어선의 안전을 실시간으로 모니터링하고 위험요소가 발생했을 경우에 사용자에게 이를 경보하고 통보해줄 수 있는 장치에 대한 필요성이 크게 대두되고 있다. 위험요소를 감지하는 다기능 센서를 사용하기 위해서 임베디드 모듈에서는 Device driver와 Application program을 구현해야 하는 문제가 있다. 본 논문에서는 Device driver와 Application program의 구현 없이 다기능 센서의 입출력 데이터를 관리 및 처리하기 위해서 PIC18F를 이용하여 센서부의 하드웨어 설계 및 제어프로그램 구현을 하였다. 센서의 동작에 따라 데이터를 출력하는 동작 확인을 통하여 성능검증을 하였다.
가역적 데이터 은닉은 원본 이미지에 미치는 영향 없이 임의의 데이터를 숨길 수 있는 기술이다. Zhang은 원본 영상을 암호화하고 암호화된 영상에 데이터를 은닉하는 방법을 제안하였다. 이 때 은닉된 데이터를 추출하기 위해서 먼저 암호화된 영상을 복호화하고, 복호화된 영상의 공간 상관 특성을 나타내는 섭동 함수(Fluctuation Function)를 이용한다. 본 논문에서는 은닉된 데이터를 추출 과정에서 발생하는 오류를 감소시키기 위한 섭동 함수를 제안하고 모의실험을 통해 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 태양광 전력 시스템을 이용해서 홈 네트워크 시스템을 구성하는 방안으로 정전시 제한된 전력을 효율적으로 사용하는 방법을 연구하였다. 그리고 기존의 홈 네트워크 시스템의 단말기가 하나의 고유 기능만을 갖기 때문에 생산 단가가 높고 다른 기능으로의 변환이 어려운 문제점이 있으므로, 단말기가 하나의 기능을 갖는 것이 아니라 다른 기능으로의 변환이 쉽고 생산 단가를 낮출 수 있도록 모듈화하고 PLC를 사용하여 설비 단가도 낮출 수 있는 홈 네트워크 시스템을 제안하였다. 실험적으로 시제품 형태의 조명 제어 단말기를 구현하였으며, 이를 통해 모듈화된조명제어 시스템의 성능을 시험하였으며, 상품가능성을 입증하였다.
이동 통신 시스템의 설계에 있어서 기지국의 위치를 선정하는 문제는 기본적으로 셀 내부 및 외부의 간접전파에 의한 최소 SIR을 만족하면서 최대한의 사용자를 최소의 기지국에 할당하는 문제로서 NP-hard 이다. 기존에 주로 사용된 목적함수는 창고위치문제에서 사용하던 것으로 CDMA 이동통신 시스템으로 직접 이용하는 단계에서 문제점이 발생한다. 그 문제점들을 해결하는 목적함수와 최적해 및 근사해를 구하는 알고리즘을 제안하고, 그에 따른 시뮬레이션을 하여 본 논문의 제안이 타당성이 있는지 평가 및 분석하였다. 본 논문에서는 기지국의 위치문제를 경험적 탐색방법을 사용하지 않고 혼합정수계획법의 완전해를 이용하여 최적해 및 근사해를 구하였다.
Learning behaviors of a radial basis function network (RBFN) using a singular value decomposition (SVD) and stochastic gradient (SG) algorithm, together named RBF-SVD-SG, for odor sensing systems are analyzed, and a fast training method is proposed. RBF input data is from a conducting polymer sensor array. It is revealed in this paper that the SG algorithm for the fine-tuning of centers and widths still shows ill-behaving learning results when a sufficiently small convergence coefficient is not used. Since the tuning of centers in RBFN plays a dominant role in the performance of RBFN odor sensing systems, our analysis is focused on the center-gradient variance of the RBFN-SVD-SG algorithm. We found analytically that the steadystate weight fluctuation and large values of a convergence coefficient can lead to an increase in variance of the center-gradient estimate. Based on this analysis, we propose to use the least mean square algorithm instead of SVD in adjusting the weight for stable steady-state weight behavior. Experimental results of the proposed algorithm have shown faster learning speed and better classification performance.
기존의 대표적인 디지털 통신방식으로 주파수 편이 변조(FSK: frequency shift keying), 위상 편이 변조(PSK: phase shift keying), 진폭 편이 변조(ASK: amplitude shift keying) 방식들이 있다. 본 논문에서는 디지털 통신에서 비트 전송률을 높이기 위하여 스케일링 함수(scaling function)와 웨이브릿(wavelet)을 이용한 2비트 스케일을 갖는 웨이브릿 편이 변조(WSK: wavelet shift keying)신호의 복원 알고리즘을 제안한다. 변조시 스케일링 함수(scaling function)와 웨이브릿(wavelet) 그리고 이 두 신호를 반전하여 2비트 스케일 즉, 00, 01, 10, 그리고 11로 변조하였다. 복조시에는 변조된 신호를 2개의 2진 정합필터에 통과시켰다. 그리고 정합필터를 거친 파형을 조합하여 4가지 신호를 복원하였다. 모의실험 결과 제안한 알고리즘이 기존의 웨이브릿 편이 변조 시스템에 비해 전송효율이 향상되었음을 알 수 있었다.
Driven by the growing number of the mobile subscribers, efficient channel resource management plays a key role for provisioning multimedia service in the next generation personal communication systems. To reuse limited channel resources, diminishing the coverage areas of cells seems to be the ultimate solution. Thus, however, causes more handover events. To provide seamless connection environment for mobile terminals and applications, this article presents a novel handover scheme called the intelligent channel reservation (ICR) scheme, which exploits the location prediction technologies to accurately reserve channel resources for handover connections. Considering the fact that each mobile terminal has its individual mobility characteristic, the ICR scheme utilizes a channel reserving notification procedure (CRNP) to collect adequate parameters for predicting the future location of individual mobile terminals. These parameters will be utilized by the handover prediction function to estimate the expected handover blocking rate and the expected number of idle channels. Based on the handover prediction estimations, a cost function for calculating the damages from blocking the handover connections and idling channel resources, and a corresponding algorithm for minimizing the cost function are proposed. In addition, a guard channel decision maker (GCDM) determines the appropriate number of guard channels. The experimental results show that the ICR scheme does reduce the handover-blocking rate while keeping the number of idle channels small.
Biomedical mobile devices for ubiquitous healthcare consist of biomedical sensors and communication terminal. They have two types of configuration. One is the sensor-network type device using wired or wireless communication with intelligent sensors to acquire biomedical data. The other is the sensor embedded type device, where the data can be acquired directly by itself. There are many examples of sensor network type, such as, fall detection sensor, blood glucose sensor, and ECG sensors networked with commercial PDA phone and commercial phone terminal for ubiquitous healthcare. On the other hand, sensor embedded type mounts blood glucose sensor, accelerometer, and etc. on commercial phone. However, to enable true ubiquitous healthcare, motion sensing is essential, because users go around anywhere and their signals should be measured and monitored, when they are affected by the motion. Therefore, in this paper, two biomedical mobile devices with motion monitoring function were addressed. One is sensor-network type with motion monitoring function, which uses Zigbee communication to measure the ECG, PPG and acceleration. The other is sensor-embedded type with motion monitoring function, which also can measure the data and uses the built-in cellular phone network modem for remote connection. These devices are expected to be useful for ubiquitous healthcare in coming aged society in Korea.
In this paper, a robust method is developed to locate the irises of both eyes. The method doesn't put any restrictions on the background. The method is based on the AdaBoost algorithm for face and eye candidate points detection. Candidate points are tuned such that two candidate points are exactly in the centers of the irises. Mean crossing function and convolution template are proposed to filter out candidate points and select the iris pair. The advantage of using this kind of hybrid method is that AdaBoost is robust to different illumination conditions and backgrounds. The tuning step improves the precision of iris localization while the convolution filter and mean crossing function reliably filter out candidate points and select the iris pair. The proposed structure is evaluated on three public databases, Bern, Yale and BioID. Extensive experimental results verified the robustness and accuracy of the proposed method. Using the Bern database, the performance of the proposed algorithm is also compared with some of the existing methods.
Currently, the radial basis function network (RBFN) and various other neural networks are employed to classify gases using chemical sensors arrays, and their performance is steadily improving. In particular, the identification performance of the RBFN algorithm is being improved by optimizing parameters such as the center, width, and weight, and improved algorithms such as the radial basis function network-stochastic gradient (RBFN-SG) and radial basis function network-normalized stochastic gradient (RBFN-NSG) have been announced. In this study, we optimized the number of centers, which is one of the parameters of the RBFN-NSG algorithm, and observed the change in the identification performance. For the experiment, repeated measurement data of 8 samples were used, and the elbow method was applied to determine the optimal number of centers for each sample of input data. The experiment was carried out in two cases(the only one center per sample and the optimal number of centers obtained by elbow method), and the experimental results were compared using the mean square error (MSE). From the results of the experiments, we observed that the case having an optimal number of centers, obtained using the elbow method, showed a better identification performance than that without any optimization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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