능동위상배열안테나는 적절한 급전신호 가중치 선택에 따라 대국을 향해 주 빔을 조향할 수 있을 뿐만 아니라 간섭원 방향으로 패턴 널을 형성할 수 있다. 주 빔의 조향을 위한 급전신호 가중치는 방사소자의 위치를 기반으로 쉽게 산출할 수 있다. 그리고 패턴 널 형성을 위한 급전신호 가중치 또한 적절한 요구 방사패턴 설정과 WLSM(Weighted Least Squares Method)을 이용하면 산출할 수 있다. 그러나 일반적인 무선 통신망 환경에서 간섭원의 위치는 미인지 상황에 있다. 따라서 적응형 패턴 널 형성 기법이 필요하다. 본 논문에서는 요구 방사특성 설정에 따른 패턴 널 형성이 가능함을 확인하고, 이를 기반으로 관측 영역 기준 이진탐색 알고리즘을 이용하여 간섭원 적응형 패턴 널 형성 기법에 관하여 연구하였다. 제시된 기법을 기반으로 모의실험을 수행한 결과, 효율적으로 간섭 적응형 패턴 널 형성이 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 함정에 탑재된 탐색 레이다의 선호 왜곡 현상에 대한 분석 및 대책에 대해 소개한다. ShipEDF 프로그램을 이용하여 탐색 레이다의 주 안테나와 함정 구조물을 전자기학적으로 모델링하고, 광선 추적 기법을 이용하여 탐색 레이다의 자유공간 및 함정 탑재 상태에서의 복사 패턴을 분석한다. 분석된 복사 패턴을 통해 탐색 레이다의 선호 왜곡 현상이 마스트의 전자파 반사로 인한 복사 패턴 왜곡에 의한 것임을 알 수 있었고, 이에 대한 대책 수립을 위해 탐색 레이다에 의한 마스트 표면 전류 분포를 분석한다.
This work presents a method of optimum design for reinforced concrete building frames with rectangular cross sections. The optimization techniques used is based on the principle of divided parameters. The design variable parameters are divided into two groups, external and internal, and the optimization is also divided into external and internal procedure. This principle overcomes difficulties arising from the presence of two materials in one element, the property peculiar to reinforced concrete. Several search algorithms are tested to verify their accuracy for the external optimization. Among them pattern search algorithms has been found consistent. This work proposes a new method, modified pattern search, and a number of sample problems prove its accuracy and usefulness. Exhaustive search for all local minima in the design spaces for two sample problems has been carried out to understand the nature of the problem. The number of local minima identified is quite more than expected and it has become understood that the researcher's task in this field is to find a better local minimum if not global. The designs produced by the method preposed have been found better than those from other method, and they are in full accord with ACI Building Code Requirments(ACI 318-89).
애플리케이션은 스마트 폰의 발전과 함께 지속적으로 발전되어 왔으며 그와 더불어 탐색구조도 변화하고 있다. 본 연구에서는 크로스 플랫폼의 다양한 사례 분석을 통해 탐색 패턴을 발굴하고 정리하여 그에 따른 올바른 사용 방법을 제시하고자 하였다. 그 결과 크로스 플랫폼을 위한 탐색구조는 지속형 내비게이션, 일시적 내비게이션 그리고 보조적 내비게이션으로 구분할 수 있다. 지속형 내비게이션은 스프링보드, 리스트, 갤러리, 탑 메뉴 등을 사용하여 계층적 구조에서 유효하게 사용이 가능하다. 일시적 내비게이션은 드로워, 토글 메뉴 그리고 파이 메뉴를 활용할 수 있으며 보조 내비게이션은 아코디언 메뉴나 스크롤링 등을 이용하여 크로스 플랫폼에서 동일한 경험을 제공하는 것이 가능하다는 것을 알 수 있었다.
Multimedia searching is an important activity on the Web, especially among the younger generation. The purpose of this study aims to examine college students’ multimedia information needs and searching on the Internet. While there is a clear pattern among students with respect to their multimedia uses, searching sources, relevance criteria and searching barriers, some differences exist especially according to searching of different multimedia types such as image, audio and video. For multimedia uses, information/data-focused uses are frequently found in image and video, while the use of audio is mainly for object-focused searches. As multimedia searching sources, audio and video files present a similar pattern of being high in media specific searching sources and low in generic search engines. Browsing through related blogs and homepages is an important part of searching for media files accounting for approximately 20% of total search for each media. The relevance criteria used by study participants when search for image files was primarily concerned with topicality while the contextual and media quality in the audio and video types are also considered important. Searching barriers for audio and video files are categorized into three broad aspects, including access and search quality, preview limitations and collection limitations, while obstacles for image files searching include access difficulties and low qualities of various collection.
본 논문에서 게이트레벨 회로의 논리 최적화를 위한 논리적 redundancy조사를 가속화하는 새로운 방법을 제안한다. 게이트레벨 회로의 redundancy 조사문제는 테스트패턴 생성문제와 마찬가지로 유한상태 탐색문제로서, 그 실행시간이 탐색의 크기에 의존한다. 본 논문에서는 효율적인 탐색을 위해, '동적 head line'과 'mandatory 할당' 방법을 제안한다. 동적 head line은 redundancy조사과정에서 동적으로 변경되어, 탐색에서의 backtracking 수를 감소기키며, mandatory 할당은 불필요한 할당을 피할 수 있어 탐색의 크기를 줄인다. 특히 이들 방법은 기존의 테스트패턴 생성문제에서 사용한 방법과는 달리, 회로 최적화에 따른 회로의 변경에 영향을 받지 않고 사용된다. 또한, 이들 방법을 기존의 redundancy 조사시스템에 실현하여, 그 유효성을 보인다.
This paper deals with the dynamic hand gesture recognition based on computer vision using neural networks. This paper proposes a global search method and a local search method to recognize the hand gesture. The global search recognizes a hand among the hand candidates through the entire image search, and the local search recognizes and tracks only the hand through the block search. Dynamic hand gesture recognition method is based on the skin-color and shape analysis with the invariant moment and direction information. Starting point and ending point of the dynamic hand gesture are obtained from hand shape. Experiments have been conducted for hand extraction, hand recognition and dynamic hand gesture recognition. Experimental results show the validity of the proposed method.
최근 여러 가지 정보들이 WWW를 경유하여 제공되고 있기 때문에 검색엔진의 필요성은 점점 커지고 있다. 그러나 대부분의 검색엔진은 정보의 추출을 위해 웹 문서와 사용자 질의를 단순 패턴비교 방법을 사용함으로써 검색엔진의 효율은 비교적 낮은 편이다. 일반적으로 사용자의 검색 목적에 따라 다른 검색 엔진이 사용되기 때문에 여러 전문검색엔진을 개발하고 있지만 대부분의 검색엔진들이 사용자의 요구를 제대로 반영하고 있지 못하다. 본 연구에서는 웹 데이터마이닝의 연관규칙을 이용하여 사용자 질의를 처리하는 해양전문검색엔진을 제안한다. 데이터 마이닝 분야에서 주로 연구되어온 연관규칙탐사 기법은 지지도와 신뢰도에 따라 연관자료의 확신도를 측정할 수 있기 때문에 웹 문서 사이의 관련성을 입증하는데 이 규칙을 적용하여 기존의 검색 방법에서 자료의 재현률과 정확률을 개선하였다.
기제안된 적응형 계층 육각 탐색은 적응형 육각 탐색에 기반한 고속의 계층형 블록 정합 알고리즘의 일종이다. 적응형 계층 육각 탐색은 고속 움직임 탐색이 가능한 적응형 육각 탐색의 장점을 유지하면서도 시공간 움직임 활동도가 높은 비디오 시퀀스에서 흔히 발생되는 국부 최소 문제를 적응적으로 경감시킬 수 있는 것이 특징이다. 본 논문은 적응형 계층 육각 탐색의 예측 화질을 개선하기 위해 이 탐색의 수평 편향 패턴과 수직 편향 패턴을 효과적으로 확장하는 방법을 제안함에 그 목적이 있다. 본 논문에서는 서로 다른 움직임 특성을 갖는 복수의 동영상 시퀀스들에 대한 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 토대로 예측 화질과 연산 시간 측면에서 제안된 방법의 성능을 분석 평가하였다. 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 작은 움직임 탐색과 큰 움직임 탐색에 모두 적합함을 보여주었다. 제안된 방법은 육각 탐색 패턴의 확장 과정에서 추가적인 연산량 증가를 초래했지만 이 연산량의 증가에 상응하는 예측 화질 개선을 기할 수 있었다.
본 논문에서는 영상의 시공간적인 특성과 움직임 벡터의 중심 지향적 분포 특성을 이용하는 예측 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 이린 프레임 블록으로부터 예측된 움직임 벡터, 분할된 탐색 구간에 속하는 후보 벡터와 현재 프레임 블록의 이웃 블록으로 예측된 움직임 벡터 중에서 가장 작은 SAD 값을 갖는 점을 정확한 움직임 벡터를 찾기 위한 초기 탐색점 위치로 결정한다. 그리고 초기 탐색점 위치로 이동하여 움직임 크기에 따라 적응적인 탐색 패턴으로 탐색을 수행판다. 실험 결과 제안된 방식은 FS를 제외한 기존의 대표적인 고속 탐색 방식들에 비해 PSNR 값에 있어서 평균적으로 0.05∼0.34dB 개선되고 영상에 따라 최고 0.75dB 정도 우수한 결과를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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