본 논문에서는 최근에 활발한 연구가 진행되고 있는 상황인지 무선시스템을 대상으로 하여, 직접 경로 및 간접 경로를 갖는 협동 다이버시티를 적용하였을 경우 시스템의 성능을 분석하였다. 그리고 릴레이-목적지 경로에서는 여러 개 의 릴레이 중 가장 큰 신호 대 잡음비를 갖는 릴레이만 송신하는 선택 릴레이 방식을 채택하였고, 이 릴레이를 선택하기 위하여 필수적으로 발생되는 채널 상태정보(CSI) 지연에 의한 시스템 성능의 열화를 포함한 식을 유도하였다. 분석결과 직접 경로로부터의 수신 전력이 간접경로 수신 전력의 1/10만 있어도 시스템의 성능이 4.4 dB 개선되므로 Rayleigh 페이딩 환경 하에서 협동 다이버시티의 적용이 매우 효과적임을 알 수 있었고, 상황 인지 시스템의 주파수 획득 확률이 적을수록, 그리고 채널 지연이 클수록 시스템의 성능은 저하되었다.
본 논문에서는 자율형 운항 알고리즘을 활용하여 분리보증 해결과 충돌탐지거리와의 상관관계, 충돌회피 후 경로점 복귀와 시간제약 조건에 따른 항로 복귀, 3대 이상의 다중 충돌회피 상황의 분리보증 실험을 수행하여 운항환경에서 발생하는 실증적인 문제를 규명하였다. 실험결과 자유비행 충돌회피를 위하여 탐지거리 확대가 분리보증 해결과 운항 효율성 향상에 유리하며, 충돌회피 후 복귀기동 시 충돌예측상황에 따라 고정 경로점 복귀 또는 시간제약 조건을 적용한 항로 복귀기동을 선택할 수 있었다. 그리고 다중 충돌 상황에서 2도 이상의 선회각을 적용하면 분리보증 해결되었고, 최적의 선회각 선택 시에는 운항 효율성을 대폭 향상시킬 수 있었다.
본 논문은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자 간의 의도충돌 해결을 위한 컨텍스트 관리기를 제안한다. 사용자 간의 의도충돌이란 여러 사용자들이 환경 내의 디바이스를 공유하며 사용함으로 인해 서비스가 적절하게 제공되지 못하는 상황이다. 이러한 사용자 간의 의도충돌은 한 순간에 여러 명의 사용자가 컨텍스트 인식 응용서비스를 이용하는 경우 발생하며 컨텍스트를 단순히 이용하는 것만으로는 해결하기 쉽지 않다. 제안된 컨텍스트 관리기는 이러한 사용자간 의도충돌을 해결하기 위해 사용자의 컨텍스트를 반영하여 상황에 적합한 사용자 컨텍스트를 선택하도록 한다. 또한 현재 서비스를 받고 있는 사용자의 의도를 침해하지 않도록 하기 위해 실행되고 있는 서비스의 컨텍스트와 선택된 사용자의 컨텍스트를 반영하여 서비스 실행을 결정한다. 그리고 사용자가 서비스에 대한 사용철회를 명시적으로 하지 않아도 서비스의 컨텍스트 전환이 가능하도록 환경내의 사용자 컨텍스트를 관리한다. 실험 결과, 제안된 컨텍스트 관리기가 다중사용자 환경에서 기존의 단일 사용자를 위한 컨텍스트 관리기 보다 상황에 적절하게 반응함을 보였다. 따라서 제안된 컨텍스트 관리기는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 다중 사용자들이 서비스를 공유하며 사용함에 따라 발생되는 사용자 간의 의도충돌을 감지하고 이를 해결하여 개인화된 서비스가 적절하게 제공되는데 중요한 역할을 수행할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 국방용으로 사용되는 다양한 센서들(EO/IR, SAR, GMTI, LiDAR)을 통해 전 평시 상황에서 영상을 획득하면 영상을 분석하여 증강현실(AR : Augmented Reality)로 표현할 수 있다. 증강현실로 영상을 처리하기 위해서는 다양한 알고리즘이 사용되는데 상황에 따라 어떠한 알고리즘을 선택해서 사용해야 할지 결정을 해야 한다. 대표적인 증강현실 알고리즘인 SIFT, SURF, ORB, BRISK의 성능비교(에러율, 처리시간, 정확도)를 통해 국방분야의 다양한 상황 하에서 어떠한 증강현실 알고리즘을 사용하는 것이 효과적인지 분석하고 제안한다.
본 논문에서는 최신 동영상 압축 표준 규격 H.264에서 화면 간 예측 부호화시 참조 화면 수가 제한되어 있을 때 부호화 효율을 최대화할 수 있는 적웅적 참조 화면 선택 기법을 제안하였다. 참조 화면 선택 시 시간적인 거리를 우선시 하는 현재 방식은 부호화 효율 측면에서 최적의 선택과는 거리가 있다. 따라서 참조 화면 선택에 있어서 실시간 온라인 상황을 가정하고 부가적인 계산을 최소화하는 것을 조건으로 했을 때 대표 화면과의 간접 비교를 통하여 현재 참조 화면들 간 상호 유사성이 가장 큰 화면을 제외하는 방법을 통해 문제를 해결하고자 하였다. 화면 간 예측 부호화 시 참조 화면 간 중복되는 요소를 최대한 줄이는 방향으로 참조 화면을 선택해 나감으로서 참조되는 샘플들을 다양화할 수 있다. 참조 화면 간 상호 유사성 판별은 대표 화면과 각 참조 화면 간 움직임 정보를 고려해 화면 간 부호화시 계산되는 8*8 블록의 R-D 비용함수 값을 사용하였다. 실험 결과 기존의 슬라이딩 윈도우 방식을 이용한 참조 화면 선택 방법에 비해 부가적인 계산이 거의 없이 부호화 효율의 개선이 있었으며 그 개선 정도는 기존의 방식에서 참조 화면을 $1{\sim}2$장 더 사용한 결과와 같았다. 이는 기존의 방법에 의해 참조 화면을 선택할 경우 나타나는 참조 화면 간 중복성을 줄였기 때문이다.
본 논문에서는 상황 변화 환경에서 적응적인 객체 인식을 위한 계층적 트리 구조를 이용한 조명 온톨로지 분류에 대한 방식을 제안한다. 본 논문에서는 상황이 불변하는 환경에서 동작하는 개발된 많은 시스템을 찾아냈고, 상황에 맞는 감지를 위한 새로운 개념의 트리 구조를 이용한 온톨로지를 도입하였다. 조명의 영향이 상황 인지 인식시스템을 아주 설계하기 어려운 시스템으로 만들기 때문에 본 논문에서는 트리 구조의 온톨로지를 사용하여 이러한 상황 변화 시스템을 설계하는데 더 중점을 두었다. 온톨로지는 일반적으로 사람들이 특정 분야의 것들에 대해 생각하는 방법의 추상적 모델에서 전형적으로 캡처된 한 분야의 개념화의 명시적 사양으로 정의 할 수 있다. 인간은 기본 원칙과 환경을 이해하고 설명하기 위해 온톨로지를 생성한다. 본 연구에서는 상황 온톨로지, 상황 모델링, 상황 적응 및 조명 기준에 따라 트리 구조 온톨로지를 설계하는 상황 분류를 제안했다. 조명 온톨로지의 적당한 영역을 선택한 후, 그 영역에서 더 나은 성능을 생산하는 동작의 한 집합을 선택하는데 있어서 장점을 얻었다. 본 논문에서는 역동적인 변화 환경에서 객체 인식의 영역에서 이러한 개념을 이용하여 폭 넓은 실험을 수행하였으며 제안하는 기본 개념에 대해 수행할 수 있는 많은 성공을 얻었다.
자율주행자동차로 인해 기존의 교통사고 원인의 대부분을 차지하는 '운전자부주의'로 인한 교통사고가 크게 감소할 수 있지만, '트롤리 딜레마', 차량 결함, 도로 함몰 등과 같은 사고를 피할 수 없는 상황이 발생할 수 있다. 이 경우 사람과 같은 윤리적 선택이 필요해진다. 본 연구는 돌발적인 싱크홀이 발생하여 자율주행차가 교통사고를 피할 수 없는 상황을 가정하고, 자율주행자동차의 윤리적 선택에 따른 교통사고비용을 시뮬레이션 분석을 통해 추정하였다. 이 때 자율주행자동차는 (1) 탑승자의 안전을 최우선으로 하는 이기주의, (2) 인명피해를 최소화하는 의무론, (3) 사고비용을 최소화하는 공리주의의 3가지 윤리적 선택 중 한 가지를 선택하도록 하였다. 분석결과, 이기주의의 교통사고비용이 가장 높게 분석되었고, 인명피해를 최우선으로 하는 의무론의 교통사고비용이 가장 낮게 분석되었다.
일반적으로 어떤 순간에 발생할지 모르는 응급 상황을 CCTV의 영상 정보만으로 상황을 항상 모니터링하기에는 인력과 비용의문제점이 발생되고 있다. 본 논문에서는 응급상황을 동적으로 보여주는 CCTV환경에서 감지하기 위해 음성인식 기술을 도입하여 문제점을 해결하고자 한다. 이를 위해 본 논문에서는 HMM(Hidden Markov Model) 기반 음성인식을 이용하여, 상황판단의 선택 여부로 고려하였으며, CCTV 환경의 기본적인 잡음 환경은 Wiener 필터를 이용하여 효과적으로 제거하고자 하며, 향후 응급 상황만을 효과적으로 CCTV 관리자에게 제공을 하여 상황인지 하고자 한다.
상황인지 어플리케이션은 다양한 센서를 이용하여 상황을 추론하므로 일반적인 어플리케이션이 소비하는 전력보다 전력 소비가 크고, 이는 사용자에게 주요한 문제점으로 부각되었다. 더불어 상황인지 어플리케이션을 개발하는 개발자의 입장에서도 전력 소비를 고려하며 상황인지 어플리케이션을 개발하기 위해서는 모바일 디바이스의 다양한 센서가 소비하는 전력에 대한 정보가 필수적으로 요구되었다. 하지만 기존의 전력 소비에 대한 정보는 전체적인 소비량만을 제공하거나, 어플리케이션 별 소비량을 제공하여, 모바일 디바이스 내 센서가 소비하는 전력에 대한 정보를 구분하여 제공하지 못하는 문제를 갖고 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 상황인지 어플리케이션의 전력 소비를 평가할 수 있는 BMT(Bench Mark Test) 모델을 제안한다. 이 BMT 모델은 첫째, 다양한 모바일 디바이스에 적용하여 상황인지 어플리케이션을 평가할 수 있다. 둘째, 컨텍스트에 따라 사용하는 센서를 선택하여 평가할 수 있다. 마지막으로, 사용자의 사용 패턴을 고려하여 상황인지 어플리케이션의 전력 소비를 평가할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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