본 연구에서는 위치추정을 하는 경우 선형회귀법을 반복적으로 적용하여 신호의 경로 손실을 추정하는 방법을 제안한다. 제안한 방식에서는 단말이 이동하면서 여러 위치에서 측정한 수신신호세기와 가속도계로 구한 측정 위치들 사이의 거리 정보를 이용하여 전송 비콘부터의 경로 손실을 선형회귀를 이용하여 추정한다. 전송 비콘과 특정 위치사이의 거리에 대하여 여러 잠정값들을 가정하고, 각 잠정값에 대하여 선형회귀식을 구한다. 이 선형회귀식들 중에서, 기준 수신 세기에 가장 가까운 식을 이용하여 송신 비콘와 목표 위치사이 거리를 구한다. 테스트 결과, 제안 방식은 단순 경로 손실 모델보다 훨씬 더 높은 정확도를 보인다.
입체영상 획득시 입체영상 결상 위치는 입체감을 유발하는 중요한 요인이 된다. 평행방식과 교차방식 카메라는 주시각 제어가 불가능하고 획득 영상의 왜곡이 심한 단점에도 불구하고 구조가 간단하여 결상 위치 추정방법에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 수평이동방식 카메라는 왜곡이 적고 주시각 제어가 가능하여 평행방식과 교차방식보다 많은 장점을 가지고 있지만 구조의 복잡성 때문에 연구가 부족하다. 본 논문에서는 입체영상의 촬영과 디스플레이의 기하학적 모델을 이용하여 수평이동방식 입체카메라의 입체영상 결상 거리 추정 방법을 제안하였다. 기존의 추정방법을 이용한 입체영상 결상거리는 ${\alpha}_2$가 1과 0.75 일 때 587.64mm에서 791.16mmn, 639.53mm에서 809.50mm 사이의 분포를 가지고 있다. 수평이동전과 수평이동후의 결상 위치 차이는 1.08mm에서 0.11mm까지의 범위를 가지고 있고 거리에 따른 수평이동량과 같은 형태임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 FVQ-DHMM(fuzzy vector quantization-discrete hidden Markov model)에서 강인한 출력확률의 추정을 위해서 코드워드 종속 거리 정규화와 출력확률에 대한 instar 형태의 퍼지 평활화 방법을 제안한다. FVQ-DHMM은 DHMM의 변형된 모델로, 상태별 출력확률이 입력패턴에 대한 각 코드워드와의 가중치와 출력확률의 곱에 대한 합의 형태로 추정된다. FVQ-DHMM의 성능이 가중치 요소와 상태별 출력분포에 영향을 받으므로, 가중치 요소와 상태별 출력분포를 강인하게 추정하는 방법이 필요하게 된다. 실험결과, 제안된 코드워드 종속 거리 정규화(CDDN : codeword dependent distance normalization)를 적용한 방법이 기존의 FVQ-DHMM에 비해 24%의 오인식률 감소가 있었으며, 상태별 출력분포에 대해서 평활화를 적용한 경우 79%의 오식율을 감소 시킴을 알 수 있었다. 이러한 결과는 제안된 CDDN과 퍼지 평활화의 사용이 향상된 인식율을 얻는데 주요하며, 결과적으로 제안된 방법이 FVQ-HMM을 위한 강인한 출력확률의 추정을 위한 대안으로 유용함을 보여준다고 할 수 있다.
UWB(ultra wide band) 통신 시스템은 신호 에너지를 매우 넓은 주파수 스펙트럼에 정보를 전송하기 위해 펄스를 사용한다. UWB 신호의 수신 신호 대 잡음 전력비는 위치 추정 시스템의 정확도를 결정하는 중요한 요소이다. 신호 대 잡음 전력비가 높을수록 잡음의 영향이 낮아 위치 추정 오류는 감소한다. 통신 거리에 따른 신호 대 잡음 전력비의 계산은 시스템 설계에 중요한 지침을 제공하며 위치 추정 시스템의 성능은 채널 모델에 크게 의존한다. 분석 결과, 통신 거리에 따른 수신 신호 대 잡음 전력비의 성능은 Non LOS (line of sight)채널 환경보다 LOS 채널 환경에서 더 좋은 것으로 나타났다. 그리고 특정 통신 거리에서 프리앰블 신호의 심볼 간격이 증가하면 UWB 시스템의 채널 용량은 증가하였다.
본 연구의 목적은 전통적 에너지효율의 지표인 에너지원단위(Energy Intensity)를 넘어 확률적 프런티어 접근으로 우리나라의 지역별 에너지효율성을 추정하고 이를 에너지효율 개선을 위한 기초적 자료로 제공하고자 함이다. 이를 위해 1998 - 2018년 기간 동안의 우리나라 16개 시·도의 에너지효율성 및 에너지원단위 효율성을 확률적 거리함수를 활용하여 추정한다. 부가적으로 선행연구에서 혼재하고 있는 자본스톡 추계방법들에 따른 에너지효율성 순위의 강건성을 살펴본다. 분석 결과 첫째, 세 가지 에너지효율의 지표에 따라 지역의 순위에 상당한 변동이 있었으므로 이들을 상호보완적으로 사용해야 할 것이다. 둘째, 에너지효율성은 시간이 지남에 따라 미미하지만 조금씩 개선된 반면, 에너지원단위 효율성은 미미하지만 하락했다. 마지막으로 자본스톡 추계방법에 따른 지역별 에너지효율성은 강건하지 않았다. 경제분석에서 중요한 자본스톡 추정 시 신중을 기해야 할 것이다.
단안 영상에서의 깊이 추정은 주어진 시점에서 촬영된 2 차원 영상으로부터 객체까지의 3 차원 거리 정보를 추정하는 것이다. 최근 딥러닝 기반으로 단안 RGB 영상에서 깊이 정보 추정에 유용한 특징 맵을 추출하고 이를 이용해서 깊이를 추정하는 모델들이 기존 방법들의 성능을 넘어서면서 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 Attention Model 과 같이 특정 특징 맵의 채널 혹은 공간을 강조하여 전체적인 네트워크의 성능을 개선하는 연구가 소개되었다. 본 논문에서는 깊이 정보 추정을 위해 사용되는 특징 맵을 강조하기 위해서 Attention Model 을 추가한 AutoEncoder 기반의 깊이 추정 네트워크를 제안하고 적용 부분에 따른 네트워크의 깊이 정보 추정 성능을 평가 및 분석한다.
본 논문에서는 자료 제약의 현실적 상황에서 Porter 가설이 성립되기 위한 조건을 제시한다. 이를 위하여 기업의 생산비용 최소화 달성 여부에 관계없이 성립함으로써 분석결과의 신뢰성을 확보할 수 있는 두 유형의 산출물거리함수를 활용한다. Shephard 거리함수와 방향 거리함수, Shephard 거리함수로부터 공해물질의 한계저감비용을 구한 다음, Porter 가설이 내포한 생산기술이 전제되어 있는 방향 거리함수를 추정하여 얻은 한계저감비용과 비교한다. 국내 전력산업을 대상으로 1970~1998년 기간 동안 방향 거리함수에 의한 $SO_2$의 연평균 한계저감비용은 Shephard 거리함수 도출값보다 약 50퍼센트 높게 나타났는데 이는 Porter 가설이 성립하기 위해서는 새로운 발전시설과 공정에 투자하여 생산성을 평균적으로 50퍼센트 이상 향상시킬 수 있어야 함을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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