공공 장소에서 통로를 통해 이동하는 사람의 수를 측정하는 것은 영상 감시를 위한 필수 기술이며 이와 관련하여 다양한 연구가 진행되어 왔다. 그러나, 지금까지의 방법들은 카메라를 통로의 바로 위쪽에 수직방향으로 설치해야 하며, 넓은 범위의 영상을 처리하지 못하는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 영상의 특징에 기반한 사상함수를 사용하여 카메라 시점에 제약을 받지 않는 사람 수 추정 방법을 제안한다. 실험 결과 카메라가 통로의 수직 방향에 위치하지 않아도 이동하는 사람 수를 추정할 수 있기 때문에 다양한 분야에 이용될 수 있다.
지상파 측위와 같이 사용자와 센서간의 거리가 짧은 경우에는 GN (Gauss-Newton) 방법을 이용하여 구한 추정치가 발산하기도 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 TDOA (Time Difference of Arrival) 측정치에 대해서는 QCLS (Quadratic Correction Least Square) 방법이 개발되었으나 추정치의 오차가 다소 크다는 문제점을 보였다. 본 논문에서는 가중최소자승법을 도입하여 기존 QCLS 방법의 성능을 개선하는 방안을 제안하였다. 제안한 방법에서 사용하는 가중행렬이 미지변수인 사용자 위치의 함수이기 때문에 먼저 가중행렬의 추정치를 구한 후 이를 이용하여 사용자 위치 추정치를 구하는 단계별 추정 방식을 제안하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법의 성능이 기존 QCLS 방법보다 항상 우수함을 보였으며, Gauss-Newton 방법이 수렴하는 경우 두 가지 방법이 대등한 성능을 보였다.
본 논문은 복합재 패널에서 압전 작동기를 사용하여 탄성파를 생성하고, 손상에서의 반사된 신호를 압전 감지기에서 탐지하여 손상위치를 추정할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 손상이 없는 신호와 손상이 있는 신호를 비교하여 손상신호를 추정하는 진단적 접근방법을 사용하였다. 신호 상관관계를 이용하여 탄성파의 군속도를 계산하고 압전기 위치정보를 이용하여 손상정보를 추출하였다. 하지만 탄성파의 비선형 특성으로 인해, 손상정보는 다양한 신호의 조합으로 구성되기 때문에, 손상위치를 명확히 구별하기 어렵다. 이에 본 논문에서는 손상에서 반사된 신호정보를 신호 도달거리의 면적으로 변환해서 손상의 중심위치를 찾는 누적함수 특성벡터 알고리즘(CSFV, cumulative summation feature vector)을 새롭게 제안하고, 특성벡터를 손상지수와의 곱으로 표현하는 가시화 기법을 적용하였다. 또한 복합재 패널에서 실험검증을 수행하고, 기존의 알고리즘과의 비교를 통해 제안된 알고리즘이 정확도 높게 손상위치를 검출할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 湖光立體視法(Photometric Stereo Method : PSM)을 적용하여 3차원 물체의 표면 방향정보를 추정할 때 조명원이 이상적인 평행광이 아닌 범용 조명환경인데서 기인한 표면 방향추정 오차의 해석 방법을 제시하였다. 제시한 방법에서는 원반 형태의 조사 대상 면을 포함한 조명환경에 대한 구체적인 모델링과 오차분포에 대한 직접적인 시뮬레이션을 통하여 오차해석을 하도록 하였다. 범용조명원은 beam angle을 갖는 점광원으로 가정하고, 조사 대상면에서의 밝기분포는 분산값이 변하는 가우스함수 형태로 모델링하였다. 설정된 조명 모델에서 분산을 여러값으로 변화시켜서 이에따라 PSM에서 나타나는 오차분포를 얻기 위한 목적으로, 임의의 세 방향으로 위치한 조사 대상면의 평균 밝기값을 계산하여 고정된 조명원의 위치벡터를 얻는 시뮬레이션 알고리듬을 제시하였다. PSM과 제안된 조명원의 위치추정 알고리듬 사이에는 상사관계(analogy)가 성립하기 때문에, PSM 적용시 비이상적인 조명모델에 의해 나타나는 물체표면방향 추정오차는 제시한 조명원 위치추정 시뮬레이션으로부터 직접적으로 구할 수 있다. 또한 설정된 조사대상면 모델과 같은 원방형태의 계측기구를 제작하여 임의의 방향벡터를 제공하도록 하고, 이를 측정과 시뮬레이션에 사용함으로써 오차해석과 보정을 체계적으로 수행할 수 있도록 하였다. 제시한 방법에 따라 방향 벡터를 제공하도록 하고, 이를 측정과 시뮬레이션에 사용함으로써 오차해석과 보정을 체계적으로 수행할 수 있도록 하였다. 제시한 방법에 따라 방향 벡터값들의 조합을 공간상에서 다양하게 변화시키면서, PSM에서 나타나는 방향추정 오차분포를 구하는 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션과 같은 방법으로 실측에 의한 방향추정 오차를 구하고 시뮬레이션에서 얻은 결과와 비교 검토하였다. 그 결과, 실제 측정실험에서 얻은 복합적인 오차중 상당부분은 비이상적인 범용조명원 모델로부터 기인한 것임을 확인할 수 있었다.
수위-유량 관계 곡선을 나타내는 곡선식에 포함되어 있는 매개변수의 추정을 위해 많이 사용되는 로그선형 회귀분석은 잔차의 비등분산성(heteroscedasticity)을 고려하지 못하므로 본 연구에서는 의사우도추정법(pseudolikelihood estimation, P-LE)에 의해 분산함수를 추정하고 이와 함께 회귀계수를 추정할 수 있는 방법을 제시하였다. 이 과정에서 제시된 회귀잔차를 최소화하기 위하여 SA(simulated annealing)이라는 전역 최적화 알고리즘을 적용하였다. 또한 수위-유량 관계 곡선은 단면 등의 영향으로 인해 구간에 따라 각각 다르게 구축되어져야 하므로 이를 보다 객관적으로 판단하고 분리 위치를 추정하기 위하여 Heaviside 함수를 의사우도함수에 포함시켜 결과를 추정하도록 하였으며, 2개의 구간을 가지는 유량자료를 이용하여 제시된 방법의 합리성을 통계적으로 실험하였다. 이와 같이 통계적 실험을 통해 제시된 방법들이 기존 방법과 비교하여 가질 수 있는 장점을 파악하였으며, 제시된 방법들을 금강유역 5개 지점에서 대해 수행하여 효율성을 검증하였다.
본 논문에서는 다중 신호 분류 기반의 음성신호의 입사각 추정 향상 방법을 제안한다. 기본적으로 제안한 방식은 복소 대역통과 필터를 이용하여 신호 분석을 위한 협대역 신호를 생성한다. 또한, 공간 스펙트럼에서의 반향 성분 제거 및 2차 함수 기반의 응답 근사화를 사용하여 추정 각도의 정확도를 향상시켰다. 실험결과 제안한 방법은 일반화된 상호상관도 방식의 입사각 추정 알고리즘보다 검출 오차 및 검출 성공률 측면에서 더 좋은 성능을 보였다.
구조물 상시모니터링에서 센서위치 최적화는 모니터링 결과에 중요한 영향을 준다. 따라서 본 논문은 구조계수 또는 손상도를 추정하기 위한 목적으로 동특성 자료를 계측하고자 할 때, 충분한 정보를 획득할 수 있는 최적의 계측점을 선정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 유전자 알고리즘을 계측점 선정을 위한 최적화 기법으로 사용하는 것이다. 유전자 알고리즘의 핵심인 적합도함수를 구조계수에 의한 모드벡터의 민감도와 모드벡터의 직교성을 고려할 수 있도록 구성하였다. 간단한 타워 구조물에 대한 예제 해석을 통해 제안된 방법의 타당성을 확인하였다. 적합도함수를 구성하고 있는 모드 민감도와 모드 직교성이 최적 계측점 선정에 어떤 영향을 주는지 예제해석을 통하여 분석하였다. 결론적으로, 제안된 적합도 함수를 사용하면 계측 목적에 타당한 계측점을 선정할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 두 개의 스피커를 이용한 청취 환경에서 좌, 우 채널의 간섭 신호를 제거하기 위한 새로운 오디오 시스템을 개발하였다. 간섭 제거는 청취자의 위치에 따라 적응적으로 이루어져야 하기 때문에, 청취 위치를 추적하기 위한 기법이 적용되었다. 청취자 위치 추적은 2개의 마이크로폰을 통하여 이루어지며 채널 간 시간 지연을 이용하여 청취자의 방향을 추정하도록 하였다. 또한 잔향 환경에서의 사용을 고려하여 선형 예측 기법을 이용한 잔향 제거 기법이 적용되었다. 좌,우 채널의 간섭제거를 위한 음원-귀 간의 경로는 KEMAR 머리전달함수를 이용하여 나타내었다. 사용된 청취자 방향 측정 시스템의 유용성을 평가하기 위해 추정된 위치에서 채널 간섭의 성능을 평가하였다. 평가 척도로 채널 분리 비를 사용하였으며, 실험적인 결과, 사용자의 실제 위치와 추정된 위치 간에 다소 차이가 있더라도 -10 dB의 채널 분리비가 얻어짐을 확인 할 수 있었다. 제안된 알고리즘은 부동소수점 디지털 신호처리 프로세서를 이용하여 실시간 구현되었으며 청취자 평균 방향 오차는 5도, 주관적 간섭 제거율은 평균적으로 80 % 얻어짐을 알 수 있었다.
본 연구는 이변량 Gaussian 분포함수를 적용하여 CFRP 적층판의 섬유물성 변화를 추정하는 방법을 제안하였다. 섬유의 손상 분포를 규명하기 위하여 수정된 이변량 Gaussian 분포함수를 적용하여 5개의 미지 변수가 고려되었다. 조합된 컴퓨터 기법을 적용하여 역문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 몇 개의 고유진동수와 모드 정보를 입력데이터로 활용하였다. 수치해석 예제는 제안된 기법이 적층배열 변화에 따른 CFRP 판의 섬유 손상 분포 및 위치를 규명할 수 있는 적합하고 실용적은 방법임을 보여준다.
본 연구에서는 청취자가 3차원 공간에서 자유로이 움직일 수 있는 음장 재생 시스템을 개발하였다. 시스템은 방음실($4.7m(W){\times}2.8m(D){\times}3.0m(H)$)에 설치하였으며 개인용 컴퓨터, 음의 제시장치 그리고 3차원 초음파 센서로 구성하였다. 본 시스템에서는 실내 전체를 감지하는 3차원 초음파 센서로부터 청취자의 위치 정보 및 자세각 정보를 얻어, 컴퓨터에서 나오는 음신호에 머리전달함수(HRTFs)를 삽입하여 음의 제시 장치로부터 출력하도록 설정하였다. 실험에 사용한 머리전달함수는 청취자의 머리 정변에서 1.5m 떨어진 지점에서 각각 측정하였다. 그리고 시스템의 성능을 평가하기 위해 가상 음원의 위치를 랜덤으로 변화시키고, 청취자에게는 자유로운 이동을 허락한 상태에서 음원의 위치를 찾는 실험을 수행하였다. 그 결과, 3차원 공간에 있어서 제시된 음원의 위치에서 청취자가 추정한 위치까지의 거리 오차는 약 30cm 이내로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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