이 논문에서는 중복된 웨이블렛 변환영역에서 다중척도 정칙화를 이용한 새로운 영상복원방법을 제시하였다. 제안된 방법은 중복된 웨이블렛 변환을 이용하여 단일척도 영상복원문제를 다중척도의 영상복원문제로 변환한 후에, 각 척도에 의존하는 정칙화 방법을 이용하여 각 척도별로 영상복원을 하고 그 결과를 중복 웨이블렛 역변환을 통해 최종적인 영상복원을 얻는 방법이다. 제안된 방법은 웨이블렛 관련 복원부분에서는 다소 적은 정칙화 계수를 적용하여 뚜렷한 경계를 복원하는 반면, 적은 정칙화 계수에 적용한 것에 의해 발생하는 잡음은 웨이블렛 축소법을 이용하여 제거하였다. 제안된 방법의 향상된 영상복원 성능은 전통적인 Wiener 필터링과의 비교실험을 통해 검증하였다.

본 논문은 전조등의 특징을 이용하여 야간에 측후방에서 다가오는 차량을 탐지하는 방법을 설명한다. 야간 차량의 전조등은 검은색 배경의 야간 도로 영상에서 측후방 차량을 탐지하기 위한 좋은 특징이다. 입력 영상은 임계값 처리기법에 의해 검은색 배경과 흰색 영역으로 이루어지는 이진 영상으로 변환되고, 모폴로지 연산 중 열림 연산을 이용하여 잡음을 제거한다. 분할된 흰색 영역들에 대해 기하학적 특징과 모멘트 특징을 이용하여 전조등의 특징량을 측정하고, 의사 결정 트리에 의해 전조등 후보로 적당한 대상체들을 분류한다. 대상체들간의 위상학적 관계를 분석하여 한 쌍의 전조등을 탈지함으로써 측후방 차량을 탐지한다. 실험 결과 전조등 특징을 이용한 야간 측후방 차량 탐지 방법이 효과적임을 알 수 있었다. 제안한 방법은 야간 측후방 추돌경보시스템에 적용될 수 있으며, 향후에는 스테레오비전시스템을 사용하여 전조등 탐지 기반의 측후방 차량 거리 및 위치 측정에 관한 연구를 수행할 것이다.

본 연구는 신경망에 근거한 패턴매칭 방법을 사용하여 일시적 허혈 에피소드의 자동예측을 다루고 있다. 다층 신경망을 학습하기 위한 알고리즘은 수정된 역전파 알고리즘으로서 이 알고리즘은 학습속도를 향상시키기 위해 뉴런간의 연결계수 뿐만 아니라 뉴런내 비선형 함수의 변수들도 갱신한다. 제안된 방법의 성능은 MIT/BIH long-term 데이터베이스의 심전도(ECG) 신호를 사용하여 평가하였다. 총 15 레코드(237 허혈 에피소드)에 대한 실험결과에 의하면 허혈 에피소드 예측의 평균 sensitivity와 specificity 각각 85.71%와 71.11%이다. 또한 제안된 방법은 실제 허혈 에피소드로부터 평균 45.53초 이전에 예측하였다. 이러한 결과는 패턴매칭 분류기로서의 신경망 접근방법이 일시적 허혈 에피소드예측에 유용한 도구로 사용될 수 있음을 의미한다.

본 연구는 언어 장애를 가진 사용자의 언어생활을 돕기 위한 문장작성 방식을 제안한 것이다. 제안한 문장작성 방법은 통신보조기기에 적용할 수 있도록 시스템으로 구현해 보았다. 통신보조기기는 개인 휴대장치로서 필요한 문장을 작성하여 출력하는 기기이다. 언어장애인들의 대표적인 의사표현 수단인 수화는 일반인들과의 의사소통에는 불편하기 때문에 다른 표현 방법이 필요하다. 자모를 모두 입력하여 문장을 작성하는 방식은 키의 수가 많기 때문에 대화할 때 시간이 많이 소용되는 불편한 방식이다. 그러므로 언어장애인을 위한 문장 작성의 가장 중요한 목적은 적절한 장소와 상황에 맞는 단어가 배열된 통신보조기기를 이용하여 적은 키의 수로 문장을 작성하는 것이다. 본 연구의 문장 작성을 구현하기 위한 어휘정보는 사용자 영역을 정하고, 그 영역에 맞는 단어와 문장을 수집하고, 수집된 어휘의 특징을 추출하여 구축되었다. 그리고 제안한 문장 작성 방식의 효용을 측정하기 위해 시스템을 이용하여 문장 작성을 위한 키의 수와 키보드 입력에 의한 자모수를 비교하였다.

벡터양자화에서 사용되는 부호책 생성 알고리즘들 중에서 가장 널리 사용되는 방법은 K-means 알고리즘이다. 본 논문에서는 부호책의 성능 개선을 위해 새로운 갱신조건을 적용한 부호책 생성 알고리즘을 제안한다. 기존의 K-means 알고리즘은 모든 학습반복 과정 동안 부호벡터 갱신 시 거리의 가중치를 고정하지만, 제안된 방법은 학습반복 과정에서 새로운 부호벡터의 갱신 조건에 따라서 다른 가중치를 적용하여 부호책을 구한다. 따라서, 갱신 조건에 의해 부호벡터에 다른 가중치를 적용할 수 있고, 학습반복 과정마다 가변되는 가중치를 적용하는 효과를 얻을 수 있다. 실험 결과 K-means 알고리즘보다 부호책의 성능이 향상됨을 확인하였다.

교류 서보전동기 동적 모델은 비선형이고 2차 저항이 변동영향이 많다. 이러한 복잡한 제어는 견실제어가 요구된다. 이러한 시스템의 동특성은 슬라이딩 모드제어를 사용함으로 파라미터나 외란 변동에 대하여 견실성을 달성할 수 있다. 본 논문은 교류 서보전동기에 의한 위치제어에 슬라이딩 모드 제어의 적용을 나타내었다. 제어방법이 유도되고 제어시스템이 설계되었다. 교류 서보전동기의 견실제어를 위해 외부 부하 파라미터에 기초한 설계방법이 제안되었다. 제안된 제어방법은 가변구조 제어기와 슬립주파수형 벡터제어에 기초하여 주어졌다. 시뮬레이션 결과는 관성모우먼트, 점성마찰 및 부하외란 변동에 결실함을 나타내었고 슬라이딩 모드를 적용한 제안된 설계방법이 유용한 것을 구명한다.

고속 멀티미디어 전송에 있어서 주파수 선택적 페이딩은 정보 전송율 및 BER 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 효과적인 고속 전송을 위해 터보 부호기를 적용한 적응 QAM(Adaptive Quadrature Amplitude Modulation) 시스템을 제안한다. 친사용자 환경 시뮬레이션 플랫폼 SPW를 이용하여 터보 적응 QAM 시스템을 개발하여 주파수 선택적 채널 환경에서 수율(throughput) 및 BER 성능분석을 수행하였다. 지연 확산이 700ns와 1400ns인 두 전력 지연 프로파일을 생성시켜 수율 및 성능을 조사하였는데 지연 확산 700ns인 프로파일에서 적응 변조 시스템이 고정 QAM 변조 시스템보다 평균 0.1231 bits의 수율 향상을 얻을 수 있었고 약 3dB의 BER 성능 개선을 얻을 수 있었다. 지연 확산 1400ns인 경우에서도 적응 변조 시스템이 고정 변조 시스템보다 더 나은 BER 성능 향상을 얻을 수 있었다.

최근에 OFDM과 시공간 부호화(Space-Time Code, STC)는 차세대 이동 통신에서 고속의 신뢰성 있는 통신을 위해 각광받고 있다. 본 논문에서는 다중경로 페이딩 채널에서 고속의 데이터를 전송하고자 할 경우에 성능을 향상시키고자 트렐리스 부호화된(Trellis-Coded, TC) 차동 시공간 변조(Differential Space Time Modulation, DSTM)를 사용한 OFDM에서 다증 심벌 검파 시스템을 제안한다. 차동 시공간 부호화된 OFDM의 성능을 향상시키기 위해 DUSTM(differential unitary space-time modulation)을 이용하여 송신기를 설계하고 수신단에서 다중 심벌 검파를 수행하는 수신기와 디코딩 알고리듬을 개발하며, 이를 위한 새로운 가지 메트릭을 유도한다.

본 논문에서는 동기식 광전송망인 SDH와 SONET망의 동기화를 위해 적용되는 포인터 해석기의 FPGA 구현을 다룬다. 설계된 포인터 해석기는 포인터 추출 모듈과 포인터 해석 모듈로 구성된다. 포인터 추출 모듈은 6480진 카운터, 시프트레지스터, 포인터 워드 동기화 블록으로 구성되며, 51.84 Mb/s AU-3/STS-1 프레임 데이터에서 프레임 동기신호에 의해 H1, H2 포인터 워드 값을 찾고 이를 8 분주하여 바이트 레벨의 6.48 Mb/s로 동기화 시킨다. 포인터 해석 모듈은 majority vote, 포인터 워드 유ㆍ무효 검사, 포인터 정렬판단, NORM, AIS, LOP 상태 검사 블록들로 구성되며, 포인터 추출 모듈에서 추출한 동기화된 포인터 워드를 포인터 상태 천이 알고리즘에 의하여 주요 포인터 상태인 LOP, AIS, NORM으로 해석하고 포인터 정렬을 판단한다. VHDL로 설계하여 Xilinx Virtex XCV200PQ240 FPGA 칩으로 구현된 포인터 해석기의 시뮬레이션 결과는 프레임 데이터에서의 포인터 워드의 정확한 추출과 추출된 포인터 값에 따른 각종 포인터 상태를 판단함을 보여주었다. 본 논문에서 제시한 포인터 해석기는 광전송시스템의 수신 종단노드에서 155 Mb/s STM-1/STS-3 프레임의 포인터 해석을 위해 적용할 수 있어 SDH와 SONET망 모두에 활용할 수 있는 이점이 있다.

본 논문에서는 병렬프로그램을 효율적으로 수행하는데 필수적인 부하분산을 위한 기존 알고리즘의 부하분산 오버헤드를 최소화하기 위하여 이 알고리즘의 병렬화 방법을 제시한다. 병렬계산 모델로는 동적으로 변하는 트리구조를 들었으며 이러한 계산은 많은 응용분야에서 찾아볼 수 있다. 부하분산 알고리즘은 통신비용을 정해진 한도 이내로 유지하면서 프로세서간 계산부하를 최대한 균등하게 분산시키고자 시도한다. 이 알고리즘이 메쉬와 하이퍼큐브 구조에서 어떻게 병렬화 될 수 있는가를 상세히 보이고 각각의 경우에 대하여 시간상 복잡도를 분석하여 기존의 알고리즘보다 여러가지 오버헤드가 개선되었음을 증명한다.