We present an optimized integer cosine transform(OICT) as an alternative approach to the conventional discrete cosine transform(DCT), and its fast computational algorithm. In the actual implementation of the OICT, we have used the techniques similar to those of the orthogonal integer transform(OIT). The normalization factors are approximated to single one while keeping the reconstruction error at the best tolerable level. By obtaining a single normalization factor, both forward and inverse transform are performed using only the integers. However, there are so many sets of integers that are selected in the above manner, the best OICT matrix obtained through value minimizing the Hibert-Schmidt norm and achieving fast computational algorithm. Using matrix decomposing, a fast algorithm for efficient computation of the order-8 OICT is developed, which is minimized to 20 integer multiplications. This enables us to implement a high performance 2-D DCT processor by replacing the floating point operations by the integer number operations. We have also run the simulation to test the performance of the order-8 OICT with the transform efficiency, maximum reducible bits, and mean square error for the Wiener filter. When the results are compared to those of the DCT and OIT, the OICT has out-performed them all. Furthermore, when the conventional DCT coefficients are reduced to 7-bit as those of the OICT, the resulting reconstructed images were critically impaired losing the orthogonal property of the original DCT. However, the 7-bit OICT maintains a zero mean square reconstruction error.
본 논문에서는 저 전력 시스템에 적합한 고정 소수점 연산기로 구현된 다중 채널 디지털 보청기 알고리즘의 최적화 기법을 제시한다. 먼저 입력 신호를 고속 MDCT(modified discrete cosine transform) 방법을 사용하여 주파수 대역 분할함으로써 알고리듬의 복잡도를 최소화 하였고, MDCT 출력을 비선형 대역 분할 과정을 거쳐 채널별 그룹핑을 한 다음, 각 채널 신호를 난청인의 청각 손실 정도에 따라 구성한 라우드니스 보상 함수(loudness compensation function: LCF)표를 이용하여 이득을 조절하고, 최종적으로 TDAC 기법을 구현하는 IMDCT(Inverse MDCT) 변환을 거쳐 보상된 출력을 합성한다. 모든 과정은 16비트 정수 연산으로 구현되며, 이득을 계산하기 위해 측정되는 로그 단위의 연산 과정은 미리 계산된 테이블과 고속 탐색 알고리듬을 이용하여 구현된다. 구성된 보청기 알고리즘의 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 평가하였다.
본 논문은 냉, 난방 디지털 온도 조절계(SPC 50)의 Etl의 편차 정 동작에 관한 구현장치 제작과 비례 미.적분기가 At 및 비 At기능에서 설정온도를 $100^{\circ}C$를 유지하는데 기인된 전압전류 및 전력데이터 획득의 요인과 비례미적분 정수 및 노 개선점을 연구하였다. 설정온도를 유지하는 온도변화는 At기능에서 $96.7^{\circ}C\sim102^{\circ}C$ 이며, 비At 기능에서는 $97.6^{\circ}C\sim100.2^{\circ}C$이었다. 온도유지 전압변동은 At기능에서 2V~217V이며, 비 At기능에서 20V~217V 이었다. At와 비 At 기능에서 설정온도 $100^{\circ}C$을 유지하는데 온도를 냉각시키는 환풍기가 온. 오프 되는 시간차는 20초 정도 발생하였다. 온도차 및 전압차는 두 기능간에 비례 미. 적분값 설정이 자동 및 수동이냐에 따라서 차이를 보여주었다. 두 기능에서 설정된 온도값 유지에 따른 전압전류의 승압과 하강의 변동된 변환 데이터는 설정된 온도가 성취되어지는 시간차 및 설정값 유지의 특성을 요인으로 한 PID값과 노의 개선점에 길잡이가 된다.
Knapsack 암호체계는 NP-Complete 인 Knapsack 문제에 기초한 공개키 암호체계이다. 이러한 암호체계의 안정성에 관하여서는 그동안 많은 논란이 있어 왔다. 쉬운 Knapsack 문제를 모듈라연산으로 숨기는 거의 모든Knapsack 암호체계가 계속하여 개발되어 왔다.특히 Bose-Chowla 정리에 근거하여 모듈라 연산을 사용하지 않는 Chor_Rivest knapsack 암호체계는 기존의 모든 암호분석 방법에 대하여 안전한 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 Knapsack 문제를 정수계획법 문제로 변환하고 이를 이완하여 해를 구함으로써 Knapsack 문제의 부분해를 구할 수 있음을 보인다. 이는 일반적인 Knapsack 암호체계는 구현상의 효율성이 제고된 안전한 Knapsack 공개키 암호체계를 제시하고자 한다.
본 논문에서는 LFM 잔향 신호를 효율적으로 백색화하여 표적의 탐지확률을 높이는 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 LFM의 주파수 변화율을 역으로 보상하는 선형 dechirping 기법을 이용하여 시간에 따라 주파수가 변하는 LFM 신호의 잔향을 CW와 같이 데이터 블록 내에서 일정한 주파수 특성을 유지할 수 있도록 변환하였다. 또한 표적이 존재하지 않는 인접 빔 신호를 참조 신호로 사용하여 AR (autoregressive)계수로 각 구간의 주파수 응답을 모델링하고 역 필터를 구현하여 표적이 존재하는 빔 신호를 필터링함으로써 LFM 잔향을 효율적으로 백색화하였다.
블럭적응 여파기는 구현시에 고속푸리에변환 기법을 이용하면 계산량을 대폭 줄일 수 있음이 밝혀져서 연구자들의 관심을 끌어 왔다. 본 논문은 2편으로 구성되어 있는데, 제 1 부에서는 블럭적응 여파기의 여러가지 구현방법을 연구하고 제 2 부에서는 성능분석의 결과들을 논의하고 있다. 블럭적응 여파기의 계수가 최적해를 추적하도록 하는 적응알고리즘은 시간영역 또는 주파수영역에서 동작하게 할 수 있는데 이를 각각 시간영역 및 주파수영역 블럭적응 여파기로 부른다. 특히 제 1 부에서는 이들 두 구조 사이의 공통점 및 대비 관계를 명확하게 할 것이다. 구체적으로 제 1 부에서는 먼저 overlap-add 방식에 의한 고속 구현방법과 정수론적 변환 기법에 의한 효율적인 구현방법에 관한 새로운 결과들을 발표한다. 그리고 나서 계수 설계시에 주파수영역의 정보를 주파수대역마다 차등으로 적용하는 방법과 여파기 계수의 최적해 추정에 있어서 수렴시간 단축을 위한 self-orthogonalization방법을 주파수영역은 물론 시간영역 블럭적응 여파기들에도 적응할 수 있음을 보인다. 다음으로 계수의 블럭적응을 위한 입출력데이터 블럭분할 방법의 특질에 근거해서 고속푸리에변환 연산을 (부분적으로) 생략할 수 있는 비제약 주파수영역 블럭적응 여파기에 관해서 논의한다. 제 1 부의 마지막으로 여러가지 여파기 상수값들과 서로 다른 알고리즘들이 여파기 수렴특성에 미치는 영향을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해서 조사한 결과를 발표한다.
염료감응 태양전지에서 $TiO_2$의 표면에서 일어나는 전자의 재결합 현상은 태양전지의 변환효율을 떨어뜨리는 주요한 원인이다. 본 연구에서는 이 전자의 재결합 현상을 제어하기 위해 $TiO_2$의 표면에 에너지 장벽을 도입하여 변환효율을 향상시키고자 하였다. $TiO_2$ 나노전극에 에너지 장벽의 역할을 하는 $Nb_2O_5$를 코팅시켰다. 코팅의 영향을 알아보기 위해 코팅횟수를 변화시키며 실험하였다. 가시광선 영역에서의 반사율로부터 코팅의 유무를 확인하고 회절패턴으로부터 코팅물질이 $Nb_2O_5$임을 확인하였다. 재결합을 제어할 수 있는 코팅막의 두께를 측정해 본 결과, 12회 코팅하였을 때 코팅막의 두께는 약 5 nm로 1회 코팅시 적층되는 코팅막의 두께는 약 0.417 nm로 볼 수 있었다. 코팅횟수에 따른 변환효율의 변화는 코팅막이 없는 경우 2.55%에서 2회 코팅한 경우 4.25%로 약 1.7배 증가하여 2회 코팅의 경우 효율이 가장 높았다. 따라서 $Nb_2O_5$ 2회 코팅의 경우 코팅막의 두께가 약 0.834 nm로 전자의 재결합을 가장 잘 제어할 수 있었다.
본 논문에서는 MPEG-4 비데오 VB(verification model)에서 입력 영상의 크기 변환을 위하여 제시한 포멧 변화필터보다 하드웨어 구현시 더 유리한 필터를 제안한다. 제안된 필터는 각 계수가 MSD(minimal signed digit)로 표현되었을 때 0이 아닌 자리수가 두 개 이하가 되도록 설계하였으며 입력과 필터 계수와의 곱을 하나의 덧셈기만으로 구현할 수 있어서 일반적인 필터에서와 같이 정수 곱셈기나 CSA(carry save adder)를 사용하는 경우보다 복잡도나 속도 면에서 더 유리하다. MPEG 비데오 VM에서 제시한 필터는 2:1, 4:1, 5:3, 5:6 변화 등 모두 여섯가지인데 이들 중 매우 간단한 필터 하나를 제외한 나머지 필터에 대하여 모두 각 계수가 0이 아닌 자리수가 두개 이하가 되도록 설계를 하고 이들을 MPEG에서 제시한 필터들과 비교하였다. 필터링 성능 비교 방법은 사인파를 입력으로 하여 출력과 참값을 비교하는 간접적인 방법과, 영상을 높은 정밀도 계산으로 높은 탭수의 필터를 통과시켜 얻은 결과를 원영상으로 하여 제안된 필터와 MPEG에서 제시된 필터를 통과한 영상들을 PSNR로 비교하는 방법을 사용하였다. 결국, 본 논문에서 제시된 포맷 변환 필터들은 하드웨어 구현이 매우 간단하고 속도가 빠르면서도 필터링된 영상의 화질 면에서는 MPEG에서 제시한 필터와 거의 같음을 알 수 있다.
시계열자료의 분해능력이 뛰어난 wavelet 변환을 사용하여 물소비특성을 분석하였다. Wavelet 변환의 기저함수로는 물수요량의 경우 Coiflets5 함수, 기온측정치의 경우 Coiflets3 함수를 사용하였으며 해석결과 212 scale에서 목표된 장기간에 걸친 변화추이는 hyperbolic tangent 함수의 형태로 전기간에 걸처 꾸준한 증가세를 보였다. 또한 절기혹은 경기주기와 밀접한 관련이 있을 것으로 생각되는 추가수요가 6월과 12월말을 정점으로 발생하였으며 이 추가 수요량은 하절기의 경우 $1,700\;\textrm{cm}^3/hr$, 동절기의 경우 $500\;\textrm{cm}^3/hr$ 정도인 것으로 관측되었다. 정수장 생산량 시계열자료에 내재한 주기성분은 주기가 각각 3.13day, 33.33 hr, 23.98hr와 12hr인 것으로 규명되었다. 진폭은 주기가 23,98hr인 성분이 가장 큰 것으로 밝혀졌으며 2i[i = 1,2,…12] scale에서 목도된 단주기성분들은 Gaussian PDF를 따르는 것이 확인되엇다. 잔차성분의 상호독립성, 자색파여부와 FPE의 최소화를 기준으로 할 경우 물수요량의 최적예측모형으로는 기온을 입력자료로한 다원 AR[32, 16, 23]과 다원 ARM [20, 16, 10, 23]인 것으로 판단된다.
본 논문에서는 Kinect 센서를 이용한 팔 제스처 인식 시스템의 설계에 대해 소개한다. 제스처 인식을 위한 기존의 연구들에서는 동적 시간 왜곡(DTW)에서 은닉 마코프 모델(HMM)에 이르기까지 다양한 방법들이 적용되어 왔다. 본 논문에서 제안하는 제스처 인식 시스템은 Kinect 센서를 통해 얻을 수 있는 순차적인 팔 관절 위치 데이터로부터 각 제스처 별 고유한 은닉 마코프 모델을 학습한다. 동일한 제스처를 수행하더라도 Kinect 센서에 포착되는 각 관절의 위치 좌표 값들은 팔의 길이와 방향에 따라 크게 달라질 수 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템에서는 다양한 환경 조건에서도 높은 제스처 인식 성능을 얻기 위해, 팔 관절들의 좌표 값으로 구성된 특징 벡터를 팔 관절들 간의 각도 값으로 변환하는 특징 변환 과정을 수행한다. 또한, 본 시스템에서는 은닉 마코프 모델의 학습과 적용의 효율성을 높이기 위해, 고차원 실수 관측 벡터들에 k-평균 군집화를 적용하여 이산 은닉 마코프 모델들을 위한 1차원 정수 시퀀스들을 구한다. 이와 같은 차원 축소와 이산화를 통해, 실시간 환경에서도 은닉 마코프 모델들을 효율적으로 제스처 인식에 이용할 수 있다. 끝으로, 서로 다른 두 가지 데이터 집합을 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 시스템의 높은 인식 성능을 입증해 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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