의사 샘플 신경망은 학습 샘플의 수가 적은 경우 학습된 신경망이 국부 최적해에 빠져 성능이 저하되는 것을 보완하기 위해 기존 샘플들로부터 의사 샘플을 생성하고 이를 통해 해공간을 평탄화 시킴으로써 학습된 신경망의 성능을 향상시킬 수 있는 신경망의 변형이다. 이는 학습 샘플의 양에 관한 문제로 이 논문에서는 이에 더해 학습 샘플의 질을 향상시킴으로써 학습된 신경망의 성능을 더욱 높일 수 있는 방법을 제시하였다. 잡음이 적게 포함된 전형적인 학습 샘플들만이 주어지고 입력 특징 중 출력과 연관성이 높은 특징만을 사용함으로써 학습된 신경망의 성능을 높일 수 있음은 자명하다. 따라서 이 논문에서는 커널밀도 추정을 통해 비전형적인 학습샘플을 제거하고 입력값이 출력값에 미치는 영향을 나타내는 연관성 척도를 사용하여 연관성이 적은 특징을 제거함으로써 의사 샘플 신경망의 성능을 향상시킬 수 있음을 보였다. 제시한 방법의 유효성은 토석류 데이터를 이용한 실험을 통해 확인할 수 있다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환 기반의 스케일러블 비디오 부호화의 핵심 요소인 움직임 보상 시간적 필터링 (motion compensated temporal filtering; MCTF)의 성능향상을 위한 효과적인 움직임 예측 기법을 제안한다. MCTF의 성능향상과 밀접한 관련이 있는 픽셀 연결성을 개선하기 위하여 변형 중간값 연산 및 주변 블록의 움직임 벡터를 이용한 움직임 예측 방법으로 움직임 벡터 필드를 평탄화한다. 또한 영상의 복잡도 등의 특성에 따라 가변 블록크기로 움직임 예측을 수행하여 움직임 벡터 필드의 상관도를 더욱 향상시킨다. 제안하는 방법은 시간적 필터링 과정에서 고주파 프레임으로 분해되는 에너지를 줄여 MCTF 및 전체 스케일러블 부호기의 성능을 향상시킨다. 실험결과 기존의 고정 블록크기 전역탐색 방법과 비교하여 제안하는 방법이 시간적 고주파 부대역 프레임에 포함된 에너지를 최대 30.33%까지 감소시키는 것을 확인하였다.
1970년대 이후의 고도경제성장기에 치수대책과 동시에 건설골재로서 하상이 굴착된 하천이 많으며, 국가하천 지정구간외에서는 평균하상고가 1.0m 이상 저하한 하천구간도 많다. 또한 국가하천은 상류의 사방공사나 댐건설에 의한 영향이 복합적으로 하도에 나타나고 있어 하상굴착이 하도특성에 어떤 영향을 미치는가를 실증적(實證的)으로 검증하는 것은 어려운 과제이다. 하천에서의 골재채취는 제방부의 침식에 의한 호안파괴, 하상저하에 따른 교량이나 취수보 등 구조물의 기초 노출이 치수적인 문제를 야기할 뿐만 아니라, 단시간내에 하도의 지형구조를 급격하게 변화시켜 여울 소의 하상구조 교란이나 수중 및 하천변의 서식처 파괴 등으로 하천의 물리적 환경에 큰 영향을 미침으로써 생태계를 교란하거나 파괴하는 결과를 초래하게 된다. 본 연구에서는 골재채취로 인하여 교란된 하천의 복원 및 적응관리 계획수립의 전단계에 필요한 교란평가기법을 개발하기 위하여 황강, 남강 및 감천을 대상으로 하여 대조구간과 교란구간을 선정하고 조사 분석하였다. 하천골재 채취가 없거나 경미한 대조구간에서는 홍수량이 변하지 않으면 terrace 모양의 하안부 재료가 하상재료와 거의 같기 때문에 홍수가 있으면 침식된 원래의 하폭으로 회복되는 방향으로 변하지는 않는 경향이 나타났다. 반면에 골재채취가 많은 경우 큰 홍수시의 저수로부의 수심을 증가시키기 때문에 수충부 등의 최심하상고가 크게 되는 경향이 있었으며, 고수부는 침수되는 빈도와 수심이 감소하기 때문에 토사의 퇴적속도(고수부의 상승속도)의 감소, 퇴적물의 세립화 경향이 나타나서 모래, 실트가 퇴적하지 않는 고수부상에 모래, 실트가 퇴적되는 경우가 있고, 반대로 고수부의 퇴적속도가 상승하는 경우도 있었다. 골재채취로 횡단방향의 평탄화가 초래되어 여울 소의 하상구조가 교란됨과 동시에 구간별로 종단경사가 완만해지며, 대부분 교량부에 하상유지공을 설치해야 할 정도로 하상경사가 급변하는 구간이 다수 조사되었다. 또한 선행연구에서 개발된 하상서식환경, 하상재료, 유속/수심상황, 유사퇴적, 하도흐름상태, 하도개수, 여울출현 빈도, 하안 안정성, 식생피복 및 하반림 등 10개의 교란평가항목을 적용하여 대조구간과 비교 평가하였다.
토석류 퇴적 모델은 토석류에 의한 피해지 예측을 위해 random walk model(RWM)을 사용하여 구성한 모델로 피해지 예측에서 그 효용성이 입증되었지만 몇 개의 자유 파라미터가 실험적으로 결정되어야 하는 문제점이 있다. 파라미터를 자동으로 추정하기 위한 방법은 여러 가지가 있지만 토석류 데이터는 학습 데이터의 크기가 작아 기존 학습 기법을 적용하는데 어려움이 있다. 이 논문에서는 학습 데이터 크기 문제를 완화할 수 있는 신경망의 변형인 의사 샘플 신경망을 제안하였다. 의사 샘플 신경망은기존 샘플로부터 의사 샘플을생성하고 이를 학습에 사용한다. 의사 샘플은 해공간을 평탄화시키고 국부 최적해에 빠질 확률을 줄여줌으로써 기존 신경망에 비해 안정적인 파라미터 추정이 가능해진다. 이러한 사실은 실험 결과 통해 확인할 수 있다.
To develop and evaluate the real-time SAR(Synthetic Aperture Radar) motion measurement system, true antenna phase center(APC) positions during SAT(Synthetic Aperture Time) are needed. In this paper, CDGPS(Carrier phase Differential Global Positioning System) post processing method is proposed to get the true APC position for spotlight SAR image formation. The CDGPS position is smoothed to remove high frequency noise which exists inherently in the carrier phase measurement. This paper shows smoothed CDGPS data is enough to provide the true APC for high-quality SAR image formation through motion measurement result, phase error estimation and IRF(Impulse Response Function) analysis.
텍스쳐 분류에 사용되는 방식 중 하나인 지역적 이진화 패턴은 일반적으로 영상 내의 평탄한 부분, 에지, 코너의 분포를 사용한다. 그러나 영상이 가지는 방향성을 고려하지 않고, 단순히 크고 작음만을 비교하는 지역적 이진화 패턴의 특성때문에 화소간 차이를 반영하지 못하는 문제점이 있다. 또한 영상의 분포를 사용하기 때문에 작은 크기의 영상에 대해서는 분류 성능이 저하된다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 영상의 방향성 분포와 고유치 행렬을 이용한 세부 분류 기법을 제안한다. 지역적 이진화 패턴으로 초기 분류에서 누락된 텍스쳐 영상에 대하여 두 가지 특징을 이용하여 세부적으로 분류한다. 첫째, 영상이 가질 수 있는 방향을 여덟 가지로 양자화하고 그 방향들의 분포를 계산한다. 둘째, 구조 행렬을 이용하여 나온 고유치 중 큰 값의 분포를 구한다. 모의 실험을 통해 지역적 이진화 패턴만을 사용하였을 때 대비 제안 방법이 약 8% 정도 분류 정확도가 향상됨을 보였다.
본 논문은 새로운 경계선 보존 알고리즘을 이용하여 블록화 현상을 제거하는 디블로킹 필터와 HD해상도의 실시간 영상처리가 가능한 디블로킹 필터의 VLSI구조를 제안한다. 기존의 블록 분류 기반의 접근 방법과 달리 제안된 알고리즘은 픽셀 분류 기반 접근을 사용한다. 또한 제안된 경계선 보존 맵은 픽셀을 경계선 영역과 평탄 영역으로 분류하며, 블록화 현상 제거에 사용되는 오프셋 필터와 경계선 보존 필터의 기반이 된다. 이를 바탕으로 제안된 디블로킹 필터의 VLSI구조는 고연산량 처리를 위하여 블록 전체에 파이프라인 기법을 적용하였다. 또한 블록 버퍼를 위한 메모리 절감 구조는 메모리의 사용을 최적화 시킨다. 본 필터는 VHDL을 이용한 설계를 통하여 CycloneII FPGA상에서 구현된 구조의 동작을 검증 후, Synopsys의 Design Compiler와 ANAM 0.25 ${\mu}m$ CMOS cell library로 합성하여 칩으로 구현하였을 때의 성능을 예측하였다. 제안된 알고리즘의 실험 결과는 세밀한 영상성분을 보존하면서 효과적으로 블록화 현상을 제거하며, 픽셀 분류 기반에서 제안된 알고리즘은 블록 분류 기반보다 PSNR 성능이 우수함을 보였다.
본 논문에서는 수중 음향 압전 트랜스듀서의 고효율, 정전력 구동이 가능하도록 절연 트랜스포머와 체비셰프 필터함수를 이용한 임피던스 정합회로 설계 방안을 제안하였다. 제안된 정합회로는 진동과 무관한 트랜스듀서의 리액턴스 성분을 최소화하고 넓은 동작주파수 범위에서 평탄한 출력 전력 특성을 갖도록 설계되었다. 체비세프 필터함수를 표준 원함수로하는 저역통과 필터를 단종단 제자형 회로로 설계하고 대역통과 주파수변환을 통하여 트랜스듀서의 등가모델과 트랜스포머의 권선비에 적합한 정합회로를 설계하였다. 제안된 기법을 예제 모델 Tonpilz형 압전 트랜스듀서에 대한 가상부하에 적용하고 시뮬레이션과 실험을 통하여 그 결과를 비교함으로써 제안된 기법의 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 멀티웨이브릿 변환영역에서 연속부대역 양자화 및 지각 모델을 이용한 내용기반 적응적 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 방법의 워터마크는 멀티웨이브릿을 통해 분해된 계수들 중 지각적 중요계수(perceptually significant coefficients, PSCs)에 삽입된다. 고주파 부대역에서의 PSC는 연속부대역양자화(successive subband quantization, SSQ)에 의해 결정된다. 문턱값은 각 부대역내의 최대계수의 절반에서 결정된다. 지각모델은 워터마크 삽입을 위한 국부적 영상 특성을 가지는 NVF (noise visibility function)에 기반한 통계적 방법을 적용한다. 이 모델은 워터마크가 노이즈특성을 가지므로 정상상태 일반화 가우스모델을 사용한다. 또한 워터마크는 각 부대역 영역의 분산과 형상계수 (shape parameter)에 의해 추정함으로써 평탄영역과 에지나 텍스쳐 영역에 따라 내용 기반 적응적 척도를 얻는다. 제안한 멀티웨이브릿 변환 기반에서의 워터마크 삽입 방법에 대한 실험 결과 우수한 강인성과 비가시성을 확인하였다.
차량으로 구성된 애드 혹 네트워크에는 GPSR과 같은 지리기반 라우팅 프로토콜이 매우 적합하고 유용한 것으로 알려져 있다. 그러나 전송 범위를 벗어난 stale 노드를 이웃노드로 유지할 수 있으며, 탐욕모드의 정책에 의해서 stale 노드가 다음 릴레이 노드로 선정되는 우선순위가 높은 문제점이 있다. 또한 유용한 정보들이 복구모드의 평탄화 과정중에 제거될 수 있다. 본 논문은 적응적 이웃노드 리스트 관리기법(ANM)과 새로운 복구모드를 위한 탐욕 경계우위 라우팅(GBSR) 방안을 제안한다. 각 노드는 임의 이웃의 이전과 현재의 위치를 비교 반영함으로써 이웃노드 리스트상의 stale 노드 문제를 해결한다. 어떤 노드가 로컬최대(local maximum)에 직면하면 경계우위 그래프를 이용하여 복구한다. 따라서 제안된 복구모드는 패킷 전달율을 높이는 반면에 복구에 소요되는 시간을 줄인다. 네트워크 시뮬레이션을 이용하여 성능을 분석한 결과 제안된 프로토콜의 성능이 GPSR보다 우수한 것으로 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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