하이퍼큐브와 스타 그래프는 상호연결망으로 널리 알려져 있다. 상호연결망의 임베딩은 임의의 연결망 G를 다른 연결망 H에 사상하는 것이다. 상호연결망 G가 H에 적은 비용으로 임베딩 가능하다는 것은 연결망 G에서 개발된 알고리즘들을 연결망 H에서 효율적으로 이용할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 HCN과 HON 사이의 임베딩과 스타(star)그래프와 하프팬케익그래프 사이의 임베딩을 분석한다. 연구 결과로 HCN(n,n)은 HON($C_{n+1},C_{n+1}$)에 연장율 3에 임베딩 가능하고, HON($C_d,C_d$)를 HCN(2d-1,2d-1)에 임베딩 비용은 O(d)임을 보인다. 또한 스타그래프는 하프팬케익그래프에 연장율 11, 확장율 1에 임베딩 가능하고, 평균 연장율은 8이다. 본 연구 결과는 HCN 연결망과 스타그래프에서 이미 개발된 여러 가지 알고리즘을 HON 연결망과 하프팬케익그래프에서 효율적으로 이용할 수 있음을 의미한다.
본 논문에서는 상호 연결망의 노드를 행렬로 표현하고 행렬연산을 이용하여 에지를 정의한 새로운 상호 연결망으로 행렬-스타 그래프를 제안한다. 행렬-스타 그래프는 널리 알려진 스타 그래프를 일반화한 그래프이다. 먼저, 행렬-스타 그래프의 노드를 2 $\times$ n 행렬로 표현한 행렬-스타 그래프 MS2,n 에 대하여 주요 망 척도인 분지수, 연결도, 확장성, 대칭성, 리우팅 ,지름 방송등을 분석한다. 다음으로, 행렬-스타 그래프 MS2,n의 노드를 2차원과 3차원으로 일반화한 행렬-스타 그래크 MSk,n과 MS k,n,p를 정의하고 행렬-스타그래프 MSk,n,p 의 라우팅 알고리즘과 지름을 분석한다. 상호연결망의 중요 망 척도중 하나는 망 비용이고 상호연결망의 망 비용은 그 연결망의 분지수와 지름의 곱으로 정의된다. star 그래프는 다른 상호 연결망보다 작은 망 비용을 갖는다. 최근에 제안된 Macro-Star 그래픈 star 그래프에 비해 상대적으로 망 비용이 작은 값을 갖는 연결망이다. (n2)!개의 노드를 갖는 행렬-스타 그래프 MSk,k,k(k={{{{ `^{ 3} SQRT { n$^2$} }}}} )와 ((n-1)2 + 1)!개의 노드를 갖는 Macro-Star 그래프 MS(n-1, n-1)의 망 비용은 행렬-스타그래프 MSk,k,k(k={{{{ `^{ 3} SQRT { n$^2$} }}}})는 O(n2,7)이고, Macro-Star 그래프 MS(n-1 , n-1)은 O(n3) 이다. 이는 행렬-스타 그래프가 스타 그래프와 Macro-Star 그래프보다 망비용이 우수함을 의미한다.
이미지와 비디오 합성 기술에 대한 수요가 늘어남에 따라, 인간의 손에만 의존하여 이미지나 비디오를 합성하는데에는 시간과 자원이 한정적이며, 전문적인 지식을 요한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근에는 스타일 변환 네트워크를 통해 이미지를 변환하고, 믹싱하여 생성하는 알고리즘이 등장하고 있다. 이에 본 논문에서는 GAN을 이용한 스타일 변환 네트워크를 통한 자연스러운 스타일 믹싱에 대해 연구했다. 먼저 애니메이션 토이 스토리의 등장인물에 대한 데이터를 구축하고, 모델을 학습하고 두 개의 모델을 블렌딩하는 일련의 과정을 거쳐 모델을 준비한다. 그 다음에 블렌딩된 모델을 통해 타겟 이미지에 대하여 스타일 믹싱을 진행하며, 이 때 이미지 해상도와 projection 반복 값으로 스타일 변환 정도를 조절한다. 최종적으로 스타일 믹싱한 결과 이미지들을 바탕으로 하여 스타일 변형, 스타일 합성이 된 인물에 대한 동영상을 생성한다.
스타 그래프는 노드 대칭성, 최대 고장 허용도, 계층적 분할 성질을 갖고, 하이퍼큐브보다 망 비용이 개선된 널리 알려진 상호 연결망이다. 본 연구에서는 스타 그래프와 그의 변형된 그래프들 상호 간의 임베딩 방법을 제안한다. 버블정렬 그래프가 팬케익 그래프와 스타 그래프에 각각 연장율 3, 확장율 1로 임베딩 가능함을 보이고, 팬케익 그래프가 버블정렬그래프에 임베딩 하는 연장율 비용이 O($n^2$)임을 보인다. 그리고 스타 그래프가 팬케익 그래프에 연장율 4, 확장율 1로 임베딩 가능함을 보인다. 또한 스타그래프를 버블정렬 그래프에, 팬케익 그래프를 스타 그래프에 임베딩 하는 연장율 비용이 각각 O(n)임을 보인다.
최근에 병렬처리를 위한 새로운 위상으로 하이퍼-스타 그래프 HS(m, k)가 제안되었다. 하이퍼-스타 그래프는 하이퍼큐브와 스타 그래프의 성질을 가지고 있으면서, 같은 노드수를 갖는 하이퍼큐브 보다 망비용이 우수한 그래프이다 본 논문에서는 하이퍼-스타 그래프 HS(m, k)가 하이퍼큐브의 서브그래프임을 증명한다. 그리고 정규형 그래프인 하이퍼-스타 HS(2n, n)가 제안된 매핑 기법에 의해 노드 대칭임을 보이며, 최소 높이를 갖는 스패닝 트리를 이용한 일-대-다 방송 기법을 제안하고, 방송 수행 시간이 2n-1임을 보인다.
본 논문에서는 태양광모듈과 전력변환장치간의 접속장치로 사용된 전력용 반도체 스위칭 소자의 소프트 스타팅 기법을 통해 초기 돌입전류를 저감하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 태양광 모듈의 경우, 릴레이나 DC차단기 등을 사용하여 전력변환장치와 연동하는 것이 일반적이나, 이 경우 태양광모듈의 수명과 접속장치의 전압 강하 및 응답성 등의 문제를 야기한다. 또한, 전력변환장치 출력단의 커패시터에 초기 동작 시 과도한 동일전류가 발생하게 되고 이는 태양광모듈의 과전류 현상을 발생시켜 모듈의 수명과 더불어 퓨즈의 차단 및 발열 등 비이상적인 현상을 발생시킨다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 스위칭 소자를 사용한 접속장치 적용하였고, 소프트 스타팅 기법을 이용하여 돌입전류를 저감하고자 한다. 제안한 알고리즘의 경우, 시뮬레이션을 통해서 검증하고자 한다.
본 논문은 전역 스타일 토큰(Global Style Token, GST)을 사용하는 종단 간(end-to-end) 감정 음성 합성 시스템의 성능을 높이기 위해 각 감정의 스타일 벡터를 효과적으로 결정하는 방법을 제안한다. 기존 방법은 각 감정을 표현하기 위해 한 개의 대푯값만을 사용하므로 감정 표현의 풍부함 측면에서 크게 제한된다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 k-평균 알고리즘을 사용하여 다수의 대표 스타일을 추출하는 방법을 제안한다. 청취 평가를 통해 제안 방법을 이용해 추출한 각 감정의 대표 스타일이 기존 방법에 비해 감정 표현 정도가 뛰어나며, 감정 간의 차이를 명확히 구별할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 두 개의 카메라를 이용하여 보다 정확한 동공 인식을 통한 원격방식의 시선 추적을 제안한다. 헤드 장착형 시선추적용으로 개발된 Starburst 알고리즘은 원격방식의 시선추적에서는 카메라가 보다 넓은 영역을 보기 때문에 눈썹, 눈꼬리 등 외란이 많아 스타버스트 알고리즘을 바로 적용하면 동공 중심 추출에 실패하는 경우가 많았다. 이에 템플렛매칭을 이용하여 대략적인 동공영역을 찾고, 찾은 영역 내에서만 스타버스트 알고리즘으로 동공의 경계 후보점들을 찾은 후 보완된 RANSAC 알고리즘으로 타원근사하여 동공의 중심을 추출하였다. 추출된 동공중심을 머리의 움직임에 거의 영향을 받지 않도록 4개의 적외선 LED를 모니터 네 구석에 부착하고 Homography normalization을 적용하였다. 스크린 좌표계로 변환할 때 기존에는 호모그래피를 사용하였으나, 카메라 렌즈의 비선형왜곡을 보상하기 위해 여기서는 고차다항식을 이용한 캘리브레이션 기법을 이용하였다. 끝으로, 두 대의 카메라를 사용하여 정확도와 신회성이 향상됨을 보인다.
스타 그래프, 버블정렬 그래프, 팬케익 그래프는 노드 대칭성(node symmetric), 최대 고장 허용도(maximum fault tolerance), 계층적 분할 성질을 갖고, 하이퍼큐브보다 망비용이 개선된 상호 연결망이다. 본 연구에서는 상호연결망으로 널리 알려진 스타 그래프와 그의 변형된 그래프들 사이의 임베딩 방법을 제안하고, 임베딩 비용을 분석한다. 임베딩 결과는 버블정렬 그래프는 스타 그래프에 연장율(dilation) 3, 스타그래프는 팬케익 그래프에 연장율 4로 각각 임베딩 가능하다.
멀티캐스트는 한 점에서 다수의 집단 구성원들에게 데이터를 전송하는 것으로 이는 멀티캐스트 트리를 구성하여 해결할 수 있다. 즉, 전체 네트워크를 몇 개의 클러스터로 분할한 후 클러스터 내부를 멀티캐스트 트리로 구성하여 해결할 수 있다. 본 논문에서는 클러스터링 방법을 사용하여 멀티캐스트 라우팅 비용을 줄이는 알고리즘을 제안한다. 멀티캐스트 트리는 최소비용 스타이너 트리로 구성할 수 있기 때문에 최소비용 스타이너 트리 문제를 해결하는 것이 중요하다. 따라서, 본 논문에서는 멀티캐스트 라우팅 문제의 해법으로 클러스터링 방법을 이용한 유전자 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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