• Title/Summary/Keyword: 접근 판단 알고리즘

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Detection Algorithm for Information on Approach or Deviation of Objects Using CW Doppler Radar and FFT (CW 도플러 레이더와 FFT를 이용한 물체의 접근 이탈 정보 판단 알고리즘)

  • Shin, Hyun-Jun;Han, Byung-Hun;Oh, Chang-Heon
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2015.10a
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    • pp.999-1001
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    • 2015
  • CW Doppler radar is capable of giving the relative velocity of an object using the Doppler effect. When detecting more than an object, frequency domain analysis is needed using CW Doppler radar and FFT. Even though the number of objects and velocities can be obtained within the frequency domain, there is a disadvantage that it is difficult to assess information on approach or deviation of an object. When detecting more than an object using FFT, this study suggests an algorithm for efficiently assessing information about approach or deviation of objects within the frequency domain. The proposed algorithm divides sections into real and imaginary numbers in the frequency domain, and then determines deviation if the total sum of the amplitudes of each frequency is on the left side and approach if the total sum of the amplitudes is on the right side.

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Cost-Aware Cache Algorithm for Dynamic XIP (eXecute In Place) (동적 XIP(eXecute In Place)를 위한 비용 인식 캐시 알고리즘 설계)

  • Dohun Kim;Chanik Park
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2008.11a
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    • pp.820-823
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    • 2008
  • 본 논문은 기존의 XIP 기법에서 발생할 수 있는 메모리 접근 성능저하를 해결하기 위한 동적 XIP 기법을 제안하였다. 동적 XIP 기법은 상대적으로 성능저하가 적을 것으로 예상되는 코드 페이지들을 동적으로 선택하여 XIP 영역으로 설정하고, 성능저하가 크게 나타날 것으로 예상되는 코드 페이지들을 램 캐시에 캐싱하여 성능을 향상시킨다. 본 논문은 램 캐시를 관리하기 위해 MIN 캐시 알고리즘 및 메모리 접근 비용을 고려한 오프라인 캐시 알고리즘과, 페이지 접근에 대한 최신성(Recency) 및 슬라이딩 윈도우에 저장된 페이지 접근 기록에 기반하여 메모리 접근 비용을 예측하는 온라인 캐시 알고리즘, 온라인 캐시 알고리즘의 램 캐싱 판단의 정확성을 높이는 기법을 제안하였다. 본 논문은 온·오프라인 알고리즘의 성능비교를 위해 시뮬레이터를 통해 성능을 평가하였고, 유용성을 시험하기 위해 온라인 알고리즘을 리눅스를 기반으로 구현하여 성능을 평가하였다. 본 논문에서 제안한 동적 XIP는 실제 구현한 환경에서 실험한 결과, 작은 크기의 캐시를 사용하고도 수행시간에서는 최대 27%, 에너지 소모량에서는 최대 24%의 성능이 향상됨을 보였다.

Development of Alarm Service Using Doppler Radar Sensor (도플러 레이더 센서를 이용한 알람 서비스 개발)

  • Shin, Hyun-Jun;Choi, Doo-Hyun;Oh, Chang-Heon
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.19 no.3
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    • pp.623-628
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    • 2015
  • The paper produced an application that used Doppler radar sensor to prevent bicycle related accidents. Doppler radar sensor detects any approaching object and gives warning to the user through the danger detection algorithm of the application. The danger detection algorithm determines danger by comparing relative speed using the sensed approaching object and Doppler frequency. It also sends SMS to the preset contact to let him/her be informed of the critical situation in which the user lies when an accident happens. The experiment result showed that the algorithm judged danger by detecting the approach status and speed as well as sent out SMS to the set contact under the assumption that there was an accident.

고객의 선호도 평가패턴을 이용한 선호도 예측 알고리즘의 성능개선 방안

  • Lee, Seok-Jun;Kim, Seon-Ok;Lee, Hui-Chun
    • 한국경영정보학회:학술대회논문집
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    • 2008.06a
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    • pp.149-152
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    • 2008
  • 본 연구는 협업 추천 시스템에 적용되는 상품에 대한 고객의 선호도 예측 알고리즘 중 메모리기반 협업필터링 알고리즘의 선호도 예측 특성에 대하여 연구하였다. 메모리기반의 협업필터링 알고리즘은 선호도 예측 대상 고객과 유사한 성향을 가질 것으로 예상되는 고객들의 선호도 평가를 기반으로 특정 상품에 대한 선호도 예측이 이루어진다. 일반적으로 시스템을 이용하는 고객들과 선호성향이 다른 고객들은 선호도 예측 성과가 낮은 것으로 알려져 있으며 이들이 추천시스템의 선호도 예측 정확도를 떨어뜨리는 원인으로 알려져 있다. 본 연구에서는 고객이 상품들에 평가한 선호도 평가의 패턴이 선호도 예측 정확도와 관련성이 높음을 보여 선호도 예측 알고리즘의 개선에 기초 자료를 제공하고자 한다. 고객의 선호도 평가 패턴은 과거 고객이 평가한 자료로부터 얻을 수 있는 사전정보로써 선호도 예측 알고리즘을 적용하기 이전에 이용할 수 있는 정보이다. 본 연구에서는 사전정보를 이용하여 고객의 선호도 예측 오차의 특성을 연구함으로써 이들의 선호도 예측 정확도를 개선시킬 수 있는 알고리즘의 보정방법에 대하여 연구한다. 알고리즘의 보정방법을 선호도 예측 이전에 고객의 선호도 평가 특성으로 판단하여 적용함으로써 사전정보를 이용한 선호도 예측 정확도를 향상시키기 위한 접근법은 기존의 이웃 구성의 접근법과 다른 방법을 취함으로써 알고리즘 개선의 새로운 방향을 제시할 것으로 기대된다.

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Implementation of a Monitoring System Using a CW Doppler Radar (CW 도플러 레이더를 이용한 모니터링 시스템 구현)

  • Shin, Hyun-Jun;Han, Byung-Hun;Choi, Doo-Hyun;Oh, Chang-Heon
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.19 no.12
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    • pp.2911-2916
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    • 2015
  • The CCTV is limited by weather conditions. To overcome this limitation, we develop a monitoring program that can sense the approach or recede of two or more objects within a surveillance system that uses a continuous-wave (CW) Doppler radar, and we proposed an algorithm to efficiently detect the approach or recede information of the object. The proposed algorithm separates the signal received by the CW Doppler radar into the real and imaginary parts using Fast Fourier Transform (FFT), and sums the amplitudes for each frequency to determine whether the objects are approaching or receding, using their locations. The algorithm is verified by simulations and experiments, which confirms that it successfully detects the approach or recede of two objects.

A Development of Traffic Queue Length Measuring Algorithm Using an Image Processing Based Voting Technique (영상처리 기반의 Voting Technique를 이용한 대기길이 계측 알고리즘 개발)

  • 조형기;정의환;이승환
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.16 no.3
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    • pp.113-121
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    • 1998
  • 본 연구에서는 신호제어 및 ITS 분야에 활용하기 위한 검지 시스템을 구성하기 위 한 알고리즘의 하나인 대기 행렬 계측 알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서는 대기열의 속 성을 standing queue와 moving queue로 구분하여, 각 속성에 따라 대기열의 발생지점을 계측한다. 알고리즘의 평가는 아주대학교 앞 4지교차로의 한 접근로에서 실시되었다. 평가 항목으로는 오차율과 통계적 검정을 실시하였으며, standing queue와 moving queue에 대 하여 주·야간 각 50개씩 sample을 가지고 실시하였다. 평가 결과 standing queue는 주·야 간 모두 비교적 우수한 것으로 평가되었으나, moving queue는 미흡한 결과를 나타내어, 좀 더 보완이 필요한 것으로 나타났다. 대기열의 속성을 standing queue와 moving queue로 분리함으로써 접근로의 상황을 더욱 정확하게 판단할 수 있을 것으로 기대된다.

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Prediction of Number of Movie Audience Using Feature Minimization and Data Selection (특징 최소화와 데이터 선별을 활용한 영화 관객수 예측)

  • Yang, Youngbo;Yu, Heonchang
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.443-446
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    • 2019
  • 빅데이터 분석을 위해 많이 사용하고 있는 기계학습 알고리즘들 중 딥러닝 알고리즘이 많이 활용되고 있으며 분류와 예측에 높은 정확도를 나타내고 있다. 딥러닝 알고리즘의 적용에 따른 많은 장단점들이 있지만, 단점은 분석에 사용되는 특징들이 너무 많다는 것과 분석 모델을 만드는데 사용되는 알고리즘도 여러 가지를 적용하다 보니 분석 시간이 오래 걸린다는 것이다. 이런 단점들은 업무를 파악하면 특징을 최소화할 수 있고 필요로 하는 정보만 선별해서 대표적인 딥러닝 알고리즘 하나에 분석을 하게 되면 분석 시간을 단축시킬 수 있다. 이 실험은 [1], [2]에서 연구한 영화 관객수 예측 모델을 4개의 특징으로 최소화하고 선별된 데이터를 인공신경망 알고리즘 하나로 예측 모델을 생성하였을 때 유의미한 정보를 도출해 낼 수 있는지를 알아보기 위한 것이다. 실험결과는 최종 관객수를 1명 단위까지 정확하게 예측하지는 못했지만 비슷한 수준의 관객수 정보를 예측하였다. 학문적인 접근으로 보았을 때 예측 정확도가 높지 않으면 사용이 불가능한 모델이라고 판단할 수 있지만, 기업 입장으로 접근해 보았을 때 예측 정보가 [1]. [2] 연구 결과에 비해 부족한 수준은 아니다. 총 소요된 시간은 기획 3일, 데이터 수집 및 모델 개발 5일, 분석 시간 10분으로 개발 시간 단축, 업무 효율성 향상, 비용 절감을 기대할 수 있다.

Hybrid reservation request algorithm for dynamic reservation TDMA/TDD protocol (혼합 예약 요청 알고리즘을 이용한 동적 예약 TDMA/TDD 프로토콜)

  • 박선현;최덕규
    • Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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    • 2001.05a
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    • pp.132-132
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    • 2001
  • 본 논문에서는 혼합예약요청(hybrid reservation request) 알고리즘을 적용한 새로운 동적 예약 TDMA 프로토콜을 제안한다. 제안된 혼합 예약 요청 알고리즘은 기존의 랜덤접속방식과 기지국의 중재 없이 단말간 직접 신호교환을 통하여 이웃 단말의 새로운 예약 요청을 대신 전송하는 방식을 혼합해서 사용하는 방법이다. 이 알고리즘은 기존 slotted-ALOHA 방식을 이용한 예약 요청의 비효율성을 개선하여 새로운 단말의 예약 요청실패로 인한 셀 전송지연 및 호 봉쇄 확률(call blocking probability)을 줄이기 위한 목적으로 제안되었다. 제안한 알고리즘은 새로 전송할 데이터를 가진 단말이 많은 경우에 특히 효율적이다. 본 논문에서 제안하는 프로토콜은 모든 종류의 트래픽이 예약을 통한 전송방식으로 전송된다. 즉, 단말들로부터의 예약 요청을 바탕으로, 기지국이 스케줄링을 하여 트래픽 별로 접근 슬랏을 할당해 주는 방식이다. 이 경우, 예약 요청을 하는 방법은 새로 전송을 개시하는 단말과 이미 전송중인 단말의 경우가 다른데, 새로운 전송을 위한 예약이 필요한 단말은 제안하는 알고리즘을 이용하며, 이미 예약에 성공한 단말은 기존에 사용하던 자신의 버스트헤더(burst header)에 피기백(piggybacking)하는 방법을 이용한다. 제안한 알고리즘에 따라, 새로 접속하는 단말이나 새로운 예약 요청이 필요한 단말은 두 단계로 요청을 전송할 수 있다. 첫 번째 단계는 이미 예약에 성공하여 전송중인 이웃단말에게 전송요청신호를 보내 간접적으로 기지국에게 예약을 요청하는 방법이며, 두 번째 단계는 첫 번째 방법이 실패했을 경우 기존의 랜덤접속방법에 참가하는 것이다 먼저 첫 번째 방법에서는 단말이 랜덤접근 구간의 예약요청구간(resonation request)중 하나의 미니 슬랏을 선택해 이웃 단말들에게 한번 방송(broadcast) 한다 이후 ACK 응답구간(ACK receive)에서 응답을 받으면 예약요청성공이라 간주하고, 그렇지 않으면 실패로 판단, 뒤이어 오는 랜덤접근구간(normal random access period)에 참가하여 기지국에게 직접 예약 요청을 한다. 시뮬레이션은 기존 slotted-ALOHA방식으로 랜덤 접속을 할 경우와 제안한 방식과의 성공률을 비교해 제안한 방식의 call blocking probability가 낮음을 보였다.

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변침점에서 만나는 두 항로 선분과 동일 각도로 교차하는 직선을 구하는 항로 순서 판단 방법

  • 송기흔;김희건;김지수
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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    • 2022.11a
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    • pp.360-361
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    • 2022
  • 전자 해도 정보 시스템(ECDIS: Electronic Chart and Display Infomation System)에서 항로의 기준선에서 선박이 떨어져 있는 거리인 항로 이탈 거리(XTD: Cross Track Distance)를 구하기 위해서는 선박이 변침점 간의 몇 번째 경로에 있는지 판단해야 한다. 본 논문에서는 변침점 간 경로상의 순서를 파악하기 위하여 기존의 알고리즘과 수학적으로 같으며 계산량을 줄이는 새로운 접근법을 제시하였다. 그 결과로 기존보다 삼각함수 호출 수를 75%로 줄였다.

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Developement of Soil Moisture Quality Control System - Evaluation of Spike Detecting Algorithm (토양수분 품질관리 시스템 개발 - 튀는 값 검출 알고리즘 평가)

  • Lee, Yong Jun;Kim, Ki young
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.407-407
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    • 2021
  • 토양수분량은 그 양은 작지만 다양한 수문현상에 관여하는 주요한 수문인자 중 하나이다. 특히, 강우, 유출, 홍수 및 가뭄 등과 직접적인 연관이 있어 국내에서도 그 중요성이 점차 강조되고 있다. 일찍이 해외에서는 토양수분량 위성자료나 관측기기의 검증 및 교정을 위해 다수의 지상 관측소를 운영해왔으며, ISMN(International Soil Moisture Network)과 같은 기관을 통해 자료의 취합 및 품질관리, 배포 등도 활발하게 이루어지고 있다. 최근 국내에서도 최신 관측기기의 도입이나 수자원위성의 개발 등 토양수분량에 관한 연구가 점차 활발하게 이루어지고 있으며, 위성자료와 관측기기의 검증 및 교정을 위한 지상관측소도 점차 확대되고 있는 추세이다. 하지만, 국내 지상관측소는 현재 다양한 기관과 단체에 의해 운영되고 있으며, 품질관리 기준이 통일되어 있지 않아 자료의 접근 및 활용 측면에서 개선이 필요한 실정이다. 이에 한국수자원조사기술원은 국내 환경에 맞는 품질관리 기준을 제시하고, 자료의 접근성 및 활용성 개선의 토대를 마련하고자 품질관리 시스템을 개발하고 있다. 본 연구는 정량화된 품질관리 기준을 바탕으로 spike를 판별하는 알고리즘에 대한 성능평가를 다루고 있으며, 청미천 토양수분량 관측소 2020년 자료에 임의의 튀는 값(spike)을 추가하고, 해당 이상치의 검출여부를 확인하는 방식으로 진행되었다. 각각의 지점자료에서 강우사상 중 하강부, 무강우기간 중 하강부를 1개씩 선정하고, 해당 구간에 positive spike를 추가한 case와 negative spike를 추가한 case를 생성해 강우조건 및 spike 유형에 따른 검출성능 차이를 평가했다. 평가 결과, 강우기간 검출률 84.3%, 무강우기간 검출률 96.3%로 강우조건에 따른 성능차이가 명확하게 나타났으며, positive spike는 91.7%, negative spike는 88.9%로 spike 유형에 따른 검출성능차이는 미미했다. 강우조건과 spike 유형을 동시에 고려했을 때는 무강우기간의 positive spike가 98.2%로 가장 높은 검출률을 보인 반면에 강우기간의 negative spike는 83.3%로 가장 낮은 검출률을 보였다. 알고리즘이 검사시간대를 중심으로 24시간 동안의 토양수분량 변화를 감지하기 때문에 강우기간에 검출성능이 저하되는 것으로 판단되며, 이를 개선하기 위해선 강우사상에 따른 유동적인 window size 조절 알고리즘의 추가가 필요할 것으로 판단된다.

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