영상정보에 기반한 교통제어시스템의 핵심요소인 교통영상에서의 차량의 위치, 대수를 측정하는 견실한 기법을 제시하였다. 제안한 기법은, 배경영상을 제거한 차 영상으로부터 국부 최적 임계값 산출기법에 의해 차량의 밝고 어두운 증거영역을 추출하고 차량의 기하학적 특정을 이용해 3개의 규칙으로 합병하는 증거추론 (Evidential reasoning)에 기반을 두었다 국부 최적 임계값 산출기법은 차량형상이 중첩되었거나 차량의 색상이 배경영상과 유사할 경우에도 치량의 밝고 어두운 증거영역의 분리를 보장한다 다양한 교통영상에 적용한 결과 카메라의 거리, 위치, 날씨 등의 동작 환경의 변화에 매우 견실한 검지 성능을 가점을 확인하였고 프레임사이의 움직임 정보를 사용하지 않았으므로 차량의 흐름이 정체되었을 경우에도 적용이 가능하다.
본 논문에서는 잡음이 섞인 음성 신호로부터 특징을 추출하는 과정에서 잡음의 영향이 배제된 음성의 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 이 방법은 여러 개의 마이크로폰으로 녹음된 잡음 음성 신호에 독립 요소해석 (Independent Component Analysis) 기법을 사용한 암묵 신호 분리를 적용하여 잡음 성분을 제거하게 된다. 또한, 새로운 스펙트럼 분석법을 제안하여 음성 인식을 위한 특징에 가까운 단계에서 독립 요소 해석 기법을 효율적으로 적용할 수 있도록 한다. 이 스펙트럼 분석법은 기존의 대역 에너지 계산 방법을 수정하여 하나의 대역을 몇 개의 영역으로 구분하고 그 영역내의 Fast Fourier Transform (FFT) 포인트 값들의 평균을 먼저 구한 후 대역 에너지를 계산하게 된다. 음성과 잡음에 대한 대역 에너지의 표본 분산을 사용한 해석과 인식 실험을 통해 이 스펙트럼 분석법이 잡음에 둔감한 방법임을 보였다. 또, 실세계에서 녹음된 잡음 음성 신호에 대해 새로운 스펙트럼 분석법에 독립 요소 해석 기법을 적용한 방법은 인식 성능을 크게 향상시켰으며, 특히 낮은 신호 대 잡음비에 대하여 효과적이었다. 이 방법은 음성 인식을 위한 특징 단계에 독립 요소 해석 기법을 효율적으로 적용 가능할 수 있도록 하는 방안을 제시한다.
Scanning Prove Microscope (SPM) - based Data Storage (SDS)는 Atomic Force Microscope (AFM)을 이용하여 Cantilever Tip 이 저장 장치 미디어에 나노미터 단위로 비트를 읽고, 쓰고 지우는 저장 장치로써, x, y 두 축을 이용한다. 따라서 축간 coupling 의 영향이 크게 발생한다. 따라서 축간 coupling 의 영향을 고려하여 제어기를 설계하여야 한다. 본 논문은 coupling 요소를 제거하기 위하여 Feedforward Decoupler 를 설계하여 Stage 의 입력 앞 단에 추가하는 방법을 제안하였다. Feedforward Decoupler 를 추가함으로써 coupling 요소가 줄어드는 것을 모의 실험을 통해 확인한다. 이를 통해 나노급으로 보다 정밀한 제어가 가능함을 확인하였다.
본 논문은 QFD(Quality Function Development)기법을 활용하여 소비자의 요구사항을 반영한 음식물 처리기의 핵심 품질 요소를 도출하는데 목적을 두었다. 일반 소비자와 관련업계 종사자를 대상으로 설문조사와 FGI를 실시하여 VOC(voice of customer)를 도출하였고, 전문가 그룹을 통해 EC를 도출하여 VOC와 EC(Engineering Characteristic)간의 상관관계를 도표화 하여 HOQ(House Of Quality)를 작성하였다. HOQ 차트를 통해 분쇄건조식 음식물 처리기에 있어 우선시 되는 것은 음식물 분쇄기능, 건조기능 외에 냄새 배출기능, 외관 색상 등의 요소가 중요한 품질요인이라는 결과을 도출하였다. 부품별 요인으로는 분쇄 탈수와 관련 된 모터와 냄새 제거와 관련한 팬모터가 가장 핵심 부품으로 고려되어야 한다는 결과를 도출하였다.
임무컴퓨터는 항공전자시스템에서 전체 시스템을 관리하고, 특정 임무를 처리하는 중요한 역할을 수행한다. 일반적으로 단일 시스템에서 SPOF(Single Point Of Failure) 요소의 고장은 전체 시스템의 고장으로 이어질 수 있으며, 이는 서비스의 중단으로 인한 임무의 실패뿐만 아니라 조종사의 생명까지도 위협할 수 있다. 이에 본 논문에서는 SPOF 요소를 제거하기 위해 단일 시스템을 이중화하여 고장발생에 유연하게 대처하도록 설계하였다. 또한 이를 효율적으로 운영하기 위한 방안으로 리눅스 기반의 Heartbeat, Fake, DRBD(Distributed Replicated Block Device), Bonding 등의 기법을 이용하여 시스템을 관리한다.
산업경제구조의 변화로 경험이 풍부한 전문가들이 은퇴하고 경험이 적은 직원들이 그들의 업무를 대신하는 구조로 조직이 변화하고 있다. 동시에 녹색성장시대의 도래로 화석연료를 사용하는 설비에 대한 투자가 줄면서 점차로 노후화되는 경향을 보이고 있어 불필요한 운전 과도현상에서 기인된 극단적인 손상은 설비자체 및 전력공급계통 전체에 치명적이라고 할 수 있다. 따라서 석탄화력발전소 제어 시스템은 이러한 사안들을 안정적으로 이끌어 나가기 위한 중요한 요소로 저비용 고효율 발전소 유지를 위해 중점적으로 발전시켜 나가야 할 부분이다. 본 논문은 석탄화력발전소의 주구성요소인 보일러와 터빈을 제어하는 마스터 제어기의 복잡한 로직을 모델 기반의 간단한 로직으로 개발하여 시뮬레이션 한 결과를 실제 발전소에 적용하기 위한 내용을 기술하였다. 실제 발전소는 많은 위험요소들을 안고 있기 때문에 시뮬레이션에서 나타나는 급격한 제어동작을 수용할 수 없을 경우도 있으며, 실제 다른 많은 변수들이 제어불안정 요소로 작용할 수 있다. 차후 실제 적용한 결과는 예측제어의 사용과 같은 제어시스템 향상을 위한 개발과 운영효율 향상에 사용될 것이다. 튜닝 과정에서의 연구결과는 시간절약과 제어부분 결함제거 등 직원들의 전문지식 향상 등에 도움을 주게 될 것이다.
본 논문에서는 해석적 기법을 적용하여, 추진력과 부상력을 동시 제어하는 Planar Motor의 정밀 특성 해석을 나타내었다. 특히, 본 해석 모델은 가동자의 요크를 제거하기 위한 Halbach Array를 적용하였으며, 이에 대한, 정밀한 특성 해석을 위해 공간고조파 해석법도 제안한다. 또한, 해석해 검증을 위하여 유한 요소해석법에 의한 결과와 비교 분석을 하며, 이를 토대로 한 해석 모델의 동작 특성을 살펴본다.
대부분의 3차원 모델을 가시화해주기 위한 시스템들은 삼각 메쉬를 기반으로 한 모델 표현법을 사용하고 있다. 이러한 시스템들은 복잡한 3차원 모델을 원격 엑세스할 때에는 모델을 가공하지 않으면 전송 및 랜더링시에 많은 제약이 따른다. 이러한 전송 시간과 랜더링 시간, 저장공간을 줄이기 위해 모델을 간략화하거나 압축하는 많은 기법들이 소개되어져 왔다. 본 논문에서는 메쉬 간략화를 위해 소개되어진 많은 다른 방법에서 사용한 에지 축약(Edge Collapse) 기반의 간략화 알고리즘을 제시한다. 기본적인 접근 방법으로는 기하학적인 메쉬 구성요소들 중에서 에지의 특성에 따라 제거 기준을 설정한 후 간략화해 나간다. 에지 축약을 위한 우선순위와 축약 이후 새로운 정점의 위치는 원본 모델을 참조하지 않고 간략화 단계의 모델에서 삼각형의 연결성(connectivity)과 정점의 위치만을 이용하여 계산하였다. 실제 이 방법은 방대한 다각형 메쉬를 간략화할 경우 메모리를 효율적으로 이용할 수 있으며, 처리 속도를 개선할 수 있다. 또한, 간략화이후에도 원본 모델의 위상(topology)을 유지할 수 있는 기법을 제시하고 있다. 세가지 모델에 대한 실험 결과에서 기하학적 에러(geometric error)를 최소화하였고, Heckbert가 제안한 방법(QSlim V2.0)과의 비교에서는 처리 속도가 개선되었다.
특징점 기반 건물인식 시스템에서는 강건한 특징점을 추출하는 것이 인식률 향상에 바로 직결되는 중요한 요소이다. 영상에서 특징점들이 너무 많이 추출되는 경우 인식이나 학습단계에서의 알고리즘 수행 시간을 증가시키는 원인이 된다. 또환 중요하지 않은 특징점(배경이나 가려짐 영역, 기타 객체에서 추출된 특징점)이나 조명 변화에 민감한 영역에서 임의로(arbitrarily) 추출된 특징점은 인식률을 저하시키는 문제를 발생시킨다. 특히 도시환경에서 촬영된 영상의 특징점을 추출할 때 이러한 문제 현상들이 빈번하게 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 multi-view 영상에서 건물의 homography를 기반으로 정확히 정합된 특징점인 inlier만을 선택하는 알고리즘을 제안한다. Inlier로 분류된 특징점들은 건물 인식 시스템을 구성하기 위해 사용되고 조명 변화에 민감한 영역에서 임의로 추출된 특징점들은 영역 기반 특징을 추출하여 건물 인식 시스템의 인식률을 높인다. 또한 이를 이용하여 인식하고자 하는 건물과의 상관관계가 적은 잉여 영상들을 DB에서 제거하는 방법도 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 기법의 우수성을 보였다.
본 논문에서는 범죄수사의 초동수사 기법으로 사용되고 있는 몽타주와 실물 사진과의 근사 영상 검색 알고리즘을 제안한다. 입력 몽타주를 얼굴인식 기법에 적용하여 이진영상화와 형태학적 필터로 영상의 잡음을 제거한 후 경계선을 추출하였다. 추출된 경계선 영상으로 레이블링 과정을 거친 후 얼굴의 중요 요소를 포함하는 특징얼굴을 구성한다. 특징얼굴은 웨이블릿 변환을 통해 다운 샘플링 된 LL대역의 계수로 변환되며, 고유값 연산을 통해 계수 매트릭스의 고유 값을 추출 한다. 입력 몽타주의 고유값은 같은 절차를 거친 실물 사진의 저장된 고유값과 계수의 분포를 비교한다. 실험 결과 몽타주와 유사한 실물 사진을 검색할 수 있었으며 영상의 크기 변화와 왜곡 및 압축에 견고한 비교 검색 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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