본 연구는 스피터와 마이크폰쌍을 이용하여 변압기 소음 감소를 위한 적응 능동소음제어에 있어서 스피커-증폭기-마이크로폰 경로와 스피거-마이크로폰 쌍의 동특성에 대한 이론적인 내용과 시뮬레이션을 통하여 이를 확인하였다. 또한 음향경로 내에 존재하는 마이크로폰-스피커 쌍의 전달함수를 SLS(sequential least square)알고리즘으로 추정하였으며, 추정된 전달함수에 대한 identify는 z 평면에서 안정된 극점과 영점을 갖고 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 RPP(Rural Postman Problem)을 시뮬레이션 하기 위한 툴을 설계하고 구현하였다. RPP 문제의 해를 구하기 위해 유전 알고리즘을 시뮬레이션 툴 내부에 엔진으로 구현하였다. 시뮬레이션 툴의 구성은 유전 알고리즘의 파라미터를 설정하기 위한 사용자 인터페이스 부분과 시뮬레이션 결과를 그래프로 표현해 주는 Presentation Layer, 유전 알고리즘을 이용하여 경로탐색을 처리하는 Operation Layer, 유전 알고리즘에서 사용되는 염색체들을 저장 관리하는 Data Layer로 되어 있다. 본 논문에서 구현한 시뮬레이션 툴을 이용하여 다양한 RPP 문제를 파라미터의 설정만을 통해 해를 구할 수 있으며, 실험 결과를 그래프로 확인할 수 있다.
기존의 인폼드 검색 모델에서 자원 보유 피어의 검색 결과는 검색 과정에서 선택된 피어들 각각의 라우팅 결정 정보로 저장되는데, 자원 적중률에 따라 다음 피어를 선택할 때 주요 결정 요인으로 작용한다. 이러한 라우팅 결정 정보를 이용하여 검색 트래픽과 검색 성공률 등의 측면에서 기존의 Random Walks 등에 비해 효과적인 성능 평가 결과를 보인 LTO(Leveled The Orienteering) 검색 알고리즘은 검색 과정에서의 라우팅 경로가 편중되어 있어 해당 노드들에 검색 부하 집중 경향을 보인다. 이에 본 논문에서는 검색 적중 빈도에 다라 LTO 검색 알고리즘이 검색 과정상에서 라우트 대상 노드들의 성능을 고려한 적응적 P2P 검색 알고리즘으로 확장 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능 평가 결과 노드들의 검색 부하 집중률과 자원 검색 노드의 검색 성공률 측면에서 적절한 타협점에서 동작함을 확인하였다.
본 논문에서는 FxLMS(Filtered-x Least Mean Square) 알고리즘을 이용한 단일 센서 기반의 능동 반향음 제어 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 먼저 단일 센서 입력 신호로부터 입사음과 반향음을 분리하고, 분리된 신호들을 사용하여 반향음과 반대 위상을 갖는 제어 신호를 생성한다. 제어 신호는 센서 위치에서 반향음과 중첩되어 반향음의 음압을 감소시킨다. 적절한 신호 분리를 위해 반향 음향 경로와 제어 음향 경로가 필요하며 이는 swept sine 신호를 이용해 측정한 음향 응답으로부터 사전에 구할 수 있다. 효용성을 검증하기 위해 DSP(Digital Signal Processing) 보드를 사용하여 제안된 알고리즘을 실시간으로 구현하였으며, 공기 중 음향 덕트 환경에서 1 kHz 버스트 신호에 대해 반향음이 11.6 dB 감소함을 확인 하였다.
그리디 포워딩(Greedy forwarding) 기법은 주변 노드들의 정보만을 이용해 패킷을 전달하는 기법으로, 전체 라우팅 경로를 유지해야 하는 다른 애드혹 라우팅 프로토콜에 비해 경로 유지가 쉽기 때문에 토폴로지가 자주 변하는 차량간 애드혹 네트워크에 적합한 방식이라고 할 수 있다. 그리디 포워딩 기법에서는 주기적인 비콘 전송을 통해 이웃 노드들의 위치를 획득하고, 패킷을 전달할 때 수신 노드와 가장 가까운 노드를 전달 노드로 선택한다. 이러한 그리디 포워딩의 성능을 떨어뜨리는 주요 원인 중 하나는 이웃 노드가 원래의 위치에서 벗어나면서 발생하는 링크 단절 문제이다. 본 논문에서는 그리디 포워딩 기반의 라우팅 프로토콜인 Greedy Perimeter Stateless Routing (GPSR) 프로토콜을 바탕으로 링크 단절 문제를 해결하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 이웃 노드의 위치와 비콘을 수신한 시간 등을 고려해 효율적이면서도 안정적인 라우팅 경로를 찾는 것을 목표로 한다. 다양한 환경에서의 실험 결과를 통해 우리는 제안하는 알고리즘이 GPSR과 기존의 연구 결과들에 비해 더 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인하였다.
본 논문은 다중 경로 다중입력 (Multiple-input multiple-output : MIMO) 채널에서 space alternating generalized expectation-maximization(SAGE) 알고리즘을 이용하여 채널 파라미터 추정 성능을 확인한다. 성능을 비교하기 위해 781 대역의 제주도 측정지역에서의 채널 파라미터로부터 시변 채널 환경 채널 파라미터 추정을 SAGE 알고리즘을 통해 추정하고 원본 데이터와 비교한다. 이를 통해 SAGE 알고리즘의 성능을 확인할 수 있으며 일반적인 파라미터 계산보다 SAGE 알고리즘을 통해 추정하는 것이 지연 확산(Delay Spread), 도래각 확산(Arrive of Angular Spread)이 적어 정확 측면에서 성능이 뛰어나고 안정적이다.
소화물 일관 운송 과정에서 발생하는 직접비용을 최소화하는 수리 모형과 해법이 제안되었다. 고려되는 비용으로는 화물 운송을 위한 차량 운행에 필요한 제반 비용인 링크 비용과 터미널에서 일어나는 하차, 분류, 재적 재등 하역 작업에서 발생하는 노드 비용을 감안하였고 총비용을 줄이기 위한 화물의 운송 경로가 모형의 결정변수이다. 해법으로는 최종해의 품질은 다소 미흡하나 계산 시간이 짧은 Steepest Descent Method와 최종해의 품질이 우수하나 계산 시간이 많이 소요되는 Simulated Annealing Method를 활용한 두개의 알고리즘이 고안되었다. 최적해를 찾아가기 위한 탐색의 출발점이 되는 초기해는 Dijkstra의 최단경로 알고리즘을 수정하여 찾는다. 예제를 통하여 알고리즘의 계산 과정을 설명하였고 제시된 두 방법의 최종해는 초기해에 비하여 비용 측면에서 각각 12%. 15%의 절감 효과가 있음을, 적재율 측면에서 초기해의 62.6%에서 각각 774%. 87.4% 향상됨을 확인하였다.
본 논문에서는 가까운 미래에 접하게 될 무인 자율 주행 차량의 주차장에서의 주차 방법과 알고리즘에 대해 살펴보았다. 가장 가까운 주차 장소는 어디이며 어떤 경로를 통해 그 위치로 이동할 것인가 등이 자율주행 차량의 주차를 위한 정보일 것이다. 자율주행 차량의 주차에 적합한 주차장의 구조와 형태를 알아내는 것도 중요한 문제점이 될 것이다. 본 논문에서는 주차장을 그래프로 모델링한 후 중앙제어 시스템을 통해 각 자율주행 차량이 근접한 주차장소로 이동할 수 있도록 안내하는 초기 해결 방법을 제시한다. 몇 가지 구조의 주차장을 모델링한 실험을 통해 본 논문에서 제안한 초기 해결방법이 자율주행차량 주차에 효과적인 안내 시스템이 될 수 있음을 확인하였다.
심층 강화학습은 학습자가 가공되지 않은 고차원의 입력 데이터를 기반으로 최적의 행동을 선택할 수 있게 하는 인공지능 알고리즘이며, 이를 이용하여 장애물들이 존재하는 환경에서 모바일 로봇의 최적 이동 경로를 생성하는 연구가 많이 진행되었다. 본 논문에서는 복잡한 주변 환경의 이미지로부터 모바일 로봇의 이동 경로를 생성하기 위하여 우선 순위 경험 재사용(Prioritized Experience Replay)을 사용하는 Dueling Double DQN(D3QN) 알고리즘을 선택하였다. 가상의 환경은 로봇 시뮬레이터인 Webots를 사용하여 구현하였고, 시뮬레이션을 통해 모바일 로봇이 실시간으로 장애물의 위치를 파악하고 회피하여 목표 지점에 도달하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 음향반향제거기에서 상관계수를 이용하여 동시통화 구간을 검출하는 방법에서 검출 오류로 인해 발생되는 문제점에 대해서 다룬다. 상관계수(correlation coefficient)를 이용한 DT 검출 방법에서 동시통화 구간과 반향경로의 변화를 명확하게 구분 짓는 문턱값 설정이 어렵기 때문에 때때로 검출 오류가 발생한다. 즉, 동시통화 중간에 반향경로가 변함으로써 동시통화 구간의 끝점 검출에 실패하거나 반항경로 변화를 DT로 잘못 인식하는 경우가 발생하는데, 이럴 경우 더 이상 적응필터의 계수를 갱신을 할 수 없는 상태에 빠지기도 한다. 본 논문에서는 반향제거기에 보조필터를 사용하여 이러한 문제점을 해결하고자 한다. 이는 보조필터가 기준입력신호(reference signal)를 이용하여 변화된 반향신호 성분은 추정할 수 있지만 근단화자 신호는 추정할 수 없다는 점을 이용한다 실험을 통해 제안한 알고리즘이 검출 오류로 인해 발생되는 문제를 효율적으로 해결할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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