본 논문에서는 수중 천이 신호에 대한 식별 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 해양의 배경잡음은 스펙트럼 특성 및 에너지 변화가 적은 정재성을 갖는 반면에 천이 신호는 스펙트럼 및 에너지 변화가 큰 비정재성을 가진다. 따라서 수중 천이 신호 식별을 위하여 선행되어져야 하는 수중 천이 신호 탐지에서는 프레임 단위로 스펙트럼 변이와 에너지 변화를 이용한다. 제안한 수중 천이 신호 식별 알고리즘에서는 특징 벡터를 추출하기 위하여 위그너-빌 분포 함수를 기반으로 고유치 분해를 이용한다. 추출된 특징 벡터를 기반으로 탐지된 수중 천이 신호의 특징 벡터와 식별하고자 하는 데이터베이스에 있는 기준 신호의 특징 벡터와의 상관 값을 프레임 단위로 계산하고, 각 클래스별로 프레임 사상도를 산출하여 최대 값을 갖는 기준 신호로 탐지된 수중 천이 신호를 식별한다.
본 논문은 한글인식 방법중 주파수 변환영역에서 행하는 필터링의 방법을 제시한 것이다. 한글 문자패턴을 2차원 변조처리하여 공간위치에 의존적인 한글자소의 위상문자적 특징을 주파수 영역으로 사상하였고, 이때 변조 주파수를 정규화함으로서 주파수 영역에서 문자의 크기를 정규화 한다. 또한 한글의 각 자소를 발생위치에 따라 분류하여 표준패턴으로 설정하고, 설정된 각 자소의 표준패턴을 자소필터로 사용하여 주파수 영역으로 사상된 문자패턴을 필터링하였다. 한글자소의 분별 파라미터로는 정규화된 상호상관함수와 필터링 결과로 부터 유도된 코히어런스 함수를 산출하여 분별기준을 설정하였으며, 그 결과로서 문자크기의 변화, 자소의 융착, 제한적인 자획의 유실이나 잡음의 혼입등의 요인이 발생하였음 경우에도 한글자소의 분별이 가능하였고 또한 표준패턴을 설정함에 따라 숫자, 영문자등의 분별에도 적용할 수 있었다.
본 논문에서는 복잡한 카오스 신호를 발생시키는 HVPM(hyperchaotic volume preserving maps) 모델과 HVPM 모델의 구현회로를 제안한다. 랜덤 한 카오스 신호를 발생시키기 위하여 3차원 이산시간(discrete-time) 연산과 비선형 사상(maps)으로 모듈러(modulus) 함수를 이용하여 하이퍼카오스 신호를 발생시킨다. 그리고 HVPM 모델은 여러 가지 시스템 파라미터들을 변화시키면 다양한 카오스 신호를 발생시킬 수 있으며, 출력되는 카오스 신호는 비주기성을 갖게 된다. 이러한 특징을 갖는 HVPM 모델의 회로 구현을 위하여 2단 N형의 함수를 CMOS와 선형 연산증폭기 및 비교기를 이용하여 보드상에서 구현하여, 다양한 하이퍼카오스 신호를 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 카오스 현상을 나타내는 수식을 변형하여 암호시스템이나 PN(pseudo-noise)시퀸스에 적용하기 위하여 복잡한 카오스 신호를 발생시키는 하이퍼카오스 VP 사상(HVPM, Hyper chaos Volume Preserving Maps)과 이들간의 카오스 동기화를 제안한다. 단계별 모듈러(modulus) 함수를 이용하여 랜덤한 카오스 신호를 발생시키기 위하여 이산시간(discrete-time) HVPM 모델을 설정하고, 수치해석 실험으로 아날로그 카오틱시퀸스(CAS. chaotic analog sequence)의 특징을 분석한다. 그리고 HVPM의 신호를 기존의 단순한 PC(Pecora, Carroll)방법을 응용한 치환동기화 (synchronous substitution)를 이용하여 구동 및 응답시스템간의 카오스 동기화(chaos synchronization) 제어를 한다. 수치실험에서 카오스 신호가 갖는 특징들을 확인할 수 있었으며, 치환동기시스템에서 효과적인 카오스 동기화가 수행됨을 증명할 수 있었다.
본 논문에서는 전파감측(감시 및 측정)이나 유니버셜 복조기의 개발을 위한 기초 연구로써, 미지의 디지털 변조 신호 식별에 대하여 논의한다. 제안한 식별 방법은 시간 영역의 파라미터를 이용하는 방안으로 먼저 포락선, 순시 주파수, 차위상 정보를 기본특징으로 추출한다. 추출된 기본특징은 식별을 위해 2개의 2차원 비선형 식별 공간으로 사상되며 입력 신호의 식별은 1차 선형식별함수를 이용해 이루어진다. 본 논문에서 제안한 방법의 타당성을 검증하기 위하여 가우스성 잡음 환경하에서 ASK-2, ASK-4, BPSK, QPSK, 8PSK, FSK, QAM 신호를 대상으로 특징추출과 식별과정을 모의실험한다.
DHP 연관 규칙 탐사 알고리즘의 가장 큰 특징은 단계 k-1에서 k 개의 항목으로 구성된 해시 키 조합에 대한 계수를 미리 실시하고, 이를 단계 k에서 후보 빈발 항목 집합을 구성할 때 전지 정보로 활용하여 그 크기를 줄임으로써 성능을 개선한다는 점에 있다. 이 때, 모든 해시 키 조합에 대한 계수를 독립적으로 관리할 수 있다면 가장 이상적이나, 메모리 소요가 너무 많으므로 여러 개의 해시 키 조합들이 계수 공간을 공유하는 직접 해싱 메커니즘을 활용한다. 그러나, 연관 규칙 탐사 알고리즘의 특성상 해시 키 조합의 분포 공간이 불규칙하여 해싱 함수에 일반적인 단순 제산 연산을 사용할 경우 직접 해싱의 효율이 저하된다. 이 논문에서는 단계 3을 위한 길이 3인 해시 키 공간을 연속되는 정수 공간으로 사상하여 직접 해싱의 효율을 극대화시키는 사상 완전 해싱 함수를 제안한다. 42개의 시험 데이터 유형을 대상으로 실험한 결과 제안된 해싱 함수는 기존 방법보다 평균 7.3%, 최대 16.9%의 성능 개선 효과가 있는 것으로 나타났고, 특히 평균 거래 길이, 평균 빈발 항목 집합의 크, 전체 항목의 개수 등이 클수록 성능 개선 정도가 높았다.
공공 장소에서 통로를 통해 이동하는 사람의 수를 측정하는 것은 영상 감시를 위한 필수 기술이며 이와 관련하여 다양한 연구가 진행되어 왔다. 그러나, 지금까지의 방법들은 카메라를 통로의 바로 위쪽에 수직방향으로 설치해야 하며, 넓은 범위의 영상을 처리하지 못하는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 영상의 특징에 기반한 사상함수를 사용하여 카메라 시점에 제약을 받지 않는 사람 수 추정 방법을 제안한다. 실험 결과 카메라가 통로의 수직 방향에 위치하지 않아도 이동하는 사람 수를 추정할 수 있기 때문에 다양한 분야에 이용될 수 있다.
멀티미디어 정보 검색에서 멀티미디어 데이터는 고차원 공간상의 벡터로 표현된다. 이러한 특정 벡터를 효율적으로 검색하기 위하여 다양한 색인 기법이 제안되어 왔다. 그러나 특정 벡터의 차원이 증가하면서 색인 기법의 효율성이 급격히 떨어지는 차원의 저주 문제가 발생한다. 차원의 저주 문제를 해결하기 위하여 색인하기 이전에 원 특정 벡터를 저차원 공간상의 벡터로 사상하는 차원 축소 기법이 제안된 바 있다. 본 연구에서는 벡터의 놈과 각도 성분을 이용하여 유클리드 거리를 근사하는 함수를 기반으로 하는 새로운 차원 축소 기법을 제안한다. 먼저, 유클리드 거리 근사를 위하여 추정된 각도의 오차의 발생 원인을 분석하고 이 오차를 줄이기 위한 기본 방향을 제시한다. 또한, 고차원 특정 벡터를 다수의 특징 서브 벡터들의 집합으로 분리하고 각 특징 서브 벡터로부터 놈과 각도 성분을 근사하여 차원을 축소하는 새로운 기법을 제안한다. 각도 성분을 정확하게 근사하기 위해서는 올바른 기준 벡터의 설정이 필수적이다. 본 연구에서는 최적 기준 벡터의 조건을 제시하고, Levenberg-Marquardt 알고리즘을 이용하여 기준 벡터를 선정하는 방법을 제안한다. 또한, 축소된 저차원 공간상의 벡터틀을 위한 새로운 거리 함수를 정의하고, 이 거리 함수가 유클리드 거리 함수의 하한 함수가 됨을 이론적으로 증명한다. 이는 제안된 기법이 착오 기각의 발생을 허용하지 않으면서 효과적으로 차원을 줄일 수 있음을 의미하는 것이다. 끝으로, 다양한 실험에 의한 성능 평가를 통하여 제안하는 방법의 우수성을 규명한다.
세균성 이질은 국내 제1종 법정 전염병으로 분류되어 관리되고 있는 질환으로서 1998년 이후 그 발병 사례가 급속히 증가하고 있다. 본 연구는 1999년 3월 부산시 사상구에서 집단 발병한 세균성 이질을 대상으로 하여, 각 환자들의 발병 시점과 장소의 분포패턴에 대한 지리학적 고찰을 목적으로 한다. 환자분포의 특징적 공간패턴과 그들의 시계열적 확산 양상 등을 탐색하기 위한 방법론은 보건지리학과 지도학 및 공간통계학에 기반을 둔 공간분석기법을 중심으로 설정하였다. 분석자료는 해당 지역의 수치지형도, 지적도, 인구 센서스 자료를 포함한 GIS 데이터베이스로 구축되었다. 인구분포를 감안한 밀도구분도를 바탕으로 개별환자의 위치자료와 동 단위로 집계된 자료를 자료의 형태에 따라 분석기법을 달리하였으며, 환자 발생 밀도, 상대적 위험지수 등을 지도화하여 역학자료의 시각적 통계적 분석을 수행하였다. 환자분포의 공간적 중심위치와 분산의 변화 등 기술적 통계분석과 함께 제1차 공간속성을 커널추정법으로 찾아보았다. 이와 더불어 ‘공간적 의존성’과 관련된 제2차 공간속성은 K-함수와 시뮬레이션을 통해 분석하여 군집성 등이 통계적으로 확인되었다. 본 연구를 통해 역학조사시 GIS의 활용사례가 제시되었으며, 모집단 인구를 고려한 확률지도 작성 기법과 다양한 데이터 가시화 방법, 그리고 시계열별 발생 환자들의 지리적 변이를 분석 하는데 따르는 문제들이 논의되었다.
이 논문은 삼차원 메쉬의 의미있는 조각의 기하적 속성을 나타내기 위하여 정의한 병합우선순위메트릭에 기반한 사용자 의도 메쉬분할의 그리디 방법을 제시한다. 우선순위메트릭은 가우시안사상의 분포, 경계경로의 오목성, 경계경로의 길이, 면의 개수, 분할해상도의 5 가지 기하적 매개변수로 구성된 가중치 함수이다. 이러한 방식은 구도의 변경 없이 다른 기하적 매개변수를 정의하고 추가함으로써 확장될 수 있다. 실험 결과, 분할된 조각의 모양은 기하적 매개변수의 가중치를 부여함으로써 사용자 의도대로 조절될 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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