KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권3호
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pp.945-964
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2014
In this paper, we investigate the performance of Signal to Leakage and Noise Radio (SLNR) based user scheduling in uplink of multi-cell with large-scale antenna system. Large antenna array is desired to improve the performance in future system by providing better beamforming capability. However, some studies have found that the signal channel is 'hardened' (becomes invariant) when the antenna number goes extremely large, which implies that the signal channel aware user scheduling may have no gain at all. With the mathematic tool of order statistics, we analyzed the signal and interference terms of SLNR in a homogeneous multicell network. The derived distribution function of signal and interference shows that the leakage channel's variance is much more influential than the signal channel's variance in large-scale antenna regime. So even though the signal channel is hardened, the SLNR-based scheduling can achieve remarkable multiuser diversity (MUD) gain due to the fluctuation of the uplink leakage channel. By providing the final SINR distribution, we verify that the SLNR-based scheduling can leverage MUD in a better way than the signal channel based scheduling. The Monte Carlo simulations show that the throughput gain of SLNR-based scheduling over signal channel based scheduling is significant.
일반적으로 상용화되고 있는 고해상도 위성영상에는 좌표가 부여되어 있지만, 촬영 당시 센서의 자세나 지표면 특성 등에 따라서 영상 간의 지역적인 위치차이가 발생한다. 따라서 좌표를 일치시켜주는 영상 간 상호등록 과정이 필수적으로 적용되어야 한다. 하지만 영상 내에 구름이 분포할 경우 두 영상 간의 정합쌍을 추출하는데 어려움을 주며, 오정합쌍을 다수 추출하는 경향을 보인다. 이에 본 연구에서는 구름이 포함된 고해상도 KOMPSAT-2 영상간의 자동 기하보정을 수행하기 위한 방법론을 제안한다. 대표적인 특징기반 정합쌍 추출 기법인 SIFT 기법을 이용하였고, 기준영상의 특징점을 기준으로 원형 버퍼를 생성하여, 오직 버퍼 내에 존재하는 대상영상의 특징점만을 후보정합쌍으로 선정하여 정합률을 높이고자 하였다. 제안 기법을 구름이 포함된 다양한 실험지역에 적용한 결과, SIFT 기법에 비해 높은 정합률을 보였고, 상호등록 정확도를 향상시킴을 확인할 수 있었다.
사람 검출은 정지된 영상 혹은 동영상으로부터 사람의 움직임이나 자세를 추정하고, 사람이 찾아질 경우 영상 내 사람의 좌표, 동작 인식, 보안관련 인증 등을 알아내는 기술로 정의된다. 이러한 사람 검출은 다른 객체의 검출이나 사람과 컴퓨터와의 상호작용, 동작 인식 등의 기초 기술로서 해당 시스템의 성능에 영향을 미치는 매우 중요한 변수 중에 하나이다. 그러나 영상 내의 사람은 움직임, 자세, 크기, 빛의 방향 및 밝기, 다른 객체와의 중복 등의 환경적 변화로 인해 사람 모양이 다양해지므로 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 피셔의 선형 판별 분석을 이용하여 몇 가지 환경적 조건을 극복한 정확하고 빠른 사람 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 사람 움직임 및 자세와 배경에 무관하게 빠른 시간 안에 사람을 검출하는 것이 가능하다. 이를 위해 계층적인 방법으로 사람 검출을 수행하며, 휴리스틱한 방법, 피셔의 판별 분석을 이용하여 사람 검출을 수행하고, 검색 영역의 축소와 선형 결정의 계산 시간의 단축으로 검출 응답 시간을 빠르게 하였다. 추출된 사람 영상에서 사람의 자세를 추정하고 사람의 영역을 검출함으로써 사람 정보의 사용에 있어 보다 많은 정보를 추출할 수 있도록 하였다.
In this paper, we present a new approach to detect and recognize human face in the image from vision camera equipped on the mobile robot platform. Due to the mobility of camera platform, obtained facial image is small and pose-various. For this condition, new algorithm should cope with these constraints and can detect and recognize face in nearly real time. In detection step, ‘coarse to fine’ detection strategy is used. Firstly, region boundary including face is roughly located by dual ellipse templates of facial color and on this region, the locations of three main facial features- two eyes and mouth-are estimated. For this, simplified facial feature maps using characteristic chrominance are made out and candidate pixels are segmented as eye or mouth pixels group. These candidate facial features are verified whether the length and orientation of feature pairs are suitable for face geometry. In recognition step, pseudo-convex hull area of gray face image is defined which area includes feature triangle connecting two eyes and mouth. And random lattice line set are composed and laid on this convex hull area, and then 2D appearance of this area is represented. From these procedures, facial information of detected face is obtained and face DB images are similarly processed for each person class. Based on facial information of these areas, distance measure of match of lattice lines is calculated and face image is recognized using this measure as a classifier. This proposed detection and recognition algorithms overcome the constraints of previous approach [15], make real-time face detection and recognition possible, and guarantee the correct recognition irregardless of some pose variation of face. The usefulness at mobile robot application is demonstrated.
35$^{\circ}C$와 50$^{\circ}C$ 에서 치환(Z)-benzyl계와 치환(Y)-pyridine 그리고 N, N-dimethylaniline의 Menschutkin형 반응을 아세토니트릴에서 전기전도도법으로 측정하였다. 유사 1차 반응속도상수와 친핵체의 농도로부터 2차반응 속도상수를 계산하였다. $4-CH_3-$보다 전자 받게 치환기를 가진 benzyl bromide는 정상 $S_N2$ (직접 치환 2분자)반응속도만 관찰되었으나 3, $4-(CH_3/O)_2$-benzyl bromide와 $4-CH_3O$-benzyl bromide의 경우 밀착 이온쌍 중간체를 거치는 2분자 반응의 속도도 관측되었다.
본 논문에서는 비전 기술에 기반을 둔 손 모양 인식 시스템의 성능 향상을 위하여 강화학습에 의한 손 모양 인식 방법을 제안한다. 비전 센서에 기반을 둔 손 모양 인식은 손의 높은 자유도로 인한 자체 겹침 (self-occlusion) 현상과 관찰 방향 변화에 따른 입력 영상의 다양함으로 인식에 어려움이 따른다. 따라서 비전 기반 손 모양 인식의 경우, 카메라와 손 간의 상대적인 각도에 제한을 두거나 여러 대의 카메라를 배치하는 것이 일반적이다. 그러나 카메라와 손 간의 상대적 각도에 제한을 두는 경우에는 사용자의 움직임에 제약이 따르게 되며, 여러 대의 카메라를 사용할 경우에도 각 입력된 영상에 대한 인식 결과를 최종 인식 결과에 반영하는 방식에 대하여 추가적인 고려를 해야 한다. 본 논문에서는 비전 기반 손 모양 인식의 이러한 문제점을 개선하기 위하여 인식 과정에서 사용되는 특징을 손 구조적인 각도 정보와 손 윤곽선 정보로 나누고 강화학습을 통하여 각 특징간의 연관성을 정의하는 방식을 제안한다. 또한 제안된 방법을 세 대의 카메라를 이용한 손 모양 인식 시스템에 적용하여 유용성을 검증한다.
음향 통신용 등화기 기술 중에서, 훈련 신호를 사용하지 않는 블라인드 채널 등화기의 일종인 Constant Modulus Algorithm(CMA)방식 등화기의 수렴 속도는 일반적인 훈련 신호를 사용하는 비블라인드 방법에 비해서 느린 경향이 있다. 이런 느린 수렴 속도를 향상 시키기 위한 방법으로는 직교 정사영 망각인자를 도입한 직교 정사영 CMA와 대수적인 방법으로 스텝 사이즈를 계산하는 대수학적 스텝 사이즈 CMA 등이 제안되어 있다. 이들 두 방법 모두 수렴 속도를 향상시키지만 경우에 따라서 성능이 기대에 못 미치는 결과가 발생하기도 한다. 본 논문에서는 직교 정사영 CMA와 대수학적 스텝 사이즈 CMA를 각각 요약 설명 하고, 이 각각을 스위칭을 이용하여 결합하는 방법을 제안한다. 그리고 시뮬레이션을 통해서 여러 시불변 채널과 시변 채널에 대해서 그 수렴 성능이 개선됨을 보인다.
본 논문에서 이미지 선명도 함수의 최적화에 의해 융합 법칙이 유도되는 새로운 이미지 융합 접근법을 제안한다. 선명도 함수에 비교하여 소스 이미지로부터 최적 블록을 통계적으로 선택하기 위하여 유전자 알고리듬이 사용되었다. 변이 연산에 의해 만들어진 유전인자들의 포격을 통해서 찾아진 재능 유전 인자를 갖는 새로운 네스티드 유전자 알고리듬을 설계하였고 구현하였다. 알고리듬의 수렴은 해석적으로, 실험적으로 그리고 통계적으로 3개의 테스트 함수를 사용하여 표준 GA와 비교하였다. 결과의 GA는 변수와 집단 크기에 불변이며, 최소 20 개체이면 시험에 충분하다는 것을 알 수 있었다. 융합 응용에서 모집단내의 각 개체는 입력 블록을 나타내는 유한한 이산 값을 갖는 개체이다. 이미지 융합 실험에 제안한 기법의 성능은 출력 품질 척도로 상호 정보량(MI)으로 특징지워진다. 제안한 방법은 C=2 입력 이미지에 대해 테스트되었다. 제안한 방법의 실험 결과는 현재의 다중 초점 이미지 융합 기법에 대한 실제적이고 매력적인 대안이 됨을 보여준다.
이중 밀도 이산 웨이브렛 변환은 정밀하게 표본화되는 이산 웨이브렛 변환에 중요한 특징을 추가하여 그 성능을 개선한 것이다. 우선적으로 이 변환은 하나의 스케일링 함수와 두 개의 웨이브렛 함수로 구성된다. 즉, 3개 채널로 분해가 되며 두 웨이브렛 함수는 주파수 대역을 1/2씩 분할하도록 설계되었다. 따라서 입력 데이터보다 더 많은 양의 부대역 데이터들을 생성하면서도 완전재생을 만족한다. 또한 근사적으로 이동 불변의 특징을 만족하도록 설계되었다. 그러나 웨이브렛들이 모든 방향성을 반영하지 못하는 제약성을 갖는다. 즉, 이중 밀도 이산 웨이브렛 변환이 기존의 웨이브렛 변환보다 우수하지만, 다양한 방향성의 부족으로 그에 대한 처리가 제약받는다. 본 논문에서 제안된 방법은 이중 밀도 이산 웨이브렛 변환에 quincunx 표본화를 결합하여 각각의 장점을 얻도록 하였다. 특히, quincunx 표본화는 더 많은 방향성을 생성할 수 있다. 결과적으로 제안된 방법이 다양한 각도의 회전된 부영상을 생성할 수 있기 때문에 영상처리 영역에서 향상된 성능을 제공할 수 있다.
본 논문은 음선 경로법에 기반한 광대역 수중음향 전달 채널을 모델링하는 방법을 다루었다. 수중음향 전달 채널은 종종 주파수 영역에서 시간 조화 함수로 취급되어, 광대역 시계열 신호 모의 시 활용이 어렵다. 따라서 수중 음파 전달 환경을 반영한 광대역 시간영역 모델링 기법이 요구되며, 본 논문에서는 이를 위해 시간영역에서 다중 경로의 도달 시간지연이 계산 가능한 고유 음선 분석 기법을 활용하였다. 또한 연속 시간의 파동방정식으로부터 산출된 고유 음선의 분석 결과를 컴퓨터 모의가 가능한 이산시간 시스템에 적용하기 위해, 음선의 위상, 주파수별 손실 및 도달 시간지연을 유한 임펄스 응답으로 근사하여, 광대역 수중음향 전달 채널을 모의하는 방법을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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