본 논문은 확률적 확산 기법 및 확률모델을 이용하여 스테레오 영상간의 대응점을 추정하고, 영상의 배경으로부터 객체를 추출해 내는 연구를 다루고 있다. 스테레오 영상의 정합 및 객체 추출을 위하여 시차, 세그먼트, 라인, 및 오클루젼 필드를 Markov random field 모델로 정의하고, 확률적 에너지 최소화 방법을 이용하여 최적의 시차 필드 및 객체추출을 수행한다. 본 논문에서는 우선 이러한 다양한 필드간의 MRF 모델링 기법을 제안하고, 각 필드에 대한 에너지 함수를 정의한다. 그리고, 확률적 확산 기법을 이용하여 각 필드에 대하여 정의된 에너지 함수를 최소화함으로써, 최적의 시차필드 및 객체추출 결과를 구한다.
본 논문에서는 경첩 손실 함수를 최소화를 통해서 강인한 이진 오디오 핑거프린팅 방법을 제안하였다. 특히 제안된 방법에서 오디오 핑거프린트는 이진값을 가지므로 핑거프린트 DB 크기를 줄여줄 수 있는 장점이 있다. 일반적으로 특징을 이진화하는 과정에서 핑거프린트의 강인성, 식별성 등 성능의 손실이 불가피하므로 손실을 최소화하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 핑거프린팅에서 두 오디오 클립 간의 유사도가 경첩 함수 형태로 주어지는 것에 착안하여 경첩 손실을 최소화하는 방법으로 특징을 이진화하여 핑거프린트를 구하는 방법을 제안한다. 유도된 경첩 손실 함수는 최소 손실 해싱 기법을 통해서 최소화 하였다. 수 천곡 규모의 오디오에 대해서 다양한 변환들에 대한 인식 성능을 실험하였으며, 제안된 경첩 손실 함수 최소화를 통해서 핑거프린트의 식별성과 강인성이 개선됨을 확인하였다.
전통적인 트러스 구조물의 최적화 기법은 종종 복잡하고 많은 계산과정이 요구되면서 정작 아주 간단한 중량최소화와 같은 경비문제를 다루고 있다. 또한 이러한 기법들은 복잡하고 종종 다목적함수인 실 경비함수를 갖는 트러스 구조물에 적용 시 만족할만한 결과를 보이지 못한다. 따라서 본 연구에서는 구조물의 중량뿐만 아니라 사용되는 제품 종류의 수와 트러스 구조물의 연결의 수 및 기타현장소요경비로 구성되어지는 실제 요구되는 경비함수를 가지는 트러스 구조물의 최적화문제에, 전체 트러스 구조물의 부재를 같은 치수의 제품을 가질 수 있는 몇 가지 종류의 부재들로 변별화하는 클러스터링 기법(Clustering Technique)을 도입하여 설계를 효율적으로 수행하고자 한다. 클러스터링 기법을 이용하여 사용되는 부재들을 그룹별로 변별하고 최적 해에 근접한 해를 찾은 후 간단한 타부 탐색기법을 이용하여 최종 최적해를 얻는다. 수치 예로써 실 경비함수를 갖는 트러스 구조 모형에 적용하여 최적설계를 시도하고 또한 중량최소화문제에도 적용하여 휴리스틱 기법(Heuristic Techniques)의 대표적인 유전알고리즘을 이용한 기존 연구의 중량최소화 설계결과와 비교 한다. 그 결과, 본 연구의 알고리즘은 실 경비함수를 가지는 트러스 구조물의 설계에 있어서 경제성이 있는 결과를 나타내며, 또한 기존연구의 알고리즘 보다 효율적임을 나타내었다.
본 연구에서는 균열의 특이성과 불연속성을 Element-Free Galerkin(EFG) 법에 반영하기 위해 특이기저함수를 포함하는 확장항을 기존의 EFG 근사함수에 추가하고 균열면을 가로지르는 형상함수 구성시 불연속함수를 적용한 향상된 EFG 균열해석기법을 제안하였다. 기존의 EFG법이 균열선단주변의 특이응력장을 표현하기 위해 상당한 절점추가를 필요로 하지만 본 연구에서 제안한 기법은 절점의 추가나 해석모형의 수정이 필요 없다. 또한, 기존의 확장근사함수를 사용하는 EFG법이 계방정식의 크기를 상당히 증가시키는데 반해, 개선된 EFG 균열해석기법은 확장근사함수를 적용범위를 국소영역으로 제한하여 계방정식의 크기증가를 최소화하고서도 정도 높은 수치해를 얻었다. 수치예제는 제안된 기법의 향상된 면모와 효율성을 검증하여 준다.
FPGA 배치 툴 연구는 학계에서도 단순한 가상 아키텍처 모델 가정에서 벗어나 상용 툴처럼 캐리체인이나 광폭함수 멀티플렉서, 메모리/승산기 블록 등의 성능 및 밀도를 향상시키는 소자들을 포함하는 현실적인 모델을 적용하기 시작하였다. 이 때 발생하는 실제적 이슈들을 다룬 사전 패킹, 다층 밀도 분석 등의 기법이 초기 분석적 배치 (Analytic Placement)에 적용되어 밀도를 분산시키면서 배선 길이를 효과적으로 최소화한 연구가 앞서 발표된 바 있다. 더 나아가 궁극적으로는 타이밍을 최적화해야하기 때문에 많은 연구에서는 타이밍 제약 조건을 만족시키기 위한 기법들이 제시되고 있다. 그러나 초기 배치 후 진행되는 배치 적법화 및 배치 개선에서 주로 적용될 뿐 분석적 배치에서 이러한 타이밍 기법을 적용한 사례는 거의 없다. 본 논문에서는 사전 패킹 및 다층 밀도 분석 등의 기법이 구현된 기존 분석적 배치에 타이밍 제약 조건 위반을 검출하고 이를 최소화하는 기법을 결합하는 방안을 소개한다. 먼저 정적 타이밍 검증기를 집적하여 배선 길이가 최소화된 기존 배치 결과의 타이밍을 검사해 보았으며 위반을 감소시키기 위해 신호 도착 시간 (Arrival Time)을 최소화하는 함수를 분석적 배치의 목적 함수에 추가하였다. 이 때 각 클록마다 주기가 다를 수 있기 때문에 각 클록별로 함수를 따로 계산해 합산하는 방안이 제안되었다. 또한, 위반이 없는 클록 도메인의 신호 경로들도 불필요하게 단축될 수 있기 때문에 음수 슬랙 (Negative Slack)을 계산하여 이를 최소화하는 함수를 추가로 제안하여 비교하였다. 영역 분할 기법 (Partitioning)을 기반으로 배선 길이를 최소화하는 기존 배치 적법화를 그대로 사용한 후 타이밍 검증을 통해 초기 분석적 배치 단계에서 타이밍 개선 효과를 분석하였다. 배치 적법화 시 추가적인 타이밍 최적화 기법이 사용되지 않았기 때문에 타이밍 개선이 있다면 이것은 전적으로 분석적 배치의 목적 함수개선에 의한 효과이다. 12개 실용예제에 대해 실험한 결과, 목적 함수에 도착 시간 함수가 적용되었을 때 그렇지 않았을 때보다 최악 음수 슬랙 (Worst Negative Slack)이 평균 약 15% 정도 감소되었으며 음수 슬랙 함수가 적용되었을 때 이보다 약 6%정도 추가로 더 감소됨을 확인하였다.
본 논문에서는 적응적 가중치 함수를 이용하여 블록 단위의 모션 벡터를 필터링하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 먼저 인접한 영상을 받아 들여 가변적 크기의 블록 정합 방법을 이용하여 모션 벡터를 추출한다. 그리고 추출된 모션 벡터를 강건 예측에 적용하여 아웃라이어(outlier)를 제거함으로써 강건 예측에서 사용하는 동작 모델에 근접한 모션 벡터만을 추출한다. 제안된 적응적 강건 예측은 연속적인 시그모이드 가중치 함수를 사용하여 정상 자료와 아웃라이어의 소속 정도를 보다 효과적으로 표현한다. 또한, 최소화 기법의 반복 단계에서 잔여에러가 감소함에 따라 점진적으로 시그모이드 가중치 함수를 조율함으로써 정상 자료와 아웃라이어를 보다 유연하게 분리한다. 실험에서는 카메라의 동작이 포함된 비디오 데이타를 입력 받아 성능을 비교 분석함으로써 제안한 방법의 우수함을 보인다.
작물의 최대 수확을 위한 관개계획은 작물의 수분장력 스트래스와 삼투스트래스를 최소화 시킬 수 있도록 언제 얼마의 물을 어떤 속도로 공급해 줄 것인가를 결정하는 것이다. 이는 토양, 작물 및 대기의 여러 가지 요소를 측정하여 결정할 수 있다. 관개속도는 주로 토양의 투수계수에 의하여 결정되지만 관개시간과 양은 토양함수량과 경우에 따라서는 토양염도에 의하여 결정된다. Time Domain Reflectometry (TDR)는 한 개의 탐침으로 토양 함수량과 토양염도를 동시에 측정하는 새로운 기법이다. TDR의 측정원리와 상업용 TDR장비에 대하여 자세히 설명하였다. TDR 탐침의 간격, 직경 및 길이의 제한요소를 토양함수량과 전기전도도의 함수로 나타내었다. 토양 columm 및 현장에서의 TDR 전극 삽입과 케이블테스터의 신속한 분리기법과 토양층에 TDR 탐침을 영구히 설치하는 기법에 대하여 자세히 설명하였다.
본 논문에서는 음성 신호를 시간축으로 분할하는 새로운 기법으로, 분할 시 왜곡과 엔트로피가 함께 고려된 기법이 제안되었다 시간축 분할에 필요한 보간 함수와 타겟 특징 벡터는 동적 프로그래밍 기법을 이용하여 왜곡과 엔트로피가 동시에 최소화되도록 얻어진다. 보간 함수는 학습 데이터를 이용하여 구성되도록 하였으며, 분할과 추정의 반복적인 수행에 의해 왜곡과 엔트로피가 지역적으로 최소화 되는 지점에서 설계되도록 하였다. 모의 실험에서 제안된 시간축 분할 기법은 현존 음성 부호화 기법에 널리 사용되고 있는 분할 벡터 양자화 기법과 비교하여, 왜곡-비트율 특성 관점에서 보다 우수한 성능을 나타내었으며, 주관적인 청취 테스트 결과, 음질적인 면에서도 기존의 벡터 양자화 기법에 비해 우수한 방법임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 타원형 클러스터링을 위한 거리측정 함수로써 변형된 가무시안 커널 함수를 사용하며, 주어진 클러스터링 문제를 각 타원형 클러스터의 체적을 최소화하는 문제로 해석하고 이를 선형행렬 부등식 기법 중 하나인 고유값 문제로 변환하여 최적화하는 새로운 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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