USN과 BcN은 모두 별개의 기능적 특성을 갖는 네트워크들을 지칭하고 있지만, 그 네트워크를 이용한 서비스를 실현하기 위한 상위 기능요소 및 각 요소간의 관계를 포괄하기도 한다. 그럼에도, USN 영역에서는 BcN을 높은 성능의 장거리 전달 망으로 보는 시각이 지배적이며, BcN 영역에서는 여러 종류의 가입자망 중 하나로 USN을 인식하고 있어, 둘 간의 체계적 연동을 어렵게 하고 있다. 본 논문에서는 두 서비스 제공구조의 분석을 통하여 일반화를 수행하고, 정의된 모델에 필요 기능을 할당한 후 각 기능간의 연동방식에 관하여 논함으로써, USN과 BcN 두 영역의 컨버전스를 실현할 수 있는 서비스 구조를 제안한다.
여러 해 동안 많은 연구자들에 의해서 코히런트한 간섭신호가 있는 환경에서 신호 의 도래각을 추정하는 방법에 대한 연구가 진행 되어왔다. 이런 방법들은 대부분 공간 평활 (Spatial Smoothing)류의 방법을 사용하고 있으나 Pillai에 의해서 각 센서에 들어오는 신호 의 평균을 이용한 방법이 제안되었다. 이 방법에서는 특별히 복소수의 입력에 대해서는 대 칭형 배열을 사용하도록 했기 때문에 실수 입력을 다룰 때 보다 약 2배의 센서 개수가 필요 하다[S.U.Pillai,Array Signal Processing,Springer-Verlang New York, 1989]. 본 논문에서는 Pillai의 방법을 사용할 때 복소수 입력에서도 실수 입력의 경우와 같은 개수의 센서를 사용 하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 영상의 화질 개선을 위해 일반적으로 사용되는 방법인 미디안 필터와 샤프닝 필터의 단점들을 개선한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 영상의 통계적 정보를 이용하여 평탄영역과 평탄하지 않은 영역을 구분하고 각 영역에 대해 저주파 통과 필터와 고주파 통과필터를 각기 다르게 적용하여 기존의 다른 화질 개선 필터 보다 향상된 개선 효과를 기대 할 수 있다. 또한 적용할 스케일 값의 크기만 결정하면 각 화소에서의 범주와 세기는 영상의 통계적 정보를 이용한 매핑 함수를 통해 자동으로 생성된다. 따라서 기존의 미디안 필터와 샤프닝 필터가 가지고 있던 복잡한 파라메터의 설정과정이 필요 없이 평탄영역에서의 잡음제거 및 블러링 효과와 활동성이 높은 영역에서의 선명화 효과를 동시에 얻을 수 있다.
본 연구에서는 SRM의 설계 단계에서 일반적으로 얻을 수 있는 자속 쇄교-전류 곡선으로부터 SRM의 토크-속도 특성 곡선을 예측하는 방법을 제시한다. B-스플라인 함수를 이용하여 SRM에 가해질 수 있는 상전류 파형을 모두 모델링하고 각각의 회전자의 속도에서 최대의 토크를 낼 수 있는 전류 파형을 구한다. 제안된 방법은 상전류 제어뿐만 아니라 스위칭 각도 제어까지 고려한 모든 상전류 파형을 표현할 수 있기 때문에 SRM이 최적으로 동작하는 상황에서의 토크-속도 특성임을 보장할 수 있다. 제안된 방법은 SRM의 설계 단계에서 별도의 제어기 설계 없이 간단히 성능을 평가할 수 있는 방법이다.
기존의 웨이브릿 기반 프랙탈 압축 방법은 전 영역에 대하여 최적의 정의역을 탐색하므로, 부호화 과정에서 많은 탐색시간이 소요되는 단점이 있다. 그래서 본 논문에서는 웨이브릿 변환영 역에서 SAS(Self Affine System) 기법을 이용한 웨이브릿 변환 기반 프랙탈 영상 압축 방법을 제안한다. 웨이브릿 변환영역에서 정의역과 치역을 구성하고, 각각의 정의역과 치역에 대해 모든 블록을 탐색하는 것이 아니라, 각 대역별로 공간적으로 같은 위치에 있는 블록을 정의역으로 선택한다. 이와 같이 웨이브릿 변환 영역에서 정의역 탐색과정이 필요 없는 SAS 프랙탈 영상 압축방법을 도입하여 부호화 과정에서 곱셈 계산량을 감소시켜 고속 부호화를 가능하게 하였고, 복호화 과정에서 각 레벨별로 서로 다른 스케일을 사용하여 화질을 개선하였다.
최근 컴퓨터 비전의 활용 영역이 증가함에 따라 컴퓨터 비전의 대표적인 라이브러리인 openCV의 사용 또한 증가하는 추세이다. openCV 에는 컴퓨터 비전 알고리즘의 특성상 massive 한 연산을 수행해야 하는 부분이 상당수 존재한다. 본 논문은 이러한 연산량의 부담을 줄임으로써 openCV 의 성능 향상을 위한 아키텍처를 연구한다. openCV 의 massive 한 연산은 라이브러리 함수에 있는 내부 반복문에서 발생하기 때문에, 본 논문은 반복문의 특성을 분석하고 이를 가속할 수 있는 아키텍처가 무엇인지 연구한다. 결론적으로 반복문의 각 iteration 이 독립적일 경우에는 SIMD (Single Instruction Multiple Data)와 SIMT (Single Instruction Multiple Thread)이 적합하며 반복문의 각 iteration 이 의존적일 경우에는 MIMD (Multiple Instruction Multiple Data)를 바탕으로 하는 파이프라인 아키텍처가 적합하다.
해쉬체인을 이용한 사용자의 인증과 무결성 제공방법이 활성화되면서 이를 이용한 인증서 상태검증 방법들이 다양하게 제안되었다. 제안된 방법들 중에 NOVOMODO에서는 CA가 해쉬값을 생성하여 각사용자에게 배포하고 Jianying Zhou의 프레임워크와 양종필의 개선된 프레임워크에서는 사용자가 해쉬값을 생성하여 검증자에게 전달한다. 그러므로 해쉬값의 생성 및 배포를 위한 작업량이 각 사용자에게 분산되어진다. 그러나 이들 프레임워크는 CA가 발행한 인증서에 오류가 없고 CA의 개인키가 노출되지 않는다는 가정을 전제로 하고 있다. CA도 공격자에 의해 언제든지 개인키가 노출될 수 있으므로 이들 프레임워크는 실제 PKI 환경에 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 인증서에 CA가 제어할 수 있는 해쉬값을 추가하여 이를 해결하고자 한다. 추가되는 해쉬값은 8A내의 사용자들에게 동일하며 CA에서 해쉬값을 생성, 저장 및 배포하기 위한 비용이 적다. 그리고 우리는 또한 양종필의 프레임워크에서 서명 및 검증 절차의 문제점을 지적하고 개선 방법을 제안한다. 우리의 제안은 다른 프레임워크들보다 실제 PKI 환경에 적합하다.
횡단 전위 배열(cross potential array)과 동일열 전위배열(direct potential array) 자료를 뒷받침하여 다양한 수변 구조물의 누수 경로 예측을 가능하게 하는 배열을 제시하고 이를 D-Lux array 라고 명명하였다. 또한 D-Lux array 자료를 색으로 가시화한 하나의 행렬로 정리하여 D-Lux view라고 제시하고 D-Lux view에서 관찰되는 저 전위차 이상대의 위치로 누수 구역의 위치를 해석하였다. D-Lux view의 보다 직관적인 해석을 위해서 D-Lux array 자료와 동일열 전위 배열 자료를 함께 사용하여 각 지점들 사이의 전위차 자료를 각 지점의 전위값으로 역산하고 이를 이용하여 등전위 분포도를 작성하였다. 등전위 분포도는 그래프나 D-Lux view에서 알 수 없었던 누수의 유입구, 유출구 뿐만 아니라 경로까지 예측 가능하게 하였다. 수조 실험과 수치 해석으로 예비 탐사를 실시한 후 현장 탐사로 콘크리트 보와 필 댐에 대한 적용이 이루어졌다. 그 결과, 콘크리트 보와 필 댐에 대해 누수 경로 탐지가 가능함을 확인하였다.
Ryu 등은 배열센서 출력을 이용하여 추정한 신호부공간으로부터 표적의 방위각 측정치를 구하고, 이를 이용하여 표적의 방위각 궤적을 추적하는 알고리즘을 제안하였다. Ryu 등이 제안한 방위각 추적 알고리즘은 별도의 데이터연관 필터가 필요 없으며 구조가 간단하다는 장점을 가지고 있다. Ryu의 방위각 추적 알고리즘에서는 신호부공간이 센서출력에 의해서 계속 쇄신되고 있지만 표본시간의 신호부공간에서 구한 측정치만을 사용하고 있으며, 신호대잡음비가 낮은 경우에는 Ryu 알고리즘의 추적 성능이 매우 급격히 저하되는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 Ryu 알고리즘의 방위각 추적 성능을 개선하기 위하여 표본시간의 신호부공간에서 구한 측정치뿐만 아니라 표본시간에 인접한 신호부공간으로부터 구한 측정치까지 사용할 수 있도록 ML(Maximum Lekelihood)에 기반을 둔 측정치 융합 기법을 제안한다. 그리고 제안한 측정치 융합 기법을 이용하여 Ryu 알고리즘과 같은 구조를 가지는 새로운 방위각 추적 알고리즘을 제안한다. 제안한 방위각 추적 알고리즘은 Ryu 알고리즘의 장점을 그대로 유지하면서 Ryu 알고리즘보다 향상된 추적 성능을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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