본 논문에서는 클러스터링 무선 센서 네트워크 환경에서 효율적으로 TDMA 스케줄링을 할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 기존의 연구에서는 유휴(idle) 구간과 스케줄(schedule) 구간을 매 프레임 수행해야하는 오버헤드가 발생하는데 이러한 오버헤드로 인하여 불필요한 에너지 소모가 일어나고, 전송 지연이 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하며 클러스터를 구성하고 있는 멤버 노드들의 수와 멤버 노드들이 가지고 있는 트래픽 부하(Traffic Load)를 사용하여 프레임을 동적으로 스케줄링 하는 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서 제안된 DS-MAC(Dyamic Sceheduling MAC) 프로토콜은 에너지 효율적이고, 전송 지연을 줄일 수 있는 장점을 가진다. 수학적 분석 방법을 사용하여 기존의 연구들과의 성능을 비교가 이루어졌다.
본 연구에서는 카메라의 촬영 시점에 의해서 발생되는 원근감이 광학 흐름 생성에 어떠한 영향을 주는지 살펴보고 광학 흐름 기반 이상행동 탐지 솔루션의 성능을 고도화하기 위해 기존 광학 흐름 영상으로부터 소실점 기반 가중치 행렬을 계산하여 원근감에 따른 광학 흐름 정도를 평활하는 기법에 대해서 연구한다. 카메라의 뷰포인트에 따라 원근감의 발생 정도나 객체의 크기 및 움직임의 정도가 달라지게 되며, 이는 원본 영상 프레임을 광학 흐름의 크기와 방향성으로 표현하는 영상 변환 네트워크를 가진 생성적 적대 신경망을 학습할 때 정상적인 행동 패턴의 범위를 결정짓는 데 방해가 될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 데이터셋의 배경으로부터 소실점을 추출하고 원근감에 따라 결정되는 광학 흐름의 크기를 평활하는 기법을 개발하여 기존 모델의 성능과 비교하였으며, 프레임 단위의 정확도 성능이 5.75% 향상된 것으로 확인되었다.
무선 센서 네트워크에서는 기본적으로 교환이나 충전이 어려운 베터리로 동작하는 센서 노드들로 구성된다. 따라서 센서 노드들의 에너지 소모를 줄이는 것이 무선 센서 네트워크에서는 중요한 과제이다. 이러한 에너지 효율적인 MAC 프로토콜을 구현하기 위해 기존의 IEEE 802.11 Protocol을 기반으로 휴면 기간의 에너지를 효율적으로 관리하는 Sensor MAC(이하 S-MAC) Protocol이 제안되었다. 본 논문에서는 에너지 효율적 스케줄링 기반의 기존 S-MAC을 기반으로 네트워크 트래픽에 동적으로 동작하기 위한 동적 S-MAC을 제안하였다. 동적 S-MAC 프로토콜은 네트워크 트래픽 상황에 따라 프레임 주기를 변경함으로써 S-MAC의 에너지 효율을 개선하였다. NS2 시뮬레이션을 통해 동적 S-MAC과 기존 S-MAC의 성능을 평가하였다.
무선 센서 네트워크에서는 에너지가 제한된 배터리로 네트워크를 구성하기 때문에 에너지 효율적 사용에 대한 연구가 주요한 이슈이다. 본 논문에서는 효율적인 에너지 사용을 위하여 트래픽 변화 환경을 위한 Wakeup 주기 제어 메커니즘을 제안한다. 제안되는 MAC 프로토콜은 수신자의 제어 신호로 데이터 전송이 시작된다. 송신 노드는 트래픽이 변화를 데이터 패킷 프레임에 플래그(flag)를 추가하여 수신노드에 전달한다. 수신 노드는 이를 통해 수신 노드의 Wakeup 주기를 제어한다. 제안되는 MAC 프로토콜은 트래픽이 적을 경우 수신 노드의 sleep 구간의 증가를 통하여 에너지가 절약된다. 또한 트래픽이 높은 경우 수신 노드의 Wakeup 주기를 줄여 송신 노드의 idle listening으로 발생하는 에너지 소모를 감소시킨다. 제안되는 MAC 프로토콜은 기존의 프로토콜과 비교하여 빠르게 Wakeup 주기를 조절함으로서 에너지 효율적면에서 더 좋은 성능을 보여준다.
최근 전세계의 탄소중립 요구에 따른 에너지 효율 증대를 통한 에너지 절감을 위한 효율성 관련 연구가 확대되고 있다. 방송과 미디어 분야에는 에너지 효율이 더욱 시급하다. 이에 본 연구에서는 효율적인 에너지 시스템 구축을 위해 난방 에너지 시계열 데이터를 기반으로 한 수요 예측 모델을 선정하고, 설명하는 인공지능 모델을 도입하여 수요 예측에 영향을 미치는 원인을 파악하는 프레임워크를 제안한다.
온도에 따른 반도체 에너지갭의 변화를 디지털 영상처리를 이용해 직접 측정하는 적외선 영상기법을 제안하고 있다. 본 방법은 반도체 에너지갭의 온도계수를 경제적이고 간단하게 평가할 수 있도록 한다. 본 기법의 핵심 구성 부품은 다색광원기(Polychromator), 프레임 그래버가 내장된 컴퓨터 및 가변 온도 저온유지장치(Cryostat)이다. 방법의 타당성을 검증하기 위해 LEC 방법으로 제조한 GaAs에 시험적으로 행한 실험은 온도 계수가 이론 모델에서 구한 값과 전반적으로 잘 일치함을 보여 주었다.
본 논문에서는 hidden Markov model (HMM) 기반의 스테레오 신호로부터 서라운드 오디오 신호를 생성하는 기법을 제안한다. 먼저 5.1 채널 오디오 훈련 데이터베이스로부터 MDCT 영역에서 전방/서라운드 채널의 서브밴드 에너지를 프레임 단위로 계산하고, 이를 특징 벡터로 하여 좌측과 우측 채널 두 개의 HMM 이 구성된다. 다음으로, 입력된 스테레오 신호에 대해 HMM decoding 을 통해 서라운드 채널의 MDCT 영역의 서브밴드 에너지가 예측된다. 이 예측된 서브밴드 에너지로부터 역 MDCT 를 통해 서라운드 오디오 신호가 생성된다. 제안된 방법의 성능평가를 위해 MUSHRA 청취 실험을 수행한 결과, 제안된 HMM 기반의 방식으로 생성된 서라운드 오디오 신호가 기존의 패시브 서라운드 디코딩 기반으로 생성된 서라운드 신호에 비해 높은 선호도를 보였다.
인간은 "습관적 피치 레벨" 즉 자연스럽게 말할 때 평균적으로 사용하는 피치를 갖는다. 하지만 음성에 잡음이 첨가 되면 이 피치가 불규칙하게 바뀌게 된다. 이점을 이용하여 음성의 잡음레벨을 측정할 수 있다. 본 논문에서는 입력음성의 에너지를 구하고 일정 에너지레벨 이상에서의 구간에 대해 NAMDF(Normalized Average Magnitude Difference Function)방법으로 피치를 구하고, 각 프레임을 피치단위로 분절한 뒤 인근 피치간의 유사도를 측정하여 입력음성데이터의 잡음레벨을 검출하는 방법을 제안하였다.
본 논문은 웨이블릿 변환영역 하에서 칼라 히스토그램과 에너지 벡터를 이용한 컷검출 방법을 제안한다. 기존의 컷 검출 방법들은 대부분 공간영역과 변환영역 각각에 대한 특징을 이용해 컷을 검출하였다. 그러나 본 논문에서는 웨이블릿 변환영역 하에서도 공간영역 특성을 유지하는 LL밴드 상의 칼라 히스토그램과 LH와 HL밴드의 에너지 값을 변환영역 특성으로 함께 고려하였다. 최근 영상 압축 표준에 웨이블릿을 이용한 압축기법이 사용되고 있으므로, 제안한 방법은 웨이블릿 압축 영상에서 압축을 해제할 필요 없이 검출하는데 사용되어질 수 있다. 제안한 방법의 성능평가를 위하여 광고, 뉴스, 스포츠, 영화 등 5개 분야의 다양한 TV 프로그램에서 약 10,000개의 프레임으로 실험한 결과, Recall에서는 약 90%, Precision에서는 약 94%의 컷 검출 성능을 나타내었다.
본 논문에서는 영상 통화나 웹캠 혹은 화상 회의 상황의 비디오 영상에서 안정적으로 사람 영역과 배경을 분리하는 방법을 제안한다. 이 방법은 카메라가 고정이라는 등의 제약을 두지 않고 자유롭게 움직이는 비디오 영상에서 사용자의 입력도 필요 없이 자동으로 사람 영역을 분리해 내게 된다. 첫 프레임에서 얼굴 검출을 통해 사람의 대략적인 위치를 추측하여 배경과 사람 영역을 Gaussian Mixture Model 로 모델링하고, 매 프레임 이 모델을 효율적으로 갱신한다. 그리고 비디오 영상의 연속성을 에너지 함수 설계에 적용하여 프레임간 사람 영역의 변화가 크지 않고 안정적으로 나오게 된다. 제안하는 방법은 기존 방법들에 비하여 제약이 적고, 사용자 입력이 필요 없으며 안정적으로 사람 영역을 분리함을 실험을 통하여 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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