다중 사용자 검출 기법을 기반으로 하는 무선 통신 수신기는 단일 사용자 검출 기법에 비해 더욱 정확한 채널 추정을 필요로 한다. 추정 채널 계수 중에서 잡음 성분만을 포함하는 계수를 제거함으로써 더욱 정확한 채널 응답을 추정해 내기 위한 방법으로 주 경로를 선택하는 기법이 있다. 일반적으로 주 경로를 선택하기 위해서는 잡음과 간섭의 전력을 먼저 추정한 후에 그 값과 상대적인 문턱값을 기준으로 하여 신호의 유무를 판단하는 기법이 사용된다. 본 논문에서 제안된 적응적 주 경로 선택 기법은 문턱값 기법을 반복적으로 수행하며 각 반복 단계에서 계산된 오차로 반복 지속 여부를 판단하기 때문에 반복 횟수가 채널 환경에 따라서 적응적으로 변화한다. 제안된 기법의 반복에 의한 처리 속도 지연은 상대적으로 무시할 수 있을 정도로 작고, 하드웨어 복잡성의 증가가 거의 없이 보다 정확한 잡음 전력의 추정치를 얻을 수 있는 장점을 갖고 있다. 제안된 기법의 다중 사용자 기반 3GPP TDD 환경에서의 실험 결과는 BER 성능의 향상을 보이지는 않지만 잡음 및 간섭 전력 추정의 오류는 $10\%$정도이며 이는 최대 $50\%$의 오류를 갖는 일반적인 방법에 비해 현저히 낮다.
본 논문에서는 파형 코우딩 방식에 속하는 ADPCM을 NEC 7720 DSP를 사용하여 간단하고 성능이 우수하며 유연성 (flexibility)이 뛰어난 ADPCM cosec을 실시간 구현을 하였다. ADPCM 알고리듬은 적응 양자기와 1차의 고정예측기를 사용하였으며 프로그램을 최적화하여 하나의 NEC 7720으로 4 채널을 동시에 부호화 또는 복호화 할 수 있도록 하였다. 실제 전화음성과 RC 정형 Gaussian 잡음 및 1004Ht 정현파를 사용한 컴퓨터 시뮬레이tus으로부터 NEC 7720의 연산 정확도를 조사하였으며, SNR 및 청각조사로 부터 알고리듬 수행에 필요한 값들을 결정하였다. NEC 7720의 소프트웨어는 real-time hardware emulator로 실시간 동작을 확인하였는데 부호기에서 1샘플을 부호화하는데 최대 23. 25μs가 걸리고 4 채널을 모두 부호화하는데 113.5μs가 필요하였으며, 복호기에서는 각각 24. 75μs와 119. 5μs가 소요되었다.
Brod에 의해 처음 소개된 테크노스트레스는 적절한 방법으로 새로운 기술에 대한 대처 능력의 부족으로 인해 유발되는 적응과 관련된 현대적 질병을 말한다. 스트레스란 개인에게 주어진 지나친 심리적 혹은 육체적 부담이 존재한 상황적 자극에 대한 개인의 적응 반응이기 때문에 조직 안에서 발생하는 테크노스트레스는 생산성 저하, 새로운 기술에 대한 거부감 등 다양한 부작용을 유발할 수 있다. 본 연구에서는 선행연구에서 제시한 다양한 테크노 스트레스 유발요인들 간의 차이를 살펴보고자 한다. 이를 위해 사용자의 성별, 연령, 컴퓨터 활용 능력 수준, 산업에 대한 차이를 중심으로 테크노스트레스 유발요인과의 분산분석을 수행하였다. 분석 결과 5가지 테크노 스트레스 유발 요인들에서 차이를 발견할 수 있었다. 본 연구로 인해 앞으로 조직 구성원들의 테크노 스트레스를 줄이기 위한 프로그램을 운영하고자 하는 조직의 경우 개인의 차이를 중심으로 맞춤화된 교육을 만들어 제공함으로써 테크노스트레스로 인한 스트레스 저하를 최소화 할 수 있을 것으로 기대된다.
본문에서는 Discrete Wavelet Transform(DWT)를 기반으로 한 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법은 원 영상을 네 개의 영상으로 분할하고, 각 분할된 영상들을 2단계 DWT한다. 네 개의 DWT된 영상 중 하나의 영상에 에지 테이블(Edge Table) 이라는 새로운 개념으로 영상의 고유한 에지 특성을 고려해 워터마크를 삽입하였다. 워터마크 추출 시에는 워터마크가 삽입된 한 개의 분할 영상과 나머지 분할 영상들을 비교하여 원 영상 없이 워터마크를 추출하였다. 기존의 Blind 워터마킹의 문제점 중의 하나인 명암이 급격히 변하는 에지 영역에서의 부정확한 추정을 본 논문에서는 에지 테이블을 사용하여 극복하였다. 뿐만 아니라, 저주파(Low frequency) 영역에 워터마크를 삽입하여, 영상의 품질(Quality)를 유지하였고, 영상의 평가 방법인 PSNR 테스트 및 인간의 눈에서 느껴지는 주관적인 화질도 향상됨을 보였다.
다채널의 심전도 신호에서, 소수의 리이드에 만 잡음이 유기되고 나머지 대부분의 리이드 신호들은 이 잡음과 통계적인 상관 관계가 없을 때, source consistency filtering(SCF) 은 이러한 잡음의 감쇄에 매우 효과적이다. 특히, SCF는 원래 신호의 왜곡을 최소화하면서 , 선택적으로 잡음 만을 제거하는 매우 우수한 특성을 가진다. 이러한 특성은 하나의 신호원에서 기인하는 다채널 신호들의 공간적 및 시간적 상관관계를 모두 이용함으로서 가능하다. 본 논문에서는 SCF의 원리 및 구현 방법을 구체적으로 기술하여 이 방법에 대한 이해를 증진하고자 한다. 또한 기존의 방법을 개선한 새로운 SCF를 제안하였으며 , 이의 효과적인 구현에 필요한 알고리즘의 상세한 설계 지침을 제시하였다. 다채널의 심전도 신호를 대상으로 하여 그 성능을 검증하였고, 현재의 SCF 가 가지는 한계를 명확히 하며, 개선의 방향을 제시하였다.
본 연구는 전래동화를 이용하여 유아의 공평성 추론 향상 프로그램을 개발하기 위한 기초자료를 수집하기 위하여 수행되었다. 전래동화는 유아교육의 중요매체이며, 부모와 유아교사는 유아에게 전래동화를 선택하고 들려줌으로써 유아에게 영향을 미칠 수 있다. 따라서 유아의 부모와 유아교사가 공평성을 다룬 전래동화에 대해 어떻게 평가하는 지를 파악하고자 하였다. 240명의 부모와 78명의 유아교사를 대상으로 6편의 공평성을 다룬 전래동화에 대한 평가를 조사한 결과, 일부 공평성을 다룬 전래동화에 대해 유아에게 유익한지와 가치관형성에 적합한지에 대해서 부모의 평가가 유아교사의 평가보다 높았지만, 전반적으로는 부모와 유아교사의 공평성을 다룬 전래동화에 대한 평가가 일치하는 편이었다. 이는 공평성을 다룬 전래동화가 유아의 공평성 추론 향상 프로그램에 사용될 수 있음을 시사한다.
실수형 최적화 문제의 전역 최적해를 빠르고 정확하게 찾을 가능성을 높이기 위해, 서로 다른 진화특성을 가지는 여러 부집단들을 사용한 새로운 하이브리드 기법이 제안된다. 제안된 알고리듬은 세 개의 부집단을 사용하는데, 복잡한 적합도 함수를 가지는 문제에서 좋은 성능을 보이는 NPOSA 알고리듬이 두개의 부집단에 적용되고, 진화 방향과 크기가 조절되는 자기 적응 진화 알고리듬이 나머지 하나의 부집단에 적용되었다. 각 부집단들은 서로 다른 방법으로 진화하며 부집단들간의 상호교류를 통해 전역 최적해로 빠르게 도달하게 한다. 이 기법의 효율성은 몇 개의 표준 테스트 문제들을 사용하여 검증하였다. 마지막으로, 제안한 알고리듬이 실제 문제에 적용 가능함을 보이기 위해 카메라 파라메터의 최적값을 찾는 문제에 적용하였다. 보정 블럭에서 측정된 특징점들을 사용하여 오차 함수를 정의한 후, 하이브리드 방법이 그 오차 함수를 최소화하는 카메라 파라메터의 값을 찾을 수 있음을 보였다.
H.264/AVC 표준의 제정 이후에도 ITU-T VCEG 에서는 KTA 소프트웨어를 바탕으로 부호화 효율을 향상시키기 위해 유망한 비디오 압축 기술들을 계속 연구해 왔다. 최근에는 ISO/IEC MPEG과 ITU-T VCEG은 공동으로 JCT-VC를 결성하여 H.264/AVC 대비 두 배 높은 차세대 영상 압축 표준인 HEVC를 진행 중에 있다. 다양한 차세대 부호화 기술 중에 움직임 예측을 위한 적응적 영상 보간 기술은 높은 부호화 성능을 보이지만, 많은 계산량과 다양한 영상에 대한 에러 특성을 반영하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 영상에 따른 보간 필터의 특성을 파악하고, 이를 기반으로 다양한 에러 특성을 반영하는 효과적인 고정 보간 필터뱅크를 제안한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 KTA의 고정 방향성 보간 필터(FDIF)와 HEVC의 방향성 보간 필터(DIF) 대비 각각 0.7%와 1.3%의 부호화성능 향상을 얻었다.
프리텐션 콘크리트 부재에서 강연선의 유효프리스트레스를 확보하기 위해서는 부재의 단부부터 특정 부착길이가 필요하며, 이를 전달길이라고 정의한다. 그러나, 강연선과 콘크리트 사이의 복잡한 부착 메커니즘으로 인해 결정론적인 방법으로 전달길이를 산정하는 기존 방법들은 많은 불확실성을 내포하고 있으며, 안전측의 해석결과를 제공하는 것에 초점이 맞추어져 있다. 따라서, 이 연구에서는 여러 영향인자들의 복잡한 메커니즘을 보다 효과적으로 고려하여 정확한 전달길이를 산정하기 위해 뉴로-퍼지 시스템의 방법 중 하나인 ANFIS를 도입하였다. 기존 연구로부터 총 253개의 실험체를 수집하여 ANFIS 알고리즘을 훈련시켰으며, 훈련된 ANFIS 알고리즘은 전달길이를 매우 정확히 예측하였다. 또한, ANFIS 전달길이 평가결과를 토대로, 변수분석과 차원해석을 수행하여 보다 간략화된 전달길이 산정식을 제안하였으며, 제안식은 ANFIS 해석결과와 거의 대등한 정확도를 보여주었다.
IMU기반 자세결정에 있어 추정 정확도의 저하요인 중 주요한 한 가지는 운동체의 가속도이다. 이는 가속도가 크게 발생하는 경우 가속도계 신호는 더이상 수직축 참조벡터가 될 수 없기 때문이다. 이에 대한 대책으로 일부 자세추정 알고리즘에서는 가속도 보상 메카니즘이 적용되어 왔다. 가장 보편적이고 간단한 스위칭 방법부터 적응추정방식, 가속도 모델기반 방식 등이 제안되어 왔으나, 이들 보상 메카니즘에 대한 비교분석은 이루어 지지 않았다. 본 논문은 쿼터니언기반의 Pseudo 칼만필터를 바탕으로 하여 세 가지 가속도 보상 메커니즘의 성능을 비교분석하였다. 가속조건 실험 분석을 통해 다음을 확인할 수 있었다. (1) 가속구간에서의 추정정확도 저하를 방지하기 위해선 가속도 보상 메카니즘이 반드시 필요하다. (2) 단순 스위칭 방법도 상당한 효과를 보였으나, 보다 정교한 적응추정 방식과 가속도 모델방식이 동등수준으로 가장 정확한 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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