외연적 유한요소법은 벡터처리에 적합한 구조를 가지고 있어 벡터컴퓨터를 이용하면 기존의 스칼라 컴퓨터에서보다 휠씬 빠르게 해석을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 memory-to-memory방식의 벡터컴퓨터에서의 외연적 유한요소법의 효율적인 벡터화 방법을 제시하였다. 먼저 벡터컴퓨터의 구조적 특성과 무관하게 적용될 수 있는 일반적인 벡터화 기법을 고찰한 후 memory-to-memory방식의 벡터컴퓨터에 적합한 벡터화 기법을 개발하였다. 개발된 벡터화 기법의 유용성을 확인하기 위해 외연적 유한요소 프로그램인 DYNA3D를 memory-to-memory방식의 벡터컴퓨터인 HDS AS/XL V50에 이식한 결과 스칼라에 비해 2.4배 이상의 성능 향상을 얻을 수 있었다.
벡터제어방식에 의하면 유도전동기는 거의 완전한 보상권선을 갖는 직류기라고 볼 수 있다. 파와트랜지스터를 이용할만한 소용량영역에서는 제어용 드라이브 시스템으로서 유도전동기에 확고한 위치를 굳혀 줄 수가 있다. 물론 전동기.검축기.콘트로라가 일체로 되어 성능향상이 뒤 따라야 할 것이다. 또한 대용량영역에서는 형상의 다이리스터 인버어터를 실용적인 수준에서 다상화 또는 다중화하면 거의 이상적인 교류기 가변속시스템을 얻을 수 있음을 위 설명에서 이해할 수 있을 것이다. 본고에서는 유도전동기에 대하여만 설명하였으나 벡터제어는 동기전동기에서도 가능하며 또한 중요함을 부기한다. 이 벡터제어에 관한 연구는 국내외에서 활발하며 멀지 않은 장래에 가변소제어에 직류전동기 대신 벡터제어를 하는 교류기가 많이 이용될 것을 기대한다.
본 논문에서는 영상의 웨이브렛 변환계수의 양자화를 위하여 입력영상의 통계적 성질에 영향을 받지 않고 부호화 결과에 범용성을 갖는 새로운 벡터 양자화기의 설계법을 제안한다. 부호화 대상영상의 상관과 에지성분의 양 등이 웨이브렛 변환영역에서의 양자화기 설계에 중용한 요소인 것을 밝힌다. 기존의 벡터 양자화기의 가장 큰 문제점은 양자화대상 영상과 대표 벡터를 생성하기 위한 학습계열간의 통계적 성질의 불일치에 의한 부호화 성능의 열화이다. 그리하여 본 논문에서는 웨이브렛 변환계수의 양자화에 적합한 벡터양자화기의 대표 벡터를 생성하기 위한 학습계열로, 독립난수에 영상의 상관과 에지성분을 첨가한 모사 영상을 사용하여 종래 방식의 문제점을 해결하는 방법에 대하여 검토하였다. 제안 방식에 의해 설계된 벡터양자화기와 대표벡터 생성에 이용하는 학습계열에 부호화 대상이 되는 영상과 같은 실영상을 사용한 종래 방식에 의해 설계된 벡터양자화기와 부호화 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 비교하여 종래 방식의 문제점을 명확하게 밝히고, 아울러 제안방식으로 설계한 벡터양자화기가 부호화 성능이 우수함을 입증한다.
본 논문에서는 Mel-Frequency Cepstral Coefficient (MFCC), Decorrelated Filter Bank (DFB), Octave-based Spectral Contrast (OSC), Zero-Crossing Rate (ZCR), 그리고 Spectral Contract/Roll-Off를 복합 특징벡터로 결합하여 Support Vector Machine (SVM)을 이용한 음악 장르 분류 시스템을 설계하였다. 기존 방식에서는 전체 학습 데이터에 대한 특징벡터를 정규화를 한 후 SVM 모델을 생성하여 분류를 시행하였다. 본 논문에서는 비교 대상이 되는 한 쌍의 클래스에 대해서 One-Against-One (OAO) SVM으로 모델을 생성할 때 선택된 두 클래스의 특징벡터에 대해서만 정규화를 시행하는 방식을 제안한다. 기존 정규화 방식을 이용하면 단일 특징벡터로 OSC를 사용할 경우에는 60.8%, 복합 특징벡터를 모두 이용하는 경우에는 77.4%의 인식율을 얻을 수 있었다. 또한, 제안된 정규화 방식을 이용하면 OSC와 복합 특징벡터에 대해서 각각 8.2%와 3.3%의 추가적인 성능 향상을 얻을 수 있었다.
컴퓨터 시스템의 프로세스 종류는 크게 벡터 시스템과 스칼라 시스템의 두 가지 방식으로 나눌 수 있다. 이는 명령어 처리 방식을 구분한 것으로서 벡터 시스템은 명령어의 처리를 벡터 파이프라인 방식으로 수행한다. 이러한 벡터 시스템은 일반 명령어를 처리할 때는 명령어 실행을 벡터화하여 처리하기 때문에 속도가 향상되지만 반면에 컴파일을 수행할 때는 일반 명령 처리장치에서 스칼라 형태로 처리되기 때문에 그 처리 속도가 저하된다. 이러한 벡터 시스템에서의 컴파일 속도를 개선하기 위하여 별도의 크로스 컴파일러를 사용하는데, 이 때 별도의 크로스 컴파일 서버의 사용을 자동화하여 편리하게 사용할 수 있도록 구성하였다. 벡터 방식은 주로 Cray, NEC, Fujitsu 등의 컴퓨터에 채용하고 있으며 현재 KISTI에서 보유하고 있는 NEC 컴퓨터는 벡터 시스템이다. 본 연구는 크로스 컴파일러 서버를 구축하고 이 서버를 이용하여 자동적으로 크로스 컴파일을 함으로서 사용자는 기존의 일반 컴파일 방식과 동일하게 이용할 수 있기 때문에 사용하기 편리하고 NEC 메인 시스템에 부하를 주지 않으면서 컴파일 속도의 성능 향상을 가져오는 구성 방법을 제시한다.
본 논문에서는 객체 단위 스테레오 동영상을 변이-움직임 벡터의 상관관계를 이용하여 부호화 방식을 제안한다. 시간적으로 연속되는 스테레오 동영상에서의 객체를 MPEG-4와 같이 VOP 단위로 구성하고, 이전 시간에서 한 쌍의 VOP에 대한 변이 벡터와 현재 시간에서 좌ㆍ우 VOP에 대한 움직임 벡터를 블록 정합 방식으로 구한다. 그리고 나머지 한 개의 변이 벡터는 위에서 구한 벡터들을 가지고 변이-움직임 벡터의 상관관계를 이용하여 별도의 추정과정 없이 구한다. 그리고 보다 신뢰성 있는 벡터를 구하기 위해 각각 구한 변이와 움직임 벡터에 평활화를 수행한다. 이러한 기법을 스테레오 동영상 부호화에서 대부분의 부호화 방식인 B-VOP 예측부호화에 적용하였고 B-YOP 변이 보상시 변이-움직임 벡터의 상관관계를 이용하여 3개의 참조 VOP를 가지고 보상함으로써 화질을 기존 방식에 비해 향상시킬 수 있었다.
본 논문은 분류 벡터 양자화(CVQ)기법을 이용한 통신 시스템에서 채널 오류를 감소시키기 위한 인덱스벡터할당 방식을 다루고 있다. 제안된 시스템은 크게 내부 인덱스 할당방식(IIA inner index assignment)과 교차인덱스 할당방식(CIA : cross index assignment)으로 구성된다. IIA는 부(Sub)코드북 내에서 유사한 코드벡터들에 Hamming거리가 가까운 인덱스들을 할당함으로써 채널에러에 의해 발생된 화질저하를 감소시킨다. CIA는 인덱스 벡터의 클래스 정보를 나타내는 클래스 비트에 발생하는 채널 오류의 영향을 최소화할 수 있는 방법으로서 IIA에 의해 할당된 인덱스 벡터들을 수정한다. 본 논문에서 실시된 컴퓨터 모의실험은 제안된 시스템이 채널 부호화기법을 사용하지 않고도 채널 잡음을 극복할 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 2상 유도전동기의 가변속장치인 3-레그 2상 인버터의 PWM 방식을 공간벡터제어 방식으로 제안하였다. 기존의 3-레그 인버터의 PWM방식은 전형적인 SVPWM 방식을 적용하여 PWM 방식이 복잡하다. 본 논문에서는 3상 PWM 옵셋전압방식을 응용하여 2상 인버터에 적용하여 기존의 공간 벡터(space vector) PWM(SVPWM) 방식방식을 단순화 시킨 것이다. 제안된 3-레그 인버터의 PWM방식에 대한 타당성을 확인하기 위해 모의 실험과 실험이 실행되었다.
본 논문에서는 공간다중화 방식을 사용하는 다중 안테나 시스템의 수신부를 위한 연판정 값 발생방식을 제안한다. 공간 다중화 MIMO 시스템의 수신기술의 복잡도는 일반적으로 생성하는 후보벡터의 수에 비례하여 증가한다. 모든 송신 가능한 벡터를 후보벡터로 하는 ML 신호검출 기법은 신뢰도가 높은 연판정 값을 발생하여 우수한 성능을 달성하나 연산복잡도가 매우 높다. 반면 적은 수의 후보벡터를 발생하여 낮은 복잡도를 갖는 검출기법은 연판정 값의 신뢰도가 저하되는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 적은 수의 후보벡터만 가용할 때, 연판정 값의 신뢰도를 향상시키는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 웨이브렛 변환을 이용한 영상 부호화에서 입력 영상의 통계적 성질에 영향을 받지 않고 부호화 결과에 범용성을 갖는 새로운 벡터 양자화기 설계법을 제안한다. 기존의 벡터 양자화기의 가장 큰 문제점은 양자화대상 영상과 대표 벡터를 생성하기 위한 학습계열간의 통계적 성질의 불일치에 의한 부호화 성능의 열화이다. 그리하여, 본 논문에서는 벡터 양자화기의 대표벡터를 생성하기 위한 학습계열로 독립 난수에 영상의 상관과 에지 성분을 첨가한 모사 영상을 사용하여 종래 방식의 문제점을 해결하는 방법에 대하여 검토하였다. 제안방식에 의해 설계된 벡터양자화기와 대표 벡터 생성에 이용하는 학습계열에 부호화 대상이 되는 영상과 같은 실제의 영상을 사용한 종래 방식에 의해 설계된 벡터 양자화기와 부호화 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 비교하여 종래 방식의 문제점을 명확하게 밝힘과 동시에 제안 방식으로 설계된 벡터 양자화기가 부호화 성능이 뛰어남을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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