본 논문에서는 계층적 픽셀 예측과 컨텍스트 적응적 산술 부호화를 이용한 이미지 적응 무손실 압축 알고리즘을 제안한다. 입력 RGB 이미지는 먼저 가역적 색상 변환이 적용된다. Y 채널 이미지는 기존의 무손실 압축 인코더로 압축되고, U와 V채널 이미지는 Y 채널 이미지를 기반으로 예측된다. 원본과의 차이는 컨텍스트 적응적 산술 부호화를 통해 압축된다. 본 논문에서 제안된 알고리즘에서는 입력 이미지의 성질에 따라 산술 부호화에 사용되는 인코더의 개수를 적응적으로 변화시킨다. 또한 저주파 성분에 상대적으로 많은 자원을 집중시킴으로써 압축 성능을 향상시켰다. 제안된 방법은 기존에 사용되던 압축 방식들과 비교했을 때에도 의미 있는 성능을 보였다.
임베디드 마이크로프로세서가 소프트웨어를 수행하면서 소비하는 전력을 예측하기 위해서는 마이크로프로세서의 각 명령어가 수행하면서 소비하는 전류를 측정하여 활용한다. 본 논문에서는 임베디드 마이크로프로세서 adc16s310의 산술 및 논리 명령어에 대한 소비 전류를 측정 및 분석하고, 이를 바탕으로 적은 수의 측정 소비 전류 값을 사용하여 비교적 정확하게 모든 명령어 수행의 소비 전류 값을 예측할 수 있는 전력 예측 모델을 제안한다. 본 예측 모델은 마이크로프로세서 adc16s310의 산술 및 논리 명령어에 대하여 총 측정 공간 중 약5.84%의 공간에 대한 측정 전류 값만을 사용하여 평균 오차 0.34%에서 소비 전류 값을 예측할 수 있다.
본 논문에서는 기존의 표준 동영상 부호기의 산술적 연산 복잡도 및 대역폭을 낮추기 위하여 양자화된 두 영상에서 움직임을 예측하는 고속 영상 부호화 알고리즘을 제안한다. 기존에 제안된 이진 변환 기반 움직임 예측 알고리즘은 표적 영상과 참조 영상의 각 매크로 블록 단위로 가우시안 양자화를 적용한 뒤, 움직임 예측을 수행하기 때문에 블록 단위의 아티팩트로 인한 탐색 성능 저하를 피할 수 없다. 따라서, 우리는 참조 영상의 탐색 영역에 대해 하나의 양자화기를 적용함으로써 보다 정확한 움직임을 예측한다. 또한, 기존 알고리즘이 하나의 가우시안 양자화기를 적용하는 것과 달리, 제안 알고리즘은 데이터 특성 파악에 따른 다양한 확률 모델을 가정한 뒤 각 모델에 적합한 최적의 양자화기를 적용함으로써 블록 매칭 오류를 낮춘다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘이 기존의 이진 변환 기반 움직임 예측 알고리즘에 비해 보다 정확한 움직임 벡터를 예측함을 보인다.
본 논문은 디지탈 의료 영상을 효과적으로 무손실 압축하기 위한 적용적 심볼 교환에 기반을 둔 새로운 부호화 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 원영상에 차분 규칙 또는 적용 예측기를 적용하여 차분 영상값을 구하며, 이러한 차분 영상값에 대한 개별 context를 결정한다. 다음 단계에서 context하에서 현재 부호화될 차분 영상값과 모델 템플리트상의 차분 영상값들 사이의 극성 일치를 갖는 심볼의 추정을 기반으로 한 적응적인 심볼 교환 과정을 적용하여 예측 심볼을 얻는다. 예측 심볼은 부호화 될 차분 영상값에 대해 가장 빈번하게 발생하리라고 예측되는 심볼을 가리키며, 예측 심볼이 차분 영상값과 동일할 때 부호화 효율이 높게 유지된다. 마지막 부호화 단계에서 이진 적응 산술 부호기는 특정 context가 주어진 차분 영상값의 예측 여부를 판단하는 이진 판단 트리를 사용하여 차분 영상값을 부호화 한다. 차분 영상값 예측 적중율 향상을 통하여 제안된 알고리즘의 부호화 효율은 ISO JPEG 무손실 예측기를 산술 부호기에 적용한 경우보다 약 33% 정도 높아지고, 차분 예측기 또는 적용 예측기를 산술 부호기에 적용한 경우에 비해 약 23% 정도 높아짐을 알 수 있다. 제안된 부호화 방법은 단위 구간 부분할시 곱셈 연산이 아닌 덧셈 연산을 사용하기 때문에 부호기의 복잡성이 낮고 다중 비트 공간의 영상을 이진 공간 열로 분할하지 않고 바로 다중 비트 의료 영상을 부호기에 적용 할 수 있기 때문에 의료 PACS의 영상 압축부에서 사용될 수 있다.
이진 영상의 압축은 디지털 도서관, 팩시밀리 전송, 문서 입출력 시스템과 같이 한정된 대역폭과 저장 공간을 가진 응용 분야에서 절실히 요구되고 있다. 현재 많은 영상 압축 알고리즘이 채택하고 있는 대역분할 기법을 문서와 같은 이진 영상의 압축에 적용한다면, 점진적 전송, 축소영상을 통한 빠른 검색 등의 장점을 얻을 수 있다. 그러나, 이진 영상 신호가 두 단계의 휘도 값을 가지므로, 이에 적합한 대역분할 방법과 산술부호기를 선택하여야 한다. 본 논문에서는 표본화-XOR 대역분할 기법을 선택하여, 알파벳 수의 증가를 막고 공간영역에서 국부적인 성질을 얻을 수 있다 또한, 넓은 단일-색 영역을 Zerotree로 대표하여 부호화 되는 신호의 수를 줄이고, 대역분할 구조에서 예측성의 저하를 막기 위한 적절한 조건화문맥과 새로운 부호를 선택한다. 이진 영상에 적합한 대역분할 방법과 산술부호기를 선택하여, 대역분할의 장점과 우수한 압축 성능을 달성할 수 있다.
대부분의 건설현장에서 기후에 대한 공기산정은 정확한 자료 없이 현장관리자의 경험과 직관에 의해 작업불능일수를 정함으로써 잦은 공기조정으로 인한 경제적 손실은 물론 공사주체들 간의 이해관계에서도 많은 문제점을 안고 있다. 일부 건설 현장과 선행연구에서는 작업불능일 산정기준으로 과거 일정기간의 기상평균값을 사용하고 있지만, 과거 산정기간에 대한 기준이 정립되지 않아 현장마다 각기 다른 산정기간을 적용하고 있으며, 적용기간에 따라 산정한 작업불능일수가 서로 다른 실정이다. 뿐만 아니라 최근 대두되고 있는 기후변화는 기후예측을 보다 어렵게 만들고 있다. 따라서 본 연구에서는 기후조건별 작업불능일 산정을 위한 산술평균값들 중 최근 몇 년 기간을 산술평균으로 한 예측값이 실제값과의 오차를 최소화시킬 수 있는지 검토하여, 보다 예측성이 높은 산정방법을 제안하고자 한다.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.261-264
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2001
논문에서는 S+P 웨이브릿 변환과 정수 웨이브릿 필터들을 비교 분석하고, 9/7텝 정수 웨이브릿 필터를 이용하여 웨이브릿 변환을 하고, 점진적 전송에 적합 하고, 다중 분해능 구조의 종속성과 방향성에 대한 고려와 예측오차의 피드백을 이용한 컨텍스트 모델링 예측과 적응산술부호화에 의한 엔트로피 코딩 방법을 제안하였다. 다양한 영상들에 대한 실험을 통해 본 논문에서 제안한 무손실 영상 압축알고리즘을 S+P 웨이브릿을 이용한 결과와 비교하였다.
대부분의 건설현장에서 기후에 대한 공기산정은 정확한 자료 없이 현장관리자의 경험과 직관에 의해 작업불능일수를 정함으로써 잦은 공기조정으로 인한 경제적 손실은 물로 공사주체들 간의 이해관계에서도 많은 문제점을 안고 있다. 더욱이 최근 대두되고 있는 기후변화는 기후예측을 보다 어렵게 만들고 있다. 따라서 본 연구는 공기에 영향을 미치는 기후요소 중 기온과 강우에 대하여 지역별 특징과 기후변화를 분석하고, 현행 산술평균방식을 산정기간별로 예측오차를 비교분석하여 최적의 산정방식을 제안하였다.
본 연구에서는 실무 및 학계에 종사하는 45명의 전문가 집단을 대상으로 쌍별비교(pairwise comparision)에 의한 설문조사에서 얻어진 전문가들의 의견을 AHP 분석을 통하여 종합하는 과정을 거쳐 부도예측모형을 설계하여 검증한 뒤, LOGIT모형과 비교하였다. 본 연구에 의하면 부도예측모형에서 정량적인 정보보다 정성적인 정보가 더 중요한 역할을 한다는 D.Bunn-G.Wright(1991)의 연구와 일치하는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구에서 발견된 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째로 LOGIT 모형과 AHP 모형에서 모두 정량적인 정보만을 고려하는 경우보다 정성적인 정보를 함께 고려한 모형에서 부도예측율이 더 높은 것으로 나타나고 있어 부도가능성을 예측하는데 있어 정성적인 정보가 중요한 역할을 한다는 결론을 얻었다. 둘째로 AHP를 이용한 부도예측 모형을 설계할 때 각 속성에 대한 전문가(45명)들의 의견을 종합하는 방법으로 산술평균과 기하평균을 이용한 검증결과에 의하면 기하평균방법을 통하여 전문가들의 의견을 종합하는 것이 보다 합리적이라는 실증적 증거를 얻을 수 있었다. 셋째로 Akaike의 기준값을 분석한 결과에 의하면 LOGIT 모형은 정량적인 정보와 정성적인 정보를 모두 이용한 모형이 가장 우수한 것으로 판명되었고, 모형의 부도예측력도 가장 높은 것으로 밝혀졌다. AHP 모형은 정성적인 정보만을 이용한 모형에서 가장 높은 부도예측을을 나타내었으며, 기하평균을 이용한 AHP 모형은 LOGIT 모형보다 항상 높은 부도예측율을 보여주었다.
유한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초한 모형들에서 잔존 오류 1개당 고장 발생률은 일반적으로 상수, 혹은 단조증가 및 단조 감소 추세를 가지고 있다. 소프트웨어 제품의 정확한 인도시기를 예측하거나 효용성 및 신뢰성을 예측하기 위해서는 소프트웨어 테스팅 과정에서 중요한 요소인 테스트 커버리지를 이용하면 보다 효율적인 테스팅 작업을 할 수 있다. 이런 모형을 ENHPP모형이라고 한다. 본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 지수 커버리지 모형과 S-커버리지 모형을 재조명하고 이 분야에 적용될 수 있는 Kappa 분포를 이용한 모형인 Kappa 커버리지 모형을 제안하였다. 고장 간격시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자승합(SSE) 및 콜모고로프 거리를 적용하여 모형들에 대한 효율적인 모형 선택도 시도 하였다. 수치적인 예에서는 실제 고장자료를 통하여 분석하였다 이 자료들에서 기존의 모형과 Kappa 커버리지 모형의 비교를 위하여 산술적 및 라플라스 검정, 편의 검정 등을 이용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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