 반복측정 분석하였다. ADHD 아동의 심리운동 중재에 따른 분석결과 시각주의력의 하위요인인 누락오류와 오경보오류는 실험집단에서만 오류가 감소하였으며 청각주의력의 하위요인인 누락오류와 오경보오류는 실험집단과 통제집단 모두에서 감소하지 않으며 중재에 따른 유의미한 영향이 없는 것으로 분석되었다. 이후 분석결과를 토대로 융합적 중재를 기반으로 심리운동의 후속 연구는 주의집중력 뿐만이 아닌 다양한 중재에 관한 연구를 통하여 ADHD 아동을 위한 융합적 중재에 새로운 패러다임이 제시되어야 할 것이다.
오류제어는 많은 전자 시스템의 주요한 관심사이다. 시스템 동작에 영향을 미치는 대부분의 고장은 회로에서 발생하는 타이밍 위반의 결과로 나타나는 비정상적인 신호지연으로 인한 것이며, 이는 주로 과도고장에 의해 발생한다. 본 논문에서는 CMOS 회로의 동작 중에 타이밍 오류를 검출하는 회로를 설계하였다. 타이밍 오류 검출기는 클럭에 의해 제어되는 시스템의 준비시간 및 대기시간의 위반에 대한 오류를 검출할 수 있다. 설계한 회로는 데이터의 입력이 클럭 천이지점에서 변화할 때 과도전류를 측정하여 오류 검출기의 전류 감지회로에서 발생시킨 기준전류와 비교함으로써 오류의 발생 여부를 확인 할 수 있다. 이러한 방법은 클럭에 의해 동작하는 시스템의 준비시간 및 대기시간의 위반에 따른 오류를 효과적으로 검출할 수 있음을 보여준다. 이 회로는 2.5V 공급전압의 $0.25{\mu}m$ CMOS 기술을 이용하여 구현하였으며, HSPICE로 시뮬레이션하여 정당성 및 효율성을 검증하였다.
혼돈(Chaos) 통신 방식은 비주기성, 광대역성, 신호의 비예측성, 구현의 용이성 등의 특성을 가지고 있다. 이런 특성으로 인해 혼돈 신호를 사용하는 디지털 통신 방식에 대한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 하지만 혼돈 통신 방식은 보안성이 우수하며 도청의 낮은 확률과 같은 장점을 가지고 있지만 다른 방식에 비해서 비트오류율(Bit Error Rate, BER) 성능이 안 좋다는 단점을 가진다. 기존의 혼돈 통신 방식 사용자는 여러 가지 혼돈 지도의 비트오류율 성능을 평가하고 비트오류율 성능이 좋은 혼돈 지도를 선택적으로 적용할 뿐 혼돈 지도의 확률밀도함수(Probability Density Function, PDF) 특성을 변화시킴으로써 비트오류율 성능을 개선시키려는 시도는 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 혼돈 신호를 확률밀도함수로 나타내고 초기조건, 매개변수 및 방정식을 변화시키면서 확률밀도함수의 변화를 측정한다. 상관지연편이변조 방식에서는 확률밀도함수가 변하면 혼돈 지도의 특성(혼돈 신호)이 변하고 이에 따라 비트오류율 성능도 변하게 된다. 따라서 비트오류율 성능을 좋게 하는 혼돈 신호의 확률밀도 함수 경향을 알아보고 이 결과를 토대로 비트오류율 성능이 우수한 새로운 혼돈 지도를 제안한다.
안정적인 수도 공급을 위한 상수도관망의 역할이 더욱 주목받음에 따라 비정상 상황에 대한 신속한 탐지와 적절한 대처 역시 중요시되고 있다. 장치에 의존한 탐지기법 등 기존의 방법론에는 한계가 존재하므로 데이터를 이용한 모델 기반의 방법이 개발되었다. 하지만 상수도관망 내 측정 데이터는 불확실성을 가져 실제 사용량과 다르다. 따라서 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 인공신경망 모델을 이용하여 상수도관망 압력값을 예측함에 있어 데이터 불확실성의 영향을 조사한다. 정규분포를 따르는 임의의 값을 고려하여 데이터에 측정치 오류를 형성하고 측정치 오류 여부 및 종류에 따라 총 9가지 데이터를 인공신경망 모델을 통해 예측해 경향성을 비교한다. 분석을 통해 데이터 불확실성이 증가할수록 모델 성능이 감소하며, 출력데이터의 측정치 오류가 모델 성능에 미치는 정도가 더 큼을 확인하였다. 특히 입력데이터와 출력데이터의 측정 오차 크기가 동일한 경우 예측 정확도는 각각 72.25%, 38.61%로 큰 차이를 보였다. 따라서 ANN 모델 예측 성능 향상을 위해서는 입력 데이터보다 출력데이터인 주절점의 측정 오류 크기를 줄이는 것이 중요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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