본 연구는 비행체의 목표지와 진입방향이 정해졌을 때, 목표지점 3차원 모델의 형상과 비행체의 원형공산오차를 고려하여 최종 목표점을 자동으로 생성해 내는 기법에 대한 것이다. 기존에는 목표점을 사용자가 경험에 의존하여 선정하거나 단순히 중심으로 선정하는 경우가 많았고, 진입방향이 정해지기 전 선정하였기 때문에 최적의 위치를 선정할 수 없었다. 본 연구에서는 진입방향이 결정된 후 자동으로 목표점을 생성하여 이러한 문제들을 해결하고자 하였다. 기법은 크게 참조면 및 진입 후보점을 생성하는 단계, 각 진입 후보점의 점수를 계산하는 단계, 마지막으로 최종 목표점을 계산하는 총 3개의 단계로 이루어져 있으며, 본문에서는 각 단계에 대한 설명과 다양한 테스트케이스를 이용한 실험 결과를 기술한다. 본 연구를 통해 사용자는 비행체가 정상진입이 가능할 확률이 높은 목표점을 손쉽게 확인 및 적용 할 수 있다.
본 논문은 비디오 및 게임 영상에서 인접한 프레임의 차영상을 이용하여 디스플레이 주변의 조명 장치를 제어하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 현재 프레임의 대표 색상을 추출하는 단계, 이전 프레임과의 차영상으로부터 변화량을 측정하고 변화 색상을 추출하는 단계, 새로운 대표 색상을 생성하는 단계의 세 단계로 구성된다. 변화량을 측정하기 위해 이미지를 사람 지각 시스템에 가까운 YUV 색공간으로 변환하고 차영상을 구한 후, 각 화소별 색차의 합을 변화량으로 사용하였다. 새로운 대표색상은 변화량에 비례하여 변화색상을 반영한다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 동일한 동영상에 대하여 시간에 따른 조명 효과의 변화 양상을 비교하였다. 실험 결과 기존 방법보다 더 역동적인 조명효과를 보이는 것을 확인하였다.
데스크탑 그리드는 컴퓨팅 집약적인 분산 어플리케이션을 수행하는데 있어서 유망한 플랫폼으로 부각되고 있다. 그러나 비 신뢰적이고 예측할 수 없는 자원의 특성 때문에 데스크탑 그리드에서 병렬 어플리케이션의 효율적인 스케줄링은 어려운 문제로 알려져 있다. 이에 따라서 빈약한 스케줄링 능력과 함께 현재 데스크탑 그리드는 고 처리 어플리케이션(high throughput application)의 실행에는 적합하지만 빠른 반환 시간을 요구하는 어플리케이션의 실행을 지원하는데 있어서 어려움을 갖는다. 빠른 반환 시간을 요구하는 어플리케이션의 효율적인 실행은 어플리케이션의 전체 실행 시간(makespan)을 축소함으로써 해결할 수 있는 문제로써 데스크탑 그리드가 이를 지원할 수 있게 하는 것은 매력적인 제안이 될 것이다. 본 논문에서는 데스크탑 그리드에서 효율적인 어플리케이션의 실행을 지원하기 위한 새로운 스케줄링 방법을 제안한다. 7주간의 시간동안 40대의 데스크탑에서 추출된 추적(trace) 데이타의 분석을 통해서 데스크탑 사용 경향성과 비 신뢰적인 데스크탑의 영향이 스케줄링의 성능을 개선하는데 있어서 활용 될 수 있음을 확인하였고 이 요소들을 고려함으로써 데스크탑 그리드의 비 신뢰적이고 예측할 수 없는 자원의 특성을 스케줄링에 적절하게 반영 할 수 있는 스케줄링 기법이 제안되었다. 제안된 스케줄링 기법은 실제 데스크탑들의 행동 패턴을 반영한 추적 기반 시뮬레이션(trace-driven simulation)을 통해서 기존의 스케줄링 방법들과 스케줄링 성능이 비교되었고 시뮬레이션 결과를 통해서 제안된 스케줄링 기법이 기존의 데스크탑 스케줄링 기법들에 비해서 병렬 어플리케이션의 전체 실행 시간을 축소하고 중지(suspension)와 장애(failure)의 발생 빈도를 줄이는 것을 보여준다.
본 논문은 아이콘 인덱싱 메커니즘(Icon indexing Mechanism)을 이용한 물체 인식 시스템을 구성함에 있어 기존의 모델을 계층적으로 찾아가는 탐색 트리의 방법을 보완하여 해시 테이블을 작성함으로써 모델의 검색에 필요한 시간을 줄이는 방법을 제안하고자 한다. 본 논문에서는 인접하는 다섯 개의 장점을 이용하여 매칭에 필요한 모델을 구조적 단위의 스트링으로 선정하였으며, 모델 스트링들간의 유사성을 측정하기 위하여 스트링 매칭 알고리듬을 이용하였다. 그리고 이들 스트링중 유사성이 가장 높은 스트링을 참조 스트링으로 선정하여, 참조 스트링으로부터의 각 스트링간의 거리를 해시의 킷값으로 이용하여 검색에 필요한 해시 테이블을 검색한다. 검색 결과 입력 영상으로부터 구해진 하나의 특권 스트링은 하나 혹은 여러 개의 모델에 대한 가설을 생성할 수 있으며, 이를 다시 해싱을 통하여 검색된 모델 스트링들과의 거리를 재계산하여 이 값이 주어진 임계값보다 작은 모델스트링과 최종 매칭이 되는 것으로 간주하였다. 실험결과 모델을 계층적으로 찾아가는 기존의 방식이 평균 8-10번의 거리를 계산해야만 매칭을 행할 수 있었음에 반해 제안한 방법은 2-3번의 거리 계산만으로 매칭을 행할 수 있었다.
본 연구에서는 다각형 메쉬 모델들에 대한 시뮬레이션 수행시 주요 병목현상으로 제기되는 충돌감지의 효율성을 높이기 위하여, 연속 시간사이에서 이산시간 스위프트로 형성된 프리즘을 단위로 하는 효율적 메쉬 컬링 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 우선, 연속 시간사이에서 대응되는 두 삼각형을 이용하여 프리즘을 정의하고, 프리즘 단위의 폐쇄검사(Occlusion Query) 기반 가시성 테스트(Visibility Test)를 실시하여, 교차 가능성이 없는 프리즘을 세부 충돌테스트의 대상에서 제외시킨다. 또한, 가시성 테스트 결과로 추출된 프리즘의 충돌가능 집합(PCS: Potential Colliding Set)에서 충돌 가능성이 없는 프리즘의 쌍들을 분리축 테스트(SAT: Separating Axis Test)을 기반으로 분류하는 협대역 컬링(Narrow Band Culling)을 수행한다. 분리축 테스트 시, 두 프리즘의 영역을 각각의 반공간(Half Space)에 포함시키는 평면을 정의하고 이에 수직인 주축을 정의하여, 단일 주축에 대한 분리 검사를 수행함으로써 수행 효율성을 높인다. 제안기법의 성능을 평가하기 위하여 서로 다른 크기의 벤치마크 모델을 선정하고, 제안 기법 적용 전후의 세부 층돌검사 대상 프리즘 쌍의 수를 비교하였다. 또한, 단일 주축에 대한 분리축 테스트 기반 컬링의 효율성을 입증하기 위하여, 프리즘 쌍에 대한 가시성테스트 실험 결과와 비교하였다. 2916개와 2731개의 삼각형으로 구성된 두 메쉬모델에 대한 컬링 실험에서, 제안 컬링기법 적용시 99%의 효과적인 컬링결과를 얻었다.
탐사 지구물리학에서 수치 모사는 지하매질에서의 탄성파 전파 현상을 이해하는데 중요한 통찰력을 제공한다. 탄성파 모사는 음향파 근사에 의한 수치 모사보다 계산시간이 많이 소요되지만 전단응력 성분을 포함하여 보다 현실적인 파동의 모사를 가능하게 한다. 그러므로 탄성파 모사는 탄성체의 반응을 탐사하는데 적합하다고 할 수 있다. 계산 시간이 길다는 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는 그래픽 프로세서(GPU)를 이용하여 탄성파 수치 모사 시간을 단축하고자 하였다. GPU는 많은 수의 프로세서와 광대역 메모리를 갖고 있기 때문에 병렬화된 계산 아카텍쳐에서 사용할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서 사용한 GPU 하드웨어는 NVIDIA Tesla C1060으로 240개의 프로세서로 구성되어 있으며 102 GB/s의 메모리 대역폭을 갖고 있다. NVIDIA에서 개발된 병렬계산 아카텍쳐인 CUDA를 사용할 수 있음에도 불구하고 계산효율을 상당히 향상시키기 위해서는 GPU 장치의 여러 가지 다양한 메모리의 사용과 계산 순서를 최적화해야만 한다. 본 연구에서는 GPU 시스템에서 시간영역 유한차분법을 이용하여 2차원과 3차원 탄성과 전파를 수치 모사하였다. 파동전파 모사에 가장 널리 사용되는 유한차분법 중의 하나인 엇갈린 격자기법을 채택하였다. 엇갈린 격자법은 지구물리학 분야에서 수치 모델링을 위해 사용하기에 충분한 정확도를 갖고 있는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서 제안한 모델링기법은 자료 접근 시간을 단축하기 위해 GPU 장치를 메모리 사용을 최적화하여 가능한 더 빠른 메모리를 사용한다. 이점이 GPU를 이용한 계산의 핵심 요소이다. 하나의 GPU 장치를 사용하고 메모리 사용을 최적화함으로써 단일 CPU를 이용할 경우보다 2차원 모사에서는 14배 이상, 3차원에서는 6배 이상 계산시간을 단축할 수 있었다. 세 개의 GPU를 사용한 경우에는 3차원 모사에서 계산효율을 10배 향상시킬 수 있었다.
We extend the sue of the method of least square to develop a recursive algorithm for the design of adaptive transversal filters such that, given the least-square estimate of this vector of the filter at iteration n-1, we may compute the updated estimate of this vector at iteration a upon the arrival of new data. We begin the development of the RLS algorithm by reviewing some basic relations that pertain to the method of least squares. Then, by exploiting a relation in matrix algebra known as the matrix inversion lemma, we develop the RLS algorithm. An important feature of the RLS algorithm is that it utilizes information contained in the input data, extending back to the instant of time when the algorithm is initiated. In this paper, we propose new tap weight updated RLS algorithm in adaptive transversal filter with data-recycling buffer structure. We prove that convergence speed of learning curve of RLS algorithm with data-recycling buffer is faster than it of exiting RL algorithm to mean square error versus iteration number. Also the resulting rate of convergence is typically an order of magnitude faster than the simple LMS algorithm. We show that the number of desired sample is portion to increase to converge the specified value from the three dimension simulation result of mean square error according to the degree of channel amplitude distortion and data-recycle buffer number. This improvement of convergence character in performance, is achieved at the (B+1)times of convergence speed of mean square error increase in data recycle buffer number with new proposed RLS algorithm.
콘크리트의 투수계수는 콘크리트 구조물의 내구성능 및 미세구조의 밀실성을 판단할 수 있는 핵심적인 재료 매개변수이다. 투수계수를 산정하기 위한 많은 연구들이 있었으나, 시멘트페이스트 및 골재 각각이 콘크리트의 투수성능에 미치는 영향을 다룬 연구는 드물다. 더우기, 탄산화가 염소이온의 확산계수에 큰 영향을 미칠 수 있음에도 불구하고, 탄산화된 콘크리트에 대한 확산계수를 다룬 연구는 매우 드문 실정이다. 본 연구의 목적은 탄산화 및 비탄산화된 콘크리트의 투수계수를 추정할 수 있는 기초적 접근방법을 개발하는 것이다. 본 연구에서는 미세구조 모델 및 시멘트의 경화특성을 기초로 투수계수를 산정할 수 있는 해석적 기법이 개발되었는데, 시간단계별로 변화하는 투수계수의 해석과 탄산화된 콘크리트의 투수계수를 계산할 수 있다. 탄산화된 콘크리트에서 감소된 공극량이 계산되었으며 이는 투수계수의 산정에 이용되었다. 해석 결과는 실험적 결과를 얻어서 상호비교하여 검증하였다.
로파/데몬 그램은 수동소나의 특성을 확인하기 위해 수중 음향 신호에 대한 방위, 시간, 주파수를 시각적으로 표현한 결과이다. 이러한 그램들은 기존의 압축 기법들을 적용하기 힘든 토널 성분과 같은 특징들을 포함하고 있다. 본 논문에서는 이진맵과 예측 기법으로 구성된 새로운 로파 및 데몬 그램 압축 기법을 제안한다. 먼저 각 주파수 빈에 대한 예측을 결정하는 이진맵을 생성하고, 프레임을 몇 개의 매크로 블록으로 구분한다. 각 매크로 블록에 대해 인트라 예측과 인터 예측을 적용하여 나머지를 계산한다. 그리고 이진맵에서 유효한 빈들에 대해 예측을 수행하고 엔트로피 부호화를 위해 나머지를 양자화 한다. 이진맵과 예측모드를 전송함으로써 복호기는 동일한 절차로 그램을 복원한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 알고리즘의 로파와 데몬 그램 압축 결과가 기존의 데이터 압축 기법에 비해 우수함을 확인한다.
본 논문에서는 네트워크 코딩을 쓰는 언더레이 인지 무선 네트워크에서의 주파수 할당과 경로 선택 기법을 제안한다. 네트워크 코딩 기법과 언더레이 인지 무선을 같이 고려하여 경로를 선택하고, 선택한 경로로 통신하는 SU들의 전체 시스템 처리율을 최대화 하는 최적화 문제를 제안한다. 제안한 최적화 문제를 다중 차원 다중 선택 배낭 문제로 변환한 후, 선형 계획 완화를 적용하여 전체 시스템 처리율에 대한 이론적인 상한 값을 제시하고, 주어진 환경에 대해서 SU들의 전체 시스템 처리율을 BFS를 통해 구한다. 성능 비교를 위해 링크 품질 기반의 LQF기법에 대한 SU들의 전체 시스템 처리율을 구하고, BFS를 사용한 경우의 SU들의 시스템 처리율과 비교 분석한다. 시뮬레이션을 통해, 네트워크 코딩 적용 시 네트워크 코딩을 적용하지 않는 경우보다 성능이 개선됨을 보이고, 언더레이 인지 무선 네트워크에서 제안한 기법에 대한 BFS를 사용한 SU들의 시스템 처리율이 LQF를 사용한 SU들의 시스템 처리율보다 더 높음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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