본 논문에서는 멀티모달 생체인식 시나리오 중에서, 단일 생체 특징에 적용되는 다중 획득 및 매칭이 시스템 성능에 기여하는 효과에 대하여 논의한다. 얼굴이라는 단일 생체 검중 시스템에 본 논문에서 제안한 간단한 다중 획득 및 매칭 결합 방법론들을 적용하였고, 실제적인 평가모델과 데이터베이스를 구축하여 이를 실험하고 결과를 분석하였다 실험결과, 단일 획득 및 매칭 시스템보다 25% 가량 향상된 우수한 성능을 나타냈으며, 이는 얼굴 검증 시스템 구축에 있어 반드시 고려되어야 할 사항 중에 하나임을 보여준다.
본 논문에서는 단일 색인을 사용하는 정규화 변환 지원 서브시퀀스 매칭 방법을 제안한다. 기존의 정규화 변환 지원 서브시퀀스 매칭 방법은 질의 시퀀스 길이가 커질수록 성능이 저하되고, 이를 해결하기 위하여 여러개의 색인을 사용하는 방법을 취하였다. 본 논문에서는 하나의 색인을 사용하면서도 다양한 길이의 정규화 변환 지원 서브시퀀스 매칭을 수행하는 효율적인 방법을 제시한다. 이를 위하여, 본 논문에서는 정규화 변환의 정의를 확장하여 일반화 정규화 변환 개념을 제시한다. 또한, 이러한 일반화 정규화 변환 개념을 기존 서브시퀀스 매칭 방법들에 적용하는 방안에 대한 이론적 근거를 각각의 정리로서 제시하고 증명하였다. 그리고, 이들 방안을 구현하기 위한 색인 구성 알고리즘 및 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 각각 제시하였다. 본 논문에서 제안한 정규화 변환 지원 서브시퀀스 매칭은 다른 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭으로 일반화 될 수 있는 우수한 연구결과라 사료된다.
시계열 데이터는 기상데이터, 주식데이터, 센서 데이터, 네트워크 트래픽 데이터, 의료 데이터 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 그 중에서 서브시권스 매칭 방법은 시계열 데이터베이스 어플리케이션에서 많은 주목을 받고 있다. 기존의 서브시권스 매칭 방법은 단일 윈도우만을 비교하여 서브시권스 매칭을 수행하였으나, 착오해답을 줄이는 데에는 한계가 있었다. 따라서 다중 윈도우를 비교하여 착오해답을 줄이고 성능을 높일 수 있는 다중 윈도우를 이용한 서브시퀀스 매칭 방법을 구현하였다. 그 결과 단일 윈도우를 사용했을 때보다 약 4.8배까지 후보집합의 수가 줄어드는 것을 볼 수 있었다.
본 논문은 DPI (deep packet insepction)를 위한 CAM (content-addressable memory)과 병렬의 비트 분리(bit-split) 문자열 매처(matcher)를 이용한 2단의 문자열 매칭 엔진의 구조를 제안한다. 긴 타겟 패턴은 같은 길이의 서브 패턴으로 잘라지게 되고, 각 서브패턴은 1단의 CAM에 매핑된다. CAM으로부터의 매칭 인덱스의 시퀀스를 사용하여 2단에서 긴 패턴의 매칭 여부를 알 수 있다. CAM과 비트 분리 문자열 매처를 사용하여 이 기종의 메모리를 사용했을 경우에 메모리 요구량을 크게 줄일 수 있다.
기본적으로 전력전송개념에서 최대의 전력이 전달하기 위해서는 전력전송단과 부하단사이의 임피던스를 맞추어 주어야 최대의 전력이 전달된다. 무선전력전송 역시 RF Source와 송수신 코일간의 임피던스를 맞추어야 최대의 전력전달과 효율을 기대할 수 있다. 따라서 송수신 코일과 부하간에 임피던스 매칭은 필수적으로 필요하다. 매칭이 원할하지 않을 경우 RF Source에 반사전력이 반사되어 심각한 손실을 발생할 수 있으며, 수신부의 부하단에 최대로 전력이 전달되지 않으며 전체 시스템 효율이 나빠지게 된다. 임피던스 매칭회로 타입에는 여러가지 타입이 사용되는데 대표적으로 L type, T Type, ${\pi}$ type이 일반적으로 사용된다. 본 연구에서는 L type, T type, ${\pi}$ type 방식을 이용하여 각 타입별 매칭범위와 매칭특성에 대한 기초실험을 수행하였다.
본 연구에서는 ISM 밴드의 블루투스 응용을 위한 2단 CMOS E급 전력증폭기를 설계하였다. 제안된 전력증폭기는 2.4GHz의 주파수에서 동작하며 0.35um CMOS기술과 Hspice 툴을 이용하여 설계 및 시뮬레이션 되었고 Mentor 툴을 이용하여 레이아웃되었다. 전력증폭기의 구조는 간단한 2단으로 설계하였다. 첫단에는 입력매칭네트웍과 전압증폭단인 전치증폭기로, 둘째단은 최대효율과 최대전력을 위한 E급 전력증폭단과 출력 매칭네트웍으로 구성하였다 내부단은 가장 간단한 구조의 L구조의 매칭네트웍을 이용하여 제작될 전체칩의 크기를 최소화하였다. 본 연구에서 제안된 전력증폭기는 2.4GHz의 동작주파수와 2.5V의 낮은 공급전압에서 25.4dBm의 출력전력과 약 39%의 전력부가효율을 얻을 수 있었다. 패드를 제외한 칩의 크기는 약 0.9${\times}$0.8(mm2)였다.
네거티브 임피던스 변환기를 이용한 전기적 소형 안테나의 논 포스터 임피던스 매칭 방법을 제안한다. 사용한 안테나는 저항성 V 다이폴 안테나로써, 이 안테나는 급전점에서 매우 큰 입력 리액턴스를 가지기 때문에 반사손실이 매우 크다. 급전점에 장착하는 논 포스터 매칭 회로는 두 단의 네거티브 임피던스 변환기와 단 사이의 추가 커패시턴스로 이루어진다. 네거티브 임피던스 변환기는 연산 증폭기와 저항 소자를 사용하여 구현한다. 실제 사용하는 연산 증폭기의 유한 오픈 루프 이득을 고려한 임피던스를 분석하고, 설계에 적용하였다. 안테나 입력 임피던스를 포함한 전체 매칭 회로에 대해 안정성 검사를 수행하였고, 설계된 매칭 회로는 제작되어 실험으로 그 성능을 검증하였다. 임피던스 매칭 후의 저항성 V 다이폴 안테나의 입력 임피던스를 측정한 결과, 제안한 논 포스터 매칭 회로가 효과적으로 안테나의 입력 리액턴스를 줄이는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 기존 단일 인덱스 기반의 왜곡 제거 시계열 서브시퀀스 매칭의 인덱스 구성 알고리즘을 분석하여 보다 효율적인 인덱스 구성 알고리즘을 제안하였다. 기존 왜곡 제거 시계열 서브시퀀스 매칭의 단일 인덱스 구성 알고리즘은 대용량 시계열 데이터인 경우 왜곡 제거를 고려해야 되는 많은 윈도우로 인해 실제 인덱스 생성에 매우 많은 시간이 걸린다. 본 논문에서는 기존 선형 제거 서브시퀀스 매칭의 인덱스 구성 알고리즘을 예로서 인덱스를 구성하는 각 과정을 체계적으로 분석하여, 각 과정에서 필요한 연산 횟수를 줄이는 방법을 제안한다. 이를 위해, 저차원 변환하는 과정에서 발생하는 중복되는 연산들을 한 번씩 미리 수행하여 배열에 저장한 후 재사용하는 DF-버컷(DF-bucket)씨의 개념을 제시한다. 실험 결과, 저장 후 재사용 원칙에 따라 인덱스 구성의 효율성을 증대시킨 접근법이 그렇지 않은 접근법에 비해서 인덱스 구성 시간을 평균 32% 에서 55% 까지 줄인 것으로 나타났다.
본 논문은 영상에 포함된 얼굴을 보다 빠르고 강건하게 검출하기 위해서 이질적 템플릿 매칭의 결과들을 융합하여 얼굴을 검출하는 방법을 제안한다. 먼저 광범위한 조명 환경과 인종을 포괄하는 피부색 모델을 이용해 피부 영역을 검출한다. 그리고 영역 라벨링과 필터링으로 매칭에 필요한 검색 범위를 줄인 후, 피부색과 에지를 이용한 템플릿 매칭을 검출된 영역에 적용한다. 이들 매칭 결과가 융합되어 두 매칭 결과를 동시에 최적으로 만족하는 얼굴이 검출된다. 실험 결과는 제안된 방법이 단일 템플릿을 적용할 때보다 얼굴색과 유사한 배경에서 얼굴을 강건하게 검출하며, 얼굴 후보 영역으로 검색 범위를 줄여 검출 시간을 줄였음을 보여준다. 또한 전역 누산기를 사용하여 템플릿 매칭의 과도한 공간 요구의 문제점을 해결할 수 있었다.
본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 서브시퀸스 매칭을 효과적으로 처리하는 방안에 관하여 논의한다. 본 논문에서는 먼저, 기존의 이원성 기반 서브시퀸스 매칭 기법에서 발생하는 성능상의 문제점들을 지적하고, 이들을 해결할 수 있는 방법을 제시한다. 제안된 기법은 서브시퀸스 매칭 시 요구되는 인덱스 검색을 윈도우-조인이라는 일종의 공간 조인 문제로 새롭게 해석하는 것에서 출발한다. 제안된 기법에서는 효과적인 윈도우-조인의 처리를 위하여 질의 윈도우 점들을 위한 R*-트리를 주기억장치 내에 on-the-fly로 구성하는 방법을 사용한다. 또한, 데이터 윈도우 점들을 위한 디스크 상의 R*-트리와 질 윈도우 점들을 위한 주기억장치 상의 R*-트리를 효과적으로 조인할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 R*-트리 페이지들을 착오 채택 없이 단 한번만 디스크로부터 액세스 측면에서 이원성 기반 서브시퀸스 매칭을 위한 최적의 기법이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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