본 논문에서는 고정익 무인항공기의 온보드 영상처리 시스템 개발에 대하여 개발과정에 대해 기술하고, 비행실험을 통한 실험결과를 토대로 하여 성능을 검증하고자 하였다. 시스템 개발보드는 ARM 프로세서가 탑재된 영상처리용 보드에 임베디드 리눅스를 포팅하였다. 목표물 추적을 위한 영상처리 알고리즘으로는 비교적 간단한 알고리즘인 색상 기반 알고리즘을 적용하여, 지상에 있는 특정 색상의 물체를 추적하도록 하였다. 개발된 시스템의 성능검증을 위해 실험실에서 제작한 무인항공기에 탑재하여 비행실험을 수행하였으며, 실시간 성능 향상을 위해 영상처리 알고리즘 및 임베디드 리눅스의 커널에 대한 최적화 작업을 수행하였다. 비행실험 결과, 4픽셀 이내의 오차범위에서 지속적으로 목표물을 추적하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 건축 관련 기술자들이 쉽게 사용할 수 있는 도파관 배열의 길이를 계산하는 가이드라인을 제시하였으며, 대상은 원형, 사각형 및 육각형 도파관을 단위 유닛으로 하는 배열이다. 본 가이드라인은 원형 도파관의 지름, 사각형 도파관의 가장 긴 한 변의 길이 및 육각형 도파관의 장축의 길이를 기준으로 간단하게 각 도파관 배열의 길이를 결정할 수 있는 그래프와 Table을 제시하는 것을 목표로 하였다. 연구결과, 지름 및 가장 긴 한변의 길이, 장축의 길이를 30 mm로 기준으로 하면, 차폐성능이 80 dB의 효과를 목표로 하면 육각형 도파관 배열의 길이가 사각형 도파관보다 5 mm 정도 짧아지게 된다. 또한 100 dB 차폐 성능을 목표로 할 경우 30 mm정도 짧은 것으로 나타났다. 원형 도파관을 비교하면 80 dB와 100 dB 모두 육각형 형태의 도파관을 사용하는 것이 도파관 배열의 길이를 13 mm 정도 단축시킬 수 있다. 따라서 동일한 차폐성능을 가지는 경우 압력손실을 고려하면 육각형 도파관을 사용하는 것이 가장 효율적 일것으로 판단된다.
다양한 종류의 잡음에 의해서 발생하는 음성인식 성능 저하를 보상하기 위해서는 잡음제거가 필수적이다. 마이크로폰 배열을 이용하는 많은 잡음제거 기술 중에서, GSC는 비정상성 잡음을 제거하기 위해서 널리 적용되어 왔다. GSC의 성능은 AMC에 의해서 직접적인 영향을 받는다. 즉, 정확한 목표 음성 신호의 검출은 순수 잡음구간에서의 충분한 잡음제거 및 목표 음성구간에서의 적은 왜곡을 보장하기 위해서 필수적이다. 따라서, 본 논문에서는 고정 빔포밍의 출력과 차단 매트릭스의 출력간의 전력비가 주파수 밴드 단위로 계산되는 향상된 AMC 설계법을 제안한다. 그 후, 밴드별 전력비는 가우시안 혼합에 의해서 각 클래스가 확률적으로 모델링 된다. 실험결과, 제안한 알고리즘이 ROC 및 출력 SNR 관점에서 더 높은 성능을 보였다.
준지도학습(semi-supervised learning)은 목표값이 있는 데이터와 없는 데이터를 모두 이용하는 학습방법이다. 준지도학습에서 최근에 많은 관심을 받는 일치성규칙(consistency regularization)과 데이터 증대를 이용한 준지도학습(unsupervised data augmentation; UDA)은 목표값이 없는 데이터를 증대하여 학습에 이용한다. 그리고 성능 향상을 위해 훈련신호강화(training signal annealing; TSA)와 신뢰기반 마스킹(confidence based masking)을 이용한다. 본 연구에서는 UDA에서 사용하는 KL-정보량(Kullback-Leibler divergence)과 TSA 대신 JS-정보량(Jensen-Shanon divergene)과 역-TSA를 사용하고 신뢰기반 마스킹을 제거하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안된 방법의 성능이 더 우수함을 보였다.
우리나라는 지리, 지형 및 기상특성으로 인해 집중호우와 태풍 등으로 자연재해 피해를 입고 있으며, 재해예방사업의 일환으로 1998년부터 자연재해위험개선지구 정비사업을 통해 자연재해로부터 침수, 유실, 붕괴위험 등 피해예방을 위해 노력하고 있다. 서울특별시는 도시화로 인한 우수침투 가능지역 감소와 유역경사 부족에 따른 충분한 관거 경사확보의 어려움으로 저지대에 노면수가 집중되면서 대규모 침수피해(2010. 09, 2011. 07)가 발생되었으며, 신월·신정지구 및 화곡2지구가 자연재해위험개선지구로 선정(2011. 04), 침수방지를 위한 대책으로 국내 최초의 대규모 터널형 빗물저류배수시설(신월빗물저류배수시설)을 준공(2020. 05)하였다. 본 연구에서는 신월빗물저류배수시설 설치에 따른 상습침수구역의 사업 전·후 침수피해 저감효과 검증을 위해 도시유출모형을 구축하여 서울시 방재성능목표 확보여부를 판단하고자 하였다. 기존 설계 당시 서울시 방재성능목표(30년 빈도, 95mm/hr)는 확보되었으나 이를 초과하는 강우(2010. 09, 98.5mm/hr)가 발생함에 따라 수행된 추가 분석(100mm/hr) 결과, 유역의 침수 완전해소를 위해서는 빗물저류배수시설과 더불어 국부적인 간선관거 개량의 필요성이 제시되었다. 이에 따라 본 연구에서는 도시유출모형 구축 시 최근 개선된 하수관로, 지형특성, 홍수량산정표준침(2019, 환경부)등에 따른 수리·수문특성을 반영하고, 신일펌프장(간이)을 추가적으로 고려하여 현재 기준에서의 침수피해 저감 효과를 면밀이 분석하였으며, 그 결과 서울시 방재성능목표 뿐만 아니라 100mm/hr에도 침수가 완전 해소되는 것으로 나타났다. 신월빗물저류배수터널 설치에 따른 침수피해 저감효과 평가 및 분석결과를 통해 자연재해위험개선지구의 해제가 가능할 것으로 판단되며, 지역안전·환경효과, 주민만족도 등 다양한 항목에 대하여 상습침수구역 내 주민설문조사를 수행한 결과 신월빗물저류배수터널에 대한 만족도가 충분히 제고된 만큼 향후 시설의 기능적, 운영적 측면에서의 유지관리가 잘 이루어진다면 침수로부터 안전한 도시를 구현하는데 큰 역할을 할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 SAR (Synthetic Aperture Radar) 영상에 SVD (Singular Value Decomposition) - Pseudo Spectrum 알고리즘을 적용하고 그 성능을 기존 알고리즘과 비교한다. 이 논문의 목적은 SAR 영상의 해상도 및 목표물 분해능을 높이고자 하는 것이다. 본 논문에서는 신호 성분으로 이루어진 Hankel Matrix와 SVD (Singular Value Decomposition) 방법을 사용하여 잡음에 강인하고 sidelobe이 적으며 스펙트럼 추정에서 해상도를 높인 SVD-Pseudo Spectrum 방법을 제안하였다. 또한 분해될 목표물을 모델링하여 알고리즘의 성능을 분석하고 SVD-Pseudo Spectrum 방법이 기존의 퓨리에 변환 기반 방법과 고해상도 기술 기반의 MUSIC 방법보다 더 좋은 성능을 가짐을 보인다.
본 논문은 수동형 선형 견인 배열 센서를 이용한 합성 어패처의 일종인 FFTSA (Fast Fourier Transform Synthetic Aperture)를 이용하여 탐지하려는 목표물에 대한 입사각 추정에 있어 코히어런스 효과 및 견인 배열경로 변화에 따른 추정 성능을 고찰하였다. 또한 선형 견인 센서 배열 방법의 환경적 요인에 의한 입사각 추정의 취약성으로 인해 비선형 견인 센서 배열 방법인 왜곡된 구조의 배열 기법을 FFTSA기법에 적용하여 새로운 형태의 수동형 견인 센서 배열 방법을 제안하였으며,FFTSA 기법과 왜곡된 구조의 배열 기법에 대해 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통하여 탐지하려는 목표물에 대한 센서 입사 신호의 추정 성능을 비교하여 보았다.
본 논문은 국내 최초로 개발된 300톤급 반잠수쌍동선형 해상시험선의 선형설계 및 성능분석 결과에 대하여 기술한다. 선형의 수면하부 형상을 정의할 수 있는 11가지 형상인자를 도입함으로써 체계적인 형상변경이 가능토록 하였으며, 이를 통해 복수개의 선형을 도출한 후 설계목표 및 설계 제한조건과 부합되는 최종 선형을 선택하였다. 설계선형의 제반 성능을 이론 및 수조모형시험을 통해 상세히 검증하였으며 실선시험에 의해 목표 성능이 발휘됨을 입증하였다.
배터리 기반 센서 시스템과 달리 태양 에너지 기반 센서 시스템에서는 정확한 양은 알 수 없지만 적어도 주기적으로 에너지가 수집될 수 있으므로 에너지 사용의 최소화가 목표가 아니라 에너지 사용의 최적화가 목표가 된다. 본 연구에서는 네트워크 토폴로지 최적화를 목적으로 태양 에너지 수집형 센서 시스템에서 잔존 에너지양에 따른 3단계 전송 파워 조절 알고리즘을 제안한다. 아울러 이 기법이 전체 센서 네트워크의 성능에 어떤 영향을 미치는지 실험을 통하여 살펴보았는데, 대부분의 지표에서 전송 파워를 고정한 기법들 보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있다.
본 논문은 입술의 움직임을 통해 음성을 인식하는 자동 독순의 인식 성능 향상을 위해 인식기로 사용되는 은닉 마르코프 모델을 분별적으로 학습하는 기법을 제안한다. 기존에 많이 사용되는 Baum-Welch 알고리즘에서는 각 모델이 해당 클래스 데이터의 확률을 최대화하는 것을 목표로 학습시키는 반면, 제안하는 알고리즘에서는 클래스간의 분별력을 높이기 위해 두 가지의 최소화 목적함수로 이루어진 새로운 학습 목표를 정의하고 이를 달성하기 위해 모의 담금질 기법에 기반을 둔 다목적함수 전역 최적화 기법을 개발한다. 화자종속 인식 실험을 통해 제안하는 기법의 성능을 평가하며, 실험결과 기존의 학습 방법에 비해 오인식율을 상대적으로 약 8% 감소시킬 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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