인공위성에 탑재될 영상 시스템에는 영상의 품질을 결정하는 여러 성능지표가 고려된다. 이러한 성능지표는 위성 서비스와 관련된 여러 응용분야의 지표들과 밀접한 상관관계를 가지고 있으며, 각 응용분야의 지표에 따라 그 중요도에 차이점을 두고 있다. 일반적으로, 위성 설계를 위한 성능지표로는 GSD(Ground Sample Distance), MTF(Modulation Transfer Function), SNR(Signal to Noise Ratio)등과 같은 전자광학적 성능지표가 사용되고 있다. 본 논문에서는 이러한 위성설계상의 성능지표와 응용분야 지표간의 상관관계 분석을 위해서 GSD, MTF, SNR과 같은 위성 설계용 성능지표가 반영된 가상영상을 생성한 후 이를 영상의 응용분야인 판독도 분야와 정밀지형정보 분야에 적용하여 위성설계용 성능지표가 응용분야의 성능지표에 미치는 영향에 대해서 분석을 하였다. 전체 실험에 대한 분석결과 판독도와 관련된 응용지표는 MTF, GSD, SNR에 영향을 받는 것으로 나타났고, 정밀지형정보 분야와 관련된 응용지표는 SNR과 MTF에 민감하게 반응하는 것으로 나타났다.
기존의 무손실 압축은 일반적으로 채널간의 상관관계를 고려하지 않고 각각의 채널을 따로 압축하였다. 채널 간 상관관계를 이용하는 경우도 있으나 이들은 위성/항공 영상과 같은 경우에 제한된 것으로서 일반적인 이미지에 대해서는 만족할만한 성능을 얻지 못하였다. 본 논문에서는 컬러 이미지가 갖는 채널 간의 상관관계를 이용하여 무손실 압축의 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 채널 간 상관관계를 표현할 수 있도록 하기 위하여, 비대칭 샘플링을 통해 주어진 영상의 모자이크 이미지를 구성하여 압축을 수행하였고, 압축된 모자이크 이미지의 정보를 이용해서 샘플링되지 않은 나머지 이미지를 예측하여 압축할 정보의 양을 감소시켰다. 제안된 방법은 압축 성능을 평가하는데 일반적으로 사용되는 데이터들에 대해서 채널 간 상관관계를 이용하지 않는 방법에 대해 35%, 채널 간 상관관계를 이용한 기존 방법에 대해 10%의 성능 개선을 보인다.
기존의 무손실 압축은 일반적으로 채널간의 상관관계를 거의 이용하지 않고, 각각의 채널을 따로 압축하였다. 본 논문에서는 컬러 이미지가 갖는 채널 간의 상관관계를 이용하여 무손실 압축의 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법에서는 채널 간 상관관계를 표현할 수 있도록 비대칭 샘플링을 이용하여 모자이크 이미지와 나머지 이미지로 나누어 압축을 수행하였고, 압축된 모자이크 이미지의 정보를 이용해서 나머지 이미지를 예측하여 압축할 정보의 양을 감소시켰다. 압축 성능을 평가하는데 일반적으로 사용되는 데이터들에 대하여 실험한 결과, 기존의 압축표준인 JPEG2000 lossless에 대해 평균 4.75%의 성능 향상을 보여주었다.
강수 및 침투 등으로 발생하는 지하수위의 변동을 예측하는 것은 지하수 자원의 활용 및 관리에 필수적이다. 지하수위의 변동은 지하수 자원의 활용 및 관리뿐만이 아닌 홍수 발생과 지반의 응력상태 등에 직접적인 영향을 미치기 때문에 정확한 예측이 필요하다. 본 연구는 인공신경망 중 다층퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP)을 이용한 지하수위 예측성능 향상을 위해 MLP의 구조 중 Optimizer를 개량하였다. MLP는 입력자료와 출력자료간 최적의 상관관계(가중치 및 편향)를 찾는 Optimizer와 출력되는 값을 결정하는 활성화 함수의 연산을 반복하여 학습한다. 특히 Optimizer는 신경망의 출력값과 관측값의 오차가 최소가 되는 상관관계를 찾는 연산자로써 MLP의 학습 및 예측성능에 직접적인 영향을 미친다. 기존의 Optimizer는 경사하강법(Gradient Descent, GD)을 기반으로 하는 Optimizer를 사용했다. 하지만 기존의 Optimizer는 미분을 이용하여 상관관계를 찾기 때문에 지역탐색 위주로 진행되며 기존에 생성된 상관관계를 저장하는 구조가 없어 지역 최적해로 수렴할 가능성이 있다는 단점이 있다. 본 연구에서는 기존 Optimizer의 단점을 개선하기 위해 지역탐색과 전역탐색을 동시에 고려할 수 있으며 기존의 해를 저장하는 구조가 있는 메타휴리스틱 최적화 알고리즘을 이용하였다. 메타휴리스틱 최적화 알고리즘 중 구조가 간단한 화음탐색법(Harmony Search, HS)과 GD의 결합모형(HS-GD)을 MLP의 Optimizer로 사용하여 기존 Optimizer의 단점을 개선하였다. HS-GD를 이용한 MLP의 성능검토를 위해 이천시 지하수위 예측을 실시하였으며 예측 결과를 기존의 Optimizer를 이용한 MLP 및 HS를 이용한 MLP의 예측결과와 비교하였다.
본 논문에서는, 상호작용 이동통신 사용자의 비직교 다중접속에서 강채널 사용자의 저하된 BER 성능을 향상하기 위해 음수의 상관관계 계수 B2S 사상을 제안한다. 먼저, 음수의 상관관계 계수 B2S 사상 수신기의 BER의 폐쇄형 표현식을 유도하고, 이상적인 완벽한 SIC 수신기와 양수의 상관관계 계수 수신기의 BER과 비교하여, B2S 수신기의 BER이 향상되었음을 보여준다. 또한, 이론적인 분석에 기초하여 SNR 이득을 구하여 음수의 상관관계 계수 B2S 사상 수신기의 성능 우수성을 입증한다.
우리나라 남서해안은 풍력발전에 최적지로 평가받고 있으며 최근 해상풍력 구조물을 포함하는 해안구조물의 건설이 증가하고 있다. 그러나 우리나라 남서해안의 조차는 3~8 m까지 발생하여 남서해안에 설치되는 풍력기초들은 횡방향력과 조류의 다방향 흐름에 의한 세굴로 전체 구조물에 예상치 못한 진동에 의한 불안정성이 야기될 수 있다. 이 연구에서는 회전식 수리저항성능 실험기를 이용하여 인공지반시료의 수리저항성능을 평가하였으며 전기비저항 측정결과와 비교하여 수리저항성능과 전기비저항 특성과의 상관관계에 대한 연구를 진행하였다. 실험결과 일방향 한계전단응력과 양방향 한계전단응력을 상한계와 하한계로 표시하고 전기비저항 특성과 상관관계를 도시하면 조립토와 세립토가 비교적 명확히 구분되고 한계전단응력과의 상관관계 도출이 가능한 것으로 나타났다.
신뢰성 해석은 설계변수의 공차나 환경변수 및 재료 물성치의 불확실성으로 인해 발생하는 제품성능의 불확실성을 고려하기 위해 제품의 신뢰도를 평가하는 기법이다. 기존의 많은 신뢰성 해석 기법은 성능의 신뢰도를 독립적으로 계산한다. 그러나 실제 공학 문제에서 시스템의 성능은 상관관계를 가질 수 있으며 이로 인해 전체 시스템의 신뢰도와 성능의 신뢰도 사이에 차이가 발생한다. 본 연구에서는 코플라를 이용하여 시스템에서 상관관계가 있는 성능의 결합확률밀도함수를 추정하고 이를 이용하여 시스템의 신뢰도를 평가하는 시스템 신뢰성 해석 기법을 제안한다. 수학예제를 통하여 제안하는 기법의 정확성을 검증하고 트러스 구조물에 시스템 신뢰성 해석 기법을 적용하여 제안하는 기법의 유용성을 확인한다.
스피커의 음질을 평가하기 위해서 가장 많이 측정하는 것은 주파수 응답이다. 그러나 주파수 응답으로부터 바로 스피커의 성능을 평가하기는 어려운데, 이는 인간의 청각특성이 주파수나 음압에 대해 선형적인 관계를 가지지 않기 때문이다. 본 논문에서는 인간의 청각특성 중 24개의 임계대역과 라우드니스 등을 이용하여 스피커의 성능을 평가하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 지향서을 고려하여 스피커의 주파수 응답을 구한 후 이를 이상적인 스피커의 주파수 응답과 임계대역-라우드니스 영역에서 비교하여 음질평가지수를 산출한다. 제안된 방법에 의한 스피커의 성능 평가법은 신뢰도가 가장 큰 문제가 되므로 청취평가를 수행하여 그 결과와 비교하고 상관관계를 보였다. 제안된 방법에 의한 결과와 청취평가의 결과는 0.9765의 높은 상관관계를 가졌는데, 이는 본 논문에서 제안하는 방법이 청취평가 대용으로 훌륭히 사용될 수 있음을 의미한다.
본 논문에서는 도선의 결함 유무와 결함 위치를 측정하는 방법으로 널리 사용되고 있는 시간 영역 반사파 처리 기법(Time Domain Reflectometry : TDR)의 성능 향상을 위하여 가우시안 형태를 가지는 입력 신호와 상호 상관 관계 함수를 이용한 신호 처리 방법을 제안한다. 일반적으로 TDR은 입력 신호와 반사 신호의 시간 지연을 측정해서 결함 위치를 측정하게 되므로, TDR 방법으로 결함 위치를 측정하는데 있어 시간축 분해능의 정도에 따라 측정 방법의 성능이 크게 좌우된다. 따라서, 본 논문에서는 제한된 시간축 분해능에서 결함 위치 측정의 정확도를 향상시키기 위해 가우시안 형태를 갖는 입력 신호 및 반사 신호와의 상호 상관관계 함수를 사용한다. 한편, 실제 도선에 적용하여 기존의 TDR 방법과 측정 성능을 비교 분석함으로써 본 논문에서 제안하는 방법의 우수성을 검증한다.
인터넷의 대중화로 네트워크 트래픽은 지속적으로 증가하고 복잡해지고 있다. 따라서 네트워크 자원의 효율적인 사용을 위한 응용 트래픽 분석의 중요성은 더욱 강조되고 있다. 본 논문에서는 기존 시그니쳐 기반의 인터넷 트래픽 분석 방법의 한계점을 극복하고 분석 경과의 성능 향상(분석률)을 위해 플로우 상관관계를 이용한 트래픽 분석 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 시그니쳐 기반 분석기의 결과를 입력 받아 분석된 플로우와 그렇지 않은 플로우을 간의 상관관계를 파악하고 이를 통해 분석되지 않은 플로우를 분석한다. 총 4가지(서버-클라이언트 발생 시간, 호스트-호스트, 통계) 세부 분석 방법과 이를 통합한 플로우 상관관계 기반 분석기를 제안한다. 또한 실험과 검증을 통하여 플로우 상관관계 기반 응용 분석 방법의 타당성을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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