본 논문에서는 에너지가 제한적인 무선 센서네트워크에서 MIMO 기반 협력통신을 가능하게 하는 훈련심볼의 오버헤드와 데이터 수집노드(DGN)의 속도의 임계값을 제안한다. 두개의 송수신 안테나가 있는 경우에 대하여 에너지 효율과 지연값에 대한 성능을 분석하였다. 센서로부터 데이터 수집노드까지 장거리 통신을 할 경우에 대하여 기존의 SISO 보다 에너지를 적게 소모하는 MIMO 기반 협력통신 무선 센서 네트워크의 속도와 훈련심볼의 오버헤드 임계값들을 구하였으며 이들의 상관관계도 분석하였다.
본 논문에서는 가변블록에 대해 DCT와 VQ를 적용함으로써 복원시 영상의 품질을 원하는 수준으로 유지하면서 비트율을 감소시키는 방법을 제안한다. 각 블록에 대해 임계값에 따라 블록의 크기를 세분화 시켜 하위 블록에 대해 DCT와 VQ를 적용한다. 임계값 결정 방법은 원 화소의 최대군과 최소군의 편차를 이용하였다. 제안된 방법은 화소의 변화가 급격한 영상에서는 비트율이 0.34~0.47bpp가 감소하였고, 화소의 변화가 적은 영상에서는 0.74~0.79bpp정도 개선할 수 있다.
이동가입자 수신단에서의 평균 수신전력 레벨이 핸드오버 임계값과 수신기 임계값 사이에 있는 영역을 핸드오버 영역이라 하며, 가입자가 핸드오버 영역에 머무르는 시간을 핸드오버 지속시간(Handover Duration Time)으로 정의한다. 시뮬레이션 분석 결과 핸드오버 지속시간은 감마분포를 따름이 입증되었으며, 따라서 본 연구에서는 감마분포에서의 모수(shape, scale 파라메터)를 해석적 방법으로 구한다. 그리고 해석적 방법의 검증을 위해 평균과 표준편차, 모수를 시뮬레이션 결과와 비교하며, 끝으로 적합도 검정을 수행하였다.
이웃기반 협력 필터링을 이용한 추천시스템은 적은 평가 자료로 인해 추천 성능에 문제가 생긴다. 이는 다른 고객의 정보도 추천에 사용하는 협력 필터링에서 이웃고객 선정에 문제가 생겨 추천시스템의 신뢰가 떨어진다. 본 논문은 추천시스템의 신뢰를 높이기 위한 방법으로 선호도 평가치가 적은 상품을 임계값을 이용하여 선별하고 이에 따라 고객의 표준편차를 조사하였다. 그리고 표준편차가 낮은 고객에 대한 MAE를 분석하여 예측의 정확도가 높아짐을 알 수 있었다.
동영상 자동 분석은 비디오 데이터의 내용 기반 색인과 검색을 위한 첫 단계이다. 본 논문에서는 정형적인 구조를 가진 뉴스와는 달리 비정형적인 특성을 가진 축구 동영상에서 사용자의 관심이 되는 하이라이트 장면의 영상 특징을 이용하여 그 구조를 분석하여 하이라이트 장면을 검출하는 방법을 제안한다. 이전 연구를 토대로 그라운드영역과 골대 유무에 따라 하이라이트 후보 장면을 찾는 과정에서 경기마다 달라지는 임계값에 영향을 받지 않는 알고리즘을 제안하였다. 실험결과 제안된 방법이 여러 종류의 축구 경기 하이라이트 분석에 있어서 그 성능이 우수함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 테스트 생성 과정에서 자주 사용되는 임계의 확장 개념으로 임계-쌍을 정의한다. 그리고 임계의 특성을 나타내는 요소로서 임계성, 임계율, 임계설정율 등을 정의한다. 이 요소들을 이용하여 임계-쌍의 사용이 단일 임계의 사용보다 더 효율적이라는 것을 입증하고, FFR에서의 테스트 패턴 생성 시에 임계값에 대한 평가 회수, 경로선의 탐색 회수 및 생성 시간에서 더 효율적이라는 것을 보여준다. 시뮬레이션을 통해서 ISCAS85 벤치마크 테스트 회로에 대한 실험 결과를 비교 분석한다.
카메라와 같이 연속적인 영상을 제공하는 환경에서 특징 점들을 추출하기 위해 다양한 알고리즘들이 연구되고 있다. 특히, FAST (Feature from Accelerated Segment Test) 알고리즘은 연산 구조가 간단하고 실시간 특징 점 추출이 용이하여 FPGA 기반 하드웨어 가속기로 구현되어 사용되고 있다. 사용된 FAST 하드웨어 가속기는 특징 점을 추출하기 위해 임계값을 필요로 한다. 임계값은 영상에서 추출되는 특징 점의 기준이 되는 값으로, 값의 크기에 따라 추출되는 특징 점의 개수가 정해질 뿐만 아니라 전체 수행시간에도 영향을 주기 때문에, 일정한 수행시간 동안에 많은 특징 점들을 추출하기 위해서는 적절한 임계값 제어 방법이 요구된다. 본 논문에서는 임계값 제어를 위해 PI 제어기를 제안한다. 제안한 PI 제어기는 시험 영상들을 통해 기능 및 성능을 검증하였고, Xilinx Vertex IV FPGA 기반의 로직으로 구현 비용을 계산하였다. 제안한 PI 제어기는 47개의 Flip Flops, 146개의 LUTs, 그리고 91개의 Slices을 사용해, FAST 하드웨어 가속기 2.1%의 Flip Flop, 4.4%의 LUTs, 그리고 4.6%의 Slice에 해당하는 적은 비용으로 구현되었다.
미연신, 비결정 PET 필름의 띠연신조건(띠연신 응력, 띠연신 온도, 띠열판의 상승속 도)에 따른 필름의거동을 연구하였다. 띠열판의 상승속도가 10, 20, 30, 50 mm/min일 때 온 도(Td) 이하에서는 임계네킹응력이 띠연신 온도가 증가함에 따라 급격히 감소하고 그 온도 이상에서는 거의 변하지 않고 일정했으며 임계온도 이하에서는 임계온도와 띠연신 온도의 온도차(Tc-Td)가 임계네킹응력과 비례관계를 가져 다음과 같은 간단한 실험식을 얻었다. $\sigma$c=0.838 (Tc-Td)+$\sigma$0 임계네킹응력에서 띠연신한 필름의 치수는 연신 온도와 띠열판의 상 승속도에 거의 의존하지 않고 일정한 값을 나타내었다. 임계네킹응력 이상에서는 연신 조건 에 따라 필름의 폭, 두께, 그리고 연신비가 거의 변하지 않았다.
에너지 검파 형태의 스펙트럼 감지는 수신 신호의 에너지를 검파 임계값과 비교하여 1차 사용자(primary user)의 활동 여부를 탐지한다. 그런데 이때 임계값은 달성하고자 하는 오류 경보 확률 및 잡음의 에너지 수준과 밀접한 관련을 갖는다. 따라서 만약 잡음의 에너지 수준이 변한다면 임계값도 조정되어야 한다. 현재까지 발표된 에너지 검파에 대한 연구들은 대부분 잡음의 에너지 수준을 이미 알고 있다는 것을 전제로 한 것이었다. 본 논문에서는 잡음의 백색성을 전제로 하여 임계값을 조절하는 방안을 제안하고, 그에 따른 검파 성능 분석 결과를 제시하고자 한다. 분석 결과, 제안한 방식은 잡음 에너지 수준과는 상관없이 일정한 오류 경보 확률을 달성할 수 있으며, 잡음 에너지를 추정하는데 사용되는 신호의 대역폭과 에너지 측정 기간의 곱이 커질수록 스펙트럼 감지 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
본 논문은 비트플레인 및 다중채널 특성을 이용한 컬러 영상의 적응 스테가노그라피 방법을 제안하였다. RGB 채널의 모든 비트플레인에 고정 임계값을 적용하여 정보를 삽입한 결과, 채널에 따른 화질 열화의 차이를 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서는 BPCS (bit-plane complexity steganography) 방법의 고정 임계값 문제점을 해결하고 삽입용량과 화질을 개선하기 위하여 각 채널과 비트플레인 가중치를 정의하였다. 또한 비트플레인의 삽입 용량을 적응적으로 증가시키기 위하여, 커버 영상의 비트플레인 복잡도와 채널별 가중치를 이용하여 새로운 적응 임계값 설정 방법을 제안하였다. 실험에서는 컬러 영상에 동일한 화질과 동일한 정보량을 삽입하고, 이에 따른 삽입 용량과 채널별 화질을 비교하였다. 그 결과, 제안한 방법이 기존의 BPCS 방법보다 삽입 용량의 증가와 채널별 화질도 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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