단일 영상에서 피부색 영역을 추출하기 위해서 기존의 많은 방법들이 하나의 고정된 피부색 모델을 사용한다. 그러나 영상에 특성에 따라 영상에 포함된 피부색의 분포가 다양하기 때문에 이러한 방법을 이용하여 피부색을 검출할 경우 낮은 검출율이나 높은 긍정 오류율이 발생할 수 있다. 따라서 영상의 특징에 따라 적응적으로 피부색 영역을 추출할 수 있는 방법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 영상의 특징에 따라 2단계의 과정을 거쳐 피부색 모델을 수정하는 방법으로, 다양한 조명과 환경 조건에서 높은 검출율과 낮은 긍정 오류율을 동시에 가지는 알고리즘을 제안한다.
이 논문은 maximum a posteriori (MAP) 비트 검출(bit detection)의 비트 오류 확률 (bit error probability: BEP)과 비트 최소 평균 제곱 오류(bit minimum mean square error: bit MMSE)사이의 관계를 유도한다. BEP는 bit MMSE의 1/4 보다 크고 1/2보다 작음을 유도한다. 이 결론을 이용하면 bit-linear linear-dispersion (BLLD) 부호를 적용한 다중 입출력 (multiple-input multiple-output: MIMO) 통신 시스템에서 가우시안 채널의 mutual information의 미분 값의 하한과 상한을 BEP로부터 얻을 수 있고 나아가서 mutual information의 하한과 상한을 구할 수 있다.
본 연구에서는 세포의 자가 치료 기능을 모사하여 복잡한 디지털 회로를 기능별 분리시킨 구조에서 회로 동작 중 발생하는 오류 위치를 빠르게 찾고 복구 시키는 알고리즘 방법을 제안한다. 디지털 회로를 각 기능별로 9가지로 분리시켜 오류 난 디지털 회로의 기능블록 위치를 빠르게 검출할 수 있게 하며 복구 시키는 방법을 제안한다. 복잡한 구조의 디지털 회로에서도 각 디지털 회로의 기능 별 위치에 대한 번호 및 좌표를 $3{\times}3$ 행렬 구조로 확대시켜 오류 위치에 대아여 검출 및 복구가 가능한 알고리즘이다.
본고는 텍스트로 제시된 한국어 문장의 형태통사론적 오류와 의미적 논항결합시 하위범주화요건을 위배하는 논항선택 오류의 인식 및 판단에 따른 ERP(Event-Related Potential)를 검출하여, 이에 대한 문장이해과정의 시간추이적 양상을 연구의 대상으로 하였다. 참여한 피험자로부터 각각의 유형에 대한 통계분석 결과, 통사적 오류 추출에서 의미적 오류 추출에 이르기까지 기존의 연구에서 제시된 오류패턴 요소들(ELAN, N400, P600)을 확인하였으며, 아울러 한국어 문장이해과정의 특이성을 관찰할 수 있었다. 이를 통해 문장묵독시 일어나는 여러 종류의 문법오류에 대한 개별적 성격규명과 함께, 이들의 문법틀 내에서의 상호관계에 대한 일련의 가설설정이 이루어질 수 있으며, 또한 문장이해 메커니즘의 신경적 기전의 특성 규명으로 부수될 인간지능 모사가능성에 생리학적 토대가 더해 질 것으로 추정되는 바, 언어이해와 대뇌기전지형을 결정짓는 또 다른 규준이 될 것이다.
최근 VHDL 코딩 및 합성방법에 의한 설계가 널리 사용되고 있다. 집적도가 증가함에 따라 VHDL에 의한 설계 또한 그 분량이 증가하여 많은 코딩오류가 발생하고 있으며, 이를 검색하는데 많은 시간과 노력이 소요되고 있다. 본 논문에서는 VHDL 행위-레벨 설계를 대상으로 코딩오류를 검색하는 방법을 제안하였다. 그 방법에 있어서는 검색패턴을 생성하여 오류가 없는 응답과 설계의 응답을 비교함으로써 설계오류를 찾는 방법을 택하였다. 따라서 본 논문에서는 코딩오류를 검색하기 위한 검색패턴을 생성하는 알고리듬을 제안하였다. 검색패턴 생성은 각 코드에 대해 수행하며, 할당오류와 조건오류를 구분하여 수행하였다. 패턴생성을 위해 VHDL 코드를 CDFG로 변환하여 사용하며, CDFG상의 경로를 탐색하여 패턴생성에 필요한 정보를 추출한다. 경로탐색은 오류가 발생하였다고 가정한 지점으로부터 역방향 탐색과 정방향 탐색을 수행하여 패턴을 생성한다. 제안한 알고리듬은 C-언어로 구현하였다. 펜티엄-Ⅱ 400MHz의 환경에서 여러 가지 VHDL 행위-레벨 설계를 대상으로 제안한 알고리듬을 적용하였다. 그 결과, 고려한 모든 설계의 모든 코드에 대한 검색패턴을 생성할 수 있었으며, 가정한 모든 오류를 검색할 수 있었다. 검색패턴 생성에 소요되는 시간은 고려한 모든 대상 설계에서 1초 미만의 CPU 시간을 보여 속도면에서도 매우 우수함을 나타내었다. 따라서 본 논문에서 제안한 검색방법은 VHDL에 의한 설계에서 설계검증에 필요한 시간과 노력을 상당히 감소시킬 것으로 기대된다.
본 논문은 소프트웨어 설계 시 향상된 오류 검출방법을 통해서 소프트웨어 설계의 질을 향상시켜 그에 따른 소프트웨어 제품의 질을 향상시키는데 목적을 두고 있다. 본 논문에서 오류검출의 범위는 일관성결여 오류로 제한하여 일관성 오류에 관한 명세에 초점을 맞춘다. UML 표현의 문제점인 의미 일관성 표현의 한계를 극복하기 위해 ODES 모델을 제안하였으며 검증방법으로 일관성 검사 방법을 제안한다. UML 설계에서 확인된 의미적으로 중요한 특징이 ODES 모델로 구현되며, UML 모델을 ODES 모델로 변환과정에서의 일관성검사방법을 제시한다. ODES 모델로의 변환과정은 ODES 모델의 인스턴스를 생성하기 위한 알고리즘에서 복수의 사상테이블을 이용하는 소프트웨어 설계의 어휘분석과 의미분석을 포함한다.
고속동작용 반도체 메모리 제품에 추가된 CRC는 DDR4와 같은 제품에서 데이타의 신뢰도를 증가시킨다. 기존의 CRC 방식은 부가회로 면적이 커고 많은 지연시간이 발생되어, CRC 계산을 위한 내부 타이밍 마진의 부족을 유발한다. 따라서 메모리 제품 설계에서 데이터 입출력 설계에 심각한 문제를 유발한다. 본 논문에서는 오류검출 회로설계를 위한 CRC 코드 방식을 제시하고, 실시간 matrix형 CRC 방법을 제안하였다. 데이터 비트오류 발생시 오류여부를 실시간으로 시스템에 피드백(feedback) 가능하도록 하였다. 제안한 방식은 기존방식(XOR 6단, ATM-8 HEC코드)대비 부가회로 면적을 60% 개선할 수 있으며, XOR 단 지연시간을 33%개선 할 수 있다. 또한 실시간 에러 검출 방식은 전체 데이터 비트(UI0~UI9)에 대해 평균 50% 이상 오류 검출 속도를 향상시켰다.
본 논문에서는 다양한 CRC 코드의 성능분석을 기반으로 새로운 VHF 대역 해양 무선통신용 최적 CRC-p 코드를 제안한다. 이를 위해, 먼저 CRC 코드의 부호어 길이의 변화에 따른 미검출 오류확률과 최소해밍거리를 구하는 방법을 기술한다. 즉 순회 해밍코드나 원시 BCH 코드의 쌍대코드가 최대장 코드가 되는 것을 이용해서 천이 레지스터에 의한 간단한 회로구성으로 무게분포와 미검출 오류확률을 계산하는 방법과 MacWilliam의 항등식에 의한 최소해밍거리를 계산하는 방법을 제시한다. 다음으로 VHF 대역 해양 무선통신 시스템의 전송 프레임의 구성과 주요 통신 파라미터의 규격을 제시하고, 기존의 연구된 다양한 CRC 코드의 생성다항식을 대상으로 미검출 오류확률과 최소해밍거리의 결과를 기반으로 새로운 CRC-p 코드를 선정하고, 라이시안 해양 채널모델과 ${\pi}$/4-DQPSK 변복조기에 의한 비트오류율(BER)의 모의실험 결과를 통해 성능을 검증한다.
DDR4와 같은 고속동작을 위한 메모리 제품에서, 데이타의 신뢰도 증가를 위해 CRC 기능이 추가되었다. 기존의 CRC 방식은 많은 부가회로 면적과 지연시간이 요구되기 때문에 고속동작의 메모리 제품에서 CRC 계산을 위한 내부 타이밍 마진의 부족현상이 증가한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있도록 matrix형 CRC 방법을 제시하고 CRC 계산을 빠르게 할 수 있는 XOR/XNOR 게이트를 제시하였다. matrix형 CRC는 모든 홀수 비트오류를 검출 가능하며, 4의 배수비트 오류를 제외한 짝수비트오류도 검출가능하다. 또한 단일오류(single error)에 대해서는 오류 정정이 가능하여 메모리 제품과 시스템간의 CRC 오류로 인한 데이터 재 전송의 부하를 감소시킬 수 있다. 또한 기존 방식대비 부가회로면적을 57% 개선할 수 있다. 제안한 XOR/XNOR는 6개의 TR.(트랜지스터)로 구성하였으며, 기존의 CRC 대비 35%의 면적 오버헤드를 감소시킬 수 있으며, 50%의 게이트 지연을 감소시킬 수 있다.
OpenCV(Open Computer Vision)에서 제공하는 얼굴 검출 알고리즘은 Haar-like feature와 Cascade 방식을 이용하여 얼굴의 패턴을 찾아내 얼굴을 검출한다. 그러나 우연히 얼굴이 아닌 곳이 얼굴과 유사한 패턴일 경우, 얼굴로 인식하는 오류를 범하게 된다. 따라서 본 논문은 MCT(Modified Census Transform)와 신경망을 이용하여 잘못된 얼굴 검출 영역을 감소시키는 알고리즘을 제안한다. MCT는 다양한 조명 조건에서도 강인한 얼굴 영상의 지역적 구조 특징을 추출하기 위하여 사용되고, 신경망 알고리즘은 Haar-Cascade 알고리즘의 얼굴 검출 방법으로 검출된 영역이 실제로 얼굴인지 아닌지를 판단하기 위하여 사용된다. 실험에서 사용된 6개의 데이터들은 인터넷에서 수집한 것으로서, Haar-Cascade 알고리즘의 얼굴 검출 방법으로 얼굴을 검출하였을 때 오검출된 영역이 1개 이상 존재한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 실험한 결과, Haar-Cascade 알고리즘의 얼굴 검출 방법에 비하여 오검출된 영역이 감소된 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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