본 연구에서는 밴드간 연산데이터를 재사용하는 방법이 위성영상를 이용한 토지피복 분류시의 정확도를 향상시키는 방법으로 제안되고 검증되었다. 분류항목별로 연산에 사용할 밴드를 결정하기 위해 밴드 6을 제외한 6개의 밴드를 조합이 가능한 수로 조합하고 감독분류의 최대우도법으로 토지피복 분류를 실시하였다. 49가지로 조합된 밴드의 토지피복 분류결과에서, 정확도가 상위 10위내에 분류된 밴드조합에서 사용된 횟수가 많은 두 밴드를 선정하고 연산하였다. 여기서 얻어진 연산결과를 재구성하여 다시 토지피복 분류를 실시하였다. 그리고 원 데이터를 사용한 토지피복 분류결과와 비교, 검토하였다. 연산 결과를 재구성한 데이터와 원 데이터를 사용한 토지피복 분류를 비교 검토한 결과, 연산결과를 재구성하여 사용한 토지피복 분류에서 나지에 대한 정확도가 조금 떨어진 반면 전체적으로 정확도가 향상됨을 알 수 있었다. 특히 인공지물에 대한 정확도가 향상되었기 때문에 이후 도시역에 대한 토지피복 분류 및 지표정보를 분석할 때 밴드간 연산데이터를 재 사용하는 방법이 유용할 것으로 판단된다.
확성회의 시스템에서 응용되는 반향신호 제거기는 긴 잔향시간을 갖는 실내 공간의 환경변화에 따라 필터 계수의 갱신에 많은 시간이 요구되어 실시간 처리에 문제점으로 지적되고 있다. 본 논문에서는 연산량 저감을 통한 실시간 처리를 위하여 중첩가산방식의 SSB(Single Side Band) 필터뱅크를 사용한 서브밴드 적응 신호처리법을 제안한다. 이 방법은 입력과 출력의 스펙트럼을 몇 개의 주파수 밴드로 분할하여, 각 밴드를 ES-NLMS(Exponential Step-Normalized Least Mean Square) 알고리즘을 이용하여 적응 처리하는 것이다. 시뮬레이션 결과 중첩가산방식의 SSB 필터뱅크가 풀밴드 보다 ERLE(Echo Return Loss Enhancement)가 1∼2㏈ 정도 작을 때 연산량이 풀밴드 보다 약95%, QMF(Quadrature Mirror Filter)필터뱅크보다 약50% 정도 감소하여 우수한 것으로 나타났다.
본 논문은 MPEG 오디오 부호화 과정 중 심리음향모델(PAM: Psychoacoustic Model)에 사용되는 FFT를 효율적으로 계산할 수 있는 방법을 제안한다. MPEG 오디오 부호화 과정 중 심리음향 모델 연산은 많은 연산량을 차지하며, 부호화의 실시간 및 저 전력 구현을 위해서는 이의 최적화가 요구된다. 최적화를 위하여 제안하는 알고리듬은 심리음향모델에서 사용하는 입력신호에 대한 1024-샘플 FFT 대신에 서브밴드과정에서 나온 각각의 32개의 밴드에 대하여 32-샘플 FFT를 함으로써 1024-샘플 FFT의 효과를 얻는데 있다. 이때 서브밴드과정을 거친 신호에 대한 FFT에는 에일리어징이 발생하며 이를 줄이기 위하여 버터플라이 구조의 에일리어징 제거블록을 제안한다. 제안한 알고리듬으로 심리음향모델을 구현할 경우 SMR이 약 1dB이내의 오차를 가지며, 기존 알고리듬에 비해 절반의 연산량으로 심리음향 모델을 위한 FFT 스펙트럼을 얻을 수 있다.
NASA의 Terra 위성에 탑재된 ASTER는 기선고도비 0.6, 15m 해상도의 along-track 디지털 스테레오 영상자료를 제공한다. $43km{\times}50km $ 지역에 대한 ASTER 스테레오영상으로부터 ENVI 4.1 소프트웨어의 자동 스테레오 상관처리과정을 실행하여 $15m{\times}15m$의 DEM을 추출하였다. ASTER DEM의 정확도를 1:25,000축척의 수치지형도로부터 얻은 DEM을 기준으로 하여 분석한 결과, 높이에서 RMSE ${\pm}7{\sim}{\pm}20m$를 나타냈다. RMSE ${\pm}10m$를 초과하게 하는 요인들로서 구름지역, 수역, 건물지역들을 제외한 지역들의 DEM 정확도는 5.789m의 RMSE를 나타냈다. 따라서 본 연구에서는 구름지역과 그림자 지역을 토지피복 분류에 의해 검출하여 추출된 ASRER DEM(엄밀히 말해서 DSM) 상에서 그 부분들을 제거한 다음, 밴드간 연산기법을 이용하여 이 부분을 수치지형도로부터 추출한 DEM으로 대치함으로써 지형정보의 정확도를 높이고자 하였다.
본 연구를 통해 임베디드 시스템(Embedded System)에서 뉴럴 네트워크(Neural Network) 인풋의 차원 감소 방식으로 복잡한 연산량을 줄여 초분광 대용량 데이터 특징 정보의 활용률을 개선하기 위해, 전체 밴드를 밴드별 최댓값과 최솟값 차이로 부분집합으로 군집화하여, 각 부분집합에서 밴드 선택 알고리즘을 적용한다. 특징 추출과 특징 선택 기법 중에, 특징 선택 기법을 통해, 파장 범위와 관계없이 데이터세트에 맞는 최적의 밴드 수와 기존 알고리즘 적용 소요 시간과 성능을 향상하고자 한다. 이 실험을 통해 기존 밴드 선택 기법보다 1/3~ 1/9배 소요 시간을 단축했음에도 불구하고 K-최근접 이웃 분류기를 통한 성능 면에서는 약 4% 이상 향상된 의미 있는 결과를 도출하였다. 실시간 초분광 데이터 분석 활용에는 어렵지만, 개선된 가능성을 확인했다.
TV 회의 시스템 또는 확성회의 시스템에 응용되는 반향제거기에 있어서, 긴 잔향시간을 갖는 실내 공간에서는 환경변화에 따른 필터계수의 갱신에 많은 시간이 필요하며 실시간 처리에 장애요인이 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 MPEG 오디오 시스템에서 이용하고 있는 폴리페이즈 필터 뱅크를 사용한 서브밴드 적응 신호처리법을 제안한다. 이 방법은 입력과 출력의 스펙트럼을 몇 개의 주파수 밴드로 분할하여, 각 밴드를 ES-NLMS 알고리즘을 이용하여 적응처리하는 것이다. 계산기상의 시뮬레이션을 통하여 최적의 서브밴드 수를 구하였으며, 기존의 풀밴드 방식에 대하여 수렴속도 및 제특성이 약 2dB 정도 작을때 서브밴드로 분할하는 방법이 연산량에 있어서 약 88% 정도 감소하여 풀밴드보다 우수한 것으로 나타났다.
인공위성 데이터를 이용한 원격탐사 기술과 지형공간정보시스템의 통합에 의한 도시에의 활용은 도시 계획뿐 만 아니라, 환경정비와 유지 관리 측면 등에서 중요한 역할을 하고 있다. 본 연구는 대상지역의 Landsat TM 영상자료를 이용하여 보정과정을 수행하고, GSIS 시스템의 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)식을 이용하여 식생지수를 추출하였다. 산출된 식생지수를 5개 등급으로 분류하여 비 식생지역과 식생이 활발한 지역을 구분하여 분석하였고, 인공위성 데이터의 밴드간 비연산 처리를 실시하여 식물의 건강상태를 나타내는 NDVI를 위성 데이터를 이용하여 추출함으로써, 시가지내의 녹지분포에 대한 시계열적 변화를 분석하였다. 이 결과 도심주변지역에 분포하는 낯은 구릉지에서 점차적으로 도시화가 이루어짐을 알 수 있었고, 전체 면적별 녹지분포가 높은 구릉지 및 산악지역의 3, 4, 5등급지역 면적 비율이 68.9%에서 37.2%로 감소한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 M 채널 필터 뱅크를 이용하여 심전도 자동 진단 시스템에서 매우 중요한 파라미터로 사용되는 QRS complex 검출을 실시하였다. 제안된 알고리즘에서는 심전도 신호를 M개의 균일한 주파수 대역으로 분할(decomposition)하고, 분할된 서브밴드(subband) 신호들 중에서 QRS complex의 에너지 분포가 가장 많이 존재하는 5∼25Hz 영역의 서브밴드 신호들을 선택하여 feature를 계산함으로써 QRS complex 검출을 실시하였다. 제안된 알고리즘의 성능 비교를 위하여 MIT-BIH arrhythmia database를 사용하였으며, sensitivity는 99.82%, positive predictivity는 99.82, 평균 검출율은 99.67%로 기존의 알고리즘에 비해 높은 검출 성능을 나타내었다. 또한 polyphase representation을 이용하여 M 채널 필터 뱅크를 구현한 결과 연산 시간이 단추되어 실시간 검출이 가능함을 확인하였다.
오픈스택은 개발자가 IaaS(Infrastructure as a Service) 클라우드 플랫폼을 구축할 수 있게 하는 오픈소스 소프트웨어이다. 오픈스택은 서버, 네트워크, 스토리지 자원들을 가상화하고, 사용자들에게 이를 제공한다. 본 논문에서는 입출력 연산 시 서버와 스토리지 노드 간에 발생할 수 있는 병목현상을 해결하기 위해 고속 통신을 지원하는 인피니밴드 스토리지 네트워크를 적용한 오픈스택 클라우드 스토리지 시스템의 구조를 제안한다. 또한 모든 SSD들에 분산 RAID-60 구조를 적용하여 Nova의 가상머신에서 사용 가능한 All Flash Array 기반의 고성능 Cinder 스토리지 볼륨을 구현하며, 오픈스택에 적용한 인피니밴드 스토리지 네트워크가 고성능 스토리지 가상화에 적합함을 보인다.
본 논문에서는 MPEG 오디오 부호화 과정 중 서브밴드 필터뱅크를 구현하기 위해 사용되는 DCT(Discrete Cosine Transform) 과정에 대해 구현 시스템의 구조에 따른 DCT 알고리즘의 구현 결과와 성능 차이를 분석한다. 고속 DCT 알고리즘은 코사인 계수의 내적을 통해 구하는 직접 구현 방법보다 연산량이 현저하게 적은 것으로 알려져 있지만, 피연산자의 어드레스가 불규칙적이고 출력 데이터를 재정렬하는 과정이 필요하기 때문에 규칙성이 결여되며, 재정렬만을 위한 추가적인 연산이 필요한 경우도 있다. 따라서 DSP와 같이 반복적인 연산을 고속으로 수행하기 위해 최적화된 구조의 하드웨어에서는 알고리즘의 규칙성이 높은 직접 구현 방법에 비해 고속 알고리즘이 불리한 측면이 있으며, 더욱이 유효 자리수를 제한하는 경우, 직접 구현 방법에 비해 더 많은 프로세싱 단계를 거쳐야 하므로 누적 오차가 커진다. 본 논문에서는 알고리즘의 규칙성과 각 프로세서의 연산 방법간의 관계와 유효 자리수에 따른 누적 오차를 분석하고 프로세서의 구조에 따른 고속 알고리즘의 선택 기준을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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