본 논문에서 계산구현 방법이 간단하고, 물체에 대한 정보 획득 측면에서 효율성을 기할 수 있는 스테레오 비전 알고리즘이 제시된다. 이는 공간을 미리 계획된 다단 평면상에 놓이는 물체점들을 역투시 변환에 의한 영상의 재투영 과정과 영상면 상관법에 의해서 평면상의 정보를 순차적으로 구한다. 제안된 알고리즘은 이동로보트의 장애물 감지작업에 적용하여 그 효율성을 보인다.
적응신호처리 분야에서 LMS 알고리즘은 수식이 간단하고, 적은 계산량으로 인해 널리 사용되고 있지만, 시간영역의 적응 알고리즘은 입력신호의 고유치 분포폭이 넓게 분포할 때는 수렴속도가 느려지는 단점이 있다. 또한 알고리즘의 성능을 좌우하는 고정된 적응상수를 적절하게 선택해야만 알고리즘이 수렴할 수 있다. 이런 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 시간영역의 적응알고리즘을 변환영역인 웨이블렛 변환에서 적응알고리즘을 적용한다. 그리고 안정되고 빠른 수렴을 위해 고정된 적응상수를 오차신호의 순시치 절대값에 비례하여 각 반복구간마다 변화시키는 가변스텝사이즈를 갖는 웨이블렛 기반 적응알고리즘을 제안, 적응 잡음제거기에 적용하여 기존의 알고리즘과 비교하여 그 성능이 우수함을 입증하였다.
공간 조인이란 서로 겹치는 관계를 가지는 공간 객체의 쌍들을 찾는 질의이다. 색인 기반 공간 조인에는 원공간 색인인 R 트리가 널리 사용된다. 원공간 색인이란 원공간상에서 표현된 공간 객체를 색인하는 구조로, 이를 활용한 조인은 크기를 가지는 공간 객체를 다루기 때문에 정형적인 방법이 아닌 휴리스틱에 의존하는 단점을 가진다. 반면, 변환공간 색인은 원공간 상의 공간 객체를 변환공간 상의 크기가 없는 점 객체로 변환하여 색인한 후에 이들을 다루기 때문에, 이를 활용한 공간 조인은 상대적으로 단순하고 정형적인 방법을 사용하는 장점을 가진다. 그러나, 이 방법은 R 트리와 같이 원공간 객체를 색인하는 원공간 색인에는 적용될 수 없는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 이 두 방법의 장점만을 취하는 새로운 방법을 제안한다. 즉, 변환공간 뷰(transform-space view)라는 새로운 개념과 이를 사용한 공간 조인 알고리즘인 변환공간 뷰 조인 알고리즘(transform-space view join algorithm)을 제안한다. 변환공간 뷰란 원공간 색인에 대한 가상의 변환공간 색인으로서, 이미 구축된 원공간 색인을 구조적으로 변경하지 않고서 별도의 추가비용 없이 가상의 변환공간 색인으로 해석할 수 있게 한다. 실험 결과, 변환공간 뷰 조인알고리즘은 R 트리를 원공간에서 조인하는 알고리즘들과 비교하여 디스크 액세스 횟수 측면에서 최대 43.1%까지 더 좋은 성능을 보인다. 본 논문의 가장 중요한 공헌은 R 트리와 같이 널리 사용되는 원공간 색인을 변환공간 뷰라는 새로운 개념을 통하여 변환공간에서 해석하여 사용할 수 있음을 보인 것이다. 우리는 이 새로운 개념이 다양한 공간 질의 처리 알고리즘들이 변환공간에서 새롭게 개발될 수 있는 프레임워크를 마련했다고 믿는다.
본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 정규화 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 제안한다. 정규화 변환을 시계열 데이터 간의 절대적인 유클리드 거리에 관계 없이, 구성하는 값들의 상대적인 변화 추이가 유사한 패턴을 갖는 시계열 데이터를 검색하는 데에 유용하다. 기존의 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 확장 없이 정규화 변환 서브시퀀스 매칭에 단순히 응용할 경우, 질의 결과로 반환되어야 할 서부시퀀스를 모두 찾아내지 못하는 착오 기각이 발생한다. 또한, 정규화 변환을 지원하는 기존의 전체 매칭 알고리즘의 경우, 모든 가능한 질의 시퀀스 길이 각각에 대하여 하나씩의 인덱스를 생성하여야 하므로, 저장 공간 및 데이터 시퀀스 삽입/삭제의 부담이 매우 심각하다. 본 논문에서는 인덱스 보간법을 이용하여 문제를 해결한다. 인덱스 보간법은 인덱스가 요구되는 모든 경우 중에서 적당한 간격의 일부에 대해서만 생성된 인덱스를 이용하며, 인덱스가 필요한 모든 경우에 대한 탐색을 수행하는 기법이다. 제안된 알고리즘은 몇 개의 질의 시퀀스 길이에 대해서만 각각 인덱스를 생성한 후, 이를 이용하여 모든 가능한 길이의 질의 시퀀스에 대해서 탐색을 수행한다. 이때, 착오 기각이 발생하지 않음을 증명한다. 제안된 알고리즘은 질의 시에 주어진 질의 시퀀스의 길이에 따라 생성되어 있는 인덱스 중에서 가장 적절한 것을 선택하여 탐색을 수행한다. 이때, 생성되어 있는 인덱스의 개수가 많을수록 탐색 성능이 향상된다. 필요에 따라 인덱스의 개수를 변화함으로써 탐색 성능과 저장 공간 간의 비율을 유연하게 조정할 수 있다. 질의 시퀀스의 길이 256 ~ 512중 다섯 개의 길이에 대해 인덱스를 생성하여 실험한 결과, 탐색 결과 선택률이 $10^{-2}$일 때 제안된 알고리즘의 탐색 성능이 순차 검색에 비하여 평균 2.40배, 선택률이 $10^{-5}$일 때 평균 14.6배 개선되었다. 제안된 알고리즘의 탐색 성능은 탐색 결과 선택률이 작아질수록 더욱 향상되므로, 실제 데이터베이스 응용에서의 효용성이 높다고 판단된다.
본 논문은 정합 오차 기준을 확장한 제한된 1비트 변환 (Constrained One-Bit Transform : C1BT) 기반의 움직임 예측 알고리즘을 제안하였다. 제한된 1비트 변환 기반의 움직임 예측 알고리즘에서는 정합 오차 기준으로 기존의 움직임 예측 방법인 전역 탐색 알고리즘 (Full Search Algorithm: FSA)에서 사용되는 SAD (Sum of Absolute Differences) 대신 NNMP (Number of Non-Matching Points)를 사용하여 하드웨어 구현을 용이하게 하고 연산량을 크게 줄였으나 움직임 예측의 정확도를 감소시켰다. 이 점을 개선하고자 이 논문에서는 제한된 1비트 변환의 정합 오차 기준을 확장하여 움직임 예측의 정확도를 높이는 알고리즘을 제안하였고 이는 기존의 알고리즘과 비교한 결과 PSNR (Peak Signal to Nosie Ratio) 측면에서 더 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 측정된 가속도신호만을 사용하여 변위응답을 추정하는 시간영역과 주파수영역에서의 동적 응답변환 알고리즘을 제시하였다. 본 알고리즘에서 사용되는 변환변위응답은 속도와 변위성분의 초기조건에 대한 정보 없이 측정된 가속도신호의 적분에 의하여 계산되며 실제 변위응답과 상관관계를 갖는다. 이에 측정된 구조물의 동적응답이 무재하부분과 자유진동부분을 포함하고 있을 때 변환응답을 보정하여 초기치 문제를 해결할 수 방법을 제시함으로써 가속도신호만을 사용하여 실제 변위응답을 추정할 수 있도록 하였다. 제시된 응답변환 알고리즘의 타당성을 평가하기위해 실교량에 대한 현장시험자료를 적용하여 변위응답을 추정하고 실측된 동적 변위와 비교하였다. 또한, 주파수영역에서의 응답변환에서 적분구간을 상이하게 사용함으로써 동적성분과 정적성분으로 분리된 추정응답을 평가할 수 있었으며 이에 따른 충격계수의 계산은 신뢰성 있는 평가방법임을 확인하였다.
본 논문은 DCT, FFT 및 Wavelet 등과 같은 주파수 영역에 의한 Watermarking 기법에서 정확한 Watermark를 검출하기 위하여 제안한 알고리즘이다. 본 논문에서 사용한 알고리즘은 기존의 왜곡된 영상에서 원 영상의 주파수 변환 값을 제거하여 왜곡된 상태의 영상 값에서 삽입된 Watermark를 검출하는 알고리즘에서 벗어나 왜곡된 값을 완전히 제거한 상태에서 영상의 Watermark를 검출함으로써 보다 완벽한 Watermark를 검출 할 수 있는 향상된 알고리즘을 제안하였다.
본 논문에서는 태양광 배터리 충전 시스템에서 충전 모드가 변환될 때 과도상태를 보상하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 정전류-정전압 충전 알고리즘을 기반으로 정전류 모드에서 정전압 모드로 변경될 때 과도상태를 보상하기 위한 최적의 제어기법을 추가함으로 기존 알고리즘보다 우수한 과도 특성을 갖는다. 본 논문은 3kW급 PSIM 시뮬레이션을 통해서 제안하는 충전제어 알고리즘의 우수한 제어특성을 검증하였다.
본 논문에서는 단일 색인을 사용하는 정규화 변환 지원 서브시퀀스 매칭 방법을 제안한다. 기존의 정규화 변환 지원 서브시퀀스 매칭 방법은 질의 시퀀스 길이가 커질수록 성능이 저하되고, 이를 해결하기 위하여 여러개의 색인을 사용하는 방법을 취하였다. 본 논문에서는 하나의 색인을 사용하면서도 다양한 길이의 정규화 변환 지원 서브시퀀스 매칭을 수행하는 효율적인 방법을 제시한다. 이를 위하여, 본 논문에서는 정규화 변환의 정의를 확장하여 일반화 정규화 변환 개념을 제시한다. 또한, 이러한 일반화 정규화 변환 개념을 기존 서브시퀀스 매칭 방법들에 적용하는 방안에 대한 이론적 근거를 각각의 정리로서 제시하고 증명하였다. 그리고, 이들 방안을 구현하기 위한 색인 구성 알고리즘 및 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 각각 제시하였다. 본 논문에서 제안한 정규화 변환 지원 서브시퀀스 매칭은 다른 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭으로 일반화 될 수 있는 우수한 연구결과라 사료된다.
유전 알고리즘에서 해의 적합도를 계산하는 시간이 오래 걸린다면 메타모델을 만드는 것은 필수적이다. 이에 메타모델의 성능을 높여 유전 알고리즘이 더 좋을 해를 찾게 하기 위한 연구가 진행되어 왔다. 본 연구에서 우리는 이산적인 도메인에서 이산 월시 변환을 사용해 메타모텔의 성능을 높이고자 하였다. 이산 월시 변환을 통해 해의 기저를 변환했고 변환된 해를 사용해 메타모델을 만들었다. 의사-불리언 함수의 대표적인 함수인 NK 모형을 대상으로 실험했고 제안된 모델의 성능에 대한 실증적인 증거를 제공했다. 제안된 모델을 사용해 유전 알고리즘을 수행했을 때, 유전알고리즘이 더 좋은 해를 찾음을 확인했다. 특히, 선행 연구인 유사도 함수를 이산적인 도메인에 적합하게 수정한 방사기저 함수 네트워크보다 좋은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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