본 논문은 orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) 기반 cognitive radio (CR) 시스템에서 시간 옵셋에 강인한 정수 주파수 옵셋 추정 기법을 제안한다. 제안한 기법은 하나의 OFDM 심볼 내에 위치하는 연속 파일럿과 각 연속 파일럿에 가장 인접한 분산 파일럿 간의 샘플 거리가 미리 결정된 거리 중 한 값이라는 특징을 이용한다. 우선, 연속 파일럿과 가장 인접한 분산 파일럿 간의 상관값을 구한 후, 이 값들을 샘플 거리 별로 분류한다. 같은 샘플 거리를 갖는 상관값들은 동일한 시간 옵셋의 영향을 가지므로, 이 값들끼리의 재상관 과정을 통해 시간 옵셋의 영향을 제거할 수 있다. 모의실험 결과를 통해 제안한 기법은 기존 기법과 비교하였을 때 시간 옵셋에 강인하게 정수 주파수 옵셋을 추정함을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 NURBS (Non-Uniform Rational B-Splines) 곡면 근사에 기반하여 거리 데이터로부터 3차원 곡면 모델을 생성하는 기법을 제안한다 입력으로 이용되는 거리 데이터는 연결 정보가 알려지지 않고 정렬되지 않은 일반적인 3차원 점들의 집합으로 가정한다 제안하는 알고리듬은 초기 모델 추정, 계층적 모델 표현, NURBS 곡면 네트워크 생성의 3단계로 나뉘어진다 초기 모델 추정 단계에서는 K-평균 군집화 기법을 이용하여 다각형면과 삼각형으로 표현되는 근사 모델을 생성하고, 계층적 트리 구조를 이용하여 초기 모델을 표현한다. 계층적 트리 구조로 부터 생성된 사각형면 모델에 의하여 $G^1$ 연속인 NURBS 곡면 네트워크를 효율적으로 생성한다. 제안하는 알고리듬은 초기 모델의 계층적 그래프 해석을 통하여 곡면 네트워크 형성에 필요한 계산량을 감소시켰으며, 또한 정확한 NURBS 제어점 추정을 통하여 근사 오차를 감소시킨다. 모의 실험 결과 거리 데이터로 부터 초기 모델과 다양한 해상도의 NURBS 곡면 네트워크가 효과적으로 생성되었으며 생성된 NURBS 곡면 모델의 근사 오치는 무시할 수 있는 수준임이 관찰되었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권2호
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pp.247-256
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2012
최근 온실가스 배출량에 대한 국제적 이슈가 지속적으로 대두되어 왔다. 본 연구는 이동 배출원중에서 도로교통부분에 대한 배출량을 산출하는데 필요한 연료소비량 산정에 관한 통계적인 기법들을 비교한 것이다. 지금까지 연료소비량을 산정하는데 단순히 연료공급량 또는 주행거리에 의한 방법으로 초점을 두어왔다. 그러나 연료공급량을 토대로 산출된 배출량은 다양한 차량 및 연식을 반영하지 못한다. 본 연구는 통계적 관점에서 주행거리와 연비를 조합한 각 차량의 연료소비량 및 모든 차량의 소비한 총연료소비량의 추정에 적용되는 방법들을 나열하고 비교한다. 또한 향후 연구로 제시된 일부 방법들에 대해서 차량 및 연식을 고려한 연료소비량의 추정에 관한 현실적인 적용방법을 제시한다.
본 연구는 첨단운전자보조시스템(Advanced Driver Assistance System, ADAS)이 빠르게 보급됨에 따라 표본 프로브 차량에 설치된 ADAS로부터 얻은 개별차량의 궤적 데이터와 전방차량과의 차두거리 데이터를 이용하여 연속류의 교통밀도를 추정 및 분석하는 것을 목적으로 한다. 과거 연속류 교통밀도는 주로 차량검지시스템(Vehicle Detection System, VDS)에서 수집되는 교통량, 속도, 점유율 등의 데이터를 가공하여 추정되거나, CCTV등의 영상정보를 활용하여 직접 차량 대수를 계수하여 추정되었다. 이러한 방식은 교통밀도 추정의 공간적 제약이 있고, 교통 혼잡시 추정의 신뢰도가 낮다는 한계를 보였다. 이에 본 연구에서는 선행연구의 한계를 극복하기 위해 ADAS로부터 수집된 개별차량 궤적 데이터와 차두거리 정보를 활용하여 도로의 공간을 검지하고 일반화된 밀도(Generalized Density)방식을 이용하여 시공간적 교통밀도를 추정한다. 이에 따라 ADAS차량의 표본율에 따른 교통밀도 추정의 정확도를 분석한 결과, 30%의 표본율일 경우 교통밀도 참 값과 약 90% 일치하는 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구는 향후 ADAS 및 자율주행차량이 혼재되는 도로 상황에서 신뢰도 높은 교통밀도 추정을 가능하게 하며 효율적인 교통운영관리에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 스테레오 카메라로부터 획득된 좌, 우 영상의 변이를 추정하여 3차원 공간 좌표(x, y, z)를 얻어내고, 거리측정과 가상공간 제어를 통해 사용자에게 현실감을 제공하는 실시간 3차원 공간 인식 시스템을 제안한다. 스테레오 카메라로 부터 획득된 좌, 우 영상은 시점의 차이 때문에 동일 물체에 대한 좌, 우 영상의 좌표 값의 차이를 발생시키는 데 이를 변이(disparity)라 정의한다. 관심 영역의 변이를 추정할 때 일반적으로 관심 영역의 모든 화소(pixel)의 변이를 추정하지만, 제안한 알고리즘에서는 관심 영역의 2차원 중심 좌표(x, y)의 변이만을 추정하여 계산량을 줄이고 실시간 처리가 가능하도록 하였다. 카메라 파라미터를 이용하여 획득된 변이로부터 깊이 정보(depth)를 얻어내고 3차원 공간 좌표를 획득한다. 손을 관심 영역으로 설정한 시스템에서 3차원 공간 좌표는 실시간으로 사용자의 손의 움직임에 의해 획득되고, 가상공간(virtual space)에 적용되어 사용자가 가상공간을 조작할 수 있는 듯한 느낌을 준다. 실험을 통해 제안한 알고리즘이 1.5m 거리 내에서의 깊이 측정시 평균 0.68cm의 오차를 가짐을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 스위치드 릴럭턴스 모터의 새로운 회전자 초기 위치 추정법을 제안한다. 회전자의 위치검출을 하기 위하여 서치 코일을 사용하는 경우 센서비용감소, 부피감소, 강인성 증대, 사용범위의 확대 등 많은 장점이 있다. 그러나 모터의 회전자가 초기에 회전하지 않기 때문에, 서치코일에 유기되는 기전력이 존재하지 않아 회전자의 초기 위치검출에 어려움이 있었다. 본 논문에서는 유클리디안 제곱거리(Squared Euclidean Distance)를 사용하여 초기에 회전자가 정지해 있을 경우에도 회전자의 위치를 정확하게 추정하는 방법을 제시하였다. 이를 위하여 시뮬레이션을 실시하였고 이를 토대로 실험한 결과 정확한 초기 회전자 위치를 추정함으로써 본 논문에서 제시한 방법의 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 레이더 시스템에서 단일 펄스 방식, 집적 상관 방식, 비 집적 상관 방식의 신호대 잡음비 성능에 대해서 비교 분석하였다. 그리고, 공간상에 두 목표물에 대한 방향을 추정하여 기존의 방법과 비교 분석하였다. 레이더 시스템에서 일반적으로 반사파와 전송파의 왜곡을 방지하고 감소시키기 위해서 펼스파를 이용하여 신호를 전송한다. 본 논문에서는 수신신호를 처리하는 방식으로 포락선 검파기 앞에서 처리하는 집적 상관방식과 과 포락선 검파기 뒤에서 처리하는 비 집적 상관 방식의 성능을 비교 분석하였다. 모의실험을 통하여 목표물 방향을 추정하였고, 두 목표물의 탐지 거리를 추정하여 신호대 잡음비 성능을 비교 분석하였다. 집적 상관방식의 성능이 우수함을 입증하였다.
본 논문에서는 서치코일이 장착된 SRM(Switched Reluctance Motor)의 정지시 회전자 위치를 추정하는 방법을 비교하여 제시하였다. 서치코일이 장착된 SRM은 초기에 정지상태이므로 서치코일에서 유기기전력이 발생하지 않는다. 따라서 정지상태에서 회전자의 위치를 검출하기 위한 방법이 필요하게 된다. 본 논문에서는 유클리디안 제곱거리, 퍼지, 신경망 등 세 가지 방법을 이용하여 회전자의 위치 추정을 위한 시뮬레이션을 실행하였고 그 결과를 비교하였다. 또한 시뮬레이션 결과가 우수한 유클리디안 제곱거리를 이용하여 회전자 위치 추정을 위한 실험을 실시하여 본 논문에서 제안한 방법의 타당성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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