본 논문에서는 스마트 안경에서 사용가능한 2.4 GHz 무선 근거리 통신망(WLAN) 대역용 소형 다중 입력 다중 출력(MIMO) 안테나 설계 및 구현에 대한 제안을 하였다. MIMO 안테나 시스템을 소형화하기 위해서, 안테나의 그라운드면을 방사체로서 사용하였으며, T 자형의 접지면을 제안하고 있다. 광대역 격리를 특성을 확보하기 위해, 이중 공진이 그라운드 모드에서 형성되도록 한다. 하나의 공진은 T 자형 접지에 의해 생성되고, 두 번째 공진은 두 개의 급전선 사이에 슬롯과 커패시터를 추가하여 만들어진다. 구현된 안테나의 측정 결과, 반사 계수 특성은 -5.1 dB보다 작지만, 얻는 격리 특성은 -20 dB 미만이다. 다이버시티 성능은 측정된 2차원 방사 패턴을 사용하여 평가하였고, 목표 대역(2.4~2.5 GHz)에서 측정된 ECC(envelope correlation coefficients) 값은 0.1 미만이다.
본 연구에서는 인공 벌 군집(ABC: Artificial Bee Colony) 알고리즘을 이용하여 주어진 레이더 데이터로부터 강수 사례와 비강수 사례를 분류하는 방사형 기저함수 신경회로망(RBFNNs: Radial Basis Function Neural Networks)분류기를 소개한다. 기상청에서 사용하고 있는 기상 레이더 데이터의 특성 분석을 통해 입력 데이터를 구성한다. 방사형 기저함수 신경회로망의 조건부에서는 Fuzzy C-Means 클러스터링 방법을 이용하여 적합도를 계산하고, 결론부에서는 최소자승법(LSE: Least Square Method)을 이용하여 다항식 계수를 추정한다. 추론부에서 최종출력 값은 퍼지 추론 방법을 이용하여 얻어진다. 제안된 분류기의 성능은 기상청에서 사용하는 QC와 CZ 데이터를 고려하여 비교 및 분석되어진다.
본 논문에서는 Mountain clustering 알고리즘을 이용한 Fuzzy Radial Basis Function Neural Network(FRBFNN)의 규칙 수를 자동생성 방법을 제시한다. FRBFNN은 기존 RBFNN에서 가우시안이나 타원형 형태의 특정 RBF를 사용하는 구조와 달리 클러스터의 중심값과의 거리에 기반을 둔 멤버쉽함수를 사용하여 전반부의 공간 분할 및 활성화 레벨을 결정한다. 또한 분할된 로컬영역에서의 입출력 특성을 나타내는 퍼지규칙의 후반부로서 고차 다항식을 고려하였다. 본 논문에서는 데이터의 밀집도에 기반을 두어 클러스터링을 수행하는 Mountain clustering 알고리즘을 사용하여 적합한 퍼지 규칙(클러스터)의 수와 클러스터의 중심값을 자동적으로 생성하는 방법을 제안한다. Mountain clustering으로부터 구해진 클러스터의 중심은 멤버쉽 값을 결정하는데 사용되며, Weighted Least Square Estimator (WLSE) 알고리즘을 사용하여 후반부 다항식의 계수를 추정한다. 제안된 알고리즘은 비선형 함수 모델링에 적용하여 성능의 우수성과 알고리즘의 타당성을 보인다.
Korea needs proper and rational public policies on conservation and use of forest land and other natural resources because of the accelerating expansion of national land developments in recent years. Unfortunately, there is no systematic planning system to support the needs. Generally, forest land use planning needs suitability analysis based on efficient land classification system. The goal of this study was to classify a forest land using multivariate satistical methods. A case study was carried out in winter of 1983 on a mountainous area higher than 100m above sea level located at Mt. Kwanak in Anyang -city, Kyung-gi-do (province). The study area was 19.80 km$^2$wide and was divided into 1, 383 Operational Taxonomic Units (OTU's) by a 120m$\times$120m grid. Fourteen descriptors were identified and quantified for each OTU from existing national land data : elevation, slope, aspect, terrain form, geologic material, surface soil permeability, topsoil type, depth of the solum, soil acidity, forest cover type, stand size class, stand age class, stand density class, and simple forest soil capability class. For this study, a FORTRAN IV program was written for input and output map data, and the computer statistics packages, SPSS and BMD, were used to perform the multivariate statistical analysis. Fourteen variables were analyzed to investigate the characteristics of their fire quench distribution and to estimate the correlation coefficients among them. Principal component analysis was executed to find the dimensions of forest land characteristics, and factor scores were used for proper samples of OTU throughout the study area. In order to develop the classes of forest land classification based on 102 surrogates, cluster and discriminant analyses of principal descriptor variable matrix were undertaken. Results obtained through a series of multivariate statistical analyses were as follows ; 1) Principal component analysis was proved to be a useful tool for data selection and identification of principal descriptor variables which represented the characteristics of forest land and facilitated the selection of samples.
본 연구에서는 선박의 운항 데이터를 기반으로 조종성능을 모사할 수 있는 단순 운동학 모델을 제안하였다. 수평면 3자유도 각 방향의 속도 성분을 1차 미분방정식의 해 형태의 단순모델로 두고, 계수에 대한 운항데이터 학습을 수행하였다. 실제 선박의 충분한 운항 데이터의 확보는 어렵거나 제한적이므로, 본 연구에서는 실 운항 데이터 대신 공개된 동역학 모델을 활용하여 임의의 제어입력에 대한 시뮬레이션 결과를 얻고, 이를 운항데이터 학습에 활용하였다. 제어입력인 프로펠러 회전수 및 타각을 임의로 부가하여 동역학 시뮬레이션을 수행하고 각 속도 성분 출력을 얻었다. 충분한 시간 동안 동역학 시뮬레이션의 제어 입력과 속도 출력을 학습하여 각 제어 입력에 대한 운동학 모델 내 계수인 시정수 3개, 수렴속도성분 3개의 분포를 도출하였다. 추가로 임의의 제어 입력에 의한 선회 시뮬레이션 결과들과 비교함으로써 단순 운동학 모델의 성능을 검증하였다. 도출된 시정수들의 분포에는 다소 분산이 있으며, 제어 입력 이외의 관련 변수를 더 추가하여 정확도를 높이는 추후 연구가 필요하다.
본 논문에서는 셀프리 다중안테나 네트워크에서 하위 성능 사용자의 주파수 효율을 증대시키기 위한 전력 재할당 기법을 고려한다. AP(Access Point)는 사용자의 대규모 페이딩(large-scale fading) 채널 정보를 이용해 채널 세기에 비례하여 전력을 할당하여 전체 네트워크의 전력효율을 극대화한다. 다음으로 AP는 하위 성능 사용자의 주파수 효율을 증가시키기 위해 할당전력 중 임계비율 이상의 전력을 할당받은 사용자의 전력을 임계비율과 같아지도록 줄이고, 회수한 전력을 채널이 가장 나쁜 사용자에게 추가로 할당한다. 시뮬레이션을 통해 전력 재할당 기법을 통해 증가시킬 수 있는 하위 성능 사용자의 주파수 효율을 정량적으로 검증한다.
본 연구의 목적은 다양한 하수관망과 하천을 포함하는 복잡한 토지이용으로 구성된 도시유역으로서는 비교적 유역면적이 큰 유역의 홍수예보모형으로 수문모형과 수리모형을 연계하는 방법을 제안하고, 이를 유역면적이 약 $300km^2$에 해당하는 중랑천 유역에 적용하여 적용 가능성을 평가하고자 한다. 본 연구에서 수문모형으로는 SWMM과 수리모형으로서는 HEC-RAS 모형을 선정하였으며, 적용대상유역인 중랑천 유역은 25개의 소유역으로 구분되었다. SWMM모형은 각 소배수구역의 지표흐름 및 하수관망 흐름 해석을 수행하며, HEC-RAS 모형은 하천에서의 부정류 흐름 해석을 수행하였다. 또한, 이들 각 모형의 입출력과 모형의 원활한 연계운영 및 효과적인 결과 표출을 위하여 GUI 시스템을 구축하였다. 구축된 시스템은 적용대상지역의 실측자료를 이용하여 모형 매개변수를 추정하였으며, 또한 모형의 적용성을 검증하였다. 적용대상지역의 주요 두 지점에 대해 모형의 적용성을 검토한 결과, 상관계수는 0.82-0.98, 모형 효율성 계수는 0.60-0.92의 범위를 나타내었다. 또한 본 연구에서는 맨홀의 초과유출과 하천 종 횡 단면의 수면곡선으로 맨홀 월류로 인한 내수침수 및 하천저수호안의 예측 가능성을 제시하였다. 본 연구에서 제안한 시스템은 중규모 이상 대규모 도시유역의 홍수예보 수문모형으로 활용 가능한 것으로 판단된다.
In this study, the Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks is proposed as one of the recognition part of overall face recognition system that consists of two parts such as the preprocessing part and recognition part. The design methodology and procedure of the proposed pRBFNNs are presented to obtain the solution to high-dimensional pattern recognition problem. First, in preprocessing part, we use a CCD camera to obtain a picture frame in real-time. By using histogram equalization method, we can partially enhance the distorted image influenced by natural as well as artificial illumination. We use an AdaBoost algorithm proposed by Viola and Jones, which is exploited for the detection of facial image area between face and non-facial image area. As the feature extraction algorithm, PCA method is used. In this study, the PCA method, which is a feature extraction algorithm, is used to carry out the dimension reduction of facial image area formed by high-dimensional information. Secondly, we use pRBFNNs to identify the ID by recognizing unique pattern of each person. The proposed pRBFNNs architecture consists of three functional modules such as the condition part, the conclusion part, and the inference part as fuzzy rules formed in 'If-then' format. In the condition part of fuzzy rules, input space is partitioned with Fuzzy C-Means clustering. In the conclusion part of rules, the connection weight of pRBFNNs is represented as three kinds of polynomials such as constant, linear, and quadratic. Coefficients of connection weight identified with back-propagation using gradient descent method. The output of pRBFNNs model is obtained by fuzzy inference method in the inference part of fuzzy rules. The essential design parameters (including learning rate, momentum coefficient and fuzzification coefficient) of the networks are optimized by means of the Particle Swarm Optimization. The proposed pRBFNNs are applied to real-time face recognition system and then demonstrated from the viewpoint of output performance and recognition rate.
본 논문에서는 JPEG2000을 위한 새로운 리프팅 구조를 제안하고 ASIC으로 구현하였다. 동일한 구조의 반복적인 연산을 통해서 수행되는 리프팅의 특성을 이용하여 단위 연산을 수행할 수 있는 셀을 제안하고 이를 확장하여 전체 리프팅을 재구성하였다. 먼저, 리프팅 연산의 동작 순서를 분석하고 하드웨어의 구현을 고려한 인과성을 부여한 후 단위 셀을 최적화하였다. 제안한 셀의 단순한 확장을 통해서 리프팅 커널을 구성하고, 이를 이용하여 Motion JPEG2000을 위한 리프팅 프로세서를 구현하였다. 구현한 리프팅 커널은 최대 $1024{\times}1024$ 크기의 타일(Tile)을 수용할 수 있고, (9,7)필터를 이용한 손실압축과 (5,3)필터를 이용한 무손실압축을 모두 지원한다. 또한 입력 데이터율과 동일한 출력율을 가지고, 일정 대기지연 시간이후 4가지 부대역(LL, LH, HL, HH)의 웨이블릿 계수들을 연속적으로 동시에 출력할 수 있다. 구현한 리프팅 프로세서는 SAMSUNG의 $0.35{\mu}m$ CMOS 라이브러리를 이용하여 ASIC 과정을 거쳤다. 약 9만개의 게이트를 사용하고, 곱셈기로 사용된 매크로 셀에 따라 차이는 있지만 약 150MHz 이상의 속도에서 안정적으로 동작이 가능하였다. 최종적으로 기존의 연구 및 상용 IP와의 비교에서도 종합적으로 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 JPEG2000을 위한 새로운 리프팅 구조를 제안하고 ASIC으로 구현하였다. 동일한 구조의 반복적인 연산을 통해서 수행되는 리프팅의 특성을 이용하여 단위 연산을 수행할 수 있는 셀을 제안하고 이를 확장하여 전체 리프팅을 재구성하였다. 먼저, 리프팅 연산의 동작 순서를 분석하고 하드웨어의 구현을 고려한 인과성을 부여한 후 단위 셀을 최적화하였다. 제안한 셀의 단순한 확장을 통해서 리프팅 커널을 구성하고, 이를 이용하여 Motion JPEG2000을 위한 리프팅 프로세서를 구현하였다. 구현한 리프팅 커널은 최대 1024$\times$1024 크기의 타일 (Tile)을 수용할 수 있고, (9,7)필터를 이용한 손실압축과 (5,3)필터를 이용한 무손실압축을 모두 지원한다. 또한 입력 데이터율과 동일한 출력율을 가지고, 일정 대기지연 시간이후 4가지 부대역(LL, LH, HL, HH)의 웨이블릿 계수들을 연속적으로 동시에 출력할 수 있다. 구현한 리프팅 프로세서는 SAMSUNG의 0.35$\mu$m CMOS 라이브러리를 이용하여 ASIC 과정을 거쳤다. 약 9만개의 게이트를 사용하고, 곱셈기로 사용된 매크로 셀에 따각 차이는 있지만 약 150MHz 이상의 속도에서 안정적으로 동작이 가능하였다. 최종적으로 기존의 연구 및 상용 IP와의 비교에서도 종합적으로 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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