이동체는 시간에 따라 위치나 모양이 연속적으로 변하는 시공간 데이터이다. 이동체의 위치 좌표는 정기적으로 측정되어 응용 시스템에 저장된다. 시스템에 저장되지 않은 질의 시점의 위치 정보를 추정하기 위해 선형 함수가 주로 이용되었다. 그러나 선형 함수에 의한 위치 추정은 추정 오차를 발생시키므로 위치 표현의 불확실성을 개선하기 위한 새로운 방법이 요구된다. 이 논문에서는 선형 함수에 의한 위치 추정 오차를 감소시키기 위해 3차 스플라인 보간법을 적용한 방법을 제시한다. 첫째, 2차원 공간에서 이동체의 위치 정보를 정의한다. 둘째, 제안한 데이터 모델의 위치 추정을 위해 3차 스플라인 보간법을 적용하고 알고리즘을 기술한다. 마지막으로, 제안한 추정 연산모델의 정확성을 실험하였다. 실험 결과 선형 함수에 의한 방법보다 더 정확한 결과를 나타내었다.
본 논문에서는 LTE-A (Long Term Evolution-Advanced) 하향링크 시스템을 위한 채널 추정 기법을 제안한다. 제안 기법은 빠른 속도로 움직이는 사용자의 채널 추정이 가능하도록 FFT (Fast Fourier Transform) 보간 기법을 사용한다. FFT 보간 기법은 LS (Least Square) 또는 MMSE (Minimum Mean Square Error) 채널 추정으로부터 얻은 채널 주파수 응답을 IFFT (Inverse FFT)를 거쳐 시간 영역 채널 임펄스 응답으로 변환한다. 시간 영역의 채널 응답을 윈도잉을 한 후, FFT를 하여 채널 주파수 응답을 구할 수 있다. 시스템 레벨 시뮬레이션은 3GPP LTE-A 하향링크 시스템의 20MHz 대역을 기반으로 이루어졌으며, 모의실험 결과 제안한 채널 추정 기법을 통해 기존 시스템보다 SINR (Signal-to-Noise-plus-Interference Ratio), 전송률 및 스펙트럼 효율 측면에서 성능 향상을 가져다주는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 8K UHD($7680{\times}4320$) 영상을 실시간 부호화하기 위한 $4{\times}4$ 블록 부화소 움직임추정기를 제안한다. 연산처리성능을 향상시키기 위해 보간 연산을 $4{\times}4$ 블록 단위로 병렬화시켰으며, 병렬 보간 연산에서 필요한 메모리 대역폭을 확장하기 위해 $10{\times}10$개의 메모리 어레이를 가진 2D 캐쉬 버퍼 구조를 설계하였다. 그리고 2D 캐쉬 버퍼는 검색영역 간 재사용 기법을 적용하여 참조화소의 중복저장을 최소화하였으며, $4{\times}4$ 블록 병렬 보간 필터는 3단(수평 수직 1/2부화소, 대각선 1/2부화소, 1/4부화소) 평면 보간 연산 파이프라인 구조로 설계하여 연산회로를 고속화시켰다. 0.13um 공정에서 시뮬레이션한 결과, 436.5K게이트의 $4{\times}4$ 블록 부화소 움직임추정기는 동작주파수 187MHz에서 8K UHD급 동영상을 초당 30프레임으로 실시간 처리하는 성능을 보였다.
하천합류부에서 수체혼합양상을 파악하기 위해서는 고해상도의 자료가 필요하다. 특히 하천분석에 있어 수리·수질 특성은 수생태 건강성에 대한 기초자료로 사용되기 때문에 지속적 모니터링을 통해 관측이 필요한시점이다. 또한 현제 기존의 모니터링 체계에서도 1차원적인 고정적인 측정방법을 통해 측정이 진행되기 떄문에 측정지점 주변의 제외한 하천 전체의 수리·수질 특성조사가 이루어지지 않고 있다. 그에 따른 고해상도의 측정자료를 얻기 위해서는 측정자가 부담을 많이 가지며, 측정할 수 있는 영역이나 시간적으로 제한적이다. 해상도는 낮추되 광범위한 데이터를 취득하기 위해서는 적절한 보간법이 선정되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 하천합류부에서의 고해상도 측정방법을 소개하고 계측결과에 따른 보간법 비교하였다. 이를 이용한 저해상도 측정결과에서의 예측과 보간법에 대한 시각화를 통해 하천의 전체적인 수리·수질정보를 표기하였다. 각각의 보간법을 비교함으로써 하천 매핑에 있어 IDW, Natural Neighbor, Kriging 기법을 적용하여 시각화된 자료와 정량적 평가를 통해 하천매핑의 정밀성을 향상시켰다. 본연구를 통해 공간보간을 통한 하천의 측정의 새로운 방안제시가 될것이라 사료된다.
본 논문은 핀홀 카메라 모델에 의해 렌더링한 컬러와 깊이 이미지의 후처리에 의한 실시간 필드심도 렌더링 방법을 제안한다. 필드심도 렌더링은 최근의 향상에도, 큰 스케일의 블러링에 필요한 계산 때문에 실용적으로 사용되지 못해 왔다. 본 방법은 이방성 가우시안 필터로 생성된 밉맵 이미지들을 비선형으로 보간하여 필드심도 효과에 필요한 블러링을 수행한다. 모든 계산 과정은 GPU로 가속되어, 안정적이고 확장 가능한 실시간 수행 성능을 확보한다. 또한, 후처리 방식의 두 가지 결점인 강도 누출과 블러링 불연속성을 이방성 가우시안 필터와 블러링 정도를 부드럽게 하여 제거한다. 본 방법은 뛰어난 실시간 성능과 함께 고품질의 필드심도 효과를 생성한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제19권3호
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pp.979-994
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2008
Moving objects are spatio-temporal data that change their location or shape continuously over time. Generally, if continuously moving objects are managed by a conventional database management system, the system cannot properly process the past and future location which is not stored in the database. Up to now, for the purpose of location tracking which is not stored, the linear interpolation to estimate the past location has been usually used. It is suitable for the moving objects on linear route, not curved route. In this paper, we propose a past location tracking algorithm for a moving object on curved routes, and also suggest a future location tracking algorithm using some past location information. We found that the proposed location tracking algorithm has higher accuracy than the linear interpolation function.
The present work solved 3D incompressible RANS equations on a rotating, multi-blocked grid system to efficiently analyze ducted marine propulsor with the interaction of propeller guidevane and annular duct. To handle the interface boundary between the guidevane and the propeller, a sliding multiblock technique based on the cubic spline interpolation was applied. To validate the present code, a turbine flow was simulated and the time-averaged pressure coefficients were compared with experiment. After the code validation, the flowfield around a ducted marine propeller with pre-swirl guidevane was simulated.
In this parer, we propose LM adaptation for broadcast news recognition. We collect information of recent articles from the internet on real time, make a recent small size LM, and then interpolate recent LM with a existing LM composed of existing large broadcast news corpus. We performed interpolation experiments to get the best type of articles from recent corpus because collected recent corpus is composed of articles which are related with test set, and which are unrelated. When we made an adapted LM using recent LM with similar articles to test set through Tf-Idf method and existing LM, we got the best result that ERR of pseudo-morpheme based recognition performance has 17.2 % improvement and the number of OOV has reduction from 70 to 27.
This paper presents an algorithm to reduce the time to solve Power Equations using a Neural Net. The Neural Net is trained with samples obtained through the conventional AC Load Flow. With these samples, the Neural Net is constructed and has the function of a linear interpolation network. Given arbitrary load level, this Neural Net generates voltage magnitudes and angles which are linear interpolation of real and reactive powers. Obtained voltage magnitudes and angles are substituted to Power Equations, Real and reactive powers are found. Thus, a new sample is generated. This new experience modifies weight matrix. Continuing to modify the weight matrix, the correct solution is achieved. comparing this method with AC Load flow, this method is faster. If we consider parallel processing, this method is far faster than conventional ones.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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