최근 센서 네트워크의 발달로 실세계의 많은 데이타가 시간 속성을 갖고 실시간으로 수집되고 있다. 기존의 시계열 데이타 예측 기법은 모델 갱신 없이 예측을 수행하였다. 그러나 스트림 데이타는 매우 빠르게 수집이 되고 시간이 지남에 따라 데이타의 특성이 변경될 수 있으므로 기존의 시계열 예측 기법을 적용하는 것은 적절하지 않다. 따라서 이 논문에서는 슬라이딩 윈도우와 점진적인 회귀분석을 이용한 스트림 데이타 예측 기법을 제안한다. 이 기법은 스트림 데이타를 다중 회귀 모델에 입력하기 위해 차원 분열을 통해 여러 개의 속성으로 분열(Fractal)하고, 변화되는 데이타의 분포를 반영하기 위해 슬라이딩 윈도우 기법을 사용하여 점진적으로 회귀 모델을 갱신한다. 또한 고정 크기 큐를 이용하여 최근의 데이타로만 모델을 유지한다. 이전 데이타의 유지 없이 최소 정보를 갖는 행렬을 통해 모델을 갱신하므로 낮은 공간 복잡도를 갖고 점진적으로 모델을 갱신함으로써 에러율의 증가를 방지한다. 제안된 기법의 타당성은 RME(Relative Mean Error)와 RMSE(Root Mean Square Error)를 이용하여 측정하였고, 실험 결과 다른 기법에 비해 우수하였다.
전문잡지들은 복잡도가 높고 다이내믹하며 심한 불확실성을 보이는 잡지산업 생태계에 대한 적응 전략으로서, 지식과 아이디어를 기반으로 가치를 극대화하기 위해 유연화되고 개방된 협업적, 동료적, 집합적 생산체계를 작동시키고 있다. 본 논문은 사례연구방법을 적용하였고, 자료수집방법으로서 직접 관찰, 전문가 심층면접, 전문가 설문조사를 실행하였다. 이를 통한 '잡지산업', '전문잡지사 커뮤니티 사용자간의 협업체계', '전문잡지의 생태계 모델'에 대한 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 전문잡지 생태계는 잡지사들의 다양하고 새로운 생산 참여자와 잡지 플랫폼이 결합되는 가치 네트워크의 개방적 혁신의 협업 모델로서 진화/적응하고 있었다. 둘째, 전문잡지사들은 스마트 디바이스의 환경 변화에 힘입어 커뮤니티, 전문가 사회집단/조직, 창조적 사용자의 다양한 행위/상호작용이 핵심적으로 작동되는 협업체계를 구축하고 있었다. 셋째, 전문잡지 생태계 모델은 콘텐츠 공급 영역의 다양한 잡지 생산 주체들이 플랫폼 영역에서 상품군과 플랫폼 유형에 적합한 상호작용을 하며 스마트 디바이스를 통해 사용자/독자와 상호작용하는 체계이다. 전문잡지의 모델은 게임, 출판, 드라마, 영화, 만화, 애니메이션 등의 디지털 콘텐츠 산업과 같은 패턴의 프랙탈 구조를 보이고 있으며, 상호작용성과 사용자 참여의 수준이 가장 높은 창조 친화적 기술 혁신 모델로 수렴되고 있다.
대부분의 자연 영상은 프랙탈 이론의 기반이 되는 자기 유사성이라는 특징을 가지고 있다. 비록 국부적으로 영상을 정상 신호라고 가정할 수 있지만 일반적으로 영상 신호는 에지나 코너 부분과 같은 불연속성을 가지고 있는 비정상 신호이다. 이 때문에 대부분의 선형 알고리즘의 성능 저하가 나타난다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 영상 내에 포함되어 있는 자기 유사성을 이용하는 새로운 비선영 잡음 제거 알고리즘을 제안 한다. 이를 위해 우선 잡음 제거를 수행 할 위치의 화소 주변 화소들을 이용하여 평탄 영역인지를 판단한다. 평탄 영역일 경우 그 주변 픽셀들의 평균으로 잡음을 제거하고, 평탄 영역이 아닌 경우, 블록 MSE(block Mean Square Error) 관점에서 유사도가 높은 블록을 탐색하여 그 블록들의 중심 화소값들을 이용하여 잡음 제거를 수행한다. 실험 결과는 PSNR 측면에서 잡음 제거 성능이 약 $1{\sim}3dB$ 정도 향상됨을 보여준다. 또한 추정 이론 관점에서 추정자의 분산 분석 결과 가장 낮은 분산을 갖음을 보였다.
다기능 레이다(multi-function radar: MFR)는 탐지, 추적, 식별 등 다양한 기능을 동시에 수행하는 레이다 시스템이다. 이러한 MFR은 여러 기능을 실시간 내에 수행해야 하기 때문에, 탐지 모드를 위한 측정 시간이 매우 짧은 특징을 갖고 있다. 또한, 저 레이다 단면적(radar cross section: RCS)을 갖는 해상표적을 탐지하기 위해 개발된 기존의 다양한 탐지기법들이 존재하며, 해당 기법들을 MFR 탐지모드에도 사용할 수 있다. 그러나 기존에 연구된 많은 해상표적 탐지기법은 상대적으로 긴 시간 측정된 해상 신호에 대해 효과적 해상표적 탐지가 가능하도록 개발되었기 때문에, 매우 짧은 측정시간을 갖는 MFR 탐지 모드에는 적합하지 않은 부분이 있다. 본 논문에서는 MFR 탐지 모드의 짧은 측정 시간을 고려한 해상클러터 모델링 방법을 제시하고, 이를 이용하여 해상 클러터 신호를 생성하였다. 또한 해상표적 RCS를 수치해석기법을 이용하여 계산하고, 앞에서 계산된 클러터 신호와 결합하였다. 이렇게 생성된 최종 레이다 수신 신호를 이용하여 기존에 개발된 4가지 서로 다른 해상표적 탐지기법을 적용하고, 탐지성능을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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