본 연구에서는 명명된 실체 인식 기법에 기초한 정보 추출 모듈을 개발하고 평가하였다. 본 논문의 제시된 목적을 위해, 모듈은 사전 지식 없이 임의의 문서에서 우편 주소 정보를 추출하는 문제에 적용하도록 설계되었다. 정보 기술 실무의 관점에서, 우리의 접근방식은 유니그램 기반 키워드 매칭과 비교하여 일반화된 기법인 확률론적 n-gram(바이오그램 또는 트리그램) 방법이라고 말할 수 있다. 모델을 순차적으로 적용하지 않고 문장검출, 토큰화, POS 태그를 재귀적으로 적용하는 것이 우리의 접근법과 자연어 처리에 채택된 전통적인 방법 사이의 주요한 차이점이다. 이 논문에서는 약 2천 개의 문서를 포함한 시험 결과를 제시한다.
본 논문에서는 다중 표현(multiple description) 개념을 이용하여 에러에 강인한 동영상 부호화 방법을 제안한다 제안하는 방법은 DCT 계수의 최적 분할 방법과 채널 환경에 따른 단일표현/다중표현 전환 방법으로 구성되어 있다. DCT 계수 최적 분할 방법에서는 입력 신호를 주어진 중복량(redundancy)에서 최적의 과잉 비트율-왜곡(redundancy rate-distortion, RRD) 성능을 갖는 두 개의 표현으로 분할한다. 최적화 방법으로는 라그랑제 최적화 방법(Lagrange optimization method)을 사용하였고 재귀적 구조를 사용한 다이나믹 프로그래밍 기법을 사용하여 분할의 복잡도를 줄인다. 단일표현/다중표현 전환 방법에서는 재귀적 최적 화소단위 예측(recursive optimal per-pixel estimate, ROPE)를 이용하여 복원 에러를 예측한 후, 낮은 패킷 손실율에서는 압축 효율을 위하여 단일표현을 사용하고 패킷 손실율이 큰 환경에서는 에러에 대한 강인성을 위해 다중표현을 사용한다. 모의 실험 결과, 제안하는 다중표현 동영상 부호화 방법은 이상적인 다중표현 채널에서뿐만 아니라 다양한 패킷 손실율을 갖는 채널 환경에서도 기존의 단일표현 및 다중표현 에러 내성 부호화 방법보다 더 좋은 성능을 보임을 알 수 있다.
본 논문에서는 프랙탈 이론을 이용한 새로운 자동 작곡 알고리즘을 제안한다. 사용자는 L-System에서 시작 상태 및 생성 규칙들을 설정함으로써 다양한 프랙탈 형태를 정의 및 조정할 수 있다. 본 연구에서는 먼저 L-System과 확률을 이용하여 비대칭인 프랙탈 트리를 생성한다. 그리고 생성된 프랙탈 트리의 이미지를 기반으로 음악화 기법을 이용하여 음악을 생성한다. 본 논문에서는 다음 두 가지 방법을 소개한다. 첫째로, 이미지의 x축과 y축을 음의 크기와 음정으로 매핑하여 단선율 음악을 생성한다. 둘째로, 이미지의 x축과 y축을 시간과 음정으로 매핑하여 다성음악을 생성한다. 본 논문에서 제시하는 방법을 이용하여 사용자는 프랙탈의 재귀적인 특징이 반복성으로 나타나는 음악을 생성할 수 있으며, 프랙탈 트리의 모습을 음악적 구조로 갖는 음악을 생성할 수 있다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제41권1호
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pp.56-61
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2017
본 논문은 시간지연이 있는 데이터의 예측기법과 햅틱기반의 원격조작시스템에서의 응용방법을 다룬다. 일반적으로 네트워크 환경은 데이터 전송에 따른 시간지연이 필수적으로 동반되며, 햅틱기반의 원격조작시스템이 이러한 네트워크 환경에 구현되는 경우 시간지연으로 인해 전체 시스템의 성능저하를 피할 수 없다. 이러한 상황을 고려하여, 본 논문은 ARMA모델을 기반으로 모델파라미터의 학습방법과 실시간 예측을 위한 재귀적 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 가상공간에 놓인 물체에 대하여 양방향 햅틱 상호작용의 상황에서 5ms의 샘플링 주기로 획득한 햅틱데이터에 적용되며, 그 결과로서 100ms 이후의 값을 예측함에 있어 위치수준 오차 1mm이내의 예측성능을 보였다.
본 논문에서는 이진화 영상의 물체 분석에서 자주 사용되는 새로운 Labeling 알고리즘을 제안한다. 제안한 Labeling 알고리즘은 기존의 Labeling 과는 달리 복잡한 Equivalent Labeling Merging/Ordering이 필요하지 않으며 비재귀적인 Flood-filling에 의하여 1 pass에 Labeling이 이루어진다. 또한 Gray-level 이미지에 대해서도 쉽게 확장될 수 있으며, HIPR Image Library를 대상으로 실험한 결과 기존의 방법보다 2배 이상의 빠른 수행 속도를 보였다.
ITU-T VCEG 과 ISO/IEC MPEG 이 공동으로 구성한 JCT-VC (Joint Collaborative Team on Video Coding)이 표준화를 진행 중인 HEVC (High Efficiency Video Coding)은 H.264/AVC 대비 약 2 배의 압축효율을 갖는다. 하지만, 계층적 구조를 갖는 가변크기 블록의 사용과 재귀적 부호화 구조에 따른 인코더의 복잡도 증가는 개선해야 할 문제점으로 지적되고 있다. 본 논문에서는 현재 표준화가 진행 중인 HEVC 인코더의 실시간 구현을 위한 SIMD 명령어를 이용한 data-level 병렬화 기법, CPU 및 GPU 를 이용한 multi-threading 기법과 같은 다양한 병렬화 기법을 소개한다. 또한, 이러한 병렬화 기법들을 HEVC 인코더에 적용하기 위해 적합한 연산 및 기능 모듈에 대하여 소개한다. 본 연구를 통하여 HM (HEVC reference model)에 적용한 결과 $832{\times}480$ 영상의 경우 20-30fps 의 부호화 속도를 나타냈으며, $1920{\times}1080$ 영상의 경우 5-10fps 의 부호화 속도를 나타내었다.
무선 센서네트워크에서의 시각동기는 Wireless USB, WBAN 등의 MAC 계층에서부터 응용 계층에 이르기까지 거의 모든 계층에서 다양한 목적을 위해 매우 중요한 기술이다. 본 논문에서는 무선 센서네트워크에서의 시각동기를 위한 실시간 클럭 스큐 추정 방법을 제시한다. 재귀적 최소제곱법을 통해 오프셋 보정 정보들을 얻을 때마다 클럭 스큐가 실시간적으로 추정 및 갱신되며, 아울러 스큐 추정을 위해 각 센서노드에 저장해야할 정보를 최소화한다. 제안한 클럭 스큐 추정 방법은 기존의 클럭 오프셋 보정 방법과 쉽게 통합될 수 있으며, 이 경우 보다 정확하고 효율적인 시각동기화가 가능해진다. 시뮬레이션 및 실험 결과를 통해 제안한 클럭 스큐 추정 방법을 통한 시각동기 정확도의 향상을 보인다.
스테레오 음향 반향 제거기는 입력 신호로 사용되는 두 채널간의 강한 상관관계로 인하여 수렴특성이 악화되는 문제점을 갖는다. 따라서 수렴속도를 향상시키기 위해 RLS또는 Affine Projection(AP) 알고리즘 같은 Least Square (LS)계 열의적응 알고리즘을 사용하는 것이 필요하다. 그러나, 이러한 알고리즘은 LMS 알고리즘과 같은 통계적 미분계열 알고리 즘에 비하여 과도한 계산량을 요구하므로 고속 알고리즘에 대한 연구가 진행되어왔다. 본 논문에서는 스테레오 환경에서 Gram-Schmidt(GS) 직교화를 이용하여 LMS 알고리즘 수준의 계산량을 갖는 근사화된 AP 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 AP 알고리즘의 후행오차 성질을 이용하여 GS 직교화 구조로 구성되며, 계산량 감소를 위해 샘플단위의 재귀적 GS 직교화를 사용하였다. 또한 GS직교화를 스테레오 채널에 적용함으로써 적은 계산량으로 AS 알고리즘과 대등한 수렴 성능을 갖는다.
본 논문에서는 충돌 위험도 판단 시스템을 제안한다. 먼저 칼만 필터를 이용하여 보행자의 정보를 예측하고, 몬테 카르롤로 모의 실험과 신경 회로망을 이용해 충돌 확률을 계산한다. 그리고 과거의 충돌 확률 정보를 이용하여 충돌확률을 예측한다. Belief 충돌 예측 방법은 현재뿐만 아니라, 과거의 필터링 정보를 모두 이용하여 충돌 확률을 에측한다. 마지막으로 컴퓨터 시뮬레이션으로 제안된 알고리즘의 성능을 확인한다.
ATM 망에서 실시간 트래픽과 비실시간 트랙의 중첩이 일어날 때, 군집성이 강한 트래픽의 서비스 품질은 단일 셀 손실보다는 연속적인 셀 손실에 영향을 받게된다. 따라서, 여러 개의 셀로 구성되는 블록 손실에 대한 분석은 지연에 민감한 실시간 트래픽 군에 대해서는 성능 척도로서의 중요한 의미를 지닌다. 본 논문에서는 과부하제어를 위한 2-단계 임계치 제어를 통한 대기 시스템을 소개하고, 각 트래픽의 단일 셀 손실과 블록 손실 분포를 규명하기 위해 기존의 분석 방법과는 상이한 재귀적 알고리즘을 소개한다. 그것은 기존의 분석 방법과는 달리 시스템의 제어 전략에 따른 성능분석에 좀 더 정확한 계산과 다양한 탐색을 가능하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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