본 논문에서는 음성인식을 위한 음성구간 검출과정에서 유입될 수 있는 동적인 음향에너지 이외에 화자의 입술움직임 영상신호까지 확인함으로써 외부 음향잡음이 음성인식 대상으로 오인식되는 것을 방지하기 위한 한 가지 방법이 제시된다. 우선, 연속적인 영상이 PC용 영상카메라를 통하여 획득되고 그 입술움직임 여부가 식별된다. 다음으로, 입술움직임 영상신호 데이터는 공유메모리에 저장되어 음성인식 프로세서와 공유한다. 한편, 음성인식의 전처리 단계인 음성구간 검출과정에서 공유메모리에 저장되어진 데이터를 확인함으로써 화자의 발성에 의한 음향에너지인지의 여부가 입증된다. 최종적으로, 음성인식기와 영상처리기를 연동시켜 실험한 결과, 영상카메라에 대면해서 발성하면 음성인식 결과의 출력에 이르기까지 연동처리가 정상적으로 진행됨을 확인하였고, 영상카메라에 대면치 않고 발성하면 연동처리시스템이 그 음성인식 결과를 출력치 못함을 확인하였다. 또한, 오프라인하의 입술움직임 초기 특정값 및 템플릿 초기영상을 온라인하에서 추출된 입술움직임 초기특정값 및 템플릿 영상으로 대체함으로써 입술움직임 영상 추적의 변별력을 향상시켰다. 입술움직임 영상 추적과정을 시각적으로 확인하고 실시간으로 관련된 패러미터를 해석하기 위해 영상처리 테스트베드를 구축하였다, 음성과 영상처리 시스템의 연동결과 다양한 조명환경 하에서도 약 99.3%의 연동율을 나타냈다.
정보 통신 기술의 발달은 데이타베이스 분야에도 새로운 응용들을 만들고 있다. 예를 들어, 수많은 객체들의 위치를 추적하는 이동 객체 데이타베이스나 각종 센서들로부터 들어오는 데이타 스트림을 처리하는 스트림 데이타베이스에서 다루는 데이타는 일반적으로 매우 빠르고 끊임없이 변경된다. 하지만, 전통적인 데이타베이스에서는 데이타를 사용자의 명시적인 변경이 있기 전까지는 변하지 않는 상대적으로 정적인 것으로 간주하고 있기 때문에, 전통적인 데이타베이스 시스템은 이러한 끊임없고 동적인 데이터의 변화를 효율적으로 처리하는데 문제를 지닌다. 특히 다차원 데이타 처리를 위한 대표적 인덱스 구조인 R-트리의 경우, 데이타의 삽입이나 삭제가 연속적인 노드의 분할이나 합병을 유발하고 있으므로 이러한 문제는 더 심각해진다. 본 논문에서는 이러한 빈번한 변경 효율적으로 처리하기 위하여 새로운 R-트리 갱신기법인 리프 갱신 기법을 제안한다. 리프 갱신 기법에서는 새로운 데이타가 이전에 속해있던 리프 노드의 MBR 내에 있으면 전체 트리를 변경하지 않고 해당 리프 노드만을 변경시킨다. 이러한 리프 갱신 처리와 리프 노드를 직접 접근하게 해주는 리프 접근 해시 테이블을 이용하여 리프 갱신 기법은 데이타의 변경연산 비용을 크게 줄인다. 제안기법은 기존 R-트리의 알고리즘과 구조를 그대로 이용하고, R-트리의 정확성을 보장하므로 다양한 R-트리 변종들에도 적용 가능하고 R-트리를 이용하는 다양한 응용 환경에 이용이 가능하다. 본 논문에서는 제안 기법이 기존 기법에 대하여 가지는 갱신 연산의 비용 이득을 수학적으로 분석하였고, 실험을 통하여 제안 기법의 우수성을 확인하였다.
혼잡 제어는 에러 제어와 함께 신뢰적 멀티캐스트의 핵심적인 기능이다. MTCP나 TRAMCC와 같은 기존의 트리 기반의 혼잡 제어 기법은 일대다 신뢰적 멀티캐스트를 위하여 설계되어 다대다 신뢰적 멀티캐스트에 적용할 경우 몇몇 문제점들이 나타난다. 본 논문에서는 트리 기반의 다대다 신뢰적 멀티캐스트 프로토콜을 위한 효율적인 혼잡 제어 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 혼잡 윈도우 기법을 기반으로 하며 전송률 제어기를 추가적으로 사용한다. 수신자들의 처리 부담을 최소화하기 위하여 추가적인 피드백 없이 에러 복구를 위한 피드백을 혼잡 제어를 위하여 이용하며, 동적으로 네트워크의 상태의 변화를 반영하는 ACK 타이머와 NACK 타이머 및 빠른 전송률 복구 기법 등을 통하여, 세션 내의 흐름들 간의 공평성을 제공한다. 네트워크 시뮬레이터를 사용해서 제안하는 기법이 세션 내의 흐름 간 공평성에 있어서 기존의 TRAMCC보다 효과적인 것을 보였으며, TCP-친화성, 응답성, 확장성에 있어서 만족할 만한 성능을 보임을 확인하였다. 그리고, 신뢰적 멀티캐스트 프로토콜인 GAM에 통합 구현하여 실험실 내 시험 네트워크 상에서 실험을 수행하였다.
플래시 메모리와 하드디스크의 저장 공간 제약을 문제를 극복하기 위한 방법으로 모바일 IP 스토리지가 제안되었다. 모바일 IP 스토리지는 무선 IP 네트워크를 통하여 모바일 장치에 거의 무제한적인 저장 공간을 제공한다. 하지만, 모바일 IP 스토리지를 이용한 멀티미디어 컨텐츠 스트리밍 시 무선랜 장치의 지속적인 전력소모로 인해 모바일 장치의 배터리 수명이 급격히 감소하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 모바일 IP 스토리지를 통하여 멀티미디어 컨텐츠를 실행할 시에 무선랜 장치의 전력을 효율적으로 제어할 수 있는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 선반입 버퍼 입출력 모듈, 무선랜 장치 전력제어 모듈, 선반입 버퍼 재구성 모듈로 구성되어 있다. 또한, 제안된 기법은 멀티미디어 컨텐츠의 품질에 적응적으로 선반입 버퍼의 크기를 자동적으로 결정하고 멀티미디어 컨텐츠가 실행되는 동안 On-Off 동작을 기반으로 무선랜 장치 전력 상태를 동적으로 제어한다. 제안된 기법의 성능을 임베디드 리눅스 2.6.11, 인텔 iSCSI 참조코드, 무선랜 장치를 이용하는 PXA270기반 모바일 장치 상에서 평가한다. 다양한 실험을 통하여 제안된 기법이 전력제어를 하지 않을 때에 비해 QVGA급 멀티미디어 컨텐츠 실행 시 무선랜 카드의 에너지 소모를 최대 8.5배 정도 감소시킴을 보인다.
여러 종류의 경량전철 중에서, 고무차륜 경량전철은 가 감속 성능과 등판능력이 우수하고 소음과 진동이 적어 많은 국가에서 활발히 채택되고 있다. 하지만, 경량전철 시스템은 일반적으로 고전압의 급전시스템을 이용하기 때문에 높은 수준의 전자기파를 유발한다. 반면, 광섬유 센서는 전자기파의 영향을 받지 않는 장점으로 인해 최근 교량과 같은 토목 구조물에 적용이 확대되고 있으며 특히, 광섬유 브래그 격자 센서는 다중화가 용이하다는 장점으로 가장 활발히 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 한국형 경량전철의 시험선 구간에 설치된 콘크리트 교량에서 차량이 진행할 때 교량의 동적응답을 측정하였다. 측정센서로는 기존의 전기식 센서와 광섬유 브래그 격자 기반의 센서를 이용하였으며 변형률과 가속도를 측정하였다. 이를 바탕으로, 교량의 사용성 평가를 수행하였으며 실험 결과 전기식 센서의 경우 EMI의 영향을 받는 반면, 광섬유 브래그 격자 기반의 센서들은 EMI의 영향을 받지 않아 EMI의 영향이 극심한 경량전철 교량에서 교량의 사용성 평가를 위한 계측 센서로 광섬유 센서가 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.
최근 환경 모니터링, 스마트 빌딩, 의료 분야, 농업 분야 등에서 센서 네트워크가 널리 활용되고 있다. 센서 노드는 배터리로 동작한다. 넓은 지역에 배포된 센서 노드의 배터리를 주기적으로 교체하는 것은 불가능하기 때문에 에너지는 센서 네트워크에서 가장 중요한 자원이다. 따라서, 센서 데이터를 수집하는 동안 네트워크 수명을 연장시키기 위한 에너지 효율적인 메커니즘에 대한 연구는 필수적이다. 대표적인 연구로는 송수신하는 데이터의 크기를 줄이기 위한 데이터 압축 기법과 통신간 충돌을 방지하여 에너지 사용의 효율을 높이기 위한 MAC 프로토콜 기법이 있다. 기존 데이터 압축 기법은 센서 데이터의 공간 또는 시간적인 연관성을 이용하며, 기존 MAC 프로토콜은 TDMA, FDMA, CDMA 등의 방법을 통해 데이터의 충돌을 방지한다. 본 논문에서는 MAC 프로토콜 중 하나로 널리 사용되고 있는 TDMA 스케줄을 조정하여 송수신되는 센서 데이터의 크기를 줄이는 새로운 압축 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 데이터 전송 시점을 이용하여 센서의 측정값을 인코딩하여 데이터의 크기를 줄이고, 동적으로 시간 슬롯을 할당함으로써 발생되는 전송 지연을 줄인다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 기법의 성능 평가를 수행하였으며, 실험 결과, 기존 데이터 수집 기법에 비해 통신 비용이 약 52% 감소하였다.
빌딩, 자동차, 선박, 항공기 등에서의 곡선보 사용 증가가 이러한 구조물의 동적거동해석에 필요한 정확한 해법 발전에 괄목할 만한 기여를 해왔다. 탄성곡선보의 안정성거동은 많은 연구자들의 한 과제분야였다. 전통적으로 미분방정식의 해법은 유한치분법이나 유한요소법으로 해결해왔다. 이러한 방법들은 복잡한 기하학적 구조 및 하중에 따른 격자점의 증가로 많은 컴퓨팅시간을 요구한다. 편미분방정식의 해를 구하기 위한 효율적인 방법 중의 하나는 미분구적법이다. 복잡한 기하학적 구조 및 하중은 컴퓨터 용량을 과도하게 사용할 뿐만 아니라, 복합알고리즘 프로그램을 어렵게 해 이를 극복하기 위하여 미분구적법(DQM)이 많은 분야에 적용되어왔다. DQM을 이용하여 곡선 보의 회전관성을 고려한 외 평면 좌굴을 등분포하중 하에서 해석하였다. 다양한 매개변수 비, 경계조건, 그리고 열림 각에 따른 임계하중을 계산하였다. DQM 결과는 활용 가능한 다른 엄밀해와 비교하였다. DQM은 적은 격자점을 사용하고도 엄밀해 결과와 일치함을 보여주었다 (0.3% 미만). 다양한 변경에 따른 새로운 결과가 또한 제시 되였고, 그 결과는 곡선 보의 좌굴거동에 중요한 역할을 보여주었고, 다른 수치해석결과 혹은 실험결과비교에 사용될 수 있다.
본 논문에서는 Kinect 센서를 이용한 팔 제스처 인식 시스템의 설계에 대해 소개한다. 제스처 인식을 위한 기존의 연구들에서는 동적 시간 왜곡(DTW)에서 은닉 마코프 모델(HMM)에 이르기까지 다양한 방법들이 적용되어 왔다. 본 논문에서 제안하는 제스처 인식 시스템은 Kinect 센서를 통해 얻을 수 있는 순차적인 팔 관절 위치 데이터로부터 각 제스처 별 고유한 은닉 마코프 모델을 학습한다. 동일한 제스처를 수행하더라도 Kinect 센서에 포착되는 각 관절의 위치 좌표 값들은 팔의 길이와 방향에 따라 크게 달라질 수 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템에서는 다양한 환경 조건에서도 높은 제스처 인식 성능을 얻기 위해, 팔 관절들의 좌표 값으로 구성된 특징 벡터를 팔 관절들 간의 각도 값으로 변환하는 특징 변환 과정을 수행한다. 또한, 본 시스템에서는 은닉 마코프 모델의 학습과 적용의 효율성을 높이기 위해, 고차원 실수 관측 벡터들에 k-평균 군집화를 적용하여 이산 은닉 마코프 모델들을 위한 1차원 정수 시퀀스들을 구한다. 이와 같은 차원 축소와 이산화를 통해, 실시간 환경에서도 은닉 마코프 모델들을 효율적으로 제스처 인식에 이용할 수 있다. 끝으로, 서로 다른 두 가지 데이터 집합을 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 시스템의 높은 인식 성능을 입증해 보인다.
작용기가 2.9인 4,4'-diphenylmethane diisocyanate (MDI)와 polyester polyol 그리고 사슬 연장제로서 1,4-butane diol로부터 제조한 polyurethane을 시차 주사 열분석기(DSC) 동적 기계적 열분석기(DMTA), 그리고 퓨리에 변환 적외선 분광기(FT-IR)를 이용하여 물성을 연구하였다. 본 연구에서 제조한 polyurethane은 MDI의 높은 작용기로 인한 가교 때문에 균일한 망상구조를 가지고 있음을 알 수 있었다. 또한 하드 세그먼트 함량이 증가할수록 $T_g$는 증가함을 관찰할 수 있었다. 이러한 DSC 결과는 DMTA에서도 재확인할 수 있었다. 한편 polyurethane의 열처리 효과(annealing effect)를 관찰하기 위해 다양한 열처리 조건에 따라 polyurethane의 열분석을 하였다. 그 결과 열처리 온도가 증가될수록 폴리우레탄의 $T_g$가 증가됨을 관찰할 수 있었다. 반면에 열처리 시간에는 크게 의존하지 않음을 관찰할 수 있었다. 이러한 $T_g$의 증가는 팽윤(swelling) 실험으로부터 열처리에 따라 가교 밀도가 증가하며 이러한 가교 밀도의 증가가 polyurethane의 $T_g$를 상승시키는 원인임을 확인 할 수 있었다. 반면에 FT-IR 연구로부터 열처리에 의한 polyurethane의 수소결합 정도의 변화는 관찰할 수 없었다.
본 논문은 광패턴 조사를 통한 능동형 수위 및 거리 측정 기법을 제안한다. 기존 압력식, 부자식, 초음파식, 레이더식 등의 수위측정기법과 달리 최근에는 수위측정의 정확성과 모니터링 편리성을 강조한 영상기반 수위측정기법이 활용되고 있다. 본 논문에서는 참조용 광패턴을 교각이나 제방 등에 동적으로 조사(照射)하고, 카메라 장치로부터 조사된 광패턴 영상을 실시간 분석 처리하여 자동 수위측정 및 조사(照射) 대상물까지의 거리측정을 위한 새로운 방법을 제시한다. 기존 방법이 교각에 기(旣) 부착된 수위표나 마커 인식을 위해 수동적으로 영상데이터를 분석하는 것이었다면, 본 기법은 교각 설치 환경에 대응하여 능동적으로 참조 광패턴을 생성하여 사용함으로써, 난시야(難視野) 환경 및 잡음 대응에 효과적이고, 포터블 형태로 주야간 이용이 가능하며, 별도 조명 설치를 요구하지 않는 등의 강건한 수위 측정을 지원한다. 본 실험은 실내 시험 환경을 구성하여 시뮬레이션 하였으며, 0.4-1.4m 거리 13.5-32.5cm 높이에서 수위 및 거리 측정을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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