석유/천연가스 저류층 특성화는 사용 가능한 현장자료를 이용하여 여러 저류층 물성의 공간적 특성을 정량적으로 추정하는 과정이다. 저류층 물성 중 특히 공극률과 유체투과율은 저류층 내의 유체 함유 공간의 크기와 유체 유동 능력을 나타내며, 저류층 평가와 운영에 있어 가장 중요한 특성변수이다. 불균질 저류층에 있어 코어가 채취되지 않은 구간이나 시추공에서 일반적인 물리검층 자료로부터 기존의 통계적 방법을 통해 공극률과 유체투과율을 추정하는 것은 매우 어렵고 복잡한 작업이므로, 이 연구에서는 물리검출 자료를 이용한 저류층 물성결정 방법으로 퍼지이론과 신경망을 이용한 지능형 기법을 제시하였다. 퍼지이론을 기초로 한 퍼지 곡선법으로 코어 공극률, 유체투과율 자료와 상관성이 높은 물리검층 자료를 선택하고, 선택된 물리검층 자료와 코어분석 자료를 이용한 신경망 학습을 통해 저류층의 공극률과 유체투과율을 추정하고자 하였다. 이 연구에서 제시한 지능형 저류층 특성화 기법을 이용하여 국내대륙붕 시추공의 유정자료를 분석하여 기존 방법 보다 정확하고 신뢰성 있는 해석 결과를 얻을 수 있었다. 이러한 지능형 저류층 특성화 해석기법은 국내외 석유/천연가스 개발사업에 있어 보다 신뢰성 있는 물리검층 자료를 이용한 저류층 특성화 도구로 활용할 수 있을 것이다.
동영상 부호화에서 블록 정합 움직임 추정 기법은 움직임 추정 기법으로 가장 많이 쓰이고 있는 방법이다. 이 논문에서는 블록 정합 움직임 추정 기법의 하나로 최근에 제안된 공간적 상관 관계와 계층적 탐색방법을 이용한 고속 움직임 추정 알고리즘의 구현에 적합한 VLSI 구조를 제안한다. 제안된 구조는 systolic array에 바탕을 둔 탐색 기본 단위와 두 개의 shift register array등으로 이루어지며 수평/수직 -32~+31 화소 크기의 탐색을 수행한다. 이 때 탐색 기본 단위는 반복하여 사용하게 함으로써 게이트 수를 최소화하였다. 탐색 기본 단위의 구조로는 전역 탐색을 수행할 수 있는 기존의 여러 가지 systolic array 들이 사용 가능하며, 그 선택에 따라 칩의 크기와 속도 사이의 절충이 가능하다. 본 논문에서는 PE(processing element)의 개수를 줄여 전체적인 칩 사이즈를 줄이는데 중점을 두고 탐색 기본 단위의 구조를 결정하였다. 제안된 구조를 이용하면 $352{\times}288$ 크기의 영상, 탐색 영역 수평/수직 -32~+31 화소에 대해서 클럭 주파수가 35MHz일 때 최대 30Hz까지 실시간 처리를 할 수 있는 움직임 추정 칩을 20,000 게이트 이하로 구현할 수 있다. 더 높은 전송률의 입력 영상($720{\times}480$, 30Hz)에 적용할 경우에는 단순히 PE 개수를 늘리 구조를 탐색 기본 단위로 선택함으로써 실시간 구현이 가능하다.
동기식 검파방식의 공간-시간 블록부호의 완벽한 채널추정은 비용이나 과부하적인 측면에서 비효율적인 문제점을 안고 있다. 차분 공간-시간 부호는 수신 단에서 채널추정이 필요 없는 비동기식 검파 방식이다. 그러나 동기식 검파 방식에 비해 상대적인 성능이 약 3dB 저하된다. 이 상대적인 성능 저하 문제를 해결하기 위해 다중 블록 차분 검파(MD-STC)는 일반적인 2블록 차분 검파 (D-STC)에 비해 성능이 약 1.5dB정도 우수하다. 지금까지 언급한부호들의 채널 환경은 준정적 플랫 페이딩 채널에서 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 802.16e시스템에서 실제 무선 채널 환경과 비슷한 도플러 주파수 $(f_d)$를 고려한 시변 페이딩 채널의 영향을 받는 두 차분검파의 성능을 비교하고, 여러 차분 공간-시간 블록 부호를 수식 및 블록도로 고찰하고 성능을 분석한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과로 전송률이 144kbps일 때 이동체의 속도가 200km/hr를 초과하면 다중 블록 차분 검파의 성능이 2블록 차분 검파에 비해 성능이 저하됨을 보인다. 이는 특정 시스템 어플리케이션에서 이동체의 특정 속도를 유추해 봄으로써, 특정 시스템 어플리케이션에서의 이동체 속도의 제한에 따른 알맞은 차분 검파 구조를 선택할 수 있게 된다.
본 논문에서는 재정가격결정모형(裁定價格決定模型)(Arbitrage Pricing Model)을 기초로 우리나라 주식시장에 영향을 주는 거시경제변수가 무엇인가를 찾고자 하였다. 방법론면에서는 과거변수(過去變數)(lagged variables)에 의해서만 기대치를 형성시키는 AIRMA(Autoregressike Integrated with Moving Average) 방법을 이용하기보다는 마코프속성(屬性)(Markov Property)을 갖는 상태공간모형(狀態空間模型) (State Space Model)을 이용하여 보다 합리적인 거시경제 요인의 이노베이션을 하였다. 또한 단순한 요인분석(要因分析)(factor analysis)에 의한 요인추출은 요인의 표본의존성(標本依存性)(Sample dependency)이 심하므로 그룹간 요인분석(inter-battery factor analysis)을 행하여 추정(推定)된 요인(要因)(요인값 : factor score)과 요인수를 결정하여 관련 거시경제변수를 선택한다. 그룹간 요인분석을 위한 그룹을 형성할 때 그룹내에서는 동질성을 그룹간에는 이질성을 최대한 살리는 것이 필요한데, 이를 위해 군집분석(群集分析)(Cluster Analysis)을 사용한 것이 특징이다. 결론적으로 우리나라 주식시장에 영향을 미치는 거시경제요인(巨視經濟要因)으로 단위노동비율, 제조업제품재고지수, 채권프리미엄, 수출물가지수, 정부부문 통화공급, 회사채수익률, 종합주가지수 등 7가지가 있는 것으로 분석되고 있다.
H.264/AVC 동영상 표준은 기존의 동영상 표준과 비교했을 때 뛰어난 압축률을 보인다. 특히 세밀한 움직임 예측을 통해 영상을 효율적으로 압축하지만 움직임 예측은 H.264/AVC 동영상 표준의 높은 복잡도의 원인 중 하나이다. 따라서 H.264/AVC의 부호화 시간을 단축하기 위해서는 고속 움직임 추정 기법이 필수적이다. 일반적으로 영상 신호는 인접한 화면과 매크로블록 사이에서 상관관계가 높고 부호화하고자 하는 매크로블록의 움직임벡터는 인접한 매크로블록에서 결정된 최적의 움직임 벡터와 유사한 방향성을 가진다. 그러므로 고정된 탐색 영역의 크기를 이용하면 불필요한 영역까지 움직임 예측 과정이 수행되어 계산량이 증가한다. 본 논문에서는 영상의 공간적, 시간적 상관도를 이용하여 탐색 영역의 크기를 결정하는 방법을 제안한다. 인접하는 블록들의 움직임 벡터의 표준편차를 이용하여 움직임이 작은 영역에서는 작은 탐색 영역을 이용하여 움직임 예측을 수행하고 반대로 움직임이 큰 영역에서는 큰 탐색 영역을 이용하여 움직임 예측을 수행한다. 또한 현재 화면과 참조 화면의 거리차가 클수록 참조 화면으로 선택되는 확률이 낮다는 사실을 이용하여 적응적으로 탐색 영역의 크기를 조절한다. 제안한 방법은 기존의 전 영역 탐색 방법과 유사한 부호화 성능을 보이면서 움직임 예측 시간이 평균 약 58.93% 감소하는 것을 확인할 수 있다.
대부분의 얼굴인식 시스템은 현재 2차원 영상을 기반으로 많은 분야에 응용되고 있다. 그러나 2차원 얼굴인식 시스템은 심하게 변화된 얼굴 포즈에 강인한 얼굴인식이 매우 어렵다. 이에 얼굴 포즈 추정은 정면 영상이 아닐 경우 인식률 향상을 위한 필수적인 과정이라 할 수 있다. 그러므로, 본 논문은 3차원 얼굴인식을 위한 새로운 얼굴 포즈 추정 방식을 제안한다 먼저 3차원 거리(range) 영상이 입력될 때 얼굴 곡선에 기반한 자동 얼굴 특징점 추출 기법을 적용한다. 추출된 특징점을 바탕으로 오류 보상 특이치 분해를 적용 한 새로운 3차원 얼굴 포즈 추정 방식을 제안한다. 특이치 분해를 이용하여 초기 회전각을 획득한 후 존재하는 오류를 보다 세밀하게 보상한다. 제안 알고리즘은 정규화된 3차원 얼굴 공간에서 추출된 특징점의 기하학적 위치를 이용하여 수행된다. 또한 3차원 얼굴인식을 위하여 3차원 최근접 이웃 분류기를 이용한 데이터베이스내에서 후보 얼굴을 선택하는 방식을 제안한다. 실험 결과를 통해 다양한 얼굴 포즈에 대하여 제안 알고리즘의 효율성과 타당성을 검증하였다.
본 논문은 3차원 상에서 사용자의 동작을 관성센서로 입력받아 제스처를 인식하는 시스템을 소개한다. 사용자가 취한 제스처 동작은 관성 센서를 통하여 각속도 및 가속도 신호열로 변환된다. 궤적 추정 알고리즘은 이를 2차원 상의 동작 궤적으로 변환한다. 인식 알고리즘은 이 동작 궤적을 입력받아 베이지안 네트웍에 기반한 제스처 모델들로부터의 likelihood를 계산한 후, 최대 likelihood를 갖는 모델을 선택하여 인식을 수행한다. 16명의 필자로부터 13개의 제스처 동작을 각 24회씩 수집하여 실험한 결과 평균 99.4%의 인식률을 얻었다.
다중 안테나 기술의 공간 다중화 방식은 다수의 송신 안테나가 서로 다른 데이터를 전송함으로써 시스템의 동일한 대역폭을 이용하여 높은 데이터 전송률을 제공하는 기술로서, 심볼간 간섭 (ISI : Inter-Symbol Interference)과 주파수 선택적 페이딩 (Frequency Selective Fading)에 강인한 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing)과 함께 사용된다. 하지만, OFDM은 고속 이동환경에서 서브 캐리어간의 직교성이 유지되지 않아 서브캐리어간의 간섭 (ICI : Inter-Carrier Interference)으로 인하여 시스템의 성능 열화가 발생한다. 본 논문에서는 ICI와 다중 안테나간의 상관도에 의한 CAI (Co-Antenna Interference)의 발생 원인과 그에 따른 성능 열화를 해석적으로 분석하고, 고속 이동환경에서 MIMO-OFDM 수신기의 QoS를 만족시키기 위한 ICI의 제거 방법으로 저복잡도의 HIC와 데이터 전송률을 저하시키지 않는 CIR (Channel Impuse Response) 추정 방법을 제안한다. 그리고 SCM-E Sub-urban Macro MIMO 채널에서의 모의 실험을 통해, ICI와 CAI에 의한 성능 열화 분석 결과와 모의 실험 결과가 일치하는 것을 검증하고, 고속 이동환경에서 HIC를 적용한 MIMO-OFDM 시스템의 성능이 향상되는 것을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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