본 논문은 MPEG-2 동영상의 축소전환 시 IDCT기법을 이용한 임베디드 시스템 구현에 대한 연구이다 일반적으로 압축된 MPEG-2 동영상의 축소전환은 입력 비트열을 완전 복호화한 후, 저대역 필터링과 서브 샘플링을 수행하는 것이다. 그러나 이 방법은 큰 메모리와 많은 계산량을 요구하는 단점이 있다. 최근 이러한 문제점을 해결하기 위해 DCT 영역에 축소 전환하는 방법이 제안되었다. 이 방법은 고해상도 프레임 메모리의 1/4만을 요구한다. 이는 완전히 축소된 영상이 프레임 메모리에 저장되기 때문이다 그러나 이로 인한 필도 정보의 손실은 움직임 보상 단계에서 심각한 오차를 일으키며 영상 화질을 저하시킨다. 임베디드 시스템에서는 동영상의 화질을 유지하며 계산량이 적은 축소 변환 기법이 필요하다. 공간적인 영역에서 축소 변환 방법과 주파수 영역에서의 축소 변환 기법을 임베디드 시스템에 적용하였을 때 동영상의 프레임 속도에 대하여 비교하여 보았다. 주파수 영역에서 축소 변환을 수행하였을 때 평균 29 frame/sec로 주파수 영역에서의 변환 기법이 25% 우수하였다.
본 연구에서는 회전체 베어링계에 대한 불균형 응답 계산시 회전속도 의존성 을 손쉽게 고려할 수 있는 방법에 대해 논하고자 한다. 그 방법은 람다행렬(lamda matrix)을 도입하여, 회전속도 의존성을 지닌 고유치 문제를 회전속도 의존성이 없는 문제로 변환시킨 후 기존의 모우드 해석기법을 적용하여 불균형 응답특성을 알아내는 방법이다. 이때 베어링의 회전속도 의존성을 다항식(polynomial)으로 근사화할 수 있다는 기본 가정을 두었는데, 이러한 가정은 실제 베어링이 관심있는 회전수 영역에서 고차의 다항식으로 충분히 정확하게 근사화 될 수 있으므로 응용성을 크게 약화시키지 는 않는다. 특별히 회전속도 의존성이 자이로 효과(gyroscopic effect)에 의해서만 기인할 때는 여기서 제시하는 방법은 전혀 오차를 주지 않게 된다.
최근 들어 드라마나 영화 속 인물 들의 얼굴을 다른 얼굴로 교체하고자 하는 시도들이 주목을 받고 있고, 사용자들의 관심 또한 증가하고 있다. 이러한 연구는 오래 전부터 많이 연구되어 왔으나, 조명 변화에 강인한 피부 톤 변환 문제는 여전히 주요 이슈로 자리하고 있다. 본 논문에서는 히스토그램 명세화 기법을 응용하여 피부 톤을 자연스럽게 변환 시켜줄 수 있는 기법을 제안한다. 두 얼굴 영상의 R, G, B 채널에 대한 히스토그램을 각각 생성하고 이들을 누적분포함수로 각각 변환한다. 변환된 누적분포함수들을 이용하여 두 얼굴 영상의 히스토그램을 근사 시킬 수 있는 변환 표를 생성하고 이를 이용하여 얼굴 영상의 피부 톤을 변환시킨다. 조명 변화로 인해 발생하는 전반사 영역은 선형 보간 법을 사용하여 제거한다. 실험 결과, 제안하는 방법이 조명 변화에 적응적으로 대처하면서 자연스럽게 피부 톤을 변환 시켜줄 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 고속, 저전력 비디오 부호화에 적합한 변환영역 Wyner-Ziv 분산비디오부호화기를 더욱 고속화하기 위한 병렬처리 방법을 제안한다. 기존에는 변환영역 Wyner-Ziv 분산비디오부호화를 위해 양자화 정보를 비트플레인단위로 분해후 이를 순차적으로 LDPCA 부호화하여 전체 부호화기 연산량에서 LDPCA의 복잡도가 약 54% 정도 차지하였고, 이는 고비트율로 부호화 할수록 더욱 증가하였다. 제안방법은 이를 개선하기 위해 여러 개의 비트플레인을 하나의 심벌 (symbol)로 묶어서 LDPCA 부호화를 수행하여 한 번의 연산으로 여러 개의 데이터를 동시에 처리할 수 있게 한다. 일종의 단일 명령 복수 데이터 처리 (SIMD, Single instruction, multiple data)에 의한 고속화 방법이다. 이를 통해 제안방법은 기존의 순차적 처리 방법에 비해 저비트율에서는 8배, 고비트율에서는 55배까지 LDPCA의 부호화 속도를 향상시켰다. 결과적으로 전체 부호화에서 LDPCA의 상대적인 복잡도 비율은 4%정도로 낮아지게 되었으며 Wyner-Ziv 영상의 부호화 속도도 약 1.5 ~ 2배까지 향상되었다. 제안방법은 LDPCA를 사용하는 다른 Wyner-Ziv 분산비디오부호화 구조에도 적용 가능할 것으로 기대한다.
본 연구에서는 속도변환을 이용하여 기본체(base body)가 움직이는 경우에 대 한 일반적인 운동방정식을 유도하고, 이를 적절히 변형시킴으로써 로봇분야에서 이미 유도된 식과 비슷한 반복형태의 식을 얻을 수 있음을 보임으로써, 기계의 동력학 분야 에서 사용하고 있는 속도변환의 방법이 기본체가 고정되어 있는 경우가 대부분인 로봇 분야에서도 적용될 수 있음을 보이고자 한다. 또한 유도된 반복형태식을 이용하여 개방연쇄계(open-loop system)로 이루어진 기계시스템의 동력학 시뮬레이션에 적합한 알고리즘을 만들고 자동차를 예제로 택하여 유도된 방법의 타당성과 효율성을 검토하 였다.
본 논문은 웨이블릿을 적용하여 영상의 다중 압축에 대하여 논한다. 정보 전송에서 가장 중요시되는 것은 전송 속도이고, 이 전송 속도는 데이터의 용량에 반비례한다. 따라서 고용량의 데이터를 전송하는데는 많은 불이익이 따르게 되므로 데이터 압축이 필요하게 되었다. 하지만 압축률은 데이터의 손실에 비례하므로 높은 압축률을 사용할 경우 많은 데이터를 손실하게 된다. 본 논문에서는 수많은 데이터 중에서도 많이 사용되는 영상 데이터에 웨이블릿 변환을 적용하여 영상 데이터를 다중 압축함으로서 압축률을 높이고 영상 데이터의 손실을 최대한 줄이는 방법을 보였다. 결론적으로, 영상데이터에 웨이블릿을 적용하여 다중 압축을 함으로서 같은 압축률에서 영상 데이터의 손실을 일반적인 1단계 변환 압축 방법보다 줄이게 되었음을 보였다.
CO$_{2}$기체의 운동량변환, 진동여기, 전자여기 및 전리충돌 단면적의 결정은 온도 293[.deg.K], 상대전계의 세기 E/N은 1.0[Td].leq.E/N.leq.200[Td]의 범위에서 볼츠만 방정식을 Backward-Prolongation 방법으로 해석하여 전자 이동속도의 계산값을 산출하고 이것을 M. T. Elford에 의해 실험적으로 측정된 이동속도의 값과 비교하였다. 본 연구에서 운동량변환충돌단면적은 Hake & Phelps의 값을 기초로 하였으며 온도 293[.deg.K], 상대전계의 세기 E/N은 3.0[Td].leq.E/N.leq.50[Td]인 범위 전자에너지분포함수 및 전자특성에너지는 상대전계의 세기 E/N이 1.0[Td].leq.E/N.leq.200[Td]인 범위에서 산출하였다.
콘베어 계량대 위에서 이동간 계량은 A/D변환된 데이터의 신속하고 안정된 처리가 요구된다. 또한 중량의 측정은 다른 센서와 달리 여러 가지 고려요소가 많이 있다. 본 연구에서는 자동계량 콘베어 설비에서 보다 신속하고 안정된 계량데이타를 얻기 위한 신호처리 방법을 제안하다. 먼저 콘베어 계량대에서의 로드셀중량센서신호의 특성을 분석하고 시뮬레이션과 실측으로 고유진동주파수를 구하여 저역 통과필터를 설계하였으며, A/D변환 회로를 구성하여 A/D변환된 데이터의 안정화처리 알고리즘을 싱글칩 마이크로프로세서를 이용하여 구현하였다. 제안된 방법을 이용하여 실제 제작하여 실측해 본 결과 계량 속도와 A/D 변환의 안정성에서 만족스러운 결과를 얻었다.
모바일 단말기 장치가 발전하면서 컴퓨터로만 할 수 있었던 게임, 인터넷, 금융 서비스 등을 이동 단말기를 이용하여 처리할 수 있다. 본 논문에서는 펜티엄급 PC에서 유행하던 게임을 이동 단말기에서 재생가능성 하도록 재구성하고, 자동화 가능한 재구성 요소를 정리하여 아바타 변환기로 개발하고자 한다. 즉, 기존의 자원을 최대한 재활용하여 이동 단말기용 컨텐츠 개발 속도를 향상시킬 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 플랫폼의 제약사항을 고려하여 기존의 컴퓨터의 아키텍처를 모바일 플랫폼에서 동작 가능한 로직과 리소스로 구분하여 변환하는 동작이 아바타 변환기의 주 기능이다. 이동 통신 사업자의 플랫폼 종류에 따른 다수의 컨텐츠 개발에 공용의 로직과 리소스를 변환함으로써 개발 속도를 향상시킬 수 있다.
시뮬레이션(simulation)은 실 시스템(real system)의 효과적이고 효율적인 운영을 도모하기 위하여 실 시스템의 동작을 이해하고 분석, 예측, 평가하는 과학적인 문제해결 접근방법이다. 시뮬레이션 수행단계는 실 시스템의 행위를 정확히 반영하도록 타당한 모델을 구축하는 모델링 단계와 모델에 의도하는 명령어들을 컴퓨터 프로그램으로 작성하는 구현단계로 나누어진다. 시뮬레이션 모델은 시간, 상태, 확률변수, 상호규칙 등의 여러 관점에 따라 다양하게 존재하는데, DEVS(Descrete EVent system Specification) 모델은 연속적인 시간상에서 이산적으로 발생하는 사건에 따라 시스템의 상태를 분석할 수 있고 모델링 및 시뮬레이션 방법론의 형식화를 위한 견고한 이론적 기반을 제공하고 있다. 또한, DEVS 모델은 모듈적, 계층적 특성을 제공하고 집합론에 근거한 수학적 형식구조를 제공하여 실 시스템에 대한 체계적인 분석과정을 수행하게 되어 보다 현실적인 모델링을 가능하게 한다. 그러나 타당하지 못한 DEVS 모델이 구축되면 시뮬레이션을 통한 분석결과의 신뢰성이 떨어져 아무런 효과가 없고 경제적인 손실만이 따른다. DEVS 모델에 대한 기존의 타당성 검사가 많은 시간과 노력이 요구되고, 반복적인 DEVS 모델링 과정으로 인한 전문적이고 경험적인 지식을 요구한다. 또한, 모델설계자에 의해 설정된 실험 프레임하에서 DEVS 모델의 구성요소에 속하는 상태전이함수, 시간진행함수 및 출력함수에 대하여 commutative 성질의 보전성 검사가 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여, DEVS 모델에 대한 타당성 검사를 SPN(Stochastic Petri Net) 모델로 변환하여 SPN 모델을 이용하는 간단하고 효과적인 타당성 검사 방법을 제안한다. 먼저, DEVs 모델에 대한 개념과 기존의 DEVS 모델에 대한 타당성 검사 방법을 고찰하고 그 문제점에 대하여 자세히 설명한다. DEVS 모델의 타당성 검사에 이용하는 SPN 모델에 대한 개념과 DEVS 모델과 행위적으로 동등한 SNP 모델로 변환을 위한 관점을 제조명하다. 동일한 관점에서 두 모델의 상태표현이 같도록 DEVS 모델이 SPN 모델로 표현됨을 보이는 변환이론을 제시하고 변환이론을 바탕으로 모델 변환과정을 제시한다. 모델 변환이론과 변환고정을 기본으로 타당성 검사를 위한 새로운 동질함수(homogeneous function)를 정의하고 이와 함께 SPN 모델의 특성을 이용하여 DEVS 모델에 대한 타당성 검사 방법을 새롭게 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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