본 논문에서는 효율적인 얼굴 영역 검출 기법을 제안하고 얼굴 객체 검출을 통해 인물 기반의 비디오 시스템을 제공한다. 비디오 분할을 위해 비디오 시퀀스로부터 장면 전환점을 검출하고 분할된 장면들로부터 대표 프레임을 선정한다. 대표 프레임은 인접 프레임 간 변화량이 가장 적은 프레임으로 선정하였으며 추출된 대표 프레임에 대해서 얼굴 영역 검출 알고리즘을 적용하여 등장인물을 포함하는 프레임들을 정보로 제공한다. 얼굴영역 검출을 위해 피부색의 통계적 특성을 이용한 Bayes 분류기를 이용한다. 피부색 검출 결과 영상으로부터 수직 및 수평 투영 기법을 이용하여 영상 분할을 수행하고 후보군들을 생성한다. 생성된 후보군 중 오검출 영역을 최소화하기 위해서 이진 분류 나무(CART)를 이용하여 분류기를 생성한다. 특징 값으로는 SGLD(spatial gray level dependence) 매트릭스로부터 Inertial, Inverse Difference, Correlation 등의 질감 정보를 이용하여 최적의 이진 분류 나무를 생성한다. 실험 결과 제안된 얼굴 영역 검출 알고리즘은 복잡하고 다양한 배경에서도 우수한 성능을 보였으며, 얼굴 객체를 포함하는 프레임들을 비디오 정보로 제공한다. 제안하는 시스템은 향후 화자 인식 기법을 이용하여 등장인물 기반의 비디오 분석 및 에 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 GF(2)에서의 두 생성다항식에 의해 생성된 M-sequence로 Gold-Sequence를 생성한 후, Permutation을 해줌으로써 Hadamard 행렬의 특성을 가지게 됨을 살펴보았다. M-sequence는 선형 귀환 천이 레지스터 부호 생성기(Linear feedback shift register code generator)에 의해 생성되었으며, 두 개의 M-sequence에 의해 생성된 Gold-sequence의 첫 열에 $8\times1$의 영행렬을 추가하고 Permutation을 시켜줌으로써 Hadamard 행렬의 주요 성질인 직교성(Orthogonal)과 한 행렬과 이 행렬의 Transpose시킨 행렬의 결과가 단위행렬이 되고, 역행렬은 element-wise Inverse가 되며, 고속 Jacket행렬의 성질을 만족한다. 또한 선형 귀환 축차 생성기를 통하여 생성된 M-sequence의 1행과 1열을 추가함으로써 위에서 언급한 Hadamard 행렬의 주요 성질을 만족하고 L-matrix 와 S-matrix 를 통하여 고속변환이 가능함을 보인다.
Just by adjusting the control points iteratively, progressive iterative approximation (PIA) presents an intuitive and straightforward scheme such that the resulting limit curve (surface) can interpolate the original data points. In order to obtain more flexibility, adjusting only a subset of the control points, a new method called local progressive iterative approximation (LPIA) has also been proposed. But to this day, there are two problems about PIA and LPIA: (1) Only an approximation process is discussed, but the accurate convergence curves (surfaces) are not given. (2) In order to obtain an interpolating curve (surface) with high accuracy, recursion computations are needed time after time, which result in a large workload. To overcome these limitations, this paper gives an explicit matrix expression of the control points of the limit curve (surface) by the PIA or LPIA method, and proves that the column vector consisting of the control points of the PIA's limit curve (or surface) can be obtained by multiplying the column vector consisting of the original data points on the left by the inverse matrix of the collocation matrix (or the Kronecker product of the collocation matrices in two direction) of the blending basis at the parametric values chosen by the original data points. Analogously, the control points of the LPIA's limit curve (or surface) can also be calculated by one-step. Furthermore, the $G^1$ joining conditions between two adjacent limit curves obtained from two neighboring data points sets are derived. Finally, a simple LPIA method is given to make the given tangential conditions at the endpoints can be satisfied by the limit curve.
무선통신시스템에서의 고용량 데이터 전송을 위해 MIMO 전송은 필수적인 기술의 하나로 자리매김하였다. 더불어 열악한 채널환경에서 요구되는 성능을 만족하기 위해서는 반드시 고효율 오류정정부호를 사용하여야하며, 반복적인 복호 기법을 사용하는 터보부호나 저밀도 패리티 검사부호 등이 그 예라고 할 수 있다. 이러한 오류정정 부호들의 우수한 성능은 반드시 MIMO 검출 단에서의 정확한 연판정 검출 값이 전제되어야 한다. 본 논문에서는 매우 적은 복잡도로 효과적으로 연판정 검출 값을 복호기에 전달 할 수 있는 방법으로써 채널 행렬의 QR 분해기법을 적용한 연판정 검출 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방식은 먼저 연판정 MIMO 검출 단계를 두 단계로 나누어 복잡도를 획기적으로 감소시킬 수 있는 방법과 결합하였으며, 채널 행렬에 대하여 직접 역행렬을 구하는 방식에 비해서 안테나 수가 증가할수록 훨씬 더 적은 복잡도로 동일한 성능을 얻을 수 있다.
Recently, an iterative algorithm for finding the interior eigenvalues of a definite matrix by CG-type method has been proposed. This method compares to the inverse power method. The given matrices A, and B are assumed to be large and sparse, and SPD( Symmetric Positive Definite) The CG scheme for the optimization of the Rayleigh quotient has been proven a very attractive and promising technique for large sparse eigenproblems for smallest eigenvalue. Also, it is very amenable to parallel computations, like the CG method for the linear systems. A proper choice of the preconditioner significantly improves the convergence of the CG scheme. But for parallel computations we need to find an efficient parallel preconditioner. Our candidates we ILU(0) in the wave-front order, ILU(0) in the multi-coloring order, Point-SSOR(Symmetric Successive Overrelaxation), and Multi-Color Block SSOR preconditioner. Wavefront order is a simple way to increase parallelism in the natural order, and Multi-coloring realizes a parallelism of order(N), where N is the order of the matrix. Another choice is the Multi-Color Block SSOR(Symmetric Successive OverRelaxation) preconditioning. Block SSOR is a symmetric preconditioner which is expected to minimize the interprocessor communication due to the blocking. We implemented the results on the CRAY-T3E with 128 nodes. The MPI (Message Passing Interface) library was adopted for the interprocessor communications. The test problem was drawn from the discretizations of partial differential equations by finite difference methods. The results show that for small number of processors Multi-Color ILU(0) has the best performance, while for large number of processors Multi-Color Block SSOR performs the best.
충분차원축소의 대표적 방법론 중 하나인 sliced average variance estimation (SAVE)은 슬라이스라고 불리우는 반응변수의 범주화의 총 수에 민감하다고 알려져 있다. 이러한 점을 극복하기 위한 방법으로 최근에 다양한 수의 슬라이스로부터 얻어진 SAVE의 정보를 결합하는 fused SAVE (FSAVE)가 개발되었다. 본 논문에서는 소위 large p-small n 자료라고 불리우는 자료의 수가 변수의 수보다 적은 자료에서 FASVE가 어떻게 실제적으로 사용될 수 있을지에 대해 실증적 분석을 하고자 한다. 이를 위해 근적외분광분석을 통해 얻어진 비스킷 자료를 이용할 것이고, 이러한 자료분석에서 FASVE에 의한 차원축소에 의해 분석된 결과가 기존의 방법론에 비해 우수함을 보고자 한다.
5G 스마트폰의 샤논과 신호처리의 푸리에가 표본화정리(최고 주파수의 2배분1 즉, $\frac{1}{2f_n}=T$)에서 만난다. 본 논문에서는 초기 샤논 정리가 Point-to-Point에서 샤논 용량을 구했지만 5G는 Multi point MIMO로 기술이 발전했음을 Relay 채널에서 보인다. 푸리에 변환은 고정매개변수로 신호처리를 했는데, 멀티미디어 시대에 2N-1 다변수인 푸리에-Jacket 변환을 제안해서 성능을 분석했다. 이 연구에서 저자는 시간 계산 측면에서 프리 코딩 / 디코딩 복잡성을 줄이기위한 Jacket 기반의 빠른 방법을 제안함으로써 신호 처리의 복잡성 문제를 해결한다. 재킷 변환은 신호 처리 및 코딩 이론에서 응용 프로그램을 찾는 것으로 나타냈다. 재킷 변환은 속성 $AA^{\dot{+}}=nl_n$이 있는 필드 F에 대해 $n{\times}n$ 행렬 $A=(a_{jk})$로 정의되며, 여기서 $A^{\dot{+}}$는 A의 원소 역행렬의 전치 행렬, 즉 $A^{\dot{+}}=(a^{-1}_{kj})$이며, 이는 변환을 일반화하고 중심 가중 변환, 특히 재킷 변환 특성을 이용하여, 저자는 전송 기반의 중계 기반 DF 협동 무선 네트워크에서 분산 다중 입력 다중 출력 채널의 프리 코딩 및 디코딩에 적용하여 새로운 고유치 분해 (EVD : eigenvalue decomposition) 방법을 제안한다. 단일 심볼 디코딩 가능한 시공간 블록 코드를 사용한다. 본 논문은은 제안 된 Jacket 기반 EVD 방법이 기존의 EVD 방법에 비해 계산 시간이 현저히 단축되었다. 계산 시간 단축과 관련된 성능은 수학적 분석 및 수치결과를 통해 정량적으로 평가했다.
베이지안 역산(Bayesian inversion)은 불충분한 자료를 가지고 지하구조를 추정해야 하는 지구물리자료의 해석에 있어서 안정적이고 신뢰를 줄 수 있는 방법 중의 하나이다. 관측 자료가 측정 과정부터 불확실성을 함유하고 있으며, 역산에 이용되는 이론 자료 또한 모델의 매개변수화에 따른 각종 불확실성을 포함하고 있다. 따라서 지구물리 자료의 역산은 확률적으로 접근하는 것이 가장 바람직하며 베이지안 역산은 이에 대한 처리뿐만 아니라, 추정에 대한 신뢰도와 불확실성에 대한 이론적 근거를 제공한다. 그러나 대부분의 베이지안 역산이 고차원의 적분을 필요로 하므로 몬테 카를로 방법과 같은 대규모의 계산이 요구되는 방법에 의해 사후 확률분포가 구해지는 경우가 많다. 이는 특히 지구물리 자료와 같이 고도의 비선형 자료에 대하여 매우 적합한 접근 방법이기는 하지만, 점차 현장화, 고속화되어가는 자료의 해석 경향에 맞추어 간략하게 사후 확률분포를 근사한 수 있는 기법의 연구 또한 필요하다. 따라서 이 연구에서는 관측자료와 사전 확률분포가 정규분포에 의해 근사 될 수 있는 지구물리자료에 대한 베이지안 역산에 대해 논의 하고자 한다. 사전 확률분포의 작성을 위해 지구통계학적 기법이 이용되었으며, 관측자료의 통계적 불화실성을 추정하기 위해 교차 검사(cross-validation) 방법을 이용하여 공분산(covariance)을 유도하고 그것에 의한 우도 함수(likelihood function)를 작성하였다. 베이지안 해석을 위해 두 확률분포를 곱하여 근사적인 사후 확률분포를 얻을 수 있었으며, 이에 대해 최적화(optimization) 기법을 이용하여 최대 사후 확률(Maximum a Posterior)을 따르는 지하 구조를 얻을 수 있었다. 또한 사후 확률 분포의 공분산 항을 이용하여 지하 비저항 구조를 시뮬레이션 하여 불확실성분석을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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