본 연구에서는, 소수의 모드형상의 진동반응만이 측정된 자켓형 해양구조물에 존재하는 손상의 위치와 그 크기를 결정할 수 있는 알고리듬이 제시된다. 먼저, 모드형상의 변화로 부터 직접 손상위치와 크기를 결정하는 이론이 제시된다. 다음으로, 세개의 진동모드형상이 측정된 자켓형 해양구조물의 수치예를 이용하여 알고리듬의 적합성이 예증된다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째로, 자켓형 해양구조물에 존재하는 손상의 위치가 정확하게 예측 되었다. 둘째로, 예측된 손상의 크기가 비교적 정확하게 예측되었다.
International journal of advanced smart convergence
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제7권1호
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pp.1-6
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2018
In addition to the instability of energy import costs caused by the depletion of petroleum resources, which is a representative energy resource, and the strengthening of various regulations such as the convention on climate change, the plant for bio energy production, which is being watched as the next generation energy, and became subject of various complaints. In order to solve this problem, the bio-plant is underground and the ground is parked, making the convenience and accessibility of citizens more and more accessible. In this situation, the development of bioenergy production technology also increases the risk factor in bioenergy production process. Accordingly this paper explains method about apply the wide angle camera based AOA algorithm to the bio plant to prevent the accidents from spreading due to the lack of facilities and safety devices and the aging of the facilities and suggests a technique that can quickly identify the location and direction when it occurs.
최근 들어, 이동통신 서비스가 광범위가 사용되고 서비스 지역이 확대됨에 따라 서비스 품질 유지를 위한 서비스 영역의 확장이 요구 되어 짐에 따라 중계기의 역할은 계속적으로 증가하고, 비교적 설치가 용이하고 위치 제약이 적으며, 비용 측면에서 운영 비용이 절감되는 ICS(Interference Cancellation System) 중계기가 요구되어진다.. 하지만 적용되어지는 적응 알고리즘의 필터 업데이트 시 연산량의 증가로 인해 하드웨어 복잡도가 증가하게 되어 구현 시 많은 어려움이 따른다. 본 논문에서는 궤환되는 경로가 존재하는 경우. 기저대역 신호처리를 활용한 ICS 중계기에서 궤환 간섭 신호를 제거를 위한 연산량이 대폭줄여 하드웨어 복잡성을 감소시키는 Complex Signed sign LMS 적응 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 Static 채널 환경 하에서 WCDMA 신호를 이용하여 ICS 시스템에 대한 알고리즘을 모의 실험 한 결과, 수렴속도 및 수렴 오차 측면에서 우수한 성능을 통해 구현시 요구되어지는 연산량을 크게 줄여 하드웨어 복잡도를 줄일 수 있는 효과를 볼 수 있게 되었다.
목표물의 위치 정보를 알아내고 그것을 추적하기 위한 대표적인 방법 중의 하나로 차영상을 이용한 움직임 영역 검출 기법이 지금까지 많이 사용되어 왔다. 이 방법은 배경이 고정되어 있는 상황이라는 가정이 필요하며, 카메라가 움직이는 경우에는 전역 움직임 보상 기법이 반드시 필요하게 된다. 따라서 본 논문에서는 카메라가 움직이는 경우에도 차영상 정보를 이용하여 실제 이동하는 목표물을 포함하는 최소 사각형을 정확하게 찾는 방법을 제안한다. 전역 움직임 보상을 위해서 움직임 계수를 구할 때, 오류 벡터로 인해서 전역 움직임 계수를 잘못 추정하게 되면 이동 목표물의 검출에 실패하는 결과를 낳는다. 이러한 문제점으로 인하여 여기에서는 배경 영상의 신뢰성 있는 움직임 벡터를 선별하여 보다 정확한 전역 보상이 이루어지는 알고리즘을 제안하여, 결과적으로 정확한 이동 목표물의 위치를 얻는 방법에 대해서 기술하고 있다. 제안된 기법으로 다양한 영상에 적용한 결과, 배경을 효과적으로 제거하고 목표물의 위치를 대체로 정확하게 찾을 수 있다는 것을 보여 주었다. 특히 움직이는 카메라에서 얻은 영상에 대해서는 기존의 방법보다 매우 우수한 결과를 얻는다는 것을 확인할 수 있었다.
실시간 동영상에서의 프레임간의 상관관계를 이용하여 움직임 추정과 움직임 보상기법을 수행한다. 이 방법은 동영상에 존재하는 중복된 데이터를 제거하기 때문에 실시간 영상에서 중요한 역할을 하지만 실시간 응용 및 고해상도 응용에 적용하기에는 많은 계산량을 필요로 한다. 따라서 움직임 벡터를 결정하기 전에 블록 내부의 움직임을 예측한다면, 이를 바탕으로 탐색 영역에서 초기 탐색점 위치와 탐색 패턴을 결정할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 차영상을 통해 움직임의 검출되었을 때, 이 움직임의 물체의 반복적인 영상인지, 아니면 침입자가 발생한 영상인지를 구분하였으며 움직임 검출 영역 간 픽셀 값의 분포도를 나타낸다. 제안된 알고리즘은 움직임 보상 예측된 화질 및 계산량의 감소에 있어서 높은 성능 향상을 보였다.
실내에서의 위치를 추정하기 위한 기술 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 추가적인 기반 시설을 필요로 하지 않는 WiFi fingerprint 방식은 경제성이 높아서 부분적으로 실용화되고 있다. 사전에 여러 지점에서 측정된 무선랜 수신 신호의 세기 정보와 추후에 특정 지점에서 측정된 세기 정보를 비교하여 유사한 지점을 해당 지점으로 추정하는 KNN 방식은 간단하지만 성능이 좋다. 그러나 기존의 KNN 방식은 평균하는 후보 위치들의 개수 K가 일정하므로, 특정 지점에 따라 위치 추정 오차가 최적화되지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 특정 지점마다 K 값을 적응적으로 변화시키는 KNN 방식에서 평균 범위를 설정하는 알고리즘을 제안하고 실험 데이터에 적용하여 그 성능을 평가하였다.
본 논문에서는 실내 무선 채널을 고려한 3차원 위치 추적 알고리즘을 제안하고 그 시스템을 구현하였다. 본 시스템에서는 IEEE 802.15.4a 표준이 적용된 나노트론사의 상용화 모듈을 이동과 고정 노드에 사용하였다. 이 모듈은 거리 측정의 해상도를 향상시키기 위하여 첩 주파수 확산 방식을 채용하였으며, 거리는 수신된 신호 세기(RSS) 크기와 삼변측량법을 바탕으로 계산되었다. 테스트베드는 제안된 알고리즘의 위치 추적 평가 오차를 측정하고 비교하도록 구현하였다. 제안된 방법의 실험 결과 위치 평가의 정확도는 사무실 건물 내의 무선 환경에서 1m 정도의 거리 오차 정확도를 확인할 수 있었다.
조사비용이 비교적 소요되더라도 추정해의 정확도를 높이기 위해 링크교통량과 target OD 외에 추가정보를 확보하여 OD추정을 하는 연구들이 시도되고 있다. 그러나 추가정보를 이용한 기존 OD추정기법은 대부분 추가정보의 특성 또는 장점을 유지하는 목적함수 구성 및 분석을 수행하지 못하여, 확보된 정보를 효율적으로 이용하지 못하는 문제를 가지고 있다. 본 연구의 목적은 관측교통량과 target OD외에 비용효율적인 추가정보를 이용하여 가능해의 범위를 좁힘으로써 추정OD의 정확도를 증진하는 것으로, 이를 위해 표본링크이용비(sample link use proportion)를 추가정보로 이용하였다. 즉 OD통행량과 링크교통량과의 관계를 target OD의 통행배분에서 구하지 않고, 도로변 면접조사에서 확보가능하며 신뢰성 높은 정보인 표본링크이용비를 이용하여 구하였다. 이에 따라 본 연구에서는 경로기반 비균형 통행배분개념 하에서 링크교통량 보존법칙을 고려할 필요가 없는 OD추정 해도출 알고리즘을 제시하였다. 시험네트워크에 대한 사례분석결과, 표본링크이용비는 추가정보의 정확도가 낮은 경우에도 효율적으로 OD 추정력을 향상시킬 수 있었다. 그리고 표본링크이용비를 이용한 OD 추정기법은 target OD 오차나 관측교통량 오차에 크게 영향을 받지 않아, 링크교통량이나 OD 행렬이 변화된 곳에서도 비교적 안정적인 OD 추정이 가능하였다. 또한 표본링크이용비를 추가정보로 이용할 경우에 이용정보간의 정밀도문제가 발생하기 때문에 다른 이용정보의 정밀도 수준을 고려하여 추가정보의 조사수준을 설정하여야 하며, 관측교통량을 기본정보로 하는 추정기법은 링크교통량을 일정수준까지는 관측하여야 추가정보의 자료활용성을 높일 수 있다는 점을 제시하였다. 마지막으로 링크상의 추가정보는 최적조사위치문제를 고려하여야 하며, 특히 정보의 정밀도 측면에서 볼 때 링크교통량의 최적관측위치문제보다 표본링크이용비의 최적조사위치문제가 추정력 향상에 더 중요한 영향을 미칠 수 있는 것으로 파악되었다.
기하학적 오차와 전기적 오차는 배열센서 시스템의 성능을 심각하게 저하할 수 있다. 이러한 문제를 완화시키기 위해 다양한 보정 기술이 개발되었다. 본 논문에서는 배열센서의 위치오차, 이득오차, 위상오차를 보상하는 두 가지 기술을 비교하였다. 그 중 하나의 방법은 1차 테일러급수 전개를 통해 배열센서의 명목상 값으로부터 실제 조향 벡터를 예측한 후 MUSIC 알고리즘의 null 특성을 이용하여 형성되는 몇 가지 식을 이용하여 센서의 실제 위치, 이득, 위상을 추정한다. 또 다른 하나의 방법은 기준신호원의 공분산 행렬을 이용하여 이러한 오차들을 예측한다. 시뮬레이션을 통해 두 가지 보정기술 모두 성공적으로 오차를 보정하였고, 10dB~50dB SNR 범위에서 Fistas and Manikas의 알고리즘이 Ng and Lie의 알고리즘 보다 노이즈에 더 강건하다는 것을 증명하였다.
본 논문에서는 웨어러블 컴퓨터 시스템을 위한 WUSB over WBAN 프로토콜에서 요구되는 신체 영역 위치인식기술을 제안한다. 제안하는 위치인식기술은 웨어러블 컴퓨터의 주변 장치를 구성하는 WUSB over WBAN 프로토콜 기반 센서노드에서 실행된다. 웨어러블 컴퓨터 시스템에서 다양한 신체 모션을 통한 입력 정보의 정확성을 높이기위해서는, 높은 정밀도를 갖는 새로운 위치인식기술이 반드시 개발되어야 한다. 이러한 목적을 달성하기 위해, 본 논문은 신체에 부착된 WUSB over WBAN 디바이스들의 개수를 4개 이상으로 하는 TDoA/FDoA/AoA 복합 방식을 제안한다. 실험 결과에서는 제안하는 TDoA/FDoA/AoA의 복합 방식 알고리즘이 TDoA/FDoA 복합 알고리즘 보다 위치 추정 오차를 10mm 감소시킨다. 이 값은 다른 통신 시스템에서는 무시할 수 있는 작은 값이나, 신체 영역 내 통신에서는 위치 추정 성능을 향상시키는 결과를 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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