이 논문에서는 정밀유도 포탄의 성능향상을 위한 유도기법을 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 기법은 탄의 운동특성분석 없이 탄도와의 오차를 최대한 줄여 탄약의 표적오차를 줄이기 위해서 고안한 기법이다. 이 기법은 탄약의 회전 및 세차운동으로 발생하는 탄내 장착 관성센서의 출력 변동폭을 줄이기 위해 신호처리 기법으로 많이 사용되는 이동평균필터 기법을 적절히 응용한 것으로 관성센서 출력값을 보정하는 것이 목적이다. 단순히 3차원 유도조종 기법을 적용한 경우와 개선기법을 포함하여 적용한 기법의 성능을 비교하였으며, 명확한 성능개선을 확인하였다. 이 기법의 적용으로 유도탄과는 달리 가혹한 환경조건 및 불규칙한 운동 특성을 가지는 포발사 탄약의 탄착 정확도가 개선되는 것을 확인하였다.
본 논문은 비트스트림 상에서 객체 추적을 위한 움직임 벡터 기반 파티클 필터(Motion Vector-based Particle Filter: MVPF)와 이를 이용한 객체 추적 시스템을 제안한다. MVPF는 일반적인 파티클 필터의 전이 모델과 관측 모델에 움직임 벡터를 사용하여 파티클의 개수를 유지하면서 정확도를 향상시킨다. 제안하는 객체 추적 시스템에서는 비트스트림에서 추출한 움직임 벡터의 히스토그램을 이용하여 객체의 상태를 예측한다. 제안하는 객체 추적 방법의 성능 평가를 위하여 MPEG 시험 영상과 VOT2013 영상에 적용하였을 때 기존 방법들보다 정확도, F-Measure, IOU(Intersection Of Union) 측면에서 평균적으로 각각 약 30%, 17%, 17% 증가하였다. 주관적 성능 평가를 위하여 추적결과를 박스(box) 형태로 표시하여 비교하였을 때 제안하는 방법이 모든 시험 영상에 대하여 기본 방법들보다 강인하게 객체를 추적한다.
모바일 헬스케어 환경에서는 정확한 생체 정보를 실시간으로 측정하는 것과 함께, 저전력의 장치를 설계하는 것이 무엇보다 중요한 관건이다. 본 논문에서는 저전력 특성을 갖는 피에조 필름 센서(PFS)를 이용하여 손목의 요골 동맥으로부터 심장의 동기 신호인 맥파를 측정하는 방법을 제안하였다. 생체 신호처리에 있어서 문제점은 동잡음의 존재이다. 본 연구에서는 맥파 신호의 동잡음을 제거하기 위해서 일반적으로 적용되는 참조신호를 이용한 적응 필터링 외에 펄스 신호의 유사 주기성을 이용한 주기 이동 평균 필터 방법을 추가로 적용하였다. 시물레이션 및 실험 결과 PFS 신호에 유사 주기성을 이용함으로써 적응 필터 이후에도 존재하는 동잡음을 완벽히 제거할 수 있음을 확인 하였다.
수질 인자들은 다양하고 관계가 복잡하여 수질 변화를 예측하는데 많은 어려움이 있다. 따라서 입력과 출력이 비교적 용이하고 비선형 예측에 적합한 신경망 모형을 이용하여 금강유역 공주지점의 DO, BOD, TN에 대한 월수질 예측을 수행하고 ARIMA 모형과 비교하여 적용 가능성을 검토하였다. 사용된 신경망 모형은 학습을 위해 BP(Back Propagation) 알고리즘을 적용하였으며 학습을 향상시키기 위한 모멘트-적응학습율(Moment-Adaptive learming rate) 방법을 이용한 MANN 모형, 레번버그-마쿼트(Levenberg-Marquardt) 방법을 이 용한 LMNN 모형, 그리고 정성적인 판단인자를 첨가하여 정량적인 월 수질 자료와 분별, 학습하 도록 은닉층을 분리한 MNN 모형으로 구분하였다. 대체로 신경망 모형의 예측치가 실측치에 근사한 결과를 보였으며, 은닉층을 분리한 MNN 모형이 가장 우수한 결과를 보였다.
본 논문에서는 WDRR(Weighted Deficit Round Robin) 기법을 토대로 군사 위성통신망의 QoS를 향상시키기 위한 스케줄링 기법을 제안한다. 제안된 동적 WDRR기법은 통신망 대기열의 패킷의 크기가 커지는 경우 지수이동평균을 이용, 적절한 추가 퀀텀을 부여하여 대기열의 패킷을 효율적으로 전송하는 방법이다. 제안된 알고리즘의 효용성을 증명하기 위해 OPNET Modeler를 이용하여 모의실험환경을 구축하고, 제안된 알고리즘의 신뢰성 및 실시간성을 분석하였다. 이를 통하여, 기존 군사용 위성통신망 스케줄링 기법에 사용되는 WRR(Weighted Round Robin), DRR(Deficit Round Robin), WDRR(Weighted Deficit Round Robin) 등을 비교 분석한 모의실험 결과를 통해 통신망 지연시간과 패킷 손실율에 관한 성능 향상을 보였다.
3.5KHz 천부지층탐사기(Subbottom Profiler)는 10~100m 깊이까지의 천부 해저지층구조를 정밀하게 파악하기 위한 탐사장비이다. 천부지층탐사는 1m 보다 정밀한 해상도를 요하는 탐사이다. 그러나 해상의 파고는 대부분 1m 이상인 경우가 많기 때문에 파도에 의한 너울영항으로 자료의 품질이 크게 저하된다. 본 연구에서는 디지털로 취득된 3.5KHz 천부지층탐사자료에서 너울영향을 제거함으로써 고품질의 지층단면도를 획득할 수 있음을 보였다. 너울 효과를 제거하기 전에 해저면 신호의 진폭이 큰 점을 이용하여 해저면 추출심도를 구하였다. 너울영향을 제거하기 위하여 인접트레이스의 추출심도를 이용한 인접심도 평균법과 고주파 제거 필터링법을 각각 적용한 결과, 두가지 모두 양호한 결과를 도출할 수 있었다. 자료의 상태가 매우 불량한 경우와 심도가 얕아 직접파와 중첩되는 경우 등에서는 해저면 심도추출이 부정확하여 너울영향제거에 어려움이 있다.
해저면의 지형과 형상을 조사하기 위해 획득되는 다중빔 음향측심자료는 조사선의 움직임과 빔의 위치에 따른 음압의 보정부족 등에 기인하는 이상치를 포함하고 있다. 이 연구에서는 자기회귀이동평균(ARMA)기법을 이용하여 이상치에 의해 왜곡된 자료를 보정해주는 통계학적 절차를 소개하고 이를 동해에서 얻어진 자료에 적용하였다. 이 방법에서는 자료의 자기 상관을 1차 자기회귀모형 AR(1)으로 표현하고 이를 추정한 후 추정된 모형에 현저하게 부합하지 않는 자료(이상치)는 추정된 모형을 인용하여 수정한다. 이러한 방법을 이상치가 발견되지 않을 때까지 반복적으로 되풀이한다. 자료의 처리결과 해저지형을 나타내는 신호에 비해 월등히 큰 이상치들이 대부분 제거되었음을 볼 수 있다.
Many industrial accidents have occurred over the years in the manufacturing and construction industries in Korea. However, as the service industry has increased continuously, the share of the accident rate in the service industry was 39.07% in 2009, while the manufacturing industry share was 33.73%. The service industry share overtook the manufacturing industry share for the first time. Therefore, this research considers prevention of industrial accidents in the service industry as well as manufacturing and construction industries. This paper describes a procedure and a method to estimate efficient accident rate forecasting and estimated zero accident time in the service industry in order to prevent industrial accidents in the transportation, storage, and telecommunication divisions. This paper proposes a model using an analytical function for the sake of very efficient accident rate forecasting. Accordingly, this paper has develops a program for accident rate forecasting, zero accident time estimating, and calculation of achievement probability through MFC (Microsoft Foundation Class) software Visual Studio 2008 in the transportation, storage, and telecommunication divisions. In results of this paper, ARIMA (Auto Regressive Integrating Moving Average) is regarded as a very efficient forecasting model for the transportation, storage, and telecommunication division. In testing this model, value minimizing the Sum of Square Errors (SSE) was calculated as 0.2532. Finally the results of this paper are sure to help establish easy accident rate forecasting and strategy or method of zero accident time in the service industry for prevention of industrial accidents.
본 논문에서는 주식의 종가, 거래량 기술적 지표인 MACD(Moving Average Convergence Divergence) 값과 투자 심리선값을 입력 패턴으로 사용하여 개별 금융지표지수에 대한 매도, 중립 및 매수 시점 예측을 수행하는 신경망 모델이 제안된다. 이 모델은 역전파 알고리즘을 이용한 시계열 예측 기능과 균등다층연산 기능을 갖는다. 학습 데이터의 수가 각 범주들(매도, 중립, 매수)에 균일하게 분포되어 있지 않을 경우 기존의 신경망은 가장 우세한 범주의 예측 정확성만을 향상시키는 문제점을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 신경망의 구조, 동작, 학습 알고리즘에 대해 표현한 후 다른 범주의 예측 정확성도 향상시키기 위해 각 범주의 중요성을 이용하여 학습 데이터의 수를 조절하는 균등다층연산 방법을 제안한다. 실험 결과, 균등다층연산 신경망을 이용한 금융지표지수 예측 방법이 기존의 신경망을 이용한 금융지표지수 예측 방법 보다 각 범주에 대해 높은 정확성 비율을 보임을 확인할 수 있었다.
전파 교란에 취약한 GNSS 시스템을 위하여 다양한 항재밍 알고리즘들이 존재하며, 배열 안테나를 이용한 방식이 가장 좋은 성능을 보인다. 그 중 재머의 위치를 파악하기 위한 DOA 추정 알고리즘의 역할이 매우 중요하다. 그러나 헬기의 경우 로터의 회전에 의해 정지 동체와 달리 진폭과 위상이 시간에 따라 변하는 무선 채널이 형성되어 기존 항재밍 알고리즘의 성능에 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 로터 영향을 안테나 간 상관성에 따른 네 개의 시나리오로 모델링하였으며 로터 영향에 의해 DOA 추정 알고리즘의 성능이 저하되고 JNR에 관계없이 성능이 포화됨을 확인하였다. 이의 해결을 위해 평균화 방식을 이용하였을 때 추정 샘플의 누적 수가 많아질수록 성능이 향상되며 이동 평균 방식을 함께 이용할 경우 유사한 성능을 내면서도 필요한 메모리 수를 줄이고 DOA 추정 변동량이 완화됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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