영상에 포함된 객체의 형태는 내용 기반 영상검색에 있어서 중요한 정보를 가지고 있기 때문에, 이를 이용하여 영상을 검색하는 방법들이 활발히 연구되어 왔다. 그중에서도 최근에 제안된 저니키 모멘트의 위상과 크기를 이용하는 회전불변 서술자(IZMD: Invariant Zernike moment descriptor)을 이용한 영상 검색 방법은 기존의 크기 정보만을 이용한 저니키 모멘트 서술자보다 높은 영상 검색 성능을 보인다. 본 논문에서는 IZMD를 이용한 방법 보다 향상된 영상 검색 성능을 얻기 위해서 ART(Angular Radial Transform)의 크기와 위상을 이용한 회전 불변 특징 서술자(IARTD: Invariant Angular Radial Transform Descriptor)와 이를 이용해서 영상을 정합하는 방법을 제안한다. IARTD는 ART 기저함수의 특성을 이용해서 정렬된 ART 계수의 위상과 크기로 구성된 특징벡터이다. 영상의 검색은 두 IARTD의 크기차이와 위상차이의 곱을 이용하여 정의된 거리 계산 방법을 이용해서 수행한다. MPEG-7 데이터셋을 이용한 실험 결과, 제안하는 방법의 평균 BEP(Bull's Eye performance)는 0.5806으로서, ARTD나 IZMD를 이용한 영상 검색 결과의 평균 BEP 0.3574, 0.4234보다 우수한 검색 성능을 제공하는 것을 확인하였다.
본 논문에서 비구조적 피어투피어 망을 위한 적은 검색 시간을 가지는 최적화된 위상을 구성하는 분산된 위상 제어 알고리즘을 제안한다. 각 노드는 높은 검색 적중률을 가지는 최적의 노드들을 노드 자신의 적중률에 지수적으로 비례하는 수만큼 선택하고, 그들과 연계한다. 총체적 거동은 자연계에서는 볼 수 있는, 각 입자의 에너지 준위에 따라 입자들이 결합되는 재결정 현상과 결과적으로 거의 유사하다. 구성된 위상의 노드들의 적중율들 사이에는 부분 순서(Partial-order) 관계가 있다. 그러므로, 질의 메시지가 노드를 방문하는 경우에, 그 노드는 항상 직전에 방문하였던 노드들 보다 더 높은 적중률을 가지고 있다. 또한, 무위도식(Freeloader) 노드로부터 보내진 질의 메시지는 한 홉 전달에 의해, 무위도식하지 않은 노드들로 전달될 수 있고, 그것은 다시는 무위도식하는 노드들을 방문하지 않는다. 이처럼 검색은 제한된 지연시간 안에 이루어진다. 또한, 본 논문에서는 이 위상을 활용하여 효과적인 연쇄반응적 검색 방법을 제안한다. 그러한 제어된 다중 전송 방식은, 방송을 사용하는 방식 보다 질의 메시지들의 수를 43 퍼센트만큼 줄이며, 검색시간을 94 퍼센트 절감한다. 제안된 방안의 검색 성공률은 99 퍼센트이다.
본 연구에서는 구조물의 변위 제약조건을 고려한 위상 최적설계를 체스판무늬 검색 알고리즘과 가상하중을 이용하여 수행하였다. 본 연구에서는 변위 제약조건의 민감도 계산을 위하여 가상 변위장을 도입하였으며, 밀도와 유효강성계수의 상관관계를 정의하기 위하여 가상재료를 도입하였다. 또한, 선형 유한요소를 이용한 위상 최적화 기법에서 일반적으로 나타나는 체스판무늬를 제거하기 위하여 밀도 재분배방법을 이용하였다. 그리고, 변위 제약조건을 고려한 경우와 그렇지 않은 경우의 수치예제를 비교 검토함으로써 본 연구의 타당성을 검증하였다.
이 논문은 지능형 정보검색을 위한 신경망 시스팀을 구축하는데 있어서 신경망을 어떻게 디자인하는 것이 가장 이상적인지에 관해 기술한다. 구체적으로 말하면, 신경망 위상 (Network Topology) 와 학습매개변수 (Learning Parameter)들이 신경망 시스팀 성능에 어떠한 영향을 미치는 지에 대해 문헌조사를 통해 검토하고 있다. 그 결과 신경망 위상과 학습 매개변수는 정보검색을 위한 신경망 시스팀 효율성에 강하게 영향을 미치고 있으므로 신경망 설계시 이 요소들을 신중히 고려해서 결정해야 한다.
단일모드 광섬유와 결합기를 이용하여 간결한 구조의 광섬유 공초점 간섭 현미경을 구성하였으며, 위상 변위법을 응용한 표면 검색 방법을 제안하여 통신용의 반도체 레이저와 같이 비교적 긴 파장의 광원과, 낮은 NA의 대물렌즈를 사용하더라도 정밀한 시료 표면 검색이 가능함을 보였다. 이때 시료 표면의 높낮이는 시료로부터 반사된 빛의 위상으로부터 결정되며, 종래의 공초점 현미경에 비하여 주사시간을 크게 단축할 수 있었다. 끝으로 종래의 방법에 비해 제안된 방법은 시료의 반사율 변화에 덜 민감함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 전력증폭기 선형화를 위한 Cartesian feedback 방식의 궤환 경로에서 발생하는 DC offset과 이득 및 위상 불일치를 자동적으로 보상하는 개선된 방식을 제안한다. Cartesian feedback에 의한 비선형 전력증폭기 왜곡성분의 감쇠 정도는 시스템 루프의 이득, 대역폭, 시간지연에 의해 결정된다고 알려져 있다. 그러나 궤환 경로 각 소자에서 발생하는 DC offset과 이득 및 위상의 불일치로 인하여 송신기의 출력신호에 원하지 않는 반송파 성분과 이미지 신호가 발생하여 궤환보상의 효과가 반감되는 결과를 초래한다. 본 논문에서는 디지털 신호처리 시스템 구조에서 이진 검색 (binary search) 알고리즘을 이용하여 궤환 경로에서 발생하는 DC offset과 이득 및 위상 불일치를 자동적으로 보상하는 방식을 제안하고 컴퓨터 모의실험을 통하여 제안된 방식의 성능을 분석한다. 모의실험에서 고려된 방식에 비하여 동일한 정도의 DC offset과 이득 및 위상 불일치의 보상에 걸리는 시간을 평균적으로 40% 단축할 수 있었다.
특징정보를 기반으로 한 유사 이미지 검색은 이미지 데이타베이스에 있어서 중요한 과제의 하나이다. 이미지 데이타의 특징정보는 각 이미지를 식별하는데 유용한 정보이다. 본 논문에서는 자기 조직화 맵 기반의 고속 k-NN 탐색 알고리즘을 제안한다. 자기 조직화 맵은 고차원 특징벡터를 2차원 공간에 맵핑하여 위상특징 맵을 생성한다. 위상특징 맵은 입력 데이타의 특징공간과 상호관계(유사성)를 가지고 있으며, 인접노드에 서로 유사한 특징벡터가 클러스터링된다. 그러므로 위상특징 맵상의 각 노드에는 노드 벡터와 각 노드벡터에 가장 가까운 유사 이미지가 분류된다. 이러한 자기 조직화 맵에 의한 유사 이미지 분류결과에 대하여 k-NV 탐색을 구현하기 위하여, (1) 위상특징 맵에 대한 접근방법, (2) 고속탐색을 위한 pruning strategy의 적용을 실현하였다. 본 연구에서는 실험을 통하여 실제 이미지로부터 추출한 색상 특징을 사용하여 제안한 알고리즘의 성능을 평가함으로써 유사 이미지 검색에 유효한 견과를 얻을 수 있었다.
대표적인 위성 항법 시스템인 GPS는 사용자에게 위치와 시간을 제공한다. GPS L1 C/A는 민간용으로 개발되어 다양한 분야에서의 높은 활용도를 보인다. 위성 신호가 수신기에 도달하면 디지털 신호 처리단의 신호 획득부에서 가시 위성의 신호를 검색 후 획득하고, 획득한 신호는 신호 추적단에서 실시간으로 신호를 추적하며 항법 메시지를 추출한다. 신호 획득부는 직렬 검색 획득, 병렬 주파수 검색 획득, 병렬 코드 위상 검색 획득 등 신호 검색 방식에 따라 구현 방식이 달라지는데, 본 논문에서는 세 가지 검색 방식에 따라 GPS L1 C/A코드용 신호 획득부를 구현하고 각각을 비교한다. 직렬 검색 획득과 병렬 주파수 검색 획득에 비해서 병렬 코드 위상 검색 획득은 검색 횟수를 줄일 수 있고 높은 해상도의 상관값을 가질 수 있기 때문에 계산과정 중 필요한 연산의 복잡도를 줄인다면 항법 시스템의 빠른 동작을 위해서 최적의 검색 방식으로 사용될 수 있다.
본 논문에서는 기하 위상 정보를 이용한 영상 정합 기법에 관해 기술한다. 기존의 특징 점 기반 대응점 검색 기법들이 주로 평행 이동 형 형태나 약간의 회전 및 상하 이동요소가 포함된 영상만을 처리하는 것과 달리 큰 회전이나 상하이동요소가 포함된 입력영상들의 정화한 중첩영역을 자동으로 빠르게 검색하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 영상내의 특징 점들의 기하 위상 정보와 특징점 사이의 거리 정보를 가지는 DT(Distance Transform) map을 이용하여 정합 위치를 찾기 위한 계산 량을 크게 감축시키고 특히 회전이나 상하 이동요소가 포함된 영상들 간의 정합영역을 검색하는데 있어서 좋은 성능을 나타낸다.
라이브 음악 또는 리메이크를 통해서 재발매된 음악을 원곡의 커버곡이라 부른다. 본 논문은 고속 커버곡 검색을 위한 특징 축약을 위해 2차원 퓨리에 변환을 이용하는 방법을 연구하였다. 이차원 퓨리에 변환은 조변화에 대해서 불변성을 가지고 있으므로, 커버곡 검색을 위한 특징 축약 방법으로 적합하다. 기존 퓨리에 변환 방법에서는 크기값 만을 활용하였으나, 본 논문에서는 인접한 크로마 블록은 같은 조변화를 가진다는 가정하에 위상 정보를 추가로 활용하는 방법을 제안하였다. 두 가지 커버곡 실험 데이터셋에서 성능 비교를 수행하였으며, 제안된 방법이 기존 방법에 비해서 우수한 커버곡 검색 정확도를 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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