본 논문에서는 가장 덜 복잡한 공간부터 청소하는 공간 효율적인 새로운 로봇 청소 알고리즘인 SetClean 알고리즘을 제안한다. 청소 완료 시간이 길어지거나, 예측하기 어려운 경우에는 전체 청소 완료시간을 최적화하기보다는 가능한 빠른 시간에 가장 넓은 공간을 최대한 청소하는 것이 유리한 경우가 있다. 이를 위해 SetClean 알고리즘에서는 전체 공간을 셋 커버 알고리즘을 이용하여 청소 가능한 공간으로 구분하고, 단위 시간 당 청소 효율이 가장 높은 공간부터 청소를 진행하게 된다. SetClean 알고리즘은 해당 청소 가능 구역의 면적뿐만 아니라 로봇의 현재위치로부터 해당 청소 구역까지의 이동 거리, 청소 구역 내에서의 로봇의 회전으로 인한 지연 시간 등을 고려하여 최적의 청소 순서를 결정한다. 실험을 통해 SetClean 알고리즘의 동작 과정 및 성능을 보여준다.
최소분산프로세서는 정합장처리(Matched Field Processing : MFP)로서 해양 환경을 완전히 알고 있을 때 우수한 부엽(sidelobe) 억제 능력을 가지고 있다. 그러나 다중 표적 이 존재 시 최소분산프로세서는 선형 프로세서가 아니므로 각각의 표적에 의한 주엽(mainlobe) 뿐만 아니라 표적 상호간에 의한 부엽이 발생되므로 표적의 정확한 위치를 추정하지 못 할 수 있다. 따라서 본 논문은 해양에 분포한 다중 표적들의 위치를 추정하기 위하여 다중 표적에 의해 수신된 데이터벡터의 cross spectral density matrix(CSDM)에서 CLEAN 알고리즘을 기반으로 표적 각각의 데이터벡터를 분리 추출하여 CSDM을 산출하고 이를 비선형 프로세서인 최소분산프로세서에 적용함으로써 표적 상호간의 부엽들을 제거하여 표적의 수와 위 치를 정확히 추정 할 수 있는 방법을 제안한다.
본 논문은 다중 도메인 학습을 이용하여 화면 촬영 영상 내 모아레 무늬를 효과적으로 제거하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 먼저 화소값 영역과 주파수 영역에서 입력 영상의 모아레 무늬를 각각 제거한다. 다음으로 모아레 영상에서 clean edge map을 추정하고, 추정된 clean edge map을 가이드 정보로 사용하여 화소값 영역과 주파수 영역에서 얻은 결과 영상의 품질을 향상시킨다. 마지막으로, 독립적으로 향상된 두 결과 영상을 적응적으로 결합하며 모아레 무늬가 제거된 최종 결과 영상을 생성한다. 컴퓨터 모의 실험결과를 통해 제안하는 기법이 기존의 알고리즘보다 모아레 무늬를 더욱 효과적으로 제거할 수 있음을 확인한다.
Semiconductor Wet Station has a very important place in semiconductor process. It is important that to discharge chemical with fit concentration and temperature using chemical supply system for clean process. The chemical supply system which is used currently is not only difficult to make a fit mixing rate of chemical which is need in clean' process, but also difficult to make fit concentration and temperature. Moreover, it has high stability but it is inefficient spatially because its volume is great. We propose In-line System to improve system with implement analysis of fluid and thermal transfer on chemical supply system and understand problem of system.
Clean and well maintained roadway signs are important for preserving driver's safety. The existing signs on the roadway must be periodically re-painted in order to maintain clean state. However, current sign painting operations are manually performed now. These are very slow and workers are exposed to very dangerous and hazard working environment. In this paper, we present the method for automating this job with gantry robot and spray system. In addition, we suggest two design concepts to resolve the problem that it is impractical to make the gantry system so big as to cover whole lane width. In order to show the validity of this system, the painting operation is simulated and experimentally executed.
본 논문에서는 우리나라 해안에 설치된 GPS상시관측소(제주도, 호미곶, 주문진, 마라도, 팔미도, 울릉도, 영도) 데이터를 사용하여 각 관측소의 상대적 높이차를 구한 후, CLEAN 알고리즘에 의한 스펙트럼 분석을 실시함으로써 해양조석의 부하성분들 중에서 반일분조성분으로 인한 지각의 연직변동량을 추정하고, 이들을 일본과 우리나라 주변에 대하여 지역적으로 개량한 해양조석모델(NAO99jb)로부터 계산된 결과들과 비교$.$분석을 실시하고자 하였다. 그 결과, 총 4개의 반일분조($M_2, N_2, S_2, K_2$) 중 $M_2$와 $N_2$의 부하효과에 의한 부하성분의 진폭 및 위상 차를 결정하였으며, 관측된 부하성분의 진폭과 위상차는 모델에서 구한 부하성분의 진폭과 위상차와 거의 일치되는 양상물을 보이고 있었다. 그러나 주기의 문제로 인해 $S_2$, $K_2$ 반일분조에 대한 부하성분은 산출하지 못하였으며, 또한 일분조(Diurnal) 주기에서는 잡음의 양이 증가함으로 인하여 부하성분을 산출하지 않았다.
Semiconductor Wet Station has a very important place in semiconductor process. It is important that to discharge chemical with fit concentration and temperature using chemical supply system for clean process. The chemical supply system which is used currently is not only difficult to make a fit mixing rate of chemical which is need in clean process, but also difficult to make fit concentration and temperature. Moreover, it has high stability but it is inefficient spatially because its volume is great. We propose In-line System to improve system with implement analysis of fluid and thermal transfer on chemical supply system and understand problem of system.
본 논문에서는 시변가산유색잡음에 오염된 음성신호의 향상을 위한 MIMM(mixture interacting multiple model) 알고리즘을 제안 한다. 제안된 방법에서 음성신호는 혼합 은닉필터모델(hidden filter model: HFM)로 모델링되며, 잡음신호는 하나의 은닉필터로 모델링 된다. MIMM 알고리즘은 혼합 은닉필터모델에 의한 다중 Kalman 필터링에 기초한 회귀계산이기 때문에 계산량이 많아, Kalman 필터링 식의 구조적 측면에서 효율적인 계산이 가능하도록 알고리즘을 구현했다. 시뮬레이션 결과, 제안된 방법이 기존의 결과 [4,5]에 비하여 성능향상이 이루어 졌음을 보여 준다.
칼만/위너 필터에 근거한 음성향상 알고리즘은 잡음의 선험적 지식을 요구하고, 음성신호와 추정신호의 오차분산을 최소화하는데 중점을 두고 있어, 잡음에 대한 통계적 추정에 오류가 있을 경우 결과에 악영향을 미칠 수 있다. 그러나 H/sub ∞/필터는 잡음에 대한 어떠한 가정이나 선험적 지식을 요구하지 않으며, 최소상계 (Least Upper Bound)를 적용하여 추정된 모든 신호들로부터 최소에러 신호를 갖는 최상의 추정신호를 찾아내므로 칼만/위너 필터보다 잡음의 변화에 강인하다. 본 논문에서는 학습 신호로부터 은닉 마코프 모델의 파라미터를 추정한 후, 오염된 신호를 고정된 개수의 H/sub ∞/필터를 통과시켜 각 출력에 가중된 합으로 향상된 음성 신호를 구하는 다중 H/sub ∞/필터에 의한 강인한 음성향상 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능 평가를 위하여 음성 향상 시간과 신호 대 잡음비를 비교한 결과, 기존의 방법에 비해 계산량은 다소 증가하지만 신호 대 잡음비는 약 1∼2dB 향상 되었다.
단순하고 스테이블한 머징알고리즘의 비교횟수와 관련된 worst case 복잡도를 분석한다. 복잡도 분석을 통해 소개되는 알고리즘이 m 과 n, $m{\leq}n$ 사이즈의 두 수열에 대해 O(mlog(n/m))의 비교횟수를 요구하는 사실을 증명한다. 그래서 병합에 있어서의 하계가 $\Omega$(mlog(n/m))이라는 사실로부터 우리의 알고리즘이 비교횟수와 관련해 점근적 최적 알고리즘에 해당함 을 추론가능하다. worst case 복잡도 증명을 위해 모든 입력수열로 구성된 정의구역을 두개의 서로소인 집합으로 나눈다. 그런 후 서로소인 각각의 집합으로 부터 특수한 subcase를 구별한 후 이들 subcase 각각에 대해 점근적 최적성을 증명한다. 이 증명을 바탕으로 나머지 모든 경우에 대한 최적성 또한 추론 또는 증명 가능함을 소개한다. 이로써 우리는 복잡도 분석이 까다로운 알고리즘에 대해 투명한 하나의 해를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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