본 논문에서는 nonconstant modulus 신호에서 기존 MMA 알고리즘의 수렴 속도를 개선하고 SE-MMA 알고리즘의 높은 MSE를 줄일 수 있는 NM-MMA (Novel Mixed-Multi Modulus Algorithm) 알고리즘을 제안하며, 이의 등화 성능을 해석하였다. NM-MMA에서는 비용 함수로서 기존 MMA와 SE-MMA 비용 함수의 gradient vector 를 적절한 가중치의 합으로 구성하여 탭 계수 갱신에 이용하므로서 수렴 속도와 MSE 성능을 개선할 수 있다. 이를 위하여 동일한 채널과 스텝 크기 및 신호대 잡음비를 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였으며 성능 해석을 위한 지수로는 등화기 출력 성상도, 잔류 isi, MSE와 SER을 적용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션의 결과 제안 NM-MMA는 기존 MMA의 수렴 속도를 개선하고, SE-MMA보다 적은 MSE 성능과 SER 성능을 얻을 수 있음을 확인하였다.
효과적인 블라인드 등화기 갱신을 위해, 등화 초기에 요구되는 빠른 수렴 속도와 정상상태에서 요구되는 낮은 오차 레벨을 만족하면서, 또한 등화 초기와 정상상태 간의 완만하면서도 가역적인 전환 특성을 가지는 적응 알고리즘을 제안한다. 제안 방법에서는 신호의 등화 상태를 구분하는 세 기준을 제시하고, 이 기준에 따라 세 오차 중 하나를 발생시키는 하이브리드 오차발생 알고리즘을 사용하여 등화기를 차등적으로 갱신한다. 이때 신호의 등화 상태를 판단하는 기준으로 신호 성상도 상의 신뢰구간을 이용하였으며, 등화기 출력이 놓이는 신뢰구간에 따라 오차를 다르게 발생시켜 등화기를 갱신함으로써 빠르게 그리고 낮은 오차 레벨에 수렴할 수 있음을 보였다. 제안 아이디어의 유용성을 검증하기 위해 모의실험을 통해 기존 방법의 성능과 비교하였다.
본 논문에서는 화상회의 시스템에서 다양한 미디어의 동기화를 위해서 미디어 지연시간(delay time)의 편차를 분석하여 대기시간을 적용하여 동기화하는 방법을 제안한다. 또한 미디어 트래픽의 손실률과 대기시간을 이용하여 대기시간을 결정하는 데 중요한 외부변수의 값을 결정한다. 먼저 제안된 시스템은 회의를 시작하기 전에 더미 스트림을 발생시켜 지연지터의 편차를 구하여 네트워크 트래픽을 분석하여 미디어의 표현시간을 정의한다. 미디어 스트림이 표현되는 시간은 기준시간(basetime)+논리 시간+대기시간이 된다. 이 때 대기시간을 적절하게 늘이고 줄이기 위해서 대기시간 변경율과 표본단위를 이용하는데, 평가기준은 대기시간을 변경시키는 횟수, 평균 대기시간, 지연도착율, 평균 지연도착시간을 이용한다.
다양한 네트워크 통합에 대한 요구사항의 증가로 인하여 미래에는 하이브리드/통합 위성-지상 시스템의 중요성이 증가할 것으로 예상된다. 이 경우 위성 시스템과 지상 시스템은 서로 호환성을 가지도록 하는 것이 시스템의 효율성 측면에서 매우 중요하다. 3GPP Long Term Evolution (LTE) 규격은 현재 4G 시스템의 가장 강력한 후보 중 하나이다. 따라서 본 논문에서는 3GPP LTE 규격에 바탕을 둔 이동 위성 시스템에서의 인터리버 설계에 대해 소개한다. LTE를 포함하는 모든 4G 지상 시스템 규격에서는 효과적인 자원의 사용을 위해 수 msec 단위로 갱신이 가능한 적응적 변조 및 부호화를 채택하였다. 그러나 위성 시스템의 긴 왕복지연 때문에 이러한 적응형 방식을 그대로 적용하기는 불가능하고, 단기 페이딩에 효과적으로 대응할 수 없다. 따라서 이러한 단점을 극복하기 위한 방안으로써, 본 논문에서는 적응형 전송방식과 결합된 인터리버 방식을 제안한다. 특히, LTE 규격에 바탕을 둔 이동위성시스템을 고려하여 다양한 인터리버 설계 결과를 제시하고, 성능 시뮬레이션 결과를 비교 분석한다.
본 논문은 대역폭 제한과 시분산 특성을 갖는 비선형 통신 채널에서 부호간 간섭을 경감시킬 수 있는 MMA(Multiple Modulus Algorithm) 블라인드 등화 알고리즘의 연산량을 더욱 간소화시킨 SE-MMA (Signed-Error MMA)의 성능에 관한 것이다. training sequence 없이도 채널에서 발생되는 부호간 간섭의 진폭과 위상 회전을 동시에 경감시킬 수 있는 MMA 알고리즘에서 등화기 출력 신호와 송신 신호의 통계적 특성인 Constant Modulus간의 오차 신호를 이용하지만, SE-MMA 알고리즘에서는 오차 신호의 극성만을 이용하게 되어 탭 계수의 갱신을 위한 연산량을 줄일 수 있으며, 이를 H/W 구현하는 경우 단순화할 수 있게 된다. SE-MMA 알고리즘의 성능을 기존의 MMA 알고리즘과 비교하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였으며, 이를 위해 수신측에서의 등화기 출력 신호인 복원된 신호 성상도, 수렴 성능을 나타내는 성능 지수인 MSE, MD (Maximum Distortion) 및 잔류 isi 특성 곡선과 SER을 사용하였다. 시뮬레이션 결과 수렴 속도에서는 SE-MMA가 MMA 보다 빠른 성능을 얻었지만, 정상 상태 이후 성능 지수의 양에서는 열악해짐을 확인하였다.
The idea of using measured dynamic characteristics for damage detection is attractive because it allows for a global evaluation of the structural health and condition. However, vibration-based damage detection for complex structures such as long-span cable-supported bridges still remains a challenge. As a suspension or cable-stayed bridge involves in general thousands of structural components, the conventional damage detection methods based on model updating and/or parameter identification might result in ill-conditioning and non-uniqueness in the solution of inverse problems. Alternatively, methods that utilize, to the utmost extent, information from forward problems and avoid direct solution to inverse problems would be more suitable for vibration-based damage detection of long-span cable-supported bridges. The auto-associative neural network (ANN) technique and the probabilistic neural network (PNN) technique, that both eschew inverse problems, have been proposed for identifying and locating damage in suspension and cable-stayed bridges. Without the help of a structural model, ANNs with appropriate configuration can be trained using only the measured modal frequencies from healthy structure under varying environmental conditions, and a new set of modal frequency data acquired from an unknown state of the structure is then fed into the trained ANNs for damage presence identification. With the help of a structural model, PNNs can be configured using the relative changes of modal frequencies before and after damage by assuming damage at different locations, and then the measured modal frequencies from the structure can be presented to locate the damage. However, such formulated ANNs and PNNs may still be incompetent to identify damage occurring at the deck members of a cable-supported bridge because of very low modal sensitivity to the damage. The present study endeavors to enhance the damage identification capability of ANNs and PNNs when being applied for identification of damage incurred at deck members. Effort is first made to construct combined modal parameters which are synthesized from measured modal frequencies and modal shape components to train ANNs for damage alarming. With the purpose of improving identification accuracy, effort is then made to configure PNNs for damage localization by adapting the smoothing parameter in the Bayesian classifier to different values for different pattern classes. The performance of the ANNs with their input being modal frequencies and the combined modal parameters respectively and the PNNs with constant and adaptive smoothing parameters respectively is evaluated through simulation studies of identifying damage inflicted on different deck members of the double-deck suspension Tsing Ma Bridge.
본 논문은 송신 부호가 대역 제한, 위상 찌그러짐이 존재하는 비선형 통신 채널을 통과할 때 발생되는 부호간 간섭을 보상하기 위한 블라인드 등화 알고리즘인 SE-MMA (Signed-Error MMA)의 roburstness 성능을 개선할 수 있는 DSE-MMA (Dithered Sign-Error MMA)에 관한 것이다. SE-MMA는 등화기의 탭 계수 갱신을 위하여 곱셈 대신 1 bit 양자화기를 사용하므로 알고리즘의 연산량을 줄일 수 있어 H/W 응용에 유리하지만, 양자화 과정에서 발생되는 정보 손실에 의하여 전체적인 블라인드 등화 성능 알고리즘이 MMA보다 열화되는 단점이 있다. DSE-MMA는 SE-MMA의 단점 중에서 roburstness를 나타내는 SER 성능을 개선키 위하여 양자화 전에 dither 신호를 이용하는 Dithered Signed-Error 개념을 MMA에 적용하였으며, SE-MMA 와 MMA 알고리즘이 갖는 부호간 간섭에 의한 진폭과 위상 찌그러짐을 동시 보상 능력을 갖는다. 논문에서 DSE-MMA 블라인드 등화 알고리즘의 성능을 나타내는 지수로는 등화기 출력 신호, 잔류 isi, MD (Maximum Distortion), MSE와 SER를 사용하였으며, 이들 성능 지수를 적용할 때 SE-MMA 알고리즘과 비교하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과 DSE-MMA가 SE-MMA 보다 roburstness 와 정상 상태 이후 성능 지수의 양에서 개선됨을 알 수 있었지만, 초기 상태에서 정상 상태에 도달하는 수렴 속도에서는 늦어짐을 확인하였다.
본 논문은 H.264/AVC가 이전의 비디오 코덱에서 사용하는 8$\times$8 변환이 아닌 4$\times$4 변환을 도입하면서 인트라 및 인터 예측 성능을 높인 반면 공간적 압축도가 낮은 점을 개선하기 위한 다차원 변환 방법을 제안한다. 다차원 변환 방법은 H.264/AVC가 갖는 시간적 예측의 장점과 공간적 압축도를 동시에 충족시킬 수 있는 방법이다. 먼저 실험을 통해 다차원 DCT가 H.264/AVC의 2차원 정수 변환(Integer Transform)보다 에너지 압축율이 높다는 것을 보였다. 다차원 DCT를 위한 정수형 변환과 양자화기를 설계하였으며, H.264에서 사용하는 컨텍스트 기반 적응 가변 길이 코딩 (CAVLC)을 엔트로피 코더로 사용하여 다차원 부호화기를 설계하였다. 다차원 부호화기에는 다차원 변환에 따른 블록 주사 방식과 파라미터 갱신, 다차원 변환 모드 선택 등의 도구가 적용되었다. 실험 결과, 다차원 부호화기는 낮은 비트율에서 H.264/AVC와 유사한 압축 효율을 보였지만, 엔트로피와 0이 아닌 계수를 계산하여 비교한 통계적 성능 비교에서는 높은 성능을 보였다. 따라서, 다차원 부호화에 대한 추가적인 연구가 진행된다면 기존의 H.264/AVC의 성능을 보완할 수 있는 부호화 알고리즘으로서 발전할 수 있을 것이다.
모바일 환경에서 정보 제공 및 처리의 대상이 되는 사람, 자동차, 비행기 둥과 같은 이동객체는 시간이 경과함에 따라 끊임없이 자신의 위치를 변경하는 특징을 가지며, 이러한 정보들을 데이터베이스에서 효과적으로 처리하기 위해서는 연속적인 위치 변경을 수용할 수 있는 저장공간과 색인 유지 및 관리 기술이 필요하다. 기존의 색인 기법들은 색인의 유지 성능보다 질의 처리 능력을 향상시키는데 노력을 기울여 왔기 때문에 복잡하게 이동하며 매우 빈번하게 위치 정보를 갱신하는 이동객체 정보를 관리하기 어렵다. 이 논문에서는 질의 처리 성능뿐만 아니라 이동객체의 빈번한 위치 갱신을 효율적으로 처리하기 위해 고정 그리드 방식의 색인과 R-Tree의 장점을 결합한 ACAR-Tree(Adaptive Cell index with Auxiliary R-Tree)를 제안한다. 제안된 ACAR-Tree는 R-Tree에서 색인의 재구성으로 인하여 갱신 성능이 저하되는 단점을 보완하기 위하여 고정 그리드 방법의 셀 기반의 색인 방법을 기초로 한다. 또한 고정 그리드 방법에서의 데이터 분포가 편중되었을 경우의 색인 성능저하 문제를 해결하기 위하여, 셀과 버켓이 1 : 1로 매핑되는 셀에서 오버플로가 발생하였을 경우 해당 버켓이 부가적인 색인 구조인 보조R-Tree로 전환하여 처리한다. 제안된 방법을 다양한 데이터 분포 및 데이터 크기에서 실험한 결과, 기존의 R-Tree 기반의 색인 방법과 비교하여 색인의 크기가 크게 감소하였으며, 질의 및 갱신 성능에 대해서도 뛰어난 성능을 보였다.
본 논문의 목적은 원격 탐사 영상에서 잡음을 제거하기 위해 중심 화소와 통계적으로 유사한 이웃화소들을 선택하늘 방법을 제시하고 이 결과를 평균 곡률 확산과 결합하는 방법을 제시하는데 있다. 균일한 밝기값 영역에 속하는 화소들을 검출하기 위해 이웃 화소들을 순차적으로 선택할 때 그 선택하는 순서에 따라 선택된 영역의 통계적 특성이 달라지므로 이웃 화소의 선택 순서는 매우 중요하다. 본 논문에서는 통계적으로 유사한 특성을 가지는 이웃 화소를 선택하기 위해서 중심 화소와 이웃 화소의 밝기값 차를 계산하고 이를 크기 순으로 정렬하여 얻어지는 순위 차 벡터(rank-ordered differences vector)를 이용하는 효과적인 방법을 제안한다. 순위 차 벡터의 항들을 영역 확장 방법을 이용하여 균일 순위 차 벡터(homogeneous rank-ordered differences vector)와 이상점 순위 차 벡터 (outlier rank-ordered differences vector)로 분할한다. 균일 순위 차 벡터의 항에 속하는 이웃 화소에 대해서만 중심 화소의 밝기값 갱신에 기여하도록 확산 계수를 선택적으로 할당하는 라인 프로세스를 평균 곡률 확산에 결합한다. 제안한 방법은 모든 이웃 화소를 이용하여 중심 화소의 밝기값을 갱신하는 기존의 잡음 제거 필터에 비해 잡음 제거 효과가 뛰어남을 항공 영상 및 TerraSAR-X 위성 영상을 이용한 실험을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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