본 논문에서는 짝수 홀수 분해법 (even-odd decomposition; EOD) 에 기초한 CCI (cubic convolution interpolation) 변형된 방법을 제안한다. CCI는 선형보간법과 더불어 영상 보간에서 가장 많이 사용되는 보간법이다. 선형보간법과 비교하여 우수한 화질을 제공하지만, 복잡도 상당히 증가하는 문제점을 갖고 있다. 따라서, 본 논문은 최근 제안된 짝수 홀수 분해법을 활용하여 CCI에 대한 새로운 보간 방법을 제시한다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해서 실험이 수행되었고 실험결과는 변형된 CCI 보간 방법이 복잡도를 줄임과 동시에 영상 화질을 개선할 수 있음을 보여 주었다.
본 논문에서는 선형 블록 부호에 대한 효율적인 연판정 복호법을 제안하였다. 제안된 연판정 복호법은 연판정 복호 과정을 반복하여 실현하는 방식이다. 경판정 복호 결과로부터 후보 부호버들을 효율적으로 탐색할 수 있는 방법을 개발하였다. 이 과정에서 후보 부호어가 선출되지 않는 경우의 발생을 억제할 수 있는 새로운 복호법을 제안하였다. 또한, 복잡도를 줄이는 방안도 개발하여 알고리듬 개선으로 인한 복잡도 증가가 거의 나타나지 않도록 하였다. 2진(63, 36) BCH 부호에 대한 시뮬레이션 결과로 이러한 사실들을 확인할 수 있었다.
동영상 압축 표준인 MPEG이나 저속 통신용 비디오 부호화 표준인 H.263등과 같은 DPCM/DCT 복합 부호화기에서 비트율 제어는 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 전송매체에서의 실시간 비디오 부호화나 저장 미디어 응용을 위하여 부분 선형 근사 모델을 이용한 간단한 적응적 비트율 제어 방법을 제안한다. 선형 모델에 기반한 기존의 버퍼 제어 기법은 버퍼 충만도에 따라서 선형적으로 양자화매개변수를 제어하지만 제안된 방법은 영상 부호화에서 logarithmic관계라고 알려진 양자화 매개변수와 비트량의 비선형적인 관계를 부분적으로 선형 근사화 시킨 모델을 이용한다. 또한 보다 좋은 화질을 얻기 위하여 I 화면마다 공간영역에서 영상의 복잡도를 해석하여 적응적으로 제어한다. 실험적으로 기존의 선형 모델 방법과 비교하여 제안된 방법이 화질의 변화가 심하지 않으면 전체적으로 안정된 복원 영상을 얻었다.
일반적으로 비선형 형태 정규화 과정은 필기체 문자에서 발생하는 형태 변형을 보상하기 위하여 사용되며, 현재까지 이진 영상에 대한 비선형 형태 정규화 방법들이 제안되었다. 그러나 현존하는 대부분의 문자 인식 시스템은 스캐너를 통하여 입력된 명도 문자영상을 이진화하여 사용하고 있기 때문에 이진화로 인해 야기되는 물자 영상에 대한 정보 유실 및 잡영 첨가 현상이 비선형 형태 정규화 과정에 누적되어 결과적으로 좋은 특징 추출 결과를 기대하기 어려운 실정이다. 본 연구에서는 이진화에 의한 정보의 손실을 최소화시키고, 필기체 문자에서 발생하는 다양한 형태 변형을 효과적으로 보상할 수 있는 명도 영상에서의 비선형 형태 정규화 방법을 제안한다. 제안된 명도 영상에서의 비선형 형태 정규화 방법들의 성능을 객관적으로 검증하기 위하여 처리 시간 및 복잡도 등을 기준으로 평가하였으며, 다양한 명도 한글 글씨 데이터에 대한 실험을 통하여 이진 영상에서의 비선형 형태 정규화 방법에 비해 제안된 방법이 변형이 심한 한글 글씨 데이타의 품질을 개선하는데 있어서 매우 효율적임을 확인할 수 있었다.
사진트리를 메모리에 저장하는 방법 중 선형 사진트리 표현 방법은 다른 표현 방법과 비교할 때 저장 공간을 매우 효율적으로 절약할 수 있는 장점을 가진다. 따라서 지금가지 사진트리와 관련된 연산의 수행에 있어, 선형 사진트리를 사용하는 효율적인 알고리즘들이 많이 개발되고 연구되어 왔다. 본 논문에서는 RMESH(Reconfigurable MESH) 구조에서 3-차원 n$\times$n$\times$n 프로세서를 사용하여 선형 사진트리로 표현된 이진 영상의 이웃 블록들을 찾는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 O(1)시간 복잡도를 잡는다.
계층적 자료구조인 사진트리는 이진 영상을 표현하는데 매우 중요한 자료구조이다. 사진트리를 메모리에 저장하는 방법중 선형 사진트리 표현 방법은 다른 표현 방법과 비교할 때 저장 공간을 매우 효율적으로 절약할 수 있는 이점이 있기 때문에 사진트리와 관련된 연산의 수행을 위해 선형 사진트리를 사용하는 효율적인 알고리즘 개발에 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 REMSH(Reconfigurable MESH) 구조에서 3-차원 n$\times$n$\times$n 프로세서를 사용하여 선형 사진트리로 표현된 이진 영상의 면적과 둘레 길이를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 0(1) 시간 복잡도를 갖는다.
본 연구에서는 복잡한 비선형시스템의 전체적 응답거동의 중요한 (그리고 잠재적으로 유익한) 특성을 상세히 분석하였다. 특히 강성도 및 여기력에 내재된 복잡한 비선형을 소유하는 수중다점계선해양시스템의 분기집합에 내재된 초구조와 혼돈거동의 가능경로에 대하여 해석적 및 수치적으로 분석하였다. 분기는 국부적 안정해석을 통하여 매개변수 영역상에서 확인되었으며, 정상 상태의 분기초구조는 수치해석을 통하여 밝혀졌다. 비선형정도와 해의 차원을 나타내는 공명수를 유도하였으며, 차수공명수를 통해 공명주위의 구조를 밝혔으며 열조화, 울트라조화, 울트라열조화 등과 같은 고도의 비선형 응답의 발생을 예측할 수 있음을 보였다. 결과에서 얻은 초구조는 시스템의 안정성과 이상끌개의 징후를 지배하는 메커니즘임도 밝혔다. 혼돈으로 가는 주기증가의 무한시퀀스에 대한 유연한 변환 외에 돌연한 격발(saddle에 의해 분리된 인접끌개의 충돌)로 인한 혼돈으로의 가능경로도 발견되었으며 이는 수치적으로도 입증되었다.
예측에 필요한 중요한 자료에는 비선형 자료와 시계열과 같은 선형 자료 등이 있다. 이들 자료는 그 함축적인 관계가 매우 복잡하여 전통적인 통계분석 도구로 식별하는데 어려움이 많다. 신경망 분석은 비모수적 문제나 비선형 곡선 적합능력의 우수성 때문에 현실세계에서의 고유한 복잡성을 다루는 많은 경제 응용 분야에서 널리 이용되고 있다. 신경망은 또한 경제 시계열자료의 예측분야에서도 여러 연구에서 훌륭한 도구로서 적용되고 있다. 전통적으로 우리나라에서 시계열자료의 예측은 선형 자료적 분석을 중심으로 하는 분석도구인 자기회귀누적이동평균(ARIMA)모형을 이용한 시계열분석이 일반적이다. 이 연구에서는 신경망과 ARIMA 모형을 이용하여 한국의 주가변동 자료 및 자동차등록 현황 자료등과 같은 시계열자료를 이용한 예측결과를 비교한다. 연구의 결과는 신경망을 이용한 예측 방법들이 ARIMA 예측 결과보다 통계적으로 작은 오차를 주는 보다 효율적인 방법임을 보여주고 있다.
작물, 가축, 농산물을 학문의 대상으로 하는 농학은 기상, 토양 등과 같은 자연 현상으로부터 필요한 데이터를 획득하여 이용한다. 그러나, 이들 데이터는 많은 환경 요인의 영향을 받아 그 거동이 매우 복잡한 비선형적 현상을 나타내는 것이 대부분이다. 따라서, 실험을 통해 획득된 데이터의 처리 및 모형화 등을 위해 기존의 수학적, 통계적 방법을 이용하는 경우에 많은 어려움을 겪게 된다. 이에 최근에는 신경회로망 및 퍼지 이론 등과 같은 인공 지능 기법을 이용하여 이러한 문제점을 해결하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 강좌에서는 복잡한 비선형 특성 특히 임의적 거동을 보이는 자연 현상을 기술하기 위해 최근에 대두되고 있는 혼돈 이론에 대한 소개를 하고자 한다.(중략)
암석 내에 포함된 불연속면으로 인하여 암석은 압축하중 하에서 복잡한 거동을 한다. 이러한 복잡한 거동은 변형률강화(strain hardening), 변형률연화(strain softening), 부피팽창(dilatancy)등의 비선형 거동을 포함하는데, 이들은 균열의 성장, 상호작용(interaction), 연합(coalescence) 등을 통하여 발생한다(Brace et al., 1972; Kranz, 1983). 이와 같은 암석의 비선형적 거동을 설명하기 위하여 여러 형태의 균열모형이 개발된 바 있다(Costin, 1985; Nemat-Nasser & Horii, 1982; Wang & Kemeny, 1993; Jeon, 1998). (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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