MPEG-1 오디오 표준은 고음질 디지털 오디오 신호의 압축 알고리즘이다. 이 표준은 인코더와 디코더의 기능을 규정하고 있고, 인코더와 디코더 알고리즘의 복잡도와 성능에 따라 세 가지 다른 계층으로 분류된다. 본 논문에서는 MPEG-1 오디오 계층3(MP3) 디코더를 고정소수점 DSP인 TMS320C541 칩으로 구현하였다 MP3 알고리즘은 인간의 청각구조의 심리음향 특성을 이용하는 알고리즘으로 인간의 귀에 들리지 않는 주파수의 성분은 미리 제거함으로써 데이터의 량을 줄이면서 음질의 손실을 최대한 줄이는 알고리즘이다. 이 알고리즘은 다이나믹 레인지가 매우 크기 때문에 고정 소수점으로 구현하기가 쉽지 않다. 본 연구에서는 가중 참조표를 적용하여 계산량을 줄이고 다이나믹 레인지 문제를 해결함으로써 고정 소수점 DSP칩을 이용하여 실시간 시스템을 구현하였다.
특징점의 궤적은 인접한 프레임에 존재하는 특정점 사이의 대응관계로 정의할 수 있다. 실제 영상열에서 존재할 수 있는 잘못된 특징점(false positive, false negative)들은 특징점의 대응관계를 결정할 때 많은 문제를 야기하기 때문에 특징점의 대응관계를 찾는 문제는 어려운 문제로 알려져 있다. 본 논문에서는 새로운 궤적의 나타남, 사라짐 등 불완전한 궤적을 갖는 특징점들을 고려하는 특징점 추적기법을 제안한다. 정합 척도로서 가중치가 부여된 유클리디언 거리를 사용하고 특징점의 운동특성을 잘 반영할 수 있도록 그 가중치를 자동으로 조정한다. 대응점 탐색과정에서 치명적인 영향을 줄 수 있는 애매한 특징점이 존재하는 경우를 고려하여 인접한 프레임 사이의 정합점 결정을 그래프에 의한 최적 대응점 탐색문제로 해결한다. 제안하는 대응점 탐색 알고리즘은 실제 영상열에서 나타날 수 있는 잘못된 특징점들이 대응관계를 결정할 때 주는 영향을 최소화하기 위하여 국부 최적(local optimal)을 찾게되며, 인접한 두 프레임에 m, n개의 특징점이 주어졌을 경우, 최선의 경우 O(mn), 최악의 경우 O($m^2n$)의 계산량을 필요로 한다. 제안하는 알고리즘은 정합과정에서 잘못된 특징점을 고려하고, 특징점의 운동특성을 잘 반영함으로써 대량의 특징점을 추적하는데도 충분히 적용할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.
For orthogonal frequency division multiplexing (OFDM), cyclic prefix (CP) should be longer than the length of channel impulse response, resulting in a loss of bandwidth efficiency. In this paper, we describe a new technique to restore the cyclicity of the received signal when the CP is not sufficient for OFDM systems. The proposed technique efficiently restores the cyclicity of the current received symbol by adding the weighted next received symbol to the current received symbol. Iterative CP reconstruction (CPR) procedure, based on the residual intersymbol interference cancellation (RISIC) algorithm, is analyzed and compared to the RISIC. In addition, we apply the CPR method to Alamouti space-time block coded (STBC) OFDM system. It is shown that in the STBC OFDM, tail cancellation as well as cyclic reconstruction of the CPR procedure should be repeated. The computational complexities of the RISIC, the proposed CPR, the RISIC with STBC, and the proposed CPR with STBC are analyzed and their performances are evaluated in multipath fading environments. We also propose an iterative channel estimation (CE) method for OFDM with insufficient CP. Further, we discuss the CE method for the STBC OFDM system with the CPR. It is shown that the CPR technique with the proposed CE method minimizes the loss of bandwidth efficiency due to the use of CP, without sacrificing the diversity gain of the STBC OFDM system.
이 논문에서는 온라인 서명 검증에 대한 새로운 접근 방법으로, 서명을 필기의 기본 구성 요소들로 표현하는 구조적인 접근 방법을 제시한다. 속력의 국부 극소점을 분할점으로 하여 얻어지는 부분을 원시 패턴으로 정의하였고, 서브패턴으로서 방향 변화에 의해 얻어지는 단순 회전형 성분, 첨형 성분, 종형 성분의 세 가지 종류를 정의하여 서명을 구조적으로 표현하였다. 그리고 서브패턴을 기본 단위로 한 동적 계획정합 알고리듬을 제시하였다. 또한, 학습 샘플로부터 국부적인 부분에 대한 변화도와 복잡도를 추출하여 참조 패턴의 학습과 진위 판단 임계치를 설정하였다. 실험을 통하여, 함수적 접근과 매개변수적 접근 그리고 제안된 구조적 접근 방법을 동일 조건에서 검증률, 처리시간, 메모리의 측면에서 비교하였다. 제안된 방법에서는, 서명의 국부적인 가중치를 적용하고 복잡도를 판단임계치의 설정에 사용함으로써 평균 오류율이 14.2%에서 4.05%로 검증률이 크게 향상되었다. 또한, 시간과 메모리의 측면에서 함수적 접근 방법에 비해 효과적이면서도 함수적 접근 방법의 최고 성능에 근접한 검증률을 얻을 수 있었다.
본 논문은 직선상에 n개의 점들과 m개의 구간들이 주어 질 때, 모든 점들을 포함하는 구간들의 집합을 구하는 문제를 다룬다. 이러한 구간들의 집합을 점들의 구간 커버(interval cover)라고 부른다. 이 문제는 NP-hard 문제로 잘 알려진 집합 커버(set cover)의 특별한 경우이다. 이 문제의 최적화 기준으로 커버하는 구간 개수의 최소화, 점을 커버하는 구간이 1개인 점들의 개수 최대화 등을 생각할 수 있다. 본 논문에서는 구간에 가중치가 주어지는 경우, 각 점을 커버하는 구간들의 가중치 합을 그 점의 맴버쉽으로 정의한다. 그리고 점들의 맴버쉽의 최대값을 최소화하는 구간 커버를 찾는 문제를 연구한다. 동적계획법 설계를 이용하여, 이전 연구의 시간 복잡도 O(nm log n)를 개선하는 O(m2)시간 알고리즘을 제안한다.
RFID 기술은 전자태그를 이용한 비접촉식 식별기술의 하나로서 IT기술의 큰 시장으로 부상하면서 다양한 연구가 이루어지고 있는 분야이다. 특히, 유통물류 분야에서 다량의 물품을 실시간적으로 식별해야하는 경우, 다중태그 식별을 위한 충돌방지 알고리즘의 성능은 전체 시스템의 성능을 좌우한다. Gen2는 UHF대역의 단일 통합표준으로 정착 예상됨에 따라 이에 대한 활발한 연구 개발이 이루어지고 있다. 본 논문은 Gen2기반 RFID 시스템에서의 슬롯 알로하 기반 충돌방지 알고리즘과 관련하여 태그개수 추정과 슬롯개수 설정에 초점을 맞추어 기존 연구들에 대하여 살펴보았고 태그개수를 효율적으로 추정할 수 있는 새로운 기법을 제안하고 슬롯개수 설정 시 사용되는 시스템효율을 새롭게 정의하였으며 시뮬레이션을 통한 기존 기법들과의 비교 분석의 결과를 제시하였다. 제안하는 태그개수 추정기법은 구현이 쉽고 태그개수가 설정된 슬롯개수의 4배 범위이내에서 효율적으로 태그를 추정하였으며 기존 슬롯효율의 정의와 구별되게 슬롯에 가중치를 부여하여 계산한 식별효율은 시스템효율을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
상세한 수문기상자료 구축은 수자원 활용 계획을 수립하고 대응하는 데 있어 필수적인 요소로 인식되고 있다. 기후, 수문, 지리 및 환경 등의 다양한 영역에서 신뢰할 수 있는 공간적 강우량의 요구가 증가하고 있다. 지형의 약 70%가 산악 지형인 우리나라의 경우 기존의 면적가중 및 수치내삽 방법은 고도가 높은 지역의 기상인자를 추정하는 데 한계가 있는 것으로 평가 되고 있다. PRISM 기법은 일반적인 공간보간 방법에 부족한 지형적 특성을 반영한 격자형태의 기상인자를 생산할 수 있는 유용한 모형으로서 본 연구에서는 SCEM-UA 기법을 기반으로 일단위 시계열에서의 PRISM 모형을 최적화 수행하였으며, 그 결과 최소영향반경은 9.10 km, 최대는 34.99 km로 산정되었으며, 해양가중치에서 고도기준은 681.03 m, 최소 및 최대거리는 각각 9.85 km, 38.05 km가 추정되었다. 거리가중치계수는 약 0.87로 산정되어 PRISM 모의 결과가 거리에 매우 민감하다는 것을 확인하였다. 또한, 다양한 통계적 검정을 통해 생산된 강수 시계열이 관측시계열과 비교하여 유사한 특성을 갖는 것을 확인하였다.
본 연구논문에서는 LSTM 기반의 학습 모델 적용과 그 효용성을 높일 수 있도록 몇 가지 평활 기법을 비교, 적용하고자 한다. 적용된 평활 기법은 Savitky-Golay, 지수 평활법, 가중치 이동 평균 등이다. 본 연구를 통해 비트코인 데이터에 LSTM모델 적용 시 보여준 결과 값보다 전처리 과정에서 적용된 Savitky-Golay 필터가 적용된 LSTM 알고리즘이 예측 성능에 유의미한 좋은 결과를 보였다. 예측 성능 결과를 확인하기 위해 비트코인 가격 예측에 따른 복잡 요인을 제거하는데 사용된 LSTM의 경우와 Savitzky-Golay LSTM 모델에 따른 학습 손실율과 검증 손실율을 비교하고 그 신뢰성을 높일 수 있도록 20회 평균값으로 실험하였다. 그 결과 (3.0556, 0.00005), (1.4659, 0.00002)의 값을 얻을 수 있었다. 결과적으로는 비트코인과 같은 암호화폐가 주식보다 더한 변동성을 가지는 만큼 데이터 전처리 과정에서 평활 기법(Savitzky-Golay)을 적용하여 잡음(Noise)을 제거하였으며, 전처리 후의 데이터는 LSTM 신경망 학습을 통해서 비트코인 예측률을 높이는데 가장 유의미한 결과를 얻을 수 있었다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 전자상거래에서 실시간성과 추천의 정확도를 높이는 연구가 활발히 진행되고 있다. 대부분의 기존 추천기법들은 프로파일 방식의 문제로 고객의 관심도나 고객성향을 분석하기에는 많은 어려움과 비용의 문제가 있으며 고객은 여전히 만족하지 못하고 있다. 이는 구성되어있는 데이터베이스들의 문제가 아니라 기존 자료를 분석하기 위한 평가 자료인 신규로 프로파일을 생성하거나 다양한 프로파일을 생성하는데 문제가 있다. 또한 기존 추천기법에서는 다양한 특성을 가진 각 사용자 계층별로 차별화된 개인화 추천이 어렵다. 따라서 이 논문에서 기존의 평가 자료 방식과 다르게 구매로 인해 발생되어진 자료를 기반으로 사용자에게 번거로운 질의 응답 과정이 없이 묵시적인 방법을 이용하였다. 다양한 개인화 성향과 정확한 고객성향의 내용 분석이 가능한 FRAT 기법을 적용하였다.
MIMO(Multiple Input Multiple Output) 시스템을 사용하여 주파수 선택적 페이딩 환경에서 동작하는 차세대 무선 통신 시스템의 데이터 전송 속도를 향상시키기 위한 연구가 현재 활발히 진행 중이다. 여러 개의 송신 안테나에서 송신된 시호들이 혼합되어 각 수신 안테나에 수신되는데 이렇게 혼합된 신호를 분리하기 위해서 직교 특성을 갖는 훈련신호가 필요하며, 이 훈련신호를 사용하여 신호의 동기화 및 채널 추정을 수행할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 MIMO 통신 시스템에 사용 가능한 시퀀스들을 소개하고, 관심 영역에 대하여 우수한 자기 상관 특성을 갖는 변형된 WeCAN(weighted cyclic algorithm new) 시퀀스를 제안한다. 모의실험을 통해 각 훈련신호의 자기 상관도를 비교하였으며, 또한 도플러 주파수 변화와 다중경로 전달 페이딩 환경에서의 상관 특성을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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