고속도로 연결문제(Interconnecting Highways problem)는 VLSI 설계, 광 또는 유선 네트워크의 설계, 도로 건설 계획 등의 분야에서 도출되는 여러 가지 배치문제들을 대표하는 추상화 된 문제이다. 도로 건설에 있어 기존의 지점들을 가장 짧은 거리로 상호 연결하는 도로망은 다른 도로망들에 비해 경제적인 면에서 많은 이익을 가져다준다. 즉, 기존의 도로나 도시들을 상호 연결하는 새로운 도로망을 찾는 문제는 중요한 이슈가 된다. 본 논문에서는 NP-hard 문제인 고속도로 연결문제에 대해 '최적에 점근하는 결과치'를 내는 근사방법을 제안한다. 이 방법은 컴퓨팅 자원이 지원되는 한 최적치에 점근하는 근사-결과치를 구할 수 있도록 한다. 따라서 실제 응용에서는 제안된 근사방법에서 산출되는 근사치를 사실상의 최적치로 간주할 수 있게 된다. 선행연구에서의 근사방법과 달리 본 논문에서 제안된 방법은 주어진 문제 인스턴스의 속성에 부합하는 알고리즘을 만들어 낼 수 있도록 하는 큰 장점을 가진다.
본 논문은 신경회로망을 이용한 IPMSM 드라이브의 속도제어를 제시한다. 일반적으로 수치 제어된 기계에서 PI 제어기는 고정된 이득값으로 처리한다. PI 제어기의 고정된 이득값은 어떤 동작조건에서는 양호하게 수행된다. 고정된 이득값을 가진 PI 제어기의 강인성 향상을 위하여 신경회로망을 기초로 하는 새로운 제어 방법인 NNPI 제어기를 제시한다. NNPI 제어기는 속도, 부하토크 및 관성과 같은 파리미터 변동에 대하여 오버슈트를 감소시키고 상승 시간 및 정상상태에 빠르게 도달한다. 또한 본 논문에서는 신경회로망을 사용하여 IPMSM의 속도를 제어하고 ANN 제어기를 사용하여 속도를 추정한다. 신경회로망의 역전파 알고리즘 방법은 전동기의 속도를 실시간으로 추정하는데 사용된다. IPMSM의 속도제어기 결과는 제시된 이득값 조절의 타당성을 입증한다. 그리고 NNPI 제어기는 광범위한 동작상태와 부하 외란에 대하여 고정된 이득값보다 우수한 성능을 가진다.
본 논문에서는 IEEE 802.11e MAC의 모니터링과 제어가 가능하도록 제작된 QWLAN(Quality Wireless LAN) 보드를 장착한 네트워크에서 적응적인 고선명 스케일러블 비디오(Scalable Video Coding: SVC) 스트리밍 시스템의 성능을 보여준다. 제작된 MAC 보드에서 실시간으로 측정된 MAC 파라미터들을 이용하여 예측한 가용 대역폭에 적응적으로 추출할 비디오 데이터를 결정한다. 이를 위하여, 기존 SVC 비디오 패킷 추출방식보다 R-D(Rate-Distortion) 곡선 관점에서 우수한 추출방식을 제안한다. 제안하는 방법을 적용한 실험을 통하여, 무선 채널 상황에 빠르게 적응하여 비디오 스트리밍의 품질을 향상시킬 수 있음을 보여준다.
사상의학에서는 사람을 네 종류로 구분하며, 한의사들은 종종 이 네 종류에 기반을 두어 특별한 건강 정보와 치료 방법을 제안한다. 얼굴의 특징 비율(표 1)은 사상체질을 판단하는데 있어서 매우 중요한 기준으로 사용되는데, 본 논문에서는 측면얼굴에서 특징 비율을 추출하기 위한 시스템을 제안하였다. 특징 비율을 얻기 위해서는 두 가지를 고려하여야 한다. 하나는 대표 특징들을 선택하는 것이고, 다른 하나는 측면 얼굴 이미지에서 효과적으로 관심 영역을 검출하고, 정확하게 특징 비율을 계산하는 것이다. 논 논문에서 제시한 시스템에서는 적응형 색상 모델을 사용하여 배경에서 측면 얼굴을 분리하였고, 관심 영역 검출을 위해서 기하 모델에 기반한 방법이 사용되었다. 또한 이미지 크기와 머리 포즈에 따른 이미지 변화에 의해서 야기되는 에러 분석을 제시하였다. 제시한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 173명의 한국인 왼쪽 얼굴 사진을 이용하여 시스템을 테스트하였고, 정면 사진과 측면 사진을 함께 사용하였을 경우 정면 사진만을 사용한 경우보다 17.99%의 성능 향상을 나타내었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권6호
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pp.1881-1900
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2014
Since 802.11 wireless LANs are so widely used, it has become common for numerous access points (APs) to overlap in a region, where most of those APs are managed individually without any coordinated control. This pattern of wireless LAN usage is called the private OBSS (Overlapping Basic Service Set) environment in this paper. Due to frame collisions across BSSs, each BSS in the private OBSS environment suffers severe performance degradation. This study approaches the problem from the perspective of congestion control rather than noise or collision resolution. The retry limit, one of the 802.11 attributes, could be used for traffic control in conjunction with TCP. Reducing the retry limit causes early discard of a frame, and it has a similar effect of random early drops at a router, well known in the research area of congestion control. It makes the shared link less crowded with frames, and then the benefit of fewer collisions surpasses the penalty of less strict error recovery. As a result, the network-wide performance improves and so does the performance of each BSS eventually. Reducing the retry limit also has positive effects of merging TCP ACKs and reducing HOL-like blocking time at the AP. Extensive experiments have validated the idea that in the OBSS environment, reducing the retry limit provides better performance, which is contrary to the common wisdom. Since our strategy is basically to sacrifice error recovery for congestion control, it could yield side-effects in an environment where the cost of error recovery is high. Therefore, to be useful in general network and traffic environments, adaptability is required. To prove the feasibility of the adaptive scheme, a simple method to dynamically adjust the value of the retry limit has been proposed. Experiments have shown that this approach could provide comparable performance in unfriendly environments.
버스 전용차선 번호판 인식 시스템은 차량 검출 및 영상 획득 , 번호판 영역 추출 개별문자 추출, 문자인식 및 데이터 전송의 5가지 핵심부분으로 구성된다. 이 중에서도 번호판 추출의 정확성은 전체 시스템 인식률에 지대한 영향을 줄 수 있는 부분이며 다양한 날씨 및 주위 환경 변화에서도 정확한 추출을 요구한다. 본 논문에서는 검출 시간의 단축을 위해 획득된 영상을 피라미드 구조로 만든 후 번호판 템플릿의 영역을 이진화하고 번호판의 분포를 가지는 후보영역을 추출한다. 추출된 후보 영역 중 번호판 문자 분포의 특성을 이용한 검증과정을 통해 최종영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 버스 전용차선 도로에서 획득한 영상에 적용한 결과 다양한 날씨와 주위 환경변화에서도 번호판 영역이 정확이 추출됨을 확인하였다.
길이 250cm, 간격 10cm의 25개의 수동계 직선배열 hydrophone을 0, $\pm1$의 거형파 weighting을 부가하여 신호와 weighting과의 convolution을 구하고 이것을 동기가산하는 방법으로 얻는 방향검출과 spectrum분석은 그 실현방법을 증대시키고 정현파 weighting을 부가하는 것보다 3dB정 도 낮으나 지향성을 준 방향보다 타방향의 spectrum성분의 Power level을 적어도 16dB 정도 이상 억제할 수가 있었다. 또 신호까지 0, $\pm1$의 거형파로 바꾸는 경우는 전술한 성분을 적어도 8 dB 이상 억제할 수 있었다.
항공라이다 데이터를 이용한 건물 추출 연구가 많이 진행되어 오고 있으나 대부분의 연구는 건물경계를 직선으로 가정하기 때문에 곡선경계가 포함된 건물의 경계를 올바르게 모델링하지 못하는 한계가 있다. 본 논문은 곡선경계를 포함하는 건물을 항공라이다 데이터로부터 직선과 곡선이 혼합된 경계로 모델링하는 것을 목적으로 한다. 건물점들에 대하여 적응적 컨벡스헐 알고리즘과 큰 반경의 국지적 컨벡스헐 알고리즘을 적용하여 두 세트의 경계점을 추출한다. 경계점들의 평균 점 간격 및 수직이등분선의 교차 비율에 의하여 곡선 세그먼트를 판별한 후, 직선과 곡선 세그먼트에 대하여 각각 다른 정규화 방법을 적용하여 건물경계를 모델링한다. 실험결과, 곡선 세그먼트의 추출 완전성과 정확성이 각각 69%, 100%로서 본 연구의 방법을 통해 대부분의 곡선경계를 올바르게 추출 및 모델링 할 수 있었다. 본 연구의 결과는 수치지도 제작기준을 만족하는 건물경계를 자동으로 생성하는데 효과적으로 활용될 수 있을 것이다.
CDMA를 기반으로 하는 이동통신망에서는 소프트 핸드오프를 기본적으로 제공할 수 있지만 기지국이 다수의 주파수 대역을 사용할 경우 하드 핸드오프 또한 발생된다. CDMA 환경에서 소프트 핸드오프는 양호한 서비스 품질과 통화의 연속성을 보장하며, 기지국 전체의 용량을 증대시킬 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 논문은 이러한 상황에서 보다 원활하고 효율적인 핸드오프 처리를 위해 핸드오프를 위한 대기 큐를 사용한 호 연결 제어 방식을 제안하고 있다. 대기 큐 사용 방식에 따라 단일 큐를 사용하는 방식과 복수 큐를 사용하는 방식으로 나누어지며, 큐잉 이론을 바탕으로 수치 해석을 통해 제안하는 호 연결 제어 방식의 성능을 분석하였다. 분석 결과, 대기 큐가 없는 경우 하드 핸드오프를 가능한 한 억제하는 것이 바람직하며, 단일 대기 큐를 사용하는 경우에는 트래픽 상태에 따라 하드 핸드오프가 발생되는 방식과 소프트 핸드오프 만을 보장하는 방식을 적절히 혼용하는 방식이 바람직한 것으로 판단된다. 복수 대기 큐를 사용하는 경우에는 주어진 차단 확률을 만족하기 위해 핸드오프 호의 차단 확률과 하드 핸드오프 확률간의 적절한 Trade-Off \ulcorner필요하다.
본 논문에서는 양이 보청기의 음향궤환 및 잡음을 제거하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 이중 마이크를 사용하여 잔차신호에서 음성신호를 제거한 후 궤환제거 필터의 계수를 갱신시킴으로써 수렴성능을 향상시킨다. 먼저 궤환제거기가 마이크 선호에서 궤환신호를 제거하고, 이어서 빔포밍 기법을 이용하여 잡음을 제거한다. 양이 보청기의 안정적 수렴을 보장하기 위해 좌측 및 우측 보청기를 분리하여 먼저 좌측 보청기를 수렴시키고 나서 그 다음 우측 보청기를 수렴시키는 과정으로 진행한다. 본 연구에서 제안한 궤환 및 잡음제거기의 성능을 검증하기 위하여 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 모의실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안한 적응 알고리즘을 사용하면 기존의 알고리즘을 사용하는 경우보다 궤환제거기에서 평균 14.43 dB의 SFR(Signal to Feedback Ratio), 잡음제거기에서 평균 10.19 dB의 SNR(Signal to Noise Ratio) 개선효과를 향상시킬 수 있는 것으로 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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