본 논문에서는 잡음 예측 필터를 적용한 멀티 캐리어 CDMA 병렬 동기 시스템을 위한 임계치의 통계적인 해석에 중점을 둔다. 시스템 성능 척도로써 평균 동기 획득 시간을 검파 확률과 오보 확률의 관점에서 유도한다. 다중 경로 페이딩 채널에서 평균 동기 획득 시간을 유도한다. 수치해석 결과, 잡음 예측 필터를 적용한 멀티 캐리어 CDMA 병렬 동기 해석에 있어서 임계치의 통계적인 특성을 이용한 동기 해석이 임계치의 근사화에 의한 동기 해석보다 정확한 결과를 보임을 알 수 있다. 또한, 잡음 예측 필터를 적용한 멀티 캐리어 CDMA 별렬 동기 시스템이 넓은 범위의 SNR에 대해서 평균 동기 획득 시간을 최소화할 수 있는 임계치를 검파할 수 있음을 확인할 수 있다.
통신에 의한 전송 영상은 잡음이나 번짐 또는 일그러짐 등을 항상 포함한다. 본 논문에서는 적응형 일반스텍 최적화 필터(OAGSF: optimal adaptive generalized stack filter)라는 영상복원 공간 필터를 제안하였는데, 이는 영상의 복원에서 잡음 제거율과 외곽선 정보의 보존률의 증가을 위해 신경회로맘의 역전파 학습 알고리즘의 가중치 학습 알고리즘을 기반으로 적응형 일반스택 필터(AGSF)를 최적화 시킨 것이다. 적응형 일반스택 필터는 일반스택 필터(GSF: generalized stack filter)와 적응형 다단계 메디안 필터(AMMF; adaptive multistage median filter)로 구분하고, 일반스텍 필터는 스택 필너치 기능을 보완한것이고, 적응형 다단계 메디안 필터는 메디안 필터의 외곽선 정보 보존률을 높인 것이다. 신경회로망의 역전파 학습 알고리즘에 대하여 두가지 가중치 학습 알고리즘인 최소평균절대 (LMA:Least Mean Absolute) 알고리즘과 최소평균자승(LMS: Least Mean Square) 알고리즘을 이용하여 적응형 일반스택 필터를 최적화하였다. 본 논문에서 제시한 신경회로망을 이용한 영상복원 공간필터에 대해 실험결과를 통해 제시하였다.
캐시 에너지의 소비 전력을 줄이기 위해 필터 캐시가 제안되었다. 이와 같은 필터 캐시의 사용으로 인해 50% 이상의 전력 사용 감소 효과를 가져왔으나, 상대적으로 시스템 성능은 평균 20% 가량 감소되었다. 필터 캐시의 사용으로 인한 이 같은 성능 감소를 최소화하기 위해서, 여러 가지 형태의 필터 캐시 예측가 제안 되었다. 본 논문에서는 기존에 제안된 주요 필터 캐시 예측 모델들을 소개하며, 각각의 방식에 있어서의 핵심 특징 및 해당 방식의 문제점을 분석한다. 분석 결과, 필터 캐시의 참조 실패를 야기하는 기존 방식의 중요한 문제점을 확인하였으며, 이를 바탕으로 본 논문에서는 개선된 형태의 새로운 필터 캐시 예측기 모델을 제안한다. 제안된 방식은 MSB라 불리는 참조 비트를 고안하여 이를 기존의 필터캐시와 BTB에 새롭게 활용한다. 본 논문에서 제안된 방식의 성능을 검증하기 위해 SimpleScalar 시뮬레이터와 MiBench 응용 프로그램을 활용하여 모의실험을 수행하였다. 실험 결과 제안된 방식은 기존 방식 대비, 필터 캐시 예측 실패율, 필터 캐시 활용률 및 전력 소모량 시간 지연 등 모든 면에서 평균 5%의 성능 향상을 가져 왔다.
본 연구의 목적은 좀 더 정확한 고객 선호도 예측을 위한 협업 필터링 알고리즘의 예측 성능을 평가하기 위한 것이다. 고객 선호도 예측의 정확도를 비교하기 위하여 이웃 기반의 협업 필터링 알고리즘과 대응평균 알고리즘에 의한 고객 선호도 예측의 MAE를 비교하였다. 예측 알고리즘의 정확성을 분석하기 위하여 MovieLens 1 Million dataset을 이용하여 실험을 하였다. 각 예측 알고리즘에 사용된 유사도 가중치는 일반적으로 이용되는 피어슨 상관계수와 벡터 유사도를 이용하였으며 분석결과 대응평균 알고리즘의 예측 정확도가 이웃 기반의 협업 필터링 알고리즘의 예측 정확도 보다 우수한 것으로 나타났다. 두 알고리즘에 사용된 유사도 가중치인 피어슨 상관계수와 벡터 유사도는 두 고객이 특정 상품에 대하여 공통으로 평가한 선호도 평가치를 이용하여 계산된다. 이때 공통으로 평가한 선호도 평가치의 개수가 적으면 계산된 유사도 가중치가 과대 평가된다. 과대 평가된 유사도 가중치를 보정하여 고객 선호도 예측의 정확도를 높이기 위하여 기존의 연구에서 고려한 공통 평가 영화의 개수 보다 확대된 범위를 적용하였으며 각 예측 방법에 따라 서로 다른 개선 경향을 파악할 수 있었다.
본 논문에서는 평균 명암 필터와 개선된 2D 허프 변환을 이용하여 영상에서 가슴 영역을 검출함으로써 음란영상을 탐지하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 유해물 영상 검출 방법은 크게 학습 단계, 인식 단계, 검증 단계의 3가지 주요 단계로 구성된다. 학습 단계에서는 가슴의 유두 부분 영상의 학습을 통하여 인식 단계에서 사용할 유두 평균 명암 필터를 생성한다. 인식 단계에서는 입력 영상을 받아들여 에지를 추출하고, 에지의 밀도를 이용해 연결성분을 추출한 후. 추출된 연결성분의 가로와 세로외 길이 비율을 고려하여 유두 후보영역을 결정한다. 그리고 학습된 유두 평균 명암 필터와 입력 영상의 유두 후보영역 사이의 유사도를 측정하여 가장 유사도가 높은 영역을 최종적인 유두후보영역으로 결정하며, 개선된 2D 허프 변환을 이용하여 영상에서 가슴 라인을 검출한다. 검증 단계에서는 인식 단계에서 획득한 유두 후보영역과 가슴 라인의 위치를 고려하여 가슴 영역을 판단함으로써 유해물 영상의 최종 유무를 결정한다. 실험 결과에서는 다양한 영상을 이용한 실험을 통해 제안한 방법이 가슴 영역을 효과적으로 인식할 수 있음을 보여 주었으며, 결과적으로 제안된 방법이 음란 영상의 검출에 유용하게 활용될 수 있음을 확인할 수 있었다.
650nm 적외선 차단 필터를 Macleod 프로그램을 이용하여 설계하고, 이온보조증착(IAD) 장비를 이용하여 코팅한 후 투과도, 파장, 두께특성을 조사하였다. 차단필터의 증착물질은 $TiO_2$ (n=2.30) /$SiO_2$ (n=1.46) 을 사용하여 45층의 다층 박막으로 증착하였다. 코팅된 차단필터는 차단파장이 651 nm로써 평균 ${\pm}5$ nm 이내의 편차를 보였다. 420~630 nm 파장영역에서 평균 투과도는 89%이었으며, 투과도의 균일도는 약 2.12로써 매우 균일하였다. 투과도기 단파장 영역에서 감소된 것은 다층박막 증착 시 산소가 결핍된 것으로 판단된다.
본 논문은 잡음감쇠기에서 CNN(Convolutional Neural Network) 계층의 필터 수가 성능에 미치는 영향을 연구하였다 이 시스템은 적응필터 대신 신경망 예측필터를 이용하며 심층학습방법으로 잡음을 감쇠한다. 64-뉴런, 16-커널 CNN 필터와 오차 역전파 알고리즘을 이용하여 잡음이 포함된 음성신호로부터 음성을 추정한다. 본 연구에서 필터 수에 대한 잡음감쇠기의 성능을 검증하기 위하여 Keras 라이브러리를 사용한 프로그램을 작성하고 시뮬레이션을 실시하였다. 시뮬레이션 결과, 본 시스템은 필터 수가 16일 때 MSE(Mean Squared Error) 및 MAE(Mean Absolute Error) 값이 가장 작은 것으로 나타났으며 필터가 4개 일 때 성능이 가장 낮은 것을 볼 수 있다. 그리고 필터가 8개 이상이 되면 필터 수에 따라 MSE 및 MAE 값이 크게 차이나지 않는 것을 보여주었다. 이러한 결과로부터 음성신호의 주요 특징을 표현하기 위해서는 약 8개 이상의 필터를 사용해야 한다는 것을 알 수 있다.
해수면의 변화를 분석하는 대표적인 방법 중 하나는 관측된 조위자료를 평균하여 평균해수면을 산정하고, 이를 이용하여 해수면의 상승 혹은 하강 추세를 파악하는 것이다. 평균해수면의 산정시 별도의 분석없이 단순한 산술평균만으로 평균해수면을 산정할 수 있어 해수면의 변화를 간편하게 추정할 수 있는 장점이 있으나, 관측된 조위자료는 천문조, 기상조 및 기후변화 등에 의한 변화가 모두 반영된 자료이기 때문에 장래의 해수면 변화를 정확하게 추정하기에는 어려움이 있다. 인위적인 개발이 없는 상태에서의 장기적인 해수면 변화는 주로 기후변화에 기인하기 때문에 미래의 변화를 정확하게 추정하기 위해서는 기후변화에 의한 해수면 변화, 즉 장주기 성분만을 고려한 분석이 수행되어야 정확한 미래 해수면 변화 산정이 가능하다(Kang et al., 2008; Pugh, 2004; Yang et al., 2002). 이에 본 연구에서는 관측된 조위자료에 저역통과필터(Low-pass filter)를 이용하여 천문조, 기상조 등의 단주기적 변동성을 제외하고, 장주기적 성분만을 고려한 평균해수면 변화 분석이 수행되었다. 분석결과, 산술평균으로 산정된 평균해수면의 상승경향에 비해 장주기적 성분만을 고려한 평균해수면 상승량이 더 큰 것으로 나타났다.
계통의 전력품질을 향상시키기 위해서는 비선형부하로 인해 발생되는 무효전력을 보상해야 한다. 이러한 무효전력을 보상하는 알고리즘에서 지령치를 생성하기 위해 평균전력 또는 순시전력을 이용한다. 평균전력을 이용하는 방법은 매 한주기마다 평균전력을 계산하여 지령치를 생성하는 방법으로 필연적으로 지연시간이 발생하게 된다. 이에 반해 순시전력을 이용하는 방법은 매 스위칭 순간에 무효전력을 보상할 수 있어 시스템 응답속도가 빠른 장점을 가진다. 또한 유효전력과 무효전력을 계산하기 위해 디지털 필터를 이용하게 되면 회로구성이 간편하고 제어가 용이한 장점이 있다. 본 논문에서는 계통의 전력품질을 개선시키기 위해 1개의 LPF(Low Pass Filter)와 2개의 곱셈블럭으로 구성되는 디지털 필터를 사용하였다. 이의 유용성을 확인하기 위해 단상 능동전력 필터(active power filter)에 적용하여 시뮬레이션을 수행하였다.
영상을 획득, 전송, 저장하는 과정에서 여러 가지 원인에 의하여 열화가 발생하고 있으며 열화의 주요한 원인은 잡음에 의한 것이라 알려져있다. salt & pepper 잡음에 의해 훼손된 영상을 회복시키는 기본적인 방법에는 MF, AF, CWMF 등이 있다. 본 논문에서는 임펄스 잡음을 제거하기 위해 변형된 평균 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 잡음의 검출과 잡음의 제거로 나눈다. 비 잡음 신호는 그대로 보존하고 잡음 신호는 제안된 알고리즘 필터로 처리한다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 성능을 비교하고 PSNR을 판단기준으로 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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