본 논문은 DVB-NGH 내 계층(HP : High Priority) 신호와 향상 계층(LP : Low Priority) 신호로 구성된 계층변조 기법에서 LP 신호의 성능저하 문제를 개선하기 위해 LP 신호에 성상회전(Constellation-Rotation) 변조기법을 적용한 새로운 계층변조 기법을 제안한다. 제안된 기법은 연속된 LP 신호들에 대하여 기존의 성상회전 선부호기를 적용하여 수신단에서 향상된 다이버시티 이득을 획득으로 성능 향상이 발생하며, 더불어 HP 신호들의 성능 저하는 거의 발생하지 않는다. 본 논문에서는 또한 제안된 새로운 계층변조 기법에 대한 수신 방법으로 HP 복조는 기존의 HP 수신기를 사용하고 LP 신호에 대하여만 CR 기반의 ML 복조를 수행하는 새로운 저 복잡도 수신 방법도 제시한다.
적응적 hp-세분화 기법과 그 기법의 효과적인 구성방법을 포함한 새로운 적응적 유한요소 알고리즘의 기초이론 및 적용이 이 연구를 통해 제시되었다. 적응적 hp-세분화 기초의 유한요소기법은 적분형 르장드르 형상함수와 요소별로 불균등한차수의 분배 및 비정형적인 절점연결과 관련된 연속조건을 만족시킬 수 있는 제약조건을 필요로 한다. 따라서 요소간의 접합부분에서 적응적 hp-유한요소망의 연속성이 중요한 문제로 대두된다. 이러한 문제를 요소경계에 연속성 제약조건을 절점연결 사상행렬을 적용하여 해결하였다. 또한, 적분형 르장드르 형상함수의 계층성질을 이용하여 제시된 알고리즘의 효율적 정식화 방안을 제시하였다. 간단한 캔틸레버문제가 h-세분화, p-세분화 그리고 hp-세분화 방법에 의해 계산되었다. hp-세분화의 결과는 다른 방식의 세분화에 비해 보다 빠른 수렴성을 보여 주는 것이 확인되었다. 그러므로 제시된 hp-세분화 알고리즘은 실제문제에 효율적으로 적용될 수 있을 것으로 생각된다.
한국데이터정보과학회 2006년도 PROCEEDINGS OF JOINT CONFERENCEOF KDISS AND KDAS
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pp.77-85
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2006
본 논문에서는 간이생명표 확장기법인 HP8(Heligman and Pollard 8-parametric) 모형과 spline 내 삽법을 이용한 사망확률 계산 결과를 비교하고 HP8 모형을 우리나라 간이생명표 자료에 적용하여 각 연령별, 연도별호 사망확률을 계산하였다. 그리고 HP8 모형의 8개 모수와 사망확률을 계산하는데 있어 SAS/OR의 NLP procedure를 이용한 결과와 UNO(United Nation)에서 인구통계분석을 목적으로 만든 소프트웨어인 MORTPAK을 이용한 결과를 비교하였다. 분석에 사용한 자료는 통계청에서 제공되는 1971년부터 2003년까지 우리나라 간이생명표 자료이다.
본 논문에서는 QAM 변조의 계층적 변조 특성을 이용하여 Iterative MIMO 수신기에서 LLR(log likelihood ratio)값을 구하기 위한 낮은 복잡도를 가지는 후보 리스트 발생 기법을 소개한다. QAM 변조는 에러에 강인한 HP(high priority) 심볼과 상대적으로 에러에 약한 LP(low priority) 심볼로 분해할 수 있다. 본 논문에서는 HP 심볼에 대해서는 간단한 ZF 수신기의 output 값과 인접 HP 심볼들을 이용하여 먼저 안테나별로 HP 심볼 리스트를 발생하고, 각 HP 심볼 리스트에 대해서 ML(maximum likelihood)의 검파 성능을 가지는 sphere decoder를 사용하여 LP 심볼 리스트를 발생하여 후보 심볼 리스트를 발생하였다. 두 번째 iteration 이후부터는 채널 디코더에서 피드백되는 apriori 값을 이용하여 후보 심볼 리스트를 발생하였다. 실험의 비교군은 MIMO 채널 용량에 근사적으로 접근하는 list sphere decoder(LSD)를 사용하였다. 전산 실험 결과, 제안하는 후보 리스트 발생 기법은 LSD에 비해서 첫 번째 iteration에서는 BER성능이 다소 떨어지나, iteration 이 진행될수록 LSD에 근접하는 성능을 보였으며, 후보 리스트의 발생 시간도 LSD에 비해서 월등히 우수한 성능을 가짐을 볼 수 있었다. 또한 LLR 계산 시 탐색해야 할 후보 리스트의 개수 역시 LSD에 비해서 적은 값을 가지므로, LLR 계산 시 필요한 연산의 복잡도가 낮음을 확인할 수 있었다.
모바일 컴퓨팅 환경에서 실시간 데이터베이스 시스템의 트랜잭션 처리시 2PL-HP 방법은 성능이 우수한 스케줄링 기법이다. 그러나 2PL-HP 방법은 높은 우선순위를 갖는 트랜잭션의 선행처리를 항상 보장하기 때문에 낮은 우선순위를 갖는 트랜잭션은 철회 및 블로킹이 불가피하여 기아(starvation) 현상을 초래한다. 본 논문은 이러한 기아 현상으로 인한 낮은 우선순위를 갖는 트랜잭션의 기다림과 철회를 최소화 하기 위해 이타적 잠금 기법에 우선 순위 기법과 2 버전 기법을 이용하였다. 데이터항목을 점유한 트랜잭션이 더 이상 그 데이터항목을 필요로 하지 않을 때 그 데이터항목을 기부함으로 우선순위가 낮은 트랜잭션들의 불필요한 재 시작 및 기다림을 방지한다. 이로써 마감시간 초과비율과 재시작 비율을 감소 시킬 수 있어 시스템의 처리율을 향상 시킬 수 있다.
해운경기와 밀접한 관계를 갖는 세계 경기가 유럽재정위기와 같은 일련의 사건으로 침체국면에서 벗어나지 못하고 있어 장기적인 해운시황에 대한 우려가 커지고 있으며, BDI 건화물선 종합운임지수가 1000포인트에도 도달하지 못해 해운기업의 어려움을 가중시키고 있다. 본고는 해운경기의 불황탈피가 2013년에 가능한가를 파악하기 위해 BDI를 예측하는데 목적을 둔다. 해상운임에 영향을 미치는 변수들로 구성된 다변량모형 대신 BDI로만 구성된 단일변량모형인 자기회귀-이동평균모형과 장기순환과정을 보여주는 Hodrick-Prescott 필터 기법을 이용하여 2013년의 BDI를 예측한다. 3개의 ARIMA모형과 2개의 개입-ARIMA 모형을 이용하여 2013년에도 지속적으로 BDI가 하락하는 760과 670사이에서 움직인다는 것을 보인다. HP기법을 통한 예측은 750에서 556사이의 변동을 예상하여 ARIMA모형보다 해운경기를 더 비관적이라는 것도 밝힌다. 또한 5개의 ARIMA모형의 예측오류가 RW모형보다 낮을 뿐만 아니라 그 크기가 대단히 작아 예측치가 크게 빗나갈 가능성이 낮다는 것도 보인다.
기계학습의 발전에 따라 다양한 분야에 인공지능 기법이 적용되고 있다. 이 분야 중 이미지에 있는 문자를 텍스트로 변환하는 OCR 기법이 있다. HP에서 개발된 tesseract는 그 기법의 하나다. 그러나 이미지의 문자를 인식하는 인식률이 아직은 낮다. 이를 위해 본 연구에서는 온톨로지를 이용하여 문맥을 인지시키는 후처리 과정을 통해서 이미지의 문자 변환율에 향상을 기하고자 한다.
모든 데이타를 주기억장치에 상주시키는 주기억장치 데이타베이스 시스템은 고성능 실시간 트랜잭션 처리에 적합하다. 주기억장치 데이타베이스 시스템에서 트랜잭션이 데이타베이스에 접근하는 시간이 매우 짧기 때문에 동시성 제어를 위해 이단계 로킹 기법을 사용할 경우, 로크 충돌이 일어날 확률이 적은 반면에, 데이타 객체를 접근할 때마다 수행해야 하는 로킹 연산의 부하는 트랜잭션 수행시간에 비해 상대적으로 큰 비중을 차지하게 된다. 본 논문에서는 로킹 연산의 부하를 최소화하면서 트랜잭션의 우선 순위를 반영한 실시간 정적 로킹 기법을 설계하고, 이를 주기억장치 실시간 데이타베이스 시스템인 Mr.RT에서 구현하였다. 또한 이단계 로킹 기법을 기반으로 하는 기존의 실시간 동시성 제어 기법들(2PL-PI, 2PL-HP)과의 성능 비교를 통하여 실시간 정적 로킹 기법이 보다 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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