본 연구는 현재 NASA에서 제공되는 operational OMI HCHO 관측 값에서 에러를 발견하여, 월평균 HCHO 자료의 시계열에 4 차 다항식을 피팅함으로써 구한 배경 모수화(parameterization)값을 이용하여 OMI HCHO 자료의 보정을 수행하였다. 보정후의 OMI HCHO는 동태평양과 서태평양 지역에서 -1.48%, 0.65%/year 경향성을 보였으며 이 수치는 GOME(-0.99%, 1.1%/year)과 SCAIMACHY(-0.92%, 0.03%/year)의 경향성과 유사한 결과이며 적절하게 비정상적인 배경 HCHO 농도의 증가가 제거되었음을 나타낸다. 이 자료의 검증과 분석은 EOF와 SVD 통계적 분석 방법을 사용하여 아프리카 지역에서 다양한 위성 관측 값과의 (HCHO, CO, $NO_2$ 그리고 firecount) 시공간 변동성의 일치성을 비교 분석함으로써 수행되었다. 아프리카에서 MOPITT CO, OMI $NO_2$, SCIAMAHCY 그리고 OMI HCHO의 EOF와 SVD 분석 결과는 생태계화재(biomass burning)의 시공간 변동성 분포와 매우 높은 일치성을 보여준다. 그러나 OMI HCHO 관측 값은 화재가 가장 강하게 발생하는 지역의 풍하측에서 최대 값이 보이며, 화재 발생이 가장 높은 1월에 다소 낮은 HCHO 값이 보이는 등 시공간적으로 생태계 화제 분포와 차이를 보인다. 이것의 원인으로 우리는 이 지역의 열대우림의 식물활동(biogenic activity)영향으로는 설명할 수 없고, biomass burning 에어로졸에 의한 잘못된 AMF 계산이 OMI HCHO 산출에 사용됨으로써 발생한 오차라는 것을 밝혔다. AMF와 관련된 오차가 적절하게 보정된다면, 아프리카 지역의 HCHO 시공간 변동성은 생태계 화제의 변동성을 따를 것이라 예상된다. 따라서 본 연구는 통계적 기법이 위성 자료를 평가하는데 매우 효율적인 방법임을 제안한다.
여러 응용 분야에서 널리 활용되고 있는 위성영상은 지표면을 모니터링 하는데 매우 유용한 자료원이다. 위성자료는 원격 센서를 통해 획득되기 때문에 자료 획득시의 구름이나 에어로졸과 같은 관측 기상 상태나 센서 오작동상태에 따라 많은 노이즈와 에러가 포함되어 있다. 자료의 정확성은 자료 분석 결과의 정확성과 신뢰도에 영향을 주기 때문에 고품질 자료를 위한 노이즈 제거 및 자료 복원은 중요한 전처리(preprocessing) 과정이다. 본 연구에서는 다중주기 하모닉 모형을 이용하여 위성자료의 시계열적 동적 특성을 모형화하고 자료의 공간적 상관관계를 고려하여 적응적으로 자료복원을 수행하는 재구축 시스템을 제안하고 있다. 다중 주기에 기반을 둔 모형은 단일 주기보다 지표면의 연간 변화뿐 아니라 계절적 변화와 같이 내부적인 변화 패턴을 모형화 하는데 적합하다. 또한 기존에 제안된 복원 방법은 일정 기간의 전체 자료에 대한 복원 방법으로 실시간 복원법이 아니지만 제안된 방법은 실시간 자료 복원이 가능하여 위성자료 실시간 재구축을 위한 전처리 시스템의 알고리즘으로 활용될 수 있다. 제안된 방법은 먼저 시뮬레이션 자료를 통해 성능이 평가되었고 2011부터 2016년까지 6년간의 MODIS NDVI 자료에 적용하여 평가되었다. 실험 결과는 제안된 자료 복원 시스템이 위성영상 자료 분석을 위한 고품질 자료 재구축 방법으로 매우 유용함을 보여주고 있다.
최근 방대한 양의 음악데이타를 효율적으로 저장하고 검색하기 위한 방법의 필요성이 증대되고 있다. 현재 음악 데이타 검색에서 가장 일반적으로 쓰이는 방법은 텍스트 기반의 검색 방법이다. 그러나 이러한 방법은 사용자가 키워드를 기억하지 못할 경우 검색이 어려울 뿐만 아니라 키워드와 정확하게 일치하는 정보만 검색해 주기 때문에 유사한 내용을 가진 정보를 검색하기에 부적절하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 내용 기반 인덱싱 방법(Content-Based Indexing Method)을 사용하여 사용자가 부정확한 멜로디(Humming)로 질의하였을 경우라도 원하는 음악을 효율적으로 찾아주는 허밍 질의처리 시스템(Query-By-Humming System)을 설계한다. 이를 위해 방대한 음악 데이타베이스에서 한 음악을 대표하는 의미 있는 멜로디를 추출하여 인덱싱하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 이러한 의미 있는 멜로디를 사용자가 자주 질의할 가능성이 높은 멜로디로서 하나의 음악에서 여러 번 나타나는 반면 멜로디와 긴 쉼표 후에 시작되는 쉼표 단위 멜로디로 정의한다. 실험을 통해 사용자들이 이들 멜로디를 자주 질의한다는 가정을 증명하였다. 본 논문은 성능 향상을 위한 3가지 방법을 제안한다. 첫 번째는 검색속도를 높이기 위해 인덱스에 저장할 멜로디를 문자열 형태로 변환한다. 이때 사용되는 문자 변환 방법은 허밍에 포함된 에러를 허용한 방법으로써 검색 결과의 정확도를 높일 수 있다. 두 번째는 사용자가 자주 질의할 가능성이 높은 의미 있는 멜로디를 인덱싱 하여 검색 속도를 높이고자 한다. 이를 위해 신뢰도가 높은 의미 있는 멜로디를 생성하는 빈번 멜로디 추출 알고리즘과 쉼표 단위 멜로디 추출 방법을 제안한다. 세 번째로는 정확도를 향상시키기 위한 3단계 검색 방법을 제안한다. 이는 데이타베이스 접근을 최소화하여 정확한 검색 결과를 얻기 위하여 제안되었다. 또한 기존 허밍 질의 처리 시스템의 대표적인 인덱싱 방법으로 제안되었던 N-gram 방법과의 성능 비교를 통해 본 논문이 제안하는 방법의 성능이 보다 더 향상되었음을 검증하였다.
디지털 비디오 방송표준(DVB-S2)은 순방향 에러 코딩방법으로 BCH와 LDPC을 연결한 시스템을 내부코딩으로 사용한다. DVB-S2에서 LDPC 코드는 11개의 서로 다른 부호화 율을 정의하고 있기 때문에, DVB-S2 LDPC 복호기는 다양한 부호화 율을 지원해야 한다. 11개의 부호화 율 중에서 7가지(3/5, 2/3, 3/4, 4/5, 5/6, 8/9, 9/10)는 균일한 부호화 율이고, 나머지 4가지(1/4, 1/3, 2/5, 1/2)는 비균일 부호화 율이다. 본 논문에서는 균일한 LDPC 코드를 위한 유연한 복호기를 제시한다. 제안된 복호기는 칩의 면적, 메모리의 효율, 처리속도 등에서 많은 장점을 갖는 반 병렬 복호 구조와 변수노드와 체크노드의 내부 연결선을 줄이고 다양한 부호화 율을 지원할 수 있도록 Benes 네트워크를 결합하여 블록크기가 64,800까지 사용가능하도록 설계하였다. 제안하는 복호기는 200MHz에서 193.2MbPs의 처리속도를 갖으며, 면적은 $16.261m^2$이고, 전력은 공급전압이 1.5V에서 198mW의 소모를 보인다.
OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing)시스템은 다수 반송파 전송의 특수한 형태로 볼 수 있으며 하나의 데이터열이 보다 낮은 데이터 전송률을 갖는 부반송파를 통해 전송된다. OFDM을 사용하는 중요한 이유 중 하나는 OFDM을 사용하면 주파수 선택적 페이딩이나 협대역 간섭에 대한 강건함이 증가하기 때문이다. 하지만, 시간 영역 OFDM 신호는 독립적으로 변조된 많은 부반송파들로 구성되므로 이들이 동위상으로 더해질 때 신호의 진폭이 증가하여 PAPR (Peak-to-Average Power Ratio)이 증가된다. 본 논문에서는 수신단의 구조에 변화를 주지 않으며 또한 추가적인 정보의 전송이 필요 없이 기존 수신기를 그대로 사용할 수 있는 PAPR 감소기법의 성능을 평가하였다. 이 방법은 에러 벡터 크기 (Error Vector Magnitude; EVM) 내에서 시간 영역과 주파수 영역 신호에 대하여 클리핑을 사용한 것으로 기존의 최적화 방법과 비교하여 계산량의 복잡도가 낮다. 이 기법을 비선형 증폭기를 사용하는 OFDM 시스템에서 평가하였다. 모의실험 결과, 시간 및 주파수 영역 클리핑 기반의 PAPR 감소기법은 TD (Total Degradation)관점에서 전력효율이 향상되며 증폭기의 비선형 왜곡의 영향을 줄이는 효과가 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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