본 논문은 부스트 PFC (Power Factor Correction) 컨버터의 경부하시, 컨버터의 인덕터 전류 왜곡을 수학적으로 분석하고 원인을 정의한다. 경부하시 평균 전류 모드제어에서 인덕터 전류가 불연속적으로 도통하게 되어 부정확한 인덕터 전류 평균값이 전류 제어에 반영된다. 예측 전류 모드제어에서는 인덕터 전류에 비해 전류 리플이 상대적으로 커져 전류 왜곡이 심해진다. 또한 모델 예측 전류제어의 경우 인덕터 전류의 첨두치 부근에서 스위치가 OFF된다. 인덕터 전류 왜곡은 total harmonic distortion 증가와 역률 감소를 유발하기 때문에 반드시 해결되어야 한다. 본 논문은 수학적 분석을 기반으로 부스트 PFC 컨버터의 경부하시 전류 왜곡을 완화할 수 있는 설계 절차를 선정한다. 마지막으로 hardware-in-the-loop simulation을 사용하여 경부하시 제어 방법들을 비교분석했다.
비디오 프레임 율 증가 변환은 최근에 가전 분야에서 비디오 정보원과 더불어 디스플레이 포맷의 폭발적인 증가에 힘입어 매우 많은 관심의 대상이 되었다. 대부분의 진보된 FRUC 알고리즘은 보간된 프레임들의 움직임 벡터장을 결정하는 효과적인 움직임 보간 기술을 사용하고 있다. 그러나 수신기의 후처리 분야와 같은 응용 분야에서는 움직임 보상 보간 프레임이 얼마나 잘 복원되었는지에 대한 정보를 필요로 한다. 이와 같은 목적을 달성하기 위해, 먼저, 본 논문에서는 움직임 보상 보간 프레임의 블록 단위로 신뢰도를 측정할 수 있는 비용 함수들을 도입한다. 그런 후에 이러한 함수들을 사용하여 움직임 보상 보간 프레임에서 얼마나 많은 잡음이 포함되어 있는지를 평가할 수 있는 두 가지의 왜곡 예측 모델을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안된 왜곡 예측 방식은 움직임 보상 보간 프레임의 잡음을 효과적으로 예측할 수 있음을 보인다.
본 연구는 주요 조경수목에 대한 생장예측모델을 추정하여 적정 식재간격을 산정하기 위해 실시하였다. 조경식재에서 많이 사용되는 9개 수종을 대상으로 수종별 30주 이상씩의 개체를 선정한 후, 상관성이 높은 측정변수 간에 회귀분석을 실시하여 생장예측모델을 추정하였다. 그리고 서울 시내 2개 아파트단지 녹지를 사례연구지로 선정하여 생육상태를 파악하고 모델과 비교하였다. 전체적으로 교목층 위주의 식재로 인해 식재밀도가 과밀하여 수관이 왜곡되고 기형적으로 생장하는 현상이 발생하고 있는 바, 수관중복률과 수관왜곡률을 분석한 결과에 의하면 현재의 식재간격이 매우 조밀한 것으로 밝혀졌다. 결론적으로 시간경과에 따른 주요 조경수종의 규격별 생장예측을 통해 목표년도별 적정 식재간격을 제안하였는데, 목표년도를 식재 후 5년으로 본다면 상록교목은 2.0m, 낙엽교목은 3.0~4.0m, 낙엽아교목은 2.0~2.5m의 식재간격이 적당하고, 식재 후 10년을 목표년도로 한다면 상록교목의 경우 3.0m, 낙엽교목은 4.0~6.0m, 낙엽교목은 2.5~3.0m의 간격을 유지하여야 한다. 한편, 본 연구의 결과와 서울시 조례기준 식재밀도를 비교하였는데, 식재후 5년이 경과한 시점에서는 0.23본/m2, 10년 경과시점에서는 0.12본/m2이 적정 식재밀도로 밝혀져 현재 0.2본/m2으로 정하고 있는 서울시 교목식재 관련 기준은 5년 정도를 목표시점으로 한다면 적절한 수준임을 알 수 있었다. 그러나 식재 후 10년이 경과하면 수관중복률이 25%를 초과하게 되므로 쾌적한 녹지환경을 유지하기 위해 반드시 적절한 관리를 실시해야 할 것으로 판단되었다.
본 논문은 H.264/AVC 화면내 부호화에서 부호화 효율 향상을 위해 율-왜곡 최적화를 이용한 화면내 예측 오프셋 보상 방법을 제안한다. H.264/AVC의 화면내 예측 부호화는 주변 블록의 복원 화소들을 현재 부호화하려는 블록의 예측 블록으로 활용함으로써 공간적 상관성을 제거하고 부호화 효율을 향상시킨다. 제안 방법은 화면내 부호화의 예측 오차를 감소시키기 위해, 율-왜곡 비용 관점에서의 최적 값을 갖는 화면내 예측 오프셋을 기존 화면내 예측 블록에 더하여 예측 블록의 정확도를 높인다. 따라서 예측 오차 신호의 양자화된 변환 계수를 감소시키며 원본 블록과 복원된 블록 간의 왜곡을 감소시켜 화면내 블록의 부호화 성능을 향상시킬 수 있다. 추가적으로, 휘도 성분의 부호화 성능 향상을 위해 화면내 예측 오프셋 보상이 사용되는 화면내 블록의 색차 성분에 JM 11.0에서 화면간 부호화에서 사용되는 계수 임계 처리 방법을 적용한다. 본 논문의 실험에서는 제안하는 방법이 JM 11.0과 비교 실험했을 때 High Profile 환경에서 평균 2.45%의 비트율 감소와 최대 4.41%의 비트율을 감소시킬 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 노이즈에 대한 사전 정보 없이 단일 왜곡 영상으로부터 노이즈 매개 변수를 예측하고, 예측된 매개변수를 이용한 고속 노이즈 검출 및 제거하는 기법에 대해 제안한다. 왜곡 영상의 국부 통계를 이용하여 예측된 노이즈 매개 변수는 노이즈 검출기를 위한 사전 제약 조건으로 활용되며, 상기 제약 조건은 1차 마르코프 랜덤 장과 결합하여 노이즈 검출기를 구성하게 된다. 더불어 노이즈 검출 과정에서 설정된 제약 조건 및 매개 변수를 기반으로 복원 영상의 완화도를 제어하기 위한 가변 필터 차수의 가중치 기반 적응 노이즈 제거 필터를 제안한다. 실험 결과를 통해 제안 방식의 우수성을 검증할 수 있었다.
가장 최근에 표준화가 완료된 동영상 압축 코덱인 H.264/AVC는 율-왜곡 최적화를 사용하여 압축률이 상당히 향상되었다. 율-왜곡 최적화는 다수의 후보 모드들 중에서 최적의 모드를 결정하기 위한 수단이며, 모든 모드에 대하여 라그랑지안 비용을 계산하여 그 비용이 가장 적은 모드를 최적의 모드로 결정한다. 하지만 이 방법의 사용으로 인하여 H.264/AVC 부호기의 계산 복잡도가 상당히 증가하였다. 본 논문에서는 H.264/AVC의 화면 내 예측 부호화의 율-왜곡 최적화의 사용으로 인한 계산 복잡도를 감소시키는 고속 화면 내 예측 모드 결정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 Intra$4{\times}4$와 Chroma Intra의 부호화 속도를 향상시키기 위하여 최고 확률 모드(MPM)가 가장 최적의 예측 모드인 경우를 미리 판단하여, 이 경우에는 율-왜곡 최적화 과정을 생략하고 최고 확률 모드를 사용하여 부호화한다. 또한 이 방법을 색차 화면 내 예측 모드에 유사하게 적용하였다. 실험 결과, 제안된 방법은 PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 손실이 거의 없이 평균 약 63%의 부호화 시간을 절약하였다.
양이 재생 환경에서 다양하고 정확한 공간 이미지 형성을 위해서는 다양하고 세분화된 머리 전달 함수가 요구된다. 방대한 양의 머리 전달 함수를 효과적으로 감축하기 위한 방법으로, 모든 방향에 대한 머리 전달 함수를 몇 개의 대표 값들을 이용해 보간을 통해 얻는 방법이 주로 사용되고 있다. 본 논문에서는 머리 전달 함수의 보간 시 중요한 역할을 하는 보간 왜곡의 측정 방법에 대해 연구하였다. 다양한 객관적 왜곡 측정 방법을 이용하여 보간된 머리전달 함수와 본래의 머리전달 함수 간 차이를 표현하였으며 차이 값과 청취 테스트의 결과를 비교, 분석하였다. 분석 결과로부터 음원의 공간 이미지 차이를 가장 잘 반영하는 객관적 왜곡 측정 방법을 선택하였으며 이를 실제 보간 기법에 적용하였다. 3명의 사람으로부터 측정된 머리전달함수와 1개의 마네킹에서 측정된 머리 전달함수에 제안된 방법을 적용한 결과, 3명의 사람에 대한 머리전달 함수에 대해서는 멜-주파수 켑스트럼 왜곡이, 4 종류의 머리전달 함수에 대해서는 시간 영역의 신호 대 왜곡비자 음원의 공간 이미지 차이를 가장 잘 예측하는 왜곡 척도임을 알 수 있었다.
분산 비디오 복호화 기술은 저 용량 저 전력 시스템을 위한 초경량 복호화기를 제공할 수 있어 최근 많은 이슈가 되고 있다. 그러나 분산 비디오 복호화 기술은 피드백 채널을 이용하여 반복적인 패리티 비트 제어 방법을 주로 사용하기 때문에 전체 복호화 시간이 매우 길다는 단점을 가지고 있다. 따라서 분산 비디오 복호화 시스템의 고속화가 반드시 필요하며 이를 위해 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 분산 비디오 복호화의 고속화를 위하여 보조정보와 LDPCA 프레임의 율-왜곡을 이용하여 패리티 비트 요구량을 예측하는 방법을 제안한다. 모의실험을 통해 제안하는 방법을 이용함으로써 분산 비디오 복호화에 소요되는 전제 복호 시간 대비 약 80% 시간 절감 효과를 보인다.
Differential pulse code modulation 구조의 Line spectrum pairs 양자화기에 높은 차수 LSP 파라미터 값은 낮은 차수 LSP 파라미터 값보다 커야한다는 LSP 파라미터의 순서화 특징을 이용하여 양자화하는 방법을 제시한다. 31 비트/프레임에서 1 dB 이하의 스펙트럴 왜곡을 갖는 명료한 음질을 보였다. 또한 LSP 주파수의 순서화 특성은 벡터-스칼라 결합 양자화기에 적용하였다. 벡터-스칼라 결합 양자화기에서는 26비트/프레임에서 명료한 음질을 보였다. 새로운 LSP 양자화 방법들은 전송에러 발생시 성능을 시험하고, 전송 에러에 강인하도록 프레임간 예측을 위해 Moving Average 예측기를 사용한다.
주가자료를 활용한 부도예측모형인 KMV EDF 모형을 기반으로 일별주가자료와 기업재무자료를 이용하여, 모형에 필요한 적절한 모수를 찾고 모델링을 하였으며, 적절성을 검증했다. 그리고, 기존의 연구에 따라 월평균주가자료를 이용한 경우, 모형에 왜곡이 가해질 수 있다는 점을 지적했다. 또한, 민감도 분석을 통하여 본 모형의 부도예측값에 미치는 주요한 검증하고, 실용적으로 사용할 수 있는 간단한 민감도분석 Tool을 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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