한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.153-156
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2001
본 논문에서는 하이브리드 패턴 벡터를 이용하여 차량 번호를 실시간으로 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 차량 입력 영상에서 전처리 과정을 거쳐 번호판의 수평 및 수직 명암값 빈도수 변화를 이용해 번호판 영역을 추출하고 하이브리드 패턴을 적용해 더 정확한 번호판 문자 및 숫자를 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 번호판 추출 과정에서는 번호판 영역의 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되는 특성 및 번호 판 영역의 상대적인 크기의 특성과 수평 및 수직 빈도 수를 추하여 입력된 차량영상에서 번호판 영역을 추출한다. 또한 번호판 영역에서 잡음 제거와 세선화(Thinning)를 적용해 문자 및 숫자를 하이브리드 패턴 벡터를 적용하여 문자의 크기, 문자와 문자 사이의 밀집도의 특성, 이동에 무관한 특성을 이용해 차량 번호를 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법들을 적용한 결과 기존의 원형 패턴 벡터 보다 훨씬 계산 속도가 빠르며, 차량 번호판의 크기에 관계없이 잡음에 영향을 받지 않고 차량 번호를 실시간으로 처리할 수 있는 가능성을 제시하였고, 번호판 영역이 불규칙한 조명 상태에서도 더 정확한 차량 번호를 인식 할 수 있는 알고리즘을 본 논문에서 제안하였다.
본 논문은 개선된 Complex 방법을 이용한 하이브리드 퍼지 PID 제어기의 최적 자동동조 알고리즘을 제안한다. 제어응답은 퍼지제어기의 환산계수 값에 의해 여러 종류, 여러 형태로 변화하기 때문에 해당하는 제어계의 평가 기준을 만족하도록 제어 파라미터 값을 정하는 것이 중요하다. PID 파라미터 조정법에는 많은 방법이 제안되어 왔었다. 대표적인 예로서 Ziegler-Nichols, Cohen-Coon, Chien-Hrones-Reswick(CHR) 등에 의해 제안된 방법들이 있다. 본 논문에서는 개선된 Complex 방법을 이용한 강력한 자동동조 알고리즘이 하이브리드 퍼지 PID 제어기의 성능을 자동적으로 개선하기 위해 사용된다. 이 알고리즘은 하이브리드 퍼지 PID 파라미터와 환산계수를 제어출력 변화율과 제한조건에 따라 자동으로 추정한다. 지연시간을 갖는 1계, 2계 공정에 적용하고. 공정출력 기준치는 단위 입력으로 한다. 제어 결과의 성능평가를 위해 ITAE(Integral of Time multiplied by the Absolute value of Error)가 사용되며, 또한 제어기의 오버슈트도 토의된다.
본 논문에서 임의의 데이터가 입력되면 기준 영상 중에서 가장 유사도가 큰 영상을 찾아 국부 승리자로 선택하고, 그 국부 승리자 중에서 전체 승리자를 선택하여 최종 출력값을 얻는 계층적 FGNN(Fuzzy Genetic Neural Network)을 제안하고, 이에 하이브리드 퍼지 소속함수와 유전자 알고리즘을 적용하였다. 하이브리드 퍼지 소속함수는 입력 값을 0~1 사이의 값으로 함으로써 시스템의 속도를 빠르게 하고 유전자 알고리즘을 입력값을 일정한 오차 이내로 하여 최적의 영상을 얻도록 하였다. 위의 계층적 FGNN 알고리즘을 회로 설계 및 검증하였다. 또한 제안한 FGNN을 이용하여 영상에 포함된 잡음을 제거하고, 이와 유사한 구조를 가진 FDNN(Fuzzy Decision Neural Network) 성능보다 FGNN의 성능이 우수함을 여러 가지 영상을 통하여 확인하였다. 또한 모의 실험 결과 영상에 대한 평균자승오차(MSE : Mean Square Error)를 비교하였으며, 그 결과 하이브리드 퍼지 함수와 유전자 알고리즘을 적용한 FGNN이 메디안 필터, OC, CO, FDNN 등에 비해 우수함을 확인하였다. FGNN 알고리즘을 Top-Down 방식으로 VHDL(VHSIC Hardware description Language)을 이용하여 코딩(Coding)하고, Synopsys 툴을 이용하여 하드웨어를 설계하였다. 이 알고리즘의 하드웨어는 총 5개의 블록으로 가지고 있고 각각의 블록은 파이프라인 형태로 구성하고, 이는 Synopsys 툴을 이용하여 동작 및 성능을 검증하였다.
스마트폰의 활용 범위가 점점 확장됨에 따라 데이터 통신량도 증가되어 가고 있으며, 데이터 유출을 방지하기 위해 다양한 암 복호화 알고리즘을 필요로 하고 있다. 본 논문에서는 기존의 비대칭 알고리즘과 대칭 알고리즘을 이용한 하이브리드 암 복호화 기반 데이터 교환방법을 제안한다. 비대칭 알고리즘은 RSA방법을 사용하여 상호간에 대칭키의 절반인 반키(Half Key)를 교환할 수 있도록 하였으며, 대칭 알고리즘은 AES를 사용하여 데이터를 암 복호화 할 수 있도록 하였다. 또한 기존의 AES 알고리즘의 S-Box와 키 스케쥴링 과정을 변형하여 무차별 대입 공격에 대해 방어할 수 있도록 하였다. 그 결과 기존의 비대칭 또는 대칭 알고리즘을 단독으로 사용하는 방법보다 안전하고 빠른 보안수준을 보장할 수 있음을 확인하였다.
이동 컴퓨터들은 다른 컴퓨터들과 통신하기 위하여 무선채널을 사용한다. 효율적인채널 할당은 이동 컴퓨터 시스템 설계의 핵심부분이다. 유한개의 채널들은 처리력을 최대로 하고 채널 간섭을 피하기 위하여 효율적으로 할당되어져야 한다. 채널 할당 알고리즘들은 크게 집중형 채널 할당 알로리즘과 분산형 채널 할당 알고리즘으로 나누어지며, 그것들은 상반관계에 있다. 본 논문에는 고정 채널 할당 정책에 기반한 분산 채널 할당 알고리즘에 집중형 채널 할당 알고리즘을 혼합한 하이브리드 채널 할당 알고리즘을 제안하고, 그것의 성능을 평가한다.
멀티미디어 서비스는 트래픽 특성이 비대칭이기 때문에 하향링크의 무선 자원 관리의 중요성이 부각되고 있다. 여기서 제안되는 알고리즘은 기존의 전력 기반의 알고리즘을 조합한 하이브리드 형태의 알고리즘으로 현재 셀의 상황에 따라서 admission control의 형태가 바뀌는 방식이다. 본 논문에서는 하이브리드 형태의 알고리즘과 기존의 전력 기반의 알고리즘을 simulation을 통해서 비교 분석한다.
본 논문은 하이브리드 전기 추진 시스템의 전력 제어에 관한 연구를 수행하였다. 하이브리드 전기 추진 시스템은 기본적으로 발전기와 축전지 전원을 이용하여 선박을 추진하는 시스템이다. 하이브리드 추진 시스템은 공급되는 전력을 최소화하기 위한 제어 알고리즘으로 동작한다. 본 논문에서는 하이브리드 전기 추진 시스템의 효율을 증가시키기 위한 축전지 충전 알고리즘을 제안한다. 실험을 통하여 제어 알고리즘이 하이브리드 전기 추진 시스템에서 정상적으로 동작하는 것을 알 수 있었다.
본 연구에서는 반복 학습제어 이론을 기초로 하는 하이브리드 신경망 제어기를 제안한다. 신경망으로는 백프로퍼게이션(backpropagation) 신경망을 사용하고, 기존의 반복 학습 제어 이론의 단점을 보안한 제어 알고리즘을 제안한다. 백프로퍼게이션 신경망의 맵핑(mapping)의 특징으로 원하는 목표 패턴에 추종할 수 있는 출력 패턴을 생성하고 반복 학습에 소요되는 학습시간을 줄일 수 있다. 실험결과에서 보듯이 제안된 제어 알고리즘은 목표패턴에 수렴함을 알 수 있다. 제시한 알고리즘은 CD-ROM 드라이브와 같은 광디스크 드라이브류의 초점 제어 등에 응용할 수 있다.
본 논문에서는 접촉하는 두 물체의 동적접촉문제를 해석하기위한 음해법과 양해법을 합성한 새로운 하이브리드 해석방법을 제안하였다. 그리고 양해법의 결과를 기준으로 하여 그 계산정도를 비교하고 제안한 방법의 정도와 효율의 유효성을 조사하였다. 얻어진 결과를 요약하면 아래와 같다. 1) 마찰을 고려한 음해법과 양해법의 정식화를 통하여 접촉상태에서 분리가 일어날때 까지를 표현할 수 있는 새로운 알고리즘을 제시하였다. 2) 본 방법은 종래의 음해법에 비해 계산시간이 짧고 계산정도는 거의 비슷한 결과를 보였다. 3) 하이브리드법은 알고리즘의 변경이 간단하고, 동적접촉문제의 해석을 위한 실용적인 면에 큰 장점을 가지고 있다.
본 논문에서는 하이브리드 패턴벡터를 이용하여 자동차의 고유 마크와 차량 번호를 실시간으로 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 차량 입력 영상에서 차량의 마크와 번호판의 수평 및 수직 명암값 빈도수 변화를 이용해 마크와 번호판 영역을 추출한다. 또한, 추출된 알고리즘으로부터 수평 수직 패턴을 적용해 자동차의 마크를 인식하고 하이브리드 패턴벡터를 이용하여 번호판의 문자 및 숫자를 인식하도록 하였다. 제안한 자동차 마크 및 번호판 추출 과정에서는 마크와 번호판 영역의 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되는 상대적인 크기의 특성과 수평 및 수직 빈도수와 패턴 벡터를 사용하여 마크 및 번호판 영역을 추출, 인식하도록하였다. 제안한 방법들을 적용한 결과, 차량 번호판의 크기에 관계없이 잡음에 영향을 받지 않고 차량의 종류와 번호를 실시간으로 처리할 수 있으며 차량번호판 추출 및 인식뿐 아니라 차량의 마크 추출 가능성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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