RFID 기술은 각 사물에 전자태그를 부착하고, 사물의 고유 ID를 무선으로 인식하여, 해당 정보를 수집, 저장, 추적함으로써 사물에 대한 측위, 원거리 관리 및 사물 간 정보교환 등의 서비스를 제공하는 기술이다. RFID의 응용 분야의 하나로 전자태그가 부착되어 있는 대상의 위치를 실시간으로 파악하고 확인할 수 있는 RTLS(Real Time Locating Systems) 기술이 새로이 부각되고 있다. 본 논문에서는 AP의 RSSI(Received Signal Strength Indication)를 이용해 데이터의 정확도를 위해 약 30회의 위치 추정을 통한 위치 추정의 정확도를 알아보고 스무딩을 통한 측정 거리의 오차를 확인했다. AP의 RSSI를 통한 위치추정은 AP가 설치된 건물내의 실내환경에서 이루어졌으며, 비교적 정확한 약 3m의 오차를 보였고, 필터링을 통한 교통 추정값은 그보다 약 0.5~1m 향상된 성능을 보였다.
경제에 미친 충격이 경제에 일시적 영향을 미치고 사라지며 그 영향력이 곧 소멸하고 마는 경우와 영구히 존속하는 경우가 있을 수 있다. 경제에 불현듯 다가와 영향력을 행사한 충격이 일시적으로 존재하고 사라지느냐 아니면 영원히 또는 장기적으로 존재하느냐 하는 것은 경제 현상을 시계열적으로 파악하고 이해하는 데 중요한 요소이다. 충격이 경제 내에 장기기억으로 존재한다면 경제 현상은 경제가 시작되는 순간부터 현재까지의 충격들의 결합적 집합이라 할 수 있을 것이다. 이 논문에서는 적분확률과정의 모수 d가 정수를 갖지 않고 비정수를 갖을 때의 ARIMA(p, d, g)process, 즉 ARFIMA(p, d, q)process의 비정수차분 모수 d를 추정 하고자 한다. 그리고 이 비정수차 분모수의 추정과 검정을 통하여 우리나라의 주가가 충격을 받았을 때 이 충격을 금시 해소시키고 버리는지, 또는 장기적으로 기억하여 항상 주가에 반영시키고 있는지의 여부를 검증하였다. 이 논문에서는 periodogram 방법과 lag window 방법을 다같이 사용하여 차분모수 d를 추정하고 표준오차를 계산하여 d의 추정치에 대한 기각여부를 검정한 우리나라의 주식시장은 충격에 대한 장기기억을 보유하고 있다는 것을 발견하였다. 이와 같은 발견은 충격적이다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크 상에서 노드들 간의 연결성만을 이용하여 노드의 위치를 추정하는 분산 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘들은 기본적으로 공통 인접 노드의 개수를 이용하여 인접한 두 노드간의 거리를 추정하는 기법에 기반하고 있다. 제안된 알고리즘들의 위치 추정 성능을 모의실험을 통하여 분석 비교하였다.
Lindsay and Basu (1994)에 의해 소개된 최소차이추정량 (Minimum Disparity Estimators)들은 실제 자료 분석 도구로써 유용하다. 본 논문에서는 최소일반화음지수 차이추정량 (Minimum Generalized Negative Exponential Disparity Estimator, MGNEDE)이 최대가능도추정량 (Maximum Likelihood Estimator, MLE)와 최소가중 헬링거거리추정량 (Minimum Blended Weight Hellinger Distance Estimator, MBWHDE)에 비해 오염된 정규모형에서 효율적이고 로버스트하다는 것을 모의실험을 통하여 확인하였다. 또한 세 가지 추정량들에 의해 추정된 모수들을 이용하여 판별하였을 때 자 추정량득의 판별율을 비교함으로써 오염된 정규모형에서 MLE의 대안으로 MGNEDE와 MBWHDE를 사용할 수 있음을 보였다.
증강현실 콘텐츠를 2D 이미지기반으로 저작할 때, 작성된 증강현실 콘텐츠를 카메라 시점과 일치시켜 합성하기 위해 호모그래피를 이용한다. 이때 증강현실 콘텐츠를 이질감 없이 합성하기위해 정확한 호모그래피 행렬을 추정해야 한다. 그러나 호모그래피 행렬 추정 시 사용되는 특징점들이 선형을 이루거나, 특정 영역에 군집을 이루는 경우 정확한 호모그래피 행렬을 추정하지 못하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 선형제약, 거리제약을 적용한 CSP 기반의 RANSAC 알고리즘을 제안한다. 실험결과 호모그래피 행렬 추정 시 CSP를 적용한 RANSAC 알고리즘이 기존의 랜덤샘플링 또는 삼각형의 넓이를 이용한 샘플링을 적용한 RANSAC 알고리즘보다 정확도가 향상됨을 보였다.
이 논문에서는 등간격 선배열 감지기를 사용하여 근거리 표적의 위치 추정을 하는 연산량이 적은 효과적인 대수적 경로 추종 알고리듬을 제안하였다. 원거리 표적의 방위각 추적 알고리듬으로 근거리 표적의 방위각을 추정하면 추정된 방위각은 실제 근거리 표적의 방위각과 거리의 대수적 관계식으로 주어짐을 보였다. 2차원 MUSIC스펙트럼의 극대값을 찾기 위하여 두 개의 결합된 2차원 다항식으로부터 구한 경로를 추종하는 기존의 방식대신 에 이 대수적 관계식을 경로로 사용한다. L개의 감지기에 M개의 표적 신호가 도달하는 경 우, 제안한 알고리듬은 대수적 경로를 따라 M번의 1차원 탐색을 하므로 2차원 다항식으로 부터 경로를 구하여 2L-2번의 1차원 탐색을 하는 기존의 경로 추종 알고리듬보다 연산량을 줄일 수 있다.
군남댐의 운영은 북한지역에 위치한 저수지와 하천 상황, 특히 황강댐 방류에 절대적으로 의존하는 특성이 있음에도 불구하고, 수위 상황 등 자료수집의 한계로 군남댐 운영에 어려움이 많다. 이러한 상황에서 위성원격탐사 영상자료는 미계측 북한 접경지역의 수문상황을 판단하는 데 유용한 자료가 될 수 있다. 위성을 통한 수위 추정 방법은 위성영상에서 탐지된 수표면을 DEM과 중첩하여 판독하는 방법인 imaging 기법과 레이더고도계로 불리는 altimeter로 위성에서 수표면까지의 거리를 직접 측정하여 산출하는 profiling 기법 등 크게 두 가지 방법이 있다. 본 연구에서는 위성영상으로 산출된 DEM과 ESA의 Sentinel-1 C-밴드 SAR 영상을 중첩하여 황강댐 수위를 추정해 보았다. 정확도 문제가 있겠지만, 황강댐 수위 변화의 경향성은 확인할 수 있었으므로, 향후 개선을 통해 황강댐 수위변동 추세 분석과 상황별 적절한 사전 대응에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 파티클 필터를 이용한 이동 로봇의 위치 추정 방법을 제안한다. 이동 로봇의 위치를 추정하기 위해알기 위해 이동 로봇에 설치되어 있는 초음파 센서를 이용하여 주변 환경과의 거리를 측정한다. 그리고 측정된 센서 값과 이동 동작의 불확실성을 고려하여, 위치 추정 오차를 줄이고자 가우스 확률분포와 파티클 필터 기법을 이용하여 이동 로봇의 위치를 추정한다. 본 논문에서는 구현된 시스템과 실험 결과를 소개한다.
3차원 깊이 영상은 시점으로부터 객체까지의 거리와 관련된 정보를 제공하는 영상으로 최근 자율주행 자동차, 스마트 드론, 로보틱스, 증강 현실, 의료 영상 등에 핵심 정보로 활용되는 매우 중요한 정보이다. 이에 따라 컴퓨터 비전 분야에서는 2차원 영상으로부터 3차원 깊이 정보를 획득하는 연구가 계속되어 왔고, 최근 인공지능 기술의 발달에 힘입어 그 성능도 나날이 향상되고 있다. 그 중에서도 스테레오 영상 간의 매칭을 통하여 깊이 정보를 획득하는 스테레오 매칭 기술은 데이터베이스 구축이 비교적 용이하고 획득 환경이 제한적이지 않다는 장점으로 인해 널리 활용되고 있다. 하지만 텍스쳐가 없는 영역, 패턴이 반복되는 영역, 가림 영역 등에서 성능에 한계를 보이기 때문에, 깊이 영상의 신뢰도를 추정하는 스테레오 깊이 영상의 신뢰도 추정 기술을 이용하여 깊이 정보를 효과적으로 복원할 수 있다. 본 고에서는 스테레오 매칭을 통하여 획득한 깊이 영상의 신뢰도 추정 기술의 발전 동향을 살펴보고 현재 기술의 한계점과 향후 나아갈 방향에 대해서 토의한다.
다중밀집 사고를 사전에 방지하기 위해 군중 밀집도를 정확하게 파악하는 것은 중요하다. 기존 방법 중 일부는 군중 계수를 기반으로 군중 밀집도를 추정하거나 원근 왜곡이 있는 데이터를 그대로 학습한다. 이 방식은 물체의 거리에 따라 크기가 달라지는 원근 왜곡에 큰 영향을 받는다. 본 연구는 보행자 깊이 정보를 이용한 군중 밀집도 알고리즘을 제안한다. 보행자의 깊이 정보를 계산하기 위해 편차가 적은 머리 크기를 이용한다. 머리를 탐지하기 위해 OC-Sort를 학습모델로 사용한다. 탐지된 머리의 경계박스 좌표, 실제 머리 크기, 카메라 파라미터 등을 이용하여 보행자의 깊이 정보를 추정한다. 이후 깊이 정보를 기반으로 밀도 맵을 추정한다. 제안 알고리즘은 혼잡한 환경에서 객체의 위치와 밀집도를 정확하게 분석하여 군중밀집 사고를 사전에 방지하는 지능형 CCTV시스템의 기반 기술로 활용될 수 있으며, 더불어 보안 및 교통 관리 시스템의 효율성을 향상하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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