Support Vector Machine(SVM)은 이론상으로 좋은 일반화 성능을 보이지만, 실제적으로 구현된 SVM은 이론적인 성능에 미치지 못한다. 주 된 이유는 시간, 공간상의 높은 복잡도로 인해 근사화된 알고리듬으로 구현하기 때문이다. 본 논문은 SVM의 분류성능을 향상시키기 위해 Bagging(Bootstrap aggregating)과 Boosting을 이용한 SVM 앙상블 구조의 구성을 제안한다. SVM 앙상블의 학습에서 Bagging은 각각의 SVM의 학습데이타는 전체 데이타 집합에서 임의적으로 일부 추출되며, Boosting은 SVM 분류기의 에러와 연관된 확률분포에 따라 학습데이타를 추출한다. 학습단계를 마치면 다수결 (Majority voting), 최소자승추정법(LSE:Least Square estimation), 2단계 계층적 SVM등의 기법에 개개의 SVM들의 출력 값들이 통합되어진다. IRIS 분류, 필기체 숫자인식, 얼굴/비얼굴 분류와 같은 여러 실험들의 결과들은 제안된 SVM 앙상블의 분류성능이 단일 SVM보다 뛰어남을 보여준다.
차량용 능동안전 시스템은 전방충돌방지, 차선이탈 경보, 차선변경 지원 등이 있으며 소형차에 도입될 정도로 대중화되고 있다. 대표적인 능동안전 시스템인 FMCW 레이더는 가격 경쟁력과 성능개선을 위해 전방과 측면용 레이더의 통합과 위상배열이나 다중 안테나의 적용이 연구되고 있다. 본 논문에서는 이러한 차량용 FMCW레이더 시스템의 신호처리부를 저가의 DSP로 구현하기 위한 효율적인 방안들을 제안한다. PWM기반의 아날로그 변환, 계산량을 줄이는 근사화 기법, 효율적인 벡터연산 등을 제안하고 구현하였다. 구현된 신호처리 보드는 1.4ms의 펄스 반복간격에서 1024길이의 FFT 처리가 실시간 성능을 보였다. 실제 도로 실험에서 10Hz의 갱신율로 실시간 동작과 성능을 확인하였다.
Log-MAP 복호 알고리즘을 사용하는 터보 복호기는 뛰어난 복호 성능에도 불구하고, 반복적 연산으로 인하여 인터리버의 크기에 비례하는 많은 메모리와 높은 하드웨어 복잡도가 단점으로 지적된다. 이에 본 논문에서는 Log-MAP 복호 알고리즘 기반의 터보 복호기를 설계할 때 복호 성능 및 하드웨어 복잡도에 영향을 미칠 수 있는 다양한 설계 이슈들을 제시하고, 설계 이슈들의 변화에 따른 복호 성능을 모의실험을 통하여 비교 분석한다. 하드웨어 복잡도와 복호 성능간의 균형을 고려하여 수신정부 사전정보, 상태 메트릭을 각각 5 비트, 6 비트 그리고 7 비트로 할당하여 부동 소수점 연산의 비트오율에 근접하는 성능을 확인하였다. Log-MAP 복호 알고리즘의 주연산인 MAX*에 대한 하드웨어 복잡도와 복호 성능을 비교 분석하였다. MAX* 연산 중 계산도가 큰 오류 보정 함수를 근사화된 조합회로로 구성하여 하드웨어 부담을 줄일 수 있는 방법을 제시하였고, 윈도우 블록 길이가 32인 슬라이딩 윈도우 기법을 적용하여 적은 복호 성능 저하로 상태메트릭 저장에 필요한 메모리 공간을 감소할 수 있음을 확인하였다.
고속 데이터 전송을 목표로 하는 다중 반송파 시스템인 OFDM통신 시스템에서는 송수신단의 발진기에서 발생하는 위상잡음이 인접 채널간 간섭(ICI: Inter-sub-carrier-interference)을 야기시켜 통신성능에 악영향을 끼친다. 본 논문에서는 ICI 영향을 효과적으로 줄일 수 있는 새로운 data-conjugate 형식의 ICI 제거방법을 제안하고, 위상잡음 선형 근사화 기법을 이용하여 위상잡음에 의해 발생하는 CPE(common phase error), ICI 그리고 CIR(carrier to interference ratio)를 분석한다. 그리고 원래의 OFDM, 기존의 data-conversion 형식의 ICI 제거방법 과 비교하였을 때의 위상잡음에 의한 성능 개선 효과를 분석한다. 결과적으로 ICI 제거방법을 사용하였을 때 성능개선 효과를 얻을 수 있으며, 종전에 연구된 data-conversion 형식의 ICI 제거방법보다 본 연구에서 제안한 data-conjugate 형식의 ICI 제거방법을 사용하였을 때 더 좋은 통신 성능을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 임의의 대형구조의 전자기 특성을 효율적으로 해석하기 위해 대표적인 전자기 수치해석 기법의 하나인 모멘트법 기반 직접풀이법 중 CBFM의 원거리 상호작용 계산의 가속화 알고리즘을 제안하였다. 대형구조의 전자기 특성해석을 위해서는 계산시간의 단축이 필수적이며, CBFM 해석법에서 원거리 블록 간의 상호작용을 다중극전개방법을 사용한 근사화를 통해 복잡도를 크게 감소시킨 수식을 도출하였다. 본 논문에서 제안된 새로운 알고리즘을 도체구와 전투기의 레이다 단면적 계산에 적용하여 기존의 CBFM과 비교하여 정확도 손실 없이 계산시간이 각각 34 %, 74 % 단축되어 대형구조 문제해석에 효율적이라는 것을 확인하였다.
3차원적인 도로의 안정성을 분석하기 위하여 개발중인 도로안정성 조사분석차량(RoSSAV) 에서 촬영된 측하방 CCD 영상에서 추출된 차선 중심점의 좌표가 있다면, 이 정보를 GPS 및 IMU 자료와 결합하여 차선의 3차원 위치정보를 자동으로 계산할 수 있다. 이 논문의 목적은 상기한 도로안전성 조사분석차량에서 취득한 측하방 영상으로부터 차선을 인식하고 차선의 중심점을 자동으로 검출해 내는 기술을 개발하는 데에 있다. 제안된 알고리즘은 촬영된 측하방 영상의 에지 방향을 분석하여 라인후보 영역(Line Supporting Region)을 정의하고, 이 영역의 에지 크기 프로파일을 분석하여 평면으로 근사시킨 뒤 근사된 평면의 중심선을 라인으로 추출한 후, 추출된 라인의 쌍이 차선의 밝기와 폭의 조건을 만족시킬 경우, 이를 차선으로 인식하는 알고리즘이다 이 알고리즘은 기존에 제안된 문턱화 기법에 기반한 도로추출방법에 비해 정확하고 안정적이며, 실제로 주어진 측하방 CCD영상을 이용한 실험을 통해 효과적으로 차선이 추출됨을 입증하였다.
본 연구에서는 이미지 기울기 영역에서 포아송 방정식을 이용한 빠른 이미지 재구성 기법을 제안한다. 포아송 방정식을 사용하는 이 접근법에서, 유도된 벡터 필드는 제 1 단계에서 선택된 영역 내에서 원본과 대상 이미지를 사용함으로써 생성된다. 다음으로, 유도된 벡터는 결과 이미지를 생성하는데 사용된다. 우리는 원하는 기울기 집합과 데이터 항을 근사화하는 2차원 함수를 재구성하는 문제를 분석했다. 결합된 데이터와 기울기는 원본 이미지에 가깝게 머무르는 동안 이미지 기울기를 수정하는 것처럼 작동 할 수 있다. 이 공식으로부터 우리는 물리학에서 알려진 포아송 방정식을 찾아냈다. 이 방정식은 FFT 도메인의 문제에 대한 효율적인 해결책을 제시한다. 이것은 2차원으로 알려진 포아송 모델을 해결하고 기울기 비례축소는 라플라스를 확실하게 일반화하는 잘 정의된 선명한 필터임을 공간 필터에 잘 나타냅니다. 포아송 모델을 기반으로 이산 코사인 변환을 사용하여 결과를 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 3차원 공동 작업 공간에서 다중 무인항공기의 협동 작업을 위한 확장 충돌 지도 기반 무 충돌 비행 계획 기법을 제안한다. 먼저 무인항공기는 회전과 같은 3차원 움직임을 고려해 구로 모델링하였다. 공동 작업 영역에 진입 후 진출할 때까지 무인 항공기는 직선 경로를 따라 이동하고 모든 무인 항공기의 우선순위는 미리 정해져 있다고 가정한다. 가정에 따라 3차원에서 정의된 구와 구 사이의 충돌 검출 문제를 2차원에서 정의된 원과 직선 사이의 충돌 검출 문제로 축소할 수 있다. 원과 직선 사이의 충돌영역은 계산의 편의성과 안전성을 위해 충돌사각형으로 근사화 하였다. 이렇게 정의된 충돌사각형을 이용하여 무인 항공기들 간의 충돌을 회피할 수 있도록 각 무인 항공기의 공동 작업 공간 진입 시간을 조율한다. 이와 같은 방법으로 모든 무인 항공기는 공동 작업 공간에 진입해서 진출할 때까지 서로 간에 충돌 없이 이동 할 수 있게 된다. 제안된 무충돌 비행 계획의 효율성을 증명하기 위해 12대의 무인 항공기를 이용한 시뮬레이션을 수행하였다.
로그 맵 복호 알고리즘 기반의 터보 디코더는 뛰어난 복호 성능에도 불구하고, 반복적 연산으로 인한 인터리버 크기에 비례하는 많은 양의 메모리와 높은 하드웨어 복잡도가 단점으로 지적된다. 이에 본 논문에서는 이전 연구 결과를 바탕으로 많은 양의 메모리의 절감과 하드웨어 복잡도를 감소시킨 3G W-CDMA 시스템에 적합한 터보 디코더를 설계하였다. 하드웨어 복잡도와 복호 성능간의 균형을 고려하여 수신정보, 사전정보, 상태 메트릭을 각각 5비트, 6비트 그리고 7비트로 할당하였고, 로그 맵 복호 알고리즘의 주연산인 $MAX^{*}$ 연산 중 계산도가 큰 오류 보정 함수를 근사화한 조합회로로 구성하여 하드웨어 부담을 감소하였으며 윈도우 블록의 길이가 32인 슬라이딩 윈도우 기법을 적용하였다. 본 논문에서 제안한 터보 디코더는 $0.35\mu$m Hynix CMOS technology로 합성한 합성 결과로부터 Eb/No가 1dB, 인터리버 크기가, 5번의 반복 복호에서 $10^{-6}$ 이하의 비트 오율을 달성하였으며, 이때 최고 9Mbps의 복호 성능을 발휘한다.
본 논문에서는 다차원 데이타의 유사도 검색을 효율적으로 지원하기 위한 벡터 근사 기반의 색인 구조를 제안한다. 제안하는 색인 구조는 공간 분할 방식으로 영역을 분할하고 실제 데이타들이 존재하는 영역에 대해 동적 비트를 할당하여 영역을 표현한다. 따라서, 분할된 영역들 사이에 겹침이 발생하지 않으며 하나의 중간 노드에 많은 영역 정보를 저장할 수 있어 트리의 깊이를 감소시킨다. 또한, 특정 영역에 군집화되어 있는 데이타에 대해서 효과적인 표현 기법을 제공하며 자식 노드의 영역 정보는 부모 노드의 영역 정보를 이용하여 상대적으로 표현함으로써 영역 표현에 대한 정확성을 보장한다. 이를 통해 검색성능 향상을 제공한다. 제안하는 색인 구조의 우수성을 보이기 위해 기존에 제안된 다차원 색인 구조와의 다양한 실험을 통하여 성능의 우수성을 입증한다. 성능 평가 결과를 통해 제안하는 색인 구조가 기존 색인 구조보다 $40\%$정도 검색 성능이 향상됨을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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