천해는 속도가 빠르고 강한 간섭표적으로 인하여 신호단편 (snapshot) 수가 제한되어 인접한 느리고 약한 표적을 탐지하기 어려운 환경이다. 천해환경에서 적응정합장처리에 적용하여 고소음의 간섭표적의 효과를 줄일 수 있는 도파관 공간의 간섭표적 필터링 기법을 제안하였다. 이를 위하여 NDC (null direction constraint)를 적용한 MCM (multiple constraint method) 기법을 새로운 공간간섭 필터로 제안하였다. NDC는 복제음장을 이용하여 CSDM (cross-spectral density matrix)에 포함되어있는 강한 소음원 성분을 강제적으로 걸러줌으로서, 부엽 준위가 낮아지고 저소음표적 신호의 이득을 복원시킨다. 이 기법을 Pekeris 도파관에서의 시뮬레이션 및 동해에서 수행한 정합장처리 실험인 HAPLE03 (matched acoustic properties and localization experiment)의 수직선배열 자료에 적용하였으며, 그 결과 인접한 저소음 표적의 SBNR (signal-to-background-and-noise ratio)이 MVDR (minimum variance distortionless response)과 NSP (null space projection) 보다 향상되었다.
공간영역에서는 특징검출을 위한 여러 가지 방법이 제안되어 왔으나 압축되어 있는 동영상에서 특징을 찾기 위해서는 압축을 풀고 특징을 찾아 처리하고 다시 압축해야하는 어려움이 있었다. MPEG이나 JPEG처럼 DCT(Discrete Cosine Transform)를 사용하는 압축 표준에서는 압축을 풀지 않고 직접 처리하는 방법들이 제안되어 왔고, DCT 영역에서 불연속 특징을 검출하는 알고리즘을 제안하였었으나, 압축영역에서의 불연속 검출은 방향 회전과 비표준 불연속 처리에서 문제점을 가지고 있었다. 본 연구에서는 불연속 특징 검출의 성능을 향상시키기 위한 퍼지 필터링 방법을 제안한다. 이 방법은 불연속의 높이와 방향을 퍼지화하여 필터링하며, 불연속의 연결, 세선화, 평활화 등의 기능을 수행한다. 이 방법은 DCT 영역에서 수행하므로 세밀하지는 못하지만 불연속 특징의 향상을 위하여 기존 방법보다 빠르고 안정되게 처리됨을 실험에 나타내었다.
신경계 영상 해석의 목적은 움직이는 미토콘드리아들을 추적하여 그 속도와 이동 방향 등을 추출하는 것인데, 미토콘드리아의 움직임은 축삭돌기 상에서만 이루어지는 특징이 있다. 축삭돌기 추출 작업은 일반적으로 수작업을 동반한 처리 과정을 통해 이루어지고 있는데, 본 논문에서는 자동화된 축삭돌기 추출 기법을 제안한다. 우선 전체 비디오 프레임 영상에서 각 픽셀의 최대값을 취해 통합영상을 구한다. 통합 영상에서 축삭돌기는 능선 구조를 보이는데, 능선을 검출하기 위해 본 연구에서는 능선 강화 필터링과 피크 검출 과정을 적용하였다. 또한 검출된 능선점에서 나타난 오류를 제거하기 위해 대해 각 능선점 주위에서 신뢰도 함수를 사용한 필터링을 적용한다. 실제 영상을 이용한 실험을 통해 제안된 방식은 높은 검출률과 정확도를 나타내는 것을 확인하였다.
지구 물리 자료의 질을 높이기 위한 전처리 과정에서 웨이브렛 변환을 도입하여 잡음을 제거하는 기법에 관한 연구를 수행하였다. 이 기법의 효율성을 평가하기 위하여 합성자료를 이용하여 저역통과 필터링과 웨이브렛 변환을 통한 잡음 제거 결과를 비교하였다. 저역통과 필터링한 삼각함수 신호는 샘플링 구간에서 신호 양단의 차이에 기인하는 깁스 현상에 의해 오차가 나타났고, 범프 신호는 고주파 성분이 소멸되어 피크가 나타나는 부근에서 큰 오차가 발생하였다. 웨이브렛 변환을 이용한 잡음 제거에서는 시간 영역에서의 국부성과 웨이브렛 변환 영역에서의 신호와 무작위 잡음이 구분 가능하다는 특성을 이용함으로써 잡음을 효과적으로 제거할 수 있었다. 실측된 기조력 자료는 계기 보정 후 Soft threshold를 통해 잡음이 효과적으로 제거됨을 보였고, 이를 이론 기조력 값과 비교하여 G-인자를 계산하였다.
정보검색, 문서요약 등의 분야에서 명사추출은 매우 중요하다. 본 논문은 대량의 문서로부터 기준명사를 효과적으로 추출하기 위한 한국어 기준명사 추출 시스템을 제안하고 이를 문서요약 시스템에 적용한다. 기준명사는 명사들 중에서 기본이 되는 명사이며 복합명사는 포함되지 않는다. 본 논문에서는 두 가지 기술 즉 여과기법과 분리기법을 사용한다. 먼저 여과기법을 이용해서 명사를 포함하지 않은 어절을 미리 제거하고, 그리고 분리기법을 이용해서 명사가 포함된 어절에서 명사와 조사를 분리하고, 복합명사에 해당할 경우에는 각 명사를 분리하여 기준명사를 추출한다. ETRI 말뭉치를 대상으로 실험한 결과, 재현율과 정확률 모두 약 89% 정도의 성능을 보였으며, 제안된 시스템을 한국어 문서요약 시스템에 적용해 보았을 때, 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
기존의 SNS(Social Networking Service)서비스에 LBS(Location-Based Service)서비스가 부가된 LBSNS(Location-Based Social Networking Service)서비스들이 상용화되면서 큰 인기를 얻고 있다. 트위터는 그러한 서비스의 대표적인 예라고 볼 수 있다. 트위터의 현재 위치기반서비스는 자신이 원하는 지역정보와 상관없는 정보를 구독하게 하는 구조로 되어 있다. 팔로잉한 사용자는 단순히 개인적인 선호도에 의해 지역정보가 추가된 메시지를 트윗하지만 구독하는 입장의 팔로워는 자신이 원하지 않는 지역정보를 받아 볼 수도 있다. 이러한 사항을 개선하기 위해 공간조인을 이용한 필터링 기법이 제안되었다. 필터링 기법을 위한 우선적인 작업은 바로 각각의 사용자와 트윗들에 위치정보가 추가되어져야 한다. 여기서 위치정보는 MBR(Minimum Bounding Rectangle)로 표현된다. 위치정보는 동적속성 또는 정적속성으로 나누어진다. 동적인 경우를 예를 들어보면 사용자가 지속적으로 움직이는 상황을 들 수 있다. 이 때 발생되는 대량의 연속질의는 사용자가 많은 SNS의 특성상 서버에 많은 부하를 줄 수 있다. 본 논문에서는 구글 맵 상에서 Virtual Grid를 생성하여 문제를 해결 하였고 성능 평가 결과 Virtual Grid를 사용하지 않았을 때 보다 질의 발생 빈도수가 줄어들었다.
인터넷과 모바일 기기의 사용이 보편화되면서 사용자들이 다양한 웹 사이트에서 자신이 원하는 정보를 찾기 위해 검색과 추천을 이용하는 것이 일상화되고 있다. 본 논문에서는 사용자에게 보다 적합한 아이템을 추천하기위해 사용자의 활동과 시간 정보를 적용하여 시간의 흐름에 따른 사용자의 선호도 변화를 반영한 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 아이템 선택 시 고려되는 태그 정보를 포함한 데이터를 카테고리별로 분류한 후 시간 변화에 따른 사용자 선호도 변화 정보를 반영한 데이터만을 사용한다. 해당 카테고리를 선호하는 사용자에게는 협업 필터링 기법에 태그 정보를 적용하여 추출한 아이템을 추천하고, 일반 사용자에게는 태그 정보를 사용하여 계산한 순위를 기반으로 아이템을 추천한다. 제안하는 기법은 hetrec2011-movielens-2k 데이터셋을 사용하여 실험하였으며 실험을 통해 제안한 기법이 기존의 아이템 기반, 사용자 기반 기법보다 추천의 정확성과 적합성이 향상되는 것을 확인하였다.
In this paper, we propose the design methodology of target tracking system using fuzzy basis function expansion (FBFE) based on virus evolutionary genetic algorithm(VEGA). In general, the objective of target tracking is to estimate the future trajectory of the target based on the past position of the target obtained from the sensor. In the conventional and mathematical nonlinear filtering method such as extended Kalman filter (EKF), the performance of the system may be deteriorated in highly nonlinear situation. To resolve these problems of nonlinear filtering technique, by appling artificial intelligent technique to the tracking control of moving targets, we combine the advantages of both traditional and intelligent control technique. In the proposed method, after composing training datum from the parameters of extended Kalman filter, by combining FBFE, which has the strong ability for the approximation, with VEGA, which prevent GA from converging prematurely in the case of lack of genetic diversity of population, and by identifying the parameters and rule numbers of fuzzy basis function simultaneously, we can reduce the tracking error of EKF. Finally, the proposed method is applied to three dimensional tracking problem, and the simulation results shows that the tracking performance is improved by the proposed method.
In this paper, an adaptive MEMD based modal identification technique for linear time-invariant systems is proposed employing multiple vibration measurements. Traditional empirical mode decomposition (EMD) suffers from mode-mixing during sifting operations to identify intrinsic mode functions (IMF). MEMD performs better in this context as it considers multi-channel data and projects them into a n-dimensional hypercube to evaluate the IMFs. Using this technique, modal parameters of the structural system are identified. It is observed that MEMD has superior performance compared to its traditional counterpart. However, it still suffers from mild mode-mixing in higher modes where the energy contents are low. To avoid this problem, an adaptive filtering scheme is proposed to decompose the interfering modes. The Proposed modified scheme is then applied to vibrations of a reinforced concrete road bridge. Results presented in this study show that the proposed MEMD based approach coupled with the filtering technique can effectively identify the parameters of the dominant modes present in the structural response with a significant level of accuracy.
풍력자원지도를 작성하기 위해서는 풍황자료, 지형고도지도, 지면조도지도가 필요하다. 본 연구는 이 중 지면조도지도를 생성하는 작업의 효율성과 정확도를 높이기 위해 환경부의 토지피복지도에 영상필터링 기법 중 무빙필터를 적용하였다. 필터링된 토지피복지도를 이용하여 지면조도지도를 생성하였고 이를 가지고 풍력자원지도를 작성해봄으로써, 필터링을 거쳐 풍력자원지도를 작성하여도 타당한지 여부를 검증하였다. 그 결과, 필터링을 적용한 지면조도지도를 사용하여 작성한 바람지도 모두 과소예측을 보였으나 오차정도가 매우 작았고, RMSE 또한 50m높이에서 0.0237~0.0253m/s 정도로 거의 0에 근접한 결과를 보였다. 즉, 풍력발전기가 설치되는 80m 이상의 높이에서는 오차의 정도가 더욱 줄어들 것이고, 풍력자원예측 시 작업의 효율성을 위해 필터링기법을 적용하여도 신뢰할 만한 풍력자원지도를 얻을 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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