본 논문은, HEVC (High Efficiency Video Coding) 와의 모듈 중복성을 제거하여 구현 복잡도를 낮춘, 3D-HEVC 머지 모드에 대한 설계를 제안한다. 확장 코덱의 구현 복잡도는 부호화 효율에 못지않게 매우 중요한 고려사항이므로, 가능하다면 레거시 코덱의 설계를 그대로 재사용함으로써 손쉽게 구현될 수 있어야 한다. 그러나 기존의 3D-HEVC 머지 모드 확장구조는 HEVC의 처리과정 내부에 빌트인으로 통합되어 있어서, 레거시 코덱인 HEVC와 중복되는 처리과정을 모두 새로이 재구현해야 함에 따라 구현 복잡도가 매우 높았다. 제안된 방법에서는, 재사용 된 HEVC 모듈들을 그대로 실행하는 단계와, 3D-HEVC에서 새로 도입되거나 수정된 부분만을 실행하는 단계의 구조로 분리하여 머지 모드의 설계를 변경하였다. 본 논문에서 제안된 설계를 적용함으로써, 51.4%에 달하던 중복구현을 제거할 수 있음을 알고리즘 동작분석을 통하여 확인할 수 있었으며, 제안된 설계로 인해서 야기되는 부호화 효율의 감소 및 연산 복잡도의 증가는 전혀 없었다.
플러시 대기자료 측정장치는 비행체 표면에서 측정되는 압력 데이터를 이용하여 대기자료를 예측한다. FADS는 돌출된 프로브가 없으므로 고성능 항공기, 스텔스 비행체 및 극초음속 비행체에 적합하다. 본 논문에서는 구-원추 형상을 갖는 비행체에 대해서 아음속부터 초음속 비행까지 대기자료를 예측할 수 있는 FADS의 교정 절차와 계산 알고리즘을 제시한다. 표면 압력 데이터 측정을 위해 노즈부 표면에 5개 플러시 압력공들을 마련하였다. 유동각 예측과 압력 관련 변수의 예측을 분리하는 개념이며, 아음속 유동의 포텐셜 유동해와 극초음속 유동의 수정 뉴톤식을 결합한 압력모델을 사용한다. 교정 압력 데이터는 Euler 방정식을 푸는 전산유체역학 코드를 만들어서 마흐수 0.5 ~ 3.0의 범위에서 구축하였다. 비행 마흐 수 0.6~3.0, 받음각과 옆미끄럼각은 각각 -10° ~ +10°의 범위에서 여러 비행조건에 대해서 테스트를 수행하였다. 예측된 대기자료는 받음각, 옆미끄럼각, 마흐수, 자유류 정압이며 참고 데이터와 비교하여 정확도를 분석하였다.
서포트벡터머신 (support vector machine)을 이용한 음성/음악 분류기는 높은 분류 정확도로 주목받고 있으나 많은 계산 량과 저장 공간을 요구하므로 특히 임베디드 시스템과 같이 자원이 제한 적인 경우에는 효율적인 구현이 필수적이다. 특히, 서포트벡터 (support vector)의 차원과 개수에 의해 결정되는 서포트벡터의 저장 공간의 크기는 일반적으로 임베디드 프로세서의 캐시 (cache)의 크기보다 훨씬 크므로 캐시에 존재하지 않는 서포트벡터를 메인 메모리로부터 읽어야 하는 경우가 많다. 메모리에서 데이터를 가져오는 데는 캐시나 레지스터와 비교했을 때 상대적으로 긴 시간과 많은 에너지가 소비되어 분류기의 실행시간과 에너지 소비를 증가시키는 요인이 된다. 본 논문에서는 분류기의 데이터 접근 양식을 보다 시간적 근접성을 가지게 변환하여 일단 프로세서 칩으로 불려진 데이터를 최대한 활용함으로써 메모리의 접근 횟수를 줄여 전체적인 서포트벡터의 실행시간의 단축시키는 기법을 제안한다. 실험을 통해 메모리로의 접근 회수의 감소와 이에 따른 실행시간 그리고 에너지 소비의 감소를 확인하였다.
OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing)시스템은 다수 반송파 전송의 특수한 형태로 볼 수 있으며 하나의 데이터열이 보다 낮은 데이터 전송률을 갖는 부반송파를 통해 전송된다. OFDM을 사용하는 중요한 이유 중 하나는 OFDM을 사용하면 주파수 선택적 페이딩이나 협대역 간섭에 대한 강건함이 증가하기 때문이다. 하지만, 시간 영역 OFDM 신호는 독립적으로 변조된 많은 부반송파들로 구성되므로 이들이 동위상으로 더해질 때 신호의 진폭이 증가하여 PAPR (Peak-to-Average Power Ratio)이 증가된다. 본 논문에서는 수신단의 구조에 변화를 주지 않으며 또한 추가적인 정보의 전송이 필요 없이 기존 수신기를 그대로 사용할 수 있는 PAPR 감소기법의 성능을 평가하였다. 이 방법은 에러 벡터 크기 (Error Vector Magnitude; EVM) 내에서 시간 영역과 주파수 영역 신호에 대하여 클리핑을 사용한 것으로 기존의 최적화 방법과 비교하여 계산량의 복잡도가 낮다. 이 기법을 비선형 증폭기를 사용하는 OFDM 시스템에서 평가하였다. 모의실험 결과, 시간 및 주파수 영역 클리핑 기반의 PAPR 감소기법은 TD (Total Degradation)관점에서 전력효율이 향상되며 증폭기의 비선형 왜곡의 영향을 줄이는 효과가 있음을 확인할 수 있었다.
자기지전류(MT)법은 지열조사에 효과적인 기술로 널리 적용되고 있다. 지열 지역의 복잡한 구조를 효율적으로 밝히기 위해서 보통 2차원 해석이 사용된다. 2차원 유한요소법(FEM)은 MT 해석을 위해 자주 사용되지만 소위 보조장의 계산 정밀도에는 주위를 기울어야 한다. Rodi (1976)는 보조장의 계산 정밀도를 향상시키는 방법을 제안하고 MOM 법이라 명명하였다. 그러나 이 방법은 유한요소 전체방정식의 대각 요소에 0을 추가하기 때문에 이를 풀 때 pivoting이 필요해 계산 효율이 떨어진다. 원래 MOM 법은 주로 역산 해석을 위해 고안된 것으로서 전기장과 자기장의 편미분을 동시에 구할 때 유용하다. 만일 모델링만이 필요하면 MOM 법을 경유하여 계수행렬을 수정하지 않아도 보조장을 FEM 해에서부터 직접 유도할 수 있다. 또한 MOM 법의 계산효율도 전체방정식 계수행렬의 행을 적절히 교환하면 크게 향상될 수 있다.
가상의 캐릭터가 이동하기 위해 경로를 계획하는 일은 컴퓨터 게임을 포함한 여러 응용 분야에서 필수적인 문제이다. 기존의 로봇 경로 계획과는 달리 하나 이상의 캐릭터가 그룹 이동을 하는 경우가 많으며 이 경우에는 이동 경로의 최단 여부보다는 자연스러운 그룹 이동 등의 질적인 면이 강조된다. 본 논문에서는 리더로 정해진 단일 캐릭터에 대해 정적인 환경에서의 전역 경로를 계획하고 이 경로를 따라 그룹이 이동하며 동적 장애물을 피하도록 지역 경로를 계획하는 2단계 경로 계획 방법을 제안한다. 그룹이 이동할 수 있는 공간은 리더를 중심으로한 정방형 격자 배열을 이용하여 확보하고 이를 격자창이라고 부른다. 멤버 캐릭터들은 격자창 공간 안에서 리더에 대한 상대적인 위치를 잡아 이동하며 격자창이 이동할 수 있는 경로를 계획하기 위해 정적 환경을 격자창에 대한 형태 공간으로 치환하여 로드맵을 구한다. 지역 경로 계획 단계에서는 리더에 대해 인공 포텐셜 필드를 이용하여 동적 장애물을 회피하도록 하고 나머지 멤버들에 대해서는 격자창 내에서 리더에 대한 상대적인 위치를 확보하는 방법으로 연산량을 줄인다. 제안하는 경로 계획 방법을 구현하기 위한 효율적인 알고리즘을 소개하며 정적 환경에서 계획된 경로를 따라 그룹이 이동하면서 동적 장애물에 대해 효과적으로 대처하는 것을 시뮬레이션을 통해 보여 준다.
본 논문에서는 저속의 무선 센서 네트워크(WSN: Wireless Sensor Network)에서 블록 FEC(Forward Error Correction) 알고리즘의 심볼 크기의 변화에 따른 802.11 MAC 프로토콜의 전송 효율과 전송 에너지를 해석적으로 분석한다. 블록 FEC 알고리즘은 심볼(symbol) 단위로 오류를 복원하므로, 주어진 무선 센서 채널에서 같은 FEC 체크 비트(check bit) 량을 사용하더라도 블록 FEC 알고리즘의 오류 패킷 복원률은 블록 FEC 심볼 크기에 의존적이다. 즉, 같은 양의 FEC 체크 비트를 사용하는 경우에, 연속된 군집 오류 길이는 작으면서 군집 오류가 자주 발생하는 채널에서는 작은 FEC 심볼이, 이에 반해 군집 오류의 길이는 크고 군집 오류 개수가 작은 군집적 분포를 보이는 채널에서 큰 FEC 심볼이 효율적이다. 심볼 크기의 영향을 평가하기 위해서 본 논문에서는 센서 노드 TIP50CM을 사용하는 WSN에서 수집한 패킷 트레이스를 기반으로 WSN 채널을 Gilbert 모델로 모델링하고, 심볼 크기가 다른 RS(Reed-Solomon) 코드를 생성하고 해석하기 위한 에너지를 측정하였다. 이러한 모델링된 채널과 각 RS 코드 생성과 해석 에너지를 이용하여 FEC 심볼 크기에 따른 RS FEC 코드를 채택한 802.11 MAC 프로토콜의 전송 효율과 전송 에너지를 계산하였다. 실제 측정 데이터와 해석적으로 계산한 데이터를 결합한 계산에 의하면 비슷한 FEC 체크 비트 량을 사용하더라도 FEC 심볼 크기에 따라 전송 효율은 최대 4.2%, 그리고 소요 에너지는 최대 35%의 차이가 발생한다.
본 연구에서는 riser 내부의 유체흐름에 의해 발생하는 유체력이 심해저 riser의 동특성에 미치는 영향에 관해 조사하였다. riser의 비선형 동적해석을 위해 riser 내부의 유체흐름을 시스템에 포함하여 수학적 모델을 개발하였으며 유도된 모델에 Galerkin의 유한요소근사법과 시간증분자를 적용함으로써 수치해석을 위한 모델을 개발하였다. 또한 시스템의 자유도를 줄이고 비선형모델의 수치해를 얻기 위해 행해지는 반복계산을 줄이며 정확도를 높이기 위해 riser의 축방향 extensibility 조건을 사용 하였다. 관내부 유체 흐름으로 인한 riser의 동특성에 미치는 영향을 상부 인장력, 조류속도, 파주기 등과 같은 여러 영향요인들을 변화시키면서 조사하였다. 수치해석 결과 내부류체 흐름으로 인한 영향을 줄이기 위해서는 riser의 상부에 인장력을 riser의 허용내력 한도내에서 증가시키는 방법이 있으나 심해저로 갈수록 인장력 증가에 한계가 있기 때문에 riser 주위에 부체를 부착시키는 방법이 제시된다. 이 이외에도 riser의 해석시 대변형으로 인한 비선형성을 고려하게 되면 내부 유체흐름이 riser의 동특성에 미치는 영향을 증가시킴을 알 수 있었다.
k-Nearest Neighbor(k-NN)그래프는 모든 노드에 대한 k-NN 정보를 나타내는 데이터 구조로써, 협업 필터링, 유사도 탐색과 여러 정보검색 및 추천 시스템에서 k-NN그래프를 활용하고 있다. 이러한 장점에도 불구하고 brute-force방법의 k-NN그래프 생성 방법은 $O(n^2)$의 시간복잡도를 갖기 때문에 빅데이터 셋에 대해서는 처리가 곤란하다. 따라서, 고차원, 희소 데이터에 효율적인 Locality Sensitive Hashing 기법을 (key, value)기반의 분산환경인 MapReduce환경에서 사용하여 k-NN그래프를 생성하는 알고리즘이 연구되고 있다. Locality Sensitive Hashing 기법을 사용하여 사용자를 이웃후보 그룹으로 만들고 후보내의 쌍에 대해서만 brute-force하게 유사도를 계산하는 two-stage 방법을 MapReduce환경에서 사용하였다. 특히, 그래프 생성과정 중 유사도 계산하는 부분이 가장 많은 시간이 소요되므로 후보 그룹을 어떻게 만드는 것인지가 중요하다. 기존의 방법은 사이즈가 큰 후보그룹을 방지하는데 한계점이 있다. 본 논문에서는 효율적인 k-NN 그래프 생성을 위하여 사이즈가 큰 후보그룹을 재구성하는 알고리즘을 제시하였다. 실험을 통해 본 논문에서 제안한 알고리즘이 그래프의 정확성, Scan Rate측면에서 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
본 연구는 데이터품질과 관련된 선행연구의 메타정보를 활용하여 연구경향을 분석하고 이를 통해서 산업계의 흐름을 예측하기 위한 목적의 연구이다. 다양한 분야에서 연구경향을 분석하려는 시도는 이어져 왔으나, 데이터품질 영역은 그 범위가 방대하여 선행 연구자료에 대한 분석을 수행하기 어려웠다. 본 연구는 Web of Science 색인DB에 수록된 최근 10년간의 연구 메타데이터를 수집하여 텍스트 마이닝, 사회연결망 분석기법을 활용한 시계열 네트워크 분석을 수행하였다. 연구주제 분석 결과, 수학 및 전산 생물학, 화학, 건강관리 과학 및 서비스, 생화학 및 분자 생물학, 운영 연구 및 경영 과학, 의료정보학은 연구비율이 감소하고 있었고, 환경, 수자원, 지질학, 계측기 및 계측의 연구비율은 증가하고 있었다. 또한 사회연결망 분석 결과 데이터품질 연구에서는 분석, 알고리즘, 네트워크의 주제가 중앙성이 높은 중요한 주제로 나타났으며, 이미지와 모델, 센서, 최적화가 데이터품질에서 중요한 주제로 등장하는 추세를 보였다. 데이터품질의 산업과 연관관계 분석 결과는 기술, 산업, 건강, 유틸리티, 고객서비스가 연관성이 높은 산업으로 나타났다. 본 연구의 결과는 데이터품질 연구의 패턴을 분석하고 산업과 연관관계를 찾는 데이터품질 관련 연구자 뿐아니라 산업계에도 유용한 자료로 활용되리라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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