현대 전자전 지원 시스템에서는 TDOA (time difference of arrival)나 FDOA (frequency difference of arrival)와 같은 비도래각 정보를 이용하여 미상 신호원의 위치를 추정하는 정밀 위치추정 기법의 필요성이 높아지고 있다. 기존의 단일 TDOA 기반 기법에 관한 연구는 위치추정 알고리즘뿐만 아니라 측정 정확도 향상에 대해 다양한 진척이 이루어졌으며, 최근에는 TDOA와 FDOA 정보를 동시에 사용하여 적은 수신단 수로 보다 많은 정보를 획득할 수 있고 신호원의 속도 추정이 가능한 복합 위치추정 시스템에 관한 연구가 수행되고 있다. 이러한 과정에서 TDOA/FDOA 복합 위치추정 시스템이 기존 단일 TDOA 시스템을 대체할 수 있는 추정 성능을 갖기 위해 요구되는 FDOA 측정 정확도와 성능분석 과정이 필요하다. 본 논문에서는 CRLB (Cramer-Lao lower bound)의 분석을 통해 TDOA/FDOA 위치추정 시스템이 단일 TDOA 위치추정 시스템에 비해 향상된 추정 정확도를 갖기 위해 요구되는 FDOA 측정 정확도의 기준과 이에 따른 기여도를 분석하고, Gauss-Newton 알고리즘을 이용하여 분석 결과를 검증한다.
본 논문에서는 이동객체의 위치인식 정확도 향상을 위하여 최소자승법을 적용한 이동객체 위치인식 보정 알고리즘을 제안하고, 성능을 분석하였다. 제안한 보정 알고리즘은 일정한 속도로 이동 중인 이동객체의 거리 값들을 TMVS (TWR Minimum Value Selection) 기법으로 측정 한 후, 이 값들을 사용하여 삼변측량법으로 이동객체의 위치를 측정하고, 최소자승법을 적용하여 위치인식 값을 보정한다. 실험결과, 시나리오 1 및 2에서 제안하는 보정알고리즘을 적용한 위치인식의 성능은 기존의 삼변측량법을 적16용한 위치인식의 성능에 비해 위치인식 정확도가 시나리오별 각각 58.84%, 40.28% 개선됨을 확인하였다.
자동차에 의해 발생되는 도로교통소음을 예측할 수 있는 기본모델을 개발하고저 한다. 이를 위 해 기존도로중에서 통행방법 등을 조사하고저 통행량, 속도등의 통행방법 및 측정거리가 조사되었고, 소 음평가량으로서 등가소음수준 Leq와 소음수준 중앙치 L\sub 50\도 측정되었다. 본 연구에서는 이와 같 은 자료를 토대로 측정된 자료를 토대로 선형회귀분석 방법을 사용한다. 이렇게 개발된 모델을 동일한 조건에서 실측된 자료에 적용한 결과 정확도가 상당히 높았다. 다른 지역에서 이미 개발된 모델로서는 수학적인 모델과 통계적인 모델들이 있다. 이미 개발된 모델들과는 실측치와 예측치와의 오차의 제곱을 합계한 값으로서 비교했다.
본 논문에서는 불법복제 영상 판단을 위한 RGB 변위값 측정을 통한 360도 영상 식별 기준 키 프레임 선정 방법을 제안한다. 방송 프로그램이나 영화 등과 같은 콘텐츠는 인터넷들을 통하여 국내뿐만 아니라 해외로도 대량 불법 유통됨으로써 국가적으로 큰 손실이 발생하고 있다. 본 논문에서는 이러한 불법복제 여부를 빠른 속도로 판단하기 위한 방법으로 360도 영상에서 추출된 각각의 프레임에서 RGB 변위값을 측정하여 동일한 장면으로 인식되는 프레임을 하나로 묶어 해당 장면의 키 프레임으로 선정한다. 본 논문에서 제안한 방법은 불법복제 영상의 판단 시간을 단축시키고 판단 정확도를 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
최근 산업의 여러 분야에서 자동화 시스템이 발전함에 따라 3D 측정에 의한 물체의 높이 검사의 필요성이 점차 대두되고 있다. 여러 3D 측정 방법 중에서 본 논문에서 다루는 방법은 위상 측정법으로, 위상 측정법이란 프린지 패턴의 위상값을 이용하여 물체의 높이를 구하는 방법이다. 위상 측정법은 연산량이 많이 필요한 알고리즘이기 때문에 이를 효율적으로 해결할 방법이 필요하다. 본 논문에서는 이를 위해 NVIDIA에서 나온 CUDA를 사용할 것을 제안했다. 또 CUDA에서 제공하는 Pinned memory와 Stream을 사용할 것을 제안하였다. 이를 통해 정확도를 유지하면서 측정 속도는 크게 향상시킬 수 있었고 실험을 통해 성능을 입증하였다.
차량의 변속기어가 체결된 주행 상태에서 가속페달을 방치하는 경우 연료차단 주행이 시작된다. 적극적인 연료차단 주행을 활용하면 차량 연비가 개선된다. 본 연구에서는 차량의 속도, 가속도, 도로구배를 입력데이터로 사용하여 연료차단 주행 여부를 예측할 수 있는 딥러닝 기법을 제안하였다. 약 12km 정도의 도로주행을 통해 측정한 9600개의 데이터에 은닉층 3~10개, 매개변수 10~20개의 딥러닝 연산법을 적용하여 연료차단 주행여부를 예측하였다. 연산 결과, 렐루함수를 활성화함수로 적용하고 은닉층 7개, 매개변수 10개인 경우 정확도 84.5% 수준으로 예측할 수 있었다. 입력데이터인 속도, 가속도, 도로구배의 변화율이 연료소모율 데이터의 변화율에 비해 큰 것이 오차의 원인으로 판단된다. 따라서 입력데이터 정규화 과정을 통해 정확도를 높일 수 있을 것으로 예상된다. 본 연구의 특징은 차량의 연료분사 인젝터나 OBD 데이터를 사용하지 않고 GPS 등에서 쉽게 측정할 수 있는 데이터에 딥러닝을 적용한 방식이다. 또한 연산량이 적어 본 연구에서 제안한 방식으로 친환경 경제운전에 적용하기 용이할 것으로 기대된다.
딥러닝을 이용한 객체 검출의 경우 정확도와 실시간성을 모두 요구한다. 그러나, 한정된 자원 환경에서는 수 많은 양의 데이터를 처리하는 딥러닝 모델을 사용하기 어렵다. 이러한 문제 해결을 위해 본 논문에서는 소형임베디드 장치를 위한 객체 검출을 모델을 제안하였다. 일반적인 검출 모델과 달리 사전 학습된 특징 추출기를 제거한 구조를 사용하여 모델 크기를 최소화하였다. 모델의 구조는 경량화된 컨볼루션 블록을 반복해서 쌓는 구조로 설계하였다. 또한, 검출 오버헤드를 줄이기 위해 영역 제안 횟수를 크게 줄였다. 제안하는 모델은 공개 데이터 셋인 PASCAL VOC를 사용하여 학습 및 평가하였다. 모델의 정량적 평가를 위해 검출 분야에서 사용하는 average precision으로 검출 성능을 측정하였다. 그리고 실제 임베디드 장치와 유사한 라즈베리 파이에서 검출 속도를 측정하였다. 실험을 통해 기존 검출 방법 대비 향상된 정확도와 빠른 추론 속도를 달성하였다.
GMTI (Ground Moving Target Indication) 레이다 시스템은 항공기와 위성과 같이 이동하는 플랫폼에 탑재되어 지상에서 이동하는 표적을 탐지하고, 그 표적의 위치와 속도 정보를 제공하기 때문에 결과에 해당하는 표적의 위치 정확도가 중요하다. 그러나 안테나 혹은 김발 자체의 지향 정확도, EGI 자이로 센서와 하우징 간의 정렬 오차, EGI 정렬치구의 공차 등의 기계적 오차와 측정 센서 등에서 발생하는 전기적 오차로 인해 표적의 위치 결과에서 방위각 오차가 발생할 수 있다는 문제점이 있다. 이러한 경우, 모노펄스 기울기(Monopulse ratio) 정보가 아무리 정확하더라도 표적의 방위각 정확도가 저하된다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 발생한 표적의 위치 오차를 보정하기 위해 모노펄스 레이다 시스템으로부터 수신한 합/차 신호를 이용하여 표적의 방위각 오차를 추정하고 그 위치를 보상하는 방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법은 하드웨어 변경 없이 소프트웨어적으로 구현이 간단하지만 다양한 환경에서 적응적으로 사용할 수 있어 보다 정확한 표적 위치 정보를 획득할 수 있다는 장점이 있다.
기후변화로 악화되는 수문기상 환경에서 돌발홍수 예보, 짧은 지속기간(5분)의 확률강우량 생산 등을 위해서는 짧은 관측 주기의 강수량 생산 고려 필요하다. 지상강수량은 1분 간격으로 생산(기상청)하고 있으나 공간적으로 보다 정밀한 레이더 강수량은 기상청 10분, 국토교통부 2.5분 간격으로 생산하고 있는 현실이다. 연속으로 누적하여 강수량을 측정하는 강수량계와는 달리 레이더의 관측방식은 순간 관측 방식으로 회전 속도 혹은 주기에 따라 강수량이 달라질 수 있다. 특히 홍수예보를 위한 강수관측이 주목적인 국토교통부 강우레이더의 경우 최근의 돌발홍수 발생 빈도가 높아짐에 따라 초단시간(2분 이내) 강수량 생산의 필요성도 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 관측 주기에 따른 관측 강수량 오차(불확실도) 분석을 실시하였다. 이를 위해 샘플링 방법을 이용하여 10분까지의 레이더 관측주기에 따른 1시간 누적강수량을 산정하고, 이를 이용하여 관측 주기에 따른 지상강수량계(AWS)와의 상관계수(correlation coefficient) 및 정규화오차 정확도(1-NE)를 분석하였다. 분석결과 샘플링 주기의 증가에 따라 오차가 증가하는 것으로 나타나, 강수량 추정의 정확도가 중요한 홍수예보를 위해서는 짧은 주기의 관측(짧은 주기의 강우량 생산)이 정확도 확보 측면에서 유리할 것으로 사료된다.
정부 및 지자체 행정업무의 전산화와 통합시스템 구축이 증가함에 따라 차량측량시스템의 활용성이 점차 증대 돼 가고 있다. 이와 같은 요구에 따라 특정 지역의 시설물을 신속하게 측정해야 하는 경우가 발생하는데 이 경우에는 후처리방식보다는 실시간 현장처리방식이 필요하며 현장처리에 있어서는 정확도 못지않게 자료의 처리속도가 중요한 요소가 된다. 본 연구에서는 정확도와 처리속도 면에서 현장처리에 적합한 3차원 위치결정방법을 선정하기 위해 사진측량분야에서 사용되어 온 두 가지 공간전방교회법을 프로그램화하여 비교하였다. 특히, 해석적 공간전방교회법에 대해서는 기존의 근거리 지상사진 측량법을 차량의 이동에 따라 카메라의 위치와 자세가 변하는 차량측량시스템의 특성에 맞도록 수정하여 적용하였다. 비교결과, 정확도의 측면에서는 두 방법에서 차이가 거의 없었으나 계산에 소요되는 시간의 측면에서는 해석적 공간전방교회법이 약 1/3 정도로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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