본 논문에서는 이동 목표물을 추적하기 위하여, 다수 무인항공기의 측정치를 이용한 목표물의 위치와 속도 추정기법을 제안하였다. 항공기와 목표물 사이의 상대거리와 시선각 정보를 이용하여 목표물의 위치, 속도 성분을 추정하는 확장필터를 구성하였다. 다수의 항공기 간 정보교환과 계산이 용이하도록 공분산 역행렬 형태의 정보필터를 설계하였다. 개별 확장필터, 부분 분산형 확장필터, 분산형 확장필터를 이용한 수치 시뮬레이션을 수행하여, 제안된 분산형 확장필터의 이동 목표물 추정 및 추적 성능을 검증하였다.
컴퓨터 시각 인식 방법을 이용하여 얼굴의 3차원 움직임 량을 추정하고자 하는 연구는 가상 현실 환경에서 얼굴 움직임에 의한 3차원 그래픽 화면 조정, 시뮬레이터에서의 훈련자 얼굴 움직임에 의한 화면 조정 및 모니터상의 시선 위치 파악 등을 위해 필수적으로 요구되는 기술로서 최근 활발히 연구되고 있다. 기존에 얼굴의 3차원 움직임 량을 추정하고자 하는 연구들은 대부분 확장 칼만 필터(extended kalman filter)를 이용하였으나, 이러한 방법은 필터의 초기 값을 정확하게 설정해야하는 제약 요소를 갖고 있으며, 또한 얼굴의 회전 방향 변화 시 이에 대처하지 못하는 경우 역시 종종 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 확장 칼만 필터의 변형 형태인 반복적 확장 칼만 필터를 이용하여 얼굴의 3차원 움직임 량을 추정하였다. 반복적 확장 칼만 필터에서는 확장 칼만 필터에서 계산되어 나오는 추정 오차 공분산 행렬 값이 미리 정해진 임계치보다 커지는 경우, 현재 얼굴의 움직임 량을 제대로 추정하지 못하고 있는 것으로 판단하여 칼만 필터에서 사용하는 회전 및 이동 속도, 그리고 회전 및 이동 각 속도를 변형함으로써 얼굴의 움직임 량을 정확하게 추정할 수 있도록 하는 방법이다. 실험 결과 반복적 확장 칼만 필터를 사용하였을 경우에 얼굴의 급격한 회전 방향 변화에도 얼굴의 3차원 움직임 량을 정확하게 추정할 수 있음을 알 수 있었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제40권3호
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pp.217-222
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2016
본 논문은 수정된 Gram-Schmidt와 결합한 Potter 또는 Carlson 알고리즘을 가지는 제곱근 확장 칼만 필터에 의한 영구자석 동기전동기의 센서리스 속도 제어에 관한 연구이다. 일반적으로 반올림 오차에 기인하는 칼만 필터의 민감도는 잘 알려진 문제이다. 제곱근 개념과 칼만 필터의 결합은 수치적 성능을 향상할 수 있고 발산과 같은 불안전한 문제를 풀 수 있다. 본 논문에서는 제곱근 확장 칼만 필터의 구현을 위한 설계와 분석을 수행하였다. 설계된 제곱근 확장 칼만 필터의 추정 성능을 입증하기 위해, 고속, 저속, 역 회전, 파라미터 변동, 부하 변동 실험 등 여러 운전 조건 아래에서 실험 결과들을 분석하였다. 또한, 프로그램 코드 크기 및 연산 시간을 비교하였다. 실험적 결과들은 제곱근 확장 칼만 필터에 의한 영구자석 동기전동기의 센서리스 속도 제어가 양호함을 보인다.
위성의 실제 궤도를 실시간하에서 추정(real-time estimation)하기 위해 지구 비대칭 중력장, 지구 대기의 저항력,그리고, 태양과 달의 위성체에 대한 섭동의 영향을 받는 지구 근방의 위성을 동력학적 모델로 선택하였다. 위성 관측소에서 얻게될 가상의 위성 궤도 자료들은 실제 관측에서 나타날 수 있는 관측 잡음(measurement noise)뿐 아니라 추적소 고도 등의 불확실한 요소들을 포함한다. 또한 수치 모델에서 고려치 못한 섭적 난수에 의해 만들었다. 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter)의 특성을 알아 보기 위해 일차원에서의 자유낙하체에 대한 거리와 속도 추정의 모의 실험을 비교하였고, 뱃치추정 알고리즘, 순차 추정 알고리즘의 모의 실험이 거리변화율의 자료를 이용하여 확장 칼만 필터와 비교하였다. 그 결과, 확장 칼만 필터 알고리즘은 빠른 수렴 속도를 갖는 특성을 가지며, 실시간하에서 완전하지 못한 수치 모델로 실제 궤도를 결정하고 궤도 요소를 추정하는데 효과적임을 알 수 있다.
시간 및 주파수 특성 분석이 용이한 웨이블릿 변환을 네트워크화 시킨 웨이블릿 신경 회로망의 파라미터 학습 방법에는 오차 역전파 알고리듬 및 유선 알고리듬 등이 있으나 이러한 학습 방법들은 수렴 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 웨이블릿 신경 회로망의 최적 파라미터를 결정하기 위한 학습방법으로 확장 칼만 필터 알고리듬을 제안한다. 일반적으로 확장 칼만 필터 알고리듬은 복잡한 연산 과정에 불구하고 적은 학습 횟수로 빠른 수렴 특성을 가진다. 제안한 방법의 효율성을 검증하기 위해 확장 칼만 필터 학습 방법을 적용한 웨이블릿 신경 회로망을 혼돈 시스템 동정에 적용하여 경사 하강법을 사용한 기존의 신경 회로망에 비해 더 양호한 성능을 가짐을 검증하고자 한다.
언센티드 칼만 필터 기반의 역방향 필터를 유도하고 시뮬레이션 테스트를 통하여 확장 칼만 필터, 언센티드 칼만 필터, 그리고 확장 칼만 스무더로부터의 위치결과와 비교 분석하였다. 시뮬레이션은 GPS의 수신환경이 극단적으로 좋지 않을 경우를 고려하여 $40m{\times}40m $ 의 공간에서 4개의 곡선 그리고 5개의 직선구간으로 이루어진 궤적에서 시작점과 끝점만을 기지점으로 가정하여 수행하였다. 실험 결과 스무더는 순방향 필터에 비하여 최대 위치 오차값이 약 8~9m 정도 크게 감소하는 결과를 보여주었다. 스무더의 경우 위치오차를 직선구간과 곡선구간으로 나누어 분석하였는데, 언센티드 칼만 스무더가 확장 칼만 스무더에 비하여 직선 구간에서는 최대 10cm, 곡선 구간에서는 최대 23cm 향상된 결과를 나타내었다.
인터넷을 비롯한 대다수의 정보검색에서 사용자가 느끼는 공통된 어려움중의 하나는 검색결과가 너무 많다는 것이다. 본 연구는 검색결과를 줄이는 방법의 하나로써 검색 문헌에 대한 정제 방법에 대하여 논의한 것이다. 궁극적으로 종전의 검색시스템에서 제대로 고려하지 않은 개념망을 통한 질의어 확장과 확장 질의어와 전처리된 문서와의 유사도 측정을 통한 문서의 선택, 백과사전 정보에 의한 의미 확장과 클러스터링, 필터링 기법 등이 정보검색의 효율을 향상시키는데 효과적인 방안임을 제안한다.
본 논문에서는 비선형성을 가지는 측정방정식의 상태값을 효과적으로 추정할 수 있는 확장칼만필터(Extended Kalman Filter/EKF)와 확장칼만필터의 변종들 그리고 코스트 레퍼런스 파티클필터(Cost-Reference Particle Filter/CRPF)를 이용하여 이차원 공간에서 표적추적 성능에 관하여 연구한다. 확장칼만필터의 변종으로 분산점칼만필터(Unscented Kalman Filter/UKF), 중심차분칼만필터(Central Difference Kalman Filter/CDKF), 제곱근 분산점칼만필터(Square Root Unscented Kalman Filter/SR-UKF) 그리고 제곱근 중심차분칼만필터(Square Root Central Difference Kalman Filter/SR-CDKF)를 소개한다. 본 연구에서는 노이즈가 불확실한 표적에 대하여 몬테카를로 시뮬레이션 기법을 이용하여 각 필터들의 평균제곱오차(Mean Square Error/MSE)를 계산하였다. 시뮬레이션 결과 확장칼만필터의 변종들 중에서 제곱근 중심차분칼만필터가 속도와 성능 면에서 가장 우수한 결과를 보여주었다. 코스트 레퍼런스 파티클 필터는 확장칼만필터와 다르게 노이즈의 확률 분포를 알 필요가 없다는 유리한 특성을 가지고 있으며 시뮬레이션 결과 제곱근 중심차분칼만필터보다 처리속도 및 정확도 면에서 우수한 결과를 보여주었다.
우리는 본 논문에서 이차 칼만 필터를 이용한 영상 기반 객체 추적분야의 새로운 알고리즘을 제안한다. 최근에 발표된 이차 칼만 필터는 영상 기반의 객체의 실제 3차원 공간의 위치를 추적하는 것에는 아직 적용되지 않았다. 2차원 영상 내의 위치를 3차원 공간상의 위치로 환원시키는 것은 비선형적 변환을 수반하기 때문에 그에 맞는 추적 알고리즘을 사용해야만 한다. 이러한 상황에서, 비선형 수식을 이차식으로 근사화하는 이차 칼만 필터가 선형으로 근사화하는 확장 칼만 필터보다 더 정확한 성능을 낼 수 있다. 우리는 동일한 상황을 가정하여 확장 칼만 필터, 무향 칼만 필터, 파티클 필터, 그리고 우리가 제안한 이차 칼만 필터를 이용하여 객체를 추적하고, 그 결과를 비교해 본다. 결론적으로 이차 칼만 필터가 발산율이 확장 칼만 필터에 비해 거의 절반가량 감소하며, 추적 정확도 측면에서 무향 칼만 필터에 비해 1% 가량 우수한 성능을 나타낸다.
본 논문에서는 사용자의 개인적 취향에 맞는 음악을 추천할 수 있는 사용자 감성/상황 정보 융합 기반의 협업 필터링의 확장을 이용한 음악추천시스템을 소개한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 확장된 협업 필터링 방식을 사용하여 추천을 해준다. 이를 위해 본 논문에서는 추천의 근거가 되는 감성과 무드를 Thayer 음악 무드 모델을 이용하여 총 12 가지의 감성 정보, 8 cluster 의 무드 정보로 분류했다. 또한 사용자의 상황 정보, 활동 & 날씨 & 시간에 대해서도 분류하였다. 분류된 정보는 음악감상 UI 를 이용하여 사용자 별 감성, 상황 그리고 음원의 무드 정보로 수집이 되었고, 수집된 정보를 기반으로 사용자 감성과 청취 곡 횟수를 퓨전하여 평가치 매트릭스를 만들었으며, 이를 바탕으로 단계적 협업 필터링에 의해 사용자 취향에 맞는 음악을 추천해 주는 방법이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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