대중음악과 스마트폰 기술이 발달하면서 사용자가 직접 음악을 검색할 수 있는 내용 기반 음악 검색 기술이 연구되었다. 그 결과 허밍을 사용하여 음악을 검색할 수 있는 음악 검색 시스템이 개발되었지만, 검색 속도가 느리고 검색 결과가 부정확한 시스템이 많다. 본 논문에서는 음원의 주파수 변화율을 측정하고 이를 코사인 유사도 알고리즘을 이용하여 유사도를 측정하는 음악 검색 시스템을 설계하였고, 각 설계요소를 설명한다. 새로 설계한 음악 검색 시스템을 기반으로 한 실험을 통하여 기존의 음악 검색 시스템과 유사한 성능이 나오는 것을 확인하였으며 본 논문에서 제시한 새로운 음악 검색 시스템은 기존 음악 검색 시스템보다 구조가 단순하면서도 유사한 결과를 내고 있다.
본 논문은 오픈소스 소프트웨어의 배포과정에서 라이선스 정보가 누락, 훼손, 변경, 충돌됨에 따라 발생하는 무의적인 저작권 침해를 미연에 방지하고자 라이선스 파일을 추출/식별하는 기술을 연구하였다. 라이선스 파일이 갖는 특성을 파악하기 위해 n-gram과 TF-IDF 기법을 활용하여 322개의 라이선스 내용을 분석하였고, 이를 활용하여 패키지 내에서 라이선스 파일을 추출하였다. 추출한 라이선스는 코사인 측정법을 통해 확보한 라이선스간의 유사도를 산정하여 라이선스 정보를 식별하였다.
컴퓨터공학 분야 개발자를 채용할 때 대다수의 기업에서 일반 면접과는 달리 전공 분야 역량 파악을 위한 컴퓨터공학 기술 면접을 함께 진행한다. 컴퓨터공학 면접자의 기술 면접을 지원하기 위하여 이 논문에서는 컴퓨터공학 핵심 개념에 대한 면접자 답변의 정확도를 코사인 유사도를 이용하여 평가 후 결과를 알려주는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템을 이용하면 개발자들의 컴퓨터공학 핵심 개념의 기술 면접 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
기존의 광통신 시스템을 DWDM에 사용할 경우, 인접 채널사이의 간격이 좁아 심한 간섭이 발생한다. FBG 필터를 사용하여 DWDM에서의 이러한 인접 채널간 간섭은 줄일 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 균일한 경우, 가우시안 apodized 경우, 상승-코사인 apodized 경우의 세가지 굴절을 변화에 대한 반사 스팩트럼을 구하였다. 본 논문에서 얻어진 결과로 부터, 균일한 FBG는 적합하지 않고, 최대 굴절을 변화량 ${\sigma}$ 가 작을수록, 상승-코사인 apodized FBG 인 경우 변수 C 가 클수록, 가우시안 apodized FBG 인 경우 변수 G가클수록 DWDM용 협대역 필터에 적합함을 알 수 있었다. 또한, 상승-코사인 apodized FBG는 더 좁은 반사 스펙트럼 대역과 더 낮은 사이드로브를 갖기 때문에 가우시안 apodized FBG보다 더 우수한 특성을 갖음을 알 수 있었다.
본 논문은 orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) 통신에서 효율적인 블라인드(blind) 주파수 옵셋 추정 방식을 제안한다. 제안된 방식은 오버샘플링과 OFDM 시스템의 cyclic prefix (CP)를 이용하여 시간차가 있는 2개의 OFDM 신호 블록을 얻고 이를 이용하여 블라인드 주파수 옵셋 추정을 위한 비용함수를 정의한다. 본 논문에서는 제안된 비용함수가 코사인 함수로 근사화 될 수 있음을 보였으며 코사인 함수의 기본적인 특성을 이용하여 주파수 옵셋을 추정할 수 있는 폐쇄형(closed form) 추정 공식을 유도하였다. 이 코사인 함수를 이용하면 전체 주파수 옵셋 범위에 대한 탐색 없이 최저 비용함수 값을 쉽게 계산할 수 있기 때문에 주파수 옵셋 추정이 효율적이다. 제안된 방식은 탐색이 필요 없기 때문에 기존의 블라인드 ML 기법보다 계산량이 약 97% 감소하며 컴퓨터 시뮬레이션 결과 평균제곱오차 (mean square error, MSE) 성능이 기존의 ML 기법이나 MUSIC 방식보다 우수함을 보였다.
Murakami와 Cavanagh (1998a.b. 1999)가 보고한 무선 운동 영역 순응에 따른 정지된 인접 영역의 흔들림(jittering) 착시현상을 새로운 자극구성으로 검증하였다. 이 현상에 대한 설명으로 이 연구자들이 제안한 순응에 따른 안구운동 보상기제의 약화를 최소화하는 역 위상 깜박임(counterphase flickering)에의 순응과 코사인 패턴을 사용하였을 때에도 정지된 인접 영역에서의 착시현상이 경험되었다. 그러나, 이 자극 상황에서 관찰된 착시현상은 평면상의 흔들림이 아니라 정지된 인접 영역이 관찰자에서 멀어지는 것으로 지각되는 3차원상의 운동잔여효과(3D motion aftereffect)이었다. 본 연구에서 우리는 이 새로운 현상이 깜박임 영역의 휘도 대비감소(contrast reduction)가 정지된 인접 영역과의 지각된 깊이 차이를 유발시키고 깜박임 영역이 정지하였을 때 원래의 깊이로 복원하는 과정에서 정지된 인접 영역이 상대적으로 멀어지며 움직이는 것으로 지각되는 것에 기인했을 가능성을 조사하였다. 깊이 단서를 제거하거나, 휘도 대비감소를 최소화하는 고 공간주파수 코사인 패턴을 사용한 실험의 결과 관찰된 운동잔여효과의 소멸은 이 가능성을 강력히 지지하여 주었다.
본 논문은 orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) 통신에서 무선자원을 절약할 수 있는 효율적인 블라인드(blind) 주파수 옵셋 추정 방식을 제안한다. 제안된 방식은 OFDM 통신에서 cyclic prefix (CP)를 이용하여 시간차가 있는 2개의 OFDM 신호 블록을 얻고 이를 이용하여 블라인드 주파수 옵셋 추정을 위한 비용함수를 정의한다. 제안된 방식에서 비용함수는 3개의 독립적인 주파수 옵셋 위치에서 비용함수 값들을 이용하여 폐쇄형(closed form)의 코사인 함수로 나타낼 수 있음을 보인다. 이 코사인 함수를 이용하면 전체 주파수 옵셋 범위에 대한 탐색 없이 최저 비용함수 값을 쉽게 계산할 수 있기 때문에 주파수 옵셋 추정이 효율적이다. 폐쇄형 코사인 함수로부터 구한 주파수 옵셋은 정확도가 해상도에 제한 받지 않기 때문에 signal-to-noise ratio (SNR)이 증가할 수 록 추정 오차가 계속 줄거듦을 확인하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 제안된 방식은 기존의 오버샘플링(oversampling)기법이나 MUSIC 방식보다 평균제곱오차 (mean square error, MSE) 성능이 우수함을 보였다.
본 논문은 개인 인증 알고리즘에 관한 것으로 심전도를 이용한 생체 인증 방식은 특정 보정기준점을 추출하는 방법과 그렇지 않은 방법으로 분류할 수 있으며 본 논문에서 제안하는 방법은 특정 보정기준점을 추출하지 않는 방법으로 이산 코사인 변환과 랜덤 포레스트 분류기를 사용하였다. 심전도 신호는 R-Peak 점을 기준으로 단일 심박으로 나누었으며 각 심박의 특징 추출을 위해 이산 코사인 변환을 적용하였다. 이산 코사인 변환 계수는 정보가 저주파에 집중되는 특성이 있으므로 초기 저주파에 해당하는 40까지 값을 특징으로 랜덤 포레스트 분류기를 구성하였다. 랜덤 포레스트는 의사결정 트리의 앙상블 분류기로 결정 트리를 기본으로 하고 있으므로 빠른 학습 속도와 많은 양의 데이터 처리 능력, 다양한 클래스를 분류할 수 있어 실생활에 적용 가능하며 무엇보다 ID의 승인과 거절을 위한 임계값을 분류기 내부에서 조절할 수 있어 오 분류에 강건한 알고리즘을 구성할 수 있다. 18개의 심전도 파일로 구성된 MIT-BIT Normal Sinus Rhythm 데이터베이스를 선정하여 성능을 평가하였으며 99.99%의 심전도 인식률을 보였다.
전개형 솔리드 안테나에서 패널 전개 시 발생할 수 있는 구조적인 오차가 안테나 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 위성에서 활용되는 전개형 안테나는 지상에서 접힌 상태로 발사되어 우주 공간에서 펼쳐지며, 전개 시 발생할 수 있는 오차의 형태를 분류하여 각각의 경우에 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 패널 하나에만 전개 오차가 있을 때는 불완전 전개 패널에 해당하는 쪽에서 안테나 성능의 열화가 발생하였다. 패널 전개 오차가 코사인 함수의 형태로 분포한다고 가정하여 오차의 크기와 오차 형태에 따른 영향을 계산하고 분석하였다. 안테나 패널 오차가 균일한 경우에는 오차크기에 비례하여 이득이 감소하고, 패턴은 대칭이다. 코사인 1 또는 3주기의 패널 오차에 대해서는 주엽의 기울어짐이 나타나며, 코사인 2 또는 4주기의 패널 오차에 대해서는 패턴은 대칭이며, 이득이 감소한다.
실시간으로 여러 시계열 데이터를 수집, 저장하는 데는 많은 저장 공간을 요구하게 된다. 이러한 공간 문제를 해결하는 방안으로, 이산 코사인 변환 압축에서 가변 샘플 크기를 사용하는 방안을 제안하였다. 시계열 데이터 셋은 값의 변화가 작을수록, 그리고 변화의 빈도가 낮을수록 압축률이 높아지는 특성을 가지고 있으며 이러한 특성을 잘 반영할 수 있는 척도로 변동 계수와 인접 요소 간 변동성 계수를 사용하여 가변 샘플 크기를 결정하는 데 사용하였다. 여러 실제 데이터 셋을 대상으로 시험한 결과, 두 방식 모두 양호한 압축률을 보이고 있다. 그러나 인접 요소간 변동성 계수 기반 압축 방식이 변동 계수 기반 방식 보다 샘플 크기 결정 방식이 훨씬 간단할 뿐만 아니라 보다 나은 압축률을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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