본 논문에서는 웨이블릿 변환 영역에서 기존의 다중해상도 움직임 예측 방법에 비해 보다 향상된 단화소 이동 감쇠를 이용한 다중해상도 움직임 예측 방법을 제안하였다. 웨이블릿 변환 영역에서 웨이블릿 계수들의 계층적 상관관계를 이용한 기존의 다중해상도 움직임 예측 방법(MRME)은 웨이블릿 변환시 수행되는 다운 샘플링 과정에서 발생되는 웨이블릿 계수들의 이동-변환 성질(shift-variant property)에 의해 정확한 움직임 예측을 수행할 수 없다는 단점이 있다. 따라서 이러한 문제점을 극복하기 위해 제안된 방법은 입력 영상에 대해서 2레벨 웨이블릿 변환을 수행한 후 저대역 신호인 S$_4$대역에 대해 3레벨 웨이블릿 변환을 수행하기 앞서 S$_4$대역에서의 단화소 이동된 신호를 제거하기 위한 방법으로 보간을 적용한다. 보간된 저 대역 신호 S$_4$대역에 대해서 1레벨 웨이블릿 변환을 수행한 후 최종적으로 3레벨 웨이블릿 변환된 저 대역 신호 S$_{8}$대역에 대해서 초기 움직임 벡터를 구한 다음 나머지 하위 레벨에 위치한 대역에 대해서 기존 다중해상도 움직임 예측 방법과 동일한 방법으로 움직임 예측을 수행함으로써 향상된 부호화 성능을 얻을 수 있었다. 실험 결과 제안한 방법은 기존 다중해상도 움직임 예측 방법과 웨이블릿 변환 영역에서 전역 탐색 방법과 비교해 PSNR면에서 약 1∼2dB정도 향상된 부호화 효율을 나타낼 뿐 아니라, 주관적 화질에서도 개선된 결과를 보였다.
본 논문에서 정수단위 화소(integer pixel unit)로 움직임 예측(motion estimation)을 수행하는 빠른 움직임 예측(fast motion estimation) 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은, sum norm을 사용하여 가장 좋은 움직임 벡터를 찾아내는 연속 제거 기법(SEA : Successive Elimination Algorithm)을 기반으로 16×16블록에서는 전체 영역에 대해 검색을 하고 16×8, 8×16, 8×8블록에서는 16×16블록의 움직임 벡터로부터 그 주위 8개의 위치에서 가장 좋은 벡터를 구하고, 8×4, 4×8, 4×4블록은 8×8블록의 움직임 벡터로부터 그 주위 8개의 위치에서 벡터를 검색하여 그 중에서 가장 좋은 움직임 벡터를 찾아내는 것이다. 이러한 움직임 검색(motion search) 방법을 가변 크기 블록(16×16, 16×8, 8×16, 8×8, 8×4, 4×8, 4×4)으로 움직임 예측을 하는 H.264 부호기(encoder)에 적용하였다. 제안하는 검색 알고리즘을 계산 복잡도 측면에서 보면, 조기 종료가 적용 안 된 나선형으로 전체 영역을 검색(Spiral full search without early termination)하는 방법보다 23.8배가 빨라졌고, 4×4 블록들의 계층적 SAD(Sum of Absolute Difference)를 이용하는 빠른 움직임 예측 방식보다 4.6배의 속도증가를 보인다. 반면에 신호 대 잡음 비(PSNR : Peak Signal to Noise Ratio)는 0.1dB에서 0.4dB정도 떨어짐을 보인다.
본 논문은 근접센서를 이용하여 수중 표적의 정보를 추정하는 수동소나 신호처리 기법을 제안한다. 이 기법은 수중 센서망을 구성하는 단일 센서에서 수행되며 계층적 신호처리 구조를 가진다. 이를 통해 추정되는 표적 정보는 표적의 속도, 깊이, CPA 상황에서의 거리와 방위각이며 계층적 신호처리 구조를 가짐으로써 신호처리 기법의 정확도를 향상시킬 수 있다. 제안하는 기법의 성능을 검증하기 위해 모의실험을 수행하였고 이를 통해 최대 탐지거리 내에서 최대 20%의 오차를 가짐을 확인하였다. 또한 해상실험을 통해 실제 해상환경에서 신뢰성을 가지는지 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권2호
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pp.499-510
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2016
생존분석 회귀모형에서 적절한 변수를 선택하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 "frailtyHL" R 패키지 (Ha 등, 2012)를 기반으로 하여 다수준 프레일티 모형 (multi-level frailty models)에서 벌점화 변수선택 방법 (penalized variable-selection method)의 절차를 소개한다. 여기서 모형 추정은 벌점화 다단계 가능도에 기초하며, 세 가지 벌점 함수 (LASSO, SCAD 및 HL)가 고려된다. 개발된 방법의 예증을 위해 벨기에 EORTC (European Organization for Research and Treatment of Cancer; 유럽 암 치료기구)에서 수행된 다국가/다기관 임상시험 자료를 이용하여 세 가지 변수 선택 방법의 결과를 비교하고, 그 결과들의 상대적 장 단점에 대해 토론한다. 특히, 자료 분석 결과에 의하면 SCAD와 HL방법이 LASSO보다 중요한 변수를 잘 선택하는 것으로 나타났다.
CDMA 셀룰라 시스템은 같은 시간에 같은 주파수를 모든 사용자들이 같이 사용하므로 자기 신호 외의 다른 사용자의 신호는 간섭으로 나타나 통신 품질에 영향을 미친다. 이 간섭의 양에 따라 단위 셀당 사용자 수로 정의되는 시스템의 용량이 결정되며 간섭량의 정확한 계산이 이루어져야 시스템 성능 평가를 정확히 할 수 있다. 본 논문은 임의의 겹(tiers) 구조를 갖는 다중 셀 구성의 CDMA 셀룰라 시스템의 타셀 간섭량을 계산하기 위해 Riemann-Zeta 함수를 이용하여 임의의 전파 감쇄 지수에도 적용할 수 있는 근사식을 제안하였고, 제안된 식의 수치 결과와 시뮬레이션 결과를 비교하여 그 효용을 살펴보았다. 제안된 근사식을 이용해 계산한 타셀 간섭량과 시스템 용량은 시뮬레이션을 통해 얻은 결과를 중심으로 상한과 하한을 이루고 있으며 겹 수에 따른 값의 변화가 평균 간섭 및 용량 계산치와 일치하는 결과를 얻었다. 제안된 타셀 간섭 근사식은 복합적인 전파 환경이 공존하는 계층셀(Hierarchical Cellular) 시스템에서의 간섭 및 용량 계산과 알고리즘 검증에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 생각된다.
Quantitative analysis of (+)-catechin (C), (-)-epigallocatechin (EGC), (-)-epicatechin (EC), (-)-epigallocatechin gallate (EGCG), (-)-epicatechin gallate (ECG) and caffeine in commercial green tea was carried out by HPLC employing gradient elution of 0.1% acetic acid and acetonitrile on ODS column. The optimized HPLC method provided satisfactory linearity, accuracy and precision. The relationship between the concentration of the components and cultivated region of the commercial green tea was not significant, while the concentration of EGCG, ECG and caffeine decreased significantly in the later harvested green tea samples (p<0.01). Multivariate analysis of the components was performed in order to characterize and evaluate the cultivated region and harvest period-related variation. Hierarchical clustering and discriminant analysis were applied to classify the geographical and seasonal origins of the green tea samples. The classification accuracy of the cultivated region and harvest period by discriminant analysis was 95% and 91%, respectively, indicating that this method could be reliable and convenient for the quality control of herbal products with different origin.
이 논문에서는 적분형 르장드르 다항식을 사용한 3차원 계층적 고체요소의 유한요소 정식화를 보여준다. 제안하는 육면체 고체요소는 절점, 변, 면, 그리고 내부모우드를 포함한은 4개의 서로 다른 모우드로 구성되어 있다. 영에너지 모우드와 일정변형률 조건을 확인하기 위해 고유치 시험과 조각시험이 수행되었다. 여기에 추가되어, 적응적 p-유한요소해석을 위해 유한요소해석으로부터 구한 후처리 응력값의 평활화에 기초를 둔 사후오차평가 기법이 연구된다. 자유도가 증가함에 따라 수렴속도측면에서 균등 p-분배와 불균등 p-분배에 의한 유한요소해의 차이점이 비교된다. 제안된 요소의 성능을 보이기 위해 간단한 캔틸레버보가 테스트되었다.
본 논문에서는 카드뮴의 반응-용량 모형에 대한 베이지안 분석을 실시하고 기준용량에 대한 추정값들을 유도하고 비교한다. 이를 위하여 독성물질에 대한 용량반응곡선에서 많이 활용되는 두 가지 모형을 사용하고, 카드뮴의 독성연구에 관련한 기존의 문헌으로 수집된 자료에 대한 성별, 연령, 인종, study code 등과 같은 소집단 간의 개별적 형질을 반영할 수 있는 베이지안 메타분석 관점에서의 모형분석을 실시한다. 이러한 두 가지 모형에 대한 베이지안 분석을 위하여 WinBUGS를 이용한 마르코프 연쇄 몬테칼로(Markov chain Monte Carlo; MCMC) 방법을 통하여 모수를 추정하고 이에 따른 다양한 기준용량들을 계산하고 비교해보았다. 베이지안 모형 적합뿐만 아니라 편차정보기준을 통해서 주어진 자료를 더 잘 설명하는 모형을 선택하는 베이지안 모형 선택을 고려하였고, 이를 실제 자료에 적용해본다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권2호
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pp.504-521
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2016
Recently, energy harvesting technology has been integrated into wireless sensor networks to ameliorate the nodes' energy limitation problem. In theory, the wireless sensor node equipped with an energy harvesting module can work permanently until hardware failures happen. However, due to the change of power supply, the traditional hierarchical network routing protocol can not be effectively adopted in energy harvesting wireless sensor networks. In this paper, we improve the Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy (LEACH) protocol to make it suitable for the energy harvesting wireless sensor networks. Specifically, the cluster heads are selected according to the estimation of nodes' harvested energy and consumed energy. Preference is given to the nodes with high harvested energy while taking the energy consumption rate into account. The utilization of harvested energy is mathematically formulated as a max-min optimization problem which maximizes the minimum energy conservation of each node. We have proved that maximizing the minimum energy conservation is an NP-hard problem theoretically. Thus, a polynomial time algorithm has been proposed to derive the near-optimal performance. Extensive simulation results show that our proposed routing scheme outperforms previous works in terms of energy conservation and balanced distribution.
본 논문은 HEVC를 위한 고속의 화면 내 예측 알고리즘을 제안한다. HEVC 화면 내 예측은 DC, Planar와 35개의 각모드를 포함해 총 35개의 모드를 가지고 있다. 화면 내 예측의 연산량을 줄이고 고속의 모드 결정을 지원하기 위해 본 논문은 계층적 모드 결정 방법(HMD)를 제안한다. 제안하는 HMD는 주로 후보 모드를 줄이는데 중점을 두고 있다. 실험 결과는 제안하는 HMD가 39.17%의 인코딩 시간 감소에도 불구하고 아주 작은 BDBR 성능 열화만 있는 것을 보여준다. 제안하는 HMD는 기존의 알고리즘에 비해 아주 작은 0.01 ~ 0.42%의 BDBR 상승만을 가지고 인코딩 시간을 평균적으로 14,13% ~ 19.37% 감소시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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