순환 신경회로망의 응용에서 종종 대두되는 국지극소점을 확인하고 제거하는 효과적인 방법을 제안한다. 신경망의 학습과정에서 밝혀지는 국지극소점에 대하여 부상관성을 부과하여 에너지표면을 재조정함으로서 원하는 상태에서 회로망이 안정에 도달하게 한다. 이때 의사상태(spurious states)는 안정조건을 적용함으로서 확인되는데 이과정은 특별히 설계된 병렬회로에 의하여 효율적으로 처리된다. 이와같은 부학습(unlearning)의 결과로서 순환신경망의 저장용량과 수렴성능의 개선을 이룰수 있다.
컴퓨터 게임, 지리정보시스템(GIS), 가상현실 분야등에서 환경표현의 기반이 되는 지형의 렌더링 기술은 매우 중요하다. 하지만 지형정보는 일반적으로 방대한 양의 데이터로 구성되어 처리가 쉽지 않다. 지형렌더링을 수행하기 위한 여러가지 기법들 중에 쿼드트리 구조를 기반으로한 연속적 상세단계기법이 있다. 본 논문에서는 쿼드트리 기반의 연속적 상세단계에서 시각 절두체 내에서 렌더링되는 삼각형의 개수를 조절하여 프레임율을 일정하게 유지하는 기법을 제안한다. 이 방법은 인접 프레임간의 일관성을 이용하여 최근 프레임에 가중치를 줌으로써 삼각형의 개수가 급격하게 변하는 것을 막는다.
최근 들어 극심한 가뭄이 지속됨에 따라 댐을 통한 물 수급에 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 이러한 가뭄 상황에서 댐 자체 방류량 조절을 통해 낭비되고 있는 물을 절약하기 위한 기법을 제안한다. DQN 알고리즘을 사용해 방류량을 최적화하여 목표 저수량 이상의 상태를 60일간 유지하도록 설계하였으며, 해당 알고리즘 내 방류량의 가중치를 변경한 결과를 비교하여 그 성능을 분석하였다.
네트워크 환경에 적응적인 비디오 스트리밍 서비스를 위하여 비디오의 트랜스코딩이 하나의 해결책으로 제시되었다. 시간당 프레임의 개수를 조절하는 기법은 이러한 비디오 트랜스코딩 기법들 중 하나이다. 이 기법에서는 삭제된 프레임을 참조하는 프레임의 움직임 벡터를 재생성 해야 되는데 이것은 비디오 트랜스코딩의 계산 복잡도를 높이는 주요 원인이다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 재생성 시 요구되는 계산 복잡도를 줄이기 위해 삭제된 프레임의 움직임 벡터를 재사용하는 영역과 활동 상태 정보를 고려한 벡터 합성 기법을 제안한다. 이 기법은 각 매크로블록들의 활동 상태정보량과 중첩영역의 크기를 기반으로 축출한 가중치를 이용하여 각 움직임 벡터들을 합성하는 기법이다. 실험 결과 RABVC는 기존의 가중치 기반의 움직임 벡터 선택 기법들에 비해 비슷한 계산 복잡도에서 높은 PSNR값을 보였다.
본 연구의 목적은 기상조절기술의 군사적 활용방안을 연구하고, 한반도 환경 및 기술수준 등을 고려하여 연구의 우선순위를 과학적인 기법으로 도출하는데 있다. 이를 위해 각 기술들을 군사적으로 이용할 경우 장점과 단점을 살펴보고, 전문가 집단을 구성하여 델파이 기법을 통해 우선순위 평가를 위한 지표를 도출하였으며, 분석적계층분석 기법을 통해 평가지표의 가중치와 각 평가지표 내에서의 기술들의 가중치를 유도하여 최종적인 연구 우선순위를 정하였다. 분석결과 전리층 변조 기술이 무기체계로서의 효과성과 한반도 환경에서의 적합성 측면에서 가장 큰 우선순위가 있는 것으로 나타났다. 현재 북한의 전자전 및 미사일 위협 등을 고려할 때 전리층 변조 기술은 기상전의 일부로써 우선적인 확보가 필요하며, 통일 이후의 잠재적 주변국 위협에 대응하기 위해서는 전리층 변조뿐만 아니라 군사 과학기술 선진국들과의 기술적 격차가 있는 인공강우(설), 낙뢰유도, 안개 소산 기술도 민간기술의 적극적인 활용(Spin-On)을 통해 기반을 구축해야 할 시기이다.
본 논문에서는 제작된 콘텐츠에 배경음을 간편하고 효과적으로 혼합하기 위해서 녹음된 신호(전경음)를 분석하여 배경음 에너지를 적응적으로 조절하는 배경음혼합 알고리즘을 제안한다. 이를 위해, 제안된 알고리즘은 등청감 곡선 (equal-loudness curve) 및 linear prediction (LP) 분석에 기반하여 전경음신호의 청감 에너지 및 음성신호 존재여부를 결정한다. 이에 따라 전경음에 음성신호가 존재하는 경우에는 음성이 명확하게 들릴 수 있도록 혼합된 배경음의 에너지를 하향 조절하고, 반대로 전경음에 음성신호가 존재하지 않는 경우에는 배경음이 명확하게 들릴 수 있도록 혼합된 배경음의 에너지를 상향 조절한다. 제안된 알고리즘의 효율성을 검증하기 위해, 고정 가중치를 이용하여 배경음을 혼합하는 경우와의 음질 선호도 조사를 실시한 결과, 제안된 알고리즘에 대한 높은 선호도를 보였다.
본 연구에서는 DCT 영역에서 퍼지 측정값을 이용하여 동영상의 전송 대역폭을 조절하는 방법을 제안한다. 이 방법은 비트량 할당을 위한 퍼지 측정값과 최소 왜곡을 초래하는 비트량 축소 방법으로 구성되며, 퍼지 측정값은 코드 길이, 불연속 애매성 및 수변 블록의 모멘텀으로 계산된다. 이러한 측정값은 가중치를 곱하여 계산되며 대역폭 축소의 적절한 정도를 나타내며 이러한 퍼지 애매성을 이용하여 각각의 DCT 블록은 최소 왜곡 방법에 의하여 필터링되어 동영상의 대역폭을 대상 네트워크 환경의 대역폭에 적합하도록 축소한다. 실험에서는 이러한 방법에 의하여 트랜스코딩된 영상의 화질이 시각적 및 양적으로 우월함을 나타내었고, 대역폭이 균일함을 보여준다.
연결요청(connection request) 패킷의 전송비율을 일정 비율 이하로 제한함으로써 월 발생을 탐지하는 바이러스 쓰로틀링(virus throttling)은 대표적인 웜 조기 탐지 기술 중의 하나이다. 기존 바이러스 쓰로틀링은 비율 제한기의 주기를 고정시키고 지연 큐 길이를 감시하여 웜 발생 여부를 판단한다. 본 논문에서는 가중치 평균 지연 큐 길이를 적용하여 비율 제한기의 주기를 자율적으로 조절하는 알고리즘을 제안하고, 가중치 평균 지연 큐 길이에 따른 다양한 주기결정 기법을 제시한다. 실험결과 제안 알고리즘은 웜 탐지시간에는 크게 영향을 미치지 않으면서도 연결설정 지연시간을 단축하여 사용자가 느끼는 불편함을 줄여 줄 수 있음을 확인하였다.
이 논문에서는 ASIC 칩의 설계도면에서 발생하는 임의의 모양을 갖는 영역에서의 효과적인 회로배치 방법인 SOAP (self-organization assisted placement) 를 제안한다. 자율조직이란 Kohonen[1]이 제안한 신경회로망의 학습방법으로 가까이 위치하고 있는 신경소자들이 물리적으로 유사한 외부입력에 민감하도록 소자에 연결된 시냅스 (synapse)의 가중치들을 조절하는 것이다. SOAP에서는 회로 블럭을 신경소자에 회로 블럭의 위치 (x, y좌표)를 해당 신경소자에 연결된 2개의 학습입력으로부터의 시냅스의 가중치 쌍으로 대응시킴으로써 임의의 영역에서의 좋은 회로 배치 결과를 얻을 수 있었다. 이 방법은 또한 입체 표면에서의 회로 배치에도 확장될 수 있다.
본 논문에서는 연속적인 레인지(range) 영상 자료로부터 동작 벡터를 추출하는 새로운 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 단일 특징을 사용하지 않고 다중 특징인 명암값, 색상, 레인지 특징의 세 가지 특징을 통합한 정합 유사 함수를 정의하며, 엔트로피를 이용하여 각 특징의 기여도를 구한 후 이를 가중치의 형태로 정합 유사 함수에 적용한다. 그리고 제안된 알고리즘은 고정된 블록 템플릿을 사용하지 않고 가변적인 크기의 블록 템플릿을 사용한다. 제안한 블록 정합에서는 먼저 작은 정합 템플릿으로 블록 정합을 시작한다. 만일 정합 정도가 좋지 않으면 정합 템플릿의 크기를 조금 확장한 후 본 논문에서 정의한 정합기준이 만족하거나 사전에 정의된 최대 블록 크기에 도달할 때까지 블록정합을 반복한다. 실험에서는 본 논문에서 제안한 블록 정합 알고리즘과 기존의 다른 알고리즘의 성능을 비교 분석하여 제안한 알고리즘의 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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