본 연구에서는 이동 로봇의 군집제어기에 관한 연구로써 구조가 단순한 PID 제어기의 장점을 살리고, 추종 로봇의 동역학 특성에 강인한 성능을 내는 적응 PID 제어기를 제안하고자 한다. 모의실험을 통하여 제안된 적응 PID 제어기가 일반적인 PID 제어기에 비하여 군집 제어에서 추종 로봇의 추종 성능인 일정 거리 와 일정 각도를 잘 유지하며, 추종 로봇의 무게가 변화될 경우에도 잘 추종함을 알 수 있다. 이는 제안된 적응 PID 제어기가 이득을 변화시켜 최적의 성능을 나타냄을 알 수 있다. 이를 통해 제안된 적응 PID 제어기의 성능이 우수함을 검증할 수 있다.
본 논문은 적응적 양자화 컬러 수와 적응적 병합 임계값을 이용하여 순차적으로 영역을 병합하여 영역의 경계를 보존하며 영상을 분할하는 방법을 제안한다. 제안방법은 먼저 PSNR을 이용하여 영상에 따라 다른 양자화 컬러 수로 영상을 벡터 양자화 한다. 그리고 양자화 영상을 이용하여 초기 영역을 설정한 후 CIE Lab와 RGB 컬러 공간에서 순차적으로 유사한 영역을 병합하여 영상의 주요 영역들로 분할한다. 병합의 각 단계에서는 유사성의 척도로 인접 영역의 컬러 거리를 사용하며 병합 임계값은 분할된 영역과 원영상의 컬러 거리의 평균과 평균 변화량을 이용하여 적응적으로 구하였다. 또한 RGB 컬러 공간에서의 병합 영상이 주요 영역 단위로 병합되지 않은 경우 후처리로서 CIE Lab 영역에서 다시 한번 병합을 수행한다. 이때 초기 영역 영상과 RGB 컬러 공간에서의 병합 영상의 영역간의 컬러 거리를 이용하여 병합 유무를 결정한다. 실험 결과는 제안방법에 의한 결과 영상이 주요 객체를 중심으로 분할되며 객체의 경계가 잘 보존됨을 보여준다. 또한 객관적인 척도에서도 기존의 방법에 비해 좋은 결과를 보여준다.
군 지휘통신용 네트워크 구조에서 전략제대 통신 기반체계는 발전 방향, 전략 제대 및 회선의 특성과 생존성을 고려할 때 다양한 통신방식의 이원화된 망 구조를 요구한다. 무선방식에서는 MicroWave가 대표적인데 기존의 기술만으로 운용하고 있어 비효율적이라는 지적이 제기되고 있다. 따라서, MW전송시스템 구조 및 효율화 방안과 이에 대한 효과 분석이 필요하다. 기존 전략제대 MW전송시스템에서는 고정된 형태의 접속 구조로 무선 환경을 고려한 효율적인 전송이 어렵다. 적응 변조로 개선이 가능하지만 기존의 접속 구조와 고정된 대역폭으로는 한계가 있다. 이전 연구에서의 가용도와 링크 거리를 고려한 전송 성능 향상 기법에 이어 본 논문에서는 적응 변조 기반 가변 전송 웨이브폼, 대역폭, 거리 변수를 고려하여 개선된 패킷화된 MW전송시스템 구조와 가변 대역폭 전송에 대해 제시하고 가용도와 가변 대역폭 전송 성능 효과에 대해 전략 제대와 지휘 통제 회선을 고려하여 분석을 수행하였다.
본 연구는 하천준설 및 골재채취로 인하여 2개의 웅덩이가 직렬로 발생하였을 때, 이동상 실내실험을 수행하여 웅덩이의 적응과정과 응답특성을 분석하였다. 웅덩이의 되메우기 과정은 웅덩이 상류에서 발달한 사주의 영향을 받지만, 웅덩이 하류에서는 웅덩이에서 유사가 포착되어 사주가 발달되지 않았으며, 하상이 지속적으로 저하되었다. 웅덩이의 되메우기가 진행될 때, 웅덩이의 이동속도는 거의 일정하며, 웅덩이의 수중 안식각은 일정하게 유지되었다. 그러나 웅덩이의 되메우기가 거의 완료되면서, 웅덩이의 이동속도는 증가하고, 웅덩이에서 수중 안식각은 작아졌다. 웅덩이와 웅덩이의 이격거리가 증가하면, 2차 웅덩이 하류에서 미부침식이 크게 발생하였다. 또한 웅덩이의 이격거리가 증가할수록 웅덩이의 이동속도는 감소하였다. 이것은 웅덩이가 되메워지는 데 시간이 증가하고, 웅덩이 하류하천에 미치는 영향이 크다는 것을 의미한다. 시간이 증가함에 따라, 무차원 웅덩이의 깊이는 지속적으로 감소하지만, 웅덩이의 이격 거리가 증가할수록, 무차원 웅덩이 깊이는 증가하였다. 그러나 무차원 웅덩이의 길이는 시간이 증가함에 따라서 전체적으로 감소하지만, 웅덩이와 웅덩이의 이격 거리가 증가할수록, 무차원 웅덩이의 길이가 증가하는 경향을 보여주었다.
본 논문은 실제 환경에서 고품질 음성 신호 취득을 위해, 적응 마이크로폰 어레이 시스템을 위한 적응 모드 컨트롤러를 제안한다. 적응 어레이 알고리즘의 올바른 동작을 위하여, 제안된 적응 모드 컨트롤러는 시간 축의 정보뿐만 아니라 공간 축의 정보를 함께 사용한다. 제안된 적응 모드 컨트롤러는 초기화 단계와 수행 단계의 두 단계로 나뉘어 동작되는데, 초기화 단계에서는 음원 위치 추정 기술이 사용되며, 수행 단계는 신호의 상관 관계 특성에 의해 동작한다. 적응 어레이 알고리즘으로는 적응 차단 행렬을 이용한 Generalized Sidelobe Canceller가 사용되었다. 제안한 적응 모드 컨트롤러는 적응 차단 행렬이 수렴되지 않은 경우에도 사용 가능하며, 기존의 전력비 방법에 비해 안정적인 성능을 나타낸다. 본 논문은 제안한 시스템을 실제 환경에서 평가하였으며, 2m 거리에 위치한 화자에 대해 13dB SINR 향상을 얻었다.
본 논문에서는 HMM을 이용한 음성인식 시스템에서 2단계로 이루어지는 화자적응 알고리즘의 성능비교를 수행하였다. 첫단계는 새로운 화자와의 거리차이를 줄여주는 VQ 적응방식들로 구성되는 이 방식들 중에서 lable prototype 적응, 적응음성으로부터 구성된 VQ코우드 북을 사용한 적응 및 사상 코우드 북을 사용한 적응등의 알고리즘 성능비교를 하였다. 두 번째 단계는 새로운 화자를 위해서 HMM 파라미터를 변환시켜주는 HMM 피라미터 적응방식들로 이루어지는데 이 방법들 중에서 Viterbi 알고리즘, DTW 알고리즘, iterative alignment 알고리즘 및 fuzzy histogram 알고리즘의 성능을 비교하였다. 성능비교 결과 fuzzy histogram 알고림즘에 의한 화자적응 방식이 최고의 인식율을 나타내었다.
무선 ATM 시스댐에서 효율적인 데이터 전송을 위해서는 우수한 오류 정정 부호가 필요하다. 본 논문에서는 오류 정정 부호로 RCPSCCC를 사용한 적응 하이브리드 ARQ 기법을 제안한다. 이 RCPSCCC의 부호율은 채널 환경과 데이터 종류에 따라 조절된다. 레일레이와 라이시안 페이딩 채널에서 BER(Bit Error Ratio)과 WER(Word Error Ratio)의 상한계(upper bound)를 outer 부호기 와 inner 부호기 의 유효 자유거리(effective free distances)만을 사용하여 유도한다. RCPSCCC를 적응 하이브리드 ARQ 프로토콜에 적용함으로서 효율적인 데이터 전송을 할 수 있다.
영역기반 스테레오 매칭의 분야에서 최근 인간의 시각체계(Human Visual System)에 기반하여 영역내의 밝기값과 거리값에 따라 적응적으로 가중치를 부여하는 적응적 영역 가중치(Adaptive Support-Weight) 방법이 좋은 매칭 결과를 보이고 있다. 하지만 이 방법은 영역 윈도우의 크기가 커짐에 따라 기하급수적으로 계산량이 많아지는 단점을 보이고 있다. 이에 Bilateral filter 수식으로 근사화 후 Integral Histogram 기법을 적용하여 영역 윈도우의 크기에 상관없이 상수 시간 O(1) 내에 매칭을 수행하는 연구가 진행되었다. 하지만 이 방법은 근사화 과정에서의 원 ASW 수식을 왜곡하기 때문에 매칭 정확도의 손실을 가져오게 된다. 이에 본 논문에서는 Bilateral 접근 방식, Sub-Block 방식 및 적응적 시차 탐색 방식에 대하여 각 방식에서 필요한 메모리 자원과 소모되는 계산량의 비용과 동시에 매칭 결과 정확도 면에서 비교하고 가장 좋은 접근 방식을 도출하고자 한다.
무선 ATM 시스템에서 효율적인 데이터 전송을 위해서는 우수한 오류 정정 부호가 필요하다. 본 논문에서는 오류 정정 부호로 RCPSCCC를 사용한 적응 하이브리드 ARQ 기법을 제안한다. 이 RCPSCCC의 부호율은 채널 환경과 데이터 종류에 따라 조절된다. 레일레이와 라이시안 페이딩 채널에서 BER(Bit Error Ratio)과 WER(Word Error Ratio)의 상한계(upper bound)를 outer 부호기의 inner 부호기의 유효 자유거리(effective free distances)만을 사용하여 유도한다. RCPSCCC를 적응 하이브리드 ARQ 프로토콜에 적용함으로서 효율적인 데이터 전송을 할 수 있다.
본 논문에서는 적응적 정규화 자연기울기 학습법과 자연 프루닝(pruning) 방법의 결합을 통하여 일반화 성능이 우수만 신경망을 구성하고자 한다. 먼저 적응적 정규화 자연기울기 학습을 통하여 신경망의 가중치를 최적화 시키고, 자연 프루닝에 의하여 신경망의 구조를 단순화 시킨다. 이러한 모델들 중 최적의 모델은 베이시안 정보 기준에 의해 선택함으로써 일반화 성능이 우수만 신경망을 구성하는 방법을 제안한다 벤치마크 (benchmark) 데이터로 제안하는 방법과 유클리디안(Euclidean) 거리에 기반한 결합 방법과 자연 프루닝만을 적용한 방법을 비교함으로써 우수성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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