인터 예측의 핵심 요소는 ME와 MC이다. ME는 SAD(Sum of Absolute Difference)와 같은 정합기준을 사용하는 것뿐만 아니라 비트스트림의 최종 비트수에 따라서 최적의 움직임 벡터를 찾는다. 인터 예측부호화는 고화질의 실시간 비디오 응용에 있어서 언제나 주된 병목을 초래한다. 따라서 실시간 비디오 응용에서는 인터 예측을 수행하는 고속의 전용 하드웨어를 필요로 한다. 본 논문에서는 H.264/AVC의 움직임 추정기를 연구하였다. 설계된 움직임 추정기는 2-D 시스토릭 배열 기반으로 기본 처리기 요소를 병렬로 연결하여 SAD 값을 빠르게 계산한다. 참조데이터를 상위영역과 하위영역으로 나누어 각각의 연결선을 두고 입력 시퀀스를 조절하여 파이프라인 중지 없이 연속적인 연산을 수행한다. 데이터 재사용 기법을 통하여 메모리 엑세스를 줄였고 특별한 지연 없이 최소의 SAD를 갖는 파티션을 찾아내어 움직임 벡터를 생성하게 하였다. 설계된 움직임 추정기는 가변 블록 크기를 지원하며 하나의 매크로블록의 연산을 하는데 328 사이클이 소요된다. 논문 [6]이 로컬메모리를 사용하는 것과 달리, 본 논문은 로컬메모리를 사용하지 않는다.
두 개 이상의 동축선을 사용하여 한 쪽은 동축선을 직렬로 연결하고, 반대 쪽은 동축선을 병렬로 연결하면 광대역에서 동작하는 임피던스 변환회로가 된다. 동축선을 이용한 광대역 임피던스 변환회로는 동축선의 외곽 도체를 임피던스 변환에 이용하기 때문에 수식 또는 시뮬레이션 프로그램을 통한 예측이 매우 어렵다. 본 논문에서는 ${\lambda}/4$-마이크로스트립 선로 임피던스 변환회로의 선로 신호 감쇄에 대한 전달 특성(S21) 해석을 바탕으로 $25{\Omega}$ 동축선 두 개를 이용한 광대역 4:1($50{\Omega}:12.5{\Omega}$) 전송선로 임피던스 변환회로를 제작하여 동작 특성을 살펴보았다. 두 개의 동축선을 이용한 광대역 임피던스 변환기는 동축선의 길이를 90도(${\lambda}/4$)로 인식하는 주파수에서 신호 전달 특성(S21)이 급격히 감소하는 노치 특성이 발생하였다. 또한, 동축선 길이의 $0.06{\sim}0.2{\lambda}$에 해당하는 주파수 범위에서 신호 전달특성(S21) -0.2dB 이내의 값을 가졌다. 이러한 신호 전달특성(S21)은 출력 단에 연결된 마이크로스트립 선로의 길이 변화를 통해 약간의 동작 주파수 범위 변화와 원하는 주파수에서 최적의 신호 전달특성(S21)을 설정할 수 있음을 확인하였다.
Often a network becomes complex, and multiple entities would get in charge of managing part of the whole network. An example is a utility grid. While the entire grid would go under a single utility company's responsibility, the network is often split into multiple subsections. Subsequently, each subsection would be given as the responsibility area to the corresponding sub-organization in the utility company. The issue of how to make subsystems of adequate size and minimum number of interconnections between subsystems becomes more critical, especially in real-time simulations. Because the computation capability limit of a single computation unit, regardless of whether it is a high-speed conventional CPU core or an FPGA computational engine, it comes with a maximum limit that can be completed within a given amount of execution time. The issue becomes worsened in real time simulation, in which the computation needs to be in precise synchronization with the real-world clock. When the subject of the computation allows for a longer execution time, i.e., a larger time step size, a larger portion of the network can be put on a computation unit. This translates into a larger margin of the difference between the worst and the best. In other words, even though the worst (or the largest) computational burden is orders of magnitude larger than the best (or the smallest) computational burden, all the necessary computation can still be completed within the given amount of time. However, the requirement of real-time makes the margin much smaller. In other words, the difference between the worst and the best should be as small as possible in order to ensure the even distribution of the computational load. Besides, data exchange/communication is essential in parallel computation, affecting the overall performance. However, the exchange of data takes time. Therefore, the corresponding consideration needs to be with the computational load distribution among multiple calculation units. If it turns out in a satisfactory way, such distribution will raise the possibility of completing the necessary computation in a given amount of time, which might come down in the level of microsecond order. This paper presents an effective way to split a given electrical network, according to multiple criteria, for the purpose of distributing the entire computational load into a set of even (or close to even) sized computational loads. Based on the proposed system splitting method, heavy computation burdens of large-scale electrical networks can be distributed to multiple calculation units, such as an RTDS real time simulator, achieving either more efficient usage of the calculation units, a reduction of the necessary size of the simulation time step, or both.
음성 변환(Voice Conversion)은 개인의 음성 데이터를 다른 사람의 음향적 특성(음조, 리듬, 성별 등)으로 재생성할 수 있는 기술로, 교육, 의사소통, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문은 StarGAN-VC 모델을 기반으로 한 접근 방식을 제안하여, 병렬 발화(Utterance) 없이도 현실적인 음성을 생성할 수 있다. 고정된 원본(source) 및 목표(target)화자 정보의 원핫 벡터(One-hot vector)를 이용하는 기존 StarGAN-VC 모델의 제약을 극복하기 위해, 본 논문에서는 사전 훈련된 Rawnet3를 사용하여 목표화자의 특징 벡터를 추출한다. 이를 통해 음성 변환은 직접적인 화자 간 매핑 없이 잠재 공간(latent space)에서 이루어져 many-to-many를 넘어서 any-to-any 구조가 가능하다. 기존 StarGAN-VC 모델에서 사용된 손실함수 외에도, Wasserstein-1 거리를 사용하여 생성된 음성 세그먼트가 목표 음성의 음향적 특성과 일치하도록 보장했다. 또한, 안정적인 훈련을 위해 Two Time-Scale Update Rule (TTUR)을 사용한다. 본 논문에서 제시한 평가 지표들을 적용한 실험 결과에 따르면, 제한된 목소리 변환만이 가능한 기존 StarGAN-VC 기법 대비, 본 논문의 제안 방법을 통해 다양한 발화자에 대한 성능이 개선된 음성 변환을 제공할 수 있음을 정량적으로 확인하였다.
현재 주요 항공기술 선진국들은 군용기에서 거둔 무인항공기의 성공을 그 성장성과 효용성에 주목하고 민간 부문으로 확대하려는 노력을 경주하고 있으며 그 결과 민간 무인항공기 시장은 2020년 경에는 그 시장규모를 약 88억불에 달할 것으로 보면서 앞으로 가장 유망한 시장의 하나가 될 것으로 예상하고 있다. 그 용도도 원격탐사, 통신중계, 환경감시, 기상관측, 국경감시, 산불감시, 위험지역 정찰, 치안, 교통, 재난구호 지원활동 등 다양한 분야에 걸쳐 있다. 그러나 현재의 항공교통체계는 유인항공기 위주로 운용되고 있는 실정이어서 조종사가가 탑승하지 않는 무인항공기의 등장으로 무인항공기 운용을 고려한 조정이 필요하게 되었으며 그 조정에 필수적으로 수반하는 것이 법제화 작업이다. 현재 무인항공기 운용에 관한 법제화 작업은 전 세계적으로 ICAO가 중심이 되어 표준화 작업을 진행 중에 있으며 미국, 영국, 호주 등 국가는 개별적으로 법 규정을 마련하여 운용 중에 있다. 본 논문에서는 ICAO산하의 무인항공기시스템연구그룹(UASSG)의 활동과 무인항공기 법제화에 앞서가고 있는 미국, 영국, 호주의 법제화를 소개 하였다. 이중 미국의 경우는 2012년 2월14일에 오바마 대통령이 미국의 국가공역에서의 무인항공기를 운용하도록 하는 제반 법령 및 규정을 2015년 9월30일 시한으로 제정하도록 하는 법안에 서명함으로서 가장 적극적이다. 우리나라의 경우는 현재 국내 항공법상의 정의 규정과 비행허가에 관한 일부 사항을 제외하고는 운용에 관한 규정은 거의 전무한 상태라고 할 수 있다. 그러나 현실에 있어서는 군사용 및 민간 무인항공기가 실제 개발 운용되고 있는 실정이며 국토교통부에서는 상업용 민간무인항공기 개발을 우리나라의 항공기 제작 및 수출부문에 있어 가장 국제경쟁력 있는 분야로 보아 적극적으로 추진할 계획이어서 국내적으로도 무인항공기 운용을 위한 제반 사항에 대한 법제화가 필요하게 되었다. 무인항공기 운용을 위한 법제화 작업 중 가장 중요하다고 생각되는 부분은 (1)공역사용, (2)항공종사자 자격인증, (3)무인항공기 감항인증 및 기술기준인증 등 이지만 이외에도 (4)무인항공기 등 관련 사항에 대한 정의 규정, (5)무인항공기의 분류체계, (6)탑재장비 및 탑재서류, (7)통신, (8)비행규칙, (9)무인항공기 항공종사자 교육훈련, (10)보안, (11)보험, (12)기타 법제화가 필요한 사항으로 나누어 법제화 작업이 이루어져야 한다고 본다. 이와 함께 우리나라도 2012년 12월에 UASSG에 참가하였으므로 국제기준의 수립에 능동적이고도 주도적으로 참여하여 국제 사회에 기여함은 물론 무인항공기와 관련된 국제 관련 법령의 동향과 선진국의 사례를 파악하여 무인항공기 운용을 위한 국내 관련 법령을 선진형으로 제정 정비하는 법제화 작업을 병행하여야 할 것으로 본다.
2020년 1월 국내 최초 환자가 발생한 코로나19(COVID 19)는 다양한 분야에 영향을 끼쳤다. 그중에서도 가장 타격을 받은 곳은 관광 분야라 하겠다. 특히 강원도 지역은 관광 기반의 산업 구조가 지역의 근간을 이루고 있고 관광산업이 소상공인 및 소기업의 주요 소득원이므로 그 피해가 크다. 이와 같은 피해 상황 및 정도를 확인하고자 강원권 지역 중에서 대중적 접근성이 가장 편리하며 서울 및 수도권 등에서 대중교통을 이용하여 당일 관광이 가능하고, 일반적인 이미지가 적은 비용을 사용한 관광이 가능하다고 인식되고 있는 춘천 지역을 대상으로 데이터 분석을 통하여 실증분석을 하였다. 이를 위하여 관광지식정보시스템에서 제공하는 춘천의 방문객 데이터를 기준으로 일반적인 지역 현황을 확인하였고 코로나 이전인 2019년도와 이후인 2020년도의 관심도 확인을 위하여 키워드 수집 전문 기업인 (주)바이브컴퍼니의 웹서비스 썸트랜드에서 수집한 키워드와 차량용 내비게이션 서비스와 통신 서비스 제공을 병행하는 SK텔레콤의 T맵 검색지 데이터를 함께 비교해 봄으로써 춘천에 대한 일반적인 지역 이미지를 분석하였다. 또한 키워드와 T맵 검색지 데이터를 적용한 관광 인기도 지수를 개발하여 2개 연도의 데이터를 비교해 봄으로써 코로나 상황이 춘천 지역 방문객들의 관심도가 실제 방문으로 이어지는 것에 얼마나 영향을 미쳤는지를 데이터 분석적인 접근 방법으로 고찰하였다. 데이터 마트 설계를 거친 후 관광인기도 지수를 적용한 빅데이터 분석 결과를 확인한 바에 의하면, 코로나19 상황은 강원도 춘천 지역 관광 인기도에 미치는 영향이 크지 않다는 것을 확인하였고, 해당 지역이 가지고 있는 지역별 특수성에 기반한 관광지 이미지 등을 확인하였다. 이와 같은 연구 분석 결과가 관광경제정책 입안에 유용한 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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