농사실험에서 품종실험자료를 분석할 때, 난괴법(Completely Randomized Block Design) 모형을 많이 이용하고 있다. 이 모형에서는 각 블록내의 모든 실험단위들에서 비옥도가 같다고 가정한다. 그러나 많은 경우에 각 블록내 실험단위들의 비옥도에 규칙적인 이질성이 존재한다. 이러한 이질성을 고려하기 위하여, 본 논문에서는 다단계 일반화 선형모형(Hierarchical Generalized Linear Models)을 이용하여 품종효과와 블록내의 비옥도 효과를 함께 모형화 하고, 이 모형으로 Scottish Agricultural Colleges의 목록에 실려 있는 자료를 분석하여, 마코프체인 몬테칼로(Markov Chain Monte Carlo)방법으로 분석한 결과와 비교해 본다.
영상의 위변조를 탐지하거나 무결성을 인증하기 위해서는 가역 워터마킹 기법은 유용하다. 기존 워터 마킹 연구들은 원본 복원이 불가능하였으나, 가역 워터마킹은 워터마크를 검출한 후, 아무런 손상없이 영상을 원본 상태로 복원할 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 차이값 히스토그램에 기반한 가역 워터 마킹을 통해 위변조된 영역을 탐지하는 블록단위 인증 알고리즘을 제안한다. 먼저, 영상 각 블록에 대하여 영상의 특징값을 추출하고, 사용자의 정보와 결합하여 인증 코드를 생성한다. 생성된 인증코드는 가역 워터마킹을 통하여 콘텐츠 자체에 직접 삽입한다. 영상의 인증을 위해서는 추출된 인증코드와 새로 생성된 인증코드의 비교를 수행한다. 다양한 영상들에 대하여 비교 분석하였고, 그 결과 제안한 알고리즘은 완전한 가역성과 함께 낮은 왜곡을 유지하면서도 97% 이상 인증률을 얻을 수 있었다.
문서와 문서간의 유사도들 측정하는 방법 은 크게 지문법 (fingerprint)을 이용한 방법과 서열 정렬(sequence alignment)알고리즘을 이용한 방법이 있다. 두 방법은 각각 속도와 정확도라는 장점을 가지고 있다. 다단계정렬(MLA, Multi-Level alignment))는 이러한 두 방법을 조합하여 탐색 속도와 정확도 사이의 비중을 사용자가 결정할 수 있도록 하기 위한 방법이다.[1] 다단계 정렬은 두 문서를 단위 블록(basis block)로 나누고 블록 간의 벡터를 비교하여 유사도를 측정하게 되는데, 본 연구에서는 초성 추출 및 어간 추출을 통해 단위 블록의 벡터를 빠른 시 간에 생성하고 비교하는 방법과 다단계 탐색을 통해 정확도를 유지하면서 빠르게 유사도를 측정하는 방식에 대해 설명한다. 실험결과 제안 방법을 통해 다단계 정렬 방법을 이용한 대용량 문서 비교의 속도가 2 배 이상 빨라짐을 보인다.
VVC (Versatile Video Coding)는 HEVC이후 차세대 표준 비디오 코딩으로 JVET(Joint Video Exploration)에 의해 2018년 표준화를 시작하였다. VVC에는 복원픽쳐의 변환-양자화에러에 의해 발생한 블로어, 블로킹, 링잉 아티팩트를 감소시키기 위하여 deblocking filter (DF), sample adaptive offset (SAO), adaptive loop filter(ALF)와 같은 모듈을 사용한다. 한편 CNN (Convolutional Neural Network)은 최근 이미지와 비디오 복원에 높은 성능을 보이고 있다. VVC에서 픽쳐는 CTU (Coding Tree Unit)으로 분할되고 각 CTU는 다시 CU (Coding Unit)으로 분할된다. 그리고 인코딩을 위한 중요한 정보들이 Picture, CTU, CU단위로 디코더에 전송된다. 이 논문에서는 화면 간 예측으로 인코딩 된 픽처에서 블록과 픽처정보를 이용한 딥러닝 기반의 인루프 필터 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 화면 간 예측에서 QP, 4×4 블록단위의 모션벡터, 참조블록과의 시간적거리, CU의 깊이를 모델에 추가적인 정보로 이용한다.
최근에 하드 디스크의 낮은 입출력 처리 성능을 개선하는 연구가 활발하게 진행 중이다. 하드웨어 연구는 좋은 성과를 보이고 있지만 시스템의 입출력 성능향상을 지원해야 할 시스템 소프트웨어 기술 발전이 미진하여 하드웨어 성능을 최대로 발휘하지 못하고 있는 상황이다. 본 논문에서는 n-블록을 플래시 메모리로 선반입하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 세 단계로 구성된다: (1) 블록 단위 읽기 요청의 패턴을 분석하여 n-블록단위로 플래시 메모리에 선반입한다; (2) 입출력 요청 시에 그 블록의 위치를 판단하여 입출력 서비스를 제공한다; (3) 블록 교체 정책에 따라 n-블록을 교체한다. 이 방법을 통해 하드디스크의 대기시간을 줄이고 전력 사용을 최적화 할 수 있다. 실험을 통해 제안한 동적 n-블록 방법이 기존의 AMP(Adaptive multistream prefetching) 방법과 비교하여 9.05%의 평균응답시간을 개선하고 평균전력소모를 11.11% 감소시킴을 확인하였다.
본 연구의 목적은 관광을 위하여 전체적인 지형을 쉽게 이해하고, 전반적인 위치를 암기하기 쉽게 하는 3차원 지도 개발이다. 이를 위하여 파노라마 전경의 블록 유닛 형태 그리고 파노라마 블록 유닛 전경의 색채계획에 관하여 논하였다. 우선 도로 블록을 제작하기 위하여 28 종류를 정의하였고, 이를 기초로 12종류의 주요 그룹을 제작하였다. 그리고 파노라마 블록 유닛을 제작하기 위하여 지도에 표현된 지형 42 종류를 정의하였다. 후, 조합되어지는 방식의 유사도 따라서 5종류의 그룹으로 분류하였고 그리고 표현되어지는 면적의 크기에 따라서 5종류의 그룹으로 분류하였다. 이를 기초로 파노라마 블록 유닛을 3차원 그래픽 구조물의 형태로 디자인하였다. 마지막으로 파노라마 블록 유닛 각각을 5가지의 다른 색깔 클래스로 구분하여 색채를 계획하였다. 색채 계획의 타당성을 조사하기 위하여 문 스팬스의 미적 측정값을 조사하였다. 결과 값은 0.5보다 크므로 제작된 칼라의 조합은 잘 조화된 것으로 평가되었다.
조립식 빗물침투형 저류블록은 우수유출 저감시설로, 황토 및 친환경 무기질 결합재를 이용하여 제작한 고강도 투수성 블록의 적층 및 요철에 의한 끼움식 조립에 의해 형성된 공간에 빗물을 저류하고, 저장된 빗물은 시간이 지남에 따라 지반으로 침투시키는 우수유출 저감용 빗물관리시설로, 집중강우 시 유출수가 발생하는 해당지역에 분산식으로 설치하여 국지적 호우 발생에 대처할 수 있으며, 지속적인 침투를 통한 지하수위 확보 및 가뭄현상의 저감은 물론, 미기후 조성과 건전한 물순환 구조 형성에 이바지하는 빗물관리기술이다. 본 기술은 집중형 대규모 빗물저류조의 적용상의 문제점과 단순저류의 한계성을 극복하고, 기존 침투시설의 낮은 침투능을 증대시키고자 저류기능과 침투기능을 동시에 확보하여 집중호우시 빠른 침투저류능을 향상시킨 조립식 빗물침투형 저류시설이다. 보다 구체적으로는 집중강우에 대한 방재적 측면과 함께 가뭄으로 발생하는 지하수위 저하 등에 친환경적으로 대응하기 위한 복합적인 빗물관리 기술로서, 빗물 유출저감과 함께 물순환 회복 및 저영향개발을 위한 각 지자체의 지침과도 부합될 수 있다. 또한, 콘크리트 제품의 환경적 문제점과 플라스틱 제품의 낮은 물성을 극복하였고, 시공 시에는 보다 현장상황에 맞게 가변적 형태로 적용이 가능한 단순조립 적층공법으로 공기단축에 탁월한 장점이 있으며, 유지관리 시에는 별도의 동력이 요구되지 않는 형태로 개발하였다. 조립식 빗물침투저류블록의 구조체를 이루는 단위 블록유닛은 투수성 소재로 제작되며, 상하부가 개방되어 있고 사각형의 내부에 힘을 받는 격벽과 전후벽이 상호 대응되는 요철로 형성되어 있으며, 단위블록 유닛 다수개가 수직수평으로 연속적으로 조립되어 규모의 제한, 형태의 제한이 없는 구조물 형성이 가능하다. 본 구조체의 저류공극율은 80%이상 확보 가능하며, 또한 블록자체의 투수율이 0.83mm/sec로서 순모래나 순자갈의 포화투수계수보다 투수율이 높아 침투저류 효율성이 높으며 시공 후 상부 토지는 자유롭게 활용 가능하다. 본 조립식 빗물 침투형 저류블록을 이용하여 저영향개발 계획, 우수유출 저감대책 수립, 빗물관리시설 계획시 기존의 시설들에 비하여 경제적, 효율적인 설계가 가능하다.
본 논문에서는 블록 FEC(Forward Error Correction) 알고리즘을 적용한 IEEE 802.11e MAC(Medium Access Control)의 블록전송모드(Block Transfer Mode)의 성능을 분석한다. 성능 향상을 위해서 IEEE 802.11e MAC은 TXOP(Transmission Opportunity)시간 동안 특정 스테이션(station)에게 독점적인 전송 기회를 부여하며, 이 기간동안 하나의 블록 즉 연속적으로 여러 개의 데이터 프레임(frame)을 전송한다. 수신자는 블록내의 각 프레임에 수신 여부를 블록 ack (block Acknowledgment)방식, 즉 하나의 ack 패킷이 모든 수신 프레임의 일련번호를 모아 알려 준다. 그러나 오류가 빈번한 무선 채널 환경에서는 블록 ack 방식을 사용하더라도 빈번한 재전송으로 인해 채널의 성능이 현저히 감소한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 심볼 단위로 오류를 복원하는 블록 FEC 알고리즘을 적용할 수 있는데, 본 논문에서는 802.11e에서 FEC 알고리즘을 적응하는 두 가지 방식의 성능을 해석적으로 분석한다. 즉 두 가지 방식은 프레임 당 블록 FEC를 적용하는 방법과 전체 블록 내의 프레임을 하나의 데이터로 간주하여 FEC를 적용하는 방식이다. 본 논문에서는 이 들 두 가지 방식의 채널 성능 향상 정도와 블록 ack만을 사용한 경우의 성능을 수식적으로 계산한다. 실험에 의하면 BER이 $10^{-4}$인 채널 환경에서 블록 FEC를 적용한 방식이 블록 ack를 사용한 방식에 비해 약 1.5%의 성능향상을 보인다.
기존 비디오 표준과 비교해 볼 때, H.264 비디오 표준이 갖는 중요한 두 가지 특징으로는 높은 부호화 효율과 네트워크 친화성을 들 수 있다. 그러나 이러한 중요한 특성에도 불구하고 H.264 표준은 구현시 요구되는 메모리 대역폭과 연산량의 복잡도가 높기 때문에 실시간 응용에 적용하는데 어려움이 있다. H.264 부호화 기술 가운데 특히 복수 참조 영상을 이용한 다양한 블록 단위 움직임 탐색은 높은 부호화 효율을 갖도록 하는 핵심 요소지만 최적의 움직임 벡터를 찾기 위해 다양한 블록 단위 조합의 모든 경우에 대하여 SAD (Sum of Absolute Difference)를 구해야 하므로 상당한 계산량을 요구한다. 그러므로 본 논문에서는 움직임 탐색의 연산량을 줄이기 위해 정수화소 움직임 탐색 및 부화소 움직임 탐색을 위한 고속 알고리즘을 제안한다. 정수화소 단위 움직임 탐색의 경우, 기존의 고속 움직임 탐색 기법은 H.264의 다양한 블록 단위 움직임 탐색 구조에 그대로 적용할 경우 효과적이지 못하기 때문에 본 논문에서는 종래 다이아몬드 탐색 기반 방법을 계층적 블록 구조에 맞게 개선한 적응적 움직임 탐색 기법을 제안하도록 한다. 또한 부화소 단위 움직임 탐색을 위해서는 움직임 벡터의 통계적 특성을 이용하여 예측벡터를 중심으로 한 다이아몬드 탐색 기반 고속 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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