본 논문에서는 스마트폰의 카메라와 플래시를 이용한 능동적 3차원 형상 취득 시스템을 제시한다. 두 대의 스마트폰을 이용하여 한 대의 스마트폰은 광원 역할과 광원 위치 추정을 위한 영상 취득을 하고 다른 스마트폰으로 고정된 위치에서 광원의 위치 변화에 따른 영상을 취득을 한다. 각 스마트폰에서 취득된 영상을 마커 기반에서 광원의 위치를 추정하고 카메라의 반응 함수에 의한 비선형적 왜곡과 렌즈의 왜곡을 보정한다. 광원의 방향 벡터와 보정된 영상의 밝기 값을 이용하여 photometric stereo 기법으로 3차원 형상을 취득한다.
수중에서 방사된 음원의 신호는 해수면, 해저면 반사에 의한 다중경로 시간지연(multi-path time-delay)을 포함하여 체계(system)의 센서에 수신된다. 다중경로 환경과 복잡한 해양환경의 외란(disturbance)에 의해 수신된 신호간 상관성(coherence)이 저하된다. 따라서, 신호간 시간지연값을 이용하여 수중음원의 위치를 추정하는 체계는 추정성능의 저하가 나타난다. 이러한 환경에서도 강인한 음원 위치 추정성능을 위해 선배열(uniform line array), 평면배열(rectangular array)과 같은 다양한 형태의 센서배열과 빔형성(beamforming) 기법, 비용함수(cost-function)과 같은 신호처리를 이용하여 왔다. 본 연구에서는 선배열 형태의 doublet array와 추정된 시간지연값 보정 기법을 이용하고자 한다. 3 개의 doublet array를 동일 선에 위치하였으며 각각의 doublet array에 수신된 신호간의 시간지연값을 2 단계로 추정하였다. 수신신호에 대해 상호상관(cross-correlation) 함수를 적용하여 추정된 시간지연값을 수신신호의 중심주파수(center-frequency)와 array의 개구경(aperture) 및 수중음원과의 기하학적 관계에 따라 보정하여 최종의 시간 지연값을 얻었으며 이로부터 음원의 거리와 방위를 추정하였다. 제안한 기법의 타당성을 확인하기 위해, Monte-Carlo method를 이용하여 시뮬레이션하였다.
GPS 관측에 의해 정확한 위치추정을 위해서는 올바른 함수모형과 통계모형이 사용되어야 한다. 그러나 함수모형에 고려되지 않는 과대오차가 관측데이터에 포함되어 있는 경우는 추정좌표에 편의를 유발 시킨다. 이러한 과대오차는 전리층영향과 다중경로의 급격한 변화 혹은 수신기 오작동에 의해 주로 발생하며, 최소제곱법에 의한 수신기 위치 추정에서 반드시 제거해야 정확도를 최대화 할 수 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 과대오차의 검출, 규명, 적용의 세 단계로 구성된 GPS 관측데이터 처리에서의 품질제어 알고리즘과 통계검정 기법의 성능을 나타내는 신뢰도 이론을 연구하여 의사거리를 이용하는 단독측위에 대하여 구현하였다. 이를 바탕으로 정지측위와 동적측위 관측실험을 실시하여 분석한 결과 잉여관측데이터수가 많고 기하구조의 강도가 높고 보다 현실적인 통계모형을 사용할 때 과대오차 규명 성능이 높아졌으며, 관측데이터에서 과대 오차가 제거됨에 따라 추정좌표의 정확도가 증가되어 전체적으로 GPS 측위의 신뢰성을 향상 시킬 수 있었다.
본 논문에서는 신경회로망을 이용한 위치센서 없는 스위치드 릴럭턴스 전동기의 제어시스템에 관해 연구하였다. 스위치드 릴럭턴스 전동기는 회전자 위치에 따라 적정 고정자 권선을 여자시킴으로써 회전력을 발생하기 때문에 회전자 위치정보가 필수적이다. 회전자 위치추정을 위한 위치 검출기는 전반적인 시스템 비용을 증가시키고, 시스템이 복잡해지는 요인이 된다. 본 논문에서는 전류와 자속에 대한 회전자 위치정보의 룩업 테이블을 바탕으로 위치센서 없는 스위치드 릴럭턴스 전동기의 제어에 관해 연구하였다. 신경회로망은 실험을 통해 구해진 데이터를 바탕으로 회전자 위치추정을 위한 근사함수의 유도를 위해 활용되었으며, 학습된 신경회로망을 이용하여 룩업 테이블을 구성하였다. 제안된 센서리스 알고리즘은 1마력 SRM에 적용되었으며, 실험 및 시뮬레이션을 통해 실현 가능성이 확인되었다.
본 논문에서는 환형배열을 이용하여 단일음원이 코히어런트 분산 분포를 가지는 경우 닫힌 형태로 음원의 위치를 추정하는 기법을 제안한다. 음원이 다중경로를 거쳐 센서에 도달하는 경우 분산음원으로 보이며 이때 음원의 위치는 대표 방위, 대표 고각, 대표 방위의 분포, 대표 고각의 분포 네 가지 변수로 표현될 수 있다. 이러한 경우 DSPE(Distributed Source Parameter Estimator) 기법과 같은 탐색 기법으로 네 변수를 찾기 위해서는 매우 많은 탐색과정을 필요로 한다. 본 논문에서는 빠른 위치 추정을 위해 센서간의 상관함수와 최소자승기법을 이용하여 닫힌 형식으로 대표 방위와 고각을 추정하는 기법을 제안한다. 특히 음원이 대표적인 분포 모델인 가우시안 분포를 따를 경우 방위와 고각의 표준편차 또한 닫힌 형식으로 추정한다. 시뮬레이션에서는 DSPE 기법과 비교하여 제안 기법의 타당성을 확인하였다.
본 논문에서는 실내 위치 추정 시스템에서 우수한 성능을 보이는 시퀀스 기반 위치추정(Sequence-Based Localization, SBL) 시스템을 위한 효율적인 양자기 설계 알고리즘에 대해 연구한다. SBL 시스템에서는 목표물 위치공간을 다수개의 영역으로 나누고, 각각의 영역에 고유 시퀀스 번호를 할당해서 위치추정이 수행이 되며, 본 연구에서는 이러한 시스템의 위치추정 방식의 특성을 고려하여 노드와 각 고유 시퀀스간의 거리를 양자기 설계를 위한 샘플로 활용하는 방식을 제안하고 이를 통해 기존기술대비, 복잡도를 혁신적으로 개선됨을 보인다, 또한 성능향상을 위해 SBL 시스템에 특화된 새로운 비용함수를 제시하고 이를 최소화하기 위한 최적의 양자화영역 및 코드워드 검색을 통해 기존 양자기 비해 월등한 성능향상을 이룰 수 있음을 다양한 실험조건을 통해 입증한다.
일부 지점에서 수행된 시추조사결과를 이용하여 미조사구간의 지층분포를 추정하는 경우, 예측하고자 하는 변수들의 공간적인 분포 추정뿐만 아니라 추정결과에 수반되는 불확실성을 정량적으로 평가하는 것도 중요하다. 본 논문에서는 송도신도시 풍화토층 출현심도 추정결과의 국부적 불확실성을 지시자 방법을 이용하여 평가하였다. 지시자 방법을 이용하여 작성한 각 위치에서의 조건부 누적분포함수의 평균을 이용하여 송도신도시 풍화토층 출현심도의 공간적 분포를 추정하였다. 또한, 조건부 누적분포함수와 손실함수를 이용하여 송도신도시의 최적 풍화토층 출현심도를 결정하였다. 본 논문에서 이용한 손실함수를 고려할 수 있는 설계방법이 지반공학분야에도 잘 적용될 수 있음을 확인하였다.
위치추정량에서 로버스트한 추정기법 중의 하나로 알려진 데이터 뎁스(depth)를 회귀추정에 적용한 회귀뎁스(regression depth)는 Rousseeuw and Hubert(1999)에 의하여 제안되었다. 이 이외의 회귀뎁스 추정량으로는 심플리셜(simplicial) 뎁스와 사영(projection) 개념의 뎁스 회귀추정량들이 있다. 본 논문에서는 뎁스 기반 회귀추정량들의 성능에 대한 모의실험을 여러 오염 조건에서 행하여 비교하였으며 기존의 우수한 로버스트성을 지니는 추정량으로 최근에 제안된 HBR추정량(Chang et al., 1999)들과의 비교연구도 하였다. 2차원 공간에서의 실험은 전반적으로 사영뎁스기반 회귀추정량이 좋은 결과를 보여주었다.
한국데이터정보과학회 2006년도 PROCEEDINGS OF JOINT CONFERENCEOF KDISS AND KDAS
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pp.99-108
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2006
대형 할인점 매출 데이터는 G-CRM, 에어기어 마케팅(Area Marketing)에 활용하기 위해 고객의 구매정보와 위치정보를 포함한다. TM중부좌표로 이루어진 고객 위치정보를 이용하여 지점간의 거리를 구할 수 있다. 서로 다른 위치에서 통시에 측정된 자료들이 공간적인 변인에 의하여 영향을 받는다면, 공간적인 변인의 함수식에 의한 예측모형을 설정하는 것이 타당하다. 본 연구에서는 공간적인 변인으로 거리가 주어졌을 때, 대형 할인점 매출 자료에 대한 세미베리오그램(Semi-Variogram)의 모형을 추정하고, 관측되지 않은 지역에 대한 할인점 이용권을 공간예측기법으로 예측하였다. 그리고 공간예측 기법을 통해 예측된 할인점 이용권을 토대로 할인점 이용권 지도를 작성하였다. 또한 매출 데이터의 공간이상치 탐지를 위한 방법을 제시하고 실례로 알아보았다.
본 논문에서는 머리전달함수 보간 알고리즘을 제안하며, 특히 작은 크기의 측정 데이터를 다루는 경우를 고려한다. 제안하는 알고리즘은 머리전달함수의 음향학적 모델링에 기초하며, 모델링 계수를 추정함으로써 머리전달함수를 보간한다. 이 때 측정 위치의 개수가 부족할 경우 모델링 계수를 추정하는 것은 매우 어려우며, 따라서 본 알고리즘은 벡터-기반 크기 패닝 기법을 이용하여 데이터를 확장함으로써 이러한 문제를 해결하려고 한다. 본 알고리즘은 벡터-기반 크기 패닝 기법 기반의 데이터 확장 단계와, 최소자승법 기반의 모델링 계수 추정 단계의 두 단계로 이루어져 있다. 제안하는 알고리즘의 성능을 확인하기 위하여 CIPIC(Center for Image Processing and Integrated Computing) 머리전달함수 데이터베이스의 측정 데이터 중 일부를 이용한 시뮬레이션을 진행하였으며, 시뮬레이션 결과 약 1.5 dB ~ 4 dB의 최소 자승 오차가 감소됨을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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