패턴 인식은 얼굴인식 영역에서 중요한 분야로 널리 사용 되고 있으며, 많은 연구가 이루어지고 있다. 얼굴 특징 점의 추출은 얼굴 인식 과정에서 중요한 단계로 정확한 얼굴 특징 추출은 인식기의 인식률에 가장 큰 영향을 미친다. 본 논문 에서는 능동형 이산 웨이브렛 변환을 통한 얼굴 특징 점 추출 방법을 제안했다. PC 카메라를 이용하여 취득된 얼굴 영상을 능동형 이산 웨이브렛 변환을 취하여 얼굴 영상 신호변환을 하였다. 변환된 영상 신호에 대하여 수직, 수평 투영법을 이용하여 얼굴 특징 추출을 하였으며, 추출 결과로부터 얼굴인식을 하였다. 제안된 능동형 이산 웨이브렛 변환은 얼굴 인식률 향상을 가져왔으며, 특징 점을 신속하고 정확하게 추출할 수 있었으며, 기존 이산 웨이브렛 변환을 이용한 특징 점 추출방식에 대하여 향상된 정확도와 안전성을 보였다.
본 연구에서는 차등흡수분광법(differential optical absorption spectroscopy)을 이용하여 지상 기반 태양 산란광 관측자료로부터 이산화황 경사칼럼농도(slant column density)를 산출할 때 다양한 피팅 파장 구간 및 흡수단면적이 미치는 영향을 확인하였다. 2023년 12월 1일부터 2024년 1월 23일까지 김해시에서 지상 기반 원격 관측 장비로 관측된 자료를 사용하여 선행 연구 기반의 피팅 파장 구간과 흡수단면적 각각 5가지 조건으로 이산화황 경사칼럼농도를 산출하였다. 5가지의 피팅 파장 구간 중 305.7-321.1 nm의 구간에서 피팅 후 잔여 신호와 이산화황 산출 오차를 고려한 산출 불확실성이 최소로 확인되었다. 흡수단면적의 경우 이산화황(293 K) 및 오존(223 K, 243 K) 흡수단면적을 사용하여 산출하는 조건의 피팅 후 잔여 신호와 산출 오차가 가장 작았다. 피팅 파장 구간 조사에 사용한 흡수단면적 기준과 4가지의 흡수단면적 조건으로 산출된 이산화황 경사층적분농도는 높은 상관성을 보였다.
기존에 건설된 교통시설의 운영효율을 극대화하기 위한 지능형 교통체계의 한 분야인 ATIS는 도로를 이용하는 통행자에게 편리성을 제공하는 동시에 도로를 효율적으로 운영할 수 있는 정보체계이다. ATIS 체계하에서 통행자에게 신뢰성 있는 정보를 제공하기 위해서는 교차로서의 회전에 의한 지체를 정확하게 반영함은 물론이고 실시간으로 변화하는 교통상황을 반영할 수 있는 동적인 최단경로 탐색 알고리즘이 요구된다. 하지만 기존에 발표된 동적인 최단경로 탐색 알고리즘은 회전에 대한 정보를 반영하지 못하며 정적인 최단경로 탐색 알고리즘은 회전에 대한 정보를 반영하지 못하며 정적인 탐색알고리즘 조차 회전에 대한 정보를 정확히 반영하지 못한다. 본 연구에서는 이러한 이유에서 알고리즘 내부에서 회전을 반영하기 위해 수정형 덩굴망 알고리즘의 표지기법을 이용하여 동적인 최단경로 탐색알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 동적 최단경로 탐색 알고리즘은 정적인 상태의 수정형 덩굴망 알고리즘에 시간에 따라 변화하는 교통상황을 반영하기 위해 시간에 대한 변수를 추가하였다. 이렇게 해서 알고리즘은 시간대별로 변화하는 통행시간을 고려하여 최단 경로를 탐색하게 되며 출발시점을 기준으로 표지를 설정하여 모든 앞선 시간에 대해 경로를 고려하도록 하였다. 매 단계에서 전 노드를 추적하여 회전에 관한 정보를 반영하도록 하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 최단경로 탐색 알고리즘은 교차로에서의 회전에 대한 정보와 통행금지 등을 정확히 반영하며 실시간으로 변화하는 통행시간을 반영함으로써 신뢰성 있는 노선 정보를 ATIS를 이용하는 통행자들에게 제공하는데 활용될 수 있는 기법이다.적으로 세부적 차종분류로 접근한다.의 영향들을 고려함으로써 가로망 설계 과정에서 가로망의 상반된 역할인 이동성과 접근성의 비교가 가능한 보다 현실적인 가로망 설계 모형을 구축하고자 한다. 지금까지 소개된 가로망 설계모형들은 용량변화에 대한 설계변수의 형태에 따라 이산적 가로망 설계 모형과 연속적 가로망 설계모형으로 나뉘어지게 된다. 본 논문의 경우, 계산속도의 향상 측면에서는 연속적 가로망 설계 모형을 도입할 수 있지만, 이때 요구되는 도로용량이 이산적인 변수(차선 수)로 결정되어야만 신호제어 변수를 결정할 수 있기 때문에, 이산적 가로망 설계 모형이 사용된다. 하지만, 이산적 설계모형의 경우 조합최적화 문제이므로 정확한 최적해를 구하기 위해서는 상당한 시간이 소요되며, 경우에 따라서는 국부 최적해에 빠지게 된다. 이러한 문제를 극복하기 위해, 우선 이상적 모형의 근사화, 혹은 조합최적화문제를 위해 개발된 Simulated Annealing기법의 적용, 연속적 모형의 변수를 이산화하는 방법 등 다양한 모형들을 고려해 본 뒤, 적절한 모형을 적용할 것이다. 가로망 설계 모형에서 신호제어를 고려하기 위해서는 주어진 가로망에 대한 통행 배정과정에서 고려되는 통행시간을 링크통행시간과 교차로 지체시간을 동시에 고려해야 하는데, 이러한 문제의 해결을 위해서 최근 활발히 논의되고 있는 교차로에서의 신호제어에 대응하는 통행배정 모형을 도입하여 고려하고자 한다. 이를 위해서 지금까지 연구되어온 Global Solution Approach와 Iterative Approach를 비교, 검토한 뒤 모형에 보다 알맞은 방법을 선택한다. 차량의 교차로 통행을 고려하는 perf
본 논문은 도로를 주행하는 차량의 지점속도에 대하여 단기간(short-term)으로 예측하는 네 가지의 모형들에 대한 개발 및 결과의 비교하고 평가했다. 사용된 기법들로는 다중회귀분석, 시계열분석(ARIMA), 인공 신경망, 칼만필터링 등이며, 모형의 구출을 위하여 다수의 독립변수 및 입력변수가 요구되는 다중회귀분석과 인공 신경망에서는 연속방정식에서 고려되는 변수들간의 단순상관계수 및 편상관계수의 계산을 통해서 입력변수가 설정이 되었으며, 시계열분석(ARIMA)과 칼만필터링 등 단일 입력 변수만을 요하는 모형에서는 바로 전 시간대와 현재시간대의간격동안 속도의 변화량을 입력변수로 설정하였다. 속도를 비롯해서 교통 데이터는 현장자료를 사용하였는데, 이는 서울의 한강 옆에 위치한 올림픽대로 중 한강대로에 위치한 검지기 3개를 통해서 천호동 방면으로 이동하는 교통류에 대해서 17시간 (00시~17시)동안 수집했다. 17시간 수집했는데 그중에 검지된 속도는 14km/h에서 98km/h까지 변하는 등, 수집된 자료에는 다양한 교통상태가 포함되어 있는데 이는 각 모형들의 정확한 예측력과 적응성을 평가하기 위함이었다. 각 모형은 예측하고자 하는 시점으로부터 1, 5, 10, 15분 후의 속도를 예측하는 것으로 총 4가지의 예측시간간격으로 각각 실험되었다. 결과는 전반적으로 신뢰성 있게 나왔으나 그중에서도 정확성면에서는 인공신경망과 칼만필터링이 우수했고 적응성면에서는 칼만필터리딩 탁월했다. 또한 1분 후의 속도를 예측하는 결과들은 모형들간에 거의 비슷한 정확도를 보여주었는데 이는 입력변수의 설정이 중요한 것임을 보여주는 것이라 판단된다. 있는 기법이다.적으로 세부적 차종분류로 접근한다.의 영향들을 고려함으로써 가로망 설계 과정에서 가로망의 상반된 역할인 이동성과 접근성의 비교가 가능한 보다 현실적인 가로망 설계 모형을 구축하고자 한다. 지금까지 소개된 가로망 설계모형들은 용량변화에 대한 설계변수의 형태에 따라 이산적 가로망 설계 모형과 연속적 가로망 설계모형으로 나뉘어지게 된다. 본 논문의 경우, 계산속도의 향상 측면에서는 연속적 가로망 설계 모형을 도입할 수 있지만, 이때 요구되는 도로용량이 이산적인 변수(차선 수)로 결정되어야만 신호제어 변수를 결정할 수 있기 때문에, 이산적 가로망 설계 모형이 사용된다. 하지만, 이산적 설계모형의 경우 조합최적화 문제이므로 정확한 최적해를 구하기 위해서는 상당한 시간이 소요되며, 경우에 따라서는 국부 최적해에 빠지게 된다. 이러한 문제를 극복하기 위해, 우선 이상적 모형의 근사화, 혹은 조합최적화문제를 위해 개발된 Simulated Annealing기법의 적용, 연속적 모형의 변수를 이산화하는 방법 등 다양한 모형들을 고려해 본 뒤, 적절한 모형을 적용할 것이다. 가로망 설계 모형에서 신호제어를 고려하기 위해서는 주어진 가로망에 대한 통행 배정과정에서 고려되는 통행시간을 링크통행시간과 교차로 지체시간을 동시에 고려해야 하는데, 이러한 문제의 해결을 위해서 최근 활발히 논의되고 있는 교차로에서의 신호제어에 대응하는 통행배정 모형을 도입하여 고려하고자 한다. 이를 위해서 지금까지 연구되어온 Global Solution Approach와 Iterative Approach를 비교, 검토한 뒤 모형에 보다 알맞은 방법을 선택한다. 차량의
기존의 영상 부호화 표준들보다 높은 압축 성능을 얻기 위해 부호화 효율 측면에서 우수한 기술들이 가장 최근에 완성된 영상 부호화 표준인 H.264/AVC에 채택되었다. 가변 블록 단위의 움직임 예측/보상과 다양한 방향성을 통한 화면 내 예측 방법 등의 영상 부호화 기술들의 발달에도 불구하고, 이산 여현 변환은 초기 영상 부호화 표준에서부터 계속적으로 사용되고 있다. 일반적으로 실제 영상 신호가 부호화될 때 생성되는 잔여 신호의 상관 계수 값은 0.5 미만이다. 하지만, 이러한 상관 계수 값의 범위는 이산 여현 변환이 최적의 성능을 나타내는 범위가 아니며, 상관 계수의 범위가 -0.5에서 0.5일 경우 차선의 변환인 이산 정현 변환이 이산 여현 변환과 함께 영상 호화에 사용될 수가 있다. 본 논문에서는 이산 정현 변환과 H.264/AVC에서의 정수 여현 변환 중 최적의 변환을 율-왜곡 최적화 과정을 이용하여 선택적으로 사용하는 선택 변환을 제안한다. 제안하는 방법을 통해 H.264/AVC의 JM 10.2와 비교하여 상대적으로 높은 비트율에서 최대 0.71 dB의 BD-PSNR 향상을 얻을 수가 있었다.
본 논문에서는 복잡한 카오스 신호를 발생시키는 HVPM(hyperchaotic volume preserving maps) 모델과 HVPM 모델의 구현회로를 제안한다. 랜덤 한 카오스 신호를 발생시키기 위하여 3차원 이산시간(discrete-time) 연산과 비선형 사상(maps)으로 모듈러(modulus) 함수를 이용하여 하이퍼카오스 신호를 발생시킨다. 그리고 HVPM 모델은 여러 가지 시스템 파라미터들을 변화시키면 다양한 카오스 신호를 발생시킬 수 있으며, 출력되는 카오스 신호는 비주기성을 갖게 된다. 이러한 특징을 갖는 HVPM 모델의 회로 구현을 위하여 2단 N형의 함수를 CMOS와 선형 연산증폭기 및 비교기를 이용하여 보드상에서 구현하여, 다양한 하이퍼카오스 신호를 확인할 수 있었다.
최근 분산전원 시스템 개발로 인해 계통연계 인버터의 사용이 증가해 왔다. 계통연계 인버터의 주요한 역할은 계통연계 환경에서의 안정적인 운전과 계통 사고 시 중요 부하에 대한 연속적인 전력을 공급하기 위한 독립운전에 있다. 각 모드 전환시의 출력전압의 변동성과 과도응답 특성을 개선하기 위해 최근 다중 루프 및 간접 전류 제어 방식이 계통연계 인버터에 적용되었다. 하지만 이러한 제어 방식은 캐패시터 전압 및 인버터 전류의 측정이 요구되어 시스템의 비용 및 복잡성을 증가시키게 된다. 본 논문에서는 이산시간 상태공간에서의 전상태 관측기를 설계하여 무순단 절체 동작 시 제어기가 요구하는 변수를 추정하고 이를 궤환신호로 사용하여 시스템의 설계 비용 및 복잡성을 줄인다. 또한 계통연계 시 계통유입 고조파 전류를 억제하기 위해 일반적으로 사용되는 기존 공진형 제어기의 과도 응답을 개선하기 위해 이산시간에서 슬라이딩 모드와 공진제어기가 결합된 새로운 제어기 구조를 제안한다. 제안된 기법의 타당성은 PSIM 시뮬레이션을 통하여 입증된다.
본 연구에서는 Ozone Monitoring Instrument (OMI) 위성자료를 이용하여 2005년부터 2008년 사이에 활동하였던 Anatahan, La Cumbre, Sierra Negra, Piton 화산 플룸에 존재하는 고농도의 이산화황에 따른 Total Ozone Mapping Spectrometer (OMI-TOMS)와 Differential Optical Absorption Spectrometer (OMI-DOAS) 오존 전량 값의 차이를 정량적으로 비교하였다. 화산 플룸에서 OMI 센서로 측정한 이산화황 농도($OMI-SO_2$)에 따른 두 오존 전량 값의 사이의 차이에서 상당히 높은 상관성($R{\geq}0.5$)과 두 오존 전량 값 사이의 차이가 최대 100 DU에 가깝게 나는 것을 확인 할 수 있었다. 이는 선행연구에서 밝혀진 바와 같이 OMI-TOMS 알고리즘에서 사용하는 파장영역에서 이산화황의 흡수신호가 강하기 때문에, 이산화황의 농도가 높은 환경에서 오존 산출 시 이산화황의 영향을 받은 것으로 보인다. 이외에도 정량적인 분석을 위하여, 이산화황의 농도에 따라 구간별로 나누어 이산화황의 농도에 따른 두 오존 전량 값의 차이 및 이산화황의 농도가 1.0 DU 증가함에 따른 두 오존 전량의 차이를 계산하였다. 이산화황의 농도가 7.0 DU 이상의 높은 조건에서는 두 오존 전량 값 차이의 평균 값이 32.9 DU (표준편차 = 13.5 DU)로 이산화황의 농도가 증가함에 따른 두 오존 전량의 상당한 차이를 확인 할 수 있었다. 또한 TRM (Middle troposphere; Center of mass altitude (CMA) = 7.5 km) 과 STL (Upper troposphere and Stratosphere; CMA= 17 km) 층에서 1.0 DU의 이산화황의 농도가 증가하는 경우 두 오존 값의 차이는 3.9 DU와 4.9 DU로 계산되었다.
본 연구의 목적은 숨은마코프모형을 사용하여 음성구간의 끝점을 검출하는 문제에서 소음의 환경에서도 강건하며 계산의 부하가 적은 이산형 특징벡터를 제안하고 이의 성질을 실증적으로 밝히는 것이다. 제시된 특징벡터는 일차원의 소리 신호의 에너지의 변화율을 나타내는 경사도이며 숨은마코프모형과 관련된 계산에서의 부하를 감소하기 위하여 세 개의 값으로 이산화하였다. 여러 소음 수준의 끝점 검출의 실험에서, 제시된 특징벡터가 잡음 환경에서도 강건함을 보였다.
본 논문에서는 응답함수가 속도, 가속도 신호인 경우 그 전달함수로부터 각 모우드의 상대적 중요도를 평가할 수 있는 방법을 개발하고자 한다. 또한 실제 실험에서와 같이 샘플링된 신호로부터 추정한 이산시간 전달 함수로부터 모우드의 상대적 중요도를 직접 평가할 수 있는 방법을 개발하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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