항공영상을 이용하여 수치표면자료와 같은 3차원 자료를 자동으로 제작하기 위해서는 영상정합이 반드시 필요하다. 최근 사용되고 있는 항공 디지털 프레임 영상은 과거의 아날로그 영상에 비해 폐색지역이 적은 고중복도 다중 스트립 영상으로 촬영되기에 용이하다. 최근 다중 스트립 영상을 이용한 다중영상정합 기법에 대한 연구가 많이 이루어지고 있으며, 특히 각 영상에서 추출된 점(point feature)이나 형상(linear feature)의 유사성 측정 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 수직궤적 기반 다중영상정합을 대상으로 영역기반 유사성 측정 방법으로 SNCC(Sum of Normalized Cross-Correlation)와 SSD(Sum of Squared-Difference) 방법을 비교 분석하였다. 또한 영역기반 유사성 측정에 필요한 요소로 영상의 화소값, 화소값 기울기 강도, 화소값과 화소값 기울기 강도 평균을 각각 사용하여 결과를 비교하였다. 이 외에도 영역기반 유사성 측정에서 중요한 요소인 기준 윈도우의 크기를 비정규 적응형 기준 윈도우 방법과 정규 적응형 윈도우 방법을 적용하여 결과를 비교 분석하였다. 실험을 위하여 사용된 항공영상은 ZI Imaging 사의 DMC (Digital Modular Camera)에 의해 종중복도는 80%, 횡중복도는 60%로 촬영되었으며, 3개의 스트립으로 구성되었다. 다양한 방법으로 실험을 수행한 결과에 따르면 유사성 측정 방법으로는 SNCC, 유사성 측정 요소로는 화소값과 화소값 기울기 강도 평균, 그리고 비정규 적응형 기준 윈도우가 수직궤적 기반 다중영상정합의 영역기반 유사성 측정에 가장 적합하다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 다양한 잡음 환경에서 음성향상을 위한 Minimum Statistics (MS) 잡음전력 추정 기법을 제시한다. 기존의 방법에서는 최소값 추적을 위해서 유한한 서치 (search)윈도우를 사용하여 최적으로 신호의 파워 스펙트럼을 수무딩하고 최소 확률을 적용하는 것을 기본으로 한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 기존의 최소값 서치 윈도우가 다양한 잡음 환경에 상관없이 고정된 사이즈를 사용하는 것에 환경인식 정보를 적용하여 서치 윈도우 사이즈가 Gaussian mixture model(GMM)기반의 잡음 분류 알고리즘을 이용한 결과 값의 비교로 잡음 환경에 따라 변화 하도록 한다. 제안된 음성 향상 기법은 ITU-T P.862 perceptual evaluation of speech quality (PESQ)를 이용하여 평가하였고 기존의 MS방법보다 향상된 결과를 보였다.
위성의 부분체 또는 탑재컴퓨터 및 탑재소프트웨어에 대한 검증시험을 수행하기 위해서는 위성개발에 사용하며 그 기능이 검증된 상용프로그램을 사용하는 것이 일반적이다. 그러나 위성 영령의 전송 및 텔레메트리 데이터의 전송과 분석을 위한 프로그램은 위성에 사용되는 종류 및 포맷에 따라 다양한 형태로 수정되어야 하기 때문에 자체 제작한 프로그램을 사용하게 된다. 99년에 발사되어 성공적으로 임무를 수행하고 있는 다목적실용위성 1호 및 현재 개발이 진행 중인 다목적실용위성 2호의 개발과정에서는 LEX와 YACC이라는 구문분석기를 이용한 VTSP(Verification Test Script Parser) 프로그램이 탑재소프트웨어의 검증시험에 사용되었다. VT5P는 실시간 데이터 전송 및 분석이 가능하지만 UNIX 환경에서만 실행되므로 윈도우 환경에서 작업하던 일반 사용자들에게는 익숙하지 않은 시험환경을 제공하여 텍스트 기반의 작업이 필요하므로 시험 수행에 여러 어려움들이 발생한다. 이러한 단점들을 보완하기 위하여 윈도우 기반의 검증시험 프로그램인 SATS(Spacecraft Automatic Test Script)를 개발하였다. 본 논문에서는 대부분의 사용자들에게 익숙한 윈도우 환경을 제공하며 이더넷을 통하여 장소에 상관없이 다중의 개발자가 시험을 수행할 수 있는 SATS의 개발현황과 수행환경에 대하며 소개한다.
본 논문에서는 실시간 감시 시스템의 응용분야를 위한 백그라운드 모델링과 업데이트 그리고 오브젝트 추출 시스템을 설계 구현한다. 일반적인 감시 시스템은 백그라운드의 모델링(background modeling)과 오브젝트의 검출(object detection), 오브젝트의 추적(tracking)으로 구성된다. 실시간 감시시스템을 가능하게 하기 위해서는 작은 시간 복잡도(low time complexity)로 백그라운드와 오브젝트를 검출할 수 있어야 하고 실외환경(outdoor)의 노이즈(noise)를 반영할 수 있어야 한다. 기존에는 빠른 백그라운드 모델링을 위해 분산, 평균, 최빈값 등을 사용한 연구들이 있었다. 이러한 방법들은 빠른 수행 속도를 보장하지만 노이즈를 오브젝트로 검출하는 문제점이 있다. 또 다른 연구 분야인 메디안(median) 검출 방법은 실외환경에 존재하는 노이즈 반영에 적합한 반면, 정렬(sorting) 연산에 많은 시간이 소요된다. 본 논문은 윈도우(Window) 기반의 러닝 윈도우 리스트(Running Window List)를 이용하여 메디안 정렬 시간을 최소화하고 실시간으로 백그라운드 모델링, 오브젝트 검출, 백그라운드 업데이트를 할 수 있는 방법을 제안한다.
임펄스 잡음 제거 기법들에서 윈도우의 크기는 매우 중요한데, 보통 잡음의 밀도에 따라 적당한 크기의 윈도우를 사용한다. 이때 윈도우가 너무 작으면 잡음을 충분히 제거하지 못하며, 너무 크면 영상 내의 에지나 미세한 형태를 제대로 복원하지 못하고 흐릿하게 만들 수 있다. 또한 잡음이 있는 중앙 화소를 복원하기 위해 이러한 윈도우 내의 모든 화소들이 이용된다. 본 논문에서는 이러한 기존 방법과 달리 작은 크기의 윈도우를 사용하고 잡음이 없이 깨끗한 화소만을 사용하여 임펄스 잡음을 제거하는 새로운 반복적인 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 모든 잡음 화소가 새로 계산된 추정치로 대체될 때까지 반복된다. 잡음 화소에 대해 최적의 값을 유추하기 위해 제안된 방법에서는 무잡음 화소를 이용한 유전자 프로그래밍 (GP) 기반의 추정자를 제안하는데, 이것은 윈도우 내의 무잡음 화소와, 산술 연산자 및 랜덤 상수들로 이루어진다. 실험을 통해 제안된 방법이 영상 내의 미세한 형태들을 잘 유지하면서 임펄스 잡음을 효과적으로 제거할 수 있음을 알 수 있었는데, 특히 심하게 잡음이 가해진 데이터의 복원에 매우 효과적임을 알 수 있었다.
비디오 서버에서 가변 비트율 데이터를 위한 다양한 스케줄링 기법이 제안되어 왔다. 가변 비트율로 저장장치에 저장된 비디오 데이터를 재생할 때 최악의 경우를 가정하여 디스크 대역폭을 할당하면 디스크 대역폭 이용율이 매우 낮아진다. 디스크 대역폭의 이용율을 높이기 위한 방법으로 선반입 기법을 사용하는데 이를 위해서는 많은 버퍼가 필요하다. 본 논문에서는 가변 비트율 데이터를 위한 윈도우별 선반입에 기반한 데이터 스케줄링에서 시스템의 자원 상황을 고려하여 적절한 디스크 대역폭과 버퍼 할당을 Tradeoff 하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 비디오 데이터에 대한 메타 데이터를 미리 구축하고 이에 따라 자원을 윈도우 단위로 할당한다. 선반입은 윈도우 단위로 실시하며 선반입에 필요한 버퍼가 과다하게 증가하는 것을 조절한다. 모의 실험에서는 기존의 가변 비트율 데이터 스케줄링 기법과 제안한 기법의 자원 할당량과 동시 지원 가능 사용자수를 실험하고 비교하였다.
본 논문은 UWB(Ultra Wideband) 펄스 기반의 단일 송수신을 통한 UWB 레인징 시스템에서 거리산출의 모호성을 제거하고 그 성능을 향상시키기 위한 듀얼윈도우처리기법을 새롭게 제안한다. 일반적으로 UWB 레인징시스템은 UWB 전송펄스의 높은 시간분해능을 이용하여 거리를 산출하는데, 비가역성(Non-coherent) UWB 송수신기 구조에서는 신호가 언제 수신 될지 모르는 정보 표본값들로부터 최초도착 성분을 추출하게 되고 이로 인해 거리산출오차가 크게 발생되어 진다. 실내무선채널환경(CMI)의 UWB 레인징 시뮬레이션 결과 본 논문에서 제안된 듀얼윈도우처리기술을 적용 시 1m 거리산출 확률오차기준으로 대략 98% 정확도를 보인 반면에 그렇지 않은 경우는 75%이하의 레인징 정확도 성능을 나타낸다
과학기술이 발전함에 따라 신무기들의 기술 집약도가 발전하여 개체 하나하나의 단가와 가치가 상승하고 있다. 이렇게 개발된 무기를 사용하기 앞서 수락시험을 위해 점검장비를 사용하고 있다. 이러한 점검장비는 신무기의 성능 및 기능의 검증을 위해 데이터의 수집 및 처리를 하기 위한 실시간성을 필요로 한다. 그러나 점검장비에서 많이 사용되고 있는 범용 운영체제인 윈도우의 경우 실시간성을 지원하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 윈도우에 실시간성을 제공하기 위한 상용솔루션인 RTX 및 INtime을 사용하여 실시간성을 제공해야 한다. 하지만 RTX와 INtime은 고가의 구입비 및 경상 사용료로 인해 개발 비용을 증가시키는 문제점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 멀티코어 기반 윈도우 환경의 점검장비에 실시간성을 지원하기 위한 실시간 이식 커널(RTiK-MP)을 개발하였다. 본 논문에서는 개발된 RTiK-MP를 다양한 분야에 적용시키고, 개발자에게 보다 나은 편의성을 제공하기 위해 Export Driver를 통한 RTiK-MP 접근 방안에 대한 연구를 하였다.
수퍼스칼라 프로세서 구조의 성능을 분석할 때, 실행 구동형 모의실험 및 트레이스 구동형 모의실험이 광범위하게 수행되고 있으나, 시간과 공간을 많이 차지하고 또한 성능에 대한 근본 원리를 규명하기 어려운 단점이 있다. 본 논문은 수퍼스칼라 프로세서의 성능에 대하여 통찰력을 갖고, 이것을 기반으로 수퍼스칼라 프로세서의 모델을 마련하기 위하여 수퍼스칼라 프로세서의 윈도우의 크기와 이슈폭에 대한 관계를 규명하였다. 이것을 위하여 SPEC 2000 정수형 벤치마크 프로그램을 입력으로 하는 트레이스 구동 모의 실험을 통하여 윈도우의 크기와 매 싸이클당 이슈되는 명령어의 개수에 대한 관계식을 도출하였으며, 그 정확도는 평균 9.5 %를 기록하였다.
유사 시퀸스 검색에서 시간 왜곡 변환을 지원하기 위한 연구가 최근 활발히 이루어지고 있다. 음성 인식과 같은 몇몇 응용에서는 시간 왜곡 변환을 적용할 때 과도한 타이밍의 차이는 허용하지 않을 필요가 있다. 그래서 대부분의 경우 윈도우라는 제약 조건을 추가하게 된다. 이 논문에서는 윈도우 제약 조건이 있을 때 시간 왜곡 변환을 지원하는 유사 검색 방법으로 세그먼트 분할 기법(Segment Partition Approach:SFA)을 제안한다. SFA는 각 시퀸스를 세그먼트로 분할한 뒤 특징을 추출하여 다차원 인덱스를 구성한다. 유사 검색 질의를 수행할 때 이 인덱스를 검색하여 질의 시퀸스와 유사할 가능성이 큰 후보들을 빠르게 찾아낼 수 있고 찾아낸 후보들에 대해서만 정확한 시간 왜곡 변환 거리를 계산하기 때문에 전체 질의 처리 시간을 단축할 수 있다. SPA는 순차 검색에 비하여 좋은 성능을 보이며, 특히 거리 허용치가 작을 때 더욱 우수한 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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