본 논문 만타형 무인잠수정을 이용한 실해역 자율주행 성능시험에 관한 내용을 다룬다. 만타형의 개발을 위해서 6자유도 운동방정식에 대한 시뮬레이션을 실시하였으며, 시뮬레이션 결과를 바탕으로 만타형 무인잠수정을 개발하여 실해역에서 성능시험을 실시하였다. 실해역 자율주행 시험은 가시선 방법(LOS, Line of Sight)방법을 이용하였으며, 제어에는 PD 제어기를 사용하였다. 목표반경을 10m로 하였을 때, 설정된 좌표로 이동하는 것을 확인하였다.
대부분의 실세계 데이터는 시간성을 띄고 있으므로 시간성을 지닌 데이터를 분석할 수 있는 기계 학습 방법론은 매우 중요하다. 이런 관점에서 비디오 데이터는 다양한 모달리티가 결합된 대표적인 시간 데이터 이므로 비디오 데이터를 대상으로 하는 기계 학습 방법은 큰 의미를 갖는다. 본 논문에서는 음성 채널에기반한 비디오 데이터 분석 방법의 예비 연구로 비디오 데이터에 등장하는 화자를 인식할 수 있는 간단한 방법을 소개한다. 제안 방법은 MFCC (Mel-frequency cepstrum coefficients)를 이용하여 인간 음성 특성의 분포를 분석한 후 분석 결과를 신경망에 입력하여 목표한 화자를 인식하는 복합 신경망 모델을 특징으로 한다. 실제 TV 드라마 데이터에서 가우시안 혼합모델, 가우시안 혼합 신경망 모델, 제안 방법의 화자 인식 성능을 비교한 결과 제안 방법이 가장 우수한 인식 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 광학 민감도가 큰 IR 광학계의 조립정렬과정에서 목표 성능을 만족시키기 위한 조립정렬 허용범위를 설정하는 방법을 제시하였다. 조립정렬 과정에서 편심측정기를 이용하여 각각의 광학소자에 대한 반사 편심량을 측정할 수 있다. 측정된 값을 이용하여 몬테카를로 시뮬레이션을 수행하였고 이를 이용하여 조립 정렬 이후의 광학계의 성능을 예측하였다. 시뮬레이션 결과와 실제 제작된 광학계의 광학 성능을 비교하여 본 논문에서 제시한 공차 할당 기법의 타당성을 확인하였다.
최근 특허분석의 중요성이 부각되고 있다. 특허분석을 위해 검색된 특허 중 노이즈 특허를 분류하는 작업은 많은 시간과 비용을 요구한다. 본 논문에서는 효율적인 특허분석을 위한 노이즈 특허 분류 성능의 비교를 진행한다. 그리고 비교한 결과를 통해 노이즈 특허 분류에 최적의 모형을 찾는 것을 목표로 한다. 듀얼 카메라 특허 603건을 이용하여 실제 실험을 실시한 결과, 나이브 베이지안 분류 모형의 분류 성능이 가장 우수하였다.
본 논문은 직접대역확산 방식에서 PN 코드탐색의 동기성능에 관한 내용으로 코드탐색회로의 상관기 출력 값의 평균편차로부터 수신 채널환경을 추정하고 추정된 채널환경에서 목표로 하는 코드 획득성능을 만족할 수 있도록 상관기의 탭 길이를 적응적으로 변경함으로써 고정된 상관기 탭 길이를 이용하는 방법에 비하여 획득성능을 향상시킬 수 있는 PN 코드탐색 알고리즘을 제안하였다.
LoRa는 저전력 및 장거리 작동을 위해 설계된 새로운 ISM 대역 무선 기술이며, LoRaWAN은 LoRa에서 정의된 광역 네트워크 프로토콜이다. 본 논문에서는 실제 환경에서 LoRaWAN 기술의 통신 성능을 검증하는 것을 목표로 한다. 이를 위해, 캠퍼스 내에 LoRaWAN 실험을 위한 실제 테스트 베드를 구축했다. 사용자들이 사용하는 실제 환경을 만들기 위해 통신 게이트웨이를 실내에 설치하였고, 캠퍼스의 실내외 다수 위치에서 데이터를 P2P 방식으로 게이트웨이에게 전송한다. 실험에서는 대역폭, 코딩 속도, 확산 계수 및 전송 전력을 변화시켰으며, 성능 검증을 위해 신호대잡음비와 패킷 전송률을 측정하여 결과를 분석한다.
5세대 이동통신 시스템은 100Gbps급의 용량 증대를 목표로 하고 있으며, 이를 지원하기 위해서 무선 백홀에서 10GHz 이상 대역을 활용하는 연구가 시도되고 있다. 또한, 사용자를 지원하기 위한 무선 접속망에서는 고용량의 용량 증대 달성을 위해서 massive MIMO 등의 기술들이 활용될 수 있다. 하지만 5GHz 이하의 대역에서 많은 안테나를 활용하기 위해서는 공간상의 제약이 발생하기 때문에 이를 극복하기 위해서 집적화된 안테나에 대한 연구가 필요하다. 집적화된 안테나의 방사패턴에 따른 채널 특성은 기존 채널 특성과는 많은 차이가 있으며 이론적인 연구에는 한계가 발생할 수밖에 없어서 실제 검증 시스템의 구현을 통해서 측정을 통한 분석 연구가 필요하다. 이에 따라 본 논문에서는 집적화된 안테나를 기반으로 하는 무선 접속망의 설계를 위해서 SDR 기술인 GNURadio와 USRP 보드를 활용한 시스템을 설계하고 성능 분석한 결과를 제시한다. 본 연구를 통해서 집적화된 안테나 기반의 용량에 대한 성능이 동일한 수신 SNR 관점에서는 기존 MIMO의 성능과 비교해서 큰 차이가 없음을 보인다.
정보 확산 극대화 문제는 소셜 네트워크에서 정보 확산을 최대로 할 수 있는 Seed 노드 군을 설정하는 것이다. 기존의 Greedy 알고리즘은 최적에 근접한 해를 제시하였으나 높은 계산량의 문제가 있다. 몇몇 Heuristic 알고리즘들이 계산량 감소를 목표로 제안되었으나 정보 확산 성능 측면에서 한계점이 있다. 본 논문에서는 General Degree Discount 알고리즘을 제안하고, 제안된 알고리즘이 계산량 측면 및 정보 확산 성능 측면에서 기존 Heuristic 알고리즘 대비 우수한 성능을 보임을 입증하고자 한다.
본 연구에서는 강건한 문맥의존 음향모델을 작성하기 위한 기초적인 연구로서 문맥환경과 상태수의 변화에 따른 음향모델의 성능을 고찰하고자 한다. 음성은 시간함수로 표현되며 음절, 단어, 연속음성을 발성할때 자음과 모음에 따라 발성시간에 차이가 있으며 음성인식의 최소 인식단위로 널리 사용되는 음소의 앞과 뒤에 오는 문맥환경에 따라 인식성능에 많은 차이를 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 시간의 변화(상태수의 변화)와 상태분할 과정에서 문맥환경의 변화를 고려하여 다양한 형태의 문맥의존 음향모델을 작성하였다. 모델학습은 음소결정트리 기반 SSS 알고리즘(Phonetic Decision Tree-based Successive State Splitting: PDT-555)을 이용하였다 PDT-SSS 알고리즘은 미지의 문맥정보를 해결하기 위해 문맥방향과 시간방향으로 목표 상태수에 도달할 때까지 상태분할을 수행하여 모델을 작성하는 방법이다. 본 연구에서 강건한 문맥의존 음향모델을 학습하기 위한 방법의 유효성을 확인하기 위해 국어공학센터의 452 단어를 대상으로 음소와 단어인식 실험을 수행하였다. 실험결과, 음성의 시간변이에 따른 모델의 상태수와 각 음소의 문맥환경에 따라 인식성능의 변화를 고찰할 수 있었다. 따라서 본 연구는 향후 음성인식 시스템의 강건한 문맥의존 음향모델을 작성하는데 유효할 것으로 기대된다.
이 연구는 공학 및 실험과학에서 활용되는 몬테 칼로 시뮬레이션 기법 중 하나인 무작위 행보 알고리즘의 성능 개선을 목표로 하였다. 이를 위해 무작위 행보 과정에서 난수 발생부와 행보 진행부를 분리하여 처리 시간을 단축하는 방안과, 문제 영역의 계산 규모를 2단계로 분할하여 시뮬레이션의 수렴 속도를 향상 시키는 방안을 제안한다. 또한 대규모 문제를 병렬처리 가능하도록 구현하고, 서로 다른 작업 분할 방식을 혼합하여 최적화를 수행 하였다. 순차 알고리즘만으로 실험한 결과 단순 구현방법과 비교해 실행시간과 에너지 소모량이 각각 18%의 성능향상을 얻었으며, 병렬 알고리즘을 8개의 노드(16코어)의 클러스터에서 실행했을 때 행 분할 방식의 성능이 블록 분할 방식보다 8% 빨라지는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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