• 대한전자공학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.1234-1243
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• 1988

본 논문에서는 이동경계의 무게중심을 이용하는 추적알고리듬이 제안되었다. 이 방법은 1프레임만으로 무게중심을 추출해내는 경우에서의 영상분할의 어려움을 피하기 위하여 고려된 것이다. 제안된 알고리듬은 복작한 배경을 가진 영상에서 기존의 방법에 비해 목표물을 쉽게 분할해 낼 수 있다. 또한, 이 알고리듬은 폐색이 발생한 경우에도 목표물을 잘 추적해 갈 수 있다. 자동 목표 추적 장치에 적용한 결과, 제안된 방법은 비교적 좋은 성능을 나타내었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.775-778
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• 2016

로봇 주행 기술은 전통적인 로봇요소 기술 외에도 여러 기술로 대상 응용서비스에 따라 IT 기술과 적극적인 융합을 통해 다양한 주행방법과 주행성능이 향상되고 있다. 본 논문에서는 대표적인 실내 모바일 로봇인 로봇 청소기를 대상으로 기존의 방법인 적외선과 카메라 방법이 아닌 보통 가정에도 쉽게 존재하는 AP를 이용해 목표를 설정하여 포섭구조 이론을 기반으로 동적인 환경에서도 충전 스테이션 까지 자율 주행이 가능한 로봇 알고리즘을 설계하였다. 그 결과 동적인 환경을 설정하여 로봇이 AP를 찾아가는 것을 확인하였고 주행 경로와 경과 시간을 표로 도출하여 다른 경우를 예측할 수 있게 하였다. 향후 행동 기반 로봇과 다양한 센서를 이용하여 로봇의 위치와 목표점 사이의 최단거리 경로를 구하여 주행하는 것이 목표이다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제36권2호
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• pp.237-244
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• 2012

이 논문은 목표치 정형화 필터와 외란관측기를 활용하여 연속 냉간압연 시스템의 스트립 두께 및 장력에 대한 2-자유도 최적 제어기 설계에 관한 연구를 수행한다. 먼저 게이지 미터식과 후크 법칙을 이용하여 스트립 두께 및 장력에 관한 동적모델을 각각 구축한다. 다음에는 동적모델을 기반으로 2-자유도 제어기를 설계한다. 여기서 피드포워드 제어기는 목표치 정형화 필터와 외란 관측기를 활용한 제어기로 구성되며, 피드백 제어기는 역 최적 제어기로 설계된다. 끝으로 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 이 논문에서 제안한 2-자유도 최적 제어기가 연속 냉간압연 시스템의 기존 제어기보다 스트립 두께 및 장력에 대한 목표치 추종성능과 외란 제거성능이 매우 우수함을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권4호
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• pp.457-466
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• 2004

추천은 과다하게 제공되는 정보로부터 사용자 개인의 취향에 알맞은 정보만을 제공하는 서비스이다. 최근 이러한 서비스는 정보제공자와 인터넷 사용자들이 많은 관심을 가지고 있다. 또한, 서비스를 위해 가장 널리 사용되는 방법은 협력적 여과방법이다. 협력적 여과방법은 특정 사용자와 관련 있는 사용자들에 대한 목표 항목의 선호도를 이용하거나 목표 항목과 관련 있는 항목들에 대한 특정 사용자의 선호도를 이용하여 특정 사용자에게 목표 항목을 추천하는 방법이다. 본 논문에서는 신경망 기반 협력적 여과 방법을 제안한다. 제안한 방법은 신경망을 이용하여 사용자 흑은 항목들 간의 선호 상관관계를 학습시킴으로써 모델을 생성하고 생성된 모델을 사용하여 추천할 목표 항목의 선호도를 추정하는 방법이다. 특히, 본 논문에서는 희소성 문제를 해결하기 위해 다양한 정보를 융합하는 방법과 보다 성능을 향상시키기 위해 목표 항목과 관련 있는 항목들 또는 특정 사용자와 관련 있는 사용자들을 선택하는 것에 대해 제시한다. 마지막으로 EachMovie 데이타를 이용한 실험들을 통해 제안한 방법이 기존 방법들 보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.353-363
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• 2008

단일 에이전트 환경에서는 Q-학습의 학습 시간을 줄이기 위해서 학습결과를 전파시키거나 일렬의 행동을 패턴으로 만들어 학습한다. 다중 에이전트 환경에서는 동적인 환경과 다수의 에이전트 상태를 고려해야하기 때문에 학습에 필요한 시간이 단일 에이전트 환경보다 길어지게 된다. 이 논문에서는 단일 에이전트 환경에서 시간 단축을 위해서 유한개의 행동으로 정책을 만들어 학습하는 매크로 행동을 다중 에이전트 환경에 적합한 내시 Q-학습에 적용함으로써 다중 에이전트 환경에서 Q-학습 시간을 줄이고 성능을 높이는 방법을 제안한다. 실험에서는 다중 에이전트 환경에서 매크로 행동을 이용한 에이전트와 기본 행동만 이용한 에이전트의 내시 Q-학습 성능을 비교했다. 이 실험에서 네 개의 매크로 행동을 이용한 에이전트가 목표를 수행할 성공률이 기본 행동만 이용한 에이전트 보다 9.46% 높은 결과를 얻을 수 있었다. 매크로 행동은 기본 행동만을 이용해서 적합한 이동 행동을 찾아도 매크로 행동을 이용한 더 낳은 방법을 찾기 때문에 더 많은 Q-값의 변화가 발생되었고 전체 Q-값 합이 2.6배 높은 수치를 보였다. 마지막으로 매크로 행동을 이용한 에이전트는 약 절반의 행동 선택으로도 시작위치에서 목표위치까지 이동함을 보였다. 결국 에이전트는 다중 에이전트 환경에서 매크로 행동을 사용함으로써 성능을 향상시키고 목표위치까지 이동하는 거리를 단축해서 학습 속도를 향상시킨다.

• 한국습지학회지
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• 제18권1호
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• pp.16-23
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• 2016

본 연구의 목적은 도시유역의 2차원 침수해석 등의 정량적 분석이 가능한 XP-SWMM(Stormwater & Wastewater Management Model) 모형을 통해 도시방재성능 목표를 적용하여 도시지역의 침수피해 원인 분석 및 해소방안을 제시하는 것이다. 이를 위하여 대상지역의 유역 및 우수관거, 지형 데이터 등을 이용하여 DTM(Digital Terrain Model) 및 우수관망을 구축하여 입력자료로 활용하였으며, 대상유역의 현재 도시방재성능을 평가하였다. 대상유역의 침수피해 원인을 검토한 결과, 우수관거의 통수능 부족으로 인한 1차 침수피해가 발생하였으며, 또한 방류구와 인접한 하천의 외수위 상승에 따른 내수배제 불량에 의해 침수피해가 가중되는 것으로 분석되었다. 따라서, 이러한 침수피해를 해소하기 위해서는 통수능이 부족한 관거의 개량 및 유역 특성을 고려한 방수로 신설 등의 저감대책이 필요한 것으로 판단되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권3A호
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• pp.240-248
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• 2006

본 연구에서는 OFDM을 사용하는 IEEE 802.11p WAVE 기본 spec를 목표로 기존 전송 포맷을 유지하면서 장거리 coverage에서의 feasibility에 대한 연구 및 이를 지원하기 위한 수신 알고리즘에 대한 연구를 수행한다. 특히, 넓은 coverage의 지원을 목적으로 할 때 큰 RMS 지연 확산에 의해 발생할 수 있는 ISI/ICI의 효과를 고려하여 채널 단축 시간영역 등화기(channel shortening TEQ)를 사용하는 수신 시스템을 구성하였고 기존 무선랜 규격에서 정의하는 프리앰블을 등화기 계수의 추정에 사용할 경우에 대해 시스템의 성능을 평가하였다. 이는 WAVE 환경에서 목표로 하는 확장된 coverage의 경계에서 RMS 지연 확산이 클 때 16QAM을 통한 서비스가 가능한가에 대한 부분적인 대답을 제공하기 위한 것으로 (1) 목표 채별 환경에서 어느 정도의 성능을 내기 위해 요구되는 TEQ 파라미터 분석, (2) 지수함수의 Power-delay profile을 갖는 채널에서의 PER 성능의 평가 등을 포함한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제43권12호
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• pp.1062-1070
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• 2015

본 연구에서는 최적 스무딩 필터를 이용한 이동 목표물 궤적 추정을 수행한다. 이동 목표물의 위치와 속도 데이터 확보를 위해 마이크로폰 어레이를 이용한 빔형성 기법이 적용하며, 획득 데이터를 이용한 궤적 추정 성능 향상을 위해 칼만 필터와 최적 스무딩 필터를 설계한다. 목표물의 기동을 고려한 싱어 표적 모델을 필터에 활용한다. 최적 스무딩 필터 검증을 위해 초기 기동을 하는 미사일 시뮬레이션 환경에서 추정 성능을 확인하였으며, 모형 로켓을 이용한 실험을 통해 빔형성 기법과 칼만 필터, 그리고 최적 스무딩 필터의 궤적 추정 성능을 검증하였다. 검증 결과 적용한 필터를 통해 빔형성 기법을 이용한 궤적 추정 성능의 향상을 확인하였으며, 칼만 필터와 비교해 최적 스무딩 필터의 이동 목표물 궤적 추정 정밀도가 향상됨을 확인하였다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.81-88
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• 2016

본 논문은 투과성이 좋고 실내 환경에 강건하며, 수십 센티미터(cm) 급의 고정밀 측위가 가능하다는 점에서 주목 받고 있는 IR-UWB(Impulse-Radio Ultra Wideband) 레이더 시스템에서 신호의 특성을 이용한 적응형 다중 목표물 추정 알고리즘을 제안한다. 목표물에 의해 반사되는 신호는 Peak를 갖는 다는 특성으로 다중의 Peak를 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 이러한 알고리즘의 성능을 확인하기 위해서 레이더 앞에 다중 목표물을 두고 기존의 기법과 다중 목표물 추정 알고리즘을 비교하였다. 하나의 송신 안테나와 수신안테나로 목표물들의 위치를 실시간으로 추정한다. 기존의 최고 신호 도출 방식에 비해 추정할 수 있는 수가 늘어나고 다중으로 목표물 도출이 가능하다. 기존의 기법은 하나의 목표물만 추정하다보니 평균 제곱 오차가 1이 나오는 반면 다중 목표물 추정 알고리즘은 약 0.05의 결과가 도출된다. 본 논문에서 제시한 기법은 하나의 IR-UWB 모듈 환경에서 다중의 목표물을 추정 및 응용에 적용할 수 있을 것이라 기대된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.102-104
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• 2017

최근 Convolutional neural network (CNN)을 도입하여, SAR 영상의 목표물 인식 알고리즘이 높은 성능을 보여주었다. SAR 영상은 4 종류의 polarization 정보로 구성되어있다. 기계와 신호처리의 비용으로 인하여 일부 데이터는 적은 수의 polarization 정보를 가지고 있다. 따라서 우리는 SAR 영상 data 를 멀티모달 데이터로 해석하였다. 그리고 우리는 이러한 멀티모달 데이터에 잘 작동할 수 있는 콘볼루션 신경망을 제안하였다. 우리는 데이터가 포함하는 모달의 수에 반비례 하도록 scale factor 구성하고 이를 입력 크기조절에 사용하였다. 입력의 크기를 조절하여, 네트워크는 특징맵의 크기를 모달의 수와 상관없이 일정하게 유지할 수 있었다. 또한 제안하는 입력 크기조절 방법은 네트워크의 dead filter 의 수를 감소 시켰고, 이는 네트워크가 자신의 capacity 를 잘 활용한다는 것을 의미한다. 또 제안된 네트워크는 특징맵을 구성할 때 다양한 모달을 활용하였고, 이는 네트워크가 모달간의 상관관계를 학습했다는 것을 의미한다. 그 결과, 제안된 네트워크의 성능은 입력 크기조절이 없는 일반적인 네트워크보다 높은 성능을 보여주었다. 또한 우리는 전이학습의 개념을 이용하여 네트워크를 모달의 수가 많은 데이터부터 차례대로 학습시켰다. 전이학습을 통하여 네트워크가 학습되었을 때, 제안된 네트워크는 특정 모달의 조합 경우만을 위해 학습된 네트워크보다 높은 성능을 보여준다.