본 연구에서는 복합재의 등가 물성치를 예측하는 방법중 하나인 Mori-Tanaka의 평균장이론이 결합된 Eshelby 이론의 적용한계에 대해 유한요소해석을 통하여 강화재의 크기와 배치 측면에서 고찰하였다. 모델 복합재로 일정 체적비의 강화재를 포함하는 2차원 평판 복합재를 사용하였으며, 강화재의 크기를 변화시키고 또한 강화재를 규칙적 및 불규칙적으로 배치하였다. 이 복합재에 유한요소해석을 적용하여 수치적으로 복합재의 등가 물성치를 구하였으며, 수치해석결과를 Eshelby 이론으로 구한 등가 물성치와 비교하였다. Eshelby 이론으로 예측되는 복합재의 등가 물성치는 시편의 크기에 비해 강화재의 크기가 0.03이하가 되면 강화재의 배치와 관계없이 유한요소해석으로 구한 복합재의 평균 영계수와는 잘 일치하나, 평균 프와송비는 약 $20\%$의 차이를 보였다.
본 논문에서는 VBR(Variable-Bit-Rate) 트래픽의 비선형적이고 버스티한 특성을 모델화 한 GOP ARIMA(ARIMA for Group Of Pictures) 모델을 칼만 필터 알고리즘을 이용하여 실시간으로 예측하는 기법을 제안한다. 칼만 필터를 이용한 예측 기법은 GOP ARIMA의 상태공간 모델링 과정과 향후 N초 간의 트래픽을 예측하는 과정으로 구성된다. 실험을 위해 GOP의 크기가 각각 15인 세 가지 종류의 MPEG VBR 트래픽(뉴스, 드라마, 스포츠)을 제작하였고, 칼만 필터를 이용한 세 가지 종류의 트래픽의 예측 결과를 선형 예측법과 이중 지수 평활법을 이용해 예측한 결과와 비교해 예측 성능이 상대적으로 우수함을 확인할 수 있었다. 또한 예측값에 신뢰 구간을 설정하는 신뢰 구간 분석법을 통해 트래픽 관점에서 장면 변화를 예측하는 방법을 제시하였다. 본 논문의 칼만 필터 기반의 예측 알고리즘은 MPEG 기반 VBR 트래픽을 비롯한 기타 인터넷 트래픽을 실시간으로 예측하는 방법과 이를 이용해 인터넷 서버의 설계 및 자원 할당 정책 등을 위한 트래픽 엔지니어링 연구에 기여할 수 있을 것이다.
무선 셀룰러 망에서 제한된 무선자원을 효율적으로 이용하기 위해서는 핸드오프 호가 요구하는 자원의 양을 정확히 예측하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 미래의 핸드오프 호가 요구하는 자원의 양을 기존의 방법보다 정확히 예측함으로써 자원의 낭비를 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 위너모델을 개선한 기존의 방법은 현재의 핸드오프 호가 사용하는 자원의 양(대역폭)을 토대로 미래의 핸드오프 호가 요구하는 자원의 양을 예측함으로써 이웃 셀의 트래픽 정보를 이용하여 자원의 양을 예측하는 방법보다 자원예측을 위한 처리과정이 훨씬 간단하다. 그러나 기존의 방법에서는 실제 요구한 양과 예측한 자원의 양의 차이인 자원의 예측 오차량의 크기가 예측시점의 경과에 따라 증가하여 자원의 낭비를 초래한다. 본 연구에서는 예측시점의 경과에 따라 예측 오차량의 크기를 감소시키는 감소 지수 파라메타를 도입하여 기존방법의 자원낭비를 줄였다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법이 기존의 방법보다 원하는 핸드오프 호 손실률에서 핸드오프 호가 필요로 하는 자원의 양을 정확히 예측함으로써 자원의 이용률에서 성능이 우수함을 보인다.
내장형 시스템에 보다 강력한 성능이 요구됨에 따라 내장형 마이크로 프로세서는 보다 깊은 파이프라인을 채택하고 있다. 따라서, 내장형 마이크로 프로세서는 보다 정확한 분기 예측기를 필요로 하고 있다. 이러한 상황에서 분기 예특기의 구조, 성능 및 전력 소모와 전체 시스템의 전력 소모 사이의 trade-off를 분석하는 것은 매우 중요하다. 내장형 환경에서 시스템의 전력 소모는 설계 시 매우 중요하게 고려되어야 한다. 특히 내장형 시스템의 요구사항은 동작할 응용 프로그램에 의하여 규정되고, 전력 소모도 응용프로그램의 구조와 강하게 연관되어 있다. 본 논문의 목표는 내장형 환경에서 성능-전력 공간에서 분기 예측기를 분석하는 기법을 제시하는 것에 있다. 이를 통하여, 분기 예측기 테이블의 성능-전력을 고려한 최적화된 크기를 찾을 수 있다. 이러한 목표는 수학적 모델링을 통한 정량적 예측의 수행 및 시뮬레이션 결과와의 비교를 통한 수학적 모델링의 검증의 과정을 통하여 이루어진다. 결과는 우리의 수학적 모델이 성능-전력 공간에서 분기 예측기 테이블의 최적화된 크기 결정의 해법을 제공하고 있음을 보여주고 있다.
최근 ISO/IEC의 MPEG과 ITU-T의 VCEG이 JCT-VC (Joint Collaborative Team for Video Coding)를 구성하여 HEVC (High Efficiency Video Coding) 차세대 비디오 압축 표준 제정을 위한 작업을 진행 중이다. 과거 압축률이 가장 좋은 것으로 알려진 H.264/AVC 보다 최대 50%까지 부호화 효율 향상을 목표로 하고 있다. HEVC는 H.264/AVC와는 상이한 부호화 구조를 채택하고 있고 작은 크기의 영상뿐만 아니라 크기가 큰 영상까지도 효율적으로 부호화할 수 있도록 설계되고 있다. 예측 및 변환 부호화 과정이 계층적 쿼드트리 구조를 가지며, 특히 변환 부호화는 작은 크기의 변환 블록으로부터 $32{\times}32$ 크기의 변환 블록까지 크게 확장되어 계층적 변환 구조를 이루며 부호화하도록 되어 있다. 본 논문에서는 기존 코덱과는 상이한 부호화 구조를 갖는 쿼드트리 부호화 기반 HEVC 코덱 표준을 위한 율-왜곡 (Rate-Distortion) 모델을 제안한다. 기존의 코덱에서는 부호화되는 기본 단위가 $16{\times}16$로 일정하고, 변환 및 양자화되는 블록의 크기 역시 $4{\times}4$또는 $8{\times}8$ 크기 단위로 그 블록의 크기가 작을 뿐만 아니라 고정된 크기를 사용한다. 따라서 단일 확률 모형을 사용하여 율-왜곡 모델을 만들었으며, 그 정확도 역시 비교적 정확한 결과를 얻었다. 그러나 HEVC에서는 계층적 가변 블록 크기를 갖는 기본 부호화, 예측 및 변환/양자화 기법을 사용하기 때문에 기존의 단일 모델로는 정확한 율-왜곡 모델을 만들어 내기 어렵다. 제안하는 방법은 HEVC의 기본 단위인 CU (Coding Unit)별로 독립적인 확률 모형을 사용하여 율-왜곡모델을 사용하는 것으로 CU의 크기가 가변적이고 CU 내의 텍스처 역시 크기에 따라 매우 다른 특성을 가지고 있기 때문에 단일 모델을 사용하는 것보다 매우 효율적인 것을 실험을 통하여 확인하였다.
본 논문에서는 JPEG2000 부호화 시스템의 과도한 메모리 요구 사항을 감소시키기 위해 예측 부호화 기반의 새로운 임베디드 압축(Embedded Compression, EC) 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 EC 기법은 EC가 적용되지 않은 DWT 프로세서와 비교하여 DWT 과정에서 발생하는 임시적인 저주파 웨이블릿 계수들의 메모리 접근 및 크기를 50 %로 줄일 수 있다. 무손실의 영상 압축 시스템에 널리 쓰이면서 단순하지만 좋은 성능을 갖는 LOCO-I(LOw COmplexity LOssless COmpression for Image)와 MAP(Median Adaptive Predictor) 예측기를 제안한 EC 알고리즘에 적용하였다. 제안한 예측 기반의 EC 알고리즘은 예측 오차 값들을 인코딩하기 위하여 포워드 적응형 양자화와 고정 길이 코드를 사용한다. 시뮬레이션 결과를 통해 예측기가 LOCO-I와 MAP인 경우, 본 논문에서 제안한 EC 알고리즘에 의한 평균적인 PSNR 저하는 각각 0.48 dB와 0.26 dB임을 알 수 있다. 선행 논문 [9]에서 제안한 하다마드 변환(MHT) 기반의 EC 알고리즘과 비교하여 평균적인 PSNR이 약 1.39 dB 향상된다.
H.264 비디오 부호화 표준 방식은 널리 사용되고 있지만, 고화질 비디오의 해상도에 비해 상대적으로 작은 크기의 매크로블록을 사용하기 때문에 고화질 비디오를 부호화하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 고화질 비디오 부호화를 위해 기존의 매크로블록의 크기를 확장하고, 확장된 매크로블록을 기반으로 새로운 화면내 부호화 방법을 제안한다. 휘도 신호의 경우, 기존의 인트라 $4{\times}4$ 예측과 인트라 $16{\times}16$ 예측을 각각 인트라 $8{\times}8$ 예측과 인트라 $32{\times32}$ 예측으로 확장한다. 색차 신호의 경우에는, 인트라 ${8\times}8$ 예측을 인트라 $16{\times}16$ 예측으로 확장한다. 또한 매크로블록의 확장으로 기본 부호화 블록의 크기가 $8{\times}8$로 커짐에 따라, $8{\times}8$ 정수 이산 코사인 변환을 사용한다. 이 논문에서 제안한 방법을 사용하여 고화질 비디오를 부호화 할 경우, 기존의 방법에 비해 약 5.32% 정도 비트수가 감소했으며 약 0.23dB 정도 화질이 개선되었다.
본 연구는 치열궁 길이 부조화(Arch length discrepancy : 이하 ALD)의 원인요소간의 상대적 중요성과 혼합치열기에서의 예측가능성을 알아보고자 시행되었다. Angle씨 I급 대구치관계이며 근기능 이상이나 골격형태의 이상이 없다고 판단되는 142명의 진단모형을 이용하여 성별과 ALD의 양에 따라 여섯군으로 나누어 각 치아의 크기와 치열궁 각 부위의 크기를 계측하였다. SPSS통계처리 프로그램을 이용하여 각군의 평균, 표준편차를 구하고 Student t-test, 상관관계 분석, 요인분석, 다중회귀분석을 실시하였으며 혼합치열기에서 얻을 수 있는 자료들을 이용한 ALD의 예측가능성을 평가하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 성별에 따른 차이는 정상군에서는 거의 보이지 않았으며 spacing군은 대부분의 계측치에서, crowding군은 몇가지 치열궁의 크기에 관한 계측치에서 유의한 차이를 보였다. 2. 남자crowding군과 여자 spacing군은 해당 정상군에 비해 주로 치아크기에 관한 계측치에서 유의한 차이를 보였다. 3. 남자 spacing군과 여자crowding군은 해당 정상군에 비해 치열궁의 크기에 관한 계측치에서 유의한 차이를 보였다. 4. 상관관계분석과 요인분석결과에서는 주로 치열궁의 크기에 관한 계측치들이 ALD와 큰 연관성을 나타내었다. 5. 혼합치열기에서 얻을 수 있는 정보인 중절치, 측절치, 제1대구치의 폭경과 제1대구치간 폭경, 치열궁 장경 을 이용한 ALD의 다중회귀분석은 최소 $63\%$에서 최대 $80\%$의 예측도(R square)를 보였다.
본 연구에서는 파급효과를 예측하는 것에 따라 의사결정의 어려움이 달라지는지, 그리고 파급효과 예측과 의사결정 어려움 사이의 관계를 의사결정 결과에 대한 책임감과 부담감이 매개하는지 살펴보았다. 연구 1에서는 정책 결정 상황을 제시하여 예측된 파급효과의 크기와 의사결정 어려움 간의 관계를 알아보았다. 그 결과, 결정의 파급효과를 크게 예측할수록 의사결정 시 어려움을 더 크게 경험한 것으로 나타났다. 연구 2에서는 예상되는 파급효과의 크기를 실험적으로 조작하여, 파급효과를 크게 예상하도록 한 조건과 작게 예상하도록 한 조건 사이에서 도덕적 의사결정을 내릴 때 경험하는 어려움의 정도가 다른지 알아보았다. 또한, 예측된 파급효과의 크기와 의사결정 어려움 사이의 관계를 의사결정 결과에 대한 책임감과 부담감이 매개하는지 검증하였다. 그 결과, 가설과 일관되게 예측된 파급효과의 크기가 작은 조건에 비하여 큰 조건에서 위해/돌봄, 공정/호혜, 그리고 내집단/충성심 관련 도덕적 의사결정 시 어려움을 더 크게 경험하는 것으로 나타났다. 이러한 관계를 의사결정 결과에 대한 책임감과 부담감이 매개하는지 살펴본 결과, 부담감의 매개효과가 내집단/충성심 관련 도덕적 의사결정에서 관찰되었다. 이러한 연구 결과를 토대로 본 연구의 의의와 제한점, 그리고 후속 연구 방향에 대하여 논하였다.
소프트웨어 프로젝트 관리과정의 활동에서 프로젝트 관리자의 중요한 임무는 소프트웨어의 크기와 인적 노력 등을 추정하는 것이다. 최근 소프트웨어 개발에 주로 사용되는 제 4세대 언어(4GL)와 데이터베이스 환경에서 개발되는 응용시스템에 대한 크기를 예측하는 모델은 불행하게도 연구가 미비한 실정이다. 본 논문에서는 4GL로 개발되는 프로젝트 개발 초기 단계에서 수집한 메트릭스를 이용하여 소프트웨어 크기를 예측하는 추정 모델을 제안 한다. 제안된 방법은 상대오차(MRE)를 최소화시키는 방법으로 개발 초기과정에서 얻어지는 측도들의 이상치에 덜 민감한 특성을 가지고 있다. 본 논문에서 제안된 모델에 대하여 적합도와 예측력의 성능을 테스트하기 위하여 데이터 셀을 I과 II 2개로 나누어 실험하였다. 실험결과, 추정된 모델의 적합도와 예측력은 데이터 셀 I과 II 모두에서 제안된 MRE 추정방법이 전통적인 방법 LS, RLS보다 우수하게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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