적응 전송 MIMO(multiple input multiple output)-OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 시스템은 CSI(channel state information)의 되먹임을 이용하여 각 부반송파의 채널 상황에 따라 변조 방식을 다르게 전송하는 시스템이다. CSI 되먹임 채널인 상향링크 채널에는 송수신기 처리지연, 전송 지연, 프레임 지연 등 다중 지연 요소가 존재한다. 이러한 다중 지연요소로 인한 CSI 불일치는 채널 상황에 따라 적절한 변조 방식을 결정하는데 오류를 발생시키게 되어 시스템 성능을 떨어트린다. 본 논문에서는 적응 시스템에 내장되는 다중 지연 채널 예측 방식인 CTSBP(comb type samples based prediction)와 BTSBP(block type samples based prediction)에 대해 전송 지연 및 채널 신호 대 잡음비에 따른 MSE (mean square error), 데이터 율 등 성능을 비교한다. 이를 통하여 악조건 다중경로 채널환경에 강건한 적응 전송 SISO(single input single output)-OFDM/MIMO-OFDM을 설계한다. 또한 CSI 되먹임 오버헤드를 줄이기 위한 방안으로 선형보간 방법을 제안하고 선형 보간 간격에 따른 MSE를 도출한다.
본 논문에서는 원격 제어 시스템에 있어 조작자와 기계사이의 시각적 또는 근육지각운동의 연결에 있어서 조작자의 안정된 작업환경을 확보하기 위해 가상 모델을 이용하고, 또한 가변 시간 지연의 추정 및 예측 기법을 적용함으로써 원격조작의 실현성을 향상시키기 위한 방법을 제시하고 있다. 원격제어시스템에서의 실현성 향상을 위해 가상 모델을 설계하고, 가상의 모델이 원격의 로봇과 시간적으로 동일한 움직임을 할 수 있도록 구성함으로서 조작자는 원격의 로봇을 가상의 모델을 통해 조작할 수 있도록 시스템을 구성하였다. 시뮬레이션과 실험을 통하여 원격조작으로 가상의 모델을 제어함으로써 원격의 로봇을 제어하고, 가상의 모델을 통해 원격의 로봇의 실시간 제어에 가능성을 제시하였다.
ES(Exponentially weighted Stepsize) 알고리즘을 이용한 기존의 음향 반향 제거기는 동작 구조가 간단하고, NLMS 알고리즘에 비해 빠른 수렴 속도를 갖지만, 외부 잡음에 약하다. 그 이유는 ES 알고리즘은 특정 음향학적 조건에서 결정된 공간 임펄스 응답의 평균 에너지 감쇄율을 이용해 필터의 탭을 업데이트하기 때문이다. 본 논문에서는 Stepsize 생성기와 선택기를 추가한 새로운 구조의 음향 반향 제거기를 제안하였다. 제안된 Stepsize 생성기와 선택기는 외부 노이즈에 대한 기존의 음향 반향 제거기의 단점을 개선하여, 음향 반향 제거 시스템의 강건함을 향상시켜준다. Stepsize 생성기는 이동 평균기를 이용하여 별도의 Stepsize 값을 생성한다. 이 때 생성된 Stepsize 값은 잔여 에러양의 에너지 값에 상수 ${\gamma}$를 곱해준 결과이다. Stepsize 선택기는 계수 선택 요소${\Delta}_{differ}$를 이용해 음향 반향 제거기가 좀 더 향상된 성능을 갖을 수 있는 Stepsize 값을 선택한다. 본 논문의 시뮬레이션 결과는 외부 노이즈의 SNR에 관계없이 제안된 알고리즘은 잔여 에러양을 5[dB]에서 10[dB]정도 저하시켰고, 조절 오차의 양도 크게 개선되었음을 보여준다.
Taguchi parameter design is an approach to reducing performance variation of quality characteristic value in products and processes. Taguchi has used SN (Signal to Noise) ratio to achieve the appropriate set of operating conditions where variability around target is low in the Taguchi parameter design. This paper describes the prediction technique of vehicle performance using parameter analysis to reduce man hour and test development period as well as to achieve stable NVH performance. Design engineer could efficiently decide the design variable using parameter analysis database in early design stage. These improvements can reduce the time needed to develop better vehicles.
본 논문은 모자이크 배경을 생성하고 변화되는 정보만을 전송함으로서 동적기반 압축시스템을 제안한다. 동적 모자이크 배경은 카메라 움직임 정보를 이용하여 단일영상으로 점진적으로 통합된다. 카메라 움직임 예측을 위해 각각의 영상들과 이전영상과의 원근투영 매개변수를 순차적으로 계산하였다. 카메라 움직임은 배경영역과 전경영역에서 식별함으로서 배경상에서 강건하게 계측된다. 수정된 블록기반 움직임계측은 배경영역을 분리하는데 이용되었다.
최근 컴퓨터비전 기술을 이용하는 새로운 패러다임의 마커프리 모션캡처 기술이 미국의 MIT, CMU, MS, 일본의 ATR, MERL, 영국의 Oxford 대학 등에서 개발되고 있다. 마커프리 모션캡처는 연기자의 몸에 마커나 센서를 부착하지 않으며 특별한 조명이 필요 없으므로, 애니메이션 제작뿐만 아니라 일반인을 대상으로 하는 동작 인터페이스분야로의 확대 적용이 가능한 모션캡처 방식이다. ETRI에서는 여러 응용 분야에 모션인터페이스로 활용할 수 있는 환경 변화에 강인한 마커프리 모션캡처 시스템을 개발하고 있다. 몸에 마커나 센서를 부착하지 않은 자유 복장 상태의 동작자에 대해 조명 조건 변화 및 배경 변화에 강건하게 실시간 모션캡처 할 수 있는 기술 개발을 목표로 한다. 본 연구 개발이 성공한다면, 2007년에 876억 달러 규모로 확대될 전망인 영화, 방송물, 게임 등을 포함한 세계 영상 콘텐츠 시장에서 핵심 요소 기술 역할을 할 것이다. 그리고, 차세대 3D OS에서는 직관적 3D 포인팅 수단으로 활용될 수 있을 것이며, 2004년에 18,600만 대가 출고된 PC 시장을 고려하면 폭발적 수요가 예측된다.
본 논문에서는 비디오의 분할을 위하여 먼저 기존에 제안되었던 차이 값 추출방법들의 단점들을 극복하고 장점을 최대한 활용할 수 있으며 급진적 장면전환부터 점진적 장면전환까지 모두 예측할 수 있는 강건하고 복합적인 차이 값 추출방법에 대해서 제안한다. 이 방법은 지역적 $X^2$-테스트로서 기존의 컬러 히스토그램과 $X^2$-테스트를 결합한 방법이다. 본 논문을 위하여 기존의 히스토그램 기반 알고리즘과 비교하여 좋은 성능을 보여주는 $X^2$-테스트를 변형하였고, 컬러 값의 세분화 작업에 따른 검출효과를 높이기 위하여 명암도 등급에 따른 가중치를 적용한 지역적 $X^2$-테스트를 이용하였다. 이 방법은 복잡하고 다양한 시세계의 영상 변화를 가장 일반적이고 표준화된 방법으로 분석하고 분할하며 표현할 수 있는 방법이다. 기존의 $X^2$-테스트와 제안된 지역적 $X^2$-테스트 방법의 비교는 실험을 통해 입증되었다.
최근 자동차 업계서는 차량의 온실가스 배출량을 줄이고 연비를 개선시킬 수 있는 방법 중의 하나로 경량화 소재를 사용하여 차체의 중량을 줄이는 연구가 활발히 진행 중에 있다. 특히 알루미늄 합금의 경우 기존 강재에 비해 비중이 낮아 가볍고 부식에 대한 저항성이 높아 많이 사용되어지고 있는 추세이다. 본 연구에서는 먼저, 저입열 용접공정을 적용하여 용접 변수와 토치의 각도에 따른 인장강도 특성을 비교하여 적정 용접 범위를 산정하였으며, 인장강도와 비드형상의 관계를 다중 회귀 분석을 이용하여 비드 예측 회귀 모델을 제시하였다. 또한 호감도 함수를 적용한 반응표면분석법을 이용하여 자동차 생산 현장에서 겹치기 용접 이음부의 강건한 용접 품질을 가질 수 있는 최적용접 공정 조건을 도출할 수 있는 효과적인 방법을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 전경과 배경을 동시에 고려하는 이동 물체 추적 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 이동 물체 추적 기법은 카메라가 고정되지 않은 동적인 환경에서 연속적으로 촬영된 동영상으로부터 배경과 전경을 분리한 후 배경으로부터는 카메라의 동작을, 그리고 전경으로부터는 이동 물체를 추적한다. 배경에서는 영상의 움직임을 나타내는 동작 벡터를 추출하여 2차원 파라미터 동작 모델인 어파인 동작 모델에 적합시키고, 회귀분석법을 통해 어파인 동작 모델을 구성하는 파라미터를 추출하여 분석함으로써 다양한 카메라의 동작을 구한다. 전경에서는 칼라 정보를 이용하여 물체들의 모델을 생성하고 매 시점마다 모델을 수정하면서 이동 물체를 추적한다. 본 논문에서는 카메라의 동작 및 이동 물체의 추적 시 예측 알고리즘인 칼만 필터를 활용함으로써 보다 효율적이고 강건한 추적이 가능하다. 또한, 배경에서 추출된 카메라의 동작 정보를 전경에서 추출하는 이동 물체의 이동궤적 정보 계산 시 활용함으로써 보다 정확하게 장면을 분석할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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