본 논문에서는 임의의 배율로 디지털 영상을 확대와 축소하는 개선된 cubic convolution 보간법을 제안한다. 제안하는 공간해상도조정 방법은 압축된 HD 비트스트림이나 SD 비트 스트림을 transcoding시키는 과정에서 다양한 형식의 해상도를 조정하기위해 사용된다. Transcoder등 다양한 응용분야에서 영상의 화질은 유지하면서 크기를 조정하는 것은 매우 중요한 기술이다. 해상도조정은 원본 디지털 데이터를 연속함수로 변환하는 단계와 새로운 샘플링간격에 맞게 재표본화하는 단계, 이렇게 두 단계로 구분된다. 우리는 원본영상과 해상도조정 된 영상사이의 관계를 고려하여 보간 필터의 kernel 개선에 초점을 맞췄다. 본 논문에서는 MPEG 표준에서 고려하는 다양한 영상포맷들간 해상도를 변환시키기 위한 기술을 제안한다. 이 방법은 기존의 방법과 비교하였을 때, 정보 손실을 최소화하여 고화질의 해상도 변환 기능을 가능하게 한다.
Vertical-Cavity Surface-Emitting Laser(VCSEL)는 짧은 공진기(cavity)와 여러 층의 distributed Bragg reflector(DBR)층을 거울로 사용하기 때문에, edge-emitting lasers(EELs)와는 달리, 광출력 및 변환효율 등의 예측이 쉽지 않다. 그 주된 원인은 VCSEL에서는 Fabry-Perot 레이저와는 달리, 각각의 DBR 거울 층들이 손실을 가지고 있기 때문으로 이에 따라 상/하향광출력 비나 변환효율을 계산해 내는 데에 어려움이 있다. 그러나 전달 행렬 방법(transfer matrix method, TMM)을 이용하면, VCSEL과 같은 여러 층을 갖는 구조에서의 성능 지수를 정확히 계산할 수 있다. 이 논문에서는 전달 행렬 방법을 이용하여 VCSEL의 구조 변화에 따른 문턱이득, 문턱전류 밀도 및 변환효율을 구하였으며 문턱전류 및 변환효율 모두를 고려한 VCSEL의 최적 구조 설계 기법을 제시하였다.
모델링 및 시뮬레이션 분야에서 이미 모델링되어 있는 환경 데이터를 재사용하고 확장할 수 있는 방법은 매우 중요하다. 이에 환경데이터의 공유 필요성을 만족할 수 있도록 확장될 수 있는 환경 데이터 표현 및 교환 메카니즘이 절대적으로 필요하다고 할 수 있다. SEDRIS의 STF(SEDRIS Transmittal Format)는 이러한 목적을 가능케 하는 표준으로써, 환경 데이터 사용자 및 생성자에게 명료하게 정의된 교환 명세를 제공한다. 본 논문에서는 SEDRIS의 표준 교환 포맷을 이용하여 상용 포맷(Maya)을 정보 내용의 의미 손실 없이 교환 포맷으로, 교환 포맷을 상용 포맷으로 변환하기 위한 자동변환기를 설계 및 구현하였다.
HVDC 시스템은 초고압 직류 송전 시스템으로써, AC를 DC로 변환하여 장거리 송전에 유리한 시스템이다. 현재 대륙간 송전 및 주파수 변환을 위한 BtB Topology에 많이 응용되고 있다. HVDC 시스템의 장점은 일정 송전거리 이상이 되면, DC가 AC에 비하여 손실율이 적고 유리한 장점이 있다. 해당 HVDC Valve는 전력을 AC-DC-AC로 변환하려면, HVDC Valve(Module)이라고 불리는 전력 변환 장치가 필수적이다. 해당 Valve를 현장에 설치하기 전에 IEC 60700-1 또는 CIGRE 같은 국제 표준 규격에 맞추어 Type Test를 진행 후에 통과 시 현장에 설치되어야 한다. 해당 Type Test는 크게 2가지로 분류되며, 절연 성능을 시험하기위한 Dielectric Test 그리고, 실제 Thyristor Valve의 동작을 가혹 한 조건에서 시험하기위한 Operational Test가 필요하다. 본 논문은 IEC 규격 (IEC 60700-1)에 의거 사이리스터 밸브에 대한 Operational Test 중 단락시험방법과 시험내용을 기술하고, 시험결과로 검증한다.
본 논문은 캐스코드결합에 의한 마이크로파 자기발진믹서를 설계하기 위하여 믹서가 최적 변환이득을 나타내는 바이어스 조건에 대해 분석하였다. 마이크로파 자기발진믹서는 두 개의 GaAs MESFET를 케스코드 결합시켰으며 상위 MESFET는 비교적 높은 Q값을 가지는 유전체공진기에 의해서 발진기로 동작시키고 아래쪽 FET는 저잡음 특성과 최적의 변환이득을 나타내는 믹서로서 동작시켰다. 분석결과 드레인 전압은 $V_{ds}=2.5V$이고 게이트바이어스 전압은 $V_{gs1}=-0.2V와 \;V_{g2}=0V$로 선정하였을 때 설계된 5.15Ghz의 발진기 출력은 5.92dBm, 위상잡음은 -132.0dBc@100KHz, 믹서의 변환손실은 약 -3dB를 나타내어 이론에 의한 자기발진믹서를 설계할 수 있음을 보였다.
대형 구조물의 결함 유무 및 결함 발생시의 위치 진단은 이들 구조물의 중대 손상으로 인한 인명 및 경제적 손실 예방에 매우 중요하다. 본 논문에서는 보유추 구조물에 결함이 존재할 경우 구조물의 모드 형상에 특이점으로 반영된다는 것에 착안하여, 결함으로 인한 보유추 구조물 고유진동형의 특이점을 고유진동형을 한번 웨이블렛 변환한 후 이의 상세 성분만을 역 웨이블렛 변환으로 복구한 값의 크기를 이용해서 찾는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 본 연구에서 적용한 결함진단 방법의 타당성과 유용성은 두께 변화 또는 균열을 갖는 양단 자유 보에 대한 수치해석과 실험 및 균열을 갖는 선체 거더에 대한 수치해석을 수행하여 검토하였다.
깊이 정보를 획득하고 전송하는 과정에서 물리적 잡음 및 부호화 손실로 인하여 깊이맵의 품질이 저하된다. 본 논문은 깊이맵 품질을 향상시키기 위해 공동 거리 변환에 기반한 결합 양측 필터(joint bilateral filter)를 제안한다. 제안하는 방법은 깊이맵의 거리 변환값과 색상 영상의 거리 변환값에 따라 잡음 제거에 필요한 색상 정보량을 결정한다. 그 결과 제안하는 필터는 깊이맵 잡음을 효과적으로 제거하면서 결합 양측 필터의 시각적 왜곡 현상을 최소화한다. 컴퓨터 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 방법보다 잡음 제거와 시각적 왜곡 억제 관점에서 성능이 좋아짐을 확인했다.
비식별화 모델은 데이터 공유를 위한 모델로 원본데이터를 비식별화 변환 처리하여 개인정보를 보호함과 동시에 분석에 필요한 데이터를 외부에 제공하는 모델로 연구되어 왔다. 변환 방법으로는 삭제, 일반화, 범주화 기술 등이 주로 사용되며 변환 과정 중에는 재식별 가능성을 최소화하기 위해 k-익명성, l-다양성, t-근접성 혹은 differential privacy 등의 프라이버시 모델이 적용되고 있다. 하지만 변환된 비식별 데이터 세트는 필연적으로 원본 데이터 세트와 다른 값을 가지며 이는 결과적으로 최종 분석 결과에 영향을 주게 된다. 이를 위해 두 데이터 세트 간의 차이를 상이도(dissimilarity) 혹은 정보 손실율(information loss)이라는 지표로 측정 하고 있으며 본 지표는 비식별 데이터의 활용성을 평가 하는 데에 매우 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 비식별 데이터와 원본 데이터와 간의 차이를 도메인 기반의 절대적인 기준대비로 표현한 상이도 측정 방법을 제안하며, 그 유효성을 실데이터 기반의 실험을 통해 검증하였다.
밀리미터파 위상배열시스템에 위상변환기는 개별안테나의 위상을 조절하는 핵심 부품이다. 본 논문은 손실이 큰 실리콘 웨이퍼의 위상변환기에 적용을 위한 설계 기법을 5GHz에서 검증한 내용을 담는다. 0/180도 2-State 위상변환기가 제작되었으며 그것은 2개의 2-Stage AMP를 병렬로 구성하였다. 각 State의 Gain을 동일하게 유지하기 위해서 0/180도 Delay 라인을 2-Stage AMP의 각 Stage 중간에 삽입하였다. 통상적으로 AMP를 병렬 연결할 때 Wilkinson Power Combiner/Divider과 같은 수동회로를 추가하지만 실리콘 웨이퍼에서는 이것으로 인해 큰손실이 발생할 수 있으므로 생략하고 직접 연결하였다. 제작결과 5GHz에서 12dB이득, 174도 위상차를 확인하여 본 설계 기법을 검증하였다.
최근 다양한 분야에 인공지능 기술이 도입되고, 학계 관심이 늘어남에 따라 다양한 기계학습 모델들이 여러 프레임워크에서 운용되고 있다. 하지만 이러한 프레임워크들은 서로 다른 데이터 포맷을 가지고 있어, 상호운용성이 부족하며 이를 극복하기 위해 오픈 신경망 교환 포맷인 ONNX가 제안되었다. 본 논문에서는 여러 기계학습 모델을 ONNX로 변환하는 방법을 설명하고, 통합된 ONNX 포맷에서 기계학습 기법을 판별할 수 있는 알고리즘 및 추론 시스템을 제안한다. 또한, ONNX 변환 전·후 모델의 추론 성능을 비교하여 ONNX 변환 간 학습 결과의 손실이나 성능 저하가 없음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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