본 논문에서는 깊이 맵(depth map)에 대한 효율적인 부호화를 위하여 전처리 기법을 제안한다. 현재 3차원 비디오 부호화(3D video coding : 3DVC)에 대한 표준화가 진행 중에 있지만 아직 깊이 맵의 부호화 방법에 대한 표준은 확정되지 않은 상태이다. 제안하는 기법에서는 먼저 입력된 깊이 맵의 히스토그램 분포를 가우시안 혼합모델(Gaussian mixture model : GMM) 기반의 EM(expectation maximization) 군집화 기법을 이용하여 분리한다. 분리된 히스토그램을 기반으로 깊이 맵을 여러 개의 레이어로 분리하게 된다. 분리된 각각의 레이어에서 배경과 객체의 포함여부에 따라 다른 조건의 민쉬프트 필터(mean shift filter)를 적용한다. 결과적으로 영상내의 각 영역 경계는 최대한 살리면서 영역내의 화소 값에 대해서는 평균 연산을 취하여 부호화시 효율을 극대화 하고자 하였다. 다양한 실험영상에 대하여 제안한 기법을 적용한 깊이 맵을 부호화하여 비트율(bit rate)이 감소하고 부호화 시간도 다소 줄어드는 것을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 가우시안 혼합모형을 이용한 새로운 칼라 영상의 분할 알고리즘을 제안한다. 기존의 EM 알고리즘의 문제점인 국부적 최대값의 문제를 해결하기 위하여 최대 엔트로피의 원리를 이용하는 결정적 어닐링 EM 알고리즘을 소개하였고, 여러 색상들로 구성된 영상에 대하여 가우시안 혼합모형을 가정하였으며, 결정적 어닐링 EM 알고리즘을 사용하여 이들의 모수를 추정하는 방법을 알아보았다. 또한 혼합모형에 성분의 수를 자동으로 결정할 수 있는 방법을 제시하였으며 선택된 최적의 혼합모형을 사용하여 각 화소에 대한 사후확률을 계산하고 이들의 최대값을 이용하여 영상분할을 실시하였다. 결정적 어닐링 EM 알고리즘이 기존의 EM 알고리즘보다 혼합모형의 모수를 더 정확하게 추정한다는 것과 혼합모형의 성분의 수를 결정하는 제안된 방법의 성능을 실험결과를 통하여 고찰하였고, 또한 두 가지 실제 영상을 통하여 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘 보다 영상을 더 효율적으로 분할 할 수 있음을 보였다.
선형 제약 만족 최적화 문제는 선형식으로 표현 가능한 목적함수 및 복잡한 제약조건을 포함하는 조합 최적화 문제를 의미한다. 정수계획법은 이와 같은 문제를 해결하는 데 매우 효과적인 기법으로 알려져 있지만 문제의 규모가 커질 경우 준최적해를 도출하기까지 매우 많은 시간과 메모리를 요구한다. 본 논문에서는 지역 탐색과 정수계획법을 결합하여 탐색 성능을 향상할 수 있는 방안을 제시한다. 기본적으로 대상 문제의 해결을 위해 지역 탐색의 가장 단순한 형태인 단순 언덕오르기 탐색을 사용하되 이웃해 생성 시 정수계획법을 적용한다. 또한 부가적으로 초기해 생성을 위해 제약 프로그래밍을 활용한다. N-Queens 최대화 문제를 대상으로 한 실험 결과, 본 논문에서 제시한 기법을 통해 다른 탐색 기법들보다 훨씬 더 좋은 해를 도출할 수 있음을 확인할 수 있었다.
컨테이너 터미널의 중요한 운영 목표는 선박에 컨테이너를 싣고 내리는 안벽 크레인(QC: quay crane) 작업의 효율을 극대화하는 것이다. QC 작업 효율의 극대화를 위해서는 장치장과 QC 사이를 오가며 컨테이너를 운반하는 내부트럭(YT: yard tractor)의 운행 지연이 최소화되어야 하는데, 터미널 내부의 교통 정체가 이를 어렵게 하는 경우가 많다. 본 논문에서는 YT와 외부트럭이 혼재하여 다니는 터미널에서YT의 운영 데이터만을 기반으로 터미널 내부 교통 속도를 예측하는 모델을 학습하는 방안을 제안한다. 외부트럭에 대한 교통 데이터는 구할 수 없지만, 대신 YT 운영 데이터에는 가까운 미래의 YT 운행 경로에 관한 정보가 포함되어 있어서 교통 예측에 상당한 도움이 된다. 시뮬레이션 실험 결과 제안 방안으로 학습한 모델이 상당히 정확한 수준으로 교통 속도를 예측할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 802.16e OFDMA/TDD 시스템의 하향링크에서 제안된 FASA (Fairness insured Aggressive Sub-channel Allocation) 알고리즘을 적용하여 사용자에게 적절한 부채널을 할당한 후, 제안된 Improved CHC 알고리즘을 통해 적절한 전송전력을 할당하는 결합할당 알고리즘을 제안한다. FASA 알고리즘은 선택된 사용자에게 최대의 채널 이득을 보장해줄 수 있는 복수개의 부채널이 존재할 경우, 그 중 주변 사용자들에게 가장 적은 채널이득을 보장해주는 부채널을 선택된 사용자에게 할당함으로써 시스템의 Throughput을 최대화 시키는 알고리즘이다. 또한 본 논문에서 제안된 Improved CHC 알고리즘은 사용자에게 할당되는 하향링크 전송 전력 중, 잉여전력을 수거하고 재할당함으로써 시스템의 전송전력할당의 효율성을 최대화 시키는 알고리즘이다. Improved CHC 알고리즘을 통해 추가적인 Throughput 및 공평성의 향상을 얻을 수 있다.
기존 무선에너지 하비스팅시스템에서 유저는 하나의 Hybirid-AP (H-AP)로부터 에너지와 정보를 동시에 받았다. 하지만 무선에너지 하비스팅은 거리가 멀수록 감쇄가 심하기 때문에 H-AP에서 거리가 먼 유저들은 낮은 하비스팅 효율 가진다 (이중 근거리/원거리 문제). 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문은 Power beacon (PB)을 통해 유저에게 별도의 파워를 공급하는 비결합 무선에너지 하비스팅 네트워크를 시스템 모델로 사용하였다. 이 논문의 주된 목적은 다양한 제약 조건과 Quality of service (QoS), 그리고 Quality of harvested power (QoP)를 만족하면서 목적 함수인 Energy efficiency (EE)를 최대화 하는 것이다. 제안된 시스템은 라그랑지안 쌍대 분해법 이론을 기반으로 EE 최대화를 위한 최적의 시간 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘을 통해 프레임 분해 요소, H-AP의 송신파워, 그리고 PB의 송신파워의 최적 값과 EE의 최대값을 구할 수 있다. 모의 실험 결과는 제안된 알고리즘으로 파라미터가 최적 값으로 빠르게 수렴하고 제안된 모델의 성능이 기존의 시스템 모델보다 우수하다는 것을 증명한다.
공기압축기는 공장 및 설비 가동에 사용되는 필수 장비로서 국내 산업용 전기의 20%이상을 소비하고 있어 실시간 센서 데이터 모니터링에 의한 소비전력 절감 분석은 중요하다. 이러한 모니터링 변수들 중 특히 유량과 압력은 소비 전력과 직접적인 상관관계가 있다. 본 논문은 EM 알고리즘을 이용한 유량과 전력의 이변량 분류 분석을 통하여 유량 센서의 계측치가 센서 의측정 한계에 의한 오류인지를 파악하는 방법을 제시하여 우측 한계 측정치가 존재하는 데이터에서 더욱 정확한 유량과 전력간의 상관관계를 통한 분석이 가능하도록 하였다.
은닉 마코프 모델 (hidden Markov Model, HMM) 기반 음성 합성 시스템에서 파라미터 적응을 위해 널리 쓰이는 기법으로 최대 공산 선형 회귀 (maximum likelihood linear regression, MLLR)이 있다. 이전 연구에서 우리는 각 MLLR 파라미터를 인자화된 MLLR (Factored MLLR, FMLLR) 형태로 확장하는 형태를 제안하였다. FMLLR 파라미터를 기존의 EM 알고리즘 형태로 구하는 기법 역시 제안하였고, 이를 통해 보완 정보를 활용하여 적응 학습을 수행할 수 있게 하였다. 본 논문에서는, FMLLR 기법을 스펙트럼 파라미터에 사용하는 것뿐 아니라 피치에도 적용하여 그 성능을 향상시키는 것에 대한 탐구를 수행하였다. 감정 음성을 생성하는 여러 실험을 통해, 우리는 제안하는 기법이 피치 및 스펙트럼에 대해 효과적으로 작용하는 것을 확인하였다.
임도망 계획시 GIS의 활용은 시공전에 노선을 평가할 수 있어 노선선정의 잦은 변경에 따른 불필요한 노력과 경비를 절감할 수 있다. 본 연구는 임도망의 종합적인 계획을 위하여 지형정보시스템을 이용하여 경남 남해군에 위치한 금산주변의 국유림을 대상으로 노선선정기준에 따른 합리적이고 환경친화적인 임도망의 계획방법을 제시하고 그 적용성을 검토하였다. 효율적인 노선선정을 위하여 분석항목별 노선통과의 적합성 여부를 평가하는 기준으로 각 격자에 가중치(점수)를 주었으며, 구조적인 측면의 종단물매와 생산적인 측면에서 투자효과의 최대화에 의한 2가지 노선선정기준에 따라 임도망을 계획하고 그 결과를 분석하였다. 종단물매를 고려하여 임도망을 계획한 결과, 총연장 및 임도밀도는 20.41km, 6.92m/ha로 나타났으며, 구조적인 측면의 종단물매와 투자효과의 최대화에 의한 방법을 조합하여 노선을 계획한 결과 총연장 및 임도밀도는 21.15km, 7.17m/ha로서 구조적인 측면의 임도망 계획결과에 비하여 높게 나타났다. GIS 기법에 의한 임도망의 계획은 각 대안별 평가를 통하여 최종 의사결정자가 최적의 임도망을 선택할 수 있는 의사결정지원체계로서 중요한 정보를 제공할 수 있는 것으로 평가된다.
영역 분리에 의한 명암대비 방법들이 제안되어 왔지만 영상의 히스토그램에 따라 과포화 되는 부작용이나 밝기 값 보존과 명암대비 효과의 상반 관계에 대한 개선이 필요하다. 본 논문은 다양한 히스토그램에서도 명암 대비가 개선 되도록 영역 분리 시 각 서브 영역이 가우시안 분포를 갖도록 분리하고 영역별 평활화하는 명암 대비 방법을 제안 한다. 영역 분리는 $L^*a^*b^*$ 컬러 공간에서 K-평균 방법과 기대-최대 방법에 의해 영역맵과 확률맵을 생성하며 영역별 히스토그램 평활화 방법은 영역간 히스토그램 중복 최소를 위해 평균값 이동과 영역 분리에서 생성된 확률맵을 변환 함수에 활용함으로써 영역별 밝기값을 보존 하였다. 실험은 기존의 명암 대비 방법들과 평균 밝기 차이와 평균 엔트로피 값을 이용하여 밝기 변화가 적고 영상의 세부 정보가 표현됨에 의한 명암대비 개선을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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