군중 장면의 실시간 처리를 위해서는 기하 처리 부분 뿐만 아니라 모션 처리 부분까지 다단계 표현 기법 연구가 필요하다. 우리는 모션 처리 부분에서 사용되는 운동학 연산 간소화를 위해, 선택적 주의와 최적화 기법을 통한 모션 다단계 기법을 제안한다. 선택적 주의 기법으로 잘 알려진 가우시안 거리 기법을 응용하여, 우리는 한 모션에서 각 관절의 중요도를 수치화할 수 있다. 또한 운동학 연산에서 제외된 관절에 의해 손상된 각 단계의 모션에 대하여, 비선형 최적화 기법을 통해 최대한 손상을 막은 모션으로 수정할 수 있다. 우리는 제안한 다단계 표현 기법을 통해 표현된 모션의 어색한 정도를 설문조사를 통해 객관적으로 검토하였고, 피실험 자들이 관절각이 어느 정도 적은 상태를 유지하는 모션에 대해서는 다단계 표현 기법을 통한 군중 장면과 원본 군중 장면의 차이점을 파악하지 못했음을 발견하였다. 또한 제안한 기법을 사용하여 군중 장면을 렌더링하면 전체 처리 시간이 약 16% 정도, 운동한 연산 시간이 약 70% 절감됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는 모폴로지(Morphology) 재구성(Reconstruction)과 비선형 확산(Non-Linear Diffusion)을 이용하여 칼라 영상을 유사한 영역으로 분할하는 방법을 제안한다. 초기에 RGB 영상을 LUV 색상 공간으로 전환하고, 그 색상공간에 모폴로지를 응용한 재구성(Reconstruction)에 의한 닫힘(Closing) 연산과 비선형 확산(Non-Linear Diffusion)을 적용하여 잡음을 제거한 실험 영상을 획득한다. 이 영상에서 워터쉐드 알고리즘을 위한 칼라 영상의 기울기(Gradient) 정보를 획득하고, 그 영상에 마커(Marker) 정보를 이용한 워터쉐드(Watershed) 알고리즘을 적용하여 영상을 효과적으로 분할한다. 칼라 영상을 대상으로 한 실험에서 제안 방법이 영상을 효과적으로 분할함을 확인 하였다.
성능에 기초한 설계법에서는 비선형 응답산정이 필수적이며, 이를 위한 방법으로는 비선형시각이력해석법, 비선형 정적해석법, 비선형 효과를 고려한 등가선형해석법 등이 있다. 일부 규준에서는 pushover곡선으로부터 작성한 성능스펙트럼과 선형 응답스펙트럼으로부터 작성한 요구스펙트럼으로 이루어진 능력스펙트럼법을 제안하고 있다. 이 방법은 개념적으로는 간단하나 반복과정이 요구되며, 부정확한 결과를 산출하는 경우가 많다. 이에 따라 시행착오적인 등가선형 스펙트럼대신 비선형스펙트럼을 사용하는 방법들에 대한 연구들이 진행되고 있다. 비선형 요구스펙트럼은 표준적 선형 설계스펙트럼으로부터 결정될 수 있으며, 이 방법은 등가선형의 경우보다는 계산과정이 대폭 줄어들기는 하나 아직도 다소의 연산과정이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 다자유도계의 구조물에 대한 pushover곡선으로부터 구조물의 진동주기와 항복강도를 구한 다음, 일련의 계산과정을 거치지 않고도, 직접적으로 비선형 최대응답을 구할 수 있는 비선형 직접스펙트럼법(NDSM)을 제시하극 집중질량계의 MDF(다자유도계) 모델에 대해 다양한 지진기록과 제하강성저하지수를 변수로 하여 NDSM의 적용성과 신뢰성을 평가하고자 한다. 본 연구의 결론은 다음과 같다. 1) 다자유도계 구조물에 대한 비선형 직접스펙트럼법에 의한 최대변위 응답은 비선형 시각이력해석법에 의한 응답과 거의 일치하므로 실용적인 방법으로 사료된다. 2) 비선형 직접스펙트럼법과 비선형 시각이력해석에 의해 산정된 죄상층 변위 결과를 비교하면, 항복후강성계수가 0.1, MAD(modal adaptive distribution)에 의한 수평정적하중분폰 그리고 제하강성저하지수가 0.2~O.3일 때 평균오차가 가장 줄어드는 것으로 나타났다.
Max-Plus 대수란, 선형 대수(linear algebra)에서의 더하기(addition) 연산과 곱하기(multiplication)연산을 최대값(maximization), 더하기(addition)로 각각 대체한 비선형 시스템을 말한다. Max-Plus 대수는 전통적인 의미의 선형 대수에서 다뤄지는 고유값(eigenvalue), 고유벡터(eigenvector), 안전성(stability) 등의 개념이 Max-Plus 대수에서도 그대로 적용되고, 그것의 의미 또한 실제 시스템의 다양한 해석을 가능케 하고 있어, 최대값 연산과 더하기 연산으로 이루어진 이산 사건 시스템(discrete event system)을 분석할 수 있는 유용한 도구가 된다. 이러한 이산 사건 시스템의 대표적인 예가 바로 환승을 고려한 열차 스케줄이다. 현재 수도권에는 1호선${\sim}$8호선, 인천 1호선, 분당선, 중앙선 등 11개 노선의 도시 철도가 운영되고 있다. 각 노선들은 서울 Metro, 서울도시철도공사, KORAIL 등 서로 다른 운영사에 의해 운영되고 있어서 각 노선의 스케줄 또한 노선간의 환승을 고려하지 않은 채 독립적으로 작성되고 있는 실정이다. 이러한 독립적인 열차 스케줄은 승객들의 긴 환승시간으로 이어진다. 본 연구에서는 Max-flus대수 방법론에 대한 자세한 설명을 기초로 1호선과 2호선, 4호선의 주요 환승역인 사당역과 신도림역, 시청역, 동대문역을 중심으로 Max-Plus 대수 방법론의 적용 가능성을 검토해 보았다.
LFSR보다 CA가 랜덤성이 우수한 패턴들을 효율적으로 생성함이 알려지면서 그 응용분야가 점차적으로 확대되고 있다. 특히 Nongroup CA는 해쉬함수의 생성, 암호알고리즘, 이미지 압축 등에 응용되고 있다. 본 논문에서는 TPNCA의 성질들을 분석하고, 선형 TPNCA의 0-트리의 기본경로와 순환상태의 사이클 구조를 이용하여 선형 TPNCA의 상태 전이그래프의 정확한 구조를 파악하는데 사용되던 기존의 행렬의 곱셈 연산 방법을 덧셈 연산으로 대체할 수 있음을 보였다. 또한 선형 TPNCA C의 0-트리의 비순환 상태를 여원벡터로 갖는 여원 TPNCA C'은 C와 그 구조가 동형임을 밝힘으로써 선형 TPNCA로부터 여원 TPNCA의 상태들의 위치를 정확하게 파악하여, CA를 이용하는 알고리즘을 개발하는데 있어 선행되어야 하는 CA의 상태를 분석하는 시간을 효과적으로 줄였다.
확산(Diffusion)을 이용한 기존의 칼라영상 분할은 확산의 횟수가 반복될수록 경계선 정보가 적절히 유지되지 못하거나 잡음을 제거하지 못함으로써 워터쉐드(Watershed) 알고리즘을 적용하는 경우, 과분할을 피할 수 없다는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 수리 형태학(Mathematical Morphology)과 비선형 확산(Non-Linear Diffusion)을 함께 적용하여 과분할의 문제점을 제거한 워터쉐드 결과를 얻을 수 있는 칼라영상 분할방법을 제안한다. 임의의 칼라 영상을 LUV 색상공간으로 변환하여, 그 각각의 색상공간에 수리 형태학을 응용한 재구성에 의한 닫힘(Reconstruction) 연산과 비선형 확산을 함께 적용하여 경계선을 적절히 유지하면서 잡음을 제거한 단순 영상을 획득할 수 있다. 이 영상에서 칼라 영상의 기울기(Gradient) 정보를 획득하고, 워터쉐드 알고리즘을 적용하여 영상을 분할한다. 실험 결과, 기존의 방법보다 과분할이 현저히 제거되고, 칼라 영상이 매우 효과적으로 분할됨을 확인하였다
고사양 디지털 카메라를 내장한 스마트 기기의 보급이 급격하게 증가하면서 고해상도 영상의 품질을 개선하는 기능이 중요해지고 있다. 모바일 기기의 제한된 자원과 영상의 정보량을 감안하면 지나치게 복잡하지 않은 알고리즘을 선택해야 하고 가능한 효율적인 구현 기술을 사용해야 한다. 영상의 질을 향상시키는 기법 중 간단하면서도 널리 사용되는 기술은 명암 값 분포를 조절하는 명암비신장 (contrast stretching) 기법이다. 안드로이드 스마트폰의 경우, 구현 기술로는 가상 머신 위에서 동작하는 자바 라이브러리, JNI (Java Native Interface) 기반 원시 (native) C/C++ 구현 기술, 그리고 SIMD (Single Instruction Multiple Data) 기법이 적용된 NEON 구현 기술 등이 있다. 이 연구에서는 이 세 가지 기술을 선형 명암비신장 연산, 그리고 평활화 명암비신장 연산에 적용하여 그 성능을 실증적으로 비교 분석하였다. 그 결과 원시 C/C++과 NEON 라이브러리의 실행 속도는 자바 라이브러리 실행 속도에 비해 각각 56-78배, 50-76배 빠르다는 점을 확인하였다.
블록 암호를 설계할 때, 설계자는 주로 차분 특성 확률의 상한을 이용하여 라운드 수를 결정한다. 라운드 수는 블록 암호의 성능에 영향을 미치므로, 더 적은 라운드를 갖기 위해 차분 특성 확률의 상한을 정밀하게 계산하는 것이 중요하다. 이전까지의 활성 S-box의 최소 개수를 탐색하는 방법들은 비선형 연산과 선형 연산을 각각 제약식으로 구성하여 차분 특성 확률의 상한을 계산하였다. 하지만 선형 연산이 비선형 연산에 의존적으로 선택되는 BOGI 설계전략(Bad-Output Good-Input Design Strategy)의 경우 이전 탐색방법으로 구한 상한은 정밀하지 않을 수 있다. 본 논문에서는 BOGI 전략의 성질을 이용하여 기존의 방법보다 더 정밀한 차분 특성 확률의 상한을 구하는 새로운 방법을 제안한다. 그리고 이 방법을 이용하여 구한 상한의 타당성을 수학적으로 증명한다. 제안한 방법을 BOGI가 사용된 GIFT-64와 GIFT-128에 각각 적용하여 9라운드까지 차분 특성 확률의 상한을 탐색하였다. GIFT-64의 7라운드와 GIFT-128의 9라운드에 대해 기존의 방법을 적용하면 차분 특성 확률의 상한이 각각 2-18.395와 2-26.885이었으나, 제안한 방법을 적용하면 각각 2-19.81과 2-28.3으로 더 정밀하게 계산된다.
이동통신 시스템의 OFDM(Othogonal frequency division multiplexing) 신호는 큰 PAPR(Peak to Average Power Ratio)을 가지기 때문에 비선형 특성을 가지는 전력 증폭기의 효율 감소를 가져온다. 이러한 전력 증폭기의 비선형 특성을 개선하여 효율을 증가시키기 위해서 전력 증폭기의 역 특성을 가지는 디지털 전치 왜곡기가 이용된다. 본 논문에서는 제곱근 근사를 이용한 Look-up Table(LUT) 기반의 디지털 전치왜곡(Digital Pre-Distortion :DPD) 기법을 제안한다. 제안하는 방식은 복소 이득(Complex Gain) LUT 구조에서 입력신호의 크기를 구할 때, 기존의 테이블을 이용하여 제곱근 연산을 하는 방식보다 좋은 성능을 내면서 근사를 위한 테이블의 메모리를 필요로 하지 않는다. 또한 간단한 쉬프트 연산 등을 이용하므로 DSP 또는 MCU 기반의 DPD를 구현할 때 간단하게 구현 될 수 있다는 장점을 갖는다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안하는 제곱근 근사방식을 이용한 DPD와 기존의 방식을 사용한 DPD를 비교함으로써 제안하는 방식이 기존 방식보다 좋은 성능을 내면서도 보다 효율적으로 구현될 수 있음을 검증하였다.
본 논문에서는 QAM 신호를 전송하는 디지털 통신 시스템에서 고출력 증폭기(HPA)의 비선형성을 보상하기 위한 메모리 있는 데이터 사전왜곡 방법을 제안한다. 메모리 없는 HPA의 비선형성을 줄이기 위해 구현된 종래의 데이터 사전왜곡 방법에 비해, 본 논문에서 제안된 방법은 신호 성상도의 비선형 왜곡(warping)을 줄여 줄 뿐만 아니라 메모리 있는 전송 펄스 형성 필터로 인해 일어나는 심볼의 군집(cluster)을 원래의 심볼로 보상한다. 본 논문에서는 사전왜곡단의 메모리 크기를 줄이기 위해 QAM 신호 성상도의 대칭성을 고려하여 modulo-4 연산을 이용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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