본 연구는 폐쇄된 임의의 공간상에서 2개의 마이크로폰 어레이를 이용 수신된 2개 신호의 도착 시간차를 계산하여 응원의 방향 각을 추정하는 새로운 알고리듬을 제안한다. 제안된 MSCPSP 알고리듬은 기존의 CPSP 알고리듬을 개선한것으로, 마이크로폰에 수신된 2개의 입력신호에 대해 서브밴드 필터 뱅크를 이용하여 대역 분할하고 각 서브밴드 대역에서 구해지는 신호 대 잡음비(SNH)를 대역별 CPSP 결과에 가중치로 제공한다. 이러한 대역 분할 가중방식은 잡음의 영향을 각 대역으로 한정 분산시켜 보다 정확한 지연 시간 추정을 가능하게 한다. 제안된 알고리듬의 성능을 입증하기 위해 기존의 CPSP와 MSCPSP 알고리듬의 컴퓨터 모의 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안된 MSCPSP의 우수함을 볼 수 있었다.
본 논문은 웨이브렛 패킷에 기초한 직교 다중화 변복조 방식을 소개하고 특히 시스템 설계자 입장에서 전송 신호의 특성을 시간-주파수 공간에서 신호 파형을 설계하고 채널 특성에 맞게 설계할 수 있는 궂를 제공하는 WPM(wavelet packet modulation) 방식을 기술하였다. 직교 기저 함수 집합을 만들어 시간주파수 공간을 임의적으로 partitioning하고 간섭 잡음 재철에 더잘 적응할 수 있는 구조를 찾는 방법을 소개하였고 튜닝 알고리듬의 실험적인 결과를 가지고 WPM변조 방식의 간섭 잡음에 대한 우수한 성능을 갖음을 보였다.
본 논문은 디지털 음악 도서관에서 입력된 음성을 인식하여 생성한 음곡선에 의해 임의의 음악정보를 효율적으로 검색하기 위한 알고리즘을 제안한다. 종래의 전형적인 음악정보 검색 항목인 제목이나 작곡자 또는 주제를 입력하는 것이 아니라, 사용자가 음악 데이터베이스로부터 검색하고자 하는 음악의 일부를 마이크를 통해서 노래한다. 그러면 입력된 음성에 대한 음 신호를 처리하여 음표정보를 인식하고, 이를 바탕으로 음정 곡선을 생성하여 이를 탐색 패턴으로 사용한다. 제안한 검색 알고리즘은 일반적으로 근사 탐색을 위해 많이 사용하는 동적 프로그래밍 방법과 함께 실험을 통해 탐색 시간을 비교하여 향상된 탐색 시간을 보인다.
본 논문에서는 하이퍼큐브보다 망 비용이 개선된 상호연결망 HCN(n,n)의 임의의 두 노드간에 노드중복하지 않는 n+1개의 병렬경로를 구성하는 방법을 제시하고, 그 결과를 통하여 HCN(n,n)의 고장지름이 dia(HCN(n,n))+4 이하임을 보인다. 이러한 병렬경로는 노드간에 메시지를 전송하는 시간을 줄일 수 있으며, HCN(n,n)의 노드 몇 개가 고장이 발생해도 통신지연시간이 발생하지 않음을 의미한다.
본 논문에서는 현 교육의 문제점을 해결하고 학생들 개개인의 특기.적성을 살릴 수 있는 클럽활동 프로그램에 있어 기존의 방식인 손으로 직접 작업을 하던 클럽활동 부서 배정 방식을 향후 교육환경의 변화 추세에 맞추어 학교 안에서 이루어지는 교육활동을, 시간적.공간적 제약을 벗어나 자유로운 공간에서 학생 임의로 클럽활동 부서를 신청, 자동 배정할 수 있도록 PHP와 MySQL을 이용하여 시스템을 구축함으로써, 학생들에게는 정보화 교육의 극대화를 꾀하였고, 교사에게는 조직.편성.운영의 시간과 경비를 줄임으로써 교수-학습의 질을 향상시킬 수 있는 방향을 제시한다.
매개변수가진에 종속되는 현의 횡방향진동을 시간영역에서 필터작업, 힐버트 변환과 순간주파수 개념을 도입하여 해석함으로서 종방향의 순간진동변위를 추정하는 방법이 제시되었다. 그리고, 실험을 통하여 이론의 타당성을 검증 하였다. 또한, 모의 실험의 결과 일반적인 현구동계에 있어서는 넓은 적용변 수의 선\ulcorner영역에서 종변위가 횡변위와 분리(decoupling) 되어서 공간적으로 길이에 따르는 선형적인 증가성과 시간적으로 조화적인 주기성을 가진다는 것을 확인함으로서 임의의 위치에서의 종변위를 파악함이 가능하였다.
프로그램의 실행시간은 캐쉬메모리의 효율적 사용과 밀접한 관계가 있다. 특히 간섭 실패는 프로그램의 성능에 큰 영향을 미치지만 나타나는 형태가 불규칙적이므로 예측하기가 매우 어렵다. 본 논문에서는 직접 사상 캐쉬전략을 사용한 완전 중첩 루프 내 배열의 캐쉬 실패율(cache miss ratio)을 구하는 분석적 모델을 제시한다. 논문에서 제시한 모델을 임의의 캐쉬 위치에 각 배열이 접근한 시간을 기반으로 다음주기에서 캐쉬 실패의 발생 여부를 예측하는데, 간섭으로 발생한 캐쉬 실패 개수에 대해 기존에 제시된 모델보다 더 빠르고 정확한 예측이 가능하다. 특히, 한문장의 수행시간 예측시간은 배열의 크기와 독립적이기 때문에, 전체 프로그램의 수행시간 예측은 배열의 크기 및 문장의 반복 회수 배만큼 빠른 결과를 보여준다. 본 모델은 프로그램의 성능예측 뿐만 아니라 데이터 지역성의 최적화, 캐쉬 구성, 스케쥴링 등에서도 이용 가능하다.
자동창고의 설계단계에서 생산율(throughput)을 추정하는 것은 필수적이다. 생산률은 저장/불출 기계의 운행시간에 역비례하므로, 생산율을 추정하기 위해서는 저장/불출 기계의 운행시간을 추정하여야 한다. 이러한 운행시간은 저장랙의 크기, 저장/불출 기계의 가ㆍ감속율, 수직/수평 방향의 최대속도, 그리고 저장정책에 의하여 결정된다. 본 논문에서는 Bozer와 White, Hwang과 Lee의 연구를 기초로 하여, 임의저장 정책하에 저장/불출 기계의 운행시간을 구하는 간단한 모델을 제시한다. 이러한 운행시간 모델은 자동창고의 설계단계에서 유용하게 사용될 수 있다.
본 연구에서는 시.공 복합적인 선형 점 자료를 대상으로 시간과 공간을 함께 고려했을 때 자료 내에 군집(cluster)-시.공 복합 군집(space-time cluster)-이 존재하는 가를 검증하는 방법에 대해 논의하고, 실제 교통사고지점의 분포자료를 분석하여 군집의 유무를 통계적으로 검증하였다. 통계 분석의 결과 다음과 같은 사실이 확인되었다. 첫째, Knox의 분할표 방법과 Mantel의 역수 변환을 이용한 일반화된 회귀분석방법 모두 임계 거리 및 임계 시간 간격의 선택이 분석결과에 영향을 미친다. 둘째, 이러한 임의성을 극복하기 위해 다양한 임계 거리 및 임계 시간 간격(혹은 부가 상수)에 대해 반복 실험한 결과, 일부 임계값의 조합에서 시간과 공간이 서로 독립적이라는 귀무가설을 기각할 수 있는 증거가 발견되었다. 셋째, 시.공 복합 군집의 파악에 가장 적합한 임계 거리와 임계 시간 간격은 공간적으로는 7000m, 시간적으로는 14일 혹은 21일이다. 마지막으로, 통계 분석과정에서 자료에 존재하는 중복 기록 사고들의 존재가 밝혀짐으로써 시.공 복합군집 검증이 탐험적 자료 분석(exploratory data analysis)의 도구로서 가지는 가치를 확인할 수 있었다.
자기공명 영상의 의학적 이용에서 T2이완시간의 화소별 영상화(T2 이완 영상)는 병변의 정량적 진단도구로서 제안된 바 있다. NMR의 물리/화학적 이용에서 T2 이완시간의 측정으로서 CPMG(Carr-Pucell-Meiboom-Gill) 펄스열이 가장 효과적으로 인정되고, 쓰이고 있으나, 선형자계를 가하는 MR 영상화 장비에서는 측정된 다른 TE의 영상들을 이용한 T2 이완시간의 영상화 자체에 대한 복잡한 계산을 영상기기에서 수행에 문제가 있고, 일반적으로 최대 4개의 CPMG 에코를 영상화하는 펄스열이 제공되어 있다. 좀더 정확한 T2 이완영상화를 위하여 적어도 8개의 다른 반향시간 TE를 가진 영상들을 필용로 하므로, MR 영상화 장비사에서 제공된 펄스열을 이용하면, 적어도 두번 이상의 영상화를 하여야한다. 이는 TR을 2500msec로 할 때 적어도 15분 정도의 시간이 걸리며, 이 동안 환자의 약간의 움직임, 특히 각 4개 단위의 영상화 사이에 움직임에 의한 임의적 잡음이 계산될 T2 영상에 큰 영향을 미친다. 이 연구에서는 시뮬레이션에 의하여 1, 5, 10% 의 이론적인 임의 잡음을 포함한 영상들을 이용하여 잡음이 T2 영상의 작성에 미치는 영향을 연구하였다. 그리고 4개 에코 펄스열을 이용하여 세 번의 영상화로 12개의 영상을 얻고, 이들로부터 4개, 8개의 다른 TE를 가진 영상들을 선택하여 T2 영상을 계산하였다. 그리고 이 연구에서 개발된 8에코 CPMG펄스열로 한 번에 얻은 8개의 영상을 이용한 T2 이완 영상과 결과를 비교하였다. 잡음이 클수록 실제치보다 T2가 길었고, 8-에코 펄스열은 영상화하는 동안에 환자의 움직임을 줄여서 더 정확한 T2 이완 영상을 만들수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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