본 논문은 다중 경로 다중입력 (Multiple-input multiple-output : MIMO) 채널에서 space alternating generalized expectation-maximization(SAGE) 알고리즘을 이용하여 채널 파라미터 추정 성능을 확인한다. 성능을 비교하기 위해 781 대역의 제주도 측정지역에서의 채널 파라미터로부터 시변 채널 환경 채널 파라미터 추정을 SAGE 알고리즘을 통해 추정하고 원본 데이터와 비교한다. 이를 통해 SAGE 알고리즘의 성능을 확인할 수 있으며 일반적인 파라미터 계산보다 SAGE 알고리즘을 통해 추정하는 것이 지연 확산(Delay Spread), 도래각 확산(Arrive of Angular Spread)이 적어 정확 측면에서 성능이 뛰어나고 안정적이다.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.355-359
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2006
For the poor observability of azimuth misalignment angle and east gyro drift rate of the traditional initial alignment, a bran-new SINS stationary fast self-alignment approach is proposed. By means of analyzing the characteristic of the strapdown inertial navigation system (SINS) stationary alignment seriously, the new approach takes full advantage of the specific force and angular velocity information given by inertial measurement unit (IMU) instead of the mechanization of SINS. Firstly, coarse alignment algorithm is presented. Secondly, a new fine alignment model for SINS stationary self-alignment is derived, and the observability of the model is analysed. Then, a modified Sage-Husa adaptive Kalman filter is introduced to estimate the misalignment angles. Finally, some computer simulation results illustrate the efficiency of the new approach and its advantages, such as higher alignment accuracy, shorter alignment time, more self-contained and less calculation.
초음파 검사 방법은 여러 가지 물질들의 흠집이나 틈새, 그리고 티끌 등을 감지해내는데 널리 쓰이고 있다. 그 중 초음파 신호를 분석하는 절차는 전체의 신호처리 과정에서 아주 중요한 역할을 담당하고 있다. 많은 초음파 신호처리와 신호분류의 방법들이 제기 되었는데 그 중 가장 널리 쓰이는 방법은 신호들의 특징 공간상에서 그 특정의 성분들을 추출해내고 그 후 신경망 네트웍을 통한 분류 방법을 이용하여 초음파 신호들을 구별해 내는 방법이다. 이 논문은 기존의 신호 분류 체계와는 다른 대체 신호 분류법을 제시하고 있는데 이것은 최소 평균 제곱 (LMS) 알고리즘을 이용하여 핵 전력 발전소에서 쓰이는 증기 발생기 튜브로부터 감지되어진 초음파 비파괴 검사 신호 (ultrasonic nondestructive evaluation signal) 을 분류해내는데 쓰일 수가 있다 이 초음파 비파괴 검사 신호는 튜브내의 흠집이나 틈새로부터 감지되어진 신호일수도 있고 또는 튜브내의 침전물에 의해서 발생된 신호일 수도 있는데 이 두가지 신호는 매우 유사하기 때문에 반드시 분류를 해내어 침전물에 의한 신호일 경우는 무방하지만 흠집이나 갈라진 틈새에서 나오는 신호일 경우는 더 이상의 오염이나 사고 등을 방지하기 위해 수리 또는 교체 등의 후속 조치로 이어져야 한다. 이러한 절차를 밟기 위하여 증기 발생기 튜브의 내부에서의 초음파 센서로부터 증기 발생기 튜브 사이의 거리를 측정하는데 모델링 기법에 기반한 deconvolution 방법이 제시되었고 여기서 나온 결과가 정리, 분석되었다 이 방법은 space alternating generalized expectation maximization (SAGE) 알고리즘을 이차원 미분 파라미터인 Hessian의 사용으로 인하여 수렴 속도가 빠른 Newton-Raphson 알고리즘과 함께 병행 사용하여 초음파 신호의 초점 도달 시간과 그 크기를 측정하여 초점 도달 거리에 따라 두 종류의 신호를 분류, 차별화 하는 기법이다. 이 알고리즘을 이용한 접근법으로 얻어진 결과가 흠집이나 틈새로부터 나온 신호일 경우와 퇴적물에 의해 나온 신호일 경우로 정리, 분류되었고 적절한 분류 효과를 보인 결과가 이 논문에 제시되었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권9호
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pp.3177-3195
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2014
In many moving object detection problems of an aerial video, accurate and robust stabilization is of critical importance. In this paper, a novel accurate image alignment algorithm for aerial electronic image stabilization (EIS) is described. The feature points are first selected using optimal derivative filters based Harris detector, which can improve differentiation accuracy and obtain the precise coordinates of feature points. Then we choose the Delaunay Triangulation edges to find the matching pairs between feature points in overlapping images. The most "useful" matching points that belong to the background are used to find the global transformation parameters using the projective invariant. Finally, intentional motion of the camera is accumulated for correction by Sage-Husa adaptive filtering. Experiment results illustrate that the proposed algorithm is applied to the aerial captured video sequences with various dynamic scenes for performance demonstrations.
In this study an economical image stitching algorithm for use in automotive industry is developed for retrofittable panoramic image assistance applications. The aim of this project is to develop a driving assistance system known as Panoramic Parking Assistance (PPA) which is cheap, retrofittable and compatible for every type of automobiles. PPA generates bird's eye view image using cameras installed on the automobiles. Image stitching requires to get bird's eye view position of the vehicle. Panoramic images are wide area images that cannot be available by taking one shot, attained by stitching the overlapping areas. To achieve correct stitching many algorithms are used. This study includes some type of these algorithms and presents a simple one that is economical and practical. Firstly, the mathematical model of a wide view of angle camera is provided. Then distorted image correction is performed. Stitching is implemented by using the SIFT and SURF algorithms. It has been seen that using such algorithms requires complex image processing knowledge and implementation of high quality digital processors, which would be impracticle and costly for automobile use. Thus a simpler algorithm has been developed to decrase the complexity. The proposed algorithm uses one matching point for every couple of images and has ease of use and does not need high power processors. To show the efficiency, images coming from four distinct cameras are stitched by using the algorithm developed for the study and usability for automotive application is analyzed.
이 연구는 수학과 정보교과의 융합교육을 위한 시도로, 최근 강조되고 있는 코딩교육을 수학교육에 접목한 교수학습자료의 개발연구이다. 코딩교육을 위한 수학주제로 전자서명을 선택하였고, 코딩을 위한 프로그램으로는 SageMath이다. 본 연구에서 전자서명의 다양한 방법 중 타원곡선 전자서명 알고리즘에서 이용되는 수학을 조명하고, 이를 소재로 정보와 수학교과의 융합 교수 학습 자료를 코딩기반으로 개발하였다. 최근에 많은 사람들이 관심을 가진 비트코인의 거래에서 실제로 활용되는 타원곡선 전자서명 알고리즘은 수학이 응용되는 실례로서 학생들에게 보여주기 좋은 소재이고, 코딩으로 구현하기에도 최적의 환경을 제공해 주고 있다. 따라서 이를 소재로 한 수업은 수학중심의 융합교육을 실현할 수 있는 구체적인 교수 학습 프로그램을 제공할 것으로 기대된다. 또한 이 연구에서 제시된 교수 학습 프로그램은 수학자, 현장수학교사, 수학교육 전문가의 의견을 종합적으로 고려하여 수정 보완하여 완성함으로써 과학고등학교, 수학동아리, 대학교 '정수론' 강좌 등에서 유의미한 수업으로 구현될 것으로 기대된다.
현대사회는 정보통신기술 및 빅데이터 기술의 발전으로 누구나 인터넷을 통해 손쉽게 방대한 데이터를 얻고 활용할 수 있는 시대로, 양질의 데이터를 수집하는 능력을 넘어 수많은 정보 속에서 올바른 데이터만을 선별하는 능력이 더욱 중요해지고 있다. 이러한 기조는 학계에서도 이어지고 있는데, 축적되는 연구물 속에서 양질의 연구를 선별하여 올바른 지식구조를 형성하기 위해, 다양한 연구 분야에서 체계적 고찰(systematic review) 및 비체계적 고찰(non-systematic review)과 같은 문헌연구(literature review)가 수행되고 있다. 한편, 코로나19 팬데믹 이후 의료산업에서도 그동안 합의에 이르지 못했던 원격의료가 제한적으로나마 허용되고, 인공지능 및 빅데이터 기술이 응용된 건강추천시스템(health recommender systems: HRS)과 같은 새로운 의료서비스가 각광을 받고 있다. 하지만, 실무적으로 HRS가 미래 의료산업 발전을 이끌 중요한 기술로 평가받고 있음에도 불구하고, 학술적인 문헌연구는 다른 분야에 비해 매우 부족한 실정이다. 더불어 HRS는 학제적 성격이 강한 융합 분야임에도 불구하고, 기존의 문헌연구는 비체계적 고찰과 체계적 고찰 방법만을 주로 활용하여 이뤄졌기 때문에, 다른 연구 분야와의 상호작용이나 동적인 관계를 유추하기에는 한계가 존재한다. 이에, 본 연구에서는 인용네트워크 분석(citation network analysis: CNA)을 활용하여 HRS 및 주변 연구 분야의 전체적인 네트워크 구조를 파악하였다. 또한, 이 과정에서 최신 논문이 인용 관계가 잘 나타나지 않는 문제를 보완하기 위해 GraphSAGE 알고리즘을 적용함으로써, HRS 연구에 있어 'recommender system', 'wireless & IoT', 'computer vision', 'text mining' 등과 같은 연구 분야들의 중요도가 높아지고 있음을 파악하였으며, 이와 동시에 개인화(personalization) 및 개인정보보호(privacy) 등과 같은 새로운 키워드가 주요 이슈로 등장하고 있음을 확인하였다. 본 연구를 통해 HRS 연구 커뮤니티의 구조를 파악하고, 관련된 연구 동향을 살펴보며, 미래 HRS 연구 방향을 설계함에 있어 실질적인 통찰을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
Feng, Yuan;Yan, Qinsiwei;Tseng, Po-Hsuan;Hao, Ganlin;Wu, Nan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권5호
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pp.2299-2318
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2019
Location-aware networks are of great importance for both civil lives and military applications. Methods based on line-of-sight (LOS) measurements suffer sever performance loss in harsh environments such as indoor scenarios, where sensors can receive both LOS and non-line-of-sight (NLOS) measurements. In this paper, we propose a data association (DA) process based on the expectation maximization (EM) algorithm, which enables us to exploit multipath components (MPCs). By setting the mapping relationship between the measurements and scatters as a latent variable, coefficients of the Gaussian mixture model are estimated. Moreover, considering the misalignment of sensor position, we propose a space-alternating generalized expectation maximization (SAGE)-based algorithms to jointly update the target localization and sensor position information. A two dimensional (2-D) circularly symmetric Gaussian distribution is employed to approximate the probability density function of the sensor's position uncertainty via the minimization of the Kullback-Leibler divergence (KLD), which enables us to calculate the expectation step with low computational complexity. Moreover, a distributed implementation is derived based on the average consensus method to improve the scalability of the proposed algorithm. Simulation results demonstrate that the proposed centralized and distributed algorithms can perform close to the Monte Carlo-based method with much lower communication overhead and computational complexity.
초음파 검사 방법은 여러 가지 물질들의 흠집이나 틈새, 티끌 등을 감지해내는데 널리 쓰이고 있다. 그 중 초음파 신호를 분석하는 절차는 전체의 신호처리 과정에서 아주 중요한 역할을 담당하고 있다. 이 논문은 최소평균 제곱 (LMS) 알고리즘을 이용하여 핵 전력 발전소에서 쓰이는 증기 발생기 튜브로부터 감지된 초음파 비파괴검사 신호를 분류 해내는 것에 관한 것이다. 이 초음파 신호는 튜브내의 흠집이나 틈새로부터 감지된 신호일수도 있고 또는 튜브 내의 침전물에 의해서 발생된 신호일 수도 있는데 이 두 가지 신호는 매우 유사하기 때문에 반드시 분류를 해내어 침전물에 의한 신호일 경우는 무방하지만 흠집이나 갈라진 틈새에서 나오는 신호일 경우는 더 이상의 오염이나 사고 등을 방지하기 위해 수리 또는 교체 등의 후속 조치로 이어져야 한다. 이러한 절차를 밟기 위하여 증기 발생기 튜브의 내부에서의 초음파 센서로부터 증기 발생기 튜브 사이의 거리를 측정하는데 모델링 기법에 기반한 deconvolution 방법이 제시되었으며 이 방법은 space alternating generalized expectation maximization (SAGE) 알고리즘을 이차원 미분 파라미터인 Hessian의 사용으로 인하여 수렴 속도가 빠른 Newton-Raphson 알고리즘과 함께 병행 사용하여 초음파 신호의 초점 도달 시간과 그 크기를 측정하여 초점 도달 거리에 따라 두 종류의 신호를 분류, 차별화 하는 기법이다. 이 알고리즘을 이용하여 흠집이나 틈새로부터 나온 신호일 경우와 퇴적물에 의해 나온 신호일 경우로 분류되었고 그 결과가 이 논문에 제시되었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권11호
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pp.5322-5342
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2016
In vehicle-to-vehicle (V2V) networks, where selfishness degrades node activity, countermeasures for collaboration enforcement must be provided to enable application of a sage and efficient network environment. Because vehicular networks feature both high mobility and various topologies, selfish behavior judgment and establishment of a stable routing protocol become intensely challenging. In this paper, a two-phase-based generous cooperative routing protocol (called GEC) is presented for V2V networks to provide resistance to selfishness. To detect selfish behaving vehicles, a packet forwarding watchdog and an average connection rate based on the multipath weight method are used, where evidence is gathered from different watchdogs. Then, multihop relay decisions are made using a generous cooperative algorithm based on game theory. Finally, through buffering of the multiple end-to-end paths and judicious choice of optimal cooperative routes, route maintenance phase is capable of dealing with congestion and rapidly exchanging traffic. Specifically, it is proved that the GEC is theoretically subgame perfect. Simulation results show that for V2V networks with inherently selfish nodes, the proposed method isolates uncooperative vehicles and is capable of accommodating both the mobility and congestion circumstances by facilitating information dissemination and reducing end-to-end delay.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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