본 논문에서는 OFDM(orthogonal frequency division modulation) 시스템의 비터비 복호기 출력을 이용한 주파수 동기추적알고리듬을 제안한다 OFDM 시스템은 직교성이 보장된 부반송파에 데이터를 실어 전송함으로, 부반송파간 직교성 유지가 매우 중요하다. 부반송파간 직교성을 해치는 가장 큰 원인으로써 주파수 옵셋을 들 수 있다. OFDM 시스템의 안정적인 신호 수신을 위해서는 잔존 주파수까지 제거할 수 있는 고성능 주파수 동기 알고리듬이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 다중변조 OFDM 시스템에서, 주파수 옵셋을 블라인드 모드로 추적하여 보상 할 수 있는 알고 리듬을 제안한다 전산실험을 통해 주파수 선택적 채널에서 제안한 알고리듬의 우수성을 보인다.
본 논문에서는 다기능 레이더의 추적 성능 개선을 위해 임무 우선 순위 선정을 위한 퍼지 추론 시스템 기반의 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 추적 임무 수행 시 우선 순위 결정 트리를 구성하고, 퍼지 집합으로 추적 안정도, 위협도, 접근성을 선정하고, 퍼지 규칙을 통한 추적 임무의 우선 순위를 얻는 방식이다. 우선 순위를 높게 책정할 경우, 추적 주기를 변화시켜 추적의 정확도를 높일 수 있도록 설계하였다. 추적 성능 개선 효과를 입증하기 위해 기동 특성이 뚜렷한 표적 궤적을 생성하고, 제안된 기법을 적용한 경우와 적용하지 않은 경우를 시뮬레이션으로 비교 분석하였다.
요즘 한창 휴대폰의 도청 가능성 여부를 놓고 정국이 시끌벅적하지만, 이에 못지 않게 논란이 됐던 게 바로 휴대폰을 이용한 위치 추적 사건이었다. 모 대기업에서 근로자의 휴대폰을 불법적으로 위치 추적하면서 불거졌던 이 사건은 결국 무혐의로 상황 종료되긴 했지만 위치정보법에 대한 필요성을 부각시킨 사례 중 하나라 할 수 있다. 최근 이러한 위치정보에 대한 법률적인 기반이 마련됐다. 지금까지 LBS(Location Based Service) 분야로 기반 환경 조성 차원의 투자 단계가 진행됐다면, 이제 본격적으로 법적인 제도화를 통해 안정적인 서비스 단계로의 전이가 일어나려는 수순이라 하겠다. 지난 달 디지털콘텐츠의‘이슈’코너에서도‘차세대 킬러 앱'LBS’뜨거운 감자’라는 내용으로 이에 대해 자세히 소개한 바 있기도 하다. 이번 모바일 핫토크에서는 이 LBS 관련 모바일 서비스들에 대한 전망에 대해 소개한다.
이 논문에서는 이동로봇의 경로추적문제를 다항 퍼지 모델로 나타내고 SOSTOOL을 이용하여 해결하고자 한다. 제안하는 방법은 기존의 LMI을 사용한 방법과 비교하여 작은 제어입력과 이동로봇이 주어진 경로를 쫓아감에 있어 매끄러운 결과를 나타냄을 알 수 있다. 본 논문에서는 이동로봇 기구학을 시스템의 안정성 문제로 변형하고 이를 퍼지모델로 구성하여 SOSTOOL을 사용하여 제어입력을 구하고 모의실험을 통해 그 결과를 검증하도록 한다.
최근 들어 인간과 컴퓨터의 상호작용을 통해 컴퓨터 시스템을 제어하는 기술에 관한 연구가 진행되고 있다. 이러한 응용분야의 대부분은 얼굴검출을 통해 사용자의 위치를 파악하고 사용자의 제스처를 인식하는 방법을 포함하고 있으나, 얼굴검출 성능은 아직 미흡한 실정이다. 사용자의 위치가 안정적으로 검출되지 못 하는 경우에는 제스처 인식 등의 인터페이스 성능은 현격하게 저하된다. 따라서 본 논문에서는 피부색과 얼굴검출의 누적 분포를 이용하여 동영상에서 안정적으로 얼굴을 검출할 수 있는 알고리즘을 제안하고, 실험을 통해 알고리즘의 유용성을 증명하였다. 제안한 알고리즘은 대응행렬 분석을 적용하여 사람을 추적하는 분야에 응용이 가능하다.
과거의 이동로봇 시스템은 완전한 자율주행이 주된 목표였으며 그때의 영상정보는 단지 모니터링을 하는 보조적인 수단으로 사용되었다. 그러나 지금은 이동 물체의 추적, 대상 물체의 인식과 판별, 특징 추출과 같은 다양한 응용분야에서 영상정보를 이용하는 연구가 활발히 진행되고 있다 또한 제어 측면에서는 전통적인 제어기법으로는 해결하기 힘들었던 여러 가지 비선형적인 제어를 지능제어 방법을 통하여 많이 해결하곤 하였다. 그러한 지능제어에서 신경망을 많이 사용하기도 한다. 최근에는 신경망의 학습에 많이 사용하는 방법 중 강화학습이 많이 사용되고 있다. 강화학습이란 동적인 제어평면에서 시행착오를 통해, 목적을 이루기 위해 각 상황에서 행동을 학습하는 방법이다. 그러므로 이러한 강화학습은 수많은 시행착오를 거쳐 그 대응 관계를 학습하게 된다. 제어에 사용되는 제어 파라메타는 어떠한 상태에 처할 수 있는 상태와 행동들, 그리고 상태의 변화, 또한 최적의 해를 구할 수 있는 포상알고리즘에 대해 다양하게 연구되고 있다. 본 논문에서 연구한 시스템은 비젼시스템과 Strong Arm 보드를 이용하여 대상물체의 색상과 형태를 파악한 후 실시간으로 물체를 추적할 수 있게 구성하였으며, 또한 물체 이동의 비선형적인 경향성을 강화학습을 통하여 물체이동의 비선형성을 보다 유연하게 대처하여 보다 안정하고 빠르며 정확하게 물체를 추적하는 방법을 실험을 통하여 제안하였다.
분기를 가지는 대상객체에 대한 가상 네비게이션 시 네비게이션 경로를 지정하기 위하여 일반적으로 반복적인 형태학적 연산(Iterative Morphological Operation)중 세선화(thining)연산을 기반으로 한 골격화(skeletonization)기법들이 널리 사용되었다. 이러한 방법은 반복적인 세선화 연산 수행과정을 거쳐야하므로 수행효율성이 떨어지고, 잡음에 의하여 잘못된 경로를 생성하기 쉽다. 본 연구에서 수행효율성을 개선하고, 잡음에 안정적으로 네비게이션 경로를 추적하기 위하여 영역 중심점 선형 보간 기법을 기반으로 한 네비게이션 경로추적 기법을 제안한다. 본 제안 기법에서는 2 차원 영상 분할 후, 분할 영상에 대한 영역의 수와 영역 중심점을 기반으로 분기위치를 추적하고, 분기영역에서의 영역 중심점 선명 보간을 통하여 자연스러운 네비게이션 경로를 생성한다.
메타버스 내의 가상현실 공간 형성을 위해서는 정확한 트래킹 센서와 구현이 필요하다. 대부분 국가 기관 및 기업들은 바이브와 같은 자체 트래킹 센서와 베이스 스테이션을 사용하여 트래킹을 수행한다. 바이브 방식은 공간적 제약, 주변에 장애물이나 구조물이 있을 경우 트래킹에 문제가 발생할 수 있고, 공간 내에서 수용 가능한 인원도 제한된다. 본 논문에서는 공간 가상현실 메타버스를 자유롭게 트래킹 할 수 있도록 IR센서 트래킹 시스템을 이용하여 메타버스를 구성하고, 필요에 따라 바닥과 천장에 IR센서를 추가 배치하여 메타버스 공간을 유연하게 구성하여 컨텐츠를 실험하였다. 실험한 결과 바이브 방식에 비해 IR-트래킹 시스템 방식이 바이브 방식보다 약 12% 정도 추적 안정성이 높았다. 또한 바닥추적 센서를 더 추가면 추적 안정성이 더 높아 안정적으로 가상공간을 표현할 수 있다.
본 연구에서는 노후된 소규모 농업용저수지의 홍수에 대한 안전성이 부족하여 최근들어 노후된 소규모 농업용 저수지를 재설계하여 치수능력을 보강하고 있다. 이러한 노후 소규모 농업용 저수지의 홍수량을 재산정하기 위해 강우량을 수집하여 확률강우량을 재산정하고 빈도별 홍수량을 산정하였다. 산정된 빈도별 확률홍수량을 이용하여 현재의 치수적 안정성을 검토하고 현재기준에 적합한 저수지의 치수적 안정성을 갖추기 위해 댐을 증고하는 방안에 대해 검토하였다. 본 연구에서 저수지의 안정성을 검토한 결과 심천저수지의 홍수위는 200년 빈도에서 EL. 124.38m, 300년 빈도에서 EL. 124.43m 500년 빈도에서 EL. 124.48m로 현재 댐마루고 EL. 125.60m와 비교시 월류는 하지 않으나 댐설계기준(2011,국토해양부)에서 제시된 식에 따른 여유고와 비교한 결과 현재 상태에서는 여유고가 부족하여 증고가 필요한 것으로 분석되었다. 따라서 심천저수지의 현재 홍수량에 대한 검토를 위해 100년, 80년, 50년 빈도의 저수지 홍수추적결과 심천저수지의 여유고는 100년 빈도에서 0.028m부족, 80년 빈도에서 0.007m부족, 50년 빈도에서 기준여유고를 0.046m 만족하여 현재 상태에서는 50년 빈도에서 안정한 것으로 검토되었다.
드론의 대중화에 따른 사고위험의 증가로 안전한 조종 방법에 대한 연구의 필요성이 대두되었다. 따라서 조종자의 조종능력에 구애받지 않는 자율비행제어기술이 필요하게 되었고, 이를 보다 안정적으로 구현하기 위하여 자율주행 소프트웨어 플랫폼으로 주목받고 있는 Robot Operating System(ROS)를 사용하였다. ROS를 기반으로 Laser Range Finder(LRF)와 Particle Filter를 사용하여 자율적으로 객체추적이 가능하며 지능적으로 장애물을 회피하여 비행 할 수 있는 안정적인 자율비행제어시스템을 구현하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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