본 연구는 완전 복소 홀로그램의 압축을 위하여 DWT를 사용한 제로트리 기반의 잔차 압축 방법을 제안한다. 잔차 압축의 효율을 위하여 유사한 웨이블릿 트리들을 그룹화하여 잔차 값을 계산한다. 계산된 잔차 값을 사용하여 SPIHT를 통해 압축한다. 위 결과와 원본 트리를 SPIHT로 압축한 것의 SNR을 비교하여 성능 차이를 보인다.
본 논문에서는 비디오 코딩 잔차신호를 보다 효율적으로 변환하기 위하여 오프라인으로 잔차신호를 학습하여 RD(Rate Distortion) Cost를 기반으로 분류된 몇 가지 변환 기저들을 생성하고, 비디오 복호화 과정 중 잔차신호를 역변환을 수행할 때 주변의 복호화가 완료된 신호들을 이용하여 최적의 변환 기저를 선택하여 해당 변환 기저로 역변환을 수행하여 효율적으로 잔차신호를 압축하는 방법에 대해 제안한다. 변환 기저 생성에는 분류된 잔차신호들에 대하여 2 차원 혹은 1 차원 KLT를 계산함으로써 얻어내어진다. 제안하는 방법은 VTM(VVC Test Model) version 10에서 실험하였으며 약 0.5% 정도의 성능향상을 보인다.
사용자 의사거리 보정 잔차(UDRE)는 위성항법보정정보의 측위성능을 예측하는데 이용하는 매우 중요한 무결성 감시정보이다. 위성항법보정정보 사용자는 위성별로 제공되는 사용자 의사거리 보정 잔차 정보를 이용하여 목표로 하는 측위성능을 보장할 수 있는지 여부를 계산하고, 이 결과를 반영하여 위성항법보강시스템의 보정정보를 사용할지 아니면, 무시할지를 판단한다. 즉, 사용자 의사거리 보정 잔차는 위성별로 제공되는 보정정보를 이용하여 보정을 한 후에도 제거되지 않고 남는 위성과 사용자 수신기 간의 통계학적 거리 오차로서 가우시안 분포를 갖는다고 본다. 따라서 동일한 위성항법신호 환경이라도 위성항법보강시스템의 종류와 응용분야별로 다르게 설정되는 측위성능의 보장 수준에 따라 사용자 의사거리 보정 잔차는 다른 값을 갖게 된다. 본 논문은 위성항법보강시스템의 무결성 감시성능에 영향을 미치는 사용자 의사거리 보정 잔차 추정기법의 성능해석을 목적으로 다중 기준국 원시정보를 이용한 사용자 의사거리 보정 잔차 추정기법 구조분석과 영향력을 소개하고, 성능에 영향을 미치는 인자와 사용자 의사거리 보정 잔차 추정성능의 지표에 대해 정의한다. 그리고 마지막으로 성능해석의 방법을 제안하고, 타당성을 검증한다.
본 논문에서는 자막방송 제공을 위해 방송콘텐츠를 이해하는 방법으로 잔차 합성곱 순환신경망 기반 음향 사건 분류 기법을 제안한다. 제안된 기법은 잔차 합성곱 신경망과 순환 신경망을 연결한 구조를 갖는다. 신경망의 입력 특징으로는 멜-필터벵크 특징을 활용하고, 잔차 합성곱 신경망은 하나의 스템 블록과 5개의 잔차 합성곱 신경망으로 구성된다. 잔차 합성곱 신경망은 잔차 학습으로 구성된 합성곱 신경망과 기존의 합성곱 신경망 대비 특징맵의 표현 능력 향상을 위해 합성곱 블록 주의 모듈로 구성한다. 추출된 특징맵은 순환 신경망에 연결되고, 최종적으로 음향 사건 종류와 시간정보를 추출하는 완전연결층으로 연결되는 구조를 활용한다. 제안된 모델 훈련을 위해 라벨링되지 않는 데이터 활용이 가능한 평균 교사 모델을 기반으로 훈련하였다. 제안된 모델의 성능평가를 위해 DCASE 2020 챌린지 Task 4 데이터 셋을 활용하였으며, 성능 평가 결과 46.8%의 이벤트 단위의 F1-score를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 청각장애인에게 자막방송을 제공하기 위하여 오디오 콘텐츠에 등장하는 음향 사건을 분류하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 복수의 잔차 신경망(ResNet)을 연결하는 연쇄잔차(concatenated residual) 신경망 구조를 갖는다. 신경망의 입력 특징을 위해 음성의 멜-주파수 켑스트럼 벡터를 다수의 프레임으로 결합하여 형성한 2 차원 이미지와 전체 프레임에 대한 멜-주파수 켑스트럼 벡터들로부터 얻은 1 차원의 통계 특징벡터를 얻는다. 각각의 입력은 2 차원 잔차 신경망과 1 차원 잔차 신경망으로 모델링되고, 두 개의 잔차 신경망을 연쇄연결(concatenation)하는 구조를 가진 연쇄잔차 신경망으로 구성된다. 성능평가를 위해 수집된 데이터셋으로부터 6-fold 교차검증을 통해 평가한 결과, 85.48%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다.
고장검출식별시스템의 성능을 좌우하는 가장 중요한 요소는 잔차발생알고리즘이다. 잔차발생기구는 측정된 입출력변수 정보에 근거하여 설계되며 고장의 검출 및 식별이 가능하도록 감결합(decoupling) 특성을 가져야 한다. 본 논문에서는 전달함수 접근 방법 중 최근 제안된 최소차 다항식 기저(minimal polynomial basis)를 이용한 잔차발생기구 설계기법을 소개하고, 이를 VTOL의 센서 및 구동장치고장 검출에 적용하여 그 성능을 검토하였다.
본 논문에서는 FX 형식의 한일상관기(Korea-Japan Joint VLBI Correlator, KJJVC)의 잔차 지연 보정 알고리즘을 제안하였다. KJJVC의 초기 잔차 지연보정 알고리즘에는 연산의 고속화를 위해 정수 연산과 위상보정 계수를 위한 cos/sin table을 도입하였다. 그리고 잔차 지연 알고리즘의 초기설계에서 데이터의 타이밍과 잔차 지연 위상의 불일치와 비트쉬프트와 잔차 지연 위상의 불일치 문제를 해결하였다. VCS의 잔차 지연 알고리즘의 최종 설계에서는 잔차 지연보정된 값을 FFT segment에 적용할 때 잔차 지연 보정 회전 메모리가 초기화 되지 않는 것을 수정하였다. 제안한 잔치 지연 보정 알고리즘을 이용하여, 교차 전력 스펙트럼의 대역폭 모양이 모든 대역폭에 대해서 손실이 없이 평탄한 것을 확인하였다. 제안한 잔차 지연보정 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해 시뮬레이터와 KJJVC를 이용하여 실제 관측데이터를 대상으로 상관처리 시험을 수행하였다. 실험결과를 통하여 제안한 잔차 지연 보정 알고리즘이 KJJVC에 잘 적용되고 있으며, 신호대 잡음비가 약 8% 향상되는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 잔차를 이용하여 오차항의 코플라 함수를 추정하는 문제를 고려하였다. 확률적 회귀모형을 개별모형으로 갖는 경우, 오차항 대신 잔차들의 경험적 분포함수를 이용하여 구한 코플라 모수에 대한 준모수적 추정량의 성질을 살펴보았으며, 이 추정량이 일치추정량이 되기 위한 조건을 구하였다. 응용사례로 코플라-자기회귀이동평균 모형을 다루었으며, 모의실험을 통해 자기회귀 근사를 통해 얻은 잔차를 이용하여 계산한 추정량의 성질도 살펴보았다.
본 논문은 비선형 회귀분석 모델(Nonlinear Regression Models)에서의 추산잔차(Recursive Residuals)를 정의하기 위한 것을 목적으로 한다. 선형 회귀분석 모델(Linear Regression Models)에서는 추산잔차가 우리가 측정할 수 없는 진짜 오차(True Error)와 같은 확률 분포를 갖는데 이의 평균은 0이고 분산은 ${sigma}^2$이다. 그러나 비선형 회귀분석에서는 이와 같은 정확한 분포를 알 수가 없기 때문에, 여러 종류의 잔차들을 연구 검토하고 나아가서 시뮬레이션(Simulation)을 통하여 분석.비교한 뒤 추산잔차를 정의하기로 한다.
본 논문에서는 입력에 따라 합성곱 레이어 간의 잔차 연결을 변화시키는 동적 잔차 연결을 활용해 고해상도 복원 (Super-resolution) 작업을 위한 경량 네트워크를 설계하는 방법을 제안한다. 먼저, 동적 잔차 연결을 입력에 따라 변화시킬 수 있도록 경량화된 (Lightweight) 모듈을 설계하는 방법을 제안한다. 또한 이렇게 설계한 모듈로부터 얻은 잔차 연결에 대한 정보를 토대로 네트워크를 설계하는 방법을 제시한다. 제안된 방법을 통해 설계된 고해상도 복원 작업을 위한 네트워크는 적은 파라미터로도 입력에 따라 적응적으로 네트워크의 구조를 변화시킬 수 있어 효울적으로 다양한 입력 영상을 처리할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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