사용자의 시선 위치를 파악하는 연구는 많은 응용분야를 가지고 지난 몇년간 눈부시게 발전되어 왔다. 기존의 대부분 연구에서는 영상 처리 방법만에 의존하여 시선 위치 추적 연구를 수행하였기 때문에 처리 속도도 늦고 많은 사용 제약을 가지는 문제점이 있었다. 이 논문에서는 적외선 조명이 부착된 단일 카메라를 이용한 컴퓨터 비전 시스템으로 시선 위치 추적 연구를 수행하였다. 사용자의 시선 위치를 파악하기 위해서는 얼굴 특징점의 위치를 추적해야하는데, 이를 위하여 이 논문에서는 적의선 기반 카메라와 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 사용하였다. 사용자가 모니터상의 임의의 지점을 쳐다볼 때 얼굴 특징점의 3차원 위치는 3차원 움직임량 추정(3D motion estimation) 및 아핀 변환(affine transformation)에 의해 계산되어 질 수 있다. 얼굴 특징점의 변화된 3차원 위치가 계산되면. 이로부터 3개 이상의 얼굴 특징점으로부터 생성되는 얼굴 평면 및 얼굴 평면의 법선 벡터가 구해지게 되며, 이러한 법선 백터가 모니터 스크린과 만나는 위치가 사용자의 시선위치가 된다. 또한. 이 논문에서는 보다 정확한 시선 위치를 파악하기 위하여 사용자의 눈동자 움직임을 추적하였으며 이를 위하여 신경망(다층 퍼셉트론)을 사용하였다. 실험 결과, 얼굴 및 눈동자 움직임에 의한 모니터상의 시선 위치 정확도는 약 4.2cm의 최소 자승 에러성능을 나타냈다.
이 연구는 심우주 추적망(Deep Space Network) 측정 시스템의 구현을 위한 한국형 심우주 항법 예비 소프트웨어(Korean Deep Space Orbit Determination Program version 1; K-DSODP ver.1)의 개발을 목표로 한다. 연구의 주 내용은 심우주 항법을 위한 기초 기술 연구로 지구로부터 달까지 진행하는 탐사선의 궤적 추정에 대한 것이며, 연구의 시작에 앞서 사용될 관측 데이터를 얻기 위해 한국형 심우주 항법 관측데이터 생성 소프트웨어(Korean Deep Space Observation Data Generation Program version 1; K-DSODGP ver.1)를 개발하여 사용하였다. 임의의 잡음이 추가된 가상의 관측 데이터를 생성한 후, 이 관측 데이터를 실제 궤도로 상정하여 기하학적인 관측 모델을 수립하였고, 일정한 시간 간격동안 모은 임의의 관측 데이터를 가지고 궤도 결정을 수행하여 추정된 궤도를 전파하였다. 궤도 결정 알고리즘을 구성하기 위해 기본적인 좌표계, 탐사선에 미치는 지구의 중력에 대한 동역학 모델, 천체력과 탐사선의 동역학 모델로 구성된 관측 모델들을 유도하였으며, 탐사선의 위치와 속도를 추정하는 과정에서 가중치 최소 자승법을 적용하여 추정 궤도와 실제 궤도의 최소화를 유도하였다. 이러한 일련의 과정을 통해 요구한 시각의 탐사선의 위치와 속도를 결정하는 궤도결정 시스템을 구현하였고, 궤도 결정 시스템의 성능을 평가하기 위해 전파된 궤도와 실제 궤도의 차이를 분석하였다. 결과적으로 300초마다 관측데이터를 받을 경우, 2일 이상의 궤도결정 시간간격을 상정했을 때 평균 오차는 각각 약 0.26km RMS(range), 6.84km/s RMS(range-rate) 이내의 결과를 얻었고, 600초마다 관측데이터를 받을 경우, 평균 오차는 각각 약 0.30km RMS (range), 6.35km/s RMS(range-rate) 이내의 안정적인 결과를 얻었다. 이 연구의 결과를 통하여 추후 심화된 심우주 항법 소프트웨어 개발을 위한 기반이 마련될 것이다.
The method of induction noise reduction can be classified by using passive control or active control method. However, the passive control method has a demerit to reduce the effect of noise reduction to low frequency (below) 500Hz) range and to be limited in a space of the engine room. Whereas, the active control method can overcome the demerit of passive control method. The algorithm of active control is mostly used in LMS (Least-Mean-Square) algorithm because it can obtain the complex transfer function easily in real-time. Especially, Filtered-X LMS (FXLMS) algorithm is applied to an ANC system. However, the convergence performance of LMS algorithm could not match if the FXLMS algorithm is applied to an active control of the induction noise under rapidly accelerated driving conditions. So, in order to solve the problem in this study, the Moving Bandpass Filter(MBPF) was proposed and implemented. The ANC using MBPF for the reduction of the induction noise shows that more noise reduction as 4dB than without MBPF.
BGA 또는 SMD 형태를 갖는 반도체 칩을 인쇄회로 기판에 장착/제거 등의 수리작업에 사용되는 리워크 시스템은 작업 대상물의 손상을 줄이기 위해 열풍 토출구의 온도를 정밀하게 제어할 필요가 있다. 본 논문에서는 비선형 시스템인 리워크 시스템의 열풍 온도 제어를 위해 TSK 퍼지 규칙으로 구성되는 퍼지 PID 제어기 설계 방법을 제시한다. 먼저 제안하는 제어기의 설계 알고리즘을 제시하고, 리워크 시스템에 적용하여 제어기를 설계하는 과정을 보인다. 제안한 제어기의 성능을 확인하기 위하여 온도 제어를 실험한 결과, 제안 방법의 최소자승오차는 9.44로서 일반적으로 사용하는 PID 제어기를 사용한 경우의 오차인 15.88보다 설정온도에 잘 수렴함을 보였다.
This study identified a linear time-invariant mathematical model of each stand of a five-stand tandem cold mill. Two model identification methods are applied to construct a linear model of each stand of the tandem cold mill. For the model identification the input-output data that have interstand interference property in tandem cold rolling are obtained from a nonlinear simulator of the tandem cold mill. And a linear model of each stand is identified with N4SD(numerical algorithms for subspace state space system identification) method based on a state-space model and Least Square algorithm based on a transfer function. Furthermore a modeling error of the tandem cold mill is quantitatively analyzed from a maximum singular value plot of error function between an identified nominal model and uncertain model. In conclusion the comparison of the output signals between the existing Taylor linearized model the identified linear model and the nonlinear model of the tandem cold mill shows the accuracy and the applicability of the proposed identified model.
본 논문은 감마보정을 위한 비선형 곡선 알고리즘의 개선에 관한 연구이다. 기존의 비선형 감마 곡선 생성 방법은 Gauss-Jordan 역행렬을 적용한 최소 자승 다항식(Least Square Polynomial)을 사용하였다. 이 방법은 다항식 계수 값 계산 과정 중 고차행렬의 역행렬 연산에서 $10^{-11}$ 이하의 매우 작은 값은 절단함으로써 곡선접합의 정밀도가 감소된다. 또한 입력으로 사용되는 샘플 포인트가 10-bit 기준으로 0~1023의 밝기 값에 대하여 고루 분포되어있는 경우에만 정확한 동작이 가능하다. 본 논문은 이러한 기존 알고리즘의 단점을 보완하기 위하여, 고차 다항식의 계수 값을 반데몬드 행렬(Vandemond Matrix)에 SVD분해(Singular Value Decomposition)와 QR분해법(QR Decomposition)을 적용하여 행렬의 고유치와 직교성분만으로 연산하였다 또한, 입력 데이터의 구간을 분할하여 각 구간의 다항식을 생성하고, 새롭게 생성된 다항식을 이용하여 곡선 접합을 수행하도록 하였다. 입력 데이터와 곡선 접합결과의 평균제곱오차(Mean Square Error: MSE)와 표준편차(Standard Deviation: STD)를 통한 오차율 비교 결과 최하위 비트(Least Significant Bit: LSB) 에러 범위에서 MSE가 약 $10^{-9}$ 이고 STD는 약 $10^{-5}$로 정밀도가 향상되었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제40권7호
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pp.647-654
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2016
수신된 신호세기강도(RSSI)를 이용한 가시광통신기반 실내위치인식은 다른 무선 통신 위치인식 기법에 비해 정확성이 높기 때문에 많이 연구되고 있다. 하지만 수신기의 기울기와 방위에 따라 RSSI가 변할 수 있기 때문에 동일한 위치에서 수신된 신호조차도 큰 오차가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 수신기의 기울기 변화에 의해 발생하는 오차를 감소시키기 위해 가우스-뉴턴(Gauss-Newton) 기법을 적용한 가시광통신기반 3차원 실내위치인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 시스템은 수신된 RSSI를 선형 최소자승기법(LSM)을 적용하여 수신기의 초기 위치를 선정함으로써 연산량을 줄이고 수신기의 방위각과 기울기의 변화에 의하여 획득된 RSSI를 포함하는 3차원 비선형 모델에 가우스-뉴턴 기법을 사용하여 정확도를 개선하였다. 제안한 알고리즘의 타당성을 검증하기 위하여 16개의 LED 조명이 설치된 $6{\times}6{\times}3m^3$의 실내 공간에서 수신기의 기울기 및 방위각 변화에 따른 기존의 선형 LSM 기반 삼변측량기법과 제안한 방법에 대한 오차를 비교 및 분석하였다. 실험결과 제안한 알고리즘 위치 정확도가 기존의 선형 LSM 기반 삼변측량기법 대비 82.5% 개선되었다.
이 논문에서, 제시된 감마$({\gamma})$ 라인 시스템은 해당 공식에 의해 만들어진 비선형 감마 곡선과 하드웨어로 구현된 결과 사이의 오차를 최소화하기 위해 만들어졌다. 제시된 알고리즘과 시스템은 특정 감마값이 2.2, 즉 {0,1}$^{2.2}$에 의해 생성되는 공식과 입, 출력 데이터 크기가 10bit를 기반으로 한다. 오차를 최소화하기 위해, 시스템은 데이터 점들 사이를 지나 적합한 다항식을 만드는 수치해석 방법, 최소 자승 다항식을 사용하였다. 제한된 감마 라인은, 정밀도를 높이기 위해, 서로 각각의 중첩된 범위를 가지는 2차 다항식 9개로 구성되어 있다. $MATLAB^{TM}$ 7.0으로 검증된 알고리즘을 바탕으로, 제한된 시스템은 Verilog-HDL으로 구현되었다. 시스템은 2클럭 지연을 가지며 1 클럭마다 결과가 생성된다. 오차 범위(LSB)는 -4에서 +3이다. 표준편차는 1.287956238을 가진다. 시스템의 전체 게이트 값은 2,083이며, 최대 타이밍은 15.56[ns] 이다.
본 연구에서는 파프리카 수확기 개발의 일환으로 엔드이펙터의 정확한 제어를 위하여 스테레오 영상으로 파프리카를 인식하고 인식된 파프리카의 공간 좌표를 획득하기 위하여 영상처리 알고리즘을 개발하고자 하였다. 먼저, 색상 정보를 이용하여 파프리카 영상을 추출하기 위하여 히스토그램 분석을 수행하였고 결과에 따른 임계값을 설정하였다. 임계값에 의해 추출된 파프리카 영역에 대해 스테레오 대응을 수행하기 위해 실험에 사용된 스테레오 영상의 F 행렬을 구하였고 이를 이용하여 에피폴라 선을 구하여 대응을 수행하였다. 대응을 수행 할 때는 색상 영상을 이용하여 강조 마스크와 컨벌루션을 통해 중심 픽셀과 수직, 수평방향 이웃 픽셀에 가중치를 적용하여 강조한 후 최소 자승 오차를 갖는 점을 대응점으로 추출하였다. 추출 된 대응 점간의 거리를 스테레오 영상의 기하학적인 관계를 이용하여 실제 거리를 계산하였고, 계산된 거리(Z)값을 이용하여 수평(X), 수직(Y) 방향 공간 좌표를 획득하였다. 그 결과 수평 방향 오차 평균 5.3mm, 수직 방향 오차 평균 18.8mm, 거리 오차 평균 5.4mm로 나타났으며, 거리 400~450mm 구간과 영상의 모서리 부분의 왜곡이 발생하는 부분에서 오차가 다른 구간에 비해 크게 나타나는 것을 확인 할 수 있었다.
심전도의 잡음 성분은 일정한 주파수대역에 분포하지 않고 측정자의 신체 및 환경조건에 따라서 다양한 형태의 신호로 나타난다. 특히 기저선 변동 잡음은 전극을 부착한 부위의 근육수축과 호흡의 리듬에 따라 0 ~ 2[Hz] 범위의 주파수 성분이 원 신호에 섞여 발생하기 때문에 신호를 분석하는 데 많은 어려움이 있다. 기저선 변동을 제거하기 위한 여러 방법들이 제안되어 왔으나 기존의 방법들은 많은 연산량으로 인한 처리시간이 길어지고 원 신호 성분을 왜곡시키는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 원신호의 변형을 줄이고 계산량의 복잡도를 최소화하는 효과적인 기저선 변동 제거 방법을 제안한다. 이는 신호의 기울기를 분석하여 기저선 변동 구간 및 굴곡점을 검출하고, 검출된 구간의 최소값에서 최대값까지를 근사화하여 원 신호에서 이를 감산함으로써 기저선 변동 곡선을 제거하는 방법이다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 MIT-BIH 데이터베이스 101번, 111번, 113번, 234번 레코드 중 기저선이 변동된 신호를 대상으로 0~2[Hz]와 2~40[Hz]의 주파수 대역에서의 평균자승오차를 각각 비교하였다. 실험결과 제안된 방법은 원신호의 왜곡과 계산량의 복잡도를 최소화하여 효과적으로 기저선 변동을 제거하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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