본 논문에서는 모바일 P2P 환경에서 질의 처리 정확성 및 통신 비용을 향상시키기 위한 새로운 스카이라인 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사전 스카이라인 구축, 질의 배포 범위 확장 정책과 연속 스카이라인 질의 처리 과정으로 구성된다. 사전 스카이라인에서는 질의 처리 이전에 필터링 객체로 선정될 가능성을 가지고 있는 후보 객체 집합을 선정하여 질의 처리에서의 필터링 비용을 감소시킨다. 질의 배포 범위 확장 정책에서 질의 배포 범위를 확장함으로써 정확성을 향상시킨다. 또한, 최초 스카이라인 질의 처리한 후 모니터링을 수행하여 연속 스카이라인 질의를 처리한다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 기존 기법과 성능 평가를 수행한 결과 제안하는 기법이 기존 기법보다 우수한 성능을 보였다.
스테레오 카메라는 거리정보의 획득 이외에 대상의 부가적인 정보를 획득할 수 있는 장점이 있어 향후 지능 로봇 시스템에 필수적인 센서로 각광받고 있다. 하지만 건물의 벽면과 같이 대상 표면에 반복적인 무늬가 있는 영역, 질감도가 낮은 영역 등에서는 기존의 기법으로는 정합이 불가능하다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 2D 레이저 거리 측정기를 활용해 국소적으로 획득된 거리정보를 신뢰도 전파스테레오 정합 기법에 융합하여 정합 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존의 신뢰도 전파 스테레오 정합 기법의 국부-명백함수에 Quad-tree 기반 영상분할 정보를 참조하여 레이저 측정 정보를 추가하고, 영상의 과분할 정보를 참조하여 국부-적합성 함수를 계산한다. 제안한 기법을 모의 실험영상과 실영상에 적용한 결과 질감도가 낮은 영역에서도 부분적으로 거리정보를 획득할 수 있었으며, 영역분할 정보의 사용으로 깊이 정보의 불연속성이 유지되는 것을 관찰할 수 있었다.
동적 경로 안내 시스템과 같은 첨단 여행 정보 시스템(ATIS)의 발전에 따라 도로 네트워크 상에서 보다 정확한 주행 시간 예측 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 대부분의 연구들은 주어진 경로 상의 평균 주행 속도만을 기반으로 주행 시간을 예측한다. 이는 러시아워 시간대의 혼잡한 도로, 주말에 교외로 나가는 대규모의 차량 등과 같은 일별 혹은 주별 도로 교통 상황을 반영하지 못하기 때문에, 주행 시간 예측의 정확도가 저하된다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 규칙-기반 분류화 기법을 이용한 주행 시간 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 데이터마이닝 기법인 규칙-기반 분류화 기법을 사용하여, 과거 차량의 궤적 데이터로부터 하루의 시간대별 교통량과 주별 차량의 운행 양식 등 도로 교통 상황을 추출하고, 이를 통해 차량의 주행 시간을 보다 정확하게 예측한다. 제안된 알고리즘 기존의 링크-기반 예측(link-based prediction) 알고리즘, Micro T* 알고리즘[3], 그리고 스위칭 (switching) 알고리즘[10]과 예측 정확도 측면에서 성능 비교를 수행한다. 예측 정확도 성능 비교 결과, 제안된 기법이 타 예측 기법에 비해 MARE (mean absolute relative error) 가 크게 감소하여 성능이 향상됨을 보인다. 그 밖에 다른 기법들과 장단점을 비교하여, 제안된 기법의 유용성을 나타낸다.
LTE(Long Term Evolution)-Advanced에서는 저전력 피코셀(picocell)과 같은 소형셀을 중첩하여 배치해 시스템 성능을 향상시키기 위한 HetNet(Heterogeneous Network)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 HetNet에서 데이터 오프로딩 효과를 증대시키기 위해 셀 영역 확장(CRE: Cell Range Expansion) 기술이 소개되었다. 본 논문에서는 최적의 오프로딩 효과를 위해 SINR(Signal to Interference plus Noise Ratio) 기반 셀 선택 기법을 제안한다. 셀 확장 영역에 존재하는 사용자의 간섭 관리를 위해 ABS를 사용하며, 스펙스럼 효율을 증가시키기 위하여 동적인 ABS 비율을 사용한다. 모의실험 결과, 제안한 기법에서 피코셀뿐만 아니라 매크로셀 사용자의 스펙트럼 효율이 향상되어 전체적인 사용자의 성능이 향상 된 것을 볼 수 있다.
퍼지이론은 생명정보공학에서 지식을 표현하는데 활용되고 제어시스템 모델을 이해하는데 활용되어 왔다. 본 논문에서는 생명정보학의 응용 프로그램에서 중요한 데이터 분류에 초점을 맞추었다. 최적의 임계값 유도를 위한 GPCR 분류에서 기존의 순차기반 임계값 제어기법은 임계값 결정범위와 최적의 임계값 유도 시간의 문제점을 보였고, 이진기반 임계값 제어기법은 임계값 결정 초기에 시스템의 안정성에 대한 단점이 있었다. 이를 보완하기 위해 우리는 ART1 군집화를 위한 퍼지기반 임계값제어기법을 제안한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 ART1 군집화를 위한 퍼지기반 임계값 제어기법을 구현하여 기존의 순차기반 임계값 제어기법과 이진기반 임계값 제어기법과의 인식률에 대한 구동시간의 변화, 임계값의 변화에 따른 시스템의 구동시간을 측정하였다. 퍼지기반 임계값제어 기법은 GPCR 데이터 분류에서 인식률과 구동시간에 대한 정보를 통해 분류 임계값을 조정하여 높은 인식률과 낮은 구동시간을 지속적으로 유도하여 안정적이고 효과적인 분류 시스템을 만들 수 있었다.
수중에서는 다중 경로로 인한 인접 심볼 간 간섭의 영향으로 통신 성능이 저하되며, 수동형 시역전 처리는 다중 경로를 완화하기 위한 가장 효율적인 기법이다. 수동형 시역전 처리의 성능을 향상시키기 위해 다이버시티 결합기법이 이용되고 있으며, 본 논문에서는 여러 각도로의 빔 조향을 통해 획득한 신호들을 결합하는 빔 다이버시티 결합기법을 이용하여 통신 성능을 분석하였다. 수직 선 배열 센서에 수신된 탐침 신호로부터 추정한 빔-시간 그래프를 통해 음파의 전달 각도들을 추정하였으며, 추정된 각도 중 결합 개수 및 방식에 따른 통신 성능을 분석하였다. 분석을 위해 2018년 10월 포항 동방 해역에서 수행된 Biomimetic Long range Acoustic Communications 2018(BLAC18) 실험 데이터를 활용하였으며, 통신 성능 지표로써 출력 신호 대 잡음비를 이용하였다.
렌즈는 고정밀 레이저 거리 측정기에서 중요한 핵심 부품의 하나이다. 렌즈는 레이저 다이오드로부터 나온 광을 렌즈를 통하여 목표물로 보내고 또한 표적을 통하여 반사된 레이저 광을 다시 수신하여 그 위상 변위를 측정함으로서 거리를 계산하는데 이용한다. 본 논문에서는 렌즈의 곡률이 일정하기 않음으로서 발생하는 문제를 해결하기 위하여, 광을 일정하게 모아, 송수신이 가능한 새로운 연마기법의 레이저 거리 계측기용 렌즈를 설계하고 이를 기반으로 한 레이저 거리계를 구현한다. 구현한 레이저 거리계는 기존의 방법에 비해 오차가 적어 보다 정밀한 거리 계측에 적용 가능할 것으로 예상하고 있다.
In inverse synthetic aperture radar (ISAR) imaging, An ISAR autofocusing algorithm is essential to obtain well-focused ISAR images. Traditional methods have relied on the approximation that the phase error due to target motion is a function of the cross-range dimension only. However, in the stepped-frequency radar system, it tends to become a two-dimensional function of both down-range and cross-range, especially when target's movement is very fast and the pulse repetition frequency (PRF) is low. In order to remove the phase error along down-range, this paper proposes a method called SAEM (subarray averaging and entropy minimization) [1] that uses a subarray averaging concept in conjunction with the entropy cost function in order to find target motion parameters, and a novel 2-D optimization technique with the inherent properties of the proposed entropy-based cost function. A well-focused ISAR image can be obtained from the combination of the proposed method and a traditional autofocus algorithm that removes the phase error along the cross-range dimension. The effectiveness of this method is illustrated and analyzed with simulated targets comprised of point scatters.
기존의 웨이브릿 기반 프랙탈 압축 방법은 전 영역에 대하여 최적의 정의역을 탐색하므로, 부호화 과정에서 많은 탐색시간이 소요되는 단점이 있다. 그래서 본 논문에서는 웨이브릿 변환영역에서 SAS(Self Affine System) 기법을 이용한 웨이브릿 변환 기반 프랙탈 영상 압축 방법을 제안한다. 웨이브릿 변환영역에서 정의역과 치역을 구성하고, 각각의 정의역과 치역에 대해 모든 블록을 탐색하는 것이 아니라, 공간적으로 같은 위치에 있는 블록을 정의역으로 선택한다. 이와 같이 웨이브릿 변환 영역에 정의역 탐색과정이 필요 없는 SAS 기법을 도입하여 부호화 과정에서 곱셈 계산량을 감소시켜 고속 부호화를 가능하게 하였다. 그리고 복호화 과정에서 각 레벨과 서브-트리별로 서로 다른 스케일 인자를 사용하여 압축률과 화질을 조절할 수 있다.
현재 무선 통신 기술과 위치 정보 기술의 발달은 다양한 위치 기반 서비스(LBS: Location Based Services)의 발전을 가져왔으며, 위치 기반 서비스에서 이동 객체의 미래 위치를 빠르게 예측하기 위한 미래 인덱스의 필요성이 높아지고 있다. 미래 인덱스와 관련한 대표적인 연구로써 도로 네트워크 환경에서 이동 객체의 과거 궤적 정보를 이용하여 신뢰성을 높인 확률 궤적 예측 기법이 연구되었다. 그러나, 이 기법은 장기간 미래 질의 시 방대한 미래 궤적 탐색 부하로 인해 예측 성능이 떨어지게 되며, 이 때문에 발생하는 빈번한 미래 궤적 갱신으로 인해 인덱스 유지비용이 매우 높아지게 된다. 따라서, 본 논문에서는 효율적인 장기간 미래 위치 예측을 위한 셀 기반의 미래 인덱싱 기법인 PCT-Tree(Probability Cell Trajectory-Tree)를 제시한다. PCT-Tree는 방대한 과거 궤적의 확률을 셀 단위로 재구성함으로써 인덱스 크기를 줄이고, 장기간 미래 질의의 예측 성능을 개선시킨다. 또한, 과거 궤적 정보를 이용하여 신뢰성있는 미래 궤적을 예측함으로써 미래 궤적 예측 오류에 따르는 통신비용과 미래 궤적 갱신으로 인한 인덱스 재구성 비용을 최소화 할 수 있다. 실험을 통해 도로 네트워크 환경에서 PCT-Tree가 기존 인덱싱 기법보다 장기간 미래 질의 성능이 우수함을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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