burst-mode TDMA 시스템에 사용되는 모뎀에서는, 데이터 전송효율을 증가시키면서 동시에 만족할만한 BER 성능을 얻기 위해서, 반송파 포착(acquisition)성능 및 추적(tracking)성능이 우수하여야 한다. 본 논문에서는 이를 위한 새로운 결정지향 반송파 복원(decision-directed carrier recovery) 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방식은 PLL(Phase Locked Loop)을 사용하지 않기 때문에 빠른 반송파 포착이 가능하며, 가우시안 잡음이 부과된 입력신호를 수신단 전단에서 억압하는 사전 필터링(pre-filtering) 방식을 적용함으로 반송파 추적성능이 우수하다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 방식의 BER 성능 및 포착 성능을 고찰해본 결과, 수신부에서 비교적 정확한 국부 발진기(local oscillator)를 채용하는 경우에는 기존의 방식에 비해 특히 BER 성능이 우수하였다. 이는 기존의 방식과는 달리 제안한 방식에서는 low SNR 환경에서도 cycle slip이 거의 발생하지 않는 장점이 있기 때문이다.
디지털 역지향성 안테나 시스템은 사전 정보 없이 입사된 신호의 위상을 추적하고 위상을 반대로 돌려 수신된 방향으로 재전송을 할 수 있는 시스템으로써 아날로그 역지향성 안테나와 비교하여 수정과 업그레이드가 쉽다는 장점이 있다. 이러한 특성으로 디지털 역지향성 안테나는 고속 이동체 환경에서의 빠른 빔 추적이 가능할 것이다. 특히 빠르고 정확하게 빔을 추적하기 위해서는 설계된 디지털 역지향성 안테나 시스템의 디지털 PLL의 성능이 매우 중요하므로, 본 논문에서는 디지털 역지향 안테나 시스템에서 디지털 필터 설계에 따른 위상 추적의 동작시간과 BER 성능을 확인하였다. 1 MHz의 QAM 신호를 발생시켰으며, $30^{\circ}$의 위상 지연이 생겼을 경우의 시뮬레이션 결과, 필터의 동작이 안정할 경우 위상 공액 기법을 사용한 역지향성 안테나 시스템의 성능이 사용하지 않았을 경우의 역지향성 안테나 시스템보다 약 1 dB의 성능 차이가 나며, 필터의 동작이 불안정할 경우, 발진이 일어나 위상을 추적하지 못해 성능이 매우 나빠짐을 확인할 수 있다.
We have been making dual dome enclosures which are useful to track artificial space objects at SSNT (Space Science and Technology Lab.) Kyung Hee University. We verified the safety of the dome enclosures using basic design and structure analyses before manufacturing them, and then performed an optimization analysis for economic and safe systems. The dome enclosure has a fully-open type structure to smoothly operate a telescope made in the style of altazimuth mount with very fast tracking. It is also designed to be safe against extreme weather conditions. The general structure of the observatory system consists of the dual dome enclosures at the top of a container. For the structural analyses, we consider the following two methods: (1) gravitational sustain analysis - how the structure supporting the dome withstand the weight of the dome, and (2) wind load analysis that considers the effect of the wind velocity at the region where the observatory is located. The result of overall deformation is found to be less than 0.551mm and the result of equivalent stress is found to be 20.293Mpa, indicating that the dual dome system is reasonably designed. This means structurally to be safe.
본 논문에서는 CAMshift와 칼만필터를 이용하여 기존 방송사가 제공하는 야구 중계 화면에서 타자가 스윙하는 배트를 추적하는 방법을 제안한다. 타자가 스윙을 하는 동안 배트는 빠른 속도로 위치가 변하고, 모양 또한 계속 변하며 회전한다. 이러한 이유로, 배트의 invariant로 색상정보를 이용하기 위해 탐색윈도우의 크기를 스스로 조정하는 CAMshift를 적용한다. 색상정보를 이용하기 때문에 배경에 배트와 비슷한 색의 객체가 존재하면 추적에 방해가 되므로 탐색범위를 MHI(Motion History Image)를 이용하여 Motion detection되는 범위로 좁힌다. 칼만필터를 함께 적용함으로써 탐색윈도우의 크기 변화를 제한하고 보다 높은 추적의 정확도를 얻을 수 있었다. 하지만, 색상정보를 이용하기 때문에 조명에 의한 색상변화에 한계가 있었다.
정보 기술과 이동 통신망의 발전에 따라 이동 객체의 위치 추적에 필요한 효과적인 색인 기법과 이를 통한 다양한 응용 서비스에 대한 사용자 요구가 커지고 있다. 이에 따라, 이동 객체의 현재 위치 추적과 미래 위치 추정에 사용되는 $TPR^*$-트리와 같은 색인 기법이 관심을 받고 있다. $TPR^*$-트리는 정적인 물체를 색인하기 위해 고안된 R-트리를 기본 구조로 하기 때문에, 갱신 비용이 크다는 단점이 있다. 따라서 이동 객체가 자주 속도나 위치 정보를 갱신하는 경우 트리 유지비용이 빠르게 증가할 수 있다. 특히, 이동 객체가 빠른 속도로 이동하는 경우 넓은 범위에 걸쳐 불필요한 노드 갱신이 발생할 수 있다는 문제점이 있다. 이런 문제점을 피하기 위해 논문에서는 루트노드의 자식노드에 이런 빠른 이동 속도의 객체만을 따로 색인하도록 하여 노드 갱신 비용을 크게 줄이는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 통해 노드 갱신 비용을 최소화 하면서도 $TPR^*$-트리의 장점을 유지할 수 있었다. 이런 성능상의 장점을 보이기 위해 시뮬레이션 기법을 사용한 성능 비교를 수행하였다.
가상스튜디오의 구현을 위해서 카메라의 움직임을 실시간으로 알아내는 것이 필수적이다. 기존의 가상스튜디어 구현에 사용되는 기계적인 방법을 이용한 카메라의 움직임 추적하는 방법에서 나타나는 단점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 카메라로부터 얻어진 영상을 이용해 컴퓨터비전 기술을 응용하여 실시간으로 카메라변수들을 알아내기 위한 전체적인 알고리듬을 제안하고 실제 구현을 위한 시스템의 구성 방법에 대해 다룬다. 본 연구에서는 실시간 카메라변수 추출을 위해 영상에서 특징점을 자동으로 추출하고 인식하기 위한 방법과, 카메라 캘리브레이션 과정에서 렌즈의 왜곡특성 계산에 따른 계산량 문제를 해결하기 위한 방법을 제안한다.
일반적으로 동적 손동작 인식을 위해서는 전처리, 손 추적, 손 모양 검출의 단계가 필요하다. 본 논문에서는 전처리와 손 모양 검출 방법을 개선함으로써 성능을 향상시킨 동적 손동작 인식 방법을 제안한다. 전처리 단계에서는 동적테이블을 이용하여 노이즈제거 성능을 높이고, YCbCr 컬러공간을 이용한 기존의 피부색 검출 방식에서 피부색의 범위를 조절할 수 있도록 하여 피부색 검출 성능을 높인다. 특히 손 모양 검출 단계에서는 가이드라인을 이용하여 동적 손동작 인식의 요소인 시작이미지(Start Image)와 정지 이미지(Stop Image)를 검출하여 동적 손동작을 인식하기 때문에 학습예제를 사용한 손동작 인식 방법에 비해 인식 속도가 빠르다는 이점이 있다. 가이드라인이란 웹캠을 통해 입력되는 손의 모양과 비교하여 검출하기 위해 화면에 출력하는 손 모양의 라인이다. 가이드라인을 이용한 동적 손동작 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 웹캠을 사용하여 복잡한 배경과 단순한 배경으로 구분된 9가지 동영상을 대상으로 실험하였다. 그 결과 CPU 점유율이 낮고, 메모리 사용량도 적기 때문에 시스템 부하가 높은 환경에 효과적임을 알 수 있었다.
동기는 유선 통신뿐만 아니라 무선 통신에서도 중요한 요소이다. 특히 GPS에서 사용하는 대역확산 통신방식에 있어서는 더욱 중요하다. 50(Synchronous Oscillator)는 동기, 동조, 필터, 증폭, 분주를 하나의 과정으로 처리할 수 있는 회로망이며 입력 신호가 없을 때에는 $w_0$ 에서 자주 발진하는 발진기이지만 SO는 추적 대역폭 내에서 위상이 $180^{\circ}$ 바뀐다. 따라서 이를 해결하기 위하여 CPSO를 사용하였으며 CPSO(Coherent Phase Synchronous Oscillator)는 SO에2개의 외부 루프를 첨가함으로서 구성되며 CPSO는 높은 잡음 제거능력과 빠른 획득시간의 SO 특성을 유지하는 동안 더 넓은 추적범위와 zero offset의 위상 응답을 가지게 되며 입출력 신호의 위상이 일치하게 된다. 본 논문에서는 이러한 성질을 이용하여 CPSO를 GPS(Global Positioning System)의 데이터 추출회로에 적용하였으며 우수한 데이터 추출능력을 확인하였다.
확장형 디스플레이(Scalable Display)는 큰 화면과 높은 화질의 영상을 생성하여 사용자들에게 보다 현실적인 느낌을 주고 이에 몰입할 수 있는 환경을 제공하는 시스템이다. 최근 들어서 이러한 확장형 디스플레이는 자체 그래픽 가속기와 메모리, CPU, 저장장치를 갖는 개별 PC들을 네트워크로 연결한 클러스터 환경에서 구축되고 있다. 하지만 클러스터 환경에서 분산 렌더링을 수행하면 제한된 대역폭 때문에 네트워크 병목점을 갖게 된다. 본 논문은 이러한 네트워크 트래픽을 줄이는 새로운 알고리즘을 제안하고, 이를 기존의 분산 렌더링 시스템에 적용하여 구현한 내용을 소개한다. 제안하는 기하 추적(geometry tracking) 알고리즘은 전송되는 데이터들을 색인화하여 중복된 기하정보 전송을 방지하여 네트워크 부하를 줄이는 방법으로, 실험을 통해서 최대 42%까지 네트워크 트래픽을 감소시킬 수 있었다.
Finding a head of a person in a scene is very important for taking a well composed picture by a robot photographer because it depends on the position of the head. So in this paper, we propose a robust head tracking algorithm using a hybrid of an omega shape tracker and local binary pattern (LBP) AdaBoost face detector for the robot photographer to take a fine picture automatically. Face detection algorithms have good performance in terms of finding frontal faces, but it is not the same for rotated faces. In addition, when the face is occluded by a hat or hands, it has a hard time finding the face. In order to solve this problem, the omega shape tracker based on active shape model (ASM) is presented. The omega shape tracker is robust to occlusion and illuminationchange. However, whenthe environment is dynamic,such as when people move fast and when there is a complex background, its performance is unsatisfactory. Therefore, a method combining the face detection algorithm and the omega shape tracker by probabilistic method using histograms of oriented gradient (HOG) descriptor is proposed in this paper, in order to robustly find human head. A robot photographer was also implemented to abide by the 'rule of thirds' and to take photos when people smile.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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