• 제목/요약/키워드: Power Vector

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지상파 DMB 단말에서의 3D 컨텐츠 최적 서비스를 위한 경계 정보 기반 실시간 얼굴 수평 위치 추적 방법에 관한 연구 (A Study on Real-time Tracking Method of Horizontal Face Position for Optimal 3D T-DMB Content Service)

  • 강성구;이상섭;이준호;김중규
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제48권6호
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    • pp.88-95
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    • 2011
  • 모바일 단말과 같은 임베디드 환경은 범용 컴퓨터에 비하여 연산 성능이 현저히 낮다. 따라서 기존 얼굴 및 추적 알고리즘은 모바일 환경에서 적용하기에는 복잡도가 높아 검출 시간이 오래 걸리기 때문에 모바일 단말에서의 실시간 적용에는 적합하지 않다. 모바일 단말에서 실시간 시선 추적은 사용자와 단말 간의 양방향 멀티미디어 서비스를 가능하게 함으로써 단방향 서비스에 비해 고품질의 서비스를 제공할 수 있게 된다. 따라서 모바일 환경에 최적화된 실시간 시선 추적 기법의 개발이 필요하다. 이에 본 논문에서는 지상파 3D DMB 컨텐츠의 품질 향상을 위하여 단말에서 사용자 얼굴의 수평 위치를 실시간으로 추적할 수 있는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 에지의 방향성을 이용하여 얼굴의 좌/우 경계 지점을 추정하며 컬러 에지 정보에 의하여 얼굴의 수평 위치 및 크기를 최종적으로 판단한다. 소벨 연산 과정에서의 경사도 벡터를 수직 방향으로 크기 투영한 데이터에서 얼굴의 경계 후보 지점들이 선택되며 정확한 판단을 위하여 평활화 방법 및 탐색 방법을 제안하였다. 일반적인 얼굴 검출 알고리즘은 멀티스케일의 특징 벡터를 사용하기 때문에 모바일 환경에서는 검출 시간이 오래 걸리지만 본 알고리즘은 수평 위치 검출이라는 제약 조건 하에서의 단일 스케일에서의 검출 방법이므로 기존 얼굴 검출 방법에 비하여 빠른 검출이 가능하다.

지식재산 투자와 관리가 기업의 무형자산가치에 미치는 영향에 대한 연구 (A Study about the Effects of Intellectual Property Investment and Management on the Value of Intangible Assets of Firms)

  • 성웅현;조경선
    • 기술혁신학회지
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    • 제12권2호
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    • pp.291-311
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    • 2009
  • 기업의 지식재산 투자와 관리 역량은 기업경쟁력 강화를 통해서 기업가치와 무형자산가치를 창출할 수 있는 핵심 요인이다. 본 연구의 목적은 지식재산 투자와 관리 역량과 연관된 주요 변수들이 무형자산가치 범주를 구분하는데 미치는 형향을 통계적으로 검정하는 것이다. 지식재산 관리 실태조사 결과 특허관리 역량은 전반적으로 충분하지 못한 것으로 나타났고, 디자인 관리 및 브랜드 관리 역량은 미흡한 것으로 나타났다. 다변량 분산분석 결과 무형자산가치 범주간 지식재산 투자와 관리 변수의 평균차이가 유의한 것으로 나타났다. 다항로짓 판별분석 결과 연구개발비 비율과 특허관리 역량이 무형자산가치 범주를 판별하는데 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 광고선전비 비율은 유의한 영향을 미치지 않는것으로 나타났다. 디자인 및 브랜드 관리 역량은 범주간 다른 유의수준을 보이고있다. 결론적으로 무형자산가치 창출을 위해서 기업의 지식재산 투자와 더불어 지식재산 관리 역량 개선을 위한 전략적 정책이 절실히 요구된다.

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라섹 수술 전과 후의 고위수차에 영향을 미치는 결정변수 (Determination Factors Affecting the High Order Aberrations in Preoperative and Postoperative LASEK)

  • 김태흥;이현;이강오;이태용
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제15권9호
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    • pp.5621-5627
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    • 2014
  • 라섹 수술 방법을 결정하기 위한 기준을 상세화하고자 고식적인 라섹 수술 전과 후의 고위수차에 영향을 미치는 결정변수들을 분석하였다. 2011년 11월부터 2012년 7월까지 고식적 라섹 수술을 한 대상자 중 수술한지 2개월 후 고위수차검사가 가능한 51명(102안)을 대상으로 하였다. 고위수차는 수술 전 $0.341{\mu}m$에서 수술 후 $0.538{\mu}m$로 증가하였다. 선형회귀분석에서 수술 후의 고위수차 변동에 영향을 미치는 수술 전의 굴절성분은 설명력 크기순으로 각막난시 $J_0$ 성분이 0.400, 굴절성난시 $J_0$ 성분이 0.389, 각막난시량이 0.282, 구면렌즈대응치가 0.239, 굴절성난시량이 0.213, 동공크기가 0.194였다. 다중회귀분석에서 수술 후의 고위수차와 통계적으로 의미가 있는 변수는 각막난시 $J_0$ 성분, 동공크기, 구면렌즈대응치였다. 따라서 개인에게 적합한 수술 방법 결정을 위해서는 고위수차와 더불어 파워벡터분석에 의한 각막난시도 함께 고려하는 것이 필요하다.

공간고조파법을 이용한 영구자석 선형 발전기의 특성 해석 (Characteristic Analysis of Permanent Magnet Linear Generator by using Space Harmonic Method)

  • 서성원;최장영;김일중
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제18권1호
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    • pp.688-695
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    • 2017
  • 본 논문은 파력 에너지 수집 장치에 사용할 수 있는 영구자석 선형 동기발전기의 특성 해석에 관한 것이다. 파력 에너지는 요요시스템과 같은 기구로 부터 얻어진다. 영구자석을 이용한 선형 발전기는 영구자석의 자력을 통해 별도의 전원공급이 필요 없고 유지 보수가 간단한 장점을 가지고 있다. 또한 높은 에너지 밀도를 갖는 희토류의 사용으로 영구자석 기기는 소형화 및 경량화가 가능하며 보다 높은 에너지 변환 효율을 얻을 수 있다. 영구자석 선형 동기발전기 특성 해석을 위해 2차원 극 좌표계 및 자기 벡터 포텐셜에 근거하여 영구자석과 전기자 반작용 자계해석을 수행 하였다. 해석 해를 이용하여 정현적인 속도입력에 의해 유도되는 유기기전력의 특성 식을 유도하고, 동일한 방법으로 역기전력 상수, 저항, 자기인덕턴스와 상호인덕턴스와 같은 전기적 파라미터를 얻었다. 본 논문에서 사용한 공간고조파법의 결과는 2차원 유한요소해석법 결과와 비교하여 잘 일치하는 것을 확인하였다. 이 결과는 영구자석 형 선형 발전기의 특성을 이해하는 것과 해석방법의 비교연구, 설계 최적화, 그리고 기기의 동적 모델링에 기여할 수 있다.

최대 고유치 문제의 해를 이용한 적응 안테나 어레이와 CDMA 이동통신에의 응용 (Deisgn of adaptive array antenna for tracking the source of maximum power and its application to CDMA mobile communication)

  • 오정호;윤동운;최승원
    • 한국통신학회논문지
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    • 제22권11호
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    • pp.2594-2603
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    • 1997
  • 본 논문은 적용적으로 빔패턴을 형성하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 원하는 신호가 각 간섭신호에 비하여 파워가 현저히 크다는 조건하에서 - 정상적인 COMA 이동통신에서 이 조건은 칩상관기를 거친 후에 무조건 성립한다.- 신호대 잡음비(SNR)/신호대 간섭비(SIR)를 증가시키는 빔패턴을 제공하기때문에 통신채널의 용량의 증가 및 통신품질 향상을 꾀할 수 있다. 제안 방법의 주요 장점은 다음과 같이 나열할 수 있다. (1) 학습신호나 학습기간이 필요없다. (2) 신호간의 상관성으로 인하여 성능이 나빠지거나 절차가 복잡해지지 않는다, (3) 어레이를 구성하는 안테나의 수가 도달하는 신호들의 수보다 많지 않아도 된다. (4) 전체의 절차가 반복적이어서 신호원의 움직임으로 인하여 도달각이 변하는 경우에도 새로운 데이타로부터 새로운 빔패턴이 형성될 수 있다, (5) 전체 계산량이 기존 방법에 비하여 매우 작기 때문에, 매 스냅샷마다 실시간으로 빔패턴형성이 가능하다. 실제로, 새로운 웨이트를 구하는데 소요되는 계산량은 $N{\times}N$ 크기(N은 어레이를 구성하는 안테나의 수)의 자기상관행렬을 갱신하는 과정을 포함하여 $0(3N^2 + 12N)$이다. 자기 상관 행렬을 매 스냅샷 마디의 순시신호벡터로 근사화시키면 0(11N)으로 줄어들게 된다.

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PC-clustering을 이용한 매핑자료처리 및 변환소프트웨어에 관한 연구 (A study on the process of mapping data and conversion software using PC-clustering)

  • 황보택근;이병욱;박홍기
    • 대한공간정보학회지
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    • 제7권2호
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    • pp.123-132
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    • 1999
  • 컴퓨팅 알고리즘의 병렬화는 계산량 및 데이터의 증가와 더불어 필요성이 꾸준히 제기되어 왔다. 그러나 병렬처리에 사용되는 컴퓨터는 1990년대 중반까지 주로 슈퍼컴퓨터로서 가격, 사용법 등 일반인이 쉽게 접근하지 못할 요소가 많았다. 1990년대 후반에 병렬 처리를 위한 PC-cluster라는 새로운 개념이 나타나게 되었고, 아직 설치와 사용법에서 개선될 여지가 많이 있음에도 불구하고 값싼 비용으로 고성능의 계산 능력을 원하는 일반 사용자에게 PC-cluster는 가장 뛰어난 대안으로 떠오르고 있다. GIS 데이터의 매핑은 축척변환(scale), 벡터에서 레스터로의 변환, DXF 자료구조에서 내부 자료구조로의 변환, 두 지역이 연결되었을 때 가장자리 데이터의 보정, 개체선택, Join, Cut의 처리 등 병렬 처리에 적합한 여러 가지 특성을 가지고 있다. 따라서 이들을 K-clustering으로 구현할 경우 값싼 비용으로 실시간 처리를 할 수 있어 성능과 비용의 모든 면에서 만족할 만한 결과를 얻을 수 있을 것이다. 본 논문에서는 병렬처리 및 PC-clustring, 그리고 이들을 이용하기 위한 라이브러리 및 도구에 대한 소개와, 이들이 매핑에 어떻게 적용시킬 수 있는 가를 살펴보았다. 또한 매핑의 여러 기능을 위한 병렬 프로그램을 개발하였고, 실험 결과 노드의 수에 따라 모든 기능에서 성능이 거의 선형적으로 향상됨을 보여주고 있다.

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2차원 PCA 얼굴 고유 식별 특성 부분공간 모델 기반 강인한 얼굴 인식 (Robust Face Recognition based on 2D PCA Face Distinctive Identity Feature Subspace Model)

  • 설태인;정선태;김상훈;장언동;조성원
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제47권1호
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    • pp.35-43
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    • 2010
  • 고유얼굴 기반 얼굴 인식 방법과 같은 얼굴 형태 기반 얼굴 인식 방법에 사용되는 1차원 PCA는 고차원의 얼굴 형태 데이터 벡터들의 처리로 인하여 부정확한 얼굴 표현과 과도한 계산량을 초래할 수 있다. 이에 개선 방안의 하나로 2차원 PCA 기반 얼굴 인식 방법이 개발되었다. 그러나 단순한 2차원 PCA 적용으로 얻어진 얼굴 표현 모델에는 얼굴 공통 특성 성분과 개인 식별 특성 성분이 모두 포함된다. 얼굴 공통 특성 성분은 오히려 개인 식별 능력을 방해할 수가 있고 또한 인식 처리 시간의 증가를 초래한다. 본 논문에서는 2차원 PCA 적용으로 얻어진 얼굴 특성 공간에서 얼굴 공통 특성 영향이 분리된 얼굴 고유 식별 특성 부분공간 모델을 개발하고 개발된 모델에 기반한 새로운 강인한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 제안한 얼굴 고유식별 특성 부분공간 모델 기반 얼굴 인식 방법은 얼굴 고유 식별 특성에만 주로 의존하기 때문에 기존 1차원 PCA 및 2차원 PCA 기반 얼굴 인식 방법보다 얼굴 인식 성능 및 인식 속도에 대해서 더 우수한 성능을 보인다. 이는 다양한 조명 조건하에 다양한 얼굴 자세를 갖는 얼굴 이미지들로 구성된 Yale A 및 IMM 얼굴 데이터베이스를 이용한 실험을 통해 확인하였다.

LINC 시스템 구현을 위한 닫힌 해를 갖는 크기 위상 오차 검출 기법 (The Gain and Phase Mismatch Detection Method with Closed Form Solution for LINC System Implementation)

  • 명성식;이일규;임규태;육종관
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제19권5호
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    • pp.547-555
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    • 2008
  • 본 논문에서는 linear amplification with nonlinear components(LINC) 시스템의 두 신호 경로에 발생하는 크기와 위상 오차를 자동으로 검출하여 보상하는 알고리즘을 제안하였다. LINC 시스템은 첨두 대 평균 전력비가 큰 non-constant envelop 신호를 constant envelop 신호로 바꿔주어 고효율 전력 증폭기를 사용할 수 있는 장점이 있다. 그러나 LINC 시스템은 두 전력 증폭기의 경호에서 발생하는 매우 작은 경로 오차에 민감하게 성능이 열화된다는 단점이 있다. 본 논문에서는 4개의 테스트 신호를 이용하여 두 경로의 크기와 위상 오차를 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 오차 검출 기법은 닫힌 해(closed form solution)를 가지며, 반복 계산이 필요하지 않아, 빠르고 효율적으로 오차를 검출할 수 있다. 본 논문에서는 제안된 기법을 적용하여 오차 검출과 검출된 결과를 반영하여 신호의 왜곡을 보상하는 digital-IF 형태를 갖는 LINC 시스템을 구현하였다. 구현된 LINC 시스템은 7 MHz 채널 대역을 갖고 16-QAM으로 변조된 IEEE 802.16 WiMAx 기저 대역 신호를 이용하여 성능을 분석하였으며, 제안된 기법을 이용하여 EVM이 -37.37 dB까지 개선되었으며, 이로서 LINC 시스템 구현시 제안된 오차 검출 및 보상 기법의 적용 타당성을 확인하였다.

인공 신경망 기반의 고시간 해상도를 갖는 전력수요 예측기법 (An Electric Load Forecasting Scheme with High Time Resolution Based on Artificial Neural Network)

  • 박진웅;문지훈;황인준
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제6권11호
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    • pp.527-536
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    • 2017
  • 최근 스마트 그리드 산업의 발달과 더불어 효과적인 에너지 관리 시스템의 필요성이 커지고 있다. 특히, 전기 부하 및 에너지 요금 감소를 위해서는 정확한 전력수요 예측과 그에 따른 효과적인 스마트 그리드 운영 전략이 필요하다. 본 논문에서는 보다 정확한 전력수요 예측을 위하여, 수요 시한 기준으로 수집된 전력 사용 데이터를 고시간 해상도로 분할하고, 이에 적합한 인공 신경망 기반의 전력수요 예측 모델을 구축하고자 한다. 예측 모델의 정확도를 향상시키기 위하여 우선, 수열 형태의 시계열 데이터가 가지는 주기성을 제대로 반영하지 못하는 기계 학습 모델의 문제점을 해결하고자, 시계열 데이터를 2차원 공간의 연속적인 데이터로 변환한다. 더욱이, 고시간 해상도에 따른 온도나 습도 등 외부 요인들의 보다 정확한 반영을 위해 이들에 대해서도 선형 보간법을 사용하여 세분화된 시점에서의 값을 추정하여 반영한다. 마지막으로, 구성된 특성 벡터에 대해 주성분 분석 수행을 통하여 불필요한 외부 요인을 제거한다. 예측 모델의 성능을 평가하기 위해서 5겹 교차 검증을 수행하였다. 실험 결과 모든 고시간 해상도에서 성능 향상을 보였으며, 특히 3분 해상도의 경우 3.71%의 가장 낮은 오차율을 보였다.

주가지수선물시장 상호간의 가격정보 전달구조에 관한 연구 (The Dynamics of Intraday Price Transmission Across the Stock Index Futures Markets: The Standard & Poor's 500, the New York Stock Exchange Composite, and the Major Market Index Futures)

  • 김민호
    • 재무관리연구
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    • 제12권2호
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    • pp.239-271
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    • 1995
  • 본 연구는 현재 미국에서 거래되고 있는 세 가지 주가지수선물 상호간의 일중(intradaily) 가격선도(price leadership) 관계에 관한 실증분석이다. 본 연구가 기존의 연구와 다른점은, 기존의 연구가 주가지수선물과 그 기준이 되는 현물 가격사이의 가격 선도 관계에 초점을 두고 있는데 반하여 본 연구는 주가지수선물 시장 사이에서 존재하는 가격 선도관계를 분석하고 있다는 점이다. 실증 분석의 대상이 된 주가지수선물들은 Chicago Mercantile Exchange의 Standard and Poor's 500 Index(S&P 500), New York Futures Exchange의 New York Stock Exchange Composit Index (NYSE), 그리고 Chicago Board of Trade의 Major Market Index(MMI)이다. 만약 이들 시장들이 정보의 전달에 있어서 효율적(informationally efficient) 이라면 이들 가격간에 선도-지연(lead-lag) 현상은 존재하지 않을 것이다. 그러나 어느 한 시장이 새로운 정보를 선물가격에 반영하는데 다른 시장에 비해 상대적으로 느리다면, 이들 시장 상호간에는 가격의 전이(transmission)현상이 존재하게 될 것이다. 이들 선물간의 일중 가격선도 관계 연구는 이러한 시장의 효율성 문제를 밝히는데 의의가 있을 뿐만 아니라, 시장간의 단기적 가격 괴리를 이용하려는 차익거래자들에게도 유용하게 쓰일 수 있을 것이다. 본 연구는 위에서 언급한 각각의 주가지수선물들이 가격 선도성을 가질 수 있는 이유와 관련된 다음과 같은 세 가지 가설을 설정하였다. 첫째 가설은, 가격의 선도성은 거래량과 관련이 있다는 것이다. 즉, 이들 주가지수선물 중 가장 거래량이 많은 S&P 500 선물이 다른 선물을 선도할 것이라는 가설이다. 둘째, 가격의 선도성은 주가지수를 구성하는 주식의 수에 비례한다는 가설이다. 다시 말하면, 보다 않은 수로 구성된 주가지수일수록 정보처리 속도가 빠르다는 가설이다. 따라서, 본 연구에 포함된 주가지수선물 중 가장 많은 수의 주식을 대상으로 하는 NYSE 선물이 다른 선물을 선도할 것이다. 마지막 가설은 정보의 처리는 대형주 혹은 기관선호주(institutionally-favored)들이 주도한다는 것이다. 따라서, 주로 이와 같은 주식들로 구성 된 MMI 선물이 선도성을 가질 수 있다는 것이다. 위의 가설들을 검증하고 시장간의 가격 선도관계를 분석하기 위하여 본 연구는 vector autoregressive(VAR) 모형을 이용하여 충격-반응 함수(impulse response functions)를 계산하고, 분산분해(variance decomposition)를 수행하였다. 또한 가격 상호간에 존재할지도 모르는 공적분(cointegration)관계를 Johansen(1991)과 Jokansen and Juselius (1992) 등이 제시한 다변량 공적분 검정(multivariate cointegration test)를 통하여 분석하였다. 분석기간은 1986년 1월부터 1990년 7월까지이며, 각 주가지수선물들의 5분 간격 data를 사용하였다. 연구결과, 충격-반응 분석은 어느 한 시장에서의 충격(shock)은 다른 시장으로 매우 빠르게 전달되고 있음을 보여 주었다. 그러나 충격의 지속정도는 그 충격의 진원지에 따라 달랐다. 즉, NYSE나 MMI 선물로부터 발생 한 충격은 다른 시장의 가격에 5분 안에 반영을 끝냈지 만 S&P 500 선물에서 발생한shock은 그 이상 지속되었다. 또한, 분산분해 결과 S&P 500 선물이 자기자신 뿐만 아니라 다른 시장의 예상하지 못했던 움직임(unexpected movements)을 설명하는데 가장 큰 설명력(explanatory power)을 가지고 있었다. 결론적으로 S&P 500 선물이 다른 선물을 약 5분 간격으로 선도하였다. 이는 가격의 선도가 거래량과 밀접한 관계가 있음을 보여 주는 것이다.

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