본 논문은 추가 비용 없이 전기자동차(EV) 주행 범위를 확장하기 위해 에너지 효율적인 전기자동차 주행 프로파일을 도출하는 새로운 시스템 수준의 프레임 워크를 소개한다. 이 논문은 먼저 운전 차량에 작용하는 힘과 모터 효율을 고려한 전기차 파워 트레인 모델을 구현한 후, 경로에 의해 정의된 주행 임무에 대한 최소 에너지 주행 프로파일을 도출한다. 이를 위해서 본 프레임워크는 먼저 최적화 문제를 공식화하고, 가중치 계수를 이용한 동적 프로그래밍 알고리즘을 사용하여 에너지 소비와 운전 시간을 모두 최소화하는 주행 프로파일을 도출한다. 본 논문은 주행 시간 제약을 만족시키기 위한 다양한 가중치 계수 도출 방법을 소개한다. 시뮬레이션 결과, 제안 된 스케일링 알고리즘의 연산시간이 이진 검색 알고리즘 및 탐욕 알고리즘보다 각각 34 % 및 50 % 더 작음을 보여준다.
자체 배터리를 기반으로 동작하는 능동형 RFID(Radio Frequency IDentification)시스템에서 태그의 에너지 절약은 매우 중요하다. 표준 프로토콜은 태그의 에너지를 절약하기 위해 태그의 Sleep모드를 이용하여 에너지를 절약한다. Sleep모드로 동작중인 태그들은 리더로부터 특수한 신호를 수신하면 깨어나게 되며, Sleep명령어를 수신하기 전까지 지속적으로 Rx모드를 유지하여 에너지를 낭비한다. Overhearing은 태그를 목적지로 하지 않은 프레임을 수신하여 불필요한 에너지를 소모하는 상태를 말한다. 우리의 분석에 따르면 Overhearing으로 인하여 태그가 소모하는 에너지는 필수적으로 소모하는 에너지보다 수십 배나 많이 발생했다. 우리는 이 문제를 제거하기 위해 효과적인 통신 구간을 미리 태그에게 알려주는 RANO(Reservation Aloha for No Overhearing) 프로토콜을 제안한다. 우리는 실제 구현을 통해, 태그의 수, 데이터의 크기를 바꿈으로써 제안된 프로토콜의 성능을 평가하였다. 실험 결과, 제안한 프로토콜이 표준 프로토콜보다 에너지를 약 22배 절약하였다.
본 논문에서는 음성 신호를 이용해서 화자의 감정을 인식하기 위해 3가지 시스템을 구축하고 이들의 성능을 비교해 보았다. 인식 대상으로 하는 감정은 기쁨, 슬픔, 화남, 두려움, 지루함, 평상시의 감정이고, 각 감정에 대한 감정 음성 데이터베이스를 직접 구축하였다. 피치와 에너지 정보를 감성 인식의 특징으로 이용하였고, 인식 알고리듬은 MLB(Maximum-Likelihood Bayes)분류기, NN(Nearest Neighbor)분류기 및 HMM(Hidden Markov Model)분류기를 이용하였다. 이 중 MLB 분류기와 NN 분류기에서는 특징벡터로 피치와 에너지의 평균과 표준편차, 최대값 등 통계적인 정보를 이용하였고, TMM 분류기에서는 각 프레임에서의 델타 피치와 델타델타 피치, 델타 에너지와 델타델타 에너지 등 시간적 정보를 이용하였다. 실험은 화자종속, 문장독립형 방식으로 하였고, 인식 실험 결과는 MLB를 이용해서 $68.9\%, NN을 이용해서 $66.7\%를 얻었고, HMM 분류기를 이용해서 $89.30\%를 얻었다.
본 논문에서는 윈도우즈용 음성인식 software "voice access"를 개발하여 연구한 실시간 음성검출 알고리즘에 관해 소개한다. 이 음성검출 알고리즘은 200 sample 단위의 프레임 에너지, 프레임 영교차율, 음성의 길이를 음성검출의 파라메타로 사용한다. 각 파라메타의 문턱값은 신호의 평균값, 잡음의 표준편차, 미디안 표준편차와 한국어의 음성적 특성을 고려하여 설정하였으며 주변의 환경에 적응해 가며 문턱값을 조정하므로 주변 잡음환경의 변화에 대해서도 강인한 음성검출 결과를 보여준다. 또한 실시간으로 음성을 검출하므로 실용성이 높다. 음성의 검출은 일반사운드 카드를 통해 16-bit의 8KHz로 샘플링된 신호를 사용한다. 음성검출을 위한 분석은 200 sample 씩 하고 100 sample 씩 overlap 하면서 수행한다. 음성검출을 위한 모든 분석은 특별한 DSP의 도움없이 486D 이상에서 실시간으로 구현했다.시간으로 구현했다.
TV나 스피커가 부착되는 PC Monitor에서는 스피커에서 나오는 음향에너지로 인한 진동으로 물결무늬모양의 화면떨림현상이 발생하는데 이를 감소시키기 위해 본 연구에서는 모니터에서의 스피커 부착부분에 대한 개선이 아닌 CRT 자체를 개선하여 어떤 형태의 모니터에 장착하여도 Microphonic현상이 최소화될 수 있는 CRT를 개발하고자 한다. 본 연구에서는 15" CRT를 대상으로 Microphonic현상의 원인규명과 개선안을 도출하였다. Microphonic현상의 주파수분석과 모드분석을 통해 원인을 규명하고 중요부품을 위주로 유한요소해석모델을 구현하였으며 이를 이용하여 중요인자 중 개선이 쉬운 스프링과 프레임에 대한 형상개선을 통해 Microphonic현상수준을 크게 개선하였다. 특히 17" 프레임에 대한 구체적인 개선형상은 실험계획법을 사용하여 도출하였다. 15" GoldStar CRT의 경우는 동일모델에서 최고수준으로 현재 생산 판매되고 있다. 현재 생산 판매되고 있다.
본 연구는 간편하게 스마트폰에서의 전력 소모를 분석 할 수 있는 프레임워크를 제시한다. 스마트폰은 제한적인 전력 공급을 가지기 때문에 개발자와 사용자는 전력 소모에 최적화된 응용프로그램을 개발하고 선택할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 전력소모 분석 프레임워크를 제공 함으로써 전력 모델 생성, 전력 소모 추정, 추정 데이터 분석 기능을 제공 한다. 본 연구의 프레임워크를 이용해서 Nexus one, Desire, Galaxy S의 전력 소모 분석을 한 결과 평균 80% 이상의 정확도를 얻었다.
디지털 미디어의 발전과 네트워크의 발전에 따라 영상 콘텐츠에 대한 사용이 늘어나고 있다. 이에 따라 저작물의 불법적 사용이 증가되고 이를 막기 위한 기법의 일환인 스크램블링 방법이 사용되고 있다. 스크램블링은 계산 비용과 에너지 소모를 줄이고 디지털 저작권 관리의 사용제어에 대한 요구사항을 만족시키기 위해 사용된다. 스크램블링은 일반적으로 동영상 압축의 변환 계수에 대한 헤더부분만을 암호화하거나 블록으로 나누고 변경과 회전을 통하여 난독화를 발생시킴으로 저작물을 대한 보호한다. 본 논문은 영상을 프레임 단위로 적출하여 영상 프레임이 가지는 색상정보 값에 난독화를 한 후 블럭 암호화 알고리즘을 적용한 스크램블링 기법을 제안한다.
본 논문에서는 적응적인 웨이블릿 변환에 기초한 저속 비트율 비디오 코딩 방법의 새로운 알고리즘을 제안한다. 접근 방법은 양자화된 웨이블릿 계수들이 웨이블릿 서브밴드 구조내에서 중복성을 활용하는 메커니즘에 의해서 전처리 된다면 코딩 절차가 더욱 효과적으로 나타난다. 그러므로 본 논문에서는 코딩부분의 최적화 활동에 초점을 맞추어 완전한 중복 블록 움직임 보상된 에어프레임에서 일치를 확보하기 위해 이용하고, 향상된 코사인 윈도우를 적용하였다. 또한 웨이블릿 변환은 각 일치한 움직임 보상된 에러 프레임을 전체적인 에너지 컴팩션에 도달하도록 적용된다. 움직임 벡터의 수평적, 수직적 컴포넌트는 적응적 산술적 코딩을 사용하여 독립적으로 인코드되는 반면에 의미있는 웨이블릿 계수는 적응적 산술 코딩을 사용함에 의해서 비트-플레인 순서로 인코드된다. 제안된 부호기는 28Kbits에서 PSNR이 평균적으로 각각 대략 2.07과 1.38dB에 존재하는 H.263과 ZTE를 초과한다. 전체순서 코딩에 대하여도 3DWCVC 방법은 평균적으로 각각 0.35와 0.71dB을 나타내는 H.263과 ZTE보다 우수한 성능을 보인다.
본 논문에서는 고정되지 않은 배경의 동영상에서 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 추적에 기반을 둔 기법으로 크게 세 단계의 과정으로 이루어져 있다. 첫 번째 단계는 초기 분할로서, 사용자의 반응을 이용하여 첫 프레임의 분할 결과를 획득하는 과정이다. 초기 분할을 통해 획득된 결과 샘플은 커널 밀도 추정을 이용하여 각 매크로 블록별 컬러 확률 밀도 함수를 생성하는데 사용된다. 두 번째 단계에서는 각 프레임에 대해 이전 프레임의 경계 정보와 움직임 벡터를 이용하여 일치성 띠를 생성하고, 생성된 띠에 대한 시공간 확률을 추정한다. 마지막 단계에서는 각 픽셀별 컬러, 시공간, 스무드항의 합으로 구성된 에너지 함수를 최소화하여 최종 결과를 획득한다. 실험 결과를 통해서 본 논문에서 제안하는 기법이 정확한 분할 결과를 추출하는 지 다양한 테스트 영상을 통해 확인한다.
태양열을 이용한 발전은 신재생에너지 사업으로 현재 각광을 받고 있는 분야 중의 하나이다. 본 논문에서는 3kv급 태양열 집전기를 유한요소법을 이용하여 돌풍이 불 때 풍하중에 의한 안전성을 평가하였다. 태양열 집전기는 옥외에 설치가 되므로 바람에 대한 영향을 가장 많이 받게 되는데 풍하중은 특히 강한 태풍이 불 때에 가장 높은 설계변수로 자중이나 프레임이 태양을 트레킹 할 때 생기는 동역학적인 변수보다도 크게 된다. 기존에 풍압력에 대한 산술식이 있지만 구조에 따라 적용하는 방법이 다르므로 돌풍이 불 때의 풍속을 적용, 유한요소법을 이용하여 우선 플레이트 프레임 표면에 발생하는 표면 압력을 계산하였다. 구한 표면 압력으로부터 플레이트 부분에 작용하는 하중으로 환산을 구조물에 대입하였고, 구조물이 크고 Mesh수에 문제로 인해 프레임을 두 부문으로 나누어서 포스트 부문과 플레이트 부분에 적용하여 해석하였다. 포스트의 경우에는 플레이트에서 받은 풍하중을 벡터로 나누어서 적용하였고 플레이트 부분에서 작용하는 자중을 고려하여 적용하였다. 플레이트의 경우 돌풍에 안정적이라 하더라도 변형량이 높을 경우를 적용하였다. 포스트 부분과 플레이트 연결부에서도 보강을 통하여 적정범위의 응력이 집전기에 문제가 발생할 수 있으므로 적정한 범위의 변형량을 유지하기 위해 설계변경 하여 안전한 구조물이 되도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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