연속 영상을 이용하여 실시간으로 움직임 객체를 추출하고 추적하기 위해 배경분리(Background Subtraction) 기법을 주로 사용한다. 외부 환경에서는 조명 조건의 변화, 나무의 흔들림과 같은 반복적인 움직임 그리고 급격히 움직이는 객체 등과 같이 고려해야할 많은 환경 변화 요인들이 존재한다. 이러한 외부 환경의 변화를 적응적으로 반영하여 배경을 분리할 수 있는 배경 모델로는 주로 가우시안 혼합 모델 (GMM: Gaussian Mixture Model)이 적용되고 있으며, 실시간 성능 등을 개선시킨 적응적 가우시안 혼합 모델 등이 제안되어 사용되고 있다. 본 논문은 개선된 적응적 가우시안 혼합 모델을 적용하고 고정된 학습률 a(일반적으로 작은 값)을 사용함으로써 물체의 갑작스러운 움직임 등에 빠르게 적응하지 못하는 문제점을 해결하기 위해 가우시안 분포 수의 적응적 조절 기능과 픽셀 값의 분산 등을 이용하여 학습률 a값을 동적으로 제어하는 방법을 제안하고 성능을 평가하였다.
In case of environment requiring safety such as human body and requiring flexible shape, a conventional mechanical actuator system does not satisfy requirement. Therefore, in order to solve this problem, a research of various smart material such as EAP (Electro Active Polymer), EAC (Electro Active Ceramic) and SMA (Shape Memory Alloy) is in progress. Recently, the highest preferring material among various smart material is EP (Electrostictive Polymer), because it has very fast response time, poerful force and large displacement. The previous researches have been studied properties of polymer and simple control, but present researches are studied a polymer actuator. An EP (Electostrictive Polymer) actuator has properties which change variably as shape and environmental condition. Therefore, in order to coincide with a user's purpose, it is important not only to decide a shape of actuator and mechanical design but also to investigate a efficient controller. In this paper, we constructed the control logic with an adaptive fuvy algorithm which depends on the physical properties of EP that has a dielectric constant depending on time.
본 논문에서는 여러 무선 링크가 존재하는 무선 네트워크에서 좀 더 낮은 송신 전력으로 각 링크가 요구하는 전송률을 만족시키는 분산 자원 할당 기법을 고려한다. 이 때 해결하고자 하는 문제는 분산 전력 제어 게임이 안정적으로 수렴하도록 간섭 환경에 따라 무선 자원을 공유하는 링크 수와 그에 따라 자원 크기를 바꾸는 것이다. 제안하는 기법은 링크 사이의 자원 공유 수준을 정의하고 자원 공유 수준 정보를 교환하여 자원을 공유할 링크와 자원 크기를 분산적으로 결정함으로써 중앙 집권적인 최적 자원 할당보다 교환 정보와 복잡도를 줄인다. 제안 기법은 자원을 항상 공유하거나 직교하게 이용하는 경우보다 송신 전력이 적게 필요하면서 최적 자원 할당과 비슷한 성능을 보인다.
본 논문에서는 공간 영역의 국부 정보 및 반복 영상으로부터 예측된 노이즈를 이용한 적응 영상 복원 방식을 제안한다. 공간 영역의 국부 제약 정보 설정을 위해 서로 다른 윈도우를 갖는 국부 영역의 평균, 분산 및 최대 값의 비를 이용하였으며, 반복 기법을 이용하여 매 반복 해에서 얻어진 복원 영상으로부터 상기 제약 정보를 설정하게 된다. 더불어 반복 영상으로부터 예측된 노이즈와 국부 제약 정보를 이용하여 국부 완화도 정도를 결정하는 매개 변수를 적응적으로 산출한다. 제안된 방식을 이용하여 복원 영상을 얻기 위해 비 적응 복원 방식보다 빠른 수렴속도를 갖게 됨을 알 수 있으며, 노이즈 특성에 대한 사전 정보 없이 국부적으로 제어된 완화 정도를 지닌 복원 영상을 얻을 수 있었다. 기존 방식과 비교하여 제안방식은 수렴하기 유사한 반복 횟수를 필요로 하며 0.2 dB 이상의 SNR 향상이 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 HM-Net (Hidden Markov Network)을 다양한 태스크에의 적용과 화자의 특성을 효과적으로 나타내기 위해 HM-Net 음성인식 시스템에 MLLR (Maximum Likelihood Linear Regression) 적응방법을 도입하였으며, HM-Net 학습 알고리즘을 개량하여 회귀클래스 생성방법을 제안한다. 제안방법은 PDT-SSS (Phonetic Decision Tree-based Successive State Splitting)알고리즘의 문맥방향 상태분할에 의한 상태레벨 공유를 이용한 방법이다. 즉, 문맥방향의 각 상태에 적응화자 음성데이터에 포함된 문맥정보를 분할하여 적응화될 음소환경을 결정하는 것이다. 따라서 제안방법은 새로운 화자로부터 문맥정보와 적응화 데이터의 발성 양에 의존하여 결정된 많은 적응 파라미터들을 (평균, 분산) 자유롭게 제어할 수 있게 된다. 제안방법의 유효성을 확인하기 위해 국어공학센터 (KLE) 452 데이터와 항공편 예약관련 (YNU200) 연속음성을 대상으로 인식실험을 수행한 결과, 음소인식, 단어인식, 연속음성인식에 대해서, 평균 34∼37%, 평균 9%, 평균 20%의 성능 향상을 각각 보였다. 또한 적응화 데이터의 양에 따른 인식성능 비교에서 제안방법을 적용한 인식 시스템이 적응 데이터의 양이 적은 경우에도 향상된 인식률을 보여 MLLR 적응방법의 특성을 만족하였다. 따라서 MLLR 적응방법을 도입한 HM-Net 음성인식 시스템에 제안한 회귀클래스 생성방법이 유효함을 확인할 수 있었다.
잡음예측 및 저감방법은 음성통신과 인식분야의 중요한 핵심기술이다. 본 논문에서는 다양한 잡음환경에 적용할 수 있는 새로운 잡음예측 및 저감 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 시간 및 주파수영역의 noisy power spectrum 의 분산과 그 값의 정규화 ratio를 기반으로 한다. 제안한 방법은 다양한 잡음환경에서 잘 동작 할 수 있도록 적응추적 임계값을 사용하며, 이 임계값은 음성왜곡과 잔여잡음 사이의 trade-off를 제어한다. 새로운 알고리즘의 성능은 다양한 잡음환경에서 ITU-T P.835(SIG) and segment (SNR) 의해 평가하여 기존의 방법에 비해 향상된 결과를 나타냈다.
군집 로봇(swarm robots)이 같은 작업 환경에 존재할 때, 우리는 어떤 임무를 수행하기 위한 로봇들을 먼저 결정해야 한다. 이런 로봇들의 협조 행동을 제어하기 위한 연구들이 많이 있었다. 이런 군집 로봇 시스템을 사용함으로써 얻는 이점은 협조 행동을 통해서 임무 수행의 적응성과 융통성이 증가하는 특성이라 할 수 있다. 침입자가 발견 되었을 때 군집 로봇은 효율적인 포위를 위해서 침입자의 이동 경로를 예상하면서 다양한 경로를 통해서 침입자에게 접근, 포위해야 한다. 본논문에서는 2차원 맵에서의 군집 로봇의 효율적인 포위 방법과 분산 이동 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 고조파 소음을 내는 시스템의 기본 주파수 추정을 통한 새로운 피드백 능동소음제어 방법을 제안한다. 기준신호를 측정하기 어려운 상황에서 종래의 다중 정현파 소음의 능동제어 방법은 기준신호를 측정하는 대신 추정된 주파수를 이용하여 기준신호를 만들어낸다.$^{(4)}$ 그러나 맥놀이현상(beating phenomenon)이 존재할 때는 순간적으로 특정 주파수 성분이 사라지게 되므로 적응 주파수 추정이 어렵게 되어 맥놀이현상에 의한 주파수 추정에서의 혼돈은 만들어진 기준신호를 쓸모없게 만든다. 제안된 알고리즘은 두 가지 부분으로 구성된다. 첫째는 기본주파수 추정을 이용한 기준신호 발생기이고 둘째는 기존의 피드포워드 제어 부분이다. 제안된 결정 규칙을 이용한 기본주파수 추정알고리즘은 맥놀이현상에 둔감할 뿐 아니라 기존의 직렬형 적응노치필터 방법에 비해 좋은 추종성능과 적은 주파수 추정 오차의 분산을 갖는다.$^{(4)}$ 더욱이 신호대잡음비가 좋지 않아 기존의 주파수 추정방법으로는 추정될 수 없는 주파수 성분가지 제어가 가능하다. 제안된 능동소음제어 방법의 성능을 검증하기 위해서 실측한 선박의 객실 소음과 자동차의 시변하는 엔진부밍소음에 대해서 모의 실험을 수행한다.
본 논문에서는 충격성 소음의 능동 제어를 위해 제안된 Modified Filtered-x Affine Projection Sign Algorithm(MFxAPSA)의 수렴 속도를 향상시키기 위한 새로운 MFxAPSA를 제안하였다. 능동 소음 제어에서 소음원이 충격성 잡음을 포함하는 경우, 무한한 크기의 분산을 갖으려는 성질 때문에 Filtered-x affine Projection Sign Algorithm(FxLMS)와 같이 2차 모멘트를 기반으로 유도된 적응 알고리즘들은 수렴 속도가 매우 느리거나 발산하는 경향이 있다. MFxAPSA는 기존에 제안된 Affine Projection Sign Algorithm(APSA)을 능동 충격성 소음 제어에 적용한 알고리즘이다. APSA은 역행렬 연산을 요구하지 않는다는 장점으로 인해 낮은 연산량을 요구하는 능동 소음 제어에 적합하다. 본 논문에서는 기존의 MFxAPSA와 같이 역행렬 연산을 요구하지 않으면서 더 좋은 수렴 특성을 가지는 새로운 MFxAPSA를 제안하였다. 두 알고리즘의 성능을 비교하는 컴퓨터 모의 실험을 수행하여 제안된 알고리즘의 수렴 특성이 더 좋음을 보였다.
이동 애드혹 네트워크(MANET)는 기반 네트워크 없이 구성되어 분산알고리즘을 통해 상호간 통신을 하게 된다. 이러한 MANET에서는 정적인 네트워크에 비해 토폴로지가 자주 변하고 노드의 에너지가 제한적이므로 이동성을 고려한 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜이 요구된다. 기존에 연구된 RODMRP(Resilient Ontology-based Dynamic Multicast Routing Protocol)는 동적인 네트워크에서도 적응적으로 망 유지를 하는 라우팅 프로토콜이 제안되고 있으나, 제안된 구조에서의 최적화된 계층 깊이에 대해서는 고려하지 않았다. 따라서 본 논문에서는, 상황인식 기반을 활용한 계층적 클러스터링에서 노드의 계층 깊이 제어가 가능한 CACH-RODMRP(RODMRP Context-Awareness Clustering Hierarchy)를 제안한다. 본 논문에서 제안된 CACH-RODMRP는 토폴로지 변경에 대해 상황인식을 기반으로 하여 적응적으로 토폴로지의 계층구조의 깊이에 대한 제어가 가능하여 보다 효율적인 노드의 에너지 관리가 이루어짐을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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