본 논문에서는 Hu에 의해 고안된 random 탐색법과 조합된 tabu 탐색법(radnom tabu 탐색법)을 결합계수를 구하는 학습 알고리즘으로 직접 사용하여 국소적 최적해에 수렴하는 것을 방지하고, 수렴정도를 개선하는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법을 배타적 논리합 문제에 적용하여 역전파법 및 tabu 탐색법을 이용한 오차역전파법과 비교한다. 그리고, 각 파라메터가 오차함수의 수렴에 미치는 영향을 조사한다.
이상치가 존재하는 회귀모형에서 이상치를 탐색하거나 로버스트 추정량에 대한 연구는 매우 중요하다. 이러한 연구는 leave-one-out를 이용하여 회귀계수를 추정하고 잔차를 이용하여 오차 분산을 추정하여 이상치를 탐색하는데 있다. 본 연구는 회귀모형에서 회귀계수를 추정하지 않고 오차 분산을 추정할 수 있는 Rice 추정량의 적용을 소개한 것이다. 특히, 단순회귀모형에서 이상치의 유무에 따라 Rice 추정량의 통계적 성질을 비교하고 이상치 탐색에 있어 어떤 장점이 있는지를 탐색한 연구이다.
블록의 DCT계수를 이용하여 동영상 움직임 탐색(motion estimation)에서 탐색점 수를 결정하는 선택적 탐색 기법을 제안한다. DCT(Discrete Cosine Transform)에서 탐색점 수를 결정하는 선택적 탐색 기법을 제안한다. DCT(Discrete Cosine Transform) 연산과 블록정합 기법인 3단게 탐색기법을 기반으로 한다. DCT 연산 결과인 블록의 주파수성분에 가중치테이블을 적용하여 고주파성분을 많이 가진 블록일수록 탐색점의 수를 증가시켜 국부극소에 빠질 확률을 줄여 화질을 개선한다. MP@ML 영상테이터에 대해 제안된 기법을 사용하여 시뮬레이션하였다. 제안하는 기법은 3단계 탐색기법에 비하여 연산량은 증가하나, 연산량 증가에 비하여 좋은 화질을 제공한다.
2차원 익렬 익형의 표면에 목적하는 압력계수 분포를 설정하고 그 압력계수의 분포에 해당하는 형상을 설계하기 위해 임의의 초기형상으로부터 목적 형상에 근접해가도록 최적화 기법을 도입하여 역설계를 수행하였다. 목적함수인 표면압력계수를 구하기 위해 비직교 일반좌표계상의 2차원 비압축성 나비어-스톡스 방정식을 사용하였으며 목적함수의 감소를 위해서는 최속강하법과 공액 경사도 방법을 사용하였다. 해의 탐색방향을 위해 1차 정확도의 유한 차분화를 행하였고, 해의 탐색거리를 위해 황금분할법을 사용하였다. 본 연구의 결과, 목적한 형상으로의 수렴성이 뛰어남을 확인할 수 있었다.
설계시간계수는 1950년대 FHWA에서 최초로 제안하였던 개념으로 1년(8,760시간) 중 상위 30번째 순위의 시간교통량을 기반으로 한다. 과거, 모든 시간대의 교통량 조사가 힘들었던 시기에 사용되었던 방식으로 다소의 문제점에도 불구하고 현재까지 사용되고 있다. 합리적인 설계를 위해서는 이론적 근거에 바탕을 둔 설계시간계수 도출이 필요하다. 본 연구는 현재까지 고수되고 있는 30번째 순위가 과연 옳은 것인가에 중점을 두고 있으며, 이를 해결하기 위해 8,760 시간교통량 순위곡선에서 변곡점을 탐색할 수 있는 기법을 제안하였다. 그리고 충청권 일반국도를 대상으로 제안 방법론을 적용하여 분석대상지점의 설계시간계수를 산정하였으며, 기존 지침의 내용과 비교하였다. 설계시간순위는 43~694순위로 일반적으로 사용되는 30순위보다 모두 하위 순위에서 발생되고 있었던바, 30순위 교통량을 사용할 경우 약간의 과다설계가 이루어 질수 있음이 확인되었다.
본 연구는 한글 OPAC에서 문헌의 분류와 브라우징에 적합한 정적 계층클러스터링 모형이 서명단어 탐색으로 검색된 탐색결과를 클러스터링하는데도 효과적인지를 규명하기 위해 수행되었다. 서명에 출현하는 단어와 색인자가 부여한 통제어를 통합한 색인어를 이진빈도로 가중치를 주어, 다이스와 자카드 계수, 집단 간 평균연결과 완전연결 클러스터링 기법이 테스트되었다. 16개의 서명단어 탐색으로 검색된 문헌을 클러스터링한 결과 최적으로 선택된 클러스터의 정확률은 유사도 계수나 클러스터링 기법에 관계없이 서명단어탐색보다 100%이상 향상되었다. 1단계와 최종단계 클러스터링 모두에서, 정확률 측면에서는 완전연결이, 재현을 측면에서는 집단 간 평균연결이 더 효과적이었으나 통계적으로 유의한 수준은 아니었다. 1단계 클러스터에서 집단 간 평균연결이 보다 높은 재현율을 보인 것은 유의하였다. 다이스와 자카드 사이에 차이는 없었다. 최종클러스터가 선택되기까지 집단 간 평균연결은 너무 긴 계층군집 단계를 필요로 하여 탐색효율 측면에서 바람직해 보이지 않았다.
본 논문에서는 움직임 추정을 위한 탐색 영역내의 스캔 방법을 움직임 벡터가 나올 확률에 근거하여 가변적으로 적용하여 불필요한 후보 블록을 건너뛰고 탐색 영역 안에서의 블록 정합을 PDE(partial distortion elimination) 기반으로 하여 고속 블록 매칭이 가능한 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법보다 불필요한 계수를 효율적으로 제거하기 위하여 탐색 영역 안에서 움직임 벡터가 존재 할 확률이 가장 높은 영역은 모두 검색하고, 움직임 벡터가 존재할 확률이 낮은 영역은 가로 세로 각각 한 픽셀 건너뛰어서 블록 정합하고 만약 현재의 최소 비용보다 낮은 비용을 가지는 위치가 존재한다면 가로 세로 이웃한 4개의 화소를 추가적으로 정합하여 계산 비용을 효율적으로 감소시키면서 정확도를 높이도록 하였다. 제안한 알고리즘은 극히 낮은 화질 저하를 가지며, 기존의 전역 탐색 알고리즘에 비해 약 85% 이상의 계산 비용 감소가 있어 비디오 압축 응용 분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 H.264/AVC CAVLC 부호기의 성능 향상을 위해 변환계수의 재정렬 과정이 필요 없는 탐색기법을 제안한다. 기존의 CAVLC 부호기는 변환계수의 재정렬 과정이 포함되어 변환계수를 저장해야 할 버퍼와 버퍼제어를 위한 추가적인 사이클이 필요하므로 하드웨어 면적이 증가하고 불필요한 사이클이 수행된다. 제안한 탐색기법은 CAVLC의 파라미터 중에 Level을 역방향 탐색기법으로 계산하고 그 외 파라미터들은 순방향 탐색기법으로 계산하여 변환계수의 재정렬 과정을 수행하지 않는다. 또한, 제안한 CAVLC 부호기에 조기 종료 모드를 적용하고 3단 파이프라인 구조를 사용하여 CAVLC의 수행 사이클 수를 감소시켰다. 제안한 CAVLC의 하드웨어 구조를 매그나칩 공정 $0.18{\mu}m$ 셀라이브러리로 합성한 결과, 최대동작 주파수는 125MHz이며 게이트 수는 15.6k이다. 제안한 CAVLC의 하드웨어 구조를 H.264/AVC 표준 참조 소프트웨어 JM13.2에서 추출한 데이터를 이용하여 테스트한 결과, $16{\times}16$ 매크로블록을 처리하는데 평균적으로 66.6사이클이 소요되어 기존의 CAVLC 부호기보다 성능이 13.8% 향상됨을 확인하였다.
렌즈를 통하여 촬영하는 모든 영상은 근본적으로 렌즈에 의한 기하학적인 왜곡이 발생하게 된다. 특히 방송영상에 있어서 더 넓은 영역을 촬영하기 위하여 어안렌즈를 사용하게 되면 왜곡은 더욱 심각해진다. 이러한 기하학적인 렌즈 왜곡은 반지름 r에 대한 다항식으로 모델링될 수 있고 여기서 각 항의 계수를 구함으로써 왜곡은 보정될 수 있다. 각항의 계수는 Block-Matching Algorithm(BMA)을 이용한 대응 화소 검출을 통해서 얻어 질 수 있는데 기존의 BMA는 사각형의 정해진 크기의 탐색 영역(search region)을 가지게 되므로 렌즈왜곡과 같은 특수한 상황에서는 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 렌즈 왜곡에 적응적인 탐색 영역(search region)을 갖는 새로운 BMA를 제안한다. 이는 렌즈 왜곡의 특성을 분석하여 렌즈 왜곡이 많이 일어나는 부분만을 특별히 정해서 대응 화소를 찾으므로 찾는 속도는 현저히 증가하고 성능은 기존의 BMA와 같은 성능을 보인다. 이러한 알고리즘은 하드웨어 구현에도 많은 도움이 될 것이다.
본 연구에서는 터널의 주요 설계정수인 탄성계수와 측압계수를 산정 할 수 있는 역 해석 알고리즘을 개발하였다. 해석 알고리즘은 범용 유한차분해석 프로그램인 FLAC의 해석과정 내에 직접탐색법 알고리즘을 이용한 FISH 문을 삽입함으로써 구성하였다. 기존 연구에서 사용한 탄성모델에 대하여 본 연구에서 개발한 역 해석 알고리즘의 적합성을 검토하였다. 본 연구에서 개발된 역 해석 알고리즘은 기존 역 해석 기법에 비해 더 적은 반복연산에 더 정확한 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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