본 논문에서는 CAS500-1/2를 이용한 산출물 생성에 관련한 선행연구로 KOMPSAT-3A 스트립영상을 사용한 비접근 지역의 도엽별 DSM을 생성하는 방법을 제안한다. 제안 기법은 1:5000 도엽정보의 입력을 통한 영역 설정을 통해 도엽별로 산출물이 나올 수 있도록 설계됐으며, 강인한 스테레오 영상정합 기법인 MDR을 적용하여 스테레오 페어에서도 최적의 DSM이 나오도록 설정했다. 스트립 영상이 분할된 여러 장의 단위 영상으로 들어오는 것을 고려하여 하나의 도엽에 여러 쌍의 영상 페어를 처리하여 통합하는 방식으로 DSM의 생성을 시도했으며, 처리결과 도엽 간의 접합부분에서 이격 발생을 최소화한 DSM의 생성이 가능함을 확인할 수 있었다. 최종적으로 GCP와의 비교를 통한 정확도 검증결과 5 m 이내의 정확도가 나타나는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 저비트율을 갖는 고품질의 HDTV용 멀티채녈 오디오 코덱을 구현에 대해 기술한다. 이 코덱은 저주파수 효과 채널을 포함한 최대 3/2 스테레오 채널 구성, 최대 채널 구성보다 낮은 채널 구성과의 호환성, 기존 2채널 스테레오 시스템과의 호환성(MPEG-1 오디오), 그리고 다중 대화 채널 등을 제공하는 특징을 갖는다. 구현한 멀티채널 오디오 코덱의 인코더는 3개의 DSP(TI의 TMS320C40)로 구성되었고, 최대 48KHz 샘플링율과 16비트의 부호화를 갖는 5.1 채널의 아날로그 및 AES/EBU, IEC 958등의 포맷을 갖는 스테레오 2채널의 디지털 오디오를 이력으로 받아 지각 심리음향 모델을 사용하여 압축한후 384Kbps의 빛 스트림으로 전송하는 특징을 가지며, 디코더는 2개의 DSP로 구성되어 있고, 384Kbps로 입력되는 비트 스트림을 받아 최대 5.1 채널의 아날로그 및 2개의 2채널 스테레오의 디지털 오디오 신호로 출력시키는 특징을 갖는다. DSP를 이용한 다중처리는 DMA를 통한 통신포트를 이용한 DSP들간의 고속 데이터 전송에 의해 이루어진다. 끝으로, 멀티 채널 오디오 코덱의 구현을 통하여 나타난 실시간 처리는 위해 고려해야할 기술적 사항을 제안한다.
문서의 제목은 문서의 내용을 가장 효율적으로 요약하여 제공해 준다. 이때 독자들이 선호하는 스타일과 언어에 따라 문서의 제목을 다르게 제공해 준다면, 독자들은 문서의 내용을 좀 더 쉽게 예측할 수 있다. 본 연구에서는 문서가 주어졌을 때 언어와 스타일에 따라 제목을 자동 생성하는'교차 언어 및 스타일 기반의 제목 생성 모델을 제안한다. 모델을 학습하기 위해서는 같은 내용을 다른 언어와 다른 스타일로 작성한 병렬데이터가 필요하다. 그러나 이러한 종류의 병렬데이터는 구축하기 매우 어렵다. 반면, 단일 언어와 단일 스타일로 구축된 제목 생성 데이터는 많으므로 본 연구에서는 제로샷(zero-shot) 학습으로 제목 생성을 수행하고자 한다. 교차 언어 및 스타일 기반의 제목 생성을 학습하기 위해 다중 언어로 사전 학습된 트랜스포머 모델에 각 언어, 스타일, 기계번역을 위한 어댑터를 추가하였다. 기계 번역용 병렬데이터를 이용하여 기계번역을 먼저 학습한 후, 동일 스타일의 제목 생성을 학습하였다. 이때, 필요한 어댑터만을 학습하고 다른 부분의 파라미터는 모두 고정시킨다. 교차 언어 및 스타일 기반의 제목을 생성할 때에는 목적 언어와 목적 스타일에 해당하는 어댑터만을 활성화시킨다. 실험 결과로는 각 모델을 따로 학습시켜 파이프라인으로 연결시킨 베이스라인에 비해 본 연구에서 제안한 제로샷 제목 생성의 성능이 크게 떨어지지 않았다. 최근 대규모 언어 모델의 등장으로 인한 자연어 생성에서의 많은 변화가 있다. 그러나 제한된 자원과 제한된 데이터만을 이용하여 자연어 생성의 성능을 개선하는 연구는 계속되어야 하며, 그런 점에서 본 연구의 의의를 모색한다.
일치기법은 이웃한 개체 간의 정보교환을 통하여 개체들의 상태를 동일한 상태로 수렴시키는 것이 목적이며 다개체 시스템의 제어를 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 실제 시스템에서는 각 개체의 측정 변수가 서로 다르거나 통신상의 정보 손실이 발생할 수 있고, 통신상의 안정성을 위하여 각 상태에 대한 서로 다른 네트워크를 구성해야 할 수 있다. 또한, 시스템에 존재하는 입력 포화 및 외란으로 인하여 그룹의 불안정성을 야기할 수도 있다. 따라서 본 논문에서는 이종 상태 정보와 입력 포화 및 외란을 고려하여 다개체 시스템의 군집을 위한 PID(Proportional-Integral-Derivative) 기반의 일치 제어 기술을 연구한다. 구체적으로 2차 시스템으로 모델링된 다중 추종 개체들과 단일 리더 개체를 고려하였고, 오차 시스템의 안정성 판별을 통하여 일치를 달성하기 위한 조건을 분석하였다. 제안된 알고리즘은 위치 그래프의 연결성만 보장된다면 일치를 달성할 수 있음을 확인하였고, 일치 알고리즘을 확장하여 다개체 시스템에 대한 편대 제어 문제를 연구하였다. 마지막으로 모의실험을 통하여 제안된 알고리즘의 유효성을 검증하였다.
라우터는 입력된 패킷의 목적지 주소에 따라 IP 주소검색을 통해 패킷의 최종 목적지로 갈 수 있는 다음 흡으로 패킷을 전달하는 역할을 한다. 인터넷에 접속된 단일 호스트 네트워크 수의 증가로 인해 라우팅 테이블의 크기가 급격히 증가하고 있으며, 통신 링크의 속도 또한 기하급수적으로 빠르게 증가하고 있다. 라우터에 입력된 패킷은 선속도(wire-speed)로 처리되어야 하므로, 링크 속도의 증가는 라우터에서의 패킷 처리시간이 감소됨을 의미한다. 그러므로 차세대 라우터는 더 효율적이고 빠른 IP 주소검색 기술을 필요로 한다. 기존에 연구되어온 대부분의 검색 구조들에서는 짧은 길이의 프리픽스로부터 긴 길이의 프리픽스로 검색 영역을 확장하였다. 이 때문에 일치하는 가장 긴 프리픽스를 찾을 때까지 현재까지 일치된 가장 긴 프리픽스를 기억하면서 검색을 진행하였다. 본 논문에서는 긴 프리픽스를 먼저 검색하는 프리픽스 길이에 따른 이진 IP 주소 검색 구조를 제안한다. 제안하는 구조는 트라이의 리프에 존재하는 프리픽스들만으로 이루어진 독립적인 여러 개의 트라이를 구성하고, 길이에 따르는 이진 검색을 통해 긴 길이의 프리픽스와의 일치 여부를 먼저 확인함으로써 보다 빠른 검색속도를 제공한다. 또한, 이 구조는 기존의 프리픽스 길이에 따른 이진검색 구조가 선처리(pre-processing)가 많아 프리픽스의 부가적 추가가 힘들었던 것과는 다르게 선처리가 없이 프리픽스의 부가적 추가가 가능한 장점을 갖는다. 본 논문에서는 제안하는 구조의 성능을 실험한 후, 기존에 연구되어온 다른 IP 주소 검색 구조와 성능을 비교하였다.$와 혼합된 rubrene에 의한 낮은 전하주 입장벽, 높은 전류밀도에서 나타나는 발광감쇄현상의 감소, 그리고 발광층의 DLD구조에 의한 전하의 trap & confinement 에 따른 발광 exciton의 형성확률이 증가한데서 나타났다고 생각된다. 차이가 없었으나 고급알코올함량을 비교하였을 때 Sacch. cerevisiae Wine 3이 와인제조에 가장 적합한 것으로 평가되었다.장 낮은 값을 나타내었으며, 홍국의 함유량이 증가할수록 유의적으로 증가하였다. b값은 CSB가 가장 낮은 값을 나타내었으며, 홍국의 함유량이 증가할수록 유의적으로 증가하였다. 물성측정 결과 경도와 응집성은 각 시료들 간의 유의적인 차이가 나타나지 않았다. 탄력성과 부서짐성은 CSB가 가장 낮았으며, 홍국의 함유량이 증가할수록 증가하였다. 점착성은 SDB1이 가장 낮았으며, 홍국의 함유량이 증가할수록 증가하였다. 관능검사 결과 기공의 균일성은 SDB1이 가장 균일한 것으로 나타났으며, 색은 홍국의 함유량이 증가할수록 높게 나타났다. 경도, 탄력성, 단맛 및 신맛 등은 홍국 함유량이 증가할수록 증가하는 것으로 나타났다. 이취는 SDB1이 가장 적게 나는 것으로 나타났으며, 전반적인 기호도는 SDB1이 가장 높았다. 따라서 홍국을 10% 첨가한 sourdough starter를 3일 동안 발효한 후 반죽에 첨가하여 sourdough bread를 제조할 때 품질이 가장 우수한 제품을 얻을 수 있었다.생수와 여러 물질의 혼합용액의 온도가 장에 끼치는 자극에 차이가 있지 않나 추측되며 이에 관한 추후 연구가 요망된다. 총대장통과시간의
상업용 12인치 급속가열장치(RTP)의 다변수 고급제어기를 개발하기 위하여 열전대가 부착된 웨이퍼를 대상으로 다변수 모델인식을 수행하였다. 웨이퍼에는 7개의 열전대가 설치되어 있으며 10개의 텅스텐-할로겐 램프 그룹으로 가열을 할 수 있다. 모델인식 실험과정에서 웨이퍼의 휨을 최소화하며 최종적으로 10-입력 7-출력의 균형 잡힌 상태공간 모델을 얻기 위한 모델인식방법을 제안하였다. 또한 넓은 온도영역에서 복사에 의한 비선형성을 가장 효과적으로 상쇄시킬 수 있는 출력변수 정의방법을 제안하였다. 600, 700, $800^{\circ}C$ 부근의 정상상태에서 실험을 수행하여 모델을 추정한 결과 상태의 차수는 80~100, 모델출력은 $y=T(K)^2$으로 결정하는 것이 바람직하며, 이때 one-step-ahead 온도예측 오차의 제곱평균은 0.125~0.135 K 정도로 나타났다.
This paper concerns a design and learning method of softmax function neural networks based on K-means clustering. The partial discharge data Information is preliminarily processed through simulation using an Epoxy Mica Coupling sensor and an internal Phase Resolved Partial Discharge Analysis algorithm. The obtained information is processed according to the characteristics of the pattern using a Motor Insulation Monitoring System program. At this time, the processed data are total 4 types that void discharge, corona discharge, surface discharge and slot discharge. The partial discharge data with high dimensional input variables are secondarily processed by principal component analysis method and reduced with keeping the characteristics of pattern as low dimensional input variables. And therefore, the pattern classifier processing speed exhibits improved effects. In addition, in the process of extracting the partial discharge data through the MIMS program, the magnitude of amplitude is divided into the maximum value and the average value, and two pattern characteristics are set and compared and analyzed. In the first half of the proposed partial discharge pattern classifier, the input and hidden layers are classified by using the K-means clustering method and the output of the hidden layer is obtained. In the latter part, the cross entropy error function is used for parameter learning between the hidden layer and the output layer. The final output layer is output as a normalized probability value between 0 and 1 using the softmax function. The advantage of using the softmax function is that it allows access and application of multiple class problems and stochastic interpretation. First of all, there is an advantage that one output value affects the remaining output value and its accompanying learning is accelerated. Also, to solve the overfitting problem, L2-normalization is applied. To prove the superiority of the proposed pattern classifier, we compare and analyze the classification rate with conventional radial basis function neural networks.
본 논문은 다중 언폴딩 기법을 이용한 고속 SHA-1 해쉬 알고리즘 구현 방법을 제시하였다. 제안된 SHA-1 해쉬 구조는 알고리즘의 반복적인 단계 연산을 언폴딩한 후 연산의 순서를 재 배열하고, 임계경로에 포함된 연산의 일부를 이전 단계에서 선행연산하여 임계경로의 길이를 줄였다. 제안된 SHA-1 해쉬 구조는 최대 118 MHz의 동작주파수에서 5.9 Gbps 처리량을 나타낸다. 이는 기존의 SHA-1 보다 전송량이 26% 증가하였고, 회로 크기가 32% 감소하는 결과를 얻었다. 또한 이 논문에서는 여러 개의 SHA-1 모듈을 시스템 레벨에서 병렬로 연결하여 여러 개의 SHA-1을 다중 처리하여 고속화를 할 수 있는 모델을 제안했다. 이 모델은 하나의 SHA-1을 사용하는 것보다 빠르게 데이터를 처리할 수 있고 입력되는 데이터의 최소한의 지연으로 처리 가능하다. 제안된 모델은 입력되는 데이터가 지연 없이 처리 되도록 하기 위해 필요로 하는 SHA-1의 FPGA 수를 구할 수도 있다. 고속화된 SHA-1은 압축된 메시지에 유용하게 사용될 수 있고 모바일 통신이나 인터넷 서비스 등의 강한 보안에 널리 이용가능하다.
반구조적 분산 문서에서는 구조 정보가 제공되지 않고, 자료 구조에 대한 엄격한 형식이 없기 때문에 질의 처리 시스템을 정형화하고 구현하기 어렴다. 이질적이고 이구조적인 반구조적 문서의 요소를 정확하게 검색하기 위해서는 한 요소가 1:1, 1:N, W:1과 같이 서로 다른 매핑 형태를 취하면서 동시에 여러 요소에 매핑되는 다중 매핑을 처리할 수 있어야 하며, 지역문서의 태그를 파싱하여 구조적인 정보를 얻고 경로 트리를 생성해야 한다. 본 논문에서는 분산된 시스템에 존재하는 이질적인 반구조적 자료나 문서에 대한 동시 다중 매핑을 완벽히 지원하고, 문서 자체를 파싱하여 구조적 정보를 얻을 수 있도록 통합 질의와 검색을 수행하기 위한 추상적인 질의 처리 알고리즘을 설계하고 메타데이타 인터페이스를 이용하여 구현하였다. 이 알고리즘은 전역질의를 기반으로 지역질의를 생성하기 위해서 메타데이타 정보를 이용하여 노드들 사이의 매핑, 매핑 종류에 따른 데이타의 변환, 경로교체 및 노드 사이의 이질성을 해결하기 위한 알고리즘으로 제시하였다. 전역스키마와 지역스키마에 대한 매핑과 함수에 의한 데이타의 변환 및 경로교체는 사용자에 의해 구축된 메타데이타 인터페이스인 DDXMI(for Distributed Documents XML Metadata Interface)를 기반으로 하여 구현되었으며, 같은 이름을 갖지만 다른 의미를 갖는 자료나 노드에 대한 검색은 노드를 구분할수 있는 노드가 가지고 있는 자식정보를 이용하여 노드 구분 조건절을 생성하여 구현하였다. XML 질의언어로 Quilt를 사용하였으며, OEM 모델로 제시한 세 개의 서로 다른 반구조적 레스토랑 안내 문서에서구현한 결과를 보였다. 프로토타입 시스템은 윈도우즈 환경에서 Java와 JavaCC 컴파일러를 이용하여 개발하였다.
인터넷을 통해 자료를 업로드하고 다운로드하는 것이 보편화되면서 개인 정보를 포함한 자료도 사용자들에게 쉽게 노출되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 입력되는 여러 가지의 컬러 영상으로부터 전경이 아닌 배경 부분을 제외하고 개인 정보를 포함하고 있는 대상 영역을 강인하게 검출한 다음, 주변의 상황에 적합한 블로킹 방법으로 검출된 대상 영역을 보호하는 알고리즘을 소개한다. 본 연구에서는 먼저 받아들인 영상 데이터로부터 배경 부분을 제거하고 개인 정보를 포함하고 있는 대상 영역만을 사람의 피부 색상을 기반으로 강인하게 분할한다. 그런 다음, 주변의 상황에 적합하게 해당 영역의 블러링(blurring)을 다단계로 수행하여 검출된 대상 영역을 효과적으로 블로킹함으로써 개인 정보가 외부에 노출되는 것을 보호할 수 있다. 실험 결과에서는 제안된 방법이 입력되는 다수의 영상으로부터 개인 정보가 포함된 대상 객체 영역을 영상 블러링 방법으로 기존의 방법에 비해 2.3% 보다 정확하게 블로킹한다는 것을 보여준다. 본 연구에서 제안된 알고리즘은 영상 보안, 비디오 감시, 대상 물체 커버링 등과 같은 영상처리와 연관된 많은 유사한 분야에서 실제적으로 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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