알고리즘 구조가 간단하고 실제적 응용이 쉬운 LMS 알고리즘을 이용한 적응 필터 설계에서 횡단필터, 격자필터 및 결합처리 격자필터의 예측기 특성을 비교 연구하였다. 실제적 설계를 위해 각 필터의 LMS 알고리즘의 이론적 배경과 구성을 보였고 최적 가중치 벡터와 반사계수의 적응 수렵조건을 명시하였으며 이를 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 나타내었다. 또한 정지및 비정지 입력 신호에 대한 이들 필터의 오차신호 특성과 잡음특성을 비교하였고 결합처리 격자필터가 이들 LMS 알고리즘을 이용한 적응 필터에서 가장 우수한 특성을 갖고 있음을 보였다.
본 논문에서는 인간의 시각적 특성을 반영한 Just Noticeable Difference (JND) 모델을 사용한 움직임 예측을 통한 프레임율 향상 기법을 제안한다. 기존의 다중 프레임 기반 움직임 예측을 통한 프레임율 향상 기법은 움직임 벡터의 정확성을 높이기 위해 다중 프레임을 사용하며, 전체 영역에 대해 같은 블록 크기와 탐색 영역으로 움직임 예측을 수행함으로써 불필요한 계산량이 많아지고 움직임 벡터의 부정확한 예측이 수행된다는 단점이 있다. 제안하는 알고리듬은 인간의 시각적 특성을 고려한 Free Energy-based Just Noticeable Difference (FEJND) 모델을 사용하여 이전 프레임과 현재 프레임만을 사용하여 영역 특성에 따른 적응적 움직임 예측을 수행하여 정확성을 높인다. 실험 결과에 따라 제안하는 알고리듬의 성능이 향상되었음을 알 수 있다.
본 논문에서는 VVC(Versatile Video Coding)의 화면 내 예측 수행 시 픽처의 좌측 상단 블록에서 고정적으로 Planar 를 사용하도록 하여 부호화 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. VVC 의 화면 내 예측 기술은 픽처의 좌측 상단 블록의 참조 화소가 모두 패딩되어 동일한 값을 가짐에도 불구하고 다른 블록들과 동일하게 화면 내 예측모드를 탐색 및 신호하는 비효율성을 갖는다. 본 논문에서는 이 경우 화면 내 예측 모드에 관한 탐색과 신호를 생략하고 고정적으로 Planar 모드를 사용하도록 하고, 실험을 통하여 VTM-16.0 대비 BDBR(Bjøntegaard Delta Bit Rate) 측면에서 AI(All Intra) 구성하에 Y(-0.004%), Cb(-0.010%), Cr(0.023%)의 결과를 얻을 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 KTA 소프트웨어의 부호화 효율을 향상시키기 위하여 인트라 예측과 인터 예측을 적응적으로 혼합하여 사용하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 확장된 매크로 블록 내에서 인터 예측 블록들을 먼저 부호화 및 복호화한 후 그 복원값들을 인트라 예측 부호화 과정에서 이용한다. 기존의 인트라 예측 방법에서는 현재 블록의 우측과 하단에 위치한 화소들을 이용하지 못하였으나, 제안 알고리즘에서는 현재 부호화하려는 블록의 상단과 좌측뿐만 아니라 우측 또는 하단의 복호화가 완료된 화소를 이용하여 양방향 인트라 예측을 수행한다. 이를 위해서 양방향 예측 필터를 디자인하였고, 확장 매크로블록 내의 매크로블록들의 적응적인 코딩 순서 정보를 전달하기 위해서 신택스 구조를 수정하였다. 컴퓨터 실험 결과를 통하여 제안하는 방법이 기존 기술에 비해 압축효율을 향상시키는 것을 알 수 있었다.
본 논문은 Delay Tolerant Network(DTN)에서 예측기반 라우팅을 사용할 때 효율적인 중계 노드를 선택할 수 있도록 노드 속성을 분석하는 알고리즘을 제안한다. 기존 예측기반 DTN 라우팅 알고리즘은 노드의 정보를 분석하여 목적 노드로 접근하는 노드를 예측하여 중계 노드로 선택하는데, DTN의 특성상 전체적인 네트워크의 상황을 파악하기 힘들어 불규칙하게 변화하는 네트워크에서는 지연시간이 증가하고 전송률이 감소하는 단점이 있었다. 이를 해결하기 위해 제안하는 알고리즘은 노드의 속도, 방향, 위치 등의 속성 정보와 네트워크의 환경에 적응적으로 변화하는 가중치를 사용해 불분명한 네트워크 환경에서 더 효율적인 노드를 선택할 수 있도록 한다. 본 논문은 모의실험을 통해 제안하는 알고리즘을 사용한 라우팅 프로토콜이 기존 라우팅 프로토콜에 비해 전송률, 지연시간, 오버헤드 측면에서 향상됨을 검증한다.
퍼지논리 제어에서 정적인 퍼지규칙은 플랜트나 환경 파라메터의 중대한 변화에 대처할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 지금까지 스스로 조직화하는 퍼지제어 및 신경망에 기초한 뉴로퍼지등의 기법이 도입되었다.그러나 이러한 기존 방법들은 동적으로 변화된 퍼지 규칙이 완전하지 않거나 모순될 수 있음으로 해서 퍼지 제어기를 위험한 상황에 처하게 할수도 있다. 본 논문에서는 예측 신경망을 사용하여 새로운 적응퍼지 제어기법을 제안한다.제안된 퍼지제어기는 비록 제어 플랜트나 환경 파라메터가 변화할지라도 초기의 완전하고 모순되지 않은 퍼지 규칙과 계속해서 학습하는 예측 신경망의 예측에러를 이용하여 제어출력을 안전하게 적응적으로 변화시켜간다. 직류 서보모터의 위치제어문제를 이용하여 실험해본 결과 제안한 방법이 적응면에서 매우 유용함을 보였다.
본 논문은 HEVC 표준화 회의 중 빈 단위 병렬화 위해 제안된 V2V 기술을 바탕으로 슬라이스 내에서 적응적으로 발생 확률 예측을 통하여 압축 효율을 높이는 기술을 제안한다. 기존의 V2V 기술은 슬라이스 단위로 확률 양자화 간격과 대표 확률 결정하여 다수개의 빈 코더에 매핑하여 병렬 엔트로피 부호화를 수행하였다. 제안하는 방법은 V2V 기술에서 슬라이스 보다 작은 단위의 확률적 특성을 고려하여 슬라이스 내에서 대표확률의 선택을 적응적으로 결정한다. 대표 확률의 적응적인 선택은 이전의 부호화된 빈의 실제 심볼의 확률을 이용하며, 이로 인해 슬라이스 보다 작은 단위의 국부적 특성을 확률 양자화기에 반영할 수 있다. 실험 결과, 제안하는 방법을 위해 실험된 현재 부호화 빈의 발생확률은 이용하여 최적의 확률을 얻는 실험은 기존의 V2V 기술 대비 0.1%의 부호화 효율을 얻었다.
통신 채널에서 블라인드 채널 등화는 훈련신호나 채널의 사전 정보가 필요하지 않기 때문에 전송 효율을 높일 수 있는 매우 중요한 문제이다. 선형 예측 오차 방법은 블라인드 등화기의 차수 추정 오차에 대하여 강인하며 적응 알고리듬을 이용하여 효율적으로 구현할 수 있는 장점이 있다. 시스템 지연은 등화기의 성능에 많은 영향을 끼치지만 기존의 one-step 선형 예측은 등화기의 임의의 시스템 지연에 대해서는 구현할 수 없는 단점이 있다. 순방향 선형 예측과 역방향 선형 예측은 각각 시스템 지연이 0과 최대인 블라인드 등화와 관련이 있다. 그러나 Multistep 예측은 임의의 시스템 지연을 갖는 블라인드 등화기를 구현할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 최적의 시스템 지연을 구한 후 RLS 알고리듬과 LMS 알고리듬을 이용한 multistep 선형 예측을 이용한 블라인드 채널 등화기를 제안하였다. 그리고 기존의 알고리듬들과 본 논문에서 제안한 알고리듬의 성능을 모의실험을 통하여 기존의 알고리듬들과 비교·평가하였다.
본 연구의 목적은 교사의 비판적 의식이 다문화 청소년 학교폭력 피해 원인귀인, 문제해결 책임귀인, 그리고 학교적응 예측에 미치는 영향을 알아보는 것이었다. 이를 위해 다문화 학생의 학교폭력 피해사례를 담은 4개의 가상 시나리오를 제시하고 교사의 비판적 의식, 학교폭력 피해 원인귀인, 문제해결 책임귀인, 학교적응 예측을 측정하였다. 연구결과, 교사의 평등주의 관점이 높을수록 다문화 청소년 학교폭력 피해 원인과 문제해결 책임에 관하여 개인귀인 아닌 상황귀인을 하는 것으로 나타났으며 불평등 인식은 학교폭력 귀인에 유의한 영향을 주지 않았다. 또한, 교사들은 평등주의 관점이 높을수록 다문화 청소년의 학교적응을 부정적으로 예측하였다. 이와 같은 결과를 바탕으로 교사의 다문화 역량 증진을 위한 교사교육에의 시사점을 논하고 제한점 및 후속 연구 방향을 제언하였다.
VVC는 화면 내 예측에서 67가지의 모드를 사용한다. 이때 화면 내 예측 모드 표현을 위한 데이터를 감소시키기 위하여 MPM(Most Probable Mode)을 사용한다. 시그널링 되는 모드가 MPM 후보 내에 존재하는 경우 MPM 리스트의 해당 index를 송신하는 방법을 사용하고 MPM 후보 내에 존재하지 않는 경우에는 TBC 부호화를 적용한다. 화면 내 예측에서 TBC가 적용될 때 MPM 후보를 제외하고 낮은 번호의 모드 순서대로 3가지가 선택되어 5비트로 부호화되고 나머지 모드는 6비트로 부호화된다. 본 논문에서는 VVC의 화면 내 예측에서 사용하는 TBC 기술의 한계점을 알아보고 화면 내 예측에서 TBC를 사용할 때 기존의 방법보다 효율적으로 부호화 할 수 있는 적응적인 방법을 제안한다. 그 결과 기존의 부호화 방법과 비교해서 overall 부호화 성능이 AI와 RA에서 각각 0.01%, 0.04%의 부호화 효율이 증대되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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