신경회로망 기술은 다양한 공학적 및 과학적 문제에 적용되어 왔으며 복잡한 동특성을 갖는 시스템의 모델링에 특히 효율적인 것으로 알려져 있다. 신경회로망 학습은 신경회로망의 가중치 및 바이러스로서 주어지는 파라미터 벡터의 요소를 주어진 목적함수를 최소화하는 최적의 값으로 추정하는 연산과정을 의미한다. 따라서 신경회로망 파라미터 학습은 전체시스템의 성능을 직접적으로 좌우하는 매우 중요한 단계라 할 수 있으며 일반적으로 파라미터의 수정규칙 알고리즘을 도출한다. 이러한 수정규칙은 주로 최적화 기법을 적용하며 경사함수(gradient function)를 포함한다. 최근에는 이러한 경사함수를 포함하지 않는 학습 알고리즘이 많이 개발되고 있으며 특히 칼만 필터링 이론을 접목한 미분 신경회로망의 학습 알고리즘이 최근에 발표되었다.
본 논문은 연속적인 영상에 대해 비모수적 영상 처리 기법과 칼만 필터 기반의 동적 AR(2) 프로세스 기법을 적용하여 객체의 움직임을 적응적으로 추적하는 실시간 객체 추적 알고리즘을 구현하였다. 다양한 환경 조건에서 입력되는 영상에 대해 비모수적 영상 처리 기법을 이용하여 처리함으로써 효과적으로 움직임 객체를 추출하였으며, 객체의 움직임을 동적 AR(2) 프로세스 모형으로 모델링하고 동적으로 변하는 AR(2) 프로세스의 파라미터를 칼만 필터를 통해 추정함으로써 객체의 다변적인 움직임을 적응적으로 예측하여 추적할 수 있었다. 구현된 객체 추적 시스템을 실험한 결과, 기존의 선형 칼만 필터 기법을 이용한 추적 기법과 비교하여 추정 오차가 약 1/2.5∼1/50 만큼 더 적게 나와 객체의 움직임을 더 근사적으로 추적함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 컬러 영상에서 추정된 움직임 벡터를 이용하여 움직이는 객체와 움직이지 않는 객체로 영상을 분리하여 깊이 영상의 시간적 일관성을 보상하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 광류(optical flow) 추정 기법을 이용하여 연속되는 컬러 영상의 움직임 벡터를 추정하고 초기 움직임 객체 영역을 생성한다. 이를 바탕으로 그랩컷(grabcut) 기법을 통해 움직임이 있는 객체와 움직임이 없는 객체 영역을 분리한다. 그리고 움직임이 없는 객체 영역의 깊이 값을 이전 프레임의 깊이 지도와 정합 창 기반 절대평균오차(sum of absolute differences)를 통해 비교하여 일정 임계값보다 클 경우 이전 프레임의 깊이 값으로 현재 프레임의 깊이 값을 대체함으로써 시간적 상관성을 보상한다. 움직임이 있는 객체 영역의 경우 시간 축으로 확장된 결합형 양방향 필터링을 수행하여 시간적 상관성을 보상한다. 제안하는 기법으로 보상된 깊이 지도를 이용하여 가상 시점을 합성할 시 화질 향상 뿐 아니라 최근 표준화가 진행 중인 HEVC에서도 부호화 효율 또한 증가한다는 것을 실험을 통하여 확인하였다.
본 연구에서는 다중 상태 변수의 인수 HMM을 일반화하여 연속 은닉 변수와 이산 은닉 변수가 결합된 순차 상태 추정 모형을 제안하고 이에 기반한 보행 동작 모형을 설계한다. 유한 상태의 이산변수는 마르코프 연쇄 구조로 보행의 동역학적 특성을 표현하고 각 이산 상태에 대해 연속 변수를 독립변수로 한 가우스 과정을 정의한다. 마르코프 상태 천이는 여러 가우스 과정 사이의 스위칭을 제어하며 각 가우스 과정은 동일한 자세의 회전 또는 다양한 시각을 표현한다. 온라인 필터링 추론을 위해 입자 필터 방식의 추론 알고리듬도 제시한다. 이 알고리듬은 입력 벡터 열이 주어졌을 때 이들 병렬적 가우스 과정을 동적으로 갈아타는 스위칭 궤적을 디코딩 해준다. 실험 결과 비선형적 보행자 비디오 영상을 보행방향과 보행 상태의 열로 분리하며 매우 직관적인 해석을 할 수 있음을 보였다.
본 연구에서는 원격촉진 시스템을 위한 양방향 원격조작 제어 전략개발의 일환으로, 작업환경의 실시간 파라미터 추정기법을 제안한다. 명시적 환경모델과 파라미터 추정은 원격제어에 있어 투명성의 개선과 작업환경의 경도정보를 제공할 수 있다. 본 연구는 기존의 환경모델이 갖는 문제점들을 개선하고 빠르고 안정된 알고리즘을 개발하기 위해, 연속체 역학 기반의 유한요소 모델과 확장 칼만필터를 이용한 추정 알고리즘을 포함하는 원격제어 기법을 제안한다. 이를 통해 사용자는 실시간으로 구현되는 환경 모델과 상호작용하며, 조작성의 향상 과 진단 및 분석을 위한 재료의 고유한 물성정보를 획득할 수 있다.
일반적인 위성 항법 장치 수신기는 루프 필터 기반의 스칼라 추적 루프를 통해 신호 추적이 이루어진다. 본 논문에서는 루프 필터를 LQG 제어기로, 스칼라 추적 루프를 벡터 추적 루프로 대체한 LQG 기반 벡터 추적 루프의 성능을 정확성과 강건성 측면에서 살펴보았다. 정확성을 판단하기 위해서, 일반적인 루프 필터 기반 스칼라 추적 루프 대비 LQG 기반 스칼라 추적 루프의 측정치 추정 오차가 60% 이상 향상됨을 확인하였다. 다음으로 LQG 기반 스칼라 추적 루프 대비 LQG 기반 벡터 추적 루프의 측정치 추정 오차의 성능 향상과 위성 개수 증가에 따른 위치/속도 추정 오차 성능 향상을 확인함으로써 정확성을 확인하였다. 마지막으로 4초 동안의 30 dB-Hz의 일시적 신호 감쇄 상황에서 루프 필터 기반의 스칼라 추적 루프는 신호 추적에 실패하는 반면, LQG 기반 벡터 추적 루프는 연속적으로 위치/속도, 측정치 추정이 가능함을 확인함으로써 강건성을 확인하였다.
동영상에서 시공간상 일정한 위상을 갖는 윤곽선을 정합시켜 물리적 공간에서의 동일한 위치를 추적하는 방법은 명암이 일정한 윤곽선을 정합시키거나 일정한 명암을 전제로 추적하는 방법에 비해 정확성이 높고 조명조건에 대해 안정된 특성이 있다. 본 논문에서는 이러한 성질을 이용하여 조명변화와 노이즈에 강인하게 카메라의 움직임을 추정하는 기법을 소개한다. 우선, 가버 필터뱅크를 사용하여 공간적으로 여과된 연속영상으로부터 계산된 위상의 크기를 기반으로 필터의 방향과 수직인 곳의 광류를 구한 후, 최소제곱법을 적용하여 어파인 모델에 상응하는 카메라의 움직임 파라미터를 구한다. 실험을 통하여 이러한 방법은 조명조건의 변화를 야기하는 디스플레이 기기를 피사체로 하여 카메라의 위치변화를 추정하는 방식의 영상기반 포인팅 디바이스에도 적용될 수 있음을 보인다.
본 연구에서는 단거리 영역 내에서 대상물표의 정확한 위치를 파악하여 물표와의 충돌을 방지하기 위한 시스템을 개발하였다. 이를 위해 먼저 물표를 속도 모델과 가속도 모델로 표현하여 초기위치로부터의 움직임을 프로세스 잡음과 측정 잡음이 있는 상태에서 위치, 속도 및 가속도를 추정하였다. 추정기법으로는 칼만필터를 적용하였고 시뮬레이션을 통해 제안기법의 유용성을 확인하였다. 다음으로는 레이저센서를 적용하여 이동하는 물표와의 거리를 계측할 수 있는 시스템을 제작하여 물표의 이동 정보를 검출하였다. 이동 물표를 대상으로 속도 모델과 가속도 모델을 적용하여 실험을 수행하였고, 각각의 실험을 통해 불연속적인 측정데이터가 필터링을 통해 매끄럽고 연속적인 측정값으로 얻어지는 것을 확인하였다. 또한 물표 데이터의 계측과 디스플레이를 위한 UI를 구축하였으며, 물표가 일정거리 영역이내에 접근했을 경우 시각, 청각적인 경보를 울릴 수 있는 기능을 부가하였다. 본 연구결과를 통해 저가의 장비로 물표 위치의 추정 성능이 뛰어난 시스템을 구축할 수 있었다.
This paper presents roll angle estimator which used Kalman filter. Recently, the uses of the ELSD (Electronic Limited Slip Differential) and TVD(Torque Vectoring Differential) for vehicle yaw control are studied in many researches. However the roll angle can be negative effect of ELSD and TVD control. Therefore the information of roll angle can be used for vehicle yaw control. Moreover it can be used for rollover prevent control. Recently, most of the vehicles use lateral acceleration and yaw rate sensor. In this paper, design of Kalman filter which used lateral acceleration and yaw rate information is developed. In this paper, in order to verify the estimator ability, the CarSim and Matlab/Simulink are used.
실내외에서 스마트폰의 이동 궤적을 정밀하게 추적하기 위하여 WiFi Fingerprint 방식과 Pedestrian Dead Reckoning 방식을 연동하였다. 전자는 절대 위치를 추정할 수 있으나 실제 위치로부터 랜덤하게 오차가 발생하며, 후자는 연속적으로 위치를 추정하지만 이동할수록 오차가 누적되는 각각의 장단점이 있다. 본 논문에서는 두 가지 방식의 추정 위치 데이터를 연동시키기 위한 모델과 Kalman Filter 수식을 정립하였고, 최적 시스템 파라미터를 도출하였다. 시스템 잡음과 측정 잡음의 공분산 값에 따른 성능을 분석하였다. 측정된 데이터와 시뮬레이션을 이용하여, 두 가지 방식이 상호 보완된 향상된 성능을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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