본 논문에서는 비동기 WCDMA 시스템의 빠른 셀 탐색을 위해 제안된 극성변조(PCM. Polarization Code Modulation) 셀 탐색 기법의 성능을 분석하고자 한다. 극성변조 셀 탐색 기법은 비동기 WCDMA 시스템의 표준 셀 탐색 알고리즘의 셀 탐색 시간을 단축하고 또한 수신기의 복잡도를 줄일 수 있는 기법으로, 홀드 코드를 이용하여 생성된 새로운 그룹 코드를 정의하고 이를 WCDMA P-SCH에 극성 변조하여, 기존 WCDMA의 2단계에서 사용되던 S-SCH의 그룹 코드(RS code)를 대체한다. 따라서 WCDMA 표준에 정의된 2개의 동기 채널을 하나로 줄일 수 있기 때문에 기존 WCDMA 셀 탐색 알고리즘에 비해 기지국 신호의 이득을 얻을 수 있는 기법이다. 본 논문에서는 극성변조 셀 탐색 알고리즘의 성능을 평가하기 긴하여 수학적 모델을 정의하고, 이를 통해 셀 탐색 성공 확률과 평균 탐색 시간을 이론적으로 분석하였다. 그 결과 극성변조 셀 탐색 알고리즘은 WCDMA 표준 셀 탐색 알고리즘의 성능에 비해 수신기 복잡도 측면과 셀 탐색 시간 측면에서 장점을 가지는 것을 확인할 수 있었다.
사람들은 지식을 저장할 때 독립적으로 분리하여 저장하기 않고 지식을 조직화하여 저장한다. 이와 갈이 사람들이 지식을 위계적으로 저장하는 방법을 최적경로 탐색기법에 도입하고자 한다. 지금까지의 최적경로를 탐색하는 경우에는 각 링크의 통행비용만을 이용하여 교통정보를 제공하고 있다. 그 결과 실제 운전자들이 장거리 통행에서 최적경로를 탐색시 고속도로 선호도를 반영하는데 미흡하였다. 따라서 본 연구에서는 거리에 따른 경로탐색에 있어 binary logistic regression을 이용하여 간선도로 선택확률모형을 개발하여 장거리를 탐색할 때 도로의 위계를 반영하는 최적경로탐색기법을 도입하였다. 또한 최적 경로를 탐색할 경우에 기존 방법은 탐색 시점을 기준으로 한 교통상황을 기반으로 최적경로를 제공하였다. 이는 운전자가실제로 주행을 하면서 경험하게 되는 링크의 통행시간과는 차이를 보이게 된다. 이런 단점을 해결하기 위해 링크의 통행시간을 예측하는 방안이 있다. 확률과정 모형을 이용하여 예측된 링크 통행기간을 기반으로 최적경로 탐색에 적용하였다. 확률과정 모형은 장기 예측에는 다른 모형보다 오차가 적게 발생하며 데이터 양이 많이 축척되어 있는 경우에 다른 예측기법보다 유리하다. 데이터가 균일하게 있지 않아도 적용이 가능하다. 도로 위계를 고려한 방법과 기존의 방법의 탐색속도를 비교한 결과 탐색 노드의 수가 증가함에 따라서 위계를 고려한 방법이 기존의 방법보다 탐색속도가 향상된다. 도로위계를 고려한 방법을 적용하여 탐색한 결과와 택시운전사들의 설문조사를 통해 얻어진 답안을 서로 비교한 결과 많이 일치함을 알 수 있었다.
최근 들어 로봇 작업 계획기에 요구되는 중요한 기능 중의 하나가 이미 존재하는 컴포넌트 서비스들을 결합하여 새로운 서비스로 조합해낼 수 있는 계획 기능이다. 본 논문에서는 이러한 컴포넌트 서비스 조합을 위한 커널모듈로 개발된 휴리스틱 탐색 계획기인 JPLAN의 설계와 구현에 대해 설명한다. JPLAN은 효율적인 상태 공간 탐색을 위해 지역 탐색 알고리즘과 계획 그래프 휴리스틱을 이용한다. 본 논문에서 제안하는 지역 탐색 알고리즘인 EHC+는 FF 등의 상태 공간 계획기에 적용되어 높은 효율성을 보인 Enforced Hill-Climbing (EHC)을 확장한 것이다. EHC+는 EHC에 비해 소량의 추가적인 지역 탐색을 필요로 하지만 목표 상태까지 전체 탐색 양을 줄일 수 있고 더 짧은 계획을 얻을 수있다. 또한 본 본문에서는 대규모 상태 공간 탐색에 필수적인 효과적인 휴리스틱 추출 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 휴리스틱 추출방법은 Graphplan에서 계획 생성을 위해 처음 제안된 계획 그래프를 이용한다. 본 논문에서는 이러한 계획 그래프 기반의 다양한 휴리스틱들을 소개하고, 이들이 계획 생성에 미치는 효과를 실험을 통해 분석해본다.
동영상 부호화에서 블록 정합 움직임 추정 기법은 움직임 추정 기법으로 가장 많이 쓰이고 있는 방법이다. 이 논문에서는 블록 정합 움직임 추정 기법의 하나로 최근에 제안된 공간적 상관 관계와 계층적 탐색방법을 이용한 고속 움직임 추정 알고리즘의 구현에 적합한 VLSI 구조를 제안한다. 제안된 구조는 systolic array에 바탕을 둔 탐색 기본 단위와 두 개의 shift register array등으로 이루어지며 수평/수직 -32~+31 화소 크기의 탐색을 수행한다. 이 때 탐색 기본 단위는 반복하여 사용하게 함으로써 게이트 수를 최소화하였다. 탐색 기본 단위의 구조로는 전역 탐색을 수행할 수 있는 기존의 여러 가지 systolic array 들이 사용 가능하며, 그 선택에 따라 칩의 크기와 속도 사이의 절충이 가능하다. 본 논문에서는 PE(processing element)의 개수를 줄여 전체적인 칩 사이즈를 줄이는데 중점을 두고 탐색 기본 단위의 구조를 결정하였다. 제안된 구조를 이용하면 $352{\times}288$ 크기의 영상, 탐색 영역 수평/수직 -32~+31 화소에 대해서 클럭 주파수가 35MHz일 때 최대 30Hz까지 실시간 처리를 할 수 있는 움직임 추정 칩을 20,000 게이트 이하로 구현할 수 있다. 더 높은 전송률의 입력 영상($720{\times}480$, 30Hz)에 적용할 경우에는 단순히 PE 개수를 늘리 구조를 탐색 기본 단위로 선택함으로써 실시간 구현이 가능하다.
본 논문에서는 비디오 부호화의 움직임 예측에 사용되는 블록 정합 알고리즘의 계산량을 줄이는 고속 전영역 탐색 알고리즘을 제안한다. 블록 정합 알고리즘에서 사용되는 기존의 나선형 탐색 방법은 탐색 영역의 중심에서 시작하여 탐색 지점을 화소 단위로 이동하면서 움직임 예측을 수행하기 때문에 움직임이 적은 영상에 적합하다. 본 논문에서는 탐색 영역을 작은 영역으로 세분화한 후 각 영역을 새로운 탐색 순서에 따라 움직임 예측을 수행함으로써 움직임이 많은 영상을 효과적으로 탐색할 수 있다. 또한 움직임 벡터 판정시 영상의 복잡도에 따라 최적의 순서로 비용을 계산하여 복잡도를 줄이는 방법을 제안한다. 실험 결과에서 제안하는 알고리즘이 기존의 나선형 전역 탐색 방법에 비해 예측화질의 열화 없이 최대 99%까지 계산량을 감소시키는 것을 확인할 수 있다.
사용자가 다양한 디바이스를 통해 특정 사이트를 방문 했을 때 스크롤 없이 볼 수 있는 메인 영역에 위치 하고 있는 히어로 이미지는 다중의 슬라이드를 포함하면서 다양한 캐러셀 탐색 패턴을 가지게 되었다. 캐러셀 디자인은 숨겨진 슬라이드로 인해 사용자의 선택을 받지 못한다는 부정적인 인식이 있는 반면, 사용자가 방문한 사이트의 사용 목적 및 사용자의 컨텍스트에 따라 그 유용성이 달라 질 수 있음을 알 수 있었다. 또 캐러셀 디자인의 탐색 패턴은 사용자 경험에 영향을 가장 큰 영향을 미치는 요소로 좌우 화살표 탐색 패턴, 하단 페이지네이션 탐색 패턴, 아코디언 형태 탐색 패턴, 썸네일 형태 탐색 패턴, 분할된 슬라이드 형태 탐색 패턴, 그리고 마지막으로 좌우 슬라이드 탐색 패턴의 여섯 가지로 구분할 수 있었다.
본 연구는 대학생 250명을 대상으로 메타인지가 정보탐색행위에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 메타인지는 서울대학교 인지학습연구회에서 2005년에 개발한 검사 양식지를 사용하여 검사하였으며, 정보탐색행위는 정보탐색 수행평가와 설문조사의 방법으로 조사하였다. 분석 결과, 메타인지는 한 항목을 제외하고는 전부 정보탐색행위 설문조사의 항목에 유의했다. 이로써 메타인지는 인지 과정 이후에 작용하는 인지적 특성이므로 자신의 정보탐색행위를 두뇌로 생각하면서 결론을 내리는 사고적인 행위에 영향을 미쳤다고 할 수 있다. 그리고 메타인지는 탐색과정, 탐색결과와 일반적인 정보탐색행위에 영향을 미쳤다. 따라서 탐색과정, 탐색결과, 일반적인 정보탐색행위를 포함한 정보탐색행위 전반적 측면에서는 메타인지 연구가 효율적이라고 할 수 있다.
본 본문은 Arnold 방정식, Chua's 방정식과 같은 여러 종류의 카오스 회로를 이동 로봇에 내장하여 카오스 이동 로봇을 구성하고 이 카오스 이동 로봇이 어느 임의 평면을 카오스 궤적을 가지고 탐색하다가 장해물을 만나거나 근접하게 되면 장해물을 회피하는 방법과 목표물을 만나면 목표물을 집중 탐색하는 방법을 제시하고 그 결과를 검증하였다. 장해물 회피를 위해서 장해물을 고정 장해물과 BVP 모델을 이용한 은닉 장해물로 장해물을 가정하여 카오스 궤적을 가지고 회피하도록 하는 알고리즘을 개발하고 목표물 탐색을 위해서 BVP 모델을 이용하여 목표물로 가정하여 카오스 궤적을 가지고 집중적으로 탐색하도록 하는 알고리즘을 개발하고 그 결과를 검증하였으며 이에 대한 타당성을 확인하였다.
본 논문에서는 십자패턴과 육각패턴을 이용한 고속 블록 정합 동작 예측 기법을 제안한다. 블록 기반 탐색에서 전역 탐색방법이 가장 좋은 동작벡터를 찾지만, 탐색영역 내의 모든 전을 검색하기 때문에 많은 시간을 필요로 하게 된다. 본 방법은 대부분의 동영상에서 동작벡터가 블록의 중심 부근에 집중적으로 분포함을 착안하여 십자패턴으로 중앙을 우선 탐색한 다음 움직임이 큰 동작벡터를 육각패턴을 사용하여 찾는다. 실험결과, 본 방법은 기존의 탐색방법보다 화질과 탐색시간에서 대부분의 경우에 좋은 성능을 보임을 알 수 있다.
본 논문에서는 NNVQ (nearest neighbor vector quantization)를 위한 고속탐색 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 입력 벡터 내 지정된 요소의 부호화 왜곡을 임계값과 비교해서 최적 코드워드가 될 가능성이 없는 코드워드를 탐색 대상 코드워드에서 제외함으로써 코드북 탐색의 범위를 줄인다. 이를 통해 기존의 풀서치(full-search) 알고리듬과 동일한 SD(spectral distortion) 성능을 얻으면서 부호화 과정에서의 처리시간과 복잡도를 감소시킨다. 제안된 알고리듬을 Gauss-Markov 소스에 대해 설계된 일반적인 벡터 양자화기와 3GPP에서 표준화된 AMR (adaptive multi-rate) 음성 코덱의 LSP 양자화기에 각각 적용하여 실험하였다. 실험결과 제안된 알고리듬은 SD 성능감쇄 없이 탐색 대상 범위를 감소시킴으로써 부호화시 복잡도를 50%이상 줄일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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