최근 핸드폰, PDA 등에서 가속도센서를 이용한 연구가 많이 증가하고 있다. 본 논문에서는 3축 가속도센서를 이용해 사람이 보행 시 발생하는 데이터를 취득하여 사람의 걸음 수를 계산해 내는 알고리즘과 활동량을 실시간으로 모니터링 할 수 있는 UI 시스템을 개발하였다. 걷기, 제자리 걷기, 뛰기, 천천히 걷기 등의 각 상황별 걸음 수를 정밀하게 측정하기 위해 적응적인 임계값을 사용하는 보행 횟수 검출 알고리즘을 제안하였다. 또 이러한 알고리즘에 의해 얻은 보행 횟수를 이용해서 활동량으로 환산하고 UI화면에 실시간으로 보임으로써 정량화된 활동량으로 실시간 모니터링이 가능하도록 하였다. 실험결과 제안한 보행 횟수 검출 알고리즘이 에너지 기반의 기존의 고정 임계값을 이용하는 알고리즘 보다 $5{\sim}10%$ 정확도가 높은 결과 값을 얻을 수 있었으며 특히, 천천히 걷기에서 정확도가 높아진 것을 확인하였다.
본 논문에서 는 자동차 영상에서 모폴로지 연산을 이용한 번호판 추출 방법을 제안한다. 먼저 입력 받은 자동차 영상을 적응적 임계값을 적용하여 이진화 한다. 이 진화 영상에 대하여 모폴로지 연산의 침식/팽창 과정을 연속적으로 수행하여 번호판 내의 문자영역을 제거하는 opening과정 과 팽창/침식 과정을 연속적으로 수행하여 번호판 내의 문자영역을 확장하는 closing 연산을 병렬 수행한 후 그들간의 차영상을 추출한다. 추출된 차영상에 Geo-correction과 번호판의 일반적인 특성을 이용한 필터링 작업을 수행하여 실제 번호판 영역을 추출한다. 제안한 방법을 구현하고 다양한 각도에서 취득된 다양한 형태의 자동차 영상에 적용하여 본 알고리즘의 효용성을 보인다.
최근 전력수요의 급증으로 에너지 소비를 절감하기 위한 연구가 급부상하고 있다. 하지만 대부분의 사물인터넷 서비스들은 사람의 편의성을 위한 방향으로 발전해왔기 때문에 에너지의 효율화에 대한 고려가 부족하다. 따라서 본 논문에서는 실내 환경 상태 센싱을 통한 에너지 관리 최적화 알고리즘을 제안한다. 에너지 관리 최적화 알고리즘은 실내에 설치된 센서를 통해 환경 정보를 모니터링하고 불필요하게 낭비되는 대기전력을 차단한다. 온도, 조도, 습도 등 센싱된 정보는 주어진 임계값 내에서 사용자 환경에 적응적으로 최적화하여 에너지 소모를 감소시킨다. 성능분석결과 기존의 소비전력환경 대비 LED조명의 경우 하루에 약 180W의 대기전력을 절약하였고, 에어컨의 정우 한달에 약 38,550kW의 대기전력을 절약하여 환경에 따른 에너지 절약효과를 보였다.
영상의 이진화는 영상을 물체와 배경으로 구분하는 전처리 과정으로써 처리해야 할 대상이 되는 물체를 규정짓기 위한 매우 중요한 처리 과정이다. 본 논문에서는 저 품질 문자 영상에서 효과적인 문자 인식을 위한 효율적인 이진화 방법 및 획 영상 재구성 방법을 제안하다. 먼저 전역적 이진화 방법의 장점과 지역적 이진화 방법의 장점을 반영하여 문자 영역에 대한 이진화를 수행한 다음 이진화된 획 영상에 대한 분석을 통해 획에 붙어 있는 획 잡영 제거와 획 부분에 파여진 공백 잡영에 대한 채움 과정을 수행하여 고 품질의 획 영상으로 재구성하였다. 제안하는 문자 영상을 위한 이진화 알고리즘은 적응적인 임계값 선택 방법에 의해 속도와 성능의 효율성을 추구할 수 있도록 하였으며 이진화 결과로 인한 획 표면 잡영에 대해 단계적인 제거 과정을 수행하여 획 영상을 재구성함으로써 고 품질의 이진 영상을 획득할 수 있었다.
본 외곽선 탐지는 모양 판별 및 객체 인식과 같은 많은 컴퓨터 시각 분야에 있어서 중요한 문제이다. 대부분의 경우에 지역적인 휘도 변화가 객체 윤곽선에서 보다는 무늬 영역에서 보다 강하게 나타나는 것으로 판명되고 있다. 따라서 각 화소의 가까운 인접된 부분에서만 볼 수 있는 지역적인 에지 특징들은 하나의 윤곽선 존재의 믿을만한 정보가 될 수 없기 때문에 전체적인 분석이 요구되고 있다. 본 연구에서는 형태심리학적 원리를 바탕으로 가상 연산자의 변형된 형태로서 적응성을 갖는 확대 연산자에 의한 지역적인 윤곽선 탐지 기법을 제안한다. 제안 방식의 새로운 점은 확대 방식에 있어서 각 윤곽선 화소에 관해 계산 기하학의 관점에서 Delaunary 다이어그램을 사용한다는 것이다. 윤곽선 그룹화와 관련하여 다중 임계 알고리즘이 도입되고, 각 임계 단계에서 작은 크기의 윤곽선 그룹들은 삭제되며, 자연 3차 스플라인 보간법을 통해 재구축되는 방식의 외형을 나타낸다. 또한, 상이한 임계들의 학습을 통해 입력 인자들의 값에 제안된 알고리즘이 민감하지 않은 견고한 성질을 유지하도록 한다. 본 연구의 구현에서는 기존 접근방식과의 비교를 통해 제안된 외형 결정 방식이 이미지에서 제거된 많은 텍스처들이 있음에도 불구하고 견고하고, 낮은 대비의 외형을 쉽게 감지하는데 효과적임을 보인다.
본 논문에서는 열악한 주파수 선택적 페이딩이나 고속 페이딩 채널 환경에서 ATSC(Advanced Television System Committee) DTV 수신기의 등화 성능 향상을 위해 필터 탭을 선택적으로 사용하는 스파스(sparse) 적응 등화기 구조를 제안한다. 제안된 등화기는 채널 추정을 수행한 후 등화기 초기화를 위한 탭 계수를 찾는다. 구해진 등화기 탭의 초기화 계수에 대해 특정 임계값을 적용하여 유효한 탭을 선택하여 활성화시킨다. 그리고 활성화 된 탭만을 이용하여 채널 등화를 수행한다. 결과적으로 기존 등화기와 동일한 탭 길이를 가지고 있지만, 실제 사용하는 탭 수가 작아지므로 등화기의 단계상수를 크게 만들어 고속 페이딩(fading) 채널의 변화를 빠르게 추적할 수 있게 된다. 제안된 등화기 알고리듬의 성능 개선을 확인하기 위한 실험으로 ATSC DTV 성능 분석시 일반적으로 사용되는 브라질 채널 및 ATSC 등화 성능 요구 조건에 대해 기존의 등화기와 비교 분석하였다. 그 결과 기존의 등화기와 같은 안정성을 가지면서 빠른 수렴 속도를 가지고 고속 페이딩 채널 보상 능력의 큰 향상을 보였다.
디지털 워터마킹이란 디지털 컨텐츠의 저작권을 보호하기 위해 임의의 데이터를 사람의 청각이나 시각에 인식되지 않도록 미디어에 삽입하는 방법을 의미한다. 올바른 저작권 보호를 위해 삽입되는 워터마크 정보는 여러 가지 고의적인 데이터의 조작이나 편집에 강인해야 한다. 본 논문에서는 내적과 적응성 양자화를 이용한 강인한 워터마킹 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의방법과 비교하여 삽입되는 워터마크가 사용자의 비밀키와 직접 관련이 없기 때문에 비교적 많은 양의 정보를 삽입할 수 있다. 사용자 키는 워터마크가 삽입되는 부분의 데이터와 내적되는 임의 방향 표를 만들 때 사용된다. 워터마크의 가장 중요한 요구사항인 강인성을 얻기 위해 삽입되는 잡음을 인간의 시각 특징을 이용하여 만든다. 제안된 방법에서는 워터마크 정보로서 임의의 영상을 삽입하였기 때문에 워터마크의 존재 여부를 판단하는 두 가지 기준이 제시되었다. 하나는 추출된 워터마크 영상의 질이고 다른 하나는 추출된 워터마크 비트열과 삽입된 워터마크 비트열의 유사도이다. 두 번째 기준을 만족시키기 위해 우리는 비트열의 유사도 확률밀도 함수를 모델링하여 추출 임계값을 계산하였다. 본 논문에서는 실험을 통해, 제안된 방법을 이용하면 원 영상없이 워터마크를 추출할 수 있다는 것을 보였다. 또한, 워터마크된 영상이 JPEG 압축, 크로핑(Cropping) 등의 공격과 여러 가지 필터를 통과해도 워터마크를 추출하여 소유권을 주장할 수 있다는 것을 보였다.
본 연구에서는 단일 이동 객체를 추적할 수 있는 추적 시스템을 제안하였다. 추적 시스템은 차영상 기법을 이용하여 객체의 움직임을 추정하고, 카메라의 Pan/Tilt를 제어함으로서 이동 객체를 추적할 수 있도록 하였다. 구현된 시스템은 영상획득 및 전처리 단계, 움직임 추정 단계, 객체 추적 단계로 구성되었다. 시간 간격을 두고 획득된 두 영상에 있어 움직임 추정은 기본적으로 차영상 기법을 이용하였다. 차영상의 이진화 작업에 있어 임계값의 결정은 배경과 객체의 변화에 적응적으로 동작할 수 있는 기법을 사용하였다. 또한 객체 영역의 그룹화에 있어 블록 단위의 재귀적 레이블링 방법을 사용하여 연결성을 향상시켰다. 실험 결과 이동 객체의 움직임을 추정할 수 있었고, 추적 과정에서도 객체를 잃어버리지 않고 정상적으로 추적할 수 있었다.
이동 사용자의 위치 정보를 제공하는 위치인식서비스는 센서네트워크가 제공하는 대표적인 서비스이다. 그동안 이동 사용자의 위치정보를 획득하기 위한 다양한 기법들이 제시되어 왔다. 하지만 대부분의 기법들은 단일 사용자인 경우만 고려하여 연구되어 이를 다중 사용자인 경우로 확장하기에는 문제가 있다. 여러 이동 사용자들이 한 지역에서 동시에 위치인식 작업을 수행하는 경우에 센서노드들이 발생시키는 라디오 주파수나 초음파 등이 서로 간에 간섭을 발생시킬 수 있다. 본 논문에서는 여러 이동 사용자들이 동시 다발적으로 위치확인 작업을 수행하고자 하는 경우에 발생 가능한 간섭을 최소화 하는 적응적 파워 조절에 기반한 위치인식 기법인 APL(Adaptive Power Control based Resource Allocation Technique for Efficient Localization Technique)기법을 제안한다. APL기법은 센서노드가 위치인식 작업을 수행하기 전에 주위에 있는 앵커노드를 선점하여 점유함으로써 노드간의 간섭을 방지한다. 이를 위해 IEEE 802.11에 정의된 RTS(Ready To Send)패킷을 자원 선점을 요청하는데 사용하며 CTS(Clear To Send)패킷을 자원 선점을 확인하는데 사용한다. 반대로 이미 앵커노드가 다른 노드에 의해 선점하여 위치인식 작업을 방해할 가능성이 있는 경우 해당 앵커노드들을 임계영역으로 정의한다. 임계영역 처리를 위한 NTS(Not To Send) 패킷을 새로이 정의하여 노드 간에 간섭이 발생하지 않도록 한다. 추가적으로 거리측정 작업시 앵커노드간 동기화를 위한 STS(Start to Send)패킷을 새로이 정의한다. 최종적으로 센서노드의 전송 파워를 적응적으로 조절하여 작업이 영향을 미치는 영역을 최소화하도록 한다. 실험을 통하여 이동 사용자가 다수일 경우 노드 간에 간섭이 많이 발생함을 보이며 제안하는 APL기법이 위치인식 작업시 간섭을 방지함을 보인다.
Myung Hyun Kim;Jonghwa Chang;Kap Suk Moon;Chang Kun Lee
Nuclear Engineering and Technology
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제16권4호
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pp.202-216
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1984
Nodal method가 소격격자 해석방법의 하나로 정립됨으로써, 계산격자가 비교적 크더라도 각 격자의 평균출력분포를 정확히 계산할 수 있게 하는 균질화변수틀 찾는 방법이 중요하게 되었다. 본 연구에서는 simplified equivalence theory와 approximate node equivalence theory의 두가지 근사방법을 가압경수형 원자로 문제에 적응하여 시험하여 보았다. 균질화계산과 노심분석계산 방법으로서 analytic nodal method에 기초를 둔 ANM 코드를 개발하였다. 여러 균질화 방법외 정확성을 KTDD 코드에 의한 reference solution과 비교하여 본 결과, 균질화 계산은 핵연료영역에서는 영역별 핵연료집합체 계산으로, baffle과 reflector의 공존 격자영역은 이들을 포함하는 color set 계산으로 수행할 수 있음을 알았다. Approximate node equivalence theory에 입각해서 approximate homogenized cross-section들과 approximate discontinuity factor들의 균질화 변수를 사용하면 출력분포와 임계도가 각각 0.8%, 0,1% 오차 범위내에서 예측되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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