최근 들어, 인터넷의 폭넓은 보급과 급속한 대중화에 따라 네트워크를 통하여 음성을 전송하거나 저장하려는 시도가 많이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 네트워크를 통한 멀티미디어 전송에서 음성부호화 표준으로 널리 상용되는 ITU-T G.723.1 dual-rate speech coder의 효율적인 다채널 구현을 위한 고속 알고리듬을 제안한다. 고속 알고리듬은 부호화 과정에서 많은 계산량을 차지하는 적응 코드북 검색과 고정 코드북 검색 과정에 적용된다. 적응 코드북 검색 과정에서는 지연과 이득을 동시에 찾는 기존의 방법 대신, 지연과 이득을 순차적으로 검색함으로써 계산량을 개선하였다. 전송률에 따라 다른 알고리듬을 사용하는 고정 코드북 검색 과정에서는 다음과 같은 고속 알고리듬을 제안한다. MP-MLQ(Multi-Pulse Maximum Likely Quantization) 방법을 사용하는 높은 전송률(6.3 kbit/s)인 경우, 펄스를 등 간격으로 검색함으로써 계산량을 줄였다. ACELP(Algebraic CELP) 방법을 사용하는 낮은 전송률(5.3 kbit/s)인 경우는 기존의 nested-loop 검색방법 대신, 펄스를 쌍으로 나누어 순차적으로 찾는 depth-first tree 검색 방법을 적용하여 계산량을 감소시켰다. 제안된 고속 알고리듬에 대해 주관적 음질 평가 방법을 수행한 결과, 제안된 방법이 기존의 방법에 비해 음질의 저하가 없음을 확인하였다. 고정 소수점 DSP인 TMS320C6201을 사용하여 고속 알고리듬을 구현한 결과, 높은 전송률의 경우에는 10.29 MIPS, 낮은 전송률의 경우에는 8.70 MIPS의 연산량으로 구현 가능함을 확인하였다.
본 논문은 Kringing 근사모델이 제공하는 확률정보를 이용하여 순차적으로 전역 최적해를 찾는 내용을 담고 있다. 적응 전역 최적화란 소수의 실험 점으로 구성한 근사모델의 예측 값과 불확실성을 고려하여 다음 실험 점을 찾고, 이를 이용하여 근사모델을 개선함으로써 순차적으로 해를 찾는 방식이다. 본 연구에서는 근사모델에서 도출한 기대값을 이용하여 개선시킬 필요가 없는 구속함수나 목적함수를 식별함으로써 계산효율을 증대시키는 기법을 제안한다. 다음 단계의 후보 실험점이 유용영역의 비활성일 가능성이 있을 경우 또는 목적함수를 개선시킬 가능성이 희박할 경우, 이 점은 근사함수를 개선하는 데 사용하지 않았다. 본 기법을 비선형성이 강한 시험문제에 적용한 결과, 제안하는 기법이 정밀도는 보장하면서 계산 효율을 증대시키는 것을 확인할 수 있었다.
DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)는 MPEG(Moving Picture Experts Group)에서 표준화 중인 HTTP를 이용한 적응형 비디오 스트리밍 기술이다. 일반적으로 HTTP를 이용한 적응형 비디오 스트리밍에서 클라이언트가 사용할 수 있는 기능은 파일 전체 또는 그 일부를 다운로드하는 것이다. 따라서 전체 콘텐트를 작은 파일 조각 즉, 세그먼트(segment)로 분할하여 세그먼트들을 순차적으로 다운로드함으로써 마치 스트리밍이 달성되는 것과 같은 효과를 낼 수 있다. 네트워크의 상태에 따라 전송률을 조절하기 위해서는 서버에 서로 다른 비트율로 부호화된 세그먼트들을 함께 보관해 두어 클라이언트로 하여금 선택할 수 있게 한다. DASH에서는 MPEG-2 TS 또는 MPEG-4 파일 포맷(MP4)를 기반으로 하는 두 가지 형태의 서버 콘텐트를 제공할 수 있다. MP4 기반 DASH의 경우, 클라이언트가 수신한 세그먼트들을 순차적으로 이어 붙여 저장한다 하더라도 특별한 조건을 만족하는 경우를 제외하고는 MP4 파일을 재생할 수 있는 기존 미디어 플레이어가 이를 재생하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 특별한 조건을 제시하고 이를 검증하였다. 이 조건은 서버에서 제공하는 세그먼트들에 대한 조건이다.
To improve the accuracy of a metamodel, additional sample points can be selected by using a specified criterion, which is often called sequential sampling approach. Sequential sampling approach requires small computational cost compared to one-stage optimal sampling. It is also capable of monitoring the process of metamodeling by means of identifying an important design region for approximation and further refining the fidelity in the region. However, the existing critertia such as mean squared error, entropy and maximin distance essentially depend on the distance between previous selected sample points. Therefore, although sufficient sample points are selected, these sequential sampling strategies cannot guarantee the accuracy of metamodel in the nearby optimum points. This is because criteria of the existing sequential sampling approaches are inefficient to approximate extremum and inflection points of original model. In this research, new sequential sampling approach using the sensitivity of metamodel is proposed to reflect the response. Various functions that can represent a variety of features of engineering problems are used to validate the sensitivity approach. In addition to both root mean squared error and maximum error, the error of metamodel at optimum points is tested to access the superiority of the proposed approach. That is, optimum solutions to minimization of metamodel obtained from the proposed approach are compared with those of true functions. For comparison, both mean squared error approach and maximin distance approach are also examined.
연속 계조도 영상을 이진 영상(하프톤 영상)으로 변환하는 하프톤 기법중 대표적인 두 방법은 순차적 디더법과 오차 확산법이 있다. 이 중에서 오차확산법은 예리한 하프톤 영상을 얻기위한 우수한 하프톤 기법으로 잘 알려져 있다. 그러나 알고리듬에 기인하는 여러 인공잡음들이 발생하므로 이를 개선하기 위한 방법으로 최적의 필터 계수를 얻기 위한 많은 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 연속 계조도 입력 영상과 하프톤 영상사이의 양자화 오차를 영상에 적응적이며 최적으로 확산시키기 위해 양자화 오차를 초기 가능성의 퍼지 부분 집합으로 정의하였다. 이러한 퍼지 부분 집합의 중심화소에 대해 이웃한 화소의 오차 가능성을 고려한 후 FAM 규칙을 이용하여 각각 화소들의 오차 가능성을 영상에 따라 적응적으로 갱신하였으며 이를 원영상에 더하여 다시 양자화 과정을 번복하는 퍼지 이완 알고리듬을 이용한 오차 확산법을 제안하였다. 제안한 방법을 이용하여 얻은 결과를 최적 필터 계수를 구하기 위한 기존의 방법의 결과 영상과 비교 분석하였다.
숭어 치어의 담수 사육을 위한 저염분 순화방법과 이에 따른 적응 능력을 높이기 위하여 염분사료를 공급하여 이에 따른 성장, 생존율 및 어체의 생리상태를 비염분사료구와 비교하였다. 실험 종료시 전장과 체중의 성장률은 해수사육구(SWN), 순차적으로 담수로 옮긴 염분사료구(GFWS) 및 순차적으로 담수로 옮긴 비염분사료구(GFWN)에서 빠르게 담수로 옮긴 염분사료구(FWS) 및 빠르게 담수로 옮긴 비염분사료구(FWN) 순서로 나타났다. 비만도는 모든 실험구에서 서로 차이를 보이지 않았다. 실험어의 생존율은 순차적으로 담수로 옮긴 염분사료구가 92.2${\pm}$2.2%로 가장 높았으나, 다른 실험구와 차이가 없었다. 어체의 수분함량은 빠르게 담수로 옮긴 비염분사료구에서 해수구보다 높게 나타나 차이를 보였다. 체액의 삼투질 농도는 실험 종료시에 모든 실험구에서 차이를 보이지 않았다. $Na^+$ 농도는 실험 종료시 해수사육구, 순차적으로 담수로 옮긴 비염분사료구, 순차적으로 담수로 옮긴 염분사료구 및 빠르게 담수로 옮긴 비염분사료구에서 차이를 보이지 않았다. 체액의 K/$^+$ 농도는 실험 종료시 해수사육구가 다른 실험구에 비교해 높은 수준을 나타냈다.
본 연구의 목적은 유아기 어머니 양육효능감이 초등학교 1학년 학교적응에 미치는 영향에서 유아기 외현화문제행동과 학교준비도의 매개효과를 고찰하는 것이다. 한국아동패널 자료를 사용했으며 Process macro를 활용하여 유아기 매개효과를 검증했다. 연구결과를 요약하면 첫째, 유아기 어머니 양육효능감이 초등학교 1학년 학교적응에 영향을 미치는 관계에서 유아기의 외현화문제행동과 학교준비도는 각각 부분 매개효과를 갖는 것으로 나타났다. 둘째, 유아기 어머니 양육효능감이 초등학교 1학년 학교적응에 영향을 미치는 관계에서 외현화문제행동과 학교준비도는 순차적 이중매개효과를 가지는 것으로 밝혀졌다.
본 논문에서 직접순차 확산 스펙트럼 시스템의 적응 횡단선 필터에서 LMS 알고리즘의 수렴 속도를 향상시키기 위한 효율적인 신호간섭 제어기법을 제안한다. 수신 데이터를 재순환하여 심볼 시간주기에 계수들을 곱함으로써 적응되는 제안된 알고리즘의 수렴특성이 수렴 속도의 향상을 이론적으로 증명하기 위해 분석한다. 스텝-크기 매개변수 ${\mu}$가 증가됨에 따라 알고리즘의 수렴 속도가 제어된다. 또한, 스텝-크기 매개변수 ${\mu}$의 증가는 실험적으로 계산된 학습 곡선에서 분산을 감소시키는 효과를 갖는다. 고유치 확산을 증가시킴에 따라 즉응 등화기의 수렴속도를 천천히 제어하고 평균 자승 에러의 안정-상태 값을 증가시키는 효과를 나타내며 데이터-재사용 LMS 기술이 수렴속도를 (B+1)배만큼 증가시켜 필터 알고리즘에서 신호간섭제어의 우수성을 입증한다.
본 논문에서는 $2{\times}2$ DCT(Discrete Cosine Transform)와 임베디드 제로 트리(Embedded Zero Tree)를 이용한 공간(Spatial) 및 비트율(bit-rate) 계위(scalability)를 갖는 순차 영상 전송 기법을 제안한다. 제안된 방법은 영상의 다해상도 표현을 위해 $2{\times}2$ DCT를 사용하여 고차 웨이브렛 필터에 비해 계산량이 많이 감소하여 실시간 응용에 적합하도록 하였으며, 공간과 비트율 계위를 동시에 가지도록 하여 수신자의 계위 요구에 적응적으로 대응하도록 하였다. 실험 결과 고차 웨이브렛 필터를 이용한 순차 영상 전송과 비교하여 계산량의 상당한 감소에도 불구하고 화질의 차이는 거의 인식할 수 없었다.
LPC 계수를 LSP 변환하는 방법에는 복소근, 실근, 비율 필터, 체비셰프 급수, 적응적 순차형 최소제곱 평균 방법(adaptive sequential LMS) 등이 있다. 이 방법들 중 음성 부호화기에서 주로 사용하는 실근 방법은 근을 구하기 위해 주파수 영역을 순차적으로 검색하기 때문에 계산시간이 많이 소요되는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 LPC에서 LSP로 변환하는 4가지 고속 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 방식에서는 검색간격에 멜 스케일을 적용하였고, 두 번째는 홀수번째 LSP 파라미터의 분포도를 이용하여 검색순서를 조정한 방법이다. 세 번째 방식과 네 번째 방식에서는 각각, 모음 특성, LSP 분포특성과 해상도를 이용하여 계산시간을 단축하였다. LSP 변환시간은 4가지 방법 모두 35~50% 단축되었다. 또한 실험결과에서는 각 알고리즘의 고유한 특성에 대하여 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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