• 한국음향학회지
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• 제23권8호
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• pp.570-575
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• 2004

수중음향 시스템에서는 빔형성 (Beamforming) 기법을 이용하여 목표물로부터 신호를 수신하고 이에 대한 정보를 얻어 낼 수 있는데, 이러한 빔형성에 있어서는 주엽 (Mainlobe)의 빔폭 (Beamwidth)과 부엽 (Sidelobe)의 크기 (Level)를 설계자가 목표하는 값에 최적화 시킬 수 있는 방법을 찾는 것이 무엇보다도 중요하다. 최근 연구된 빔형성 기법의 대표적인 결과 중 하나로는 Philip의 가중함수 방법을 들 수 있다. 이러한 Philip의 방법은 목표 주엽폭과 부엽 준위를 정하고 이를 적응필터 설계방식과 유사하게 적응시켜 나가는 과정을 이용한다. 그러나 이 방법은 주엽폭과 부엽 준위 간의 상관관계로 인해서 원하는 부엽준위에 다다르지 못하거나 결과값을 얻는데 상당한 시간이 소요되는 경우가 자주 발생하게 되는데, 이러한 단점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 부엽 준위에 미치지 못하는 일부에 대하여 부분 최적화를 하여 비교적 쉽게 설계요건을 만족시키는 새로운 알고리듬을 제안하고자 한다 제안된 알고리듬은 설계자의 의도에 따라 주엽의 빔폭과 부엽의 크기를 쉽게 조절이 가능하며 기존의 방법에 비해 계산량이 감소됨을 실험을 통해 알수 있을것이다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제43권5호
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• pp.1-9
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• 2006

대부분의 영상을 이용한 물체추적은 적용환경을 단순화하거나 특정한 영상특징만을 적용할 수 있는 제한된 환경에서 잘 동작하기 때문에 이러한 물체추적방법은 지능자동차의 운전자보조시스템이 적용되는 복잡하고 동적인 교통 환경에서 원하는 물체를 추적하기는 어렵다. 이와 같은 물체간의 부분적인 교합이 존재하고 배경과 물체들이 동시에 동적으로 변하는 복잡한 환경에서는 물체의 색상, 외관, 외형 등과 같은 다양한 영상특징들을 적절하게 융합할 수 있는 구조가 요구된다. 본 논문에서는 기존의 파티클 필터를 이용한 적응형 융합구조[1]와 SIFT[2]를 이용한 영상특징 기술자를 강인한 영상특징으로 사용하고 시점 배경의 동적인 변화에 적응할 수 있도록 학습함으로써 추적의 강건성과 적응성을 향상시킨다. 제안된 알고리듬은 운전자 보조 시스템에서의 차량, 보행자, 자전거와 같은 도로상의 물체추적에 적용하였다.