본 논문에서는 차량이 움직일 때 발생하는 카메라의 움직임, 도로상의 광원에 강건한 지능형 전조등 제어 시스템을 제안한다. 후보광원을 검출할 때 카메라의 원근 범위 추정 모델을 기반으로 한 ROI (Region of Interest)를 사용하며 이는 FROI (Front ROI)와 BROI (Back ROI)로 나뉘어 사용된다. ROI내에서 차량의 전조등과 후미등, 반사광 및 주변 도로의 조명들은 2개의 적응적 임계값에 의해 세그먼트화 된다. 세그먼트화 된 광원 후보군들로부터 후미등은 적색도(redness)와 Haar-like특징에 기반한 랜덤포레스트 분류기에 의해 검출된다. 전조등과 후미등 분류 과정에서 빠른 학습과 실시간 처리를 위해 SVM(Support Vector Machine) 또는 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하지 않고 랜덤포레스트 분류기를 사용했다. 마지막으로 페어링(Pairing) 단계에서는 수직좌표 유사성, 광원들간의 연관성 검사와 같은 사전 정의된 규칙을 적용한다. 제안된 알고리즘은 다양한 야간 운전환경을 포함하는 데이터에 적용한 결과, 최근의 관련연구 보다 향상된 검출 성능을 보여주었다.
멀티미디어 서비스를 위한 미래 위성통신용 Ka 대역(20/30 GHz)은 지상의 간섭으로부터 자유롭고 상대적으로 넓은 주파수 대역을 장점으로한다. 그러나, Ka 대역의 큰 단점은 강우 조건에서 매우 큰 대기중감쇄가 존재한다는 점이다. 통기화 CDMA는 유연한 주파수 재사용과 연성 통화인계(soft-handover), 간섭에 덜 민감한 점등의 이동통신을 위한 CDMA의 주요 특징뿐만아니라, 자기간섭을 상당히 줄일 수 있다는 특징도 가진다. 본 논문에서는 Ka 대역에서 운용되는 동기화 CDMA 정지위성 시스템 리턴링크의 성능을 고찰하였다. 기후 조건에 영향을 받는 특성을 가지는 정지위성 채널에 대해 신호의 포락선과 위상을 가우시안으로 모델링 하였다. 강우 조건에서의 비트 오율과 outage 확률 그리고 불완전한 칩동기화로 인한 검출손실을 해석적으로 계산하고, 기후 조건에 의한 시스템 수용용량 감소를 추정하였다. 강우에 의해 모든 사용자가 영향을 받는 일반적인 경우와, 기준 사용자만 영향을 받는 최악의 경우 두가지 경우에 대한 분석이 수행되었는데, 그 결과 동기화 CDMA는 전력제어 요구의 부담을 덜어주고, 불완전한 전력제어에 덜 민감함을 보였다.
오늘날 멀티 로봇에 대한 연구는 단순한 싱글 로봇들의 효율적인 운영을 넘어 공간탐색의 효율성 극대화 및 넓은 공간에서 각 로봇간의 중복작업 및 충돌 회피를 위한 부분에 집중되어 있다. 이러한 멀티 로봇을 효율적으로 운영하기 위해서는 각 싱글 로봇을 제어하고 효율적으로 작업을 할당 할 수 있는 관리체계가 필요하다. 이에 본 논문에서는 RFID를 기반으로 각 싱글로봇의 탐색공간을 효율적으로 할당함으로서 싱글로봇간의 중복 탐색을 최소화 할 수 있는 멀티로봇관리시스템을 제안한다. 또한, 탐색 작업의 완료 보장과 탐색 성능의 향상을 위하여 장애가 발생한 싱글 로봇을 탐지하고 대체 할 수 있는 고장 허용 기법을 제안한다. 제안한 시스템에서는 정확한 위치 파악이 힘들었던 기존 중앙 서버의 단점을 RFID 시스템과 홈로봇을 활용하여 극복하였다. 지정된 홈로봇은 각각의 싱글 로봇을 효율적으로 관리하며, RFID 태그의 위치 정보를 활용하여 각 싱글로봇에게 최적의 탐색 공간을 할당 한다. 제안하는 멀티로봇 관리 시스템은 공간 할당, 위치 추정 기법, 맵 생성 기법(Localization및 Mapping)을 효율적으로 수행하기 위해 RFID를 기반으로 하며, 싱글 로봇 시스템과 비교하여 시스템 운영의 효율을 극대화할 수 있을 뿐만 아니라 각 싱글 로봇의 상태와 주변 상태를 고려한 고장 허용(fault tolerance)을 제공함으로써 로봇 운영의 신뢰성을 보장할 수 있다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통해 제안한 시스템을 적용한 멀티로봇 시스템과 기존의 멀티로봇 시스템의 탐색 소요시간 및 중복 탐색율을 비교하여 제안한 시스템의 효율성을 입증하였다.
본 연구는 현재 운영 중인 자동기상관측장비인 ASOS와 AWS의 결측에 대해 안공신경망을 활용하여 주변 관측값을 기반으로 결측을 보완하기 위한 연구이다. 2011년부터 2015년까지 수집된 서울지역 기온, 습도, 풍속을 대상으로 학습데이터를 구성하고 인공신경망을 통해 학습모델을 구축하였으며, 서울관측소를 결측으로 가정하고 학습 모델에 대한 검증을 수행하였다. 학습횟수 증가에 따른 민감도 실험 결과 초기종료는 학습횟수 2,000회에서 나타났다. 관측과 추정치의 상관관계는 모든 기상변수에서 0.6이상이었으며 기온과 습도의 경우 각각 0.9, 0.8 이상의 높은 상관성을 보였다. RMSE는 대부분 기상변수에 대해 학습횟수가 증가함에 따라 꾸준히 감소하지만 풍속의 경우 뚜렷한 증감 경향이 나타나지 않았다. 학습시간은 학습횟수가 증가할수록 지수함수적으로 증가하는 경향을 보였다. 학습 횟수 40회의 ANN 성능은 초기종료 시점까지 향상된 결과에 80%이상의 효과를 볼 수 있으며 2초 내의 빠른 학습시간으로 신속한 결측 보완을 통해 보다 상세한 기상정보의 활용이 가능할 것으로 기대된다.
결정 트리 기반 상태 공유 방법은 HMM을 사용하는 많은 연속 음성 인식 시스템에서 강인하고 정확한 문맥 종속 음향 모델링 뿐만 아니라 훈련 중에는 나타나지 않은 모델들의 합성을 위하여 널리 사용되고 있다. 음성 결정 트리를 구성하기 위한 표준적인 방법은 단일 가우시안 트라이폰 모델을 이용한 1계층 프루닝 만을 사용하고 있다. 본 논문에서는 더욱 정교한 음향 모델링을 통하여 인식 성능 향상을 도모하기 위하여 새로운 2가지 접근 방법 즉, 2계층 결정 트리와 복수 혼합 결정 트리를 제안한다. 2계층 결정 트리는 상태 공유와 혼합 가중치 공유를 위하여 2계층 프루닝을 수행하며, 두 번째 계층을 사용하여 공유 상태들도 음성 문맥의 유사도에 따라서 서로 다른 가중치들을 사용할 수 있다. 두 번째 제안된 방법 에서는 훈련 과정 즉, 혼합 분할 및 재추정 과정과 함께 음성 결정 트리가 계속 갱신되어 진다. 복수 혼합 결정 트리를 구성하기 위하여 단일 가우시안 뿐만 아니라 복수 혼합 가우시안 모델이 함께 사용된다. 제안된 방법들을 이용하여 BN-96과 WSJ5k 데이터를 사용한 연속 음성 인식 실험을 수행한 결과, 표준 결정 트리를 사용한 시스템과 비교하여 공유 상태의 개수를 비슷하게 유지하면서 단어 오인식률을 줄일 수 있었다.
본 연구에서는 기상레이더 자료를 이용하여 도시하천 유역을 대상으로 초단기 강우예측 및 홍수예측을 실시하였다. 초단기 강우예측 결과 선행시간이 증가함에 따라 관측 자료와의 상관계수가 감소하며, 평균제곱근오차는 증가하여 정확도가 감소하였으나, 선행시간 60분까지 상관계수가 0.5이상 유지되는 결과를 얻을 수 있었다. 또한 강우예측 자료 적용에 의한 도시유출 분석결과, 선행시간 증가에 따른 첨두유량과 유출체적의 감소가 발생하였으나, 첨두시간은 비교적 일치하는 것으로 분석되었다. 레이더 예측 강우 적용을 통한 도시유출 분석결과, 관측 자료와의 오차가 발생하나 이는 여러 가지 외부적인 요인으로 판단되며, 추후 강수 에코의 급격한 생성과 소멸현상 모의, 국지성 강우 예측 성능 향상 등 지속적인 알고리즘 개선과 강우-유출 모형 매개변수 검 보정이 필요할 것으로 사료된다. 본 연구의 결과는 도시하천 유역뿐만 아니라 관측이 어려운 미계측 지역의 수문자료 확보 및 실시간 홍수 예 경보시스템 구축에 확장이 가능하며, 다양한 관측자료 기반 Multi-Sensor 초단기 강우예측 기반기술로의 활용이 가능하다.
시선 위치 추적이란 현재 사용자가 응시하고 있는 위치를 컴퓨터 시각 인식 방법에 의해 파악하는 연구이다. 이러한 시선 위치 추적 기술은 많은 응용 분야를 가지고 있는데, 그 대표적인 예로는 양 손을 사용하지 못하는 심신 장애자를 위한 컴퓨터 인터페이스 및 3차원 시뮬레이터 프로그램에서 사용자의 시선 위치에 따른 화면 제어 등이 있다. 이 논문에서는 적외선 조명이 부착된 단일 카메라를 이용한 컴퓨터 비전 시스템으로 시선 위치 추적 연구를 수행하였다. 사용자의 시선 위치를 파악하기 위해서는 얼굴 특징점의 위치를 추적해야하는데, 이를 위하여 이 논문에서는 적외선 기반 카메라와 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 사용하였다. 사용자가 모니터상의 임의의 지점을 쳐다볼 때 얼굴 특징점의 3차원 위치는 3차원 움식임량 추정(3D motion estimation) 및 아핀 변환(affine transformation)에 의해 계산되어 질 수 있다. 얼굴 특징점의 변화된 3차원 위치가 계산되면, 이로부터 3개 이상의 얼굴 특징점으로부터 생성되는 얼굴 평면 및 얼굴 평면의 법선 벡터가 구해지게 되며, 이러한 법선 벡터가 모니터 스크린과 만나는 위치가 사용자의 시선위치가 된다. 또한, 이 논문에서는 보다 정확한 시선 위치를 파악하기 위하여 사용자의 눈동자 움직임을 추적하였으면 이를 위하여 신경망(다층 퍼셉트론)을 사용하였다. 실험 결과, 얼굴 및 눈동자 움직임에 의한 모니터상의 시선 위치 정확도는 약 4.8㎝의 최소 자승 에러성능을 나타냈다.
디지털 입력값과 이에 대응되는 CIEXYZ 삼 자극치 값에 대한 관계를 도출하는 기법인 디스플레이 특성화는 칼라 운영 시스템에서 정확한 색을 재현하는데 중요하다. 9개 채널 제조 응답 곡선으로부터 추정된 디스플레이 장치의 특성화는 기존 3개 채널의 계조 응답 곡선을 사용한 것 보다 성능이 향상된다. 하지만 9개 채널의 계조 응답 곡선을 사용한 디스플레이 장치의 특성화는 각각의 RGB값에 대응되는 CIEXYZ값이 분리되지 않기 때문에, 역 특성화 과정이 직접적으로 적용되지 않는다. 따라서 일반적인 경우 역 특성화 과정은 3차원 참조표를 사용하여 구현된다. 3차원 참조표를 역 특성화 과정에 적용할 경우, 결과의 정확도는 향상 되지만 많은 양의 메모리 공간과 다수의 측정 데이터가 필요한 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 채널 의존적인 값의 모델링과 GOG(gain, offset gamma) 모델에 기반한 9개 채널의 역 변환 과정을 적용한 역 특성화 기법을 제안한다. 제안한 방법은 디스플레이 특성화의 정확도를 향상할 뿐 아니라 3차원 참조표 방법을 사용할 경우 요구되는 복잡도와 다수의 측정 데이터도 감소할 수 있다.
표면염소이온량, 투수계수, 염소이온 확산계수, 임계 염소이온량과 같은 재료 매개변수는 콘크리트의 내구성능을 이해하는데 매우 중요한 재료 매개변수이다. 지난 수십 년간, 해양성 콘크리트 구조물의 내구성 설계에 대한 많은 연구가 이루어졌으나 그 결과는 서로 상이하다. 콘크리트의 통합적인 내구성 설계 시스템을 개발하기 위해서 염소이온의 침투에 영향을 미치는 재료매개변수를 정립하는 것은 반드시 필요한 연구이다. 본 고의 목적은 콘크리트의 재료 매개변수를 시간단계별로 추정할 수 있는 기초적 접근방법을 정리하는 것이다. 미세구조 모델 및 시멘트의 경화특성을 기초로 표면 염소이온량 $[Cl]_s$, 투수계수 K, 염소이온 확산계수 $D_c$, 임계 염소이온량 $[Cl]_{cr}$ 을 산정할 수 있는 해석적 기법이 소개되었다. 이는 시멘트 경화체의 수화단계별 특성을 고려하여 시간의 함수로 표현하였다. 본 고에서 소개한 재료 매개변수의 정립은 시간경과에 따른 염소이온 침투를 시뮬레이션하기 위한 필수적인 선행연구로서, 향후에는 침투 특성을 묘사할 수 있는 지배방정식 등과 같은 다양한 해석적 기법들이 개발될 예정이다.
본 논문에서는 LNG 벙커링 바지에 대한 예인력을 계산하였다. 친환경 에너지원인 LNG(액화천연가스)의 전환을 위한 인프라로 LNG 벙커링 바지가 개발되고 있다. LNG 벙커링 바지의 경우, 부선의 형태로 개발되고 있으나 향후 운용관점에서 추진기 탑재 개조(Retrofit)를 통한 자항추진을 고려하고 있다. 따라서 LNG 벙커링 바지는 일반적인 예인바지와 비교하여 선박의 선형에 유사하기 때문에 선급의 부선 규칙을 통한 예인력은 과대 추정된다. 이를 극복하기 위해, 정수 중 저항은 Rankine source method를 이용한 조파저항을 고려하여 ITTC 1978 방법에 따라 계산하였고 파랑 중 부가저항은 NMRI의 단파장 보정이 고려된 수정된 방사에너지법을 이용하여 계산하였다. 계산된 정수 중 저항과 부가저항을 통해 예인저항 성능을 선급의 부선 규칙과 비교 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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