차량의 롤오버는 심각한 사고중의 하나로 SUV 에 있어서 더욱 위험하나 롤오버 방지시스템을 통하여 발생을 최소화 시킬 수 있다. 하지만 이러한 방지 시스템의 성능은 승객 수나 다른 하중 조건에 따라 변하는 차의 질량이나 무게중심 같은 차량 관성 파라미터에 매우 민감하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 종 방향, 횡 방향, 수직 방향 동역학을 기반으로 한 세 가지 질량 추정 알고리즘을 개발하고 이 세 가지 알고리즘들을 통합하여 임의의 주행 상황에서 실시간 연산을 통해 차량의 질량을 추정할 수 있는 통합 차량 질량 추정 방법을 제안하였다. 또한 실시간 시뮬레이션과 실험을 통하여 이 방법의 성능을 검증하였다.
대부분의 자동협상시스템은 협상의 진행과정에 있어 협상자의 제안에 의존적이라 할 수 있다. 특히 협상속성에 대한 선호도, 평가함수 그리고 협상전략 등은 협상자에 의해 협상라운드마다 다양하게 변화하게 되고 이러한 특징은 협상의 수정제안 생성에 영향을 미치게 된다. 따라서 본 연구에서는 협상자의 참여를 최소화하는 자동협상방법론 및 협상 모델을 제안하였다. 협상자의 참여를 최소화하기 위하여, 협상자의 속성에 대한 선호도는 판매자와 구매자의 제안값에 대한 비율에 의해 예측되었으며, 협상자의 평가함수는 각 협상라운드마다 최소자승법을 통하여 예측한 후, 결정계수($R^2$)값에 의해 평가함수가 선택되도록 하였다. 또한 본 연구에서는 예측된 속성에 대한 선호도와 평가함수를 이용하여 최적 수정 제안을 유전알고리즘을 이용하여 생성하였다.
본 논문에서는 점진적인 화소 확장을 이용하여 영상 내에 존재하는 선분을 찾아내는 선분 추출 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 선분 추출 방법에서는 기존의 선분 추출 방법인 허프 변환 기반 방법이나 선분의 그룹화 기반 방법과는 다른 접근법을 사용하였다. 영상이 입력되면 케니 테두리를 구하고, 테두리 화소 중 임의의 점을 선택하여 선분을 근사화 시킨 기본 직선을 만든 후, 선택된 점에서 임의의 반경 내에 있는 테두리 화소들을 선택한다. 직선과의 거리 오차와 기울기 각의 오차를 이용하여 선택된 화소에 가중치를 부여한다. 가중치 합 비교에 의해 선택된 화소들이 떨어져 있는지를 판별한 후, 가중치를 적용한 최소자승법에 의해 선 맞춤을 하여 선분을 구하게 된다. 제안된 알고리즘은 기존에 제안된 방법들과 결과를 비교하였으며, 계산 속도가 빠르면서 실제 존재하는 선분 추출이 가능하다는 것을 실험 결과를 통해 제시한다.
본 연구에서는 복잡하고 비선형 시스템을 모델 동정하기 위해 정보 granules에 기반한 퍼지 추론 시스템의 새로운 범주를 소개한다. 비공식적으로 말하면, 정보 granules는 근접성, 유사성 또는 기능성 등에 인하여 서로 결합되는 대상(특히, 수치 데이터)의 연결된 모임으로 간주된다. HCM 클러스터링에 의한 정보 granulation은 퍼지 규칙의 전반부 및 후반부에서 사용되는 멤버쉽 함수의 포기 정점과 다항식함수의 초기 값과 같은 퍼지 모델의 초기 파라미터를 결정하는데 도움을 준다. 그리고 포기 파라미터는 유전자 알고리즘과 최소자승법에 의해 효과적으로 동조된다. 또한, 퍼지 모델의 성능사이의 상호균형을 얻기 위하여 하중값을 가진 합성 목적함수를 사용하여 근사화와 예측성능의 향상을 꾀한다. 제안된 모델은 수치적인 예제를 가지고 평가하고, 문헌에서 나타난 기존의 퍼지 모델의 성능과 대조된다.
디지털 카메라의 생산 비용을 낮추며 작게 만들기 위하여 부표본화된 컬러 필터 배열 영상이 사용되고, 이러한 컬러 필터 배열 영상에 비어 있는 컬러 값을 추정하는 컬러 보간 과정이 수행된다. 그러나 신호들이 부표본화 되면서 주파수 영역에서 보았을 때, 신호가 겹치는 에일리어싱이 발생한다. 이 문제가 컬러 보간 과정에서 제대로 해결되지 못하면 가색상과 지퍼 현상과 같은 에일리어싱 아티팩트가 발생한다. 본 논문에서는, 컬러 영상에 존재하는 에일리어싱 아티팩트를 제거하는 알고리즘을 제안한다. 컬러 필터 배열 영상의 부표본화된 신호들을 사용하여 에일리어싱 영역 지도를 추정한다. 에일리어싱 영역 지도와 추정된 휘도 영상을 이용하여, 영상 획득 모델의 최소 자승 추정 방법으로 에일리어싱 아티팩트를 제거하여 고해상도의 컬러영상을 추정하도록 하였다. 실험에서는 제안하는 알고리즘이 컬러 영상에 존재하는 에일리어싱 아티팩트를 효과적으로 제거한 것을 보여준다.
본 논문에서는 직교 벡터 공간 변환을 이용한 새로운 음성 개성 변환 알고리즘을 제안하였다. 음성 개성 변환이란 임의 환자(source)가 가지고 있는 몇 개의 특징 변수를 다른 화자(target)의 특징 변수로 변환하는 기법이다. 본 논문에서는 LPC 켑스트럼 계수와 여기 신호의 스펙트럼, 그리고 피치 궤적을 변환하여 음성 개성변환을 구현하였다. LPC 켑스트럼 계수의 변환을 위해 직교 벡터 공간 변환 기법이 제안되었다. 이 기법은 KL(Karhunen-Loeve)변환을 이용한 principle component의 분리와 최소 자승 오차를 갖는 선형 좌표 변환을 통해 LPC 켑스트럼의 변환을 수행한다. 또한, 화자간의 운율적인 특징을 변환하기 위해 피치 궤적 변환 기법이 제안되었다. 피치 궤적 변환을 위하여 먼저 두 화자간의 기준 피치 패턴의 작성하고 기준 패턴간의 대응 관계를 추정한 후 이를 이용하여 source 화자의 피치 패턴이 target 피치 패턴으로 변환되도록 하였다. 컴퓨터를 이용한 모의 실험 결과 제안된 알고리즘은 객관적인 평가와 주관적인 평가에 있어서 우수한 성능을 나타내었다.
본 논문에서는, 신경망을 이용한 뉴로 인터페이스 설계를 통해 논홀로노믹 이동 로봇을 제어하는 방법을 제시하였다. 특히, 가상의 마스터-슬레이브 로봇 개념을 이용하여, 부분적으로 안정된 마스터 로봇의 역 동적모델이 피드백-에러 학습법을 적용한 신경망을 통해 온라인으로 획득되도록 하였다. 이 피드백 제어기는 PD 보상기에 기초를 두고 있다. 온라인 학습을 위한 신경망은 입력층이 6개의 입력세포들($x_i$, i=1~6)로 구성되어있으며, 1개의 은닉층에는 2개의 은닉세포($o_j$, j=1~2), 출력층은 2개의 출력세포(${\tau}_k$, k=1~2)로 구성되었고, 신경망의 온라인 학습을 위하여 최소자승법에 의한 오류역전파 알고리즘을 이용하였다. 본 연구에서 개발된 뉴로 인터페이스의 경로추적제어에 관한 성능은 2-wheel 독립구동이 가능한 논홀로노믹 이동 로봇의 시뮬레이션으로 증명하였다.
본 연구의 제 1 부에서는 통일된 행렬표현 기법을 통하여 여러가지 블럭적응 여파기 구현방법들을 도출할 수 있음을 보였다. 제 2 부에서는 여러 주파수영역 블럭적응 여파기들 중에서도 수렴속도가 매우 빠른 self-orthogonalizing 알고리즘과 계산량이 대폭 감소되는 비제약 알고리즘의 수렴특성들을 overlap-save 및 overlap-add 블럭데이타 분할방법에 대해서 분석한다. 먼저, 수렴인자가 상수일 때와는 달리, 앞에서 언급한 두 주파수영역 여파기들이 공통의 자기상관행렬의 지배를 받기 때문에 수렴특성 분석에 있어서 서로 밀접한 관련이 있음을 보인다. 다음으로 여파기 계수의 수효가 충분히 클 때, 주파수영역 블럭적응 여파기는 계수적응 알고리즘에서 제약의 유무에 관계없이 동일한 최적해를 가짐을 보인다. 그리고 나서 비제약 알고리즘의 계수들은 적절한 조건하에서 원래의 제약알고리즘과 같이 동일한 최적해에 수렴함을 증명한다. 이에 반하여, 최소자승오차 관점에서의 성능분석 결과는 제약을 풀었을 경우에 정상상태에서 약간의 성능저하가 있음을 밝혀낸다. 한편으로 계수의 수효가 작을 때는 원래의 제약 알고리즘은 심한 성능저하를 초래하는 반면에 비제약 알고리즘은 제약의 제거를 통해 상대적으로 계수의 수효가 증가한 효과 대문에 훨씬 좋은 수렴특성을 가짐을 보인다. 또한 self-orthogonalizing 주파수영역 블럭적응 여파기의 자기상관행렬이 주파수 영역에서 대각행렬로 됨을 보여 줌으로써 효율적으로 수렴시간을 단축시키는 구현방법임을 뒷받침한다.
목적: PET과 MR 영상을 체계적으로 합성i분석하여 각각의 영상기법이 갖는 단점을 보완하고 기능을 향상시킴으로써 보다 정확하고 유용한 임상정보를 얻을 수 있다. 두 영상을 공간적으로 합성하기 위해서 머리 표피 경계점들 간의 거리를 최소화하는 알고리즘을 이용할 경우 경계점 추출의 정확성 및 견실성과 거리 계산 속도가 합성 알고리즘의 성능을 결정하는 중요한 요소가 된다. 본 연구에서는 PET 영상의 경계 추출과 거리 계산 방법을 개선하고 이를 이용하여 PET과 MR 영상을 3차원적으로 합성하였다. 대상 및 방법: 공간적인 합성을 위한 영상처리기법의 핵심인 경계점 추출을 위해 PET영상에서는 방출스캔 sinogram의 경계를 강조한 후 재구성한 횡단면으로부터 2 mm 간격으로 머리 표피 경계점들을 추출하였으며 MR 영상에서는 각 횡단면마다 약 2도 간격으로 경계점들을 추출하였다. 두 영상의 모든 경계점들 간의 평균 유클리디안 거리를 최소화하는 3차원 가상공간 상에서의 위치 이동과 회전 각도를 최소자승법을 이용하여 구한 후 PET영상을 역 전환하여 위치 정합을 하였다. 평균 거리의 계산 속도를 향상시키기 위하여 고정된 대상의 각 경계점을 중심으로 하여 주변 공간 정들에서의 거리를 순차적으로 계산하고 이들의 최소값을 취하는 방법으로 거리지도를 구성하였으며 최소자승법에서 경계점들 간의 위치가 변할 때마다 매번 평균거리를 다시 계산하지 않고 거리지도를 참조하여 평균 거리를 산출하는 방법을 사용하였다. 위치 정합된 두 영상의 동시 표현을 위하여 PET 영상의 화소값에 $0.4{\sim}0.7$부터 1사이의 범위로 정규화된 MR 영상의 화소 값으로 가중치를 주는 가중정규화 방법을 사용하였다. 결과: 방출스캔의 sinogram을 이용함으로써 PET영상의 경계를 견실하게 추출할 수 있었으며, 거리지도를 이용하여 거리 계산을 한 결과 계산 속도를 향상시킬 수 있었다. 정상인의 뇌영상에 대해 위치 정합을 실시한 결과 평균 거리 오차는 2mm 이하였다. 가중정규화 방법을 사용하였을 때 합성된 영상의 정성적인 식별 명확도가 향상하였다. 결론: 견실한 PET 영상 경계점 추출과 거리지도를 이용한 계산 속도의 향상을 통해 뇌 PET과 MR 영상 합성기법의 성능을 개선할 수 있었으며 이를 이용하며 개발한 영상정합 프로그램은 임상 환경에서 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 채널 시변동성에 강인한 송수신 모델을 제안하고, 송신기의 특성을 반영한 디지털 변조 신호를 프레임 동기화 기법을 통해 수신 신호의 성능을 향상시킨다. 제안하는 동기화 기법을 통해 송신기와 수신기 사이의 프레임 시점의 불일치 및 음파 지연에 의해 발생되는 정도가 큰 타이밍 오차를 복구한다. 수중환경 채널 및 수중음향통신을 위한 타이밍 및 위상 동기화 성능 확인을 위해 경상북도 문경시에 위치한 경천호에서 호수실험을 수행하였으며, 제안하는 프레임 동기화 기법을 적용하였다. 수신기가 고정 상태인 경우는 처음에 예상했던 프레임 시작 위치와 프레임 동기 이후 변동이 거의 없었으나 이동 중일 때는 다중 경로 전달 과정으로 인한 인접 신호 사이의 간섭으로 인하여 프레임의 시작 위치가 프레임 동기화이후 보정이 되는 것을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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