본 논문은 SDR(Software Defined Radio) 기술을 기반으로 CDMA(Code Division Multiple Access) 방식의 이동전화 시스템과 같은 다중 채널 처리 시스템에서 특정 FA(frequency Assignment)만을 여파하여 처리하는 다양한 응용에 적용될 수 있는 디지털 필터 기법을 제안한다. 이 기법은 마이크로 프로세서를 이용하여 사용자가 선택하는 특정 시스템 정보에 따라 소프트웨어적으로 필터 계수(Filter Coefficients)를 재설계하여 한 개의 디지털 FIR(Finite Impulse Response) 대역통과 필터(BPF: Band Pass Filter)를 재구성함으로써 여러 개의 대역통과 필터를 갖는 효과를 얻는다. 본 논문에서 제안하는 기법을 적용하여 다중채널 신호 발생기를 구현하고, 동일한 하드웨어 상에서 WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access) 시스템 혹은 CDMA 시스템으로 재구성하는 시험을 통하여 본 알고리즘의 구현 가능성을 검증하였다.
객체 궤적 모델링은 다중 객체 추적(Multi Object Tracking, MOT)의 주요 과제다. CenterTrack은 객체 중심 위치를 추적하는 Heatmap 기반의 방법으로 이를 해결하고자 했다. 하지만 복잡한 움직임과 비선형성을 가진 객체를 추적할 때 제한적인 성능을 보였다. 우리는 CenterTrack의 성능 저하 요인을 보행자의 동적 움직임으로 간주하여 확장된 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF)를 CenterTrack에 통합했다. 우리가 제안하는 방법의 우수성을 입증하기 위해 기존 칼만 필터(Kalman Filter, KF)와 무향 칼만 필터(Unscented Kalman Filter, UKF)를 CenterTrack에 적용 후 다양한 데이터셋에 비교 평가했다. 실험결과, EKF를 CenterTrack에 통합했을 때 73.7% MOTA(Multiple Object Tracking Accuracy)를 달성하며 CenterTrack에 가장 적합한 필터임을 확인했다.
라우터의 포워팅 성능을 향상시키기 위해 많은 IP 주소 검색 알고리즘들이 연구되어 오고 있다. 기존에 제안된 블룸 필터를 이용한 IP 주소 검색 구조는 프리픽스 길이별로 블룸 필터 및 해시 테이블을 따로 가지고 있어 구현이 복잡하며, 프리픽스 길이 별 해시 테이블의 개수를 줄이기 위하여 프리적스의 복사가 불가피한 단점을 지닌다. 멀티 다중 해시 테이블을 이용한 병렬 해싱 구조는 프리픽스의 길이별로 해시 테이블을 구성하고, 다중 해싱 함수를 사용하여 모든 프리픽스 길이에 대하여 병렬 검색하는 구조로서 검색 성능이 뛰어나나 병렬 검색 구조이므로 구현이 또한 복잡하다. 본 논문에서는 단일 블룸 필터에 다양한 길이의 프리픽스를 모두 저장하는 통합 블룸 필터와 단일 테이블에 모든 길이의 프리픽스를 모두 저장하는 통합 다중-해시 테이블을 사용하여 구현이 간단하면서도 검색성능이 뛰어난 새로운 IP 주소 검색 구조를 제안한다. 실제 백본 라우터에서 쓰이는 데이타를 이용하여 시뮬레이션을 수행한 결과 $15000{\sim}220000$개의 엔트리를 갖는 라우팅 테이블에 대하여 평균 1.04-1.17번의 메모리 접근으로 IP 주소검색이 가능함을 보였다.
고유의 텍스쳐 성분에만 최적 반응을 하는 최적 필터(optimal filter)는 다중 텍스쳐 영상으로부터 원하는 텍스쳐 성분을 추출하기 위한 가장 뛰어난 기술이다. 그러나 기존의 최적필터 설계 방법들은 영상에 내재된 텍스쳐 정보가 사전에 주어지는 교사적 방법이 대부분이며, 내재된 텍스쳐 인식을 기반으로 하는 완전 비교사적인 방법에 관한 연구는 거의 이루어지고 있지 않은 실정이다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 텍스쳐 분석을 위한 비교사 학습 방법과 가버필터의 주파수 대역 통과형 특징을 이용한 새로운 최적 필터 설계 방법을 제안한다. 제안한 방법은 자기조직형 신경회로망에 의해서 영상에 내재된 텍스쳐 영역을 블록 단위로 군화(clustering)하며, 가버필터의 최적 주파수는 인식된 텍스쳐 오브젝트(texture objects)의 공간 주파수를 분석한 최적 주파수에 동조(turning)한다. 그리고 설계된 최적 가버필터의 성능 평가를 위해서는 다양한 형태의 다중 텍스쳐 영상을 생성하여 내재된 텍스쳐 오브젝트를 추출함으로써 성공적인 결과를 보인다.
본 논문은 FMCW 방식 전파 고도계에서 발생되는 수신신호 요동을 감소시키고, 스텝으로 변화되는 고도의 모서리 검출 특성을 향상시키기 위한 다중필터를 제안하였다. 제안된 필터는 Alpha-trimmed 평균필터와 주파수 변화 제한기, 그리고 1/3 order static필터로 구성되었다. 수신 신호 분석을 이용한 시뮬레이션은 제안된 필터가 이동 평균 필터 및 메디안 필터와 비교하여 오차 감소 성능이 우수함을 확인하였다. 특히, 지면 정지 비행에서 신호의 요동을 제거시키는 능력이 크게 향상되었다.
본 논문에서는 넓은 동적 영역(High Dynamic Range: HDR) 이미지에 지역 엣지 보존 필터를 적용한 개선된 다중 스케일 톤 매핑 기법을 제안하고자 한다. 기존 알고리듬의 다중 스케일 분해 과정에서는 과도하게 많은 정보를 보존하여 결과 이미지가 비현실적으로 표현되고 일부 테스트 이미지에서는 화소 값 변화량이 큰 엣지 영역에서 후광 효과가 발생하는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존 알고리듬의 다중 스케일 분해 과정을 개선하여 엣지를 적절히 보존함으로써 후광 효과를 제거함과 동시에 주관적 화질을 향상시켰다.
추천시스템은 일반적으로 협동적 필터링이라는 정보 필터링 기술을 사용한다. 협동적 필터링은 유사한 성향을 갖는 다른 고객들이 상품에 대해서 매긴 평가에 기반하기 때문에 고객에게 가장 적합한 유사 이웃들을 적절히 선정해 내는 것이 추천시스템의 예측의 질 향상을 위해서 필요하다. 본 논문에서는 다중 속성 정보를 기반으로 한 다단계 클러스터링을 통한 이웃선정 방법을 제안한다. 이 방법은 대규모 데이터 셋에서 탐색 공간을 줄이기 위해 클러스터링을 수행하여 적절한 이웃 고객들의 집합을 검색하여 추출한다. 이 때, 다중 속성 정보에 따라 단계적으로 클러스터링을 수행함으로써 보다 정제된 고객 집합을 구성할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 고객 선호도와 위치 정보 및 아이템의 선호도와 위치 정보를 대표적인 속성 정보로 사용함으로써 모바일 환경에서 보다 정확한 추천이 이루어질 수 있도록 한다.
직접확산 부호분할 다원접속(DS-CDMA) 시스템과 시분할 다원접속(TDMA) 시스템을 동일 주파수 대역에서 증첩하여 전송한 때 DS-CDMA 수선선호는 TDMA 선호에 의한 협대역 간섭이 문제된다. 따라서 본 논문에 서는 DS- COMA 수선선호의 협대역 간섭파(NI)를 제거하는 방법으로 복소 다중비율 필터뱅크(CMRFB)를 이용한 노치 펀터를 채용하여 AWGN, COMA 다중접속간섭 및 TDMA에 의한 Nl가 존재하는 육상 이동통신 채널에서 DS-COMA 선호의 성능과 공존 가능한 TOMA 채널 수를 분석하였고 노치 필터를 채용한 시스템에서가 거의 완벽하게 제거됨음 알 수 있었다.
본 논문에서는 JPEG Pleno에서 표준 데이터세트로 제공되고 있는 랜덤 위상 홀로그램의 압축 방법을 제시한다. 일반적으로 영상의 노이즈 성분은 압축의 효율을 크게 떨어트린다. 스페클 노이즈가 심한 홀로그램의 경우 일반 영상에 비해 압축률 대비 화질이 좋지 않다. 홀로그램의 시각화를 위한 랜덤 위상의 추가는 스페클 노이즈와 더블어 홀로그램의 압축 효율을 더욱이 떨어트린다. 랜덤 위상 홀로그램에 웨이블릿 기반의 다중 필터링 방법을 적용한다. 다중 필터링 방법은 홀로그램의 특성을 고려하여 에너지 집중도를 최대한 높이는 방법이다. 에너지 집중도가 높을수록 압축 효율이 좋은 Zero-Tree 방식의 압축을 통해 홀로그램을 압축하고 압축률 대비 정량적 화질평가로 그 효율을 분석한다.
본 논문에서는 웨이블릿 기반의 영상의 노이즈 제거 알고리즘을 제안한다. 기존 Mallat Tree 방식의 웨이블릿 변환을 응용한다. 먼저, 다중 필터링 방법을 제시한다. 웨이블릿 영역에서 각 부대역의 에너지를 고려하여 웨이블릿 변환의 에너지 집중 특성을 극대화 시킨다. 노이즈 영상에 제안한 다중 필터링을 적용한다. 일반 영상에서 나올 수 없는 에너지 부대역을 찾고 이를 제거하여 노이즈를 제거한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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