원거리 회의나 대강당 등의 회의에서 주변의 간섭 잡음을 제거하고 정해진 발언자의 음성 신호를 얻기 위하여 적응 빔 형성 기법을 이용한 방법이 연구되어 왔다. 음성 신호에 이용되는 적응 빔 기법은 레이더, 소나, 지진파 신호의 경우와는 달리 어느 정도 왜곡이 있더라도 출력 신호가 인간의 청각 특성에 적합해야 한다. Sondhi는 인간의 귀가 음성 신호의 위상에는 민감하지 않다는 성질을 이용하여 음성의 크기에 약한 제한 조건을 갖는 cost 함수를 정의하고, 이를 gradient 탐색 알고리즘을 사용하여 최적화된 필터계수를 구했다. 본 논문에서는 Sondhi가 제안한 빔 형성기의 위상 왜곡에 따른 음절 저하를 극복하기 위해 원하는 신호 방향에 대해서 선형 위상 응답 특성을 갖는 빔 형성기를 제안하였으며, 실제로 시스템을 구현할 경우 효과적으로 이용할 수 있는 샘플 처리 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬의 성능 평가를 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다.
한국에서 건조되는 대부분의 소형 연안 어선의 경우 경험에 기초하여 건조되어지기 때문에 구조적 안전성 문제가 발생하곤 했다. 본 논문에서는 이들 어선의 구조강도를 증가시키고 생산 및 운용비를 줄이기 위하여 최적설계를 수행하였다. 어선의 무게와 구조부재의 주요치수들을 각각 목적함수와 설계변수로 선택하였다. 해석과정 중에 극소점을 피하고 CPU 시간을 줄이고자 전역 탐색법과 지역 탐색법을 결합한 하이브리드 최적화 알고리즘이 개발되었다. 또한 최적화 루프의 각 iteration 단계에서 제한조건을 결정하기 위하여 유한요소해석을 수행하였다. 최적화 결과는 초기 어선 모델과 비교하였으며 최적설계의 효과가 구조강도, 재료비 관점에서 검토되었다.
연구는 병렬 컴퓨팅 기반에서 자동화된 격자 생성 기법과 입자 군집 최적화(PSO) 알고리즘을 적용한 최적 설계 프레임워크를 개발하여 이를 인공위성 어댑터 모듈의 구조 최적 설계에 적용하였다. 자동화된 격자 생성 기법을 적용하여 구조 형상 변화를 가능하게 함으로써 폭넓은 범위에서 최적 형상 모델을 도출할 수 있었다. 또한 최적화 알고리즘인 PSO 알고리즘을 병렬 계산환경과 접목하고, 계산 성능을 최대화하기 위해 비동기식 PSO 알고리즘을 개발하였다. 그 결과 최적화에 걸리는 계산 시간을 줄일 수 있었다. 최적화 작업에서 제한 조건으로는 고유진동수와 어댑터에 발생하는 최대 응력 값을 고려하였다. 결과적으로 인공위성 어댑터 모듈의 최적 설계를 통해 인공위성 구조 질량 감소를 유도해 내었다.
자동배선 시스템의 배선영역 모델링 방법은 그리드와 논 그리드 방식을 사용하고 있다. 그리드 방식은 PCB상에 전기적, 물리적 요소들이 적다 할지라도 보드와 그리드의 크기에 제약을 받기 때문에 자동배선 속도를 감소시키는 단점을 가지고 있다. 따라서 메모리 용량을 증가 시키게 된다. 논 그리드 방식(Shape based type)은 영역처리 방식을 사용하며, 배선영역에서 그리드 방식보다 44.2% 메모리 감소효과가 있다. 따라서 Via 수는 55.5%의 감소 효곽가 있으며, 총 배선 시간도 기존 PCB시스템보다 83.3% 향상되었다. 본 논문에서는 단일 원점에서 여러 목적지에 가장 빠르게 도달 할 수 있고 최단 경로 문제를 해결하는 auction 알고리즘을 적용한 Shape based 방식에 의하여 메모리 낭비 없이 빠른 속도로 자동 배선할 수 있는 PCB 자동 배선 시스템을 개발하였다. 또한 본 시스템은 IBM Pentium 컴퓨터 Windows 환경에서 Visual C++언어로 개발하였으며 다른 PC 와도 호환성을 가질수 있도록 개발 하였다.
본 논문에서는 무선 ATM망에서 rt-VBR 서비스를 위한 동적 슬롯 할당 기법을 제안한다. 제안된 방식에서는 슬롯 할당을 요구하기 위한 예약 요청 패킷을 경쟁 기반으로 전송하고, 예약 요청이 성공하면 단말기에서는 비 경쟁 방식으로 동적 매개변수를 전달한다. 기지국 스케줄러는 예약이 성공한 단말기들이 잔여수명과 요청하는 슬롯 수와 같은 동적 매개변수를 전송하기 위한 DPS 미니슬롯을 할당한다. 한편 기지국 스케줄러는 단말기들이 전송한 잔여수명을 기반으로 잔여수명이 가장 짧은 단말기에게 상향 데이터 슬롯을 우선적으로 할당한다. 본 논문에서는 제안한 방식의 성능을 시뮬레이션을 통하여 분석하였다. 시뮬레이션의 결과, 제안한 동적 슬롯 할당 기법은 셀 손실률을 낮게 유지하면서 rt_VBR 서비스가 요구하는 전송 지연을 보장하고 있음을 알 수 있다.
This paper investigates the user selection problem of successive zero-forcing precoded multiuser multiple-input multiple-output (MU-MIMO) downlink systems, in which the base station and mobile receivers are equipped with multiple antennas. Assuming full knowledge of the channel state information at the transmitter, dirty paper coding (DPC) is an optimal precoding strategy, but practical implementation is difficult because of its excessive complexity. As a suboptimal DPC solution, successive zero-forcing DPC (SZF-DPC) was recently proposed; it employs partial interference cancellation at the transmitter with dirty paper encoding. Because of a dimensionality constraint, the base station may select a subset of users to serve in order to maximize the total throughput. The exhaustive search algorithm is optimal; however, its computational complexity is prohibitive. In this paper, we develop two low-complexity user scheduling algorithms to maximize the sum rate capacity of MU-MIMO systems with SZF-DPC. Both algorithms add one user at a time. The first algorithm selects the user with the maximum product of the maximum column norm and maximum eigenvalue. The second algorithm selects the user with the maximum product of the minimum column norm and minimum eigenvalue. Simulation results demonstrate that the second algorithm achieves a performance similar to that of a previously proposed capacity-based selection algorithm at a high signal-to-noise (SNR), and the first algorithm achieves performance very similar to that of a capacity-based algorithm at a low SNR, but both do so with much lower complexity.
포트폴리오는 장기간에 걸친 학생의 학습과 성장을 타당하게 평가할 수 있는 방법을 제공하며 자기반성을 통하여 실제적 학습을 가능하게 한다. 하지만 포트폴리오의 운영 실태에 따르면 실시에 있어 시간 소요, 장기 보관의 어려움 등으로 인하여 일회적이고 평가를 위해 형식적으로 운영되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 학생의 학습 과정과 성장 결과를 총체적으로 파악한 후에 포트폴리오 실시에 따른 물리적 제약요인을 줄이기 위해 학습과 평가를 통합한 e-포트폴리오를 설계한다. 설계한 e-포트폴리오 모델의 효과성을 검증하기 위해 블로그를 기반으로 e-포트폴리오를 운영한 결과 학생들의 학업 성취도에 유의미한 변화가 있었으며 교사를 대상으로 한 활용 가능성도 긍정적으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 제안한 e-포트폴리오 운영으로 학습과 평가 기능이 상호 작용적으로 통합된 보다 진전되고 의미 있는 포트폴리오 활용 교육이 기대된다.
오늘날 컴퓨터 네트워크의 발전과 휴대통신의 광범위한 보급으로 연예 오락, 영상 문화콘텐츠, 전자상거래 또는 의료분야에 이르기 까지 멀티미디어 자료의 응용은 매우 중요한 위치를 차지하고 있다. 그러나 실제 이들 자료들이 발달된 통신망을 통하여 효율적으로 전파, 활용되기 위해서는 무엇보다도 이들을 저장하거나 전송하는 과정에서 충분한 안정성이 전제되어야 할 것이다. 이를 위하여 오늘날 많은 암호화 방법들이 개발되어 응용되고 있다. 그러나 대부분 원문에 대한 자료를 텍스트에 기반으로 하게 됨으로, 영상과 같이 자료의 양이 방대하고 실시간 처리하는데 제약이 존재하는 멀티미디어 자료에 직접 적용하기는 문제점이 많다. 이에 본 논문에서는 먼저 복잡성과 초기 조건에 대한 민감성 등 카오스적 특성을 지닌 Logistic 함수를 이용한 암호화 기법을 도입하고 다음으로 비트평면상에서 Boolean 행렬의 기본 연산을 이용한 대수적 암호화 알고리즘을 수행함으로써 효과적인 영상 암호화 방법을 제시하였다.
본 논문에서는 지진 등으로 인해 발생하는 절대 지각변위 추정에 GPS 상시관측망의 동적기선해석 기법의 적용 가능성을 실험을 통해 정확도와 정밀도 측면에서 분석하였다. 국내 관측소의 절대좌표 추정을 위해 국외 관측소가 데이터처리에 포함 할 필요가 있어 실험 네트워크는 관측점 사이 거리가 수 백 ∼ 약 1,000km에 달하는 중기선으로 구성하였다. 따라서 대상 관측점의 동적 거동특성을 매개변수 추정단계에 반영하는 일련의 절차를 적용하여 GPS 동적 중기선해석 실험을 수행하였다. 이를 통하여 GPS 동적 중기선해석을 통해 센티미터 수준의 정확도와 그 이상의 정밀도로 GPS 상시관측소의 절대좌표를 동적모드로 추정할 수 있음을 확인하였다. 또한 본 논문은 위성궤도력, 관측데이터양 그리고 동적좌표 추정의 초기좌표 구속범위와 같은 기선해석 조건들이 동적좌표 추정 정확도와 정밀도에 미치는 영향을 분석하고 그 결과를 요약하고 있다.
영상을 분석하여 얻은 증거를 바탕으로 장면의 의미를 추론하고 해석하는 것을 시각 기반 장면 이해라고 하며, 최근 인과적인 판단 및 추론 과정을 모델링하기에 유리한 베이지안 네트워크(BN)를 이용한 확률적인 접근 방법이 활발히 연구되고 있다. 하지만 실제 환경은 변화가 많고 불확실하기 때문에 의미 있는 증거를 충분히 확보하기 어려울 뿐만 아니라 전문가에 의한 설계로 유지하기 어렵다. 본 논문에서는 증거 및 학습 데이타가 부족한 장면인식 문제에서 효율적인BN 구조로 계산 복잡도가 줄어들고 정확도는 향상될 수 있는 BN 학습방법을 제안한다. 이 방법은 추론 대상 환경의 도메인 지식을 온톨로지로 표현하고 이를 제한적으로 사용하여 효율적인 계층구조의 BN을 구성한다. 제안하는 방법의 평가를 위하여 9종류의 환경에서 90장의 영상을 수집하고 레이블링하여 실험하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 증거의 수가 적은 불확실한 환경에서도 좋은 성능을 내고 학습의 복잡도가 줄어듦을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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