스포츠 경기의 비디오 중계는 생동감 있고 흥미로운 장면들을 시청자에게 제공해주기 위하여 여러 대의 카메라를 사용한다. 하지만 기존의 방송 시스템은 시청자에게 하나의 비디오로 편집된 장면만을 제공하기 때문에 시청자의 관심도를 고려하여 특정 장면을 요약해주거나 검색해주는 등의 지능형 방송 서비스가 어렵다. 본 논문에서는 여러 대의 카메라로 촬영한 축구경기 비디오를 요약 및 검색해주는 시스템을 제안한다. 이는 비디오에 주석으로 태깅되어있는 저수준 정보를 기반으로 하는 동적 베이지안 네트워크를 이용하여 슛, 크로스, 반칙, 세트플레이 등과 같은 주요장면을 추출하고, 해당 주요장면타입에 따라 자동으로 뷰를 선택한다. 따라서 제안하는 시스템은 사용자에게 주요장면 요약이나 선호하는 뷰의 선택기능을 제공하며, 사용자의 선호도를 고려할 경우 개인화 방송 서비스를 제공해줄 수 있다.
IoT 장치가 기하급수적으로 증가하면서 다중 안테나를 통해 IoT 정보를 송·수신하기 위한 MIMO 간섭 최소화 및 전송 용량 증대는 가장 큰 이슈로 남아있는 상황이다. 본 논문에서는 MIMO 기반의 IoT 통신 잡음을 최소화하기 위해서 딥러닝을 활용한 비밀키 차원 분배 메커니즘을 제안한다. 제안 메커니즘은 다중의 안테나를 통해 송·수신되는 IoT 정보를 딥러닝을 사용하여 일괄적으로 분산 처리함으로써 송·수신 과정 중에 발생하는 자원 손실을 최소화하고 있다. 또한, 제안 메커니즘은 AP들간의 직접적인 간섭이 없는 기지국의 다중 안테나 다중 스트림 전송을 통해 용량을 최대로 증대시킬 수 있도록 다차원 키 분배 처리 과정을 적용하였다. 또한, 제안 메커니즘은 다중 안테나 기술을 최대한 활용하기 위해서 IoT 정보의 주파수 채널 수에 따라 비밀키를 차원 분배하는 방식을 적용함으로써 IoT 정보수에 따른 비밀키 사용 빈도수를 딥러닝하여 IoT 정보를 서로 동기화하고 있다.
본 논문에서는 시변 다중 입출력 (multiple-input multiple-output) 방송(broadcast) 채널에서 피드백 양자화와 지연을 고려한 협력 빔형성 (coordinated beamforming: CBF) 시스템을 제안한다. 다중 데이터 스트림을 전송하는 CBF 시스템에 피드백 양자화 기법을 적용하고, 구현 복잡도와 피드백 오버헤드 측면에서 효율적인 CBF 시스템을 제시한다. 또한, 실제적인 무선통신 환경에서 발생하는 피드백 지연에 의한 오류를 최소화하기 위하여 사용자 단말에 선형 채널 예측기를 적용한다. 선형 예측기로 Wiener 필터를 이용하여 피드백 지연시간 후의 미래 채널을 예측하교 이를 토대로 피드백 정보를 생성함으로써 지연된 피드백 정보를 이용하는 CBF 시스템의 성능을 향상시킨다. 모의실험을 통해 다양한 도플러 (Doppler) 주파수의 MIMO 방송 채널에서 양자화와 Wiener 필터를 적용한 CBF 시스템의 향상된 심볼 오율과 합 전송률 성능을 확인한다.
다수의 시설물을 보유한 기관에서는 유지보수와 리모델링(M/R) 프로젝트들이 동시에 진행되고 있다. 내부기능인력에 의해 프로젝트를 수행하는 자원제약 환경에서 프로젝트 관리자는 각 프로젝트의 완료일과 기관내 가용한 자원에 대한 제한을 고려하며 프로그램을 계획하고 관리하게 된다. 다중 자원제약 M/R 프로그램의 효과적 관리를 위해 이 논문은 장기적인 프로그램 계획축과 단기적인 일정창으로 구성되는 2단계 계층관리모델을 제안한다. 프로그램 플랜을 위한 연동계획기법은 연속되는 프로젝트 요청의 불확실성에 대처하기 위해 제안되었다. 일정창 속에서 마스터-일정계획을 수립하기 위해 개발된 PCR 일정계획 알고리즘은 M/R 프로그램에서의 작업반내 기능인력의 배치계획을 제공한다. 스프레드쉬트 인터페이스를 활용하여 M/R 프로그램의 일정계획 시스템을 개발하였고, 연속된 3개의 일정창으로 설계된 시뮬레이션 실험을 통해 개발된 일정계획 알고리즘과 기존의 자원제약 일정계획 휴리스틱의 성능을 비교하였다.
최근 하천범람에 따른 피해를 최소화하기 위해서는 대피를 위한 선행시간을 확보하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 현재 하천에서 측정되고 있는 수위 관측 자료를 이용하여 이상호우 발생시 하류의 수위를 예측하였다. 수위 예측을 위해 다중회귀모형 및 인공신경망 모형을 섬강시험유역에 적용하였다. 다중회귀모형 및 인공신경망 모형의 학습에는 섬강시험유역의 2002년부터 2010년까지의 수위 관측 자료를 이용하였으며, 학습된 모형을 이용하여 발생 가능한 수위를 예측하였다. 모의 결과 인공신경망 수위예측모형의 결정계수는 0.991 - 0.999로 나타났으며, 다중회귀수위예측 모형의 결정계수는 0.945 - 0.990로 나타나 인공신경망을 이용한 수위예측모형이 다중회귀모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 향후 하천에서 선행시간을 확보한 홍수 예보 구축에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
풍력터빈 블레이드의 후단, 나셀 상부에 설치되는 나셀 풍속계는 블레이드 회전에 따른 후류효과 및 나셀형상 등으로 인하여 풍력터빈에 입사되는 자연풍속과는 다른 왜곡된 풍속을 측정한다. 풍력터빈 출력성능의 신뢰성 확보를 위해서는 나셀풍속을 자연풍속으로 보정하는 나셀전달함수를 유도하여 성능곡선을 보정하여야 한다. 본 연구에서는 전라남도 비금도 북부 해안에 건설된 신안풍력발전소에서 지상기반 원격탐사 장비인 라이다(LiDAR)를 설치하여 나셀 풍속계와 동일 높이에서의 자연풍속을 측정하였다. 나셀풍속을 자연풍속으로 보정하는 기존의 단순회귀분석에 의한 선형 나셀전달함수를 개선하기 위하여 다중회귀분석에 의한 비선형 나셀전달함수를 유도하였다. 나셀전달함수로 계산한 보정풍속을 풍력터빈 출력곡선에 대입하여 산출한 이론 발전량과 실제 발전량의 잔차를 비교하여 개선효과를 검증하였다. 다중회귀분석 나셀전달함수는 단순회귀분석에 비해 풍속의 표준오차는 9.4% 감소하였으며, 발전량 잔차 분포의 평균은 6.5% 감소하여 개선효과가 있음을 확인하였다.
이 논문은 슬라이딩 윈도우를 사용하는 스트림 데이터에서 모든 조인 연산의 상태를 저장하기에 메모리가 충분하지 않을 경우에, 연속적인 슬라이딩 윈도우 조인 연산의 근사치 답을 구하는 문제에 대한 연구이다. 근사치를 구하는 두 가지 방법으로는 최대 부분집합으로 근사치를 구하는 방법과 조인 결과에서 임의의 결과를 택하는 방법이 있다. 전자는 잃어버리는 튜플의 수를 최소화 하고, 후자는 조인의 결과가 집계로 나타날 때 사용된다. 이 논문에서는 임의의 입력 데이터에 슬라이딩 윈도우가 사용되는 경우 두 가지 방법으로 얻는 근사치 모두 효율적이지 못함을 보여준다. 기존의 최대 부분집합에 의해 근사치를 구하는 모델에서는 빈도-기반 모델을 사용하였는데. 샘플링이 문제가 되었다. 오히려 스트림 도착한 이후의 연령-기반 모델이 많은 응용분야에서 더 적절하게 사용 될 수 있음을 보여주고 있다. 이 논문에서는 최대 부분 집합과 임의의 결과라는 두 가지 근사치 측정법을 분석, 그 효율성을 비교하여 보여 준다. 또한, 메모리가 제한 되어있는 환경에서 다중 조인 연산이 수행 될 경우에, 어떤 경우에도 근사치 측정을 최적화할 수 있도록, 조인 연산 전체에 필요한 메모리를 적절하게 할당하는 알고리즘의 효율성을 분석한다.
하천 공간의 지표 피복 현황 파악은 하천 관리 및 홍수 재해 예방에 필수적이다. 기존 조사 방법은 전문가에 의한 식생 판독을 통한 식생도 작도 방법이나 식생지수를 활용하는 방법이 활용되어 왔으나, 역동적으로 변화하는 하천 환경을 반영하기에 한계가 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 내성천을 대상으로 위성영상 자료를 활용한 랜덤 포레스트 기법을 활용하여 다수 연도의 하천 내 식생 분포를 파악하고, 적용성을 검토하였다. 원격탐사 자료 Sentinel-2 위성 영상을 사용하였으며, 지상 참값(ground truth)은 2016년 내성천 지표 피복 자료를 활용하였다. 랜덤 포레스트 머신러닝 알고리듬을 활용하여 미리 선정된 10개 샘플링 영역으로부터 분류군 별로 1,000개의 표본을 추출하여 훈련 및 검증하였으며, 민감도 분석, 연도별 지표 피복 분석, 정확도 분석을 통하여 적용성을 평가하였다. 연구 결과, 검증 자료 기반의 정확도는 85.1%로 나타났다. 트리 수, 샘플 수, 하천 구역에 대한 민감도 분석 결과, 각각 30개, 800개, 하류에서 효율성이 높았다. 지표 분류 유형은 6개 항목에서 높은 정확도를 보여 지표 피복 분류 결과가 실제 하천 환경을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 정확도 분석 결과, 전체 샘플 중 14.9%의 경계오류와 내부오류를 확인하였으며, 지표 피복 분류 중 산발 식생과 초본 식생을 제외한 항목들은 높은 정확도를 보였다. 본 연구에서는 단일 하천을 대상으로 적용하였지만, 보다 정확하고 많은 자료의 구축을 위해서는 다수의 하천에 대해 지표 피복 분류 기법의 적용이 요구된다.
최근 디스플레이 시장이 성장하며 많은 디스플레이 장치에서 디지털 디스플레이 인터페이스를 지원하고 있는 추세다. 디스플레이포트는 차세대 디스플레이 인터페이스로서 PC, 프로젝터 및 고해상도 콘텐츠 응용 프로그램 등에 광범위하게 사용되는 연결 솔루션으로 개발이 되었으며 본 논문은 디스플레이포트 v1.1a 표준에 적합한 메인 링크의 동작을 기초로 하여 멀티플 비디오 스트리밍을 구현함으로써 디스플레이 포트의 한계점으로 지적되고 있는 Source Device와 Sink Device간의 인터페이스뿐만이 아닌 Sink Device와 Sink Device간의 인터페이스를 통해 2개 이상의 다른 이미지 데이터를 디스플레이 포트 v1.1a 표준에서 명시되어있는 4개의 Lane에서 별도의 Lane의 추가 없이 한 번에 전송함으로 2대 이상의 디스플레이 장치에 출력이 가능하도록 구현하였다. 설계된 시스템은 Verilog HDL로 설계 되었으며, 설계된 멀티플 비디오 스트리밍 IP는 Altera Audio/Video 개발 보드(Stratix II GX FPGA Chip)를 이용하여 Quartus II 소프트웨어를 이용해 합성한 결과 6,222 ALUTs와 6,686 레지스터, 999,424 비트의 메모리를 사용하였으며, 최대 동작 속도는203MHz의 성능을 확인 하였다.
본 논문에서는 SIP(session initiation protocol) 세션에서 확장 제어 채널 프레임워크를 사용하여 대용량 컨퍼런스 시스템에 적용 할 수 있는 새로운 다중 컨퍼런스 서버 구조를 제안하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 전체 컨퍼런스 시스템의 부하를 복수개의 서버에서 효율적으로 분산 처리하기 위한 새로운 확장된 제어 채널 프레임워크 구조가 제시되었다. 각 서버 사이에 SIP 세션을 설정하여 제어 채널을 연결하고, 이 제어 채널을 통하여 전송 될 수 있는 확장제어 채널 메시지가 설계되었다. 구현된 확장 제어 채널 메시지를 사용하여 다중 컨퍼런스 서버들 사이에 부하가 효율적으로 분산 될 수 있도록 하였고, 확장 제어 채널 프레임워크에 맞춘 컨퍼런스 정보 데이터 포맷도 설계되었다. 아울러 확장 제어 채널 메시지의 교환 절차도 함께 제시되었다. 제안된 시스템의 성능은 시뮬레이션 실험을 통하여 분석하였다. 분석 결과 평균 SIP 메시지 지연 시간과 평균 미디어 스트림 지연 시간이 향상됨을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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