옥외광고 및 산업 현장에서는 실시간으로 다양한 의사를 표현하기 위하여 영상처리 기반 이미지 변환 출력 LED 전광판 시스템을 구현하려고 한다. 최근 각종 현장에서는 단순한 문장 표현이 아닌 이미지를 이용한 직관적인 의사소통의 중요성이 커지고 있다. 따라서 의사소통을 위해 단순히 입력된 정보를 출력하는 것이 아닌 실시간 정보를 출력할 수 있는 시스템이 요구되고 있다. 이를 위해 본 시스템은 다양한 임의의 이미지 출력이 불가능한 기존의 LED 전광판에 이미지를 맵핑하는 문제를 해결하는 것과 이미지 출력이 가능한 형태로 변환하여 저전력의 LED를 활용하여 한정된 자원 안에서 효율적으로 메시지와 이미지를 출력하도록 개발하였다. 따라서 본 논문에서는 LED 전광판을 무선네트워크로 관리하고 마이크로 컨트롤러 중 하나인 ATmega2560과 Wi-Fi 모듈 및 서버와 안드로이드 어플리케이션 클라이언트를 통해 텍스트만 출력하는 기존의 전광판과는 달리 이미지 출력과 다양한 출력을 가능하게 하여 출력할 문자와 이미지에 대한 처리를 서버에서 관리함으로서 이미지 출력에 필요한 여러 변환 과정에 생기는 부하를 줄이는데 초점을 맞춘 시스템을 제안한다.
대표적인 기동 헬리콥터인 UH-60A의 기체 진동응답을 감소시키고자 능동 진동 제어 시스템(Active Vibration Control System, AVCS)을 이용한 시뮬레이션 연구를 수행하였다. 로터 진동 하중, 기체 구조 동역학 모델링, 진동응답 해석 및 진동 제어 시뮬레이션 연구를 수행하기 위하여 DYMORE II, NDARC, MSC.NASTRAN 및 MATLAB Simulink 등의 다양한 해석, 설계 및 제어 프로그램들을 함께 사용하였다. 5개의 CRFG와 7개의 가속도계로 이루어진 Multi Input Multi Output(MIMO) 모델을 AVCS 시뮬레이션 연구에 이용하였다. 본 시뮬레이션 연구를 통하여 진동이 극심한 158knots의 비행속도에서 UH-60A의 주요 위치(조종석, 로터와 기체의 접합부, 중앙 승객실 및 후방 승객실) 위치에서 AVCS의 사용으로 인하여 4/rev 기체 진동응답이 25.14~96.05%만큼 감소될 수 있었다.
직선 또는 필라멘트 모양의 NiCr 박막 히터 및 Bi-Sb 박막 열전퇴(thermopile)로 구성되는 평면형 Bi-Sb 다중접합 열전변환기를 제작하고, 10 Hz에서부터 10 ㎑까지의 교류 입력신호에 대한 변환기의 교류-직류 변환 특성을 논의하였다. 변환기의 열감도를 증가시키고 또한 교류-직류 변환오차를 감소시키기 위하여, NiCr 히터 및 Bi-Sb 열전퇴의 고온 접합부를 열차단막 역할을 하는 Si₃N₄/SiO₂/Si₃N₄ 다이아프램위에 각각 형성하였고, 열전퇴의 저온 접합부는 방열판 역할을 하는 실리콘 림(rim)에 의해 지지되는 Si₃N₄/SiO₂/Si₃N₄ 박막위에 형성하였다. 단일 bifilar NiCr 히터가 내장된 변환기의 열감도는 공기 및 진공중에서 각각 약 14.0 ㎷/㎽ 및 54.0 ㎷/㎽였고, 교류-직류 전압 및 전류 변환 오차범위는 공기중에서 각각 약 ±0.60 ppm 및 ±0.11 ppm이었다. 변환기의 교류-직류 변환 정확도가 상용 3차원 구조의 다중접합 열전변환기의 것보다 훨씬 더 높게 개선되었으나, 시간에 따른 출력 열기전력의 변화는 비교적 높게 나타났다.
다중모드간섭 기반의 $1.31/1.55{\mu}m$ 파장분리기의 크기 및 성능개선을 위해 'Improved Quasi-State' 불완전 단일상 개념을 설계에 도입하였다. 코어와 클래딩의 굴절률 차이가 작은 경우의 모드간 위상오차를 역이용 하도록 설계하여 'Quasi-State'의 출력 파워와 소멸비를 월등히 개선하였다. 다중모드간섭기의 폭이 $14.4{\mu}m$, 입력도파로의 수평 이동이 $5.3{\mu}m$가 되도록 설계한 구조를 유효굴절률법과 MPA를 사용하여 분석한 결과 최대 소멸비는 양 파장대역 모두 -25dB 이하로 나타났다. 설계된 파장분리기는 일반적인 다중 모드간섭기의 길이의 1/5정도에 불과한 $2620{\mu}m$의 간섭길이를 가진다. 소프트 리소그래피 공정을 통해 설계된 파장분리기를 제작하였으며, $1.31{\mu}m$와 $1.5{\mu}m$의 성공적인 파장분리를 확인하였다.
본 논문에서는 이중 마이크로폰 배열을 이용하여 비음수 행렬분해(nonnegative matrix factorization, NMF) 기반으로 다중음원의 도래각을 추정하는 새로운 방법을 제안한다. 우선 이중 마이크로폰 배열에 들어온 음향 신호들을 연속된 분석프레임으로 분할한 후, 각 프레임에 대해 조향응답파워 위상변환(steered-response power phase transform, SRP-PHAT) 빔형성기를 적용하여 스테레오 신호들을 시간-방향 영역으로 표현한다. 이러한 SRP-PHAT의 시간-방향 출력값들은 사전에 정의된 프레임 수만큼 누적하여 시간-방향 블록으로 정의한다. 다음으로, 잡음에 강건한 도래각 추정을 위하여, 각 시간-방향 블록을 블록차감 기법을 사용하여 매 프레임에 대해 정규화한다. 이후, 다중음원 환경에서 각 음원의 방향을 클러스터링하기 위해 정규화된 시간-방향 블록에 비지도(unsupervised) NMF를 적용한다. 구체적으로, 음원의 개수와 이들의 도래각을 추정하는데 각각 활성 및 기저 행렬들을 사용한다. 제안된 방법의 도래각 추정 성능을 평가하기 위해 이중 마이크로폰 배열로부터 입력된 [$-35{\circ}$, 5m], [$12{\circ}$, 4m], 그리고 [$38{\circ}$, 4.m]에 각각 위치한 세 가지 음원들에 대한 추정 오차의 절대 평균(mean absolute error, MAE) 및 오차의 표준편차를 측정하였다. 실험 결과. 제안된 방법은 기존의 SRP-PHAT 기반 도래각 추정방법에 비해 상대적으로 MAE를 56.83% 줄일 수 있었다.
다중 판별자를 가지는 RAM 기반 신경망은 단일판별자의 신경 망보다 다범주에서 더 우수한 성능 가진다. 다중 판별자를 가지는 경험유관이진신경망과 3차원 뉴로 시스템(3DNS)은 RAM 기반 이진신경망의 단점인 추가 및 반복 학습, 일반화 패턴 추출 등을 개선하였다. 다중 판별자를 사용하는 신경망의 범주 결정 방법은 MRD 기법으로, 각 판별자의 출력합들 중 최대응답 값으로 결정된다. 그러나 학습 패턴량이 증가하면 신경소자와 판별자의 메모리 포화 문제가 발생되며 이는 MRD의 변별력 저하로 전체 성능이 떨어지는 원인이 된다. 이를 해결하기 위해 기존 MRD의 성능을 향상시킬 수 있는 연구가 필요하다고 본다. 본 논문에서는 최적의 MRD 방법을 찾기 위해 사상 매칭, 누적 필터비 인형 응답 차 그리고 제안된 MRD 기법들을 이용한 최적 MRD 기법 등을 제안하였다. 제안된 MRD의 평가는 3DNS에 전처리 과정 없이 MNIST의 NIST에서 제공하는 숫자 자료를 이용하였다. 제안된 기법들은 기존 MRD보다 우수한 인식률과 입력 패턴의 변형 및 노이즈에 대하여 안정적인 결과를 보였다.
본 논문에서는 상대적으로 큰 퍼지 엔트로피를 갖는 입력-출력 데이터 집단에 다중 회귀 분석을 적용하여 다차원 평면 클러스터를 생성하고, 이 클러스터를 새로운 퍼지 모델의 규칙으로 추가한 후 모델 파라미터의 개략 동조와 정밀 동조를 반복 수행하는 자기구성 퍼지 모델링을 제안한다 Weighted recursive least squared 알고리즘과 fuzzy C-regression model 클러스터링에 의해 퍼지 모델의 파라미터를 개략적으로 동조한 후 gradient descent 알고리즘에 의해 파라미터를 정밀 동조하면서 감수분열 유전 알고리즘을 이용하여 최적의 학습률을 탐색한다. 그리고, 자기구성 퍼지 모델링 기법을 이용하여 Box-Jenkins의 가스로 데이터, 비선형 다변수 정적 함수의 데이터, 하수처리 활성오니 공정과 Mackey-Glass 시계열 데이터의 모델링을 수행하고, 기존의 방법에 의한 모델링 결과와 비교하여 그 성능을 입증한다.
최근 UHDTV(ultra high definition television) 등의 고해상도 디스플레이가 시장에 등장하면서, 기존의 저해상도 FHD(full high definition) 영상을 고해상도 영상으로 변환할 수 있는 초해상화(super-resolution, SR) 기법들이 각광을 받고 있다. 그 중, 선형 매핑(linear mapping)을 사용하여 저해상도 패치(patch)로부터 고해상도 패치를 복원하는 초해상화 기법은 상대적으로 낮은 복잡도로 좋은 품질의 고해상도 영상을 생성한다. 그러나 이러한 기법은 단순한 선형 매핑을 기반으로 하기 때문에 복잡한 비선형적(nonlinear) 저해상도-고해상도 관계를 예측하기 힘든 단점이 있다. 최근 각광받는 딥러닝(deep learning) 기술은 다층(multi-layer) 네트워크를 쌓아 입력과 출력 간의 복잡한 비선형 관계를 훈련시켜 좋은 성능을 보이는데, 이를 바탕으로 본 논문에서는 다중의 레이어로 구성된 다층 선형 매핑(multi-layer linear mappings, MLLM)을 기반으로 하는 초해상화 기법을 새롭게 제안한다. 제안하는 다층 선형 매핑은 기존 선형 매핑보다 비선형적 관계를 더 잘 예측하여 높은 품질의 고해상도 영상을 생성할 수 있게 한다. 제안된 초해상화 기법은 딥러닝 기반 초해상화 기법과 필적하는 품질의 고해상도 영상을 생성하면서도 더 낮은 복잡도를 지니는 것을 확인하였다.
웹에서 이용할 수 있는 Annotation들은 개인 노트의 수단이며, 같은 일에 종사하는 동료들간의 커뮤니케이션과 협업할 수 있도록 도와준다. 이런 종이 책에서의 Annotation들을 웹에 적용함으로써 공유. 검색, 재편집 등의 장점을 얻을 수 있다. 웹 Annotation은 통신수단의 발달과 함께 증가한 인터넷 사용자들의 활발한 커뮤니케이션을 통해 빠르게 증가하고 있어 한 문서에 많은 Annotation이 생성된다. 현재, 웹 상의 Annotation에 관련된 연구들은 생성, 출력, 저장을 중심으로 연구되고 있으나 한 문서 또는 한 Anchor에 존재하는 많은 Annotation들을 효과적으로 제공하는 방법에 관한 연구는 미비한 실정이다. 기존 Annotation 시스템들의 대부분은 다수의 Annotation들을 관련성이나, 사용자 특성을 고려하지 않고, 입력된 순서로 Annotation을 제공한다. 때문에 Anchor의 이해시간을 가중시킨다. 또한, 생성된 모든 Annotation 제공으로 인해 문서에 너무 많은 Annotation들이 생성되어 문서의 레이아웃을 손상시킬 수 있어[1], 문서를 이해의 시간을 증가시킨다[2]. 따라서 본 논문에서는 웹 문서에 생성된 다수의 Anchor들과 Annotation들을 사용자에게 효율적으로 제공하기 위하여 사용자 관심사에 맞는 Anchor와 Annotation만을 제공하는 Annotation 필터링기법을 제안한다. 또한. 동일한 Anchor내에서 적절한 Annotation의 우선 접근을 위한 Annotation 순위 부여기법과 Annotation 필터링 결과에 따라 Anchor의 표현유무를 결정하는 Anchor 표현 기법을 제안한다.
본 논문에서는 A/D, D/A 변환의 한 방식인 1-bit interpolation 방법을 개선, 보완한 1-bit interpolation per-channel u-law companding PCM변환방법을 제시하고 실험회로를 구성하여 이의 동작을 확인하였다. 실험회로는 시중에서 입수하기 수월한 소자들인 TTl, logic IC 및 741 OP Amp 등으로 구성하였다. 실험결과로서는 40dB에 걸친 입력 dynamic range와 40dB 이상의 출력 dynamic range를 얻을 수 있었다. 본 논문에서 제시한 per-channel A/D, D/A변환기는 현용의 공통 codec의 단점을 충분히 보완시킬 수 있을 뿐 아니라 다중화에 있어서도 상당한 잇점을 지니고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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