본 논문에서는 유전 알고리즘에 기반하여 선형 위상 배열 안테나에서 합성 빔의 부엽 세기를 최소화하기 위한 부배열 구조 최적화 기법을 제안한다. 부배열 구조의 최적 설계 시 부배열 구성에 적용이 가능하도록 유전 알고리즘의 연산을 수정하였다. 제안된 부배열 설계법을 이용하여 40개의 배열 소자를 갖는 선형 배열 안테나에서 합성 빔 및 재밍에 대한 적응 신호 처리 후의 부엽 세기를 최소로 하는 불규칙 구조의 16개로 구성된 부배열구조를 설계하였고, 규칙적인 부배열 구조에서의 최대 부엽 세기보다 약 10 dB 감소된 부엽 세기를 확인하였다.
Objective: The aim of this study was to develop the assistive device for accelerator and brake pedals using bio-signals from the prefrontal lobe in the driving simulator and evaluate its performance. Background: There is lack of assistive devices for the driving in peoples with disabilities in Korea. However, if bio-signals and/or brain waves are used at driving a car, the people with serious physical limitations can improve their community mobility. Method: 15 subjects with driver's license participated in this study for experiment of driving performance evaluation in the simulator. Each subject drove the simulator the same course 10 times in three separated groups which use different interface controllers to accelerate and brake: (1) conventional pedal group, (2) joystick group and (3) bio-signal group(horizontal quick glance of the eyes and clench teeth). All experiments were recorded and the driving performances were evaluated by three inspectors. Results: Average score of bio-signal group for the driving in the simulator was increased 3% compared with the pedal group and was increased 9% compared with the joystick group(p<0.01). The subjects using bio-signals was decreased 44% in number of deduction compared with others because the device had the built-in modified cruise control. Conclusion: The assistive device for accelerator and brake pedals using bio-signals showed significantly better performance than using general pedal and a joystick interface(p<0.01). Application: This study can be used to design adaptive vehicle for driving in people with disabilities.
자기적응 등화기의 최적화에 널리 사용되는 판정의거(decision-directed: DD) least mean square(LMS) 알고리즘의 수정된 형태를 제안하고, 수정된 형태가 기존 알고리즘의 초기 수렴 특성을 크게 개선함을 보인다. 기존 DD LMS는 등화기 출력과 그에 대한 양자화 값의 차이를 오차로 간주하고, 오차의 제곱을 비용 함수로 하여 등화기 계수에 대해 이를 최소화함으로써 등화기의 최적화를 달성한다. 이 오차 발생 방법은 이진 신호 또는 단일레벨 신호에 유용하나, 다치레벨 신호의 경우 등화기의 초기화에는 효과적이지 못하다. 수정된 DD LMS에서는 오차 발생을 수정하여 이 문제를 해결하였다. 다치레벨 신호를 대상으로 한 모의실험을 통해 심볼간 간섭에 의한 왜곡과 부가 잡음 하에서 수정된 DD LMS의 유용성과 성능을 검증하였다.
운전자 보조 시스템에서 도로 상태 정보는 안전한 운전을 위한 중요한 정보를 제공한다. 자동차에서의 입력 영상은 일반적으로 불필요한 영역도 포함하므로 도로 상태를 파악을 위한 관심영역(ROI)을 결정하고 나머지 영역을 제거한 뒤 관심영역만 남겨 두면 연산 시간을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 도로를 나타내는 특징적인 선분과 이로부터 얻어지는 소멸점을 이용하여 도로 영역을 찾는 영상기반의 도로 관심영역 결정 알고리즘을 제안한다. 선분들은 Canny 가장자리 탐지법과 허프 변환을 이용하여 찾고 소멸점은 칼만 필터를 이용하여 추적함으로써 잡음의 영향에 의한 오동작을 방지한다. 초기화 과정을 거치면 도로 관심영역을 매 프레임마다 정확히 결정할 수 있다. 제안한 방식은 C++와 OpenCV 라이브러리를 이용하여 SW로 구현하였으며 다양한 블랙박스 영상으로부터 도로 관심영역을 얻는데 성공하였다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 잡음에 강하다는 것을 확인하였다.
요 약 주행 중인 차량의 타이어에서 발생하는 초음파 신호의 포락선에서 손상 물질에 의한 특징 신호의 주기를 검출하여 타이어 손상을 분별하는 방법을 연구하였다. 손상된 타이어는 주행 시 회전에 의해 주기성을 갖는 신호를 발생하기 때문에 이를 펄스화하고 펄스 간의 시간 간격을 밀도함수로 나타내어 우성 주기를 검출하였다. 펄스화하기 위한 임계값은 포락선 신호를 이동평균필터 처리하여 결정하였다. 손상물질이 한 개이고, 주행속도가 약 50km/h, 80km/h일 때, 시간밀도함수의 결과는 제 1 피크시간이 156ms, 102ms로 주행속도에 따라 계산한 타이어의 회전주기와 일치하였고, 한 개 이상의 손상물질의 경우에는 각 피크시간의 합이 타이어의 회전주기와 동일한 결과를 얻을 수 있었다.
모바일 스마트 장치 배터리의 남은 시간 예측에 통계적 기법이 많이 사용되고 있다. 그러나 특정 통계 기법만을 사용한 기존 연구들의 결과만으로는, 통계적 기법이 배터리의 남은 시간 예측에 적합한지가 판단하기 어렵다. 이에 본 논문에서는 스마트 장치 배터리의 남은 시간 예측에 적용 가능한 다양한 통계 기법들의 성능을 평가하였다. 평가에 사용된 통계 예측 기법은 단순 및 이동 평균, 선형 회귀, 다변수 적응 회귀, 자기 회귀, 다항식 회귀, 이중 및 삼중 지수평활 기법이다. 분석 결과는, 향후 통계적 기법을 배터리 남은 사용 시간 예측에 적용하려는 IT 엔지니어에게 중요한 자료로 활용될 수 있다.
본 논문은 개발자가 의도한 화면을 다양한 해상도의 모바일 기기에서 동일한 비율의 게임 화면 출력을 지원하기 위한 적응적 방법을 제안한다. 원하는 비율로 게임 화면의 일부만 출력하는 방식을 클리핑(clipping) 기법이라 하며 업계에서 기존에 쓰고 있는 기법이다. 다양한 해상도에 대응하기 위해 개발자들은 의도하는 게임 화면을 해상도에 따라 다양하게 제작해야하기 때문에 추가적인 개발 비용이 발생하게 된다. 그러나 하나의 설정 화면비율과 사용하는 기기의 화면 비율과의 관계에 맞춰 자동으로 배율을 계산하여 출력을 해준다면 개발시간을 절감할 것이다. 본 연구의 제안 알고리즘을 이용하면 다양한 해상도에서 게임제작화면을 자동으로 동일한 비율로 디스플레이가 가능하며 또한 모바일 기기의 해상도에 상관없이 미니맵이 자동 고정되도록 출력하는 것도 지원 가능하다.
본 논문에서는 종말 사건에 대한 정보는 주어져 있지만 중간 사건이 구간 중도절단되었거나 연구 기간 도중에 추적이 끊겨 중간 사건의 발생 유무를 모르는 준 경쟁 위험 자료에 다중상태모형을 적용하여 모수를 추정하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 상태 간 전이 강도는 정규 프레일티를 랜덤효과로 가진 Cox 비례위험모형을 따른다고 가정하였다. 다섯 가지 상태를 가진 다중상태모형에서 가능한 여섯 가지 경로별로 조건부 우도를 정의하였고 주변 우도를 구하기 위해 조정 가우스 구적법을 적용하였으며 뉴튼-랩슨 방법으로 최적 해를 구하였다. 모수의 95% 신뢰구간 포함률을 통해 제안한 방법의 소표본 성질을 살펴보기 위해 모의실험을 수행하였으며, Persones $Ag{\acute{e}}es$ Quid(PAQUID) 자료 (Helmer 등, 2001)에 제안한 모형을 적용하고 그 결과를 해석하였다.
본 논문은 비디오 스트리밍 서비스를 위한 MMT (MPEG Media Transport) 시스템에서 제공하는 서비스 방식 중 노력형 서비스(Best-effort service)의 QoS 향상에 대한 연구이다. 퍼클래스(per-class), 퍼플로우(per-flow), 그리고 노력형 서비스와 같은 MMT 서비스 종류 중, 다른 서비스와는 달리 노력형 서비스는 보장된 대역폭을 제공받지 못한다. 따라서, 서비스 우선순위가 가장 낮은 노력형 서비스는 상대적으로 낮은 수준의 영상 서비스를 제공받게 된다. 본 논문에서는 위와 같은 노력형 서비스의 제한된 대역폭의 한계를 극복하기 위해 전송 비트율이 낮은 저해상도의 영상을 전송하고 상향표본화(Upsampling)하는 방식을 연구하고 실험 결과를 통해 전달된 영상의 화질 측면에서 제안하는 방식의 타당성을 증명한다.
HEVC(High Efficiency Video Coding) 보다 뛰어난 압축 성능을 갖는 차세대 비디오 부호화 표준 후보 기술에 대한 탐색과 검증을 진행한 JVET(Joint Video Exploration Team)은 기술 검증을 위한 참조 SW 코덱인 JEM(Joint Exploration Model)을 공개하였다. JEM은 HEVC의 35개 보다 증가한 67개의 화면내 예측 모드를 사용하고 있으며, 이에 따른 예측 모드 부호화에 대한 부담으로 부호화 성능 개선에 제한이 따른다. 본 논문에서는 화면내 예측 모드의 선택 확률을 분석하고, 이를 바탕으로 보다 효율적인 화면내 예측 모드 부호화 기법과 그 기법의 효율적인 엔트로피 부호화를 위한 문맥 모델링 기법을 제안한다. 실험결과 제안 기법은 AI(All Intra) 부호화 구조에서 JEM 7.0 대비 0.02%의 BD-rate 이득을 보였으며, 향후 추가적인 성능 향상을 위한 문맥 모델링 최적화에 대한 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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