본 논문에서는 고정된 카메라에서 초기 프레임을 참조하여 현재 프레임에 새롭게 유입된 물체의 실시간 분류 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 실시간 분류 처리를 위하여 복잡도를 최소화 하였다. 먼저 전경과 배경을 구분하는 이진 분류 영상을 추출하기 위하여 DCT(Discrete Cosine Transform) 기법을 사용한다. DCT는 기존 공간영역에서 Texture를 분석하는 방식보다 더욱 정확하게 Texture를 분석할 수 있다. 이는 주파수 영역에서 Texture 특징 분석이 더욱 용이하고 각 요소 안에 intensity와 texture 정보를 종합적으로 고려할 수 있기 때문이다. 또한 DCT 계산 복잡도를 최소화하기 위하여 DCT 수행 전에 색 정보를 이용하여 미리 분류 영역을 분석함으로써 처리 효율을 극대화 하였다. 마지막으로 생성된 이진 분류 영상을 자연스럽게 matting하기 위하여 Guided 필터 사용을 제안한다. Guided 필터는 guidance 정보를 통해 입력 영상을 전반적으로 개선할 수 있지만 intensity가 평탄한 영역 등에서 그 한계를 보여주므로 본 논문에서는 Guided 필터의 단점을 개선하는 방법을 추가적으로 제안한다.
레이저 스펙클이란 간섭성을 가진 레이저 빛을 산란체에 쏘았을 때 반사되는 정보를 레이저 스펙클이라 한다. 이 레이저 스펙클의 가장 큰 특징은 현재 의학 기술로는 볼 수 없는 미세혈관 관찰이 가능하다는 것이다. 미세혈관 관찰을 위해서 레이저 스펙클 장치로 얻은 이미지를 영상처리 하는 과정이 필요하다. 이 논문은 공간적 방향으로 다양한 크기의 윈도우를 적용시키는 새로운 영상처리법을 제안하였다. 기존의 영상처리법 LASCA에서는 고정된 크기의 윈도우를 적용시켜 영상처리 하였다. 하지만 작은 크기의 윈도우를 적용하였을 경우 이미지의 공간 해상도가 좋아 혈관이 잘 보이는 장점이 있지만 스펙클 노이즈의 영향을 많이 받게되는 반면 큰 크기의 윈도우를 적용하였을 경우 노이즈 제거에는 큰 효과를 보지만 해상도가 낮아져 영상이 흐릿해지는 현상을 발견할 수 있다. 그래서 우리는 이 두가지 방법의 장점만 살리는 적응 윈도우 기법을 소개한다. 우리는 적응 윈도우 기법과 기존의 라스카 이미지를 비교하여 보일 것이며 적응 윈도우 기법을 이용해 영상의 화질을 높인 것을 보일 것이다.
천문학 분야에서 광시야망원경을 통해 관측된 자료들의 양은 기하급수적으로 늘어나고 있다. 그러나 고정된 소규모의 컴퓨팅 환경과 자료 분석 도구들의 복잡성은 대용량 관측 자료들을 효율적으로 처리하는데 어려움을 야기한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해, 대용량 천문 관측 자료처리를 위한 클라우드 기반의 자동화 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 관측 자료 분석에 필요한 워크플로우 템플릿의 관리 및 실행 제어를 위한 워크플로우 실행 관리자(Workflow Execution Manager)와 관측 자료 분석 요청 량에 따라 동적으로 계산자원의 할당/반납이 가능한 탄력적 자원 관리자(Elastic Resource Manager)로 구성된다. 또한 동적 자원 할당 추이, 시스템 부하 등의 다양한 실험 및 결과 분석을 통해 제안한 시스템의 유효성을 검증하고, DEEP-SOUTH 스케쥴링 시스템에의 적용 사례를 기술한다.
AMR-WB 음성부호화기는 50~7000 Hz의 확장된 대역폭을 갖는 음성신호를 압축/복원하는 광대역 음성부호화기로써 6.60 kbit/s에서 23.85 kbit/s까지 9개의 전송 비트율을 가지고 있다. 본 논문에서는 2개의 MAC (Multimply and-Accumulate) 유닛을 가진 Tl의 16bit 고정소수점 DSP인 TMS320C5509 DSP를 이용한 AMR-WB 음성부호화기의 실시간 구현에 관하여 논한다. 실시간 구현은 intrinsic을 이용한 C수준의 구현 및 어셈블리 코딩에 의한 구현을 수행하여 그 결과를 비교하였다. 어셈블리 코딩에 의하여 실시간 구현된 AMR-WB 음성부호화기는 23.85 kbit/s 모드에서 42.9 Mclock의 계산량을 가지며, 사용된 프로그램 메모리는 15.1 kword이고, 데이터 ROM 메모리는 9.2 kword이고 데이터 RAM 메모리는 13.9 kword이다.
본 논문에서는 Improved Normalized Min-Sum(INMS) 복호 알고리듬을 적용한 LDPC 복호기의 복호성능 및 복호 수렴속도를 고정소수점 Matlab 모델링과 시뮬레이션을 통해 분석한 후, Verilog-HDL로 하드웨어를 설계하였다. 설계된 LDPC 복호기는 IEEE 802.16e 모바일 WiMAX 표준의 19가지 블록길이(576~2304)에 따른 6가지 부호율(1/2, 2/3A, 2/3B, 3/4A, 3/4B, 5/6)을 지원한다. 하드웨어 복잡도를 고려하여 layered 복호방식의 블록-시리얼(부분병렬) 구조로 설계하였으며, SM(sign-magnitude) 수체계 연산을 기반으로 하는 DFU(Decoding Function Unit)를 적용하여 면적을 최소화하였다. 기존의 DFU에 적용된 min-sum 복호 알고리듬 보다 복호성능이 좋은 INMS 복호 알고리듬을 적용함으로써 LLR 비트 수를 1-비트 감소시켜 하드웨어를 최적화시켰다.
With advances in sensor technology, current researches on the pertinent techniques are actively directed toward the way which enables the USN computing service. For many applications using sensor networks, the incoming data are by nature characterized as high-speed, continuous, real-time and infinite. Due to such uniqueness of sensor data characteristics, for some instances a finite-sized buffer may not accommodate the entire incoming data, which leads to inevitable loss of data, and requirement for fast processing makes it impossible to conduct a thorough investigation of data. In addition to the potential problem of loss of data, incoming data in its raw form may exhibit high degree of complexity which evades simple query or alerting services for capturing and extracting useful information. Furthermore, as traditional mining techniques are developed to handle fixed, static historical data, they are not useful and directly applicable for analyzing the sensor data. In this paper, (1) describe how three mining techniques (sensor data outlier analysis, sensor pattern analysis, and sensor data prediction analysis) are appropriate for the USN middleware structure, with their application to the stream data in ocean environment. (2) Another proposal is a middleware structure based on USN environment adaptive to above mining techniques. This middleware structure includes sensor nodes, sensor network common interface, sensor data processor, sensor query processor, database, sensor data mining engine, user interface and so on.
소프트웨어 규모 추정은 소프트웨어 Life-Cycle 초기에 분석되어 규모와 비용의 예측에 도움을 주어야 한다. 2004년 소프트웨어 사업대가 기준에 국제표준에 기반한 기능점수 방식이 도입된 후 사용자 입장에서 소프트웨어의 규모를 바라보고 비용을 산정하는 기반이 마련되었다. 그러나 현재의 기능 점수 측정 방식은 익숙하지 않은 일반 사용자가 접근하기 쉽지 않고, 모든 시스템 및 기능의 복잡도 가중치가 획일화되어 있어 내부 계산 로직이 복잡한 공학용 소프트웨어나 과학계산용, 시뮬레이션 소프트웨어에 대한 산정 방식에서 그 규모를 적절히 산정하지 못하는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 기존의 기능점수 측정 절차를 간략화하고 프로젝트 초기에 규모의 추정을 쉽고 빠르게 수행할 수 있는 모델을 제시한다. 또한 특정 조직의 특성을 반영할 수 있는 수학적 가중치 산출 모형을 제시함으로써 고정된 복잡도 가중치에 대한 논란의 여지를 없애고 조직의 데이터가 쌓일수록 해당 조직의 특성을 반영해 나갈 수 있는 수학적 가중치 산출 모형을 제시한다. 제시한 모델은 평가 결과 기존의 FPA(Function Point Analysis) 방식보다 빠르게 규모를 측정할 수 있고 LOC(Line of Code)와의 상관관계도 더 높은 장점이 있다.
토지이용-교통 통합모형은 실증연구와 정책연구에 적합한 풍부하고 유연한 모형요소를 가지고 있다. 그러나 모형의 구성이 복잡한 만큼 후생함수의 정책변수에 대한 변화율 또한 통상 복잡하다. 따라서 최적 정책수단이 충족시켜야 할 1계 도함수 조건을 푸는 최적 정책수단의 수식을 명시적으로 유도하는 것이 매우 어렵고, 그 결과 수치해석적 모형은 이론연구 도구로서 활용하는데 근본적 한계를 가지고 있었다. 이 문제를 해결하고자 Yu and Rhee(2011) 및 Rhee (2012)는 이들 모형에서 목적함수인 후생함수의 정책변수에 대한 변화율을 간단한 수식으로 변환하는 방법론을 제시한 바 있다. 그러나 이들이 사용한 모형에서 교통수요는 고정된 것으로 가정하고 있어, 이들 모형 또한 교통 계획적 관점에서 보았을 때 상당한 한계를 지니고 있다. 이에 본 연구는 이들의 방법론을 교통수요가 탄력적인 토지이용-교통 모형으로 확장한다. 이 방법론을 이용하면 보다 현실적인 모습의 토지시장과 교통망이 구현된 모형에서 정책수단의 다양한 영향을 분석할 수 있게 된다. 이러한 분석은 종래에 존재하지 않았거나 있었다 하더라도 매우 제한된 범위에서 수행되었던 분석들이다.
본 논문에서는 고성능 범용 DSP (Digital Signal Processor)를 이용하여 멀티미디어 통신 등에 널리 사용되고 있는 G.723.1 Annex A (G.723.1A)의 다채널 구현에 관해 기술한다. 다채널 구현을 위해서 G.723.1의 알고리듬과 ITU-T(International Telecommunication Union-Telecommunication)에서 제공된 정수 연산 C 코드의 모듈별 계산량을 분석한 후, 이를 기준으로 C코드를 최적화한다. 각 모듈의 최적화 과정은 ITU-T에서 제공되는 시험벡터를 이용한 검증과 병행한다. 최적화 된 코드의 성능을 측정한 결과, 200㎒ TMS320C62x에서 내부 메모리만을 사용하여 5.3/6.3 kbps 두 가지 전송률에 대해서 부호화기와 복화화기를 동시에 17 채널을 수용하였다. 또한 비트-호환 버전의 경우에는 고속 코드북 검색 알고리듬을 도입하여 음질을 유지하면서 22 채널을 수용하였다.
정상 액체크로마토그래피에서의 선형 용매화에너지 비교법 연구를 시도하였다. 용매를 고정시키고 여러 용질의 lnk'과 용질의 극성도 지수간의 상관관계를 조사한 회귀분석의 결과를 보면, 상관계수는 정상 액체크로마토그래피의 용질 머무름 메카니즘상의 복잡성으로 인하여 역상 액체크로마토그래피의 경우보다 낮은 결과를 보였고, 회귀계수의 용매조성 부피비(${\phi}$)에 따른 경향을 조사하여 정지상의 모든 극성도가 이동상의 그것보다 크며 그 극성도 차이는 극성이 더 큰 용매의 ${\phi}$가 증가함에 따라 감소하는 경향을 관찰하였다. 주어진 컬럼과 한 용질에 대해서 여러 다른 조성의 용매를 고려하여 수행한 lnk'과 용매 극성도 지수간의 다중 회귀분석은 용매 극성도 지수간의 직선상관성으로 인하여 의미있는 결과를 얻을 수 없었고, 대신 lnk'대 ${\pi}^*$간의 회귀분석은 용질 머무름 예측의 응용성이 있는 직선상관을 주었으며 이것은 lnk'대 ${\phi}$간의 직선상관성보다 우수하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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