본 논문에서는 기존의 에너지 검출기의 성능이 왜곡된 통신 환경에 취약하다는 점을 보완하기 위해 적응형 임계치를 적용한 에너지 검출기를 제안하고 필요한 매개 변수 값을 도출하여 성능을 비교 분석한다. 제안한 방식을 적용한 성능은 사용자의 이동 속도가 느린 채널 상창인 3 km/h와 오경보 확률이 $P_f=10^{-1}$ 인 경우 주로 성능의 이득을 보았다.
최근의 건축물은 복합적인 기능과 형태를 보이고 있으며, 크기가 거대해짐에 따라 구조물 건전성 감시(Structural Health Monitoring)기술의 수요 또한 증가하고 있다. 구조물마다 고유한 동특성을 가지고 있으며, 다양한 외력의 영향을 받기 때문에 구조물의 건전성을 평가하는 다양한 방법들이 연구되고 있다. 전문가에 의지하여 접근 가능한 지점에 대한 육안 검사 및 비파괴 검사를 벗어나 사각지대가 없는 온라인 계측 시스템의 구비와 함께 자동으로 위험요소를 검출하는 시스템이 요구되고 있다. 본 연구에서는 비선형적인 구조물의 응답을 고려하기 위해 관리도 기법, 평균제곱근편차, 일반 극치 분포 등과 같은 통계적 기법을 이용하여 이상거동을 판별에 활용할 수 있는 신호 특징 추출과 적응형 임계치 설정 알고리즘을 제안하였으며, 강제진동 실험과 실제 운용중에 있는 구조물의 지진 계측 시스템의 가속도 응답을 이용하여 성능을 검증하였다.
적응형 자원 할당에 대해 낮은 복잡도를 요구하는 이동 채널에서의 다중 사용자 OFDM 시스템을 위해 다중 임계치를 사용하는 자원 할당 알고리듬을 제안한다. 임계치의 내림차순으로 할당을 수행하며, 각 임계치를 넘어서는 채널값을 갖는 부반송파에 대해서만 할당을 고려한다. 또한, 낮은 채널값을 갖는 부반송파들을 제거하여도 요구 데이터율을 여전히 만족시킬 수 있다면, 현재의 임계치를 이용한 할당 과정에서 해당 부반송파를 제거하여 다음 임계치에 대한 할당 과정에서 다른 사용자들을 위해 재할당되도록 한다. 제안된 대역폭 및 부반송파 할당알고리듬은 필요 전력과 할당에 소요되는 시간에 대해서 기존의 알고리듬들에 비해 매우 우수한 성능을 가지기 때문에 이동 환경에서 OFDM 시스템의 스펙트럼 효율을 높일 수 있는 기술로 예상된다.
오차확산 방법은 프린터 등에 적용하기 위해 연속계조의 영상을 흑과 백의 이진영상으로 표현하는 디지털 하프토닝의 방법 중 하나로 우수한 영상 재현 능력을 보인다. 그러나 기존의 오차확산 방법은 임계값을 고정적으로 가지면서 오차확산을 하기 때문에 입력 영상에 대해서 충실한 이진화 처리가 어렵고 눈에 거슬리는 주기적인 패턴이 발생하는 단점이 있다. 본 논문에서는 입력 영상의 충실한 이진화 처리 및 주기적인 패턴을 감소시키기 위해 적응형 임계값을 적용하여 오차 확산하는 방법을 제안하였다. 적응형 임계값은 입력 농담 영상의 밝기분포를 감안하여 평균치를 산출하는 방법을 사용하였다. 이진화 처리 방법에 대해서 고정임계값을 이용한 오차확산 방법과 제안한 방법을 비교 분석한 결과 제안하는 적응형 임계값을 사용한 오차확산 방법이 더 우수한 디지털 하프토닝 방법임을 실험과 비교를 통해 확인할 수 있었다.
제3세대 이동 통신 시스템에서 상향 링크와 하향 링크 사이에 불균형적인 타임 슬롯 할당이 가능한 TD/CDMA TDD 시스템은 비대칭적인 트래픽을 효과적으로 분배하는데 적합하다. 게다가 TD/CDMA TDD 시스템은 슬롯이 시간 영역과 코드 영역에서 정의되기 때문에 유효 자원의 statistical multiplexing이 매우 효과적이다. 그러나 상향 링크와 하향 링크사이의 트래픽의 비대칭성을 반영하기 위해서 타임 슬롯을 최적으로 할당시킬 수 있는 동적 경계선이 요구된다. 본 논문에서 슬롯의 하향 링크부분이 이동국의 접근 시도의 정도에 따라 최대화되는 새로운 최적의 TDD 경계선 제어 움직임 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서 이동국의 평균 접근 시도가 미리 정의된 상한 임계치를 초과할 경우, TDD 경계선은 평균 접근 시도가 다른 하한 임계치 아래로 내려갈 때까지 프레임의 중앙에 위치한다. 본 논문에서 모의실험 결과를 통하여 제안된 알고리즘이 기존의 TDD 경계선 알고리즘보다 데이터 트래픽의 평균 접근 지연과 음성 트래픽의 블록킹 확률 측면에서 훨씬 더 좋은 성능을 나타냄을 입증하였다.
최근 u-healthcare 서비스 분야에서 단일 시점의 일반화된 치료가 아닌 장시간 개개인의 특성이 반영된 진료와 의료 서비스에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 기존의 생체 신호 해석은 임상적인 실험을 통해 얻은 표준화된 임계치를 이용해 분석하는 일관된 판단 방법이 주를 이루었다. 본 논문에서는 미래형 홈 환경에서 사용자에 따라 다른 신호 해석을 지원하는 사용자 적응적 생체 신호 해석 방법을 제안한다. 생체 신호 해석은 사용자의 컨텍스트와 환경 컨텍스트를 통합하는 모듈과, 지식표현 기법을 적용한 개인화된 추론 모듈로 구성된다. 제안된 방법은 사용자 정황 정보를 고려하여 사용자 적응적인 생체 신호 해석을 지원하며, 환경 컨텍스트를 고려하여 환경의 변화에 영향을 최소화하는 생체 신호 해석을 지원한다. 또한 사상의학 이론을 생체신호 해석에 동적으로 적용할 수 있는 틀을 제공한다. 이는 추후 미래형 홈 환경에서 다양한 종류의 센서와 함께 개인화된 맞춤형 재택 건강관리 서비스에 활용할 수 있다.
본 논문에서는 인지 네트워킹기반 유무선 융합망에서 단말의 위치 정보를 관리하는데 필요한 비용을 최소화하기 위해서 사용자가 하나의 주 체류 영역 내의 위치등록 영역 (RLA ; resource location area)간 이동시 이동 임계치(movement threshold) 값에 따라 등록하는 방법을 제안한다. 이 방식은 단말기가 마지막으로 위치 등록을 한 자원관리영역으로부터 다른 자원관리영역으로 이동할 때마다 자원관리영역 간 이동 횟수를 측정하여 그 임계치를 정해두고, 각 자원관리영역마다 이동할 확률과 그 경우의 수에 따라 순차적으로 페이징을 한다. 하나의 주 체류 영역내에서 사용자가 있을 확률이 가장 큰 자원관리영역부터 가장 적은 자원관리영역까지 모든 자원관리영역을 순차적으로 추적하던 기존의 방식과는 달리, 이 방식을 사용한 경우 이동 임계치 값을 정해두고 경우의 수를 고려하여 각 자원관리영역에 단말이 위치할 확률을 부여, 동일한 확률을 갖는 자원관리영역들을 그룹화하여 각 그룹을 순차적으로 관리함으로써 위치정보를 기반으로 무선자원 및 망 자원 관리에 필요한 비용을 최소화 할 수 있다.
영상 정보에 기반한 지능형 교통 정보 시스템(ITS)의 응용 분야에서, 차량의 그림자 제거와 겹침 차량을 분리하기 위하여 3차원 물체의 특징을 이용하며 차량 형상을 분리하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 차량을 분리하기 위하여 연속 프레임에서 배경을 수정하고, 배경 영상과 현재 입력 영상의 차이를 이용한다. 또한 그림자를 제거하고 겹침 차량을 분리하기 위하여, 1) 3차원 증거를 차량 증거 영역에서 검출하여 군집화하고, 2) 독립 차량의 중심 위치를 판단하고, 3) 다시 임계치에 의해 차량의 형상을 분리한다. 단순 임계치에 의해 차량을 분리하는 기법은 기상조건 등에 민감하기 때문에 여러 조건에 따라 다른 알고리즘을 적용해야 하지만 제안하는 기법은 동일한 알고리즘으로 여러 기상조건에 적응이 가능하다.
본 논문은 다해상도 웨이브릿 변환 영상에 대해 각 대역간의 상관관계와 대역내의 상관관계를 이용한 정지 영상 압축 알고리즘을 제안한다. 기존의 대역분할 방식은 각 대역의 계수값의 특성을 이용한 부호화 방식과 대역간의 상관계만을 이용했던 것과는 달리 본 논문에서는 대역간의 상관관계뿐만 아니라 대역내의 이웃하는 픽셀간의 상관관계를 이용했다. 즉, 제안한 방식은 대역내의 계수들을 2x2 블록으로 해서 각 블록을 루트노드로 대역간의 상관관계를 이용했다. 만약 LL대역내의 2x2 블록내에 기준 임계치를 초과하는 계수가 존재치 않을 때는 블록 전체를 하나의 심볼로 부호화 함으로서 위치정보의 부호화 수를 줄여 부호화의 효율을 증가시켰다. 위치정보의 부호화를 위해 적응형 산술부호화를 사용하여 부호화 하였다. 또한 높은 압축율을 위해 Antonini의 9/7 tap biorthogonal 웨이브릿을 사용했고 이에 따른 실험결과 같은 비트율에서 JPEG 시스템보다 3.4dB의 성능향상을 보였다.
주어진 배경 이미지로부터 전경 객체를 분리하는 것을 목표로 하는 배경 차분화 기법에 관한 많은 연구가 있어 왔다. 최근에 발표된 몇 가지 통계 기반 배경 차분화 기법들은 동적인 환경에서 동작할 수 있을 정도로 안정된 성능을 보이는 것으로 보고되고 있다. 그러나 이들 기법은 일반적으로 매우 많은 계산 자원을 요구하며, 객체의 명확한 윤곽을 획득하는데 있어서는 아직 어려움이 있다. 본 논문에서는 점진적으로 변화하는 배경을 모델링하기 위해 복잡한 통계 기법을 적용하는 대신 간단한 이동-평균 기법을 사용한다. 또한 픽셀별로 할당되는 다중의 임계치 대신 유전자 학습에 의해 최적화되는 하나의 전역적 임계치를 사용한다. 유전자 학습을 위해 새로운 적합도 함수를 정의하여 학습하고 이를 이용하여 이미지의 분할 결과들을 평가한다. 본 논문의 시스템은 웹 카메라가 장착된 개인용 컴퓨터에서 구현하였으며, 실사 이미지들에 대한 실험 결과에 의하면 기존의 가우시안 믹스쳐 방식보다 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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