불확실한 비선형 다중입출력 시스템에 대해서 신경회로망을 이용한 적응출력피드백제어기법이 제안되었다. 역변환 기반의 제어입력으로부터 불확실한 비선형성을 분리하기 위해 변형된 운동 역변환 모델(Modified Dynamic Inversion Model, MDIM)이 도입되었다. MDIM은 근사된 운동 역변환 모델과 역변환 모델 오차로 구성되었고 한 개의 신경회로망이 MDIM을 보상하는데 적용되었다. 여기서 신경회로망의 출력은 필터링된 근사오차 기반의 제어기를 증대시킨다. 추적성능과 종국적 유계성(ultimate boundedness)을 보장하기 위해 리야프노프의 직접방법(Lyapunov's direct method)으로부터 유도된 온라인 가중치 적응법칙이 이용되었다. 수치적 시뮬레이션을 통해 본 논문의 타당성을 검증하였다.
We have fabricated a modified hairpin-type YBa$_2$Cu$_3$O$_{7-{\delta}}$ (YBCO) 2-pole microstrip bandpass filter with the center frequency of 5.8 GHz. We designed a hairpin-type filter with interdigital-coupled inner poles to improve the filter performance. Compared to a typical hairpin-type filter of the same size, the center frequency, the bandwidth and the insertion loss appeared smaller by 14.5% ,29.6%, and 0.55 dB, respectively. The dimensions of the filter were 13.7mm ${\times}$3.3 mm. YBCO films deposited on r-cut sapphire buffered with a CeO$_2$thin layer were used fur making the filter.
현재 사용되고 있는 침입 탐지 시스템들은 새로운 공격 패턴을 가진 침입을 탐지하기 위하여 규칙 데이터베이스를 지속적으로 갱신하고 있다. 그러나 이러한 침입 탐지 능력은 현재 알려진 기술이나 기법들에 한정된다. 따라서, 기존침입 탐지 시스템들은 공격을 받은 후, 현재까지 존재하지 않았던 새로운 기법이 적용된 공격이나 다소 변형된 공격을 받게 되면 침입을 탐지하지 못하거나 능동적 대처를 하지 못하였으며, tcpdump 또는 libpcap과 같은 응용 레벨의 프로그램을 사용하였기 때문에 실시간으로 패킷들을 감시할 수 없었다. 이러한 추가적인 공격들을 탐지하기 위해서 보다 강력하고 능동적인 네트워크 기반의 대응 기술이 요구되는데, 이에 본 논문에서는 이러한 요구 사항을 해결하기 위하여 패킷 감시의 정확성과 침입에 대한 실시간 대응성을 높이는 커널 레벨에서 동작하는 침입 탐지 모듈과, 악의적인 목적을 가진 패킷들을 차단하는 필터링 모듈 개발 기법을 제시하고자 한다.
본 논문은 자동 시각 굴절력 곡률계의 전자 부문에 연동될 곡률 측정 알고리즘을 소개한다. 만약 자동화된 시스템이 광학계로부터 나오는 영상을 이용하여 내부 처리를 거친 후 정확한 시각 측정치를 검사자에게 알려줄 수 있다면 잘못 측정되는 측정 횟수를 크게 줄일 수 있을 것이다. 본 연구는 형태학적 필터링(morphological filtering)과 그레이-레벨의 신호 강조(signal enhance) 기술들을 이용하여 자동 시각 굴절력 곡률계에 연동될 각막 곡률과 굴절력 측정 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘에서는 광학계로부터 도출된 링 모양 광원의 화상을 처리하기 위해서 새로운 방법을 사용하는 대신에 구면 굴절력 측정을 위해서 6 개의 점으로 구성된 화상을 처리하는 방식으로 변형 적용시킨다. 이 때 링의 띠를 6 개의 덩어리 점으로 변형하는 과정만을 제외하면 구면 굴절력 영상을 처리하는 방식과 같게 된다. 이는 알고리즘의 간결화와 측정 시간을 줄이는 효과를 얻게 된다. 그리하여 본 각막 측정 알고리즘은 정확한 측정값 도출이 어려운 시각 영상에 적용되어 효과적으로 오차를 줄임으로써 보다 효율적인 각막 측정을 가능하게 하였다.
The level of psychological damage caused by verbal abuse among cyberbully victims is very serious. It is going to introduce a system that determines the level of sanctions against chatting in real time using the automatic prohibited words filtering based on artificial neural network. In this paper, we propose a keyword filtering method that detects the modified prohibited words and determines whether the corresponding chat should be sanctioned in real time, and a real-time chatting screening system using it. The accuracy of filtering through machine learning was improved by processing data in advance through coding techniques that express consonants and vowels of similar pronunciation at close distances. After comparing and analyzing Mahalanobis-based clustering algorithms and artificial neural network-based algorithms, algorithms that utilize artificial neural networks showed high performance. If it is applied to Internet chatting, comments or online games, it is expected that it will be able to filter more effectively than the existing filtering method and that this will ease communication inconvenience due to existing indiscriminate filtering methods.
촬영된 카메라의 기초 정보를 담고 있는 EXIF 파일을 편집 프로그램들을 통해 삭제 또는 변형하게 되어 우리 주변에서 출처를 알 수 없는 이미지들이 상당수 존재하게 되었다. 이와 같은 문제점은 디지털 이미지의 출처를 왜곡하여 공공기관에서 사건의 분석 및 감정에 혼선을 줄 수 있다. 특히 증거의 출처를 명시하는 법정 기관에 출처가 삭제, 변형된 EXIF 파일을 가진 디지털 사진은 객관적 증거의 역할을 할 수 없다. 본 논문은 이와 같은 문제를 해결하기 위한 연구로써 촬영에 사용된 카메라의 신원을 추적하는 데 목적이 있다. 이를 위해 본 논문은 디지털카메라 이미지 프로세싱에서 사용하는 렌즈 왜곡 보정 알고리즘을 주목하였다. 렌즈 왜곡 보정은 맵핑 알고리즘을 이용하며 이 때 위신호 인공물(Aliasing artifact)와 복원 인공물(Reconstruction artifact)의 발생을 제거하기 위한 보간 알고리즘을 사용한다. 여기서 보간은 맵핑의 패턴과 유사한 형태로 나타나며 이 보간의 흔적을 찾는 것이 연구의 핵심이다. 본 논문에서는 맵핑에 사용된 보간 패턴을 검출하기 위해 미니멈 필터(Minimum Filter)를 이용한 검출 알고리즘을 제안하였다. 보간이 발생한 영역과 그렇지 않은 영역을 분류하여 두 영역에 동일한 미니멈 필터를 적용한다. 이를 DFT를 통해 각 영역간의 주파수 특성이 어떻게 나타나는지 확인하였다. 이 결과를 바탕으로 두 영역간의 차분값을 활용하여 최종 검출 맵으로 구현하였다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환 기반의 스케일러블 비디오 부호화의 핵심 요소인 움직임 보상 시간적 필터링 (motion compensated temporal filtering; MCTF)의 성능향상을 위한 효과적인 움직임 예측 기법을 제안한다. MCTF의 성능향상과 밀접한 관련이 있는 픽셀 연결성을 개선하기 위하여 변형 중간값 연산 및 주변 블록의 움직임 벡터를 이용한 움직임 예측 방법으로 움직임 벡터 필드를 평탄화한다. 또한 영상의 복잡도 등의 특성에 따라 가변 블록크기로 움직임 예측을 수행하여 움직임 벡터 필드의 상관도를 더욱 향상시킨다. 제안하는 방법은 시간적 필터링 과정에서 고주파 프레임으로 분해되는 에너지를 줄여 MCTF 및 전체 스케일러블 부호기의 성능을 향상시킨다. 실험결과 기존의 고정 블록크기 전역탐색 방법과 비교하여 제안하는 방법이 시간적 고주파 부대역 프레임에 포함된 에너지를 최대 30.33%까지 감소시키는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 서브밴드 기법을 이용한 다중채널 능동소음제어 알고리즘을 제안하였다. 제안된 서브밴드 제어 기법은 3차원 폐공간에서의 능동소음제어서 가장 문제가 되는 계산량을 줄이고 성능올 향상시키기 위한 방법으로, 소음신호를 여러 개의 주파수 밴드로 분할하여 병렬 처리함으로서 원하는 주파수 범위의 소음을 효과적으로 제거할 수 있어 기존의 알고리즘 보다 낮은 차수의 적웅필터를 사용할 수 있다. 적용필터 알고리즘으로 서브밴드로 나펀 기준입력 대신에 오차신호를 perfiltering하는 adjoint LMS 알고리즘을 적용하여 전체적인 계산량의 감소를 이룰 수 있었으며, 성능 향상올 위하여 기존의 하이브리드 제어기법을 변형하여 전향제어기와 궤환제어기의 특성을 가중적으로 갖는 하이브리드 제어기법올 광대역 소음제어 시스템에 적용하여 우수한 소음제거특성과 시스템의 높은 안정성올 얻었다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해서 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 기존의 알고리즘과 비교하였다.
본 논문은 필드 워핑과 모핑을 위한 pseudomedian 필터 기반 영상 보간법을 제안하고 주관적인 화질을 분석?평가함에 그 목적이 있다. 필드 워핑은 상대적으로 많은 연산량을 요구하는 것에 반해 제어선을 이용하여 좀 더 세밀하게 워핑 결과를 제어할 수 있는 것이 장점이다. 필드 영상 워핑 및 모핑의 동작 특성상, 국부적인 영상 확대와 축소 및 회전 등과 같은 다양한 기하학적인 변형이 복합적으로 발생하게 되는데 역방향 매핑 과정에서 소스 영상과 목적 영상의 화소가 정수 화소 단위로 대응되지 않을 경우, 목적 영상에 대응시킬 화소값을 산출하기 위해 적합한 영상 보간 기술이 필요하다. 다양한 보간 기술들 중에서 평균적으로 우수한 결과를 제공하는 양선형 보간이 보편적으로 사용되고 있으나, 이 보간 기술은 대각선 방향의 윤곽선 재현에 한계를 가지고 있다. 제안된 보간 방법은 양선형 보간과 윤곽선 재현에 우수한 특성을 보이는 pseudomedian 필터 보간를 효과적으로 결합한 것이다. 제안된 방법에 따르면 다른 보간 기법에 비해 상대적으로 자연스러운 워핑 및 모핑 결과를 얻을 수 있다.
단위원의 내부로부터 Jordan 영역으로의 등각사상을 구하는 것은 일반적으로 비선형방정식인 Theodorsen 방정식을 푸는 것으로 귀결된다. 저자는 이 비선형 방정식의 수치적 해법 중 가장 효율적인 방법으로 알려진 Wegmann의 해법에 저주파 필터를 적용하여 개선하고 새로운 산법의 수렴성을 이론적으로 증명한 바 있다[1, 2]. 또한 이 해법에 있어 참값을 모르더라도 오차평가가 가능한 방법을 제안하였다[3]. 본 논문에서는 참값을 모르더라도 오차평가가 가능한 연구결과를 이용하여 주어진 문제영역과 허용오차에 따라 자동으로 수치등각사상이 결정되는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘에서는 지금까지 경험에 의존했었던 표본수와 저주파 필터 파라메터가 주어진 문제영역에 따라 자동으로 결정된다. 이것은 문제의 난이도가 문제영역의 변형에 의존한다는 전제로 문제영역의 모양을 결정하는 함수를 Fourier 급수로 전개, 분석하여 얻을 수 있다. 수치실험을 통해 그 유효성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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