2005년에 처음 소개된 HRRP-JEM(High Resolution Range Profile-Jet Engine Modulation) 영상은 항공기 표적에 탑재된 제트 엔진의 장착 위치를 추정함으로써 레이더 표적 인식을 수행한다. 본 논문에서는 복소 신호의 이심률을 기반으로 HRRP-JEM 영상에서 제트 엔진 위치를 추정하기 위한 새로운 접근법을 제시한다. 복소 신호의 이심률은 HRRP-JEM 영상을 구성하는 어떤 거리 성분(range bin)에서의 레이더 수신 신호에 미치는 JEM 성분의 기여도를 효과적으로 산출할 수 있다. 따라서 JEM 성분의 기여도가 가장 큰 거리 성분이 제트 엔진의 위치에 해당하며, 이를 짚어냄으로써 보다 정량적이고 신뢰성 있는 제트 엔진 위치 추정이 가능할 것으로 기대된다. 사실적인 항공기 모델의 시뮬레이션 결과를 통해 본 논문에서 제안한 개념의 유효성을 입증하였다.
본 논문에서는 FMCW 레이다 기반의 포인트 클라우드와 LSTM을 이용한 자동 핸드 제스처 영역 추출 및 인식 기법을 제안한다. 제안한 기법은 기존의 방식과 다른 다음과 같은 독창성이 있다. 첫 번째, 기존의 range-doppler 등의 2D 이미지를 입력 벡터로 하는 방식과 다르게 시계열 형태의 포인트 클라우드 입력 벡터는 레이다 전방에서 발생하는 시간에 따른 움직임을 좌표계 형태로 인식할 수 있는 직관적인 입력 데이터이다. 두 번째, 입력 벡터의 크기가 작기 때문에 인식에 쓰이는 딥러닝 모델도 가볍게 설계할 수 있다. 제안하는 기법의 수행 과정은 다음과 같다. FMCW 레이다로 측정된 거리, 속도, 각도 정보를 활용해 x, y, z 좌표 형식과 도플러 속도 정보를 포함한 포인트 클라우드를 활용한다. 제스처 영역은 속도 정보를 통해 얻어진 도플러 포인트를 이용하여 제스처의 시작과 끝 지점을 파악해 자동으로 핸드 제스처 영역을 추출하게 된다. 추출된 제스처 영역의 시점에 해당하는 시계열 형태의 포인트 클라우드는 최종적으로 본 논문에서 사용한 LSTM 딥러닝 모델의 학습 및 인식에 활용되게 된다. 제안하는 기법의 객관적인 신뢰성을 평가하기 위해 다른 딥러닝 모델들과 MAE를 산출하는 실험과 기존 기법들과 인식률을 산출하는 실험을 수행하여 비교하였다. 실험 결과, 시계열 형태의 포인트 클라우드 입력 벡터 + LSTM 딥러닝 모델의 MAE 값이 0.262, 인식률이 97.5%로 산출되었다. MAE는 낮을수록, 인식률은 높을수록 우수한 결과를 나타내므로 본 논문에서 제안한 기법의 효율성이 입증되었다.
New receptors 1-3 that bind stereoselectively amino alcohols and convert chirality of amino acidsvia imine bond formation were synthesized. The receptors have uryl (1), thiouryl (2) and guanidinium (3) groups all with additional phenylcarbonyl motifs, which are effective hydrogen bonding donors and play a key role in the stereoselective recognitions. The stereoselectivities were measured from the integration of $^1HNMR$ peaks. Compound 1 and 2 showed the stereoselectivities for the imine formation with amino alcohols ($K_R/K_S$) in the range of 2${\sim}$4, and compound 3 in the range of 4${\sim}$8. Chirality conversion efficienciesof 1-3 for amino acids, i.e. D/L ratio at equilibrium, are in the range of 1.5${\sim}$5.6, showing a little higher efficiency with 3. The additional phenylcarbonyl motifs in 1-3 were revealed not to contribute to significant enhancement of the selectivities.
The purpose of this study is to find out influential variables related to Home Management Ability of urban home makers. This study focuses on the following aspects; 1) to find out which variables of sociodemographic variables (ie. home maker's age, level of education-husband, wife, job-husband, wife, income, duration of marriage), of psychological variables (ie. degree of resourcefulness recognition, degree of stress recognition, degree of life level recognition) have significant effects on home management ability. 2) to find out which variables of sociodemographic variables have significant effects on degree of resourcefulness recognition, of stress recognition, and of life level recognition. 3) to identify the influence of significant variables related to home management ability. Data was analyzed by frequency. percentage, mean , F-test, t-test, Duncan's multiple range test. regression analysis , path analysis pearson's r. x2-test. Major findings are as follows; 1) The level of education (husband , wife)and occupation of husband were variables to have influences on home management ability. 2) a. The level of education (husband, wife) and income were variable to have influences on degree of resourcefulness recognition. b. The employment of home makers. income, and the form of family were variables to have influences on degree of stress recognition. c. The level of education (husband, wife) occupation of husband , income , and duration of marriage were variables to have influences on degree of life level recognition. 3) There were significant relationships between home management ability and degree of resourcefulness recognition and of stress recognition (r=0.13, r=-0.12, p<.05). a. The higher degree of resourcefulness recognition, the higher home management ability (x2=11.17. df=4. p<.05) b. The higher degree of stress recognition, the lower home n=management ability (x2=14.64. df=4. p<.01) 4) The education level of homemakers (β =0.15) and income (β=0.12) were variables to have indirect influences on home management ability through the medium of the degree of resourcefulness recognition (β =0.13) 5) The employment of home makers (β=-0.17) was a variable to have indirect influence on home management ability through the medium of the degree of stress recognition(β=-0.12) 6) the education level of husband (β=0.16) and income (β=0.32) were variables to have direct influence on degree of life level recognition. 7) The degree of life level recognition (β=0.13) and education level of home makers (β=0.17) were variables to have indirect influences on home management ability through the medium of the degree of resourcefulness recognition (β=0.13) 8)The degree of life level recognition (β=-0.22) the employment of home makers(β=-0.17) and the from of family(β=-0.10) were variables to have indirect influences on home management ability through the medium of the degree of stress recognition.
어휘 인식 시스템은 학습 모델을 구성하여 인식하므로 구성되어진 모델에서 벗어난 어휘의 입력과 유사한 어휘의 입력은 인식하지 못하거나 유사한 어휘로 인식되어 인식률 저하가 나타난다. 이런 경우 인식 모델을 확장할 수 있도록 재구성하거나 인식 모델 구성 시 확장성을 반영하므로 해결할 수 있다. 본 논문에서는 모델 구성 시 확장성을 반영할 수 있는 모수 추정을 위한 베이시안 기법을 사용하여 바타차랴 알고리즘 음성 인식 학습 모델 구성 방법을 융합하여 제안하였다. 음소가 갖는 특징을 기반으로 학습 데이터의 음소에 모수 추정을 위한 베이시안 기법을 이용하였고 유사한 학습 모델은 바타챠랴 알고리즘을 이용하여 정확한 학습 모델로 인식하도록 하였다. 바타챠랴 알고리즘 인식 모델을 구성하여 인식 성능을 평가하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 적용한 결과 어휘 인식률에서 97.5%의 인식률과 1.2초의 학습 시간을 나타내었다.
객체 인식(recognition)과 추적(tracking)은 컴퓨터 비전의 중요 분야로써 작게는 동작 인식으로부터 크게는 우주 항공까지 그 활용 가능성이 무궁무진하다. 객체 인식의 정확도를 향상시키는 방법 중 하나는 회전, 스케일 그리고 가려짐에 강건한 컬러를 이용하는 것이다. 컬러를 이용함으로써 더 많은 특징점들을 추출하기 위한 계산 비용을 감소시킬 수 있다. 또한, 빠른 객체 인식을 위해 알고리즘의 정확도를 낮추는 것보다 객체의 위치를 예측하고 좀 더 작은 영역에서 인식을 수행하는 것이 더욱 효과적이다. 본 논문은, 인식 정확도를 향상시키기 위해 대표적인 객체 인식 알고리즘인 SURF와 컬러모델을 적용한 기술자(descriptor)를 사용하고, 움직임 예측 알고리즘인 Kalman filter를 결합하여 빠른 객체 추적 방법을 제안한다. 그 결과, 제안하는 방법은 다른 컬러를 갖는 같은 패턴의 객체들을 구분하고, 객체의 향후 움직임을 미리 예측한 관심영역(ROI)에서 인식을 수행함으로써 빠른 추적 결과를 보였다.
본 논문은 치매 예방을 위한 제스처 인식 기반 3D기능성 게임을 제안한다. 제안된 기능성 게임은 전신 제스처 인식을 이용함으로써 사용자의 두뇌 사용능력과 신체활동성을 증가시켜 치매 예방의 효과를 향상시킬 수 있도록 하였다. 기존에 개발된 제스처 인식 기술에 사용된 카메라들은 인식률과 가동영역이 한계적이다. 보다 안정적인 전신 제스처인식을 위해 3D depth 카메라로부터 사용자를 인식하고 사용자의 관절 정보를 획득하였으며 관절의 움직임을 분석하여 전신 제스처를 인식하였다. 게임 콘텐츠로는 치매의 대표적인 원인인 뇌세포의 퇴화에 초점을 맞춰 기억력, 논리력, 산술능력, 공간인지능력 등을 훈련할 수 있도록 구성하였다. 사용자 별로 게임 결과를 저장하고 분석하여 인지능력 향상 정도를 측정할 수 있도록 하였다.
일반적인 시간 영역에서의 레이더 신호들은 표적의 관측각에 민감하게 변화한다. 이로 인하여 각도가 넓어짐에 따라서 표적 구분의 정확도가 상당히 감소하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 다중각도 정보를 이용하여 표적 구분 성능을 향상시키기 위한 방법을 제시한다. 먼저, 대표적인 시간영역 레이더신호인 1차원 range profile로부터 central moments와 PCA를 결합하여 특성백터를 추출한다. 추출된 특성백터에 다중 각도 정보를 사용하는 구분기를 적용시켜 넓은 관측각에서 표적 인식 성능을 향상시킬 수 있다. 다중 각도정보를 이용하는 기법에는 독립방식과 종속방식이 있으며, 본 논문에서는 두 기법의 성능을 비교한다. 성능 비교 실험에는 포항공대 단축거리 무반향실에서 측정된 여섯 개의 항공기 모델에 대한 레이더가 단면적 데이터가 이용된다.
레이더의 설계에 있어 레이더 성능 평가는 중요한 단계 중 하나이다. 그러나 조우 표적을 가지고 성능 시험을 수행하는 데는 시간 및 비용과 같은 제약점이 따르기 때문에 가상의 표적을 모의할 수 있는 장치가 개발되어 레이더 성능 평가에 사용된다. 가상의 표적 모의 장치는 광 지연 선로 및 DRFM(Digital RF Memory)을 이용하여 구현되어 왔으나, 모의 거리 및 사용 용도의 차이로 인한 시험 시나리오 구현 등에 있어 제약점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 임의의 레이더 송신 신호에 대하여 정밀 거리 모의가 가능하며, 시험 시나리오 구현이 용이한 레이더 반사 신호 모의 장치 개발을 목표로 구현된 디지털 시간 지연 모듈에 대하여 기술하였다. 개발된 디지털 시간 지연 모듈은 펄스 인식 및 지연 간격 검출 방법을 적용하여 왜곡이 없는 시간 지연을 모의하다. 자체시험 결과를 통하여 성능 입증하였으며 그 결과에 대하여 기술한다.
제트엔진 변조(Jet Engine Modulation: JEM)는 회전하는 제트엔진 터빈으로부터의 전자기 산란에 따른 레이더 신호의 주파수 변조 현상이다. JEM은 표적의 고유한 정보를 제공하여 대표적인 레이더 표적 인식 수단으로 활용되나, JEM 성분이 미약하게 존재하는 레이더 관측 범위에서는 JEM에 의한 레이더 표적 인식 성능이 저하될 수 있다. 이에 본 논문에서는 복소 신호의 경험적인 모드분리법(Complex Empirical Mode Decomposition: CEMD)를 이용하여 레이더 신호를 여러 기본성분인 고유 모드 함수(Intrinsic Mode Function: IMF)로 분리하고, 신호의 이심률을 기반으로 이들 IMF를 조합하는 근거를 제공하여 JEM 성분을 추출하는 기법을 제시한다. 다양한 신호에 대한 적용 결과를 통하여 제안된 기법이 JEM의 명확성을 개선하는 한편, JEM 해석의 유효 관측 범위를 확장시킬 수 있음을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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