레이더에서 측정값은 직교 좌표계가 아니라 극 좌표계에서 얻어진다. 표적 동력학을 직교 좌표계에서 모델링하면 극 좌표계에서 획득된 측정값을 직교 좌표계로 변환한 의사 측정치를 사용하거나 확장형 칼만 필터를 사용하여 표적 추적 필터를 구현한다. 만일 표적 동력학을 극 좌표계에서 모델링하면 측정 방정식은 선형이나 동력학 방정식이 비선형이 된다. 본 논문에서는 극 좌표계에서 동력학 방정식을 모델링하고, 시스템 행렬을 시불변 형태로 모델링하여 발생한 비선형 성분을 시스템 입력으로 처리한 추적 필터를 제안한다. 이러한 추적 필터는 거리 측정값과 동시에 도플러 측정값이 가용할 경우, 측정방정식의 선형성을 그대로 유지하게 되므로 추적 필터의 알고리듬에 변동이 없고 추가된 도플러 정보를 사용하여 추적 성능을 높일 수 있다. 또한, 기존에 일반적으로 사용되고 있는 추적 필터와 제안한 모델링을 사용한 추적 필터의 추적 성능을 시뮬레이션을 통하여 검증한다.
기존의 적응형 잡음제거 기법을 적용하여 잔향음의 영향을 제거하는 경우, 수렴속도, 추적기능, 수치적 안전성, 표적신호와 잔향음 신호간의 상대적인 주파수 특성, 그리고 표적속도 등의 상호 배반적인 요인에 의하여 그 성능이 달라진다. 본 논문에서는 수렴속도, 연산량 그리고 검출능력 등의 요구조건들을 상호 보완하는 적응형 잔향음 제거 기법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 기법은 변환영역에서 동작하도록 설계하였으며, Gram-schmidt 직교화 과정을 적용하였고, 이를 에스컬레이터 알고리즘으로 구현하였다. 먼저 변환영역 알고리즘을 사용함으로써 수렴속도와 수치적 안전성 혹은 연산량 측면에서의 성능향상을 유도할 수 있다. 제안된 잔향음 제거 기법을 삼척시 연안에서 실측한 자료에 적용하여 그 성능을 검증하였다. 모의실험을 통하여 제안된 기법이 잔향음 신호에 근접한 주파수 대역의 표적신호를 보존하고, 정지표적과 이동표적에 대해서도 성능의 변화가 상대적으로 적으면서 효율적으로 잔향음을 제거한다는 사실을 확인하였다.
Manddelberg [9] has shown that a Clifford algebra of a free quadratic space over an arbitrary semi-local ring R in Brawer-Wall group BW(R) is determined by its rank, determinant, and Hasse invariant. In this paper, we prove a corresponding result when R is a full ring.Throughout this paper, unless otherwise specified, we assume that R is a commutative ring having 2 a unit. A quadratic space (V, B, .phi.) over R is a finitely generated projective R-module V with a symmetric bilinear mapping B: V*V.rarw.R which is non-degenerate (i.e., the natural mapping V.rarw.Ho $m_{R}$(V,R) induced by B is an isomorphism), and with a quadratic mapping .phi.: V.rarw.R such that B(x,y)=1/2(.phi.(x+y)-.phi.(x)-.phi.(y)) and .phi.(rx) = $r^{2}$.phi.(x) for all x, y in V and r in R. We denote the group of multiplicative units of R by U9R). If (V, B, .phi.) is a free rank n quadratic space over R with an orthogonal basis { $x_{1}$,.., $x_{n}$}, we will write < $a_{1}$,.., $a_{n}$> for (V, B, .phi.) where the $a_{i}$=.phi.( $x_{i}$) are in U(R), and denote the space by the table [ $a_{ij}$ ] where $a_{ij}$ =B( $x_{i}$, $x_{j}$). In the case n=2 and B( $x_{1}$, $x_{2}$)=1/2 we reserve the notation [a $a_{11}$, $a_{22}$] for the space. A commutative ring R having 2 a unit is called full [10] if for every triple $a_{1}$, $a_{2}$, $a_{3}$ of elements in R with ( $a_{1}$, $a_{2}$, $a_{3}$)=R, there is an element w in R such that $a_{1}$+ $a_{2}$w+ $a_{3}$$w^{2}$=unit.TEX>=unit.t.t.t.
많은 사물들이 네트워크를 통해서 연결되고 제어되면서 제어 시스템에서 양자화 오류를 다루는 문제의 중요성이 증가하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 제어시스템의 실용적 안정성을 달성하기 위해서 양자화기에서 필요로 하는 데이터 율에 대한 조건을 제시한다. 먼저, 프로세스 잡음이 없는 조건에서 데이터율이 궤환 시스템 행렬의 고유값, 초기 상태의 크기, 초기 양자화 오류의 크기 및 제어 이득 등에 의해서 결정됨을 보이고, 프로세스 잡음이 있는 경우 프로세스 잡음의 최대 크기에 의한 추가적인 데이터율이 발생함을 보인다. 또한, 점근적 분석을 통해서 네트워크 제어를 위한 데이터율을 감소시키기 위해서는 이를 고려한 제어기의 설계가 필요함을 보인다. 간단한 예제를 통해서 균일 양자화기 및 로그형 양자화기가 데이터 율에 따라서 어떤 실용적 안정성을 보이는지를 확인한다.
음이 아닌 입력에 대하여 음이 아닌 초기상태에서 출발한 모든 상태변수 값들이 시간에 대하여 항상 음이 아닌 값을 유지하는 시스템은 양의 시스템으로 정의된다. 본 논문에서는 상태변수에 시변 지연시간과 비구조화된 불확실성이 함께 존재하는 양의 시변 선형 이산 구간 시스템의 안정조건을 새롭게 제안한다. 시변 지연시간은 변동가능한 최소와 최대 지연시간 범위 내에서 변하는 것으로 고려되며, 불확실성은 비선형성을 포함하여 그 최대 크기만을 알 수 있는 것으로 고려한다. 제안된 안정조건은 이전의 결과들이 시불변시스템에만 적용되었거나 불확실성에 대한 고려가 없었던 것을 개선한 것으로 매우 간단한 부등식의 형태로 표현된다. 안정조건은 리아프노프 안정이론을 이용하여 유도되며, 리아프노프 방정식의 상한 해 한계(upper solution bound)를 이용한 기존 결과에 비하여 많은 장점을 갖는다. 제안된 안정조건은 기존의 결과들을 포함하는 효과적인 것으로 수치예제를 통하여 이를 검증한다.
본 논문에서는 임의의 알려지지 않은 조명 상황 하에서 3차원 객체의 텍스처 영상 한 장을 이용하여 광원의 위치를 추정하고 이를 이용해 조명에 의해 왜곡되어 있는 얼굴 영상을 재조명하는 기법을 제안한다. 우선 주어진 텍스처 영상으로부터 광원의 위치를 추정하기 위해 법선 벡터와 가중 양선형 보간을 이용하여 가상 복사조도 반구를 만들었다. 이를 이용해 추정된 주변광과 확산광 계수로 재조명 방정식을 도출하였다. 얼굴 텍스처 영상에서의 그림자와 음영을 원색으로 복원하는 알고리즘의 효율성과 정확성을 보이기 위해 광원의 위치 추정, 재조명, 얼굴 인식 등의 다양한 실험 결과를 보였다. 실험결과에 의하여 제안한 알고리즘은 조명에 강인한 얼굴 인식시스템뿐만 아니라 3차원 디스플레이에서의 작업 시 시각적 피로감을 줄이고 작업 효율을 높일 수 있음을 확인하였다.
MPEG-7 CDVS (Compact Descriptor for Visual Search)분야에서 표준화하고 있는 현대의 모바일 디바이스 및 서버에서 사용되는 영상검색과 매칭 알고리즘들은 SIFT(scale invariant feature transform)와 SURF(speeded up robust features) 같은 강인한 디스크립터를 기반으로 하는 특징 점에 의한 알고리즘으로 이루어진다. 이러한 특징 점들은 크게 좌표와 디스크립터로 나누어져 있다. 빠르고 정확한 검색을 위해서 특징 점들은 디바이스에서 서버, 또는 서버에서 디바이스로 자유롭게 전송이 되어야 하므로 과거에 여러 압축 알고리즘들이 제안 되었다. 이 논문에서는 특징 점들의 분포 및 연관성 등을 관찰하고 연구하여 좌표의 정보를 효율적으로 압축하면서 정확도를 보존할 수 있는 점진적 블록 크기 기반의 손실 좌표 압축 알고리즘을 제안한다. 실험 결과로부터 현재 가장 효율이 좋은 알고리즘 보다 특징 점당 비트가 평균적으로 0.3~0.4bit(5%~6%) 감소하고 정확도(TP,FP,TN)가 데이터 종류에 따라 유지되거나 미약하게 상승하는 결과를 얻었다.
본 논문에서는 색상과 웨이블렛 기반의 질감 특징들을 사용한 효율적인 내용기반 영상검색 방법을 제안하였다. 색상특징은 전체 영상으로부터 추출된 soft-히스토그램이 사용되며 질감 특징으로는 웨이블렛 변환의 공간 주파수 분석을 통하여 얻어진 고대역 부밴드로부터 추출된 불변 모우멘트가 이용된다. CTBTR이라 불리는 검색시스템은 질의 영상에 대한 효율적인 영상 검색을 위하여 두 단계의 유사성 정합을 수행하는데 첫 번째 정합 단계에서는 간단한 색상 히스토그램을 사용하여 질의 영상과 유사하지 않은 영상을 제거하여서 검색대상의 수를 줄이며, 두 번째 정합 단계에서는 첫 번째 단계에서 선별된 후보영상에 웨이블렛 기반의 질감특징을 적용하여 질의 영상과 유사한 영상을 검색한다. 실험결과 제안된 알고리즘이 기존의 방법보다 검색에 있어서 효율적인 계산처리와 정확한 검색을 수행하여 향상된 결과를 보여 주었다.
본 논문은 스테레오 카메라를 이용한 이동 카메라 환경에서Mean Shift와 깊이지도를 결합하여 다수의 사람을 다양한 자세, 크기, 조명변화에 강인한 추적을 하는 방법을 제안한다. Mean Shift 추적 알고리즘은 빠르고 안정적인 성능으로 실시간 추적에 적합하다. 그러나 객체의 칼라 정보만으로는 배경과 칼라 분포가 유사한 객체의 경우 추적에 실패할 수 있는 단점을 보완하기 위하여 깊이 정보를 결합하는 방법을 제안한다. 또한 객체가 이동하면서 발생하는 가려짐 문제를 해결하기 위하여 검출된 사람 영역을 머리, 몸통, 다리로 나누어 신체 부위별 모델링을 하였고 박스 크기가 객체의 크기변화에 따라 적응적으로 변하도록 하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 다양한 데이타에 대해서 실험한 결과 정확한 검출과 추적에 우수한 성능을 확인 할 수 있었다.
The main problem in speech recognition is the enormous variability in acoustic signals due to complex but predictable contextual effects. Especially in plosive consonants it is very difficult to find invariant cue due to various contextual effects, but humans use these contextual effects as helpful information in plosive consonant recognition. In this paper we experimented on three artificial neural net models for the recognition of plosive consonants. Neural Net Model I used "Multi-layer Perceptron ". Model II used a variation of the "Self-organizing Feature Map Model". And Model III used "Interactive and Competitive Model" to experiment contextual effects. The recognition experiment was performed on 9 Korean plosive consonants. We used VCV speech chains for the experiment on contextual effects. The speech chain consists of Korean plosive consonants /g, d, b, K, T, P, k, t, p/ (/ㄱ, ㄷ, ㅂ, ㄲ, ㄸ, ㅃ, ㅋ, ㅌ, ㅍ/) and eight Korean monothongs. The inputs to Neural Net Models were several temporal cues - duration of the silence, transition and vot -, and the extent of the VC formant transitions to the presence of voicing energy during closure, burst intensity, presence of asperation, amount of low frequency energy present at voicing onset, and CV formant transition extent from the acoustic signals. Model I showed about 55 - 67 %, Model II showed about 60%, and Model III showed about 67% recognition rate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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