Owing to limited energy in wireless devices power saving is very critical to prolong the lifetime of the networks. In this regard, we designed a cross-layer optimization mechanism based on power control in which source node broadcasts a Route Request Packet (RREQ) containing information such as node id, image size, end to end bit error rate (BER) and residual battery energy to its neighbor nodes to initiate a multimedia session. Each intermediate node appends its remaining battery energy, link gain, node id and average noise power to the RREQ packet. Upon receiving the RREQ packets, the sink node finds node disjoint paths and calculates the optimal power vectors for each disjoint path using cross layer optimization algorithm. Sink based cross-layer maximal minimal residual energy (MMRE) algorithm finds the number of image packets that can be sent on each path and sends the Route Reply Packet (RREP) to the source on each disjoint path which contains the information such as optimal power vector, remaining battery energy vector and number of packets that can be sent on the path by the source. Simulation results indicate that considerable energy saving can be accomplished with the proposed cross layer power control algorithm.
디지털 영상의 배포에서, 위 변조자에 의해 영상이 변조되는 심각한 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 영상의 Fourier 변환 변이계수를 이용한 미디언 필터링 (Median Filtering: MF) 영상의 포렌식 판정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서, 영상의 각 수평, 수직라인의 Fourier 변환 (Fourier Transform: FT)을 하고, 이웃 라인과의 변이계수를 기반으로 하여 MF 검출 (Median Filtering Detection: MFD)을 위한 10 Dim. 특징벡터를 정의한다. 이는 MF 검출기의 SVM (Support Vector Machine) 학습에 사용된다. 제안된 미디언 필터링 검출 스킴은 동일 10 Dim. 특징벡터의 MFR (Median Filter Residual)과 Rhee의 MF 검출 스킴과 비교하여 원영상, JPEG (QF=90), Down 스케일링 (0.9) 그리고 Up 스케일링 (1.1) 영상에서는 성능이 우수하며, Gaussian 필터링($3{\times}3$) 영상에서는 성능이 일부 높았다. 제안된 알고리즘은 성능평가 전체항목에서 민감도 (Sensitivity; TP: True Positive rate)와 1-특이도 (1-Specificity; FP: False Positive rate)에 의한 AUC (Area Under ROC (Receiver Operating Characteristic) Curve)가 모두 1에 수렴하여 'Excellent (A)' 등급임을 확인하였다.
LPC분석 기반 화자 확인에서 잔여성분(residue) 예측은 보통 무시되고, LPCC(LPC-cepstrum)만이 특징 파라미터로 사용된다. 본 연구에서는 잔여성분으로부터 추출된 예측파라미터인 잔여 켑스트럼(residual cepstrum)을 LPCC와 함께 여러 환경에서 구축된 데이터 베이스에서 화자특징 파라미터로 사용하였다. 또한, 잔여 켑스트럼에 포함되어있는 화자 고유성분인 피치(pitch)성분에 큰 가중치(weighting)를 줌으로써 화자간 변이(inter-speaker variation)가 커지도록 하는 가중치 함수를 제안한다. 실험 결과, LPCC만을 특징 파라미터로 사용하였을 경우보다 잔여 켑스트럼 (RCEP)과 LPCC를 동시에 사용했을 경우 약 6%가량의 인식 오류율이 향상 되었으며, 제안한 가중치 함수를 적용한 잔여 켑스트럼 (RCEP)과 LPCC를 동시에 사용했을 경우 인식 오류율이 가중치를 주지 않은 경우보다 약 2.45%가량 개선되었다.
기지국이 사용자 간의 채널 상태 정보를 완벽하게 알고 있는 가정 하에서, 기존의 상향링크 셀룰러 시스템에서의 간섭 정렬 (IA) 방식은 인접 셀 간섭 채널을 임의로 설정된 참조 벡터로 모두 정렬시킴으로써 셀 간 간섭 (ICI) 을 완벽히 제거할 수 있다. 하지만, 현실적으로 사용자와 기지국 간의 채널 상태 정보의 교환은 제한된 궤환 채널에 의해 이루어지고 그 결과 궤환 오류에 의한 잔여 ICI 의 발생은 시스템 성능 저하에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 이러한 잔여 ICI 를 최소화 할 수 있는 IA을 위한 최적화된 참조 벡터의 설계를 제안하고자 한다. 다음으로, 잔여 ICI의 최소화 뿐 만 아니라 기지국과 사용자 간의 요구 신호 (Desired signal) 세기의 최대화도 동시에 고려하는 반복적 연산 구조의 IA 기반 송수신기 설계 기법을 제안한다. 또한, 제안된 IA 알고리즘들과 연동된 사용자 스케줄링 기법을 제시함으로써 ICI를 효율적으로 제거함과 동시에 다중사용자 다양성 이득을 획득할 수 있도록 한다. 마지막으로, 이론적 분석 및 실험 결과를 통하여 기존의 IA 방식과 비교하여 제안된 IA 방식이 간섭 제한 영역에서 높은 성능을 나타냄을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 NM-MMA (Novel Mixed-Multi Modulus Algorithm) 알고리즘에서 mixed 비용 함수를 얻기 위한 scaling factor값에 의한 적응 등화 성능을 비교하였다. NM-MMA의 mixed 비용 함수는 MMA와 SE-MMA 비용 함수에서 gradient vector를 적절한 scaling factor 가중치 합으로 구성되며, 이를 이용하여 탭 계수 갱신을 하므로서 기존 방식들의 수렴 속도와 MSE양을 개선할 수 있다. 논문에서는 scaling factor를 변화시킬 때 동일한 채널과 스텝 크기 및 신호대 잡음비의 환경에서 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하여 등화기 출력 성상도, 잔류 isi, MD, MSE 및 SER 성능을 비교하였다. 컴퓨터 시뮬레이션의 결과 MMA 비용 함수의 가중치가 SE-MMA 비용 함수의 가중치보다 큰 경우에는 성능 지수의 잔여량에서 우월하며, 그 반대의 경우 수렴 속도가 개선됨을 확인하였다.
스테레오 영상은 서로 다른 카메라에 의해 취득되기 때문에 잠재적으로 서로 차이가 있고, 이것은 디스패리티 추정시 큰 오차를 유발할수 있으며, 오차분포를 크게하여 전송될 비트레이트에 영향을 줄 수 있다. 따라서 본 논문에서는 밸런싱함수 추정을 통해 스테레오 영상을 밸런싱하는 방법을 제안한다. 이를 위해, 본 논문에서는 FFT방법을 이용하여 스테레오 영상을 정합하고, Occlusion된 영역의 픽셀들을 고려하기 위해, 디스패리티 벡터 추정 오차값이 큰 블록의 픽셀들을 밸런싱함수 추정에서 제외하였다. 밸런싱함수는 히스토그램 specification방법과 영상의 국부정보, 오차영상을 이용하여 추정하였다. 밸런싱될 영상의 각 레벨들의 맵핑 구간을 히스토그램 specifation 방법을 통해 계산하며 다중 맵핑되는 픽셀들의 경우, 오차영상에서 그 픽셀들의 근방에서 구한 평균들과 밸런싱될 영상(타깃 영상)에서 맵핑될 픽셀의 근방에서 구한 평균이 최소값을 갖는 위치값을 통해 추정하였다. 또한, 추정된 밸런싱함수의 정확성을 향상하기 위해, 오차분포값이 최소가 될 때까지 반복하여 추정하였다. 제안된 방법은, 실험 결과와 같이, 작은 오차분포와 향상된 PSNR 결과를 나타내며 디스패리티 벡터 추정에도 향상된 결과를 보여준다. 그러므로, 스테레오 코딩 시스템에 적용되어 효과적으로 전송량 데이터양을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
스마트 기기와 소형 디스플레이에 사용되는 디지털 영상은 다운스케일링 (Downscaling)된 영상이 사용된다. 본 논문에서는 영상 픽셀값의 경사도에 따른 특징벡터를 이용한 다운스케일링 포저리 (Forgery) 영상 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서, 원영상의 픽셀값 경사도로부터 자기회귀 (AR: Autoregressive) 계수를 계산한다. 이는 다운스케일링 포저리 영상 검출기의 SVM (Support Vector Machine) 분류를 위한 학습에 사용된다. 제안된 다운스케일링 검출 알고리즘은 동일 10-Dim. 특징벡터의 MFR (Median Filter Residual) 스킴과 686-Dim.의 SPAM (Subtractive Pixel Adjacency Matrix) 스킴과 비교하여 다운스케일링 90% 영상 포저리에서 성능이 우수하며, 평균필터링 ($3{\times}3$) 영상과 미디언필터링 ($3{\times}3$) 영상에서 높은 검출율을 보여 주었다. 특히, 평균필터링과 미디언필터링 영상에서는 성능평가 전체 항목에서 민감도 (Sensitivity; TP: True Positive rate)와 1-특이도 (1-Specificity; FP: False Positive rate)의 AUC (Area Under Curve)가 모두 1에 수렴하여 'Excellent (A)' 등급임을 확인하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권2호
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pp.171-177
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2011
실생활에서 얻어지는 자료에서 근사함수를 구성하기 위하여 모델링을 하기 전에 측정된 원자료로부터 이상치를 제거하는 것이 필요하다. 기존의 이상치 진단의 방법들은 시각화나 최대 잔차들을 이용해왔다. 그러나 종종 다차원의 입력자료를 가지는 비선형함수에 대한 이상치 진단은 좋지 않은 결과를 얻었다. 다차원 입력자료를 갖는 비선형함수에 대한 전형적인서포트 벡터 회귀에 기초한 이상치 진단방법들은 좋은 수행능력을 얻어지지만, 계산비용이나 모수들의 보정 등의 실질적인 문제점들을 가지고 있다. 본 논문에서 계산비용을 감소하고 이상치의 문턱을 적절히 정의하는 서포트 벡터회귀를 이용한 이상치 진단의 실질적인방법을 제안한다. 제안한 방법을 실제자료들에 적용하여 타당성을 보일 것이다.
The structure has several types of noise and booming noise of a vehicle is usually caused by the vibration of the vehicle's body transmitted from the engine through the mounting system. Vector synthesis analysis is performed to predict the booming noise when the characteristic of the engine mounting system is changed., i.e., when magnitudes and phases of vibratory forces after the mounts are altered. To use this method effectively, the concept of Multi-dimensional-analysis and Experimental Design are introduced to identify the contributions of each vibration sources and transmission paths to interior noise. It was used 3inputs/1output system and found the magnitudes and phases of the forces for minimizing the noise. Finally, the synthesized interior booming noise level is predicted by the vector synthesis diagram. It is shown that the vector synthesis method can be used to obtain the optimum design characteristic of the mounting system to control the interior booming noise of a vehicle.
무선 환경에서의 패킷 손실은 비디오 통신과정에서 심각한 비디오 품질 저하를 초래한다. 이 논문에서는 블록의 신뢰도와 블록 경계면 매칭을 기반으로 한 비디오 에러 은닉 기술에 대해서 제안한다. 손실된 블록의 모션 정보를 참조 프레임의 동일한 위치에 존재하는 블록의 모션 정보를 복사하여 사용함으로써 임시로 손실된 블록의 잡음을 은닉하고, 블록의 신뢰도를 기준으로 블록의 신뢰도가 낮은 경우에는 추가적으로 블록의 경계면 매칭을 이용하여 모션 벡터를 재탐색하여 잡음 은닉에 대한 정확도를 높이도록 하였다. 실험을 통해서 제안된 기법이 다양한 패킷 손실 환경에서 우수한 에러 은닉 성능을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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