본 논문은 조명의 변화가 심한 영상에서 손 형태를 안정적으로 인지하는 기법에 관한 것이다. 제안한 방법은 HSI 색상공간에서 색상(Hue) 및 색상 기울기(Hue-Gradient)를 기반으로 정의된 배경모델을 구축하고, 실시간으로 입력되는 영상과의 배경차분(background subtraction)기법을 이용하여 배경과 손을 구분한다. 추출된 손의 영역으로부터 18가지의 특징요소를 추출하고 이를 기반으로 다중클래스 SVM(Support Vector Machine) 학습 기법을 사용하여 손의 형태를 인지한다. 제안 기법은 색상 기울기를 배경 차분에 적용함으로써, 조명 환경이 배경 모델의 조명과 다르게 급격한 변화가 이루어졌을 때도 안정적으로 손의 윤곽정보를 추출할 수 있도록 하였다. 또한, 실시간 처리를 저해하는 복잡한 손의 특성정보 대신, OBB의 크기에 대하여 정규화된 두 개의 고유값과 객체 기반 바운딩 박스(OBB)를 구성하는 16개 세부 영역에서의 손 윤곽픽셀의 개수를 손의 특성정보로 사용하였다. 본 논문에서는 급격한 조명 변화 상황에서 기존 RGB 색상요소를 기반으로 하는 배경차분법과 색상을 기반으로 하는 배경차분법, 본 논문에서 제안하는 색상 기울기 기반 배경 차분법의 결과를 비교함으로써 제안 기법의 안정성을 입증하였다. 6명의 실험대상자의 1부터 9까지의 수지화 2700개의 영상으로부터 손 특성 정보를 추출하고 이에 대하여 훈련을 통한 학습 모델을 생성하였다. 학습모델을 기반으로 실험자 6인의 손 형태 1620개의 데이터에 대하여 인지 실험을 실시하여 92.6%에 이르는 손 형태 인식 성공률을 얻었다.
본 연구의 목적은 내재적 동기 이론과 플로우 이론의 통합을 통해 비디오 게임 이용자들이 가진 동기와 행위 간의 관계를 설명하는 이론적 모델을 제시함에 있다. 이를 위해 본 연구는 기술과 도전의 최적균형, 플로우를 통한 즐거움, 내재적 동기, 그리고 비디오 게임 장르 이용행위라는 변수들을 제시하고 이들 간의 인과적 관계성들을 조사하였다. 경로분석을 통해 변수들 간의 관계성을 검증한 결과, 내재적 동기는 최적균형과 즐거움의 경험에 의해 직접적, 간접적 영향을 받는 것으로 나타났으며, 이 내재적 동기는 신체게임과 공상게임 장르의 이용행위를 유의미하게 예측하는 것으로 나타났다. 하지만 전통게임 장르의 경우 내재적 동기와 유의미한 관계성을 나타내지 못했다. 또한 본 연구는 남성과 여성 비디오 게임 이용자들 간에 내재적 동기의 강도는 다르나, 내재적 동기가 게임 장르 이용행위를 유도하는 근본적인 관계들은 남녀 간에 상이하지 않음을 발견하였다.
현대인의 질병 중 심혈관계 질환의 증가로 인한 건강관리의 중요성이 더해감에 따라 소형 심전계의 필요성이 대두되어지며 운동과 같은 동잡음에 취약한 환경에서도 안정적인 신호를 얻기 위한 연구가 진행되어지고 있다. 본 논문에서는 측정 리드의 거리 최소화에 따른 연구로서 여러 개의 소형 심전도 모듈을 부착하였을 때의 각각의 신호가 임상심전도와 얼마나 유사하게 측정되어질 수 있는지에 대해 연구하였으며 심전도(ECG) 신호의 측정 원리를 위하여 심장 전기쌍극자 모델에 기반하여 전극간 거리를 최소화한 패치형 전극 측정 시스템을 개발하고, 2개 이상의 다중 패치전극 측정 시스템으로부터 측정된 심장전기활동 신호를 합성하여 임상적 심전도와 유사성이 높은 전극신호 유도법을 개발하였다. 또한 이 유도법의 검증을 위하여 임상 심전도 측정장치의 결과와 상관성을 분석하였으며 최대 r 값은 0.859로 얻어졌다.
초기의 Ad-hoc 네트워크의 라우팅 프로토콜들은 Table-driven 알고리즘이 대두되었으나, 많은 문제점으로 이동단말의 이동성을 지원하는 On-demand 방식의 라우팅 프로토콜에 대한 연구가 진행되었다. 최근에는 On-demand 와 Table-driven의 장점을 반영한 AODV(Ad-hoc On-demand Distance Vector)가 널리 이용되고 있다. 그러나 AODV의 장점에도 불구하고 아직까지 AODV 는 노드들의 잦은 이동으로 Ad-hoc 네트워크에 많은 라우팅 패킷을 발생시켜 전체적인 네트워크의 성능 면에서 많은 약점을 보이고 있다. 본 논문에서는 Ad-hoc 네트워크를 구성하는 노드들 사이의 링크에 대한 신뢰성을 위해 노드의 이동경로예측을 기반으로 하는 새로운 경로설정 및 유지기법을 제안한다. 제안하는 기법은 AOMDV를 기반으로 노드의 위치와 이동 정보로 이동되는 방향과 위치를 예측하여 보다 안정적인 경로를 선택할 수 있는 기회를 제공하는 라우팅 기법이다. 또한 AOMDV로 다중경로를 보유하여 데이터의 종류와 특성에 적합한 최적의 경로선택으로 불필요한 경로설정 메시지의 오버헤드를 줄인다.
직교주파수분할다중화방식(OFDM)은 부채널간의 직교성을 이용하여 주파수 스펙트럼을 중첩시킴으로써 스펙트럼 효율을 이상적으로 증가시킨 고속의 병렬 변조방식이다. 그러나 OFDM은 부채널간의 스펙트럼이 크게 중첩됨으로 인하여 안정된 채널 환경을 요구하고 있다. OFDM의 경우 채널 환경이 열화하면 부채널간의 직교성이 상실되어 시스템의 큰 성능 저하가 발생한다. 따라서 된 논문에서는 이러한 성능 열화를 개선하기 위하여 서로 역선회하는 원편파를 이용한 다중반송파변조방식인 XCP-OFDM(OFDM using Cross-handed Circular Polarization) 시스템을 제안하였다. XCP-OFDM 시스템은 인편과의 고유 특성인 기수회 반사파 억제 특성과 편파의 식별도가 큰 서로 역선회 하는 2개의 원편파를 사용하여 부채널의 스펙트럼 중첩을 없앰으로써 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 방식이다. 제안된 시스템의 성능을 이론적인 해석과 더불어 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 제안 방식의 우수성을 나타내었다.
수요응답형 대중교통체계 시스템은 사용자의 요청에 따라 서비스 차량의 경로와 스케줄을 설정하는 유동적인 대중교통 서비스이다. 도시 지역에서 대중교통 시스템의 중요성이 증가함에 따라, 수요응답형 대중교통체계를 위한 안정적이고 빠른 경로탐색 방법의 개발 또한 다양하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 빠르고 효율적인 다중차량경로 탐색을 위해, 수요 기종점들의 클러스터링 기술을 활용한 종점수요 우선탐색의 휴리스틱 방법이 제안되었다. 제안된 방법은 기종점 수요 분포가 무작위인 경우, 집중된 경우와 방향성을 가지는 경우에 대하여 테스트되었다. 제안된 알고리즘은 수요밀도의 증가로 인한 서비스 비율의 감소를 저감시키며, 계산 속도가 비교적 빠른 장점을 보인다. 또한, 다른 클러스터링 기반 알고리즘에 비해 수요밀도 증가에 따른 서비스 비율 감소율이 낮고, 차량 용량의 활용성이 개선된 반면, 차량 운행경로 길이의 증가로 승객의 차량 탑승시간은 상대적으로 증가하는 특성을 보인다.
수자원의 효율적인 관리를 위해서는 홍수량 자료뿐만 아니라 저 평수량의 자료도 매우 중요하며, 이는 최근의 가뭄 발생으로 인하여 용수공급 및 하천수질관리 문제에서 저수위 유량자료의 파악이 중요한 관심 대상이기 때문이다. 이를 위해서는 저수위에 대해 유량측정을 실시하여 유량자료를 확보해야 하며, 이와 더불어 연속적인 유량자료를 얻기 위해서는 신뢰성 있는 수위-유량관계곡선식이 필수적이다. 일반적으로 자연하천에서 수위-유량관계는 수위의 상승 및 하강에 따라 유량변화가 일정한 경향성을 가지고 변동을 하기 때문에 단일함수 관계로 설명이 가능하다. 하지만 갑문 조작에 영향을 받는 구간에서는 수위와 유량만의 단일함수 관계가 아닌 갑문의 개 폐에 따라 수위와 유량이 변동하는 특성을 가지고 있어 일반하천에 비해 수위-유량관계를 규명하는 것이 매우 어려운 문제이다. 본 연구는 금강 하구둑의 갑문조작에 의하여 배수영향을 받는 규암 수위관측소에 대하여 수위-하강고-유량관계를 이용한 유량환산방법, 수면경사를 매개변수로 추가한 다중 회귀식 개발, 자동유량측정 장치를 이용한 유속지수법, 기존 수위-유량관계곡선식을 이용한 유량환산, ADCP(Acoustic Doppler Current Profiler)를 이용한 유량측정성과에 대하여 비교 분석을 통하여 갑문조작에 의한 배수영향을 받는 지점의 안정적인 유량자료를 제공하는데 목적이 있다. 이와 같이 각 유량환산 방법에 따라 실측 유량과 환산유량 비교의 결과 수위-하강고 유량관계의 경우 평균 26.60%, 기존 수위-유량관계곡선의 경우 130.29%, 유속지수법의 경우 36.48%, 다중회귀식의 경우 24.65%의 상대오차가 발생하였다.
유전자 알고리즘은 탐색과 최적화 문제에 대한 효과적인 방법으로 이용되고 있으나 다수의 정점이 있는 다중정점 함수에 대한 응용에 있어서는 지역해에 조기 수렴하여 고착되는 등 전역 최적해를 찾는데 어려움이 있다. 이러한 문제는 탐색공간을 충분히 탐색할 수 있는 모집단의 다양성이 부족한 데 기인하는 것이며 해결방법으로 니칭 방법과 크라우딩 방법 등이 소개되고 있다. 개체군의 다양성을 증가시키는 방법으로 지역해에 고착되지 않고 전역 최적해로 수렴되도록 하는 데 기본을 두고 있다. 본 논문에서는 다중정점 함수의 전역 최적해에 수렴하고 수렴속도를 높이는 방법으로 진화과정의 매 세대마다 탐색영역에 충분히 분포되도록 임의로 생성된 보조 모집단을 공급함으로서 안정적으로 전역 최적해로 수렴하는 방법을 제안하였다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 본 논문에서 제안한 방법을 입증하였다.
자율주행체와 네트워크기반 제어 기술의 발달에 따라서, 하나의 에이전트를 제어하는 것을 넘어서 다수의 이동체를 분산 제어하는데 사용 가능한 다중 에이전트의 컨센서스 제어에 대한 관심과 연구가 증가하고 있다. 컨센서스 제어는 분산형 제어이기 때문에, 정보 교환은 실제 시스템에서 지연을 가지게 된다. 또한, 시스템에 대한 모델을 정확히 수식적으로 표현하는데 있어서 한계를 갖는다. 이런 한계를 극복하는 방법 중에 하나로서 강화 학습 기반 컨센서스 알고리즘이 개발되었지만, 불확실성이 큰 환경에서 느린 수렴을 갖는 경우가 자주 발생하는 특징을 보이고 있다. 따라서, 이 논문에서는 불확실성에 강인한 특성을 갖는 슬라이딩 모드제어를 강화학습과 결합한 슬라이딩 강화학습 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 기존의 강화학습 기반 컨센서스 알고리즘의 제어 신호에 슬라이딩 모드 제어 구조를 추가하고, 시스템의 상태 정보를 슬라이딩 변수를 추가하여 확장한다. 모의실험 결과 다양한 시변 지연과 왜란에 대한 정보가 주어지지 않았을 때에 슬라이딩 강화학습 알고리즘은 모델기반의 알고리즘과 유사한 성능을 보이면서, 기존의 강화학습에 비해서 안정적이면서 우수한 성능을 보여준다.
본 연구에서는 한국형 PRT차량의 주행안정성 및 승차감 향상을 위해 현가장치 최적화를 진행하였다. ISO 3888(Double Lane Change Test)를 통하여 주행안정성을 분석하고 ISO 2631-1을 이용하여 승차감 분석을 진행하였다. 이를 통해 주행안정성과 승차감에 대하여 다중반응표면법을 적용하여 현가장치 최적화를 진행하였다. 그 결과 모든 반응함수가 초기설계치보다 모두 개선되는 만족함수의 비율은 3.9 : 6.1이며, 이때 현가장치의 특성은 Stiffness의 경우 S2와 S3 model의 사이 값인 30.68 N/mm과 Damping 계수의 경우 D1 model의 값을 갖는다. 초기설계인 현재 PRT차량의 현가장치와 비교했을 때, 최적화된 PRT 현가장치 설계는 Roll angle와 Yaw rate는 0.37%, Side slip angle은 2.8%, Ride comfort는 5% 향상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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