본 논문에서는 SC-FDMA(Single-Carrier Frequency Division Multiple Access) 기반 상호협력 릴레이 시스템에서 MS(Mobile Station)와 RS(Relay Station)가 서로 다른 DFT 확산 크기를 갖는 제 적용 가능한 두 가지의 수신 다이버시티 결합 기법들을 제안한다. 첫번째 기법인 simplified-MRC (5-MRC) 기법은 추정된 채널 가중치와 SC-FDMA 신호 검출에 의해 얻은 초기 검출치를 사용하여 시간 영역에서 다이버시티 결합한다. 두번째 기법인 interference rejection-MRC (IR-MRC) 기법은 수신단에서 DFT 확산 길이를 조절하여 주파수 영역에서 다이버시티 결합한다. 모의 실험을 통하여 본 논문에서 제안된 수신 다이버시티 결합 기법들이 ZF(Zero Forcing) 검출 방식을 이용한 기존 MRC 기법과 비교하여 크게 성능 이득이 있음을 보인다.
무선 네트워크에서 TCP는 무선망의 특징으로 인한 패킷 손실을 혼잡상태에 의한 손실로 잘못 판단하는 문제와 연결된 디바이스들의 상태 변화로 인한 잦은 처리량의 변동 문제 때문에 성능 저하를 일으킨다. 지연 기반 TCP는 RTT(Round Trip Time)를 이용하여 윈도우의 크기를 조절하기 때문에 손실의 영향을 받지 않아 불필요하게 전송 속도를 낮추는 문제를 해결할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 지연기반 TCP를 이용하여 성능 저하를 개선시키는 알고리즘을 제안하여 두 가지 문제 모두를 해결하려 하였다. 제안하는 기법은 네트워크 상태를 빠르게 반영하는 RTT를 BaseRTT 측정에 추가하여 적응적으로 변화할 수 있도록 하였으며, 혼잡 윈도우 크기의 증가 감소량과 BaseRTT의 측정 가중치를 버퍼 잔류량을 기준으로 변화시켜 안정성을 더하였다. 시뮬레이션을 통하여 제안하는 기법이 무선 네트워크에서의 처리량 변동 문제를 기존의 방법보다 완화시킬 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 X-형 모노펄스 축 곡조를 가지는 도파관 광벽 슬롯 배열 모노펄스 안테나의 설계 방법을 제안하고, 제작을 통하여 방법의 타당성과 안테나 특성을 검증하였다. 본 논문에서의 안테나는 크기가 작아서 연속 함수의 복사면 분포함수가 부적합하며, 모노펄스 축 구조가 X-형이기 때문에 안테나 자 분면이 대칭적이지 않다. 또한 도파관 높이가 0.1파장 정도로 매우 낮기 때문에 일반적인 경우와 같이 슬롯 특성을 쉽게 모델링 하기가 어렵다 이러한 이유 때문에, 본 논문에서는 무작위수를 이용하여 복사면 분포를 최적화하고, 이 과정에서 안테나 각 분면의 출력 파워가 같도록 복사 분면 가중치를 조절하였다. 또한 내삽법을 이용해서 모멘트 행렬의 일부를 미리 계산해서 사용함으로써 계산 속도를 높이고. 배열 합성 프로그램의 부프로그램으로 첨부하여 필요할 때마다 직접 계산해서 사용될 수 있도록 하였다. 이러한 방범으로 설계된 안테나를 직접 제작하여 28 ㏈i의 이득을 확인하였으며, 안테나 빔폭, 효율, 부엽준위도 설계치와 유사한 특성을 보였다.
본 논문에서는 신경망제어기의 출력을 보상하는 퍼지보상기를 갖는 리커런트 시간 지연 신경망(RTDNN) 제어기를 제안하였다. 학습이 완료된 신경망제어기를 사용하더라도 예상치 못한 외란으로 인해 플랜트의 출력이 좋지 못한 경우가 있는데, 이것을 적절하게 조절해 주기 위해 퍼지보상기를 사용하여 원하는 결과를 얻을 수 있도록 하였다. 그리고 플랜트의 역모델 신경망을 학습시킨 결과를 이용하여 주 신경망의 가중치를 변경시킴으로서 원하는 플랜트의 동적 특성을 얻게 된다. 2차 플랜트를 통한 모의실험 결과가 시간 지연 신경망(TDNN)제어기보다 더 좋은 응답 특성을 가짐을 확인할 수 있다. 제안한 제어기의 성능을 확인하기 위해 유압 서보시스템을 대상으로 DSP 프로세서를 사용하여 구현한 후 실험결과를 통하여 제안된 방법의 유용성을 보였다.
바이러스 감속기(virus throttling)은 연결요청 패킷의 전송비율을 일정 비율 이하로 제한함으로써 웜을 탐지하는 대표적인 조기 웜 탐지 기술 중의 하나이다. 기존 바이러스 감속기 연구에서는 웜 탐지시간에는 크게 영향을 미치지 않으면서도 연결설정 지연시간을 단축시키기 위해 가중치 평균 지연 큐 길이를 적용하여 비율 제한기의 주기를 자율적으로 조절하였다. 기존 연구에서는 비율 제한기의 최소주기를 고정하고 또한 주기 값을 감소시키다가 다시 증가시키기 시작하는 반환점도 미리 고정하였다. 그러나 이러한 두 성능결정 요소는 웜 탐지시간과 연결 설정 지연에 서로 다른 영향을 미친다. 따라서 본 논문에서는 가변 비율 제한기의 최소주기와 반환점이 어떤 영향을 미치는지 실험을 통해 분석하고, 상황에 따라 이들 성능결정 요소들의 값을 결정할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 제안된 방법은 성능결정 요소를 고정시킨 기존 방법보다는 웜 탐지시간이나 연결설정 지연시간 단축에 더 효율적이라는 사실을 실험을 통해 확인하였다.
이 논문은 색상과 위치정보를 이용한 새로운 내용기반 영상검색 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서. 질의가 주어졌을 경우, 데이타베이스의 검색공간을 줄일 목적으로 두 가지 종류의 색인 키(Key)를 제시하는데 하나는 영상의 고유한 색상 구성적 특성을 나타내는 주요 색상세트(MCS, Main Colors' Set)이고 다른 하나는 주요 색상마다의 분포 및 위치적 특성을 나타내는 분포 블록기호(DBS, Distribution Block Signature)이다. 이 두 가지 필터(Filter)를 연속적으로 적용하면 영상 데이터베이스로부터 잠재성이 높은 유사 후보 영상만을 걸러내게 된다. 이어서 보다 높은 검색성능을 얻기 위해 새롭게 제안한 쿼드모델 (Quad Modeling)과 유사도 피드백 메커니즘을 이용한다. 이 방법은 색상과 위치정보에 대한 가중치를 역동적으로 조절함으로써 검색성능을 향상시킨다. 실험을 통해서 제안된 알고리즘이 성공적으로 영상검색에 사용될 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 동영상 부호화기의 성능을 개선하기 위하여 표준안에서 사용하고 있는 가변장 부호화기의 고정된 테이블을 트리 스플레이 알고리듬을 이용하여 능동적으로 수정하는 방법을 제안한다. 기존의 표준안들이 한정된 수의 영상을 이용하여 테이블을 작성함에 따라 학습되지 않은 영상의 입력 시에 특성을 전혀 반영하지 못하는 것에 비하여 본 논문에서 제안한 방법은 현재 입력되는 영상의 확률적 특성을 이용하므로 보다 효율적인 부호화가 가능하다. 또한, 확률을 적절하게 유지하여 현재 영상의 특성을 최대한 반영하면서도 누적된 확률로 인한 우세한 심벌의 출현이 가능하도록 가중치를 조절하는 방법도 제안한다. 제안한 방법을 다양한 동영상 시퀀스에 적용한 결과 영상의 종류에 따라 조금씩의 차이는 있지만 MPEG-4 표준안에 비하여 최대 0.23㏈ 정도의 성능 개선을 얻을 수 있었다.
최근 국토교통부 홍수통제소에서는 가뭄대응을 위해 1, 3개월 갈수예보를 시범적으로 운영하고 있다. 국가재난 위기경보단계(관심, 주의, 경계, 심각)에 따라 분류된 기준유량과 예측유량의 비교를 통해 갈수상황을 판단하며, 그 중 기준유량은 일본의 정상유량 산정 기법에 의해 계산된다. 그러나 우기 건기에 따라 상이한 유입량 및 물 사용량이 정상유량 산정에 고려되지 않았고, 각 위기단계별 물 부족상황이 재현되지 못하였다. 또한, 하천유량 부족은 가뭄과 관계가 밀접함에도 불구하고, 가뭄상황과의 연계분석이 이뤄지지 않았다. 본 연구에서는 갈수빈도와 정상유량산정 모델을 이용하여 기준유량을 재설정하고 가뭄상황을 분석하였다. 대상유역은 영산강유역으로 선정하였고, 보고된 하천수사용허가량, 댐 용수 공급량 및 10년 이상 장기간 관측된 관측소별 일 유량자료를 활용하였다. 일 관측유량을 7일 이동평균으로 변환한 후, 유황분석을 통해 $Q_{90}$을 산정하였으며, 빈도별 $Q_{90}$을 계산하였다. 정상유량 산정 모델에서 입력 자료(자연유량, 댐 공급량 및 하천수 허가량)에 가중치를 두어 양을 조절하고 각 빈도에 맞는 관개기 및 비관개기 기준유량을 산정 하였다. 가뭄지수로는 국내 활용성이 높은 Standardized Precipitaion Index (SPI) 및 Standardized Runoff Index (SRI)를 선정하였고, 이를 지속기간 1, 3, 6, 12개월에 따라 일별로 계산하였다. 7일 평균 관측유량이 기준유량 이하일 때, 이시점을 전 후로 가뭄지수의 시공간적 특성과 가뭄의 지속기간 및 심도를 분석하여 가뭄상황을 제시하였다. 본 연구의 결과는 갈수예보 시 하천유량 부족에 따른 물수지 및 가뭄상황에 대한 직관적인 판단과 갈수기 효율적인 하천수 조정 협의에 기여할 것으로 본다.
최근 COVID-19로 인해 마스크 착용 여부 자동 검사 시스템에 신경망 기술들을 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 신경망 적용 방식에 있어서 1단계 검출 방식 또는 2단계 검출 방식을 사용하며, 데이터를 충분히 확보할 수 없는 경우 사전 학습된 신경망에 대해 가중치 미세 조절 기법을 적용하여 학습한다. 본 논문에서는 얼굴 인식부와 마스크 검출부로 구성되는 2단계 검출 방식을 적용하였으며, 얼굴 인식부에는 MTCNN 모델, 마스크 검출부에는 ResNet 모델을 사용하였다. 마스크 검출부는 다양한 실 상황에서의 인식률과 추론 속도 향상을 위하여 5개의 ResNet모델을 적용하여 실험하였다. 학습 데이터는 웹 크롤러를 이용하여 수집한 17,219개의 정지 영상을 이용하였으며, 1,913개의 정지 영상과 1분 동영상 2개에 대해 각각 추론을 실시하였다. 실험 결과 정지 영상인 경우 96.39%, 동영상인 경우 92.98%의 높은 정확도를 보였고, 동영상 추론 속도는 10.78fps임을 확인하였다.
변수내장형 다채널 위너 필터는 내장된 변수를 이용하여 잔여잡음과 신호왜곡 간의 트레이드오프를 조절할 수 있는 선형 필터이다. 이러한 변수내장형 다채널 위너필터를 적용하기 위해서는 정확한 잡음추정이 중요한데 널리 쓰이는 다채널 최소 제어 재귀 평균 기법이 있다. 하지만 다채널 최소 제어 재귀 평균 기법은 방향성 간섭 신호가 존재할 경우 잡음추정의 정확도가 하락하여 변수내장형 다채널 위너필터의 성능이 저하되는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 변수내장형 다채널 위너필터를 위한 새로운 잡음 추정 기법을 제안한다. 제안한 방법은 주로 잡음 섞인 마이크로폰 입력 신호의 전력 스펙트럼 밀도에 대해 고유값 분해, 방향성 정보를 이용한 목적신호의 기여도 추정, 목적신호의 기여도를 보다 합리적으로 추정하기 위한 지수 가중치 부가의 일련의 과정을 수행한다. 제안한 방법을 평가하기 위해 신호대잡음비, 음성왜곡도 등의 총 4가지 객관적 성능 평가 방법을 이용하여 기존의 방법과 비교하였다. 실험을 통해 방향성 간섭신호가 존재하는 환경에서 제안한 잡음 추정기법을 적용한 다채널 위너필터의 성능이 향상됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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