1960년도부터 컨테이너를 사용한 해상 물동량이 급격히 증가되어 부두에서 처리하여야할 컨테이너 양이 많이 증가되었다. 부두의 운용효율을 증가시키기 위하여 야드 크레인의 정확히 위치 검출이 상당히 중요한 과제이다. 본 논문에서는 엔코더 출력펄스와 적외선센서를 사용하여 정확하고 신속하게 크레인의 절대위치를 측정하는 기법을 제시하였다. 갠추리 바퀴에 직결된 엔코더 펄스를 카운팅하여 갠추리의 이동거리를 측정한 후, 바퀴의 슬립 통에 인하여 발생하는 측정오차를 보상하기 위하여 적외선센서를 사용하였다. 실제 크레인의 1/10 축소한 시뮬레이터로 실험을 수행하여 본 논문에서 제시한 기법의 타당성을 확인하였다.
This paper proposes a method of estimating the pose of a mobile robot by using a learning model. When estimating the pose of a mobile robot, wheel encoder and inertial measurement unit (IMU) data are generally utilized. However, depending on the condition of the ground surface, slip occurs due to interaction between the wheel and the floor. In this case, it is hard to predict pose accurately by using only encoder and IMU. Thus, in order to reduce pose error even in such conditions, this paper introduces a pose estimation method based on a learning model using data of the wheel encoder and IMU. As the learning model, long short-term memory (LSTM) network is adopted. The inputs to LSTM are velocity and acceleration data from the wheel encoder and IMU. Outputs from network are corrected linear and angular velocity. Estimated pose is calculated through numerically integrating output velocities. Dataset used as ground truth of learning model is collected in various ground conditions. Experimental results demonstrate that proposed learning model has higher accuracy of pose estimation than extended Kalman filter (EKF) and other learning models using the same data under various ground conditions.
미소 단위로 이동하는 물체의 이동 거리를 측정하기 위한 정밀 측정기기, 반도체 제조 장치, 공작기계 등의 위치 제어는 매우 중요한 요건이며, 이러한 장치들의 이동거리 측정에 대한 정확도는 전체 시스템의 성능을 좌우하게 된다. 따라서 정밀기기에서 이동 거리를 고정밀도로 측정할 수 있는 센싱 디바이스가 요구되며, 여기에는 레이저 간섭계의 분해능에 준하는 분해능을 갖고, 경제성 및 디지털 인터페이스에 대한 장점을 갖는 광학식 엔코더가 사용될 수 있다. 본 논문에서는 이동 거리를 측정하기 위해 회절 원리를 기초로한 고분해능 및 디지털 인터페이스가 용이한 간섭계형 리니어 스케일을 실험적으로 구성하였다. 그리고 이 리니어 스케일에서 발생된 간섭 신호는 제작된 광 검출기와 신호처리 회로를 통해 디지털화하였다. 그 결과 실험적으로 구성된 간섭계형 리니어 스케일은 스케일의 이동에 대하여 어떠한 분주 회로도 추가하지 않고, 단지 쉬운 광학적 구성으로 0.5$\mu\textrm{m}$의 분해능을 얻었다.
Microprocessor-based software DDA interpolator is developed and applied to two axis contouring control of X-Y table. Developed assembly program is composed of feedrate, linear and circular DDA interpolation routines. Reference-pulse type of open-loop stepping motor control system in which the micro-computer produces a sequence of reference pulses for each axis of motion is adopted. To test performance of the developed program, X-Y table drive system based on stepping motor and shaft encoder is designed. Contouring error of the system in linear and circular path is within .+-.0.2 mm.
아날로그 신호를 입력받아서 실시간으로 처리하기 위해서는 빠른 곱셈 연산회로와 고속 ADC(A/D converter) 회로가 필요하며 이를 위하여 Double-base Number System(DBNS)이 효과적인 것으로 알려져 있다. DBNS는 2와 3을 밑수로 이용하는 시스템으로서 이진 곱셈기와 비교할 때 곱셈 처리가 매우 빠르며, 칩 면적을 감소시킬 수 있으며, 저소비전력의 장점을 갖고 있다. 그러나 DBNS의 고유특성 때문에 변환오차가 발생하며, 디지털 필터의 구조로 인하여 오차가 연산결과에 누적되어 기존에 사용하던 2진수 방식에 비하여 차단 주파수의 S/N 특성이 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 필터 계수에 대한 오차를 분석하여 ADC의 엔코더를 비선형으로 설계함으로써 DBNS의 누적오차를 상쇄시키는 방법을 제안하였다. 제안된 시스템은 엔코더 회로만이 수정되었으므로 DBNS의 장점은 그대로 유지된다. 제안한 ADC 엔코더가 비선형임에도 불구하고 -70dB의 차단 주파수 특성을 갖도록 설계한 FIR 필터와 비교하면, 기존의 DBNS 엔코더의 결과는 -35dB를 얻을 수 있었지만, 본 연구에서 제안된 비선형 DBNS 엔코더는 -45dB의 S/N로 -10dB의 향상을 이룰 수 있었다.
동영상 압축 표준인 H.264/AVC는 압축 효율을 높이기 위해서 기존의 표준과는 다른 적응적인 비트율 제어(Adaptive Rate Control) 기법을 제공한다. 하지만 동영상의 첫 프레임에 대한 QP를 정확히 예측하지 못하는 문제점을 보인다. 부호화 입력 변수 중 일부 값을 이용해서 $3{\sim}4$개의 특정 상수 값 중에 하나를 선택하여 초기 QP 값을 정하게 된다. 이렇게 구해진 초기 QP값은 실제 부호화 되었을 때의 비트양을 고려하지 않은 방법이라서 특정 영상에서는 비트율 제어에 실패하거나 화질이 급격하게 변하는 모습들을 보여준다. 본 논문에서는 H.264/AVC 부호화기에서 첫 번째 프레임의 QP값을 결정하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존의 방법에 따라 초기 QP를 결정해서 부호화를 수행한 후 생성되는 비트양에 따라서 새로운 초기 QP 값을 구한다. 생성되는 비트양과 새로운 초기 QP 값 사이에는 선형 관계(A linear QP prediction model)가 성립하므로 최적에 가까운 초기 QP값을 예측 할 수 있다. 이렇게 구해진 새로운 초기 QP값을 이용해서 첫 프레임을 재부호화 한다. 실험결과 기존 알고리즘으로는 비트율 제어가 불가능 했던 영상을 효율적으로 비트율 제어를 하였고 기존의 방법보다 평균 PSNR의 향상을 확인하였다. 화면 사이의 화질 변화 폭을 줄임으로써 주관적인 화질 또한 향상하였다.
본 논문에서는 선형 부 대역 분해를 이용하여 입력 영상을 분해하고 시각적 민감도가 낮은 고주파 영역만을 효과적으로 억제하여 지각적 동영상 부호화의 효율을 향상시킬 수 있는 전처리 기법을 제안한다. 먼저 소정의 선형 부 대역 분해로 각 입력영상을 여러 주파수 대역들로 나눈다. 그런 다음 인간의 시각적 구조에서 거의 인지가 되지 않는 고주파 대역들에만 1보다 작은 이득 값들을 적용하여 해당 주파수 대역 정보를 억제시킨다. 이와 같이 고주파가 억제된 영상들을 소정의 비디오 인코더로 압축한다. 모의 실험을 통해 제안 기법의 적용 전후 압축 결과를 비교하여 시각적 차이 없음을 확인하였다. 또한, 제안 기법을 H.264 인코더의 전처리로 적용하였을 때 적용 전 대비 평균 13.12%의 데이터 감소 효과를 얻었다.
음성 또는 음향 이벤트 신호에서 발생하는 배경 잡음은 인식기의 성능을 저하시키는 원인이 되며, 잡음에 강인한 특징을 찾는데 많은 노력을 필요로 한다. 본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 다중작업 오토인코더(Multi-Task AutoEncoder, MTAE) 와 와설스타인식 생성적 적대 신경망(Wasserstein GAN, WGAN)의 장점을 결합하여, 잡음이 섞인 음향신호에서 잡음과 음성신호를 추정하는 네트워크를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 MTAE-WGAN는 구조는 구배 페널티(Gradient Penalty) 및 누설 Leaky Rectified Linear Unit (LReLU) 모수 Parametric ReLU (PReLU)를 활용한 변수 초기화 작업을 통해 음성과 잡음 성분을 추정한다. 직교 구배 페널티와 파라미터 초기화 방법이 적용된 MTAE-WGAN 구조를 통해 잡음에 강인한 음성특징 생성 및 기존 방법 대비 음소 오인식률(Phoneme Error Rate, PER)이 크게 감소하는 성능을 보여준다.
D-STTD 시스템은 Alamouti Code로 알려진 STTD기법을 적용하여 다이버시티 효과를 획득하면서 STTD기법을 병렬로 한번 더 사용함으로써 멀티플렉싱 효과도 얻을 수 있는 기법이다. 이러한 서로 다른 정보를 보내는 멀티플렉싱 효과로 인해 D-STTD는 기존 STTD 기법의 Combining 기법을 적용하는데 어려움을 가져온다. 그래서 본 논문에서는 MMSE 기법을 바탕으로 멀티플렉싱 검출 기법으로 잘 알려진 Linear 알고리즘, SIC 알고리즘, OSIC 알고리즘을 D-STTD 시스템에 적용하고 그 성능을 비교한다. 그리고 새롭게 MAP 알고리즘을 D-STTD 시스템에 적용하여 성능을 분석하고자 한다. 모의 실험 결과, Linear MMSE Detector보다 반복 알고리즘을 적용한 Detector가 최대 3.7dB의 성능향상을 보였다. 특히, 반복 Detector 중 MAP 알고리즘을 적용한 경우에는 약 4.4dB의 성능차까지 나타냈다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.