최근 ICT융합 기술의 비약적인 발전에 따라 소형 휴대가 가능한 다양한 종류의 생체신호 측정센서의 출현으로 유헬스케어 관련 기술이 비약적으로 발전하게 되면서, 실시간으로 발생하는 생체데이터에 대한 효율적인 처리가 중요하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 M2M기반에서 발생되는 생체데이터의 효율적인 전송을 위해 LZW(Lempel-Ziv-Welch) 압축 알고리즘과, BitVector압축 알고리즘을 결합한 LZW-BitVector 압축 알고리즘을 제안한다.
소형궤도 차량 시스템(PRT: Personal Rapid Transit)은 짧은 거리에 비교적 많은 승객을 수송하기 위하여 매우 짧은 차간 간격을 요구하며 또한 차량 간의 충돌을 피하기 위해서 매우 정확한 차량 속도제어 알고리즘을 필요로 한다. 본 논문에서는 소형궤도차량 시스템의 차량의 충돌회피 알고리즘 개발을 위한 장치의 구성에 대해서 다룬다. 개발 장치는 모의 차량, 중앙제어 시스템, 모의지상설비, 모니터링 장치로 구성되며, 설계된 알고리즘의 모의시험을 위해서 Labview Simulation Interface Toolkit과 Matlab/Simulink가 결합된 모의시험 환경을 이용한다.
CP(Counterpropagation) 알고리즘은 Kohonen의 경쟁 네트워크와 Grossberg의 아웃스타(outstar) 구조의 결합으로 이루어진 것으로 패턴 매칭, 패턴 분류, 통계적인 분석 및 데이터 압축 등 활용분야가 다양하고, 다른 신경망 모델에 비해 학습이 매우 빠르다는 장점이 있다. 하지만 CP 알고리즘은 충분한 경쟁층의 수가 설정되지 않아 경쟁층에서 학습이 불안정하고, 여권 코드와 같이 다양한 패턴으로 그성된 경우에는 패턴들을 정확히 분류할 수 없는 단점이 있다. 그리고 CP 알고리즘은 출력층에서 연결강도를 조정할 때, 학습률에 따라 학습 및 인식 성능이 좌우된다. 따라서 본 논문에서는 패턴 인식 성능을 개선하기 위해 다수의 경쟁층을 설정하고, 입력 벡터와 숭자 뉴런의 대표 벡터간의 차이와 숭자 뉴런의 빈도수를 학습률 조정에 반영하여 학습률을 동적으로 조정하여 경쟁층에서 안정적으로 학습되도록 하고, 출력층의 연결강도 조정시 이전 연결 강도 변화량을 반영하는 모멘텀(momentum)학습법을 적용한 개선된 CP 알고리즘을 제안한다. 학습 성능을 확인하기 위해서 실제 여권에서 추출된 개별 코드를 대상으로 실험한 결과, 본 논문에서 개선한 CP 알고리즘이 기존의 CP 알고리즘보다 패턴 분류의 정확성과 인식 성능이 개선된 것을 확인하였다.
라우터에서 세션간 출력링크 용량을 공정하게 분배하기 위해, Generalized Processor Sharing(GPS) 기반 공정큐잉 알고리즘들이 제안되었다. 이 알고리즘들은 대역폭 관점에서는 서버에 대기중인 각 세션들에게 공정한 서비스를 제공해 주지만, 지연 관점에서는 경계치 이하로 보장해 주는 서비스만 제공한다. 이로 인해 적은 양의 패킷을 생성하는 세션이라도 작은 지연으로 서비스 받고자 한다면, 큰 대역폭을 할당받아야 하는 문제가 발생한다. 이와 같이 지연과 대역폭이 결합됨으로 써 생기는 문제를 해결하고자 서비스커브 기반의 알고리즘이 제안되었지만, 이 알고리즘들은 서비스 지연과 대역폭간 제한된 분리밖에 지원하지 못한다. 본 논문에서는 서비스 지연과 대역폭을 분리하여 독립적으로 처리함으로 써, 각 세션에게 세션의 트래픽 특성에 맞게 서비스를 제공해 주는 지연-대역폭 정규화 모델을 제안한다. 이 모델은 서비스를 서비스 지연과 대역폭 측면에서 정의하고, 정의된 서비스를 서비스 가치(Value of Service: VoS)라는 개념을 통해 표현한다. 이 모델과 VoS개념을 이용하여 각 세션에게 지연-대역폭 관점에서 공정한 서비스를 제공하는 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘을 통해, 각 세션에게 지연-대역폭 관점에서 공정서비스, 전송률을 보장하는 서비스를 제공하려고 한다.
호모토피 알고리즘은 비선형성이 강하거나 다수의 최적해가 존재하는 비선형 최적제어 문제에서 점진적으로 비선형 항으로 고려하게 해줌으로써 강건하게 전역의 최적해를 구할 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 초기 추정치에 둔감한 SBS 알고리즘과 호모토피 알고리즘을 결합한 비선형 최적제어 알고리즘을 제시하였다. 이러한 접근방식은 저추력 궤적최적화 문제와 같이 비선형성이 강한 문제의 최적해를 구하는데 효과적이다. 또한, 비선형성이 강한 문제들은 종종 다수 국소 해가 존재하게 되는데, 이러한 경우에 SBS-호모토피 방법은 점진적으로 전역해를 찾는 것을 가능하게 한다.
본 논문은 개체 변환 유전자 알고리즘을 (GAVaPS) 이용하여 k-nearest neighbor (k-NN) 분류기에서 사용되는 특징들을 선정하는 방법을 제시한다. 우리는 다수의 k-NN 분류기들을 사용하기 때문에 사용되는 특징들을 선정하는 문제는 매우 탐색 영역이 크고 해결하기 어려운 문제이다. 따라서 우리는 효과적인 특징득의 선정을 위해 일반적인 유전자 알고리즘 (GA) 보다 효율적이라고 알려진 개체군 변환 유전자 알고리즘을 사용한다. 또한 다수 k-NN 분류기를 개체군 변환 유전자 알고리즘으로 효과적으로 결합하는 방법을 제시한다. 제안하는 알고리즘의 우수성을 여러 실험을 통해 보여준다.
프란운호퍼 회절에 의하여 임의의 주어진 세기무늬를 발생시키는 연속적인 또는 양자화된 위상형 회절무늬소자를 설계하는데 hybrid input-output 알고리즘과 새로운 Pnoise 알고리즘을 결합.변형한 2단계 iterative Fourier transform 알고리즘을 이용하였다. 두 가지의 $128\times128$ 이진 세기 무늬와 두 가지의 grayscale 세기 무늬에 때하여 기존 알고리즘들과 비교하였는데, 2단계 iterative Fourier transform 알고리즘은 회절효율이 약간 낮지만 신호 대 잡음비와 특히 균일도에 있어서 우수한 결과를 보였다. 알고리즘에서 사용하는 매개변수들과 잡음영역의 크기에 따른 성능의 변화를 살펴보았고, 양자화된 위상소자의 경우 위상층수에 따른 변화도 살펴보았다. 양자화된 위상소자의 경우 세기 무늬보다는 잡음영역의 크기가 성능을 좌우하는 것으로 나타났다.
본 논문은 INS/vSLAM 통합 항법 시스템의 성능 향상을 위한 기초 연구로써, 비전 센서의 영상처리 성능을 향상을 위한 알고리즘 개발에 목표를 두고 있다. 비전센서의 영상처리알고리즘으로 SIFT 알고리즘을 사용하였으며, SIFT 알고리즘의 특징점 정합 성능을 개선하기 위해 특징점 정합 필터를 적용하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 이용하여 기존의 SIFT 알고리즘을 파라미터 조절한 경우보다 향상된 결과를 얻을 수 있었다. 차후 실시간 통합 항법 시스템에 적용하기 위해서 알고리즘의 속도를 향상시키는 작업이 필요하다.
영상에서 사람의 얼굴 영상을 추출하여 성별 및 연령대를 자동으로 분석하는 시스템은 광고판 등을 이용한 마케팅, 보안, 통계 분야 등 여러 가지 적용이 가능하다. 이러한 시스템의 개발을 위해서는 얼굴 인식 알고리즘과 특성 분류 알고리즘이 요구된다. 그러나 기존 알고리즘의 경우 문제점이 존재한다. 얼굴 인식 알고리즘으로 가장 많이 사용되는 HAAR 특징은 오탐률이 높으며, 특성 분류 알고리즘으로 사용하는 Fisherface 기법의 경우 분류 Class가 3가지 이상시 분류 성공률이 현저히 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이 두 알고리즘의 문제점을 개선한 새로운 알고리즘을 제안한다. 얼굴 인식을 위해 기존 HAAR 특징과 LBP 특징을 결합하여 오탐률을 크게 감소시켰다. 또한 특성 분류를 위하여 3 Class 이상의 분류를 대체할 방법으로 2 Class-multi-level 반복 분류방식을 사용하였다. 대량의 데이터에 대한 실험을 통하여 제안한 방법이 기존 방법들보다 성능이 향상되었음을 보인다.
이 논문에서는 다중 사용자 무선통신 환경에서 전송률-형평성 트레이드오프를 임의로 제어할 수 있는 계산이 효율적인 전송률-형평성 제어 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안되는 스케줄링 기준은 최대의 전송률 합을 추구하는 스케줄링 기준과 최대의 형평성을 추구하는 스케줄링 기준을 제어 인자에 따라 전송률과 형평성을 조정할 수 있도록 선형적으로 결합한다. 이때, 선형 결합을 통한 전송률-형평성 트레이드오프 제어를 위하여 스케줄링 기준의 단위와 최적화 방향을 일치시키는 것이 필요하다. 제안된 알고리즘은 이러한 조건들을 만족시키기 위하여 순시 전송률과 평균 제공 전송률을 스케줄링 기준으로 결정하고, 이들을 제어 인자를 사용하여 최적화 방향이 일치하도록 선형적으로 결합하여 제어 인자 값에 따라 다양한 전송률형평성 성능을 제공할 수 있도록 한다. 추가적인 계산 간소화를 위하여 순시 전송률에 대한 높은 SNR (signal-to-noise ratio) 근사화 관계를 이용한다. 모의 실험을 통하여 독립적인 레일리 페이딩 다중 사용자 채널에서 제안된 스케줄링 알고리즘에 대하여 제어 인자 값에 따른 전송률과 형평성 성능을 분석하였고, 순시 전송률의 높은 SNR 근사화 관계를 이용한 성능 분석도 이루어졌다. 모의실험 결과, 제안된 스케줄링 알고리즘은 최대 전송률을 추구하는 스케줄링과 최대 형평성을 추구하는 스케줄링 사이에서 전송률-형평성 성능을 임의로 조절할 수 있음을 확인할 수 있었고, 근사화 결과도 만족스러운 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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