전파를 이용한 실내 위치인식 기술은 현재 다양한 환경에서 연구되고 있다. 그 중 철골구조로 이루어진 선박은 전파의 반사에 의해 수신율은 높지만 레인징 오차가 크게 발생한다. 이러한 환경에서 발생하는 위치측정 오차를 줄이기 위하여 본 연구에서는 IEEE 802.15.4a의 CSS 기반으로 변형 이변측위와 초전센서를 이용한 선내 위치인식보정 알고리즘을 제안한다. 제안한 시스템은 선내 복도와 같은 좁은 통로에서 CSS의 특성분석을 통하여 이동노드와 고정노드 사이의 적합한 수신거리를 추정하여 고정노드의 수를 줄이고 또한 전파의 반사와 회절에 의한 레인징 오차가 크게 변동하는 코너영역에서 제안한 변형 이변측위기법과 초전센서를 이용하여 이동구간을 추적하여 위치를 인식하였다. 실험결과 제안한 알고리즘이 일반적인 방법 대비 86.2 %의 선내 위치인식 정확도와 효율이 향상됨을 확인하였다.
칼만 필터는 이동 목표물의 운동 상태 특성이 선형이라고 가정할 경우 비교적 정확하게 표적의 위치를 추정할 수 있는 알고리즘으로 목표물의 운동 상태 특성이 얼마나 정확하게 모형화 되었느냐에 따라 성능이 좌우된다. 표적의 다양성을 고려하지 않고 운동 특성을 일반적으로 모형화 하여 칼만필터(SKF : Simple Kalman filter) 알고리즘을 적용하는 경우 표적이 갑작스런 기동을 하게 되면 칼만필터의 고정된 프로세스 잡음 분산은 기동을 다를 수 없게 되므로 추적 성능은 현저히 저하된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 표적의 기동에 따른 프로세스 잡음 분산을 능동적으로 변화시켜 적용할 수 있는 능동형 칼만필터(ABC Active Kalman filter)를 구현하였다. 즉 표적이 가질 수 있는 기동의 범위를 구분하여 설정하고 기동의 정도에 따라 표적을 추적할 수 있는 칼만필터 프로세스 잡음 분산을 구하여 기동 정도에 따른 칼만필터 프로세스 잡음 분산을 오프 라인(off-line)에서 선행 학습시켰다. 선행 학습은 뉴럴네트워크를 이용하여 표적의 기동 상태에 따른 시스템 프로세스 잡음 분산을 인식하도록 하였으며, 그 결과에 따라 레이더가 실제 표적 탐지 및 추적 처리시 칼만필터의 프로세스 잡음 분산을 선택하여 실시간으로 반영할 수 있도록 능동형 칼만필터(AKF : Active Kalman filter)를 구현하고 시뮬레이션을 통해 성능 개선을 입증하였다.
H.264/AVC는 기존 압축기술 대비 가변 블록 움직임 보상, 복수 참조 영상, 1/4 화소 움직임 벡터 정확도 및 인-루프 디블록킹 필터 (In-loop Deblocking Filter) 등을 지원하고 있다. 이런 부호화 기술은 압축 효율 향상의 주된 기능이면서, 동시에 높은 복잡도의 요인으로 작용하고 있다. 저사양, 저비트율의 단말기에서 H.264 부호화 기술의 실제 응용 확대를 위해서는 속도향상 개선이 필수적이다. 동영상의 주관적 화질을 상당부분 개선할 수 있는 디블록킹 필터 (Deblocking Filter)는 현재 복잡도와 높은 계산량으로 인하여 저사양 단말기에서는 제한적으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 실시간 저비트율의 디지털 동영상압축 시 발생하는 블록킹 현상을 효율적으로 제거하는 디블록킹 필터의 성능개선 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 디블록킹 필터링 방법은 움직임 보상에서의 가변블록 정보를 이용하여 영상의 공간적 상관관계를 추출하고, 그 특성에 맞게 4가지 필터모드(Filter Mode)로 분리하여 분리된 영역에 적응형 필터 구조를 취한다. 적용된 모드별 필터링은 블록킹 현상을 제거함은 물론 과도한 블러링 현상(Blurring Effects)을 방지하고 영상내의 세밀한 영상 성분들과 블록 경계간의 실제 에지를 보호함과 동시에 기존 방법 대비 $30{\sim}40%$의 성능향상의 개선을 이루었다.
본 연구는 자기 홀 센서의 특성으로 인해 실내 환경에서만 이용이 되었던 자기/자기-자이로유도 타입의 무인운반차를 실외 환경에서도 적용이 가능하도록 실외 주행용 자기 위치측정 장치를 설계 및 제작하는 것이다. 현재 이용되고 있는 자기 위치측정 장치는 측정 높이가 30mm로 바닥 환경이 고르고 평평한 실내 환경에 적합한 구조이다. 하지만 바닥 환경이 울퉁불퉁하거나 불균형적인 실외환경에 이용되는 무인운반차에는 부적합하다. 그 이유는 무인운반차 서스펜션이 부착되게 되고, 이 때 자기 위치측정 장치의 부착높이가 30mm 이하로 무인운반차에 가해진 충격으로 인해 장치와 바닥과의 충돌이 발생하게 되면 장치가 파손되기 때문이다. 따라서 실외 자기유도 무인운반차에 적용하기 위해서는 100mm 이상의 측정 높이를 가지는 자기 위치측정 장치가 필요하다. 현재 자기위치측정 장치의 성능 향상 및 개발에 관련된 다양한 연구들이 진행되었지만, 다양한 자기 홀 센서를 분석하여 본 논문에서는 자기위치측정 장치를 설계 및 제작하였고, 자기 홀 센서의 특성 정보를 이용한 특성 함수를 이용해 자성체의 위치를 검출하였다. 실험을 위하여 알루미늄을 이용한 실험 장비를 제작하였으며, 제안된 자기 위치측정 장치를 이용하여 실험한 결과 위치측정 정밀도 오차는 10mm 이하이고, 측정 높이는 평균 150mm 로 실외 자기유도 무인운반차에 적합한 것을 확인하였다.
모바일 환경 및 무선 통신 기술이 발달함에 따라 시간과 장소에 제약받지 않고, 이동 시스템 간의 데이터 전송이 가능하게 되었다. 현재 이동 시스템 간의 데이터 통신은 모바일 환경의 고정 서버와 이동 클라이언트 사이에서 소량의 데이터 송수신 및 데이터 동기화 기법을 중심으로 연구되고 있다. 그러나 전장 상황과 같은 환경에서는 두 개 이상의 서버가 상호 독립적으로 이동하며, 상대 시스템과의 정보 공유 및 데이터 동기화를 수행하여야 한다. 이 논문은 모바일 환경에서 상호 독립적으로 이동하는 시스템 간의 데이터 동기화기법을 제안한다. 제안하는 동기화 기법은 제한된 대역폭을 고려한 서버 간의 데이터 전파 경로의 최적화 방법과 통신 단절로 인한 미전송 데이터의 처리 방안을 제시한다 아울러 대용량 서버 간의 전송 데이터 축소를 위하여 정보의 중요도 및 공유 필요성을 고려한 데이터 정제 기법을 제시한다. 제안하는 동기화 기법은 실세계 운용환경에 적용하였고, 대용량 데이터 갱신 전파 후의 데이터 일치의 정확성을 검증하였다. 아울러 서버 확장에 따른 전파 지연 시간을 고려하였을 때 제안된 기법이 허용 오차 내에 정상적으로 동기화가 이루어짐을 확인하였다.
본 연구는 현재 국내 BIS에서 버스도착시간 및 정류소간 통행시간 산정을 위해 개별노선단위로 적용하고 있는 버스 도착시간 추정 모형의 한계점을 제시하고, 이를 극복하기 위한 방안으로 버스의 진행 방향과 정류소 구간을 고려한 노선그룹단위 버스도착시간 및 구간통행시간 추정 알고리즘을 제시하였다. 서울시 BMS에서 수집되는 버스 운행자료를 활용하여 본 연구에서 제시된 모형의 신뢰성과 적정성을 평가하였다. 모형의 검증은 서울시에서 운행 중인 간선버스 노선 중 서대문역${\rightarrow}$독립문역 구간을 운행하는 노선을 대상으로 하였으며, 서울역방향(직진), 충정로방향(좌회전), 광화문방향(우회전) 등 버스노선을 진행방향과 구간별로 그룹화하여 모형에 적용하였다. 모형의 비교평가를 위해 RMSE를 효과척도로 하여 기존 개별노선단위 모형과 본 연구에서 제시한 노선그룹단위 모형을 비교한 결과, 관측 값의 개수가 4인 경우 구간별 평균 14.8, 관측 값의 개수가 5인 경우 구간별 평균 16.8의 차이로 본 연구에서 제시한 노선그룹단위 버스도착시간 및 정류소간 통행시간 추정모형이 기존 모형보다 우수한 것으로 분석되었다.
직선격자와 원형격자의 혼합형태인 EC(Elongated circular) 격자의 무아레 무늬로 수 $\mu\textrm{m}$의 선형 횡변위를 보기 위하여 자체결상법으로 무아레 무늬를 형성하고 이를 신호처리하여 횡변위를 정밀하게 측정하였다. CCD 카메라로 측정한 무아레 무늬의 직선격자 부분을 고주파 필터링(filtering)과 스무딩(smooothing) 및 2차함수 피팅(fitting)하고, 이 결과의 1차 미분으로부터 영점교차의 위치를 세어서 직선격자 부분의 밝은 무늬의 위치를 측정하였다. 그리고 EC격자의 원형격자 부분에 의한 무아레 무늬는 고주파 필터링과 스무딩으로 구한 결과의 1차 미분에서 나온 영점교차 개수로부터 원형격자의 밝은 부분의 개수를 셈으로써 선형 횡변위의 EC격자 피치에 대한 정수배의 선형이동량을 정확히 계측하였다. 이 결과 80 $\mu\textrm{m}$ 이하의 횡변위에 대해서 지금까지 무아레 무늬로부터 가시적으로 구한 선형 횡변위량보다 훨씬 정확한 3% 이하의 정확도로 횡변위를 구할 수 있었다.
본 연구에서는 Fire Dynamics Simulator (FDS)를 이용한 공연장 화재 축소모형 전산시뮬레이션(Numerical simulation)을 통해 공연장 화재 시 방화막 설치 여부 및 무대부 자연배출구 개폐 영향을 검토하였다. 기존의 축소모형 실험 연구를 바탕으로, 실존하는 공연장에 대해 상사법칙을 적용하여 1/14 비율로 축소하여 설정한 축소모형 및 조건을 대상으로 하였다. 축소모형 전산시뮬레이션을 통해 연기 유동을 가시화하고, 무대부 및 객석부 온도, 자연배출구를 통한 유출 질량 유량, 객석부로의 연기 유출 시작 시점을 측정하고 분석하였다. 전반적으로, 본 전산시뮬레이션에서 예측된 방화막 설치 여부 및 무대부 자연배출구 개폐 영향에 대한 일반적인 경향은 기존 축소모형 실험에서와 유사한 것으로 나타났다. 본 전산시뮬레이션 결과와 기존 축소모형 실험 결과 간 정량적인 비교를 위해 무대부 및 객석부 온도, 자연배출구를 통한 유출 질량 유량에 대해 평균 백분율 오차를 계산하였고, 본 전산시뮬레이션 결과와 기존 축소모형 실험 결과가 비교적 일치함을 확인하였다.
지능형 비디오 분석시스템은 불특정 다수의 객체가 가지는 행동을 분석하고, 불의의 사고를 사전에 예측하여 관리자에게 경고를 전달하는 기술을 필요로 한다. 본 논문은 적응적으로 배경을 생성하여 월담, 실신, 버려진 물체, 배회와 같이 사전에 정의된 이상행위를 분석하는 기술을 제안한다. 제안된 비디오 분석 시스템은 배경 생성과 이상 행위 분석 모듈로 구성된다. 강건한 배경 생성을 위해서 영상 내의 움직임 변화를 검출하여 매 순간마다 움직임이 없는 영역을 지속적으로 갱신하고, 이를 기반으로 객체를 검출한다. 또한 객체 검출의 정확성을 높이기 위해 검출된 결과에서 잡음과 그림자 제거 단계를 추가하였다. 이상행위 분석 모듈에서는 검출된 객체로부터 무게 중심, 실루엣, 크기, 이동 궤적 정보를 추출한다. 이때 이상행위의 판단은 월담, 실신, 버려진 물체, 배회에 따라 시나리오 환경으로 구성하고 분석하였다. 실험 결과에서 제안된 시스템은 복잡한 배경 환경에서도 이동 객체 검출 및 이상행위 분석이 가능하였다.
전력선 잡음은 ECG 신호 분석에 있어 특정 구간의 왜곡을 발생시킬 수 있다. 특히 P와 R파와 같이 부정맥 진단에 중요한 요소가 되는 구간은 전력선 주파수가 샘플링 주파수의 배수(multiple)일 경우와 그렇지 않을 경우에 각각 다른 형태의 잡음으로 나타나며, 잡음의 특성 또한 선형과 비선형으로 나누어진다. 본 논문에서는 ECG 신호의 가변적인 전력선 잡음 제거를 위한 적응형 차감 기법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 전력선 주파수와 샘플링 주파수와의 배수 관계를 multiple과 non-multiple로 구분한 후 각 구간에 대한 선형성 여부를 판단한다. 이후 선형 구간은 이동평균 필터를 이용하여 잡음성분을 추출하고, 비선형 구간 잡음은 선형구간에서 추출되어 임시버퍼에 저장된 잡음 성분을 이용하여 추출한다. 제안한 기법의 P파와 R파 검출성능을 평가하기 위해 MIT-BIH 데이터베이스의 119번 레코드를 사용하였다. 실험 결과 기존 노치 필터의 경우 P파 97.91%, R파 96.66%, 제안한 차감기법의 경우 P파 99.01%, R파 97.93%의 검출결과를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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