본 논문은 눈 랜드마크 위치 검출과 시선 방향 벡터 추정이 하나의 딥러닝 네트워크로 통합된 시선 추정 네트워크를 제안한다. 제안하는 네트워크는 Stacked Hourglass Network를 백본(Backbone) 구조로 이용하며, 크게 랜드마크 검출기, 특징 맵 추출기, 시선 방향 추정기라는 세 개의 부분(Part)으로 구성되어 있다. 랜드마크 검출기에서는 눈 랜드마크 50개 포인트의 좌표를 추정하며, 특징 맵 추출기에서는 시선 방향 추정을 위한 눈 이미지의 특징 맵을 생성한다. 그리고 시선 방향 추정기에서는 각 출력 결과를 조합하여 최종 시선 방향 벡터를 추정한다. 제안하는 네트워크는 UnityEyes 데이터셋을 통해 생성된 가상의 합성 눈 이미지와 랜드마크 좌표 데이터를 이용하여 학습하였으며, 성능 평가는 실제 사람의 눈 이미지로 구성된 MPIIGaze 데이터셋을 이용하였다. 실험을 통해 시선 추정 오차는 3.9°의 성능을 보였으며, 네트워크의 추정 속도는 42 FPS(Frame per second)로 측정되었다.
본 논문은 데드비트 외란 관측기를 사용한 외부 부하 외란 보상과 파라미터 추정기에 의한 보상 이득의 조정을 나타내고 있다. 결론적으로 PMSM의 응답은 지표 시스템을 따른다. 부하 토크 보상 방법은 데드비트 관측기로 구성된다. 노이즈 영향을 감소시키기 위해 MA 처리에 의해 구현된 후단 필터를 적용하였고, RLSM 파라미터 추정기를 가진 파라미터 보상기가 주어진 실제 시스템의 이득 계산시 사용된 파라미터로 가상 동작하여 이득이 오차가 없는 것처럼 동작하게 한다. 제안된 추정기는 문제를 풀기 위해 고성능 외란 관측기와 조합하여 사용한다. 제안된 제어 시스템은 부하토크와 파라미터 변화에 대해 강인하고 정밀한 시스템이 된다. 이상의 제안된 시스템의 안정성과 유용함이 컴퓨터 시뮬레이션과 실험을 통하여 확인되었다.
SoC 환경에서 효과적인 동영상 압축을 지원하기 위한 고집적 움직임 추정기를 제안한다. MPEG-4나 H.263과 같은 이동통신 향동영상압축 표준을 사용할 때, 움직임 보상, 모드 결정, 움직임 벡터 예측 및 차분 벡터 계산 등과 같은 기능은 MCU의 잦은 처리를 필요로 한다. 그러나. 제안한 움직임 추정기는 이러한 기능을 집적함으로써, 동영상 압축을 위한 MCU의 간섭을 최소로 하는 SoC 개발을 가능하게 한다. 또한 제안한 움직임 추정기는 움직임이 없는 배경에 대해서는 움직임 추정을 생략하거나 모드 결정을 통해서 INTRA 모드일 경우 반화소 단위 움직임 추정을 회피하는 기능을 구현함으로써 저전력 소모를 실현한다.
정보량이 많은 고화질의 동영상을 실시간으로 전송하기 위하여 압축 알고리즘을 필수적으로 사용하고 있으며, 시간적 중복성을 제거하는 동영상의 압축방법은 움직임 추정 알고리즘을 사용한다. 본 연구에서 설계하고자 하는 움직임 추정기는 블록정합 알고리즘이며, MPEG 부호기에서 사용되는 DCT 연산 결과인 DC 값을 이용하여 화면의 밝기를 판단한다. 움직임 추정기는 휘도 신호 8비트 모두를 사용하지 않고, 화면 밝기에 따른 비트 플레인(bit plane)에서 3비트만 선택하는 비교선택기를 이용한다. 본 연구에서 제안한 비교 선택기는 I-Picture만을 계산한다. I-Picture에 의해 계산된 선택 비트는 I, P와 B Picture의 움직임 추정 연산에 사용함으로서 움직임 추정기의 크기를 줄일 수 있는 구조를 제안하였다. 제안된 움직임 추정기의 고찰을 위하여 실험에 사용된 표준 동영상의 해상도는 352×288이며, DCT 연산의 처리 블록은 8×8이며, 탐색 영역은 23×23이다. 제안된 알고리즘은 C언어로 모델링하였으며, 기존 완전탐색방법과 PSNR을 비교한 결과 사람의 시각으로 거의 구별할 수 없는 작은 차이(0~0.83dB)가 나타남을 알 수 있었다. 본 연구에서 제안한 움직임 추정기의 하드웨어 크기는 기존 구조Ⅰ보다 38.3%, 기존 구조Ⅱ보다 30.7% 줄일 수 있었고, 메모리 크기는 기존 구조Ⅰ,Ⅱ보다 31.3% 줄일 수 있었다.
영구자석 동기 전동기의 PI 전류 제어기 이득은 대역폭과 파라미터에 의해 결정된다. 파라미터 추정 시 필요한 전류 제어기 이득을 임의로 설정할 수밖에 없다는 문제가 있다. 본 논문은 정지좌표계에 대해 회전하는 전압 신호를 인가하여 초기 위치를 추정함과 동시에 인덕턴스를 일정 오차 내로 추정하여 빠르게 인덕턴스를 추정하고, 이를 이용해 전류 제어기 이득을 전동기의 전기적 파라미터에 맞게 설정할 수 있는 방식을 제안한다.
수중에서 음원까지의 거리를 추정하는 방법들이 연구되어 왔다. 그 가운데 초점 빔 형성기를 사용한 거리 추정 기법은 낮은 신호대 잡음비를 갖는 환경에서 우수한 성능을 갖는 것으고 알려져 있으나 다중 음원 환경에서는 성능 저하가 초래된다. 이에 본 논문에서는 두 개의 초점 빔 형성기를 사용하여 거리를 추정하는 방법을 제안하였다. 또한 표본화 주파수가 낮으면 초점 빔 형성기를 정확하게 원하는 위치로 지향할 수 없기 때문에 빔 패턴의 왜곡이 발생하게 되고, 그 결과 거리 추정 기법의 성능 저하를 초래한다. 그리고 이 논문에서는 표본화 주파수가 초점 빔 형성기를 이용하는 거리 추정 기법에 미치는 영향에 대해서도 고찰하도록 한다. 시뮬레이션을 통해 연구된 내용들을 검증하였다.
부하의 영향은 전동기의 정밀한 속도조절에 있어서 중요한 요소이다. 본 연구에서는 수학적 모델로 용이하지 않은 부하 및 수학적 모델의 오차와 비선형항을 포함하는 외란을 하나의 상태로 정의하고, 이를 추정할 수 있는 상태 관측기를 설계한다. 그리고 상태 관측의 추정오차가 0으로 수렴할 수 있도록 관측이득을 설정하고, 추정된 상태를 백스텝핑 제어기에 사용하여 정밀한 속도 추종이 가능한 제어기를 설계한다. 1 [hw] 급의 매입형 영구자석 동기전동기에 적용한 결과 우수한 상태관측과 추종 성능을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 페이딩 채널 환경에서 훈련 신호을 이용하는 자기 상관 함수 기반의 반송파 주파수 오차 추정기를 제안한다. 제안된 주파수 동기화 기법은 기존의 자기 상관 함수 기반의 추정기와 비교하였을 때 자기 상관 함수 계산 과정에서 보다 낮은 계산 복잡도를 가진다. 실험 결과를 통하여 제안된 반송파 주파수 오차 추정기가 기존의 방식보다 향상된 성능을 가지며, 제안된 추정기의 성능이 CRLB(Cramor-Rao lower bound)에 근접함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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