본 논문에서는 H.264 동영상 표준 부호화 방식의 블록화 현상 제거 및 화질 개선을 위한 적응적 후처리 기법에 대해 제안한다. H.264의 루프 필터는 부호화기 내부에 위치함에 따라 부호화 복잡도를 증가시키곤 블록화 현상을 완벽히 제거하지 못하며, 영상을 과도하게 열화 시킨다. 따라서 본 논문에서는 부호화기의 복잡도를 낮추는 동시에 고화질의 영상을 복원하기 위해 Constraint Least Squares(CLS) 기법과 투영 기법을 결합하였다. 또한 인간의 시각 시스템을 반영하기 위해 가중치 norm CLS 기법을 사용하였으며, 이를 위해 블록 경계와 블록 내부에 위치한 화소들의 위치에 따라 각기 다른 국부 분산과 라플라시안 연산자를 새롭게 정의하였다. 국부 화소들은 높은 상관관계를 갖는다는 특성을 이용하여 투영 기법을 위한 투영 집합을 정의하였다. 끝으로 0.264의 양자화 인덱스(QP)를 완화도 조절을 위해 공통적으로 사용하였다. 실험 결과를 통해 제안된 후처리 기법이 H.264의 루프 필터보다 블록화 현상을 효과적으로 제거하는 동시에 CLS 기법보다 빠르게 수렴함을 확인할 수 있었다.
파일 시스템의 단편화 현상을 해결하기 위한 기존 기법들은 디스크 조각 모음과 같이 특정 시점에 집중된 디스크의 연산이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해소하기 위해 디스크의 연산 처리를 분산시키는 자동적이고, 지속적인 단편화 해소 시스템을 설계하고 구현하고자 한다. 이를 위해 우리는 단편화 측정을 위한 자동적인 레이아웃 스코어링(ALS: Autonomic Layout Scoring)기법과 디스크의 연산 처리를 분산시키기 위한 기법으로 디스크의 유휴 시간(idle time)을 찾아 복사를 수행하는 지연 복사(Lazy-copy)기법을 제안한다. 두 기법은 우선 자동적인 레이아웃 스코어링을 통해 단편화 된 대상 파일을 검색하고, 검색된 파일을 옮길 수 있는 연속적인 빈 공간이 있을 경우, 파일의 유실을 막기 위해 지연 복사를 수행한 후 아이노드의 정보를 수정함으로써 단편화 현상을 해결한다. 본 논문에서 제시한 시스템을 실제 리눅스(linux) 환경에 적용하여 단편화 된 작은 파일의 레이아웃 스코어링을 측정 한 결과 기존 EXT2 파일 시스템보다 $2.4%{\sim}10.4%$ 정도의 레이아웃 스코어링이 향상된 것을 볼 수 있었으며, 실험 디스크에 파일 크기에 따른 읽기/쓰기를 실행하여 성능을 측정한 결과에서도 EXT2 파일 시스템과 비교 하여 쓰기성능에서는 $1%{\sim}8.5%$, 읽기 성능에서는 $1.2%{\sim}7.5%$ 정도의 향상된 결과를 보았다. 이 시스템을 이용하면 수동적인 관리 없이도 자동적으로 사용자의 I/O 작업에 대한 방해 없이 단편화 현상을 지속적으로 해소할 수 있다.
인터넷상의 수많은 트래픽 정보 중에서 악성 트래픽 정보를 빠르게 감지하는 것은 그 정보의 방대함 때문에 쉽지 않다. 공격시각회(Attack Visualization) 기법은 이런 수많은 정보 중에서 악성 트래픽 정보를 좀 더 쉽게 인지하게 함으로써 새로운 공격에 대해서 빠른 대응과 피해 최소화를 하는데 활용할 수 있다. 본 연구에서는 평행좌표계(Parallel Coordinates)를 이용해 공격시각화를 하여, 분산 서비스 거부 공격, 웜, 스캐닝 공격 등 인터넷상에 알려진 혹은 알려지지 않은 새로운 공격들에 대해 빠른 대응을 하기위한 기술 연구를 하였으며, 각 공격들의 특정 시각화 패턴을 감지하고 이를 알려주는 이상탐지(anomaly detection) 시각화 시스템 PCAV를 구현하였다. PCAV 시스템을 통해 네트워크 관리자는 실시간으로 트래픽 정보와 공격들의 시각화 정보를 원격에서도 모니터링하고 이를 통해 즉시 대응하는 것이 가능하다. 또한, 이전에 발생한 공격들의 시각화 정보를 확인하고 이를 분석하는 것과, 알려지지 않은 공격이 발생했을지라도 그 공격의 시각적 패턴이 나타났을 때 즉각 공격 서명(Signature)으로 활용 하는 것이 가능하다.
팜유에 유화제인 sucrose fatty acid ester를 첨가하여 유화제 첨가농도의 변화에 따라 나타나는 팜유의 결정화 및 용융화 현상을 DSC를 이용하여 연구하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 유화제가 첨가된 팜유를 냉각할 때, 무첨가군에 비하여 발열 정점 온도가 저하되었다. 이것은 SE가 300ppm까지 첨가된 팜유에서는 모결정 형성이 억제되므로 인해 결정화 온도가 저하된 것이다. 이는 SE의 첨가량이 300ppm까지 증가되는 것과는 관계없이 결정화 단계에서 저융점 결정 형성이 억제되었다. 팜유를 용융할 때 ${\alpha}$형 전이온도 및 entropy의 변화현상은 무첨가군에 비해 SE 첨가군의 경우, scanning rate의 변화에 관계없이 유화제의 분자 분산에 의한 영향으로 불규칙하게 나타났다.
특징 정규화는 음성 특징 파라미터들의 통계적인 특성의 정규화를 통해 훈련 및 테스트 조건 사이의 환경 불일치의 영향을 감소시키는 방법으로서 기존의 Gaussian mixture model-hidden Markov model(GMM-HMM) 기반의 음성인식 시스템에서 우수한 성능개선을 입증한 바 있다. 하지만 심층신경망(deep neural network, DNN) 기반의 음성인식 시스템에서는 환경 불일치의 영향을 최소화 하는 것이 반드시 최고의 성능 개선으로 연결되지는 않는다. 본 논문에서는 이러한 현상의 원인을 과도한 특징 정규화로 인한 정보손실 때문이라 보고, 음향모델을 훈련 하는데 유용한 정보는 보존하면서 환경 불일치의 영향은 적절히 감소시켜 음성인식 성능을 최대화 하는 특징 정규화 방식이 있는 지 검토해보고자 한다. 이를 위해 평균 정규화(mean normalization, MN)와 평균 및 분산 정규화(mean and variance normalization, MVN)의 절충 방식인 평균 및 지수적 분산 정규화(mean and exponentiated variance normalization, MEVN)를 도입하여, 잡음 및 잔향 환경에서 분산에 대한 정규화의 정도에 따른 DNN 기반의 음성인식 시스템의 성능을 비교한다. 실험 결과, 성능 개선의 폭이 크지는 않으나 분산 정규화의 정도에 따라 MEVN이 MN과 MVN보다 성능이 우수함을 보여준다.
분산 멀티미디어 환경에서 교재 제시를 위한 미디어내${\cdot}$미디어간 동기화는 전송 데이터의 지연과 손실 및 미디어별 전송 특성 등과 같이 비동기 오차로 인해 미디어들간의 정확한 시간 관계성을 보장하기가 매우 어렵다. 미디어내 동기화는 표현률에 영향을 받기 때문에 네트워크 지연으로 인한 미디어 도착률이 비정상적일 때 지터 현상이 발생한다. 그리고 각각의 미디어 스트림에서 지터의 누적된 결과로 미디어간 스큐가 발생한다. 이런 현상은 원거리 교육에서 네트워크 지연으로 인해 학습자의 내용 인식에 혼란을 야기시키고, 송${\cdot}$수신측의 효율적인 상호 작용을 제공하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 미디어 또는 하나 이상의 미디어 사이에서 시간 관계성의 요구 사항을 유지함으로써 네트워크 지연으로 인한 문제점을 해결할 수 있다. 또한 표현률에 영향을 받는 미디어내 동기화 방법을 제안하고, 원격 교육을 위한 교재 제시 시스템을 구현하였다.
단분산 입자계의 진동성향시 공정조건에 따라 형성되는 침점체의 미세구조와 물성을 분석할 수 있는 전산실험 모델이 개발되었다. 여기서 중요한 진동성형 변수들인 진폭(amplitude), 침적시간(frequency), 진동횟수(cycle)가 형성되는 침적체의 회절구조 및 충전밀도에 미치는 영향이 조사되었다. 형성되는 침적체의 비결정상으로부터 결정상으로의 상변이 조건이 결정되었다. 모델의 결과는 실제 실험결과를 만족시키는 진동횟수와 충전밀도의 경험식과도 부합하였다. 현 모델은 진동성형시 침적체의 조밀화 현상과 결정화 현상을 조사하는데 매우 효과적이다.
하천에 유입된 오염물질의 2차원 혼합거동은 하천 주흐름에 의한 이송현상과 유속 성분의 수심평균 값에 대한 공간적 편차로부터 야기되는 분산현상으로 설명 할 수 있다. 이는 3차원 이송확산 방정식으로부터 수심 적분된 2차원 이송-분산 방정식으로 수학적 유도가 가능하며, 수심방향으로 적분하는 과정에서 발생되는 농도의 분산항은 Taylor Dispersion 개념에 기초하여 종방향 및 횡방향의 2차원 분산계수로 표현된다. Fischer(1978)는 연직방향 유속분포로부터 2차원 분산계수를 추정하는 해석해를 수학적으로 유도하였으나, 실제 하천에서 정밀한 연직방향 유속분포를 계측하는 것은 많은 비용 및 노동력을 초래한다. 따라서 선행 연구자들은 2차원 혼합모형의 분산계수를 산정하고자 실험적 방법으로써 추적자실험을 수행하였다. 추적자실험은 추적자 물질을 수체에 주입한 후 농도의 변화를 관측함으로써 추적자물질이 하천에서 이송 및 분산되는 과정을 이해하는데 유용하다. 기존의 추적자실험은 고정된 위치에서 농도를 계측하여 시계열적인 농도의 변화를 관측한 후, 오염운 동결가정을 통해 종,횡방향 분산계수의 산정이 가능하지만, 오염물질 농도의 공간적 분포를 얻기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 기존의 추적자실험법의 한계를 극복하고자 형광물질을 이용한 추적자실험을 수행함과 동시에 드론에 장착된 디지털카메라를 이용하여 항공영상을 취득 및 분석하여, 하천에 주입된 형광물질의 농도분포를 시공간적으로 추출하는 기법을 개발하고, 이를 바탕으로 오염물질의 2차원 혼합거동을 분석하였다. 본 실험은 한국건설기술연구원의 안동하천실험센터의 A3실험수로에서 수행되었으며, 실험수로는 평균 하폭 5 m, 평균 수심 0.44 m, 유량 $0.96m^3/s$의 실제 소규모 하천과 유사한 축척을 가지고 있다. 추적자물질은 Rhodamine WT 용액이 사용되었으며, 실험수로 내 설치된 15개의 형광광도계(YSI-600OMS)를 이용하여 농도를 측정하였다. 항공영상의 취득을 위해 이용된 드론은 DJI-Phantom 3 Professional 이며, 3840x2160의 해상도로 초당 30 frame의 동영상으로 취득되었다. 영상의 정합 및 좌표화를 위해 RTK-GPS를 이용하여 12개의 지상 기준점의 좌표를 취득한 후, 사영변환을 통해 영상좌표를 지상좌표로 변환하였다. 영상의 픽셀값을 농도장으로 변환하기 위해 각 RGB 밴드의 픽셀값을 통계적으로 분석하여 농도장으로 변환하였으며, 영상으로부터 얻은 농도장은 형광광도계에 의해 실측된 농도와 결정계수 0.9이상의 수준으로 정확도를 나타냈다.
We present the discrete event systems modeled by finite state machines in this paper using the boolean matrices and vectors. We propose a supervisor synthesis method for such boolean discrete-event systems. The proposed supervisor synthesis algorithm is practically implementable, since the size of the state vector in the product system does not increase exponentially with the number of components.
현재 국내.외 기간 통신망은 급격히 증가하는 고속 대용량 트래픽을 효율적으로 멀리 전송하기 위해 광증폭기를 이용한 파장분할다중화방식 (DWDM : Dense Wavelength Division Multiplexing) 광전송 시스템 통신망을 구축하고 있다. DWDM광전송 시스템에서 고속, 대용량 및 장거리 전송을 하기 위해서는 기존 3R 광 중계기 시스템에서 크게 중요시 않았던 광 fiber의 비선형(non-linearity) 전송제약 요소를 고려하여 통신망을 설계하여야 한다. 광통신망에서 장거리 전송 시 신호펄스 파형의 왜곡을 최소화하기 위해 영분산(zero-dispersion)을 구현하여야 하지만, 영분산으로 인하여 파이버의 비선형 현상이 나타나 신호 스펙트럼 왜곡 현상이 발생하는 문제가 있다. 즉 영 분산과 파이버의 비선형 사이에 서로 상충관계를 해결하여야 고속 대용량 트랙픽을 장거리 전송할 수 있다. 본 논문에서는 DWDM 해저 광 통신망에서 고속 대용량 트래픽을 장거리 전송하기 위한 기술을 알아보고, 영분산과 파이버의 비선형 사이에 상충문제를 해결 위한 분산관리 기법을 소개하고, 실제 한국-홍콩간 해저 광통신 구간에서 분산 맵 (dispersion map)을 설계 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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