다중 사용자 환경의 이동통신 시스템에서 채널의 사용효율을 높이기 위해 학습 신호열을 사용하지 않고 채널을 추정할 수 있는 블라인드 채널 추정기법을 제안한다. 제안한 기법은 수신신호의 2차 통계특성과 부공간 개념을 이용하여 사용자들의 확산코드를 제외한 실제 물리적인 통신 채널만을 추정함으로써 계산량을 줄일 수 있는 장점을 가지고 있다. 모든 사용자들의 채널을 추정하기 위해 다중 채널 모델을 사용하여 비동기 DS-CDMA 시스템에서의 블라인드 기법을 유도하고 모의 실험을 통해 기존 방법에 비해 매우 적은 계산량을 요구하면서 비슷한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
서울대학교 의공학과에서는 부분적인 심부전 판자의 보조 및 치료장비로 전기유압식 좌심실 보조 장치를 개발하고 있다. 이 장비의 경우 인체의 좌심방 및 대동맥에 직접 연결되므로 실제적으로 좌심실 보조 장치의 박출량을 센서를 통하여 알아내는 데에는 여러가지 어려움이 따른다. 이러한 필요성에 비추어 전기유압식 좌심실 보조 장치의 박출량을 시스템을 ARX모델로 모델링하여 RLS(Recursive Least Square) 알고리듬을 이용하여 추정하였다. 그 결과 비교적 높은 정착도로 박출량이 추정됨을 볼 수 있었다. 하지만, ARX모델의 특성상 원래 본 연구의 시작과정에서 분석한 시스템의 동적 특성을 완전하게 반영할 수 없었다. 앞으로 시스템의 파라미터 추정 과정에서 이미 주어진 동적 특성은 고정시키고 나머지 파라미터들만을 추정하는 알고리듬을 개발하는 것도 흥미로운 과제라 할 수 있다.
이 논문에서는 직접수열 부호분할 다중접속 시스템의 여러 경로 감쇄 환경에서 MMSE 검파기의 성능을 분석한다. 1부에서 MMSE 검파기의 성능을 유도하기 위하여, 필터의 출력단에서 신호를 제외한 나머지 간섭과 배경 잡음 성분을 정규 분포와 근사한 것을 이용하여 여기서는 채널 추정에 오류가 있을 때의 영향을 검토한다. 채널변수에 정규분포의 오류가 있을 때와 구체적인 채널 추정 시스템을 사용한 두 가지 경우에 대해서 채널 추정의 영향을 분석한다. 감쇄 환경, 채널 추정 오류의 분산, 도플러 주파수 등을 변화시켜 얻은 수식적인 결과로 성능 분석의 정확도를 보였다.
본 연구는 상품추천을 위해 필요한 고객선호도 추정모형을 제안하고, 이러한 선호도 추정결과에 따른 선호도 정보를 이용하여 궁극적으로 상품추천의 성과를 제고시키기 위한 방법을 제시하였다. 즉, 고객의 행동패턴만으로 고객의 제품선호도를 정확히 추정할 수 있는 새로운 선호도 추정모형을 제안하였다. 이 제안모형은 선호도에 영향을 주는 요인들의 상대적인 가중치를 학습을 통해 최적화시킴으로써, 보다 정확한 선호도 평가를 가능하게 해 주다. 한편, 이 모형의 타당성을 검증하기 위해서 본 연구에서는 가상서점 고객들을 대상으로 고객선호도 정보를 수집한 후, 본 제안모형을 적용했을 때의 협업 필터링 성과와 단순선호도 계산식을 이용했을 경우의 성과를 비교 분석하였다. 이에 대한 실증분석결과는 본 제안모형을 적용했을 때의 협업 필터링 성과가 단순 선호도 모형을 적용했을 때의 성과보다 더 우수한 것으로 나타났다.
지진, 대형화재와 같은 많은 재해의 발생으로 인해 재난 안전 분야에 관심이 증가하고 있으며, 재난재해 시 신속하고 안전한 구조는 생존율에 영향을 준다. 기존 연구에서는 다양한 센서와 멀티카메라를 이용한 위치 추정 연구는 있으나, 가장 많이 설치된 단일카메라 기반의 위치 추정연구는 부족한 상태이다. 본 논문에서 단일카메라를 활용한 딥러닝 객체탐지와 거리측정 알고리즘을 이용하여 인명구조를 위한 구조대상자 위치추정시스템을 제안한다. 딥러닝을 활용한 객체탐지 기술을 이용하여 단일카메라 영상 내 객체와 해상도에 따른 바운딩 박스의 너비를 활용한 거리 계산식으로 거리를 추정하고, 객체의 위치좌표를 제공하여 신속한 재난 구조에 도움이 되는 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 optical flow 추정과 그 문제점에 대하여 기술하였다. 이 문제를 해결하기 위한 대표적인 방법으로 regularizaiton기법에 대하여 설명하고 이의 변형에 대하여 기술하였다. 또한 최근에 활발히 연구되고 있는 robust 통계학을 이용한 움직임 추정 및 계층적 기법에 대하여 기술하였다. 또한 두 개의 합성 영상에 대하여 optical flow 추정결과를 보였다. Optical flow는 여러 가지 컴퓨터 비젼문제의 기본 정보를 제공함에도 불구하고, 문제 자체가 ill-posed 문제이어서 아직까지도 효과적인 방법이 제안되어 있지 않아 앞으로도 많은 연구가 진행될 것으로 생각된다.
본 연구에서는 256(16$\times$16)개의 마이크로폰 정방형 배열에 의한 음향 홀로그래피 시스템을 제작하고, FFT에 의한 음향 홀로그래피법 알고리즘을 이용한 음원 위치 추정에 관하여 기술한다. 본 연구에서 설계한 측정 시스템은 방사된 음들을 동시 수음함으로서 실시간 데이터 처리가 가능하다. 또한 환경 잡음이 존재하는 실음장에서도 계측시간을 단축함과 동시에 고분해능으로 안정하게 음원의 위치를 추정할 수 있다. 본 연구의 타당성을 검증하기 위해 SYSNOISE에 의한 음장해석과 음향 홀로그래피 알고리즘을 이용하여 마이크로폰 간격 및 측정면 크기, 측정거리의 최적 조건을 구한 후 실음장 측정 실험에 적용하였다. 수치 시뮬레이션과 무향실에서 실험 데이터에 의해 음원 위치를 추정한 결과 유사한 결과를 얻었다.
본 논문에서는 외향 기반 접근법을 기반으로 한 로봇의 위치 추정 알고리즘을 제안한다. 로봇이 작업을 수행할 공간에서 강한 상관관계를 갖는 영상들을 취득하여 eigenspace로 투영 시킴으로써 주성분의 추출을 수행한다. 이 추출된 주성분은 신경 회로망을 이용해 eigenspace에서의 연속 외향 함수(continuous appearance function)로 나타낼 수 있다. 로봇의 위치 추정을 위해 새로운 영상이 주어지면 이것을 eigenspace로 투영 시킨 후 연속 외향 함수를 통해 로봇의 현재 위치를 추정한다. 최종적으로는, 영상안의 데이터에 칼만 필터를 적용함으로써 로봇의 정확한 위치와 영상으로 획득된 정보 사이의 오차를 이용하여 보다 정확한 이동 로봇의 위치를 추정하는 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 실제 작업 상황에 대한 신체역학적 해석을 할때에 기술적으로 어려운 부분중의 하나로 지목되는 외부하중 추정방법을 제시하고 그에 대한 결과로, 실제상황에 있어서의 외부하중과 외부모멘트의 분포를 구하였다. 개발된 외부하중 추정방법은 Psychophysics의 RPE(Ratings of Perceived Exertion)의 개념에 근거하였으며, 외부하중은 RPE와 그밖의 작업 혹은 개인적 특성을 나타내는 변수들에 의한 회귀분석으로 추정되었다. 구해진 실제 상황에서의 외부하중분포로부터 다양한 수작업의 특성과 그리고 그에 따르는 각 손관절의 역할을 해석하였다.
본 논문에서는 점확산함수(point spread function; PSF)의 추정을 기반으로 한 완전한 자동초점 시스템을 제안한다. 초점이 맞지 않은 영상의 정확한 PSF의 추정을 위해서, 입력 영상을 부영상으로 분할하고, 에지를 가진 부영상들의 계수함수 응답의 평균을 취한다. 초점이 맞지 않은 열화로 발생하는 PSF는 보통 영상이 물체와 배경간에 선형의 경계를 가지고 있다는 가정하에 에지의 방향을 따라 평균되어진 계단함수 응답의 차이를 따라 추정되어진다. 이렇게 예측된 PSF를 사용하여 영상복원 필터는 제한적 최소 제곱의 접근방법을 통해 구현되어진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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