본 논문은 실시간 감시 시스템을 위한 웨이블릿(wavelet) 기반의 신경망과 불변 모멘트를 이용한 이동물체 인식과 추적 방법을 제안한다. 제안한 방법의 첫 번째인 움직임 후보영역 검출 단계에서는 연속된 두 프레임간의 차영상 분석 방법을 기반으로 하여 물체의 움직임에 의해 화소값 변화가 발생한 후보영역을 검출한다. 두 번째인 물체 인식 단계에서는 검출된 후보영역에 웨이블릿 신경망(wavelet neural network: WNN) 기반의 인식 방법을 사용하여 추적하고자하는 물체가 포함되어 있는지를 판별한다. 세 번째인 물체 추적 단계에서는 인식된 물체에 웨이블릿 불변 모멘트(invariant moments) 기반의 매칭 방법을 사용하여 인식된 이동 물체를 추적한다. 영상내에서 이동물체를 검출하기 위해 본 논문에서는 이전 영상과 현재 영상간의 화소밝기 차이에서 적응적 임계값(adaptive threholding)을 사용하여 주위 환경 변화에 강인한 이동물체 검출이 가능하였다. 또한 물체의 인식과 추적을 위해 웨이블릿 특징값을 사용함으로써, 계산 시간의 감소와 영상의 잡음에 의한 영향을 최소화시킬 수 있을 뿐만 아니라, 물체 인식 정확도가 향상되었다. 제안한 방법을 일반 도로에서 획득한 영상에서 실험한 결과, 자동차 검출율은 92.8%, 프레임당 처리 시간은 0.24초이다. 이것을 통해 제안한 방법은 실시간 지능형 교통 감시 시스템에 유용하게 적용될 수 있음을 알 수 있다.
본 논문에서는 상태변수에 시변 지연시간이 있는 선형 이산 구간 시스템의 안정조건을 고려한다. 고려한 시스템은 시스템 행렬과 지연 상태변수에 대한 시스템 행렬이 구간 행렬로 표현되며, 지연시간도 구간에 대하여 시변인 특성을 갖는다. 제안된 안정조건은 리아프노프 안정 이론에 의하여 유도되며 매우 간단한 부등식의 형태로 표현된다. 기존의 시불변 구간행렬의 안정성 문제를 시변 지연 시간을 갖는 시스템으로 확장한 것이다. 더불어, 새로운 안정조건은 시불변 경우에 대하여 연구된 기존 결과를 포함할 수 있으며, 구간 시변 지연 시간과 시스템의 안정성과의 연관관계를 나타내는 것이다. 제안된 조건은 구간시스템에 대한 교란 변수의 크기를 구하는 문제에도 응용될 수 있다. 수치예제를 통하여 새로운 안정조건의 효용성을 확인할 수 있으며, 기존에 발표된 결과들과의 비교도 이루어진다.
자동차 수동변속기 내 래틀과 같은 회전체 진동은 엔진 연소폭발 주기와 연동하여 발생한다. 이러한 충격형 진동 특성은 선형 시간 불변 분석법을 적용하여 살펴볼 수 있다. 기어의 동적 특성을 이해하기 위해, 특정 형태의 앞 바퀴 굴림 방식 수동 변속기에 대한 연구를 수행하였다. 첫째, 동특성 고유값과 주파수 응답함수를 기반으로 자유도를 줄이는 방법을 제시하였는데, 이는 행렬의 크기를 줄이는 효과적인 역할을 한다. 둘째, 단일 질량 플라이휠과 이중 질량 플라이휠의 동적 특성을 비교하였다. 모빌리티 분석을 기반으로 한 이중 질량 플라이휠의 효과를 검토하였는데, 이로부터 진동에 의해 가진되는 충격을 회피하기 위한 기본 개념을 이해 할 수 있다. 마지막으로, 두 단계 클러치 댐퍼로부터 유효 강성 값을 도출하여 선형 불변형 시스템 모델을 연구하였다. 두 단계의 서로 다른 클러치 강성조합을 이용하여 클러치 댐퍼의 동적특성에 대한 관계를 예측할 수 있다.
본 논문에서는 ESPRIT(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques)알고리듬 기반 재구성 가능한 각도 추정기를 제안 및 설계하였다. ESPRIT은 배열 안테나(uniform linear array)의 천이불변(shift invariance) 성질을 이용해 배열 안테나에 도래하는 신호의 도래각을 추정하는 알고리듬이다. 하지만 여전히 ESPRIT 알고리즘은 공분산 행렬, 고윳값 분해 등 높은 복잡도를 가지는 연산을 필요로 하므로 실시간 도래각 추정을 위해 하드웨어 프로세서로 구현이 필요하다. ESPRIT에서 성능은 안테나 개수와 관련이 있으며, 응용에 따라 요구되는 안테나 수는 상이할 수 있다. 이에 본 논문에서는 응용되는 분야에 따라 성능을 높이고 연산 복잡도 문제를 시킬 수 있도록 2 ~ 8개의 가변 안테나 개수를 지원하는 ESPRIT 프로세서를 제안하였다. 또한, 제안된 ESPRIT 프로세서는 MI-ESPRIT 구조를 기반으로 배열 안테나의 다중 불변성을 활용하여 성능을 향상시켰으며, 최소자승법 알고리즘을 간소화 시켜 복잡도를 감소시켰다.
최근들어 컴퓨터와 네트워크의 발전으로 일상업무의 대부분을 컴퓨터를 이용하여 할 수 있으므로 신원 확인은 중요한 분야로 부상되었으며, 지문은 편리한 입력과 종생불변하고 만인부동한 특성으로 생체 측정 분야 중 가장 각광받고 있는 분야가 되었으다. 근래에 반도체 지문 입력장치의 개발로 인하여 크기와 속도 문제를 해결하므로써, 키보드, 마우스 등에 부착하여 네트워크의 신원확인과 인증에 많은 수요가 예상된다. 본 논문에서는 반도체 입력 장치를 이용한 지문 인식기술과 암호학을 접목하여 지문을 이용한 신원확인과 인증하여 기본형 보안 시스템 적용에 관해 연구하였다.
본 논문에서는 루프구조의 효율적인 병렬수행을 위한 병렬성 추출에 대하여 불변과 가변 종속거리에 모두적용할 수 있는 통합된 새로운 기법을 제시한다. 이것은 컴파일시간에 순차 루프를 중첩된 DOALL 루프로의 자동 변환에 대한 절차로서, 중첩 루프의 전체적인 병렬화를 하기 위하여 문장들을 반복적으로 수행시키는 것에 의해서 자료 종속을 효과적으로 제거하는 알고리즘이다. 본 논문에 제시된 방법은 성능평가에서도 매우 뛰어난 방법임을 보였다.
Fattorini(1986)의 통계량은 Shapiro와 Wilk의 일변량 정규분포를 위한 검정통계량을 다변량으로 확장한 것이다. 본 논문에서는 Kim과 Bickel(2003)에서 제안한 이변량 정규분포를 위한 검정통계량을 Fattorini(1986)의 방법을 이용하여 이변량 이상인 경우에도 실제적으로 사용가능하도록 일반화하였다. 제안된 통계량은 Fattorini(1986) 통계량의 근사통계량으로 생각할 수 있으며 표본의 크기가 클 때도 사용가능하다.
동사의 종류와 곡용, 논항의 종류와 격 등 문장의 상을 결정하는 요인들은 여러 가지이다(Tenny 1994). 그러나 실제 자연언어처리에서 상 결정 요소들의 복잡한 조합은 기계가 문장의 상을 파악하는 작업을 더욱 어렵게 만들뿐이다. 본 논문에서는 다양한 상 결정 요인을 참조하지 않고 특정 부류의 부사에 의존하여 문장의 상을 결정하는 방법을 제안하고자 한다. 부사는 이른바 불변화사로 분류하는 품사 중의 하나로 통사적 혹은 형태소적 규칙의 적용을 받아 변형하지 않는다. 따라서 기계는 복잡한 형태소 분석을 통하지 않는 부사를 포착하기가 쉽다. 이와 같은 이점을 지닌 부사가 통사적 분석을 토대로 파악할 수 있는 문장의 의미인 상에 대한 표지임을 증명하여 자연언어처리의 간결함을 확보하고자 하는 것이 본 논문의 목적이다.
항공영상이나 위성영상을 이용하는 원격 감지 기술(Remote Sensing)은 무인 비행, 지리 정보 시스템(GIS) 그리고 도시 계획에 이용되고 있다. 원격 감지 기술과 함께 사용될 수 있는 또 하나의 기술로는 자동 표적 탐색 기술이 있으며 현재 많은 연구가 진행되고 있으나, 대부분 특정적인 시험용 영상에만 적용되고 있어서 항공 영상과 같이 복잡하고 불규칙적인 경우에는 적용이 어렵다. 본 논문에서는 Distance Weighted Intensity Transformation (DWIT)와 Coefficients Filtering(CF) 방법을 이용하여 영상의 이동, 회전, 배경에 불변적인 항공 영상 표적 탐색 기법을 제안한다.
projection pursuit을 이용하여 이변량 정규분포의 적합도 검정을 위한 통계량을 제안한다. 기본적인 생각은 이변량 정규분포의 가정하에 표준정규분포를 갖는 모든 선형조합을 고려하여 이들의 순서통계량과 이론적인 분위수를 비교하는 것이다. 이와 같이 제안된 통계량은 선형변환에 대해서 불변(invariant)이다. 본 논문에서는 제안된 통계량의 극한분포를 적절한 Gaussian process의 적분으로 표현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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