정합장처리(Matched Field Processing, MFP)는 음파전달 예측을 기반으로 음원의 거리와 심도를 추정하는 기법이다. 그러나 주파수가 높아지면 음파전달 예측의 부정확성이 증가하여 음원위치 추정이 어렵다. 최근에 제안된 차주파수 정합장처리(Frequency-difference Matched Field Processing, FD-MFP)는 고주파 신호의 자기상관으로부터 추출한 차주파수 곱을 적용함으로써 음속의 오정합 등이 있어도 강인하다고 알려졌다. 본 논문에서는 수평선배열센서에서 차주파수 정합장처리의 성능을 알아보기 위하여, 동해의 환경에서 시뮬레이션을 수행하였다. 장거리 탐지가 가능한 해저면반사(Bottom Bounce, BB)와 수렴구역(Convergence Zone, CZ)이 발생하는 영역에서 위치추정 결과를 분석하였다. 수평선배열센서의 차주파수 정합장처리의 위치추정 정확도는 회절음장과 음속의 오정합에 의해 기존의 정합장처리에 비해 유사하거나 낮아졌다. 시뮬레이션으로부터 차주파수 정합장처리가 기존의 정합장처리보다 오정합에 강인하다는 명확한 결과는 볼 수 없었다.
본 논문에서는, 소규모 시뮬레이션을 통하여 수집된 표본에 통계적인 추정방법을 적용하여 모델을 구하는 경험적 모델링 기법을 제안한다. 이 기법을 이용하여 대칭형 구조를 갖는 다중프로세서 시스템에서의 캐시접근실패율을 위한 두 종류의 모델을 구하였다. 목표시스템의 사양이 고정되었을 때 입력데이타의 크기변화에 따르는 모델과, 입력데이타의 크기가 고정되었을 때 목표시스템의 프로세서 수의 변화에 따르는 모델이다. 모델의 정확성을 제고하기 위하여 한 프로그램에 존재하는 공유데이타들에 대하여 종류별 캐시접근실패에 대한 개별적인 모델들을 구한 후 이들을 종합함으로써 최종적인 모델을 구하였다. 또한 최소 제곱 추정법과 로버스트 추정법을 병용하여 이탈점으로 인한 왜곡을 최소화함으로써 모델의 정확도를 향상시켰다. 경험적 모델링은 표본에 대한 분석이 필요 없으면서도 모델의 정확도가 매우 높다. 또한 소규모의 시뮬레이션만 수행하면 되고, 실험을 통하여 일련의 표본을 수집할 수만 있으면 모든 분야의 연구에 적용할 수 있다. 경험적 모델을 이용한 24가지 경우의 예측시도 중 17번의 경우에는 $1\%$ 미만의 예측오차율을 보였으며, 나머지 경우에도 매우 높은 정확도를 보였다. 특히 프로그램의 실행양식이 불규칙하거나, 표본의 수가 충분하기에는 부족한 경우에도 좋은 결과를 보여준다.
무선 센서 네트워크에서, 각 노드들의 정확한 위치 정보를 파악하는 것은 효율적인 네트워크 환경 구축과 수집된 정보를 효율적으로 활용하기 위해 필수적이다. 노드의 위치를 추정하는 다양한 기법들 중, 일반적으로 많이 사용되는 수신신호세기(RSS) 기법은 추가적인 하드웨어 자원 없이 쉽게 구현될 수 있으나 채널의 상태 혹은 장애물 등 외부의 간섭으로 인한 신호의 왜곡 또는 감쇄가 발생하므로 이를 이용한 위치 추정 시 오차에 의한 영향을 충분히 고려하여야 한다. 위치 추정의 정확도를 향상시키기 위해, 일반적으로 충분한 수의 수신 신호 세기 표본의 획득하지만, 표본수가 늘어날수록 전송 시 에너지 소모가 발생한다. 본 논문에서는, 에너지 효율의 문제와 위치 추정의 정확도를 향상시키기 위해 전력 손실 지수 추정을 통한 베이지안 압축 센싱(Bayesian Compressive Sensing)을 사용하는 수신신호세기 기반 위치 추정 기법을 제안한다. RSS 기반 위치 추정 시 중요한 요소인 전력 손실 지수의 추정을 통해, 실제 채널 환경에서의 적응적인 위치 추정을 가능하게 하며 또한 위치 추정의 정확도를 향상시킬 수 있다. 그리고 적은 수의 표본으로 신호를 복원하는 기술인 압축 센싱(Compressive Sensing) 기법을 무선 센서 네트워크에 적용함으로써 에너지 효율적인 위치 추정 기법을 가능하게 한다. 시뮬레이션 결과에서, 제안하는 기법은 적은 수의 측정으로 다수의 불특정 노드에 대한 정확한 위치 추정이 가능하게 하며 채널 환경에 상관없이 강인한 성능을 가짐을 확인하였다. 그리고 제안하는 방법은 압축된 수신 신호 세기를 취급하므로 네트워크 트래픽과 에너지 소모를 줄이는데 효율적임을 검증하였다.
본 논문에서는 계산 효율적이고 노이즈에 강건한 비디오 객체 분할 알고리즘을 제안한다. 움직임 분할과 색 분할을 효율적으로 결합한 시공간 분할 방법의 구현을 위해 SOM 기반의 계층적 군집 방법을 도입하여 특징 벡터들의 군집 관점에서 분할 과정을 해석함으로써 기존의 객체 분할 방법에서 정확한 분할 결과를 얻기 위해서 요구되어지는 많은 연산량과 노이즈에 의한 시스템의 성능 저하 문제를 최소화한다. 움직임 분할 과정에서는 움직임 추정 에러에 의한 영향을 최소화하기 위해서 MRF 기반의 MAP 추정 방법을 이용하여 계산한 움직임 벡터의 신뢰도를 이용한다. 또한 움직임 분할의 성능 향상을 위해서 움직임 신뢰도 히스토그램을 이용한 노이즈 제거 과정을 거칠 뿐만 아니라 자동으로 장면 내에 존재하는 객체의 수를 구하기 위해서 군집 유효성 지표를 이용한다. 객체 추적의 성능 향상을 위해 교차 투영 기법을 이용하며, 분할 결과의 시간적 일관성 유지를 위해 동적 메모리를 이용한다. 다양한 특성을 가지는 비디오 시퀀스들을 이용한 실험을 통해 제안하는 방법이 계산 효율적이고 노이즈에 강건하게 비디오 객체 분할을 수행함은 물론 기존의 구현 방법에 비해 정확한 분할 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 1981년부터 2012년까지의 시계열 자료를 이용하여 등유수요함수를 추정하고자 한다. 등유수요함수는 수용가의 등유 수요행태에 대한 정보를 제공하여 가격과 같은 주요 정책변수의 효과를 사전적으로 진단하는 데, 그리고 수요예측을 하는 데 유용하게 활용된다. 수요함수의 모수에 대한 강건한 추정치를 얻기 위해 최소자승법 추정법 뿐만 아니라 최소절대편차법 및 LMS 추정법을 사용하였다. 단기 가격탄력성 및 소득탄력성은 각각 -0.468 및 0.409로 추정되었으며 유의수준 1%에서 통계적으로 유의하였다. 단기 가격탄력성은 가격에 비탄력적인 등유수요의 특징을 보여주고 있으며, 단기 소득탄력성 역시 비탄력적으로 추정되어 소득 증감에 따라 등유의 수요가 크게 변화지 않음을 알 수 있다. 반면, 장기 가격탄력성 및 소득탄력성은 각각 -4.560 및 3.990으로 나타나 탄력적임을 알 수 있다.
SAR에서 마이크로파의 진행방향으로의 속도성분을 가지고 움직이는 물체는 영상에서 azimuth 방향으로 이동된 위치에 상이 맺힌다는 현상은 이미 잘 알려져 있다. 대부분의 속도측정 알고리즘들은 실제 물체의 위치와 상이 맺힌 위치 사이의 거리를 측정함으로써 속도를 유추하였다. 그러나 움직이는 물체의 실제의 위치를 나타내는 지시자인 도로나 배의 물결모양은 일반적으로 SAR 영상에서의 식별도가 높지 않기 때문에 이러한 방법은 영상취득시의 조건이나 물체의 움직임 정도에 따라 적용이 제한적이다. 이에 본 연구에서는 SAR 원시자료 처리단계의 중간 산물인 range-compressed 영상의 azimuth 차분신호로부터 물체의 속도를 측정하는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 움직이는 물체에 의한 도플러 중심주파수의 변이가 azimuth 차분신호에서의 위상변화를 일으킨다는 점에 기초한다. 일반적으로 SAR에서 감지하는 지표물의 위상은 SAR의 기하에 의하여 발생하는 도플러 변화율에 따라서 선형적으로 변한다. 이 선형변화위상과 몇 가지 상수 값을 갖는 위상들을 제거하고 남은 신호는 물체의 움직임과 직접적인 관련이 있으므로, 이로부터 속도를 구해낼 수 있다. 이 방법을 실제 ENVISAT ASAR영상을 이용하여 배의 속도를 구하는 데에 적용해 보았으며, 그 결과는 목표물의 위치에 따라 다른 양상을 보였다. 해상에 단독적으로 존재하는 배에 적용하였을 때는 0.1m/s 정도의 차이로 기존의 속도측정 알고리즘의 결과와 잘 일치하였으나, 육지에 인접한 연안의 배는 신호의 교란에 의해서 1m/s 이상의 오차를 보였다.
송신 단에서 채널 상태 정보를 알고 있는 폐루프 시스템은 개방 루프 시스템에 비하여 더 효율적인 전송을 수행할 수 있다. 그러나 실제 시스템은 제한된 피드백 채널을 가지므로 송신단에서 완벽한 채널 정보를 알 수 없으며, 따라서 부분 채널 정보를 활용하는 시스템의 설계가 중요한 요소로 부각되고 있다. 특히, 모바일 환경에서는 사용자의 이동성으로 인하여 채널 상태가 유동적으로 변화하며 이는 성능의 열화를 초래한다. 본 논문에서는 비트 인터리버와 결합한 부호화된 직교 주파수 다중 분할(BIC-OFDM; Bit-Interleaved Coded Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템을 위하여 채널 변화에 적절히 대응하는 적응 변조 코딩 기법을 제안한다. 합리적인 피드백 정보량을 통해, 제안하는 기법은 도플러 확산에 의한 채널 변화를 보상하여 향상된 성능을 제공한다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 정확한 비트 에러율의 추정을 통한 성능 이득을 가짐을 확인한다.
호주 Victoria주 Bendigo 북부 지역에서 심부 지질 구조를 조사하기 위하여 MT 탐사를 수행하였다. 이 탐사의 주 목적은 이 지역에 발달한 단층대의 연장 상황을 파악하는데 일차적으로 그 목적이 있다. 총 11일에 걸쳐 71개의 측점에서 MT시계열을 획득하였으며 이와 동시에 원거리기준점에서도 자료를 획득하여 자료 처리 및 해석의 신뢰도를 향상시키고자 하였다. 획득된 자료는 임피던스 추출, 원거리기준점 자기장을 이용한 로버스트 자료처리 등을 거쳐 임피던스를 추출하였으며, 3차원 역산 알고리듬을 이용하여 최종적으로 전기비저항 영상을 획득하였다. 이러한 MT 탐사 결과를 이 지역에 대한 지질 자료 및 동일한 측선에서의 탄성파 반사법 자료와 비교한 결과 상호 부합함을 알 수 있었으며 이 지역에 발달된 단층대의 연장 상황을 파악할 수 있었다.
본 논문에서는 $1/{\tau}$에 영향을 받는 간접 벡터 제어 방법으로 유도 전동기의 간접 벡터제어 방법을 모델링하였으며, 회전자 저항의 변화에 따른 자속 및 회전각을 추정하고 이것과 관계있는 속도 추정과 파라미터의 변하에 따른 것들을 Matlab/Simulink를 통하여 시뮬레이션하였다. 제안한 제어시스템의 고속 연산처리를 위하여 마이크로프로세서는 실시간 제어가 가능한 TMS320C31 DSP를 이용하였고, 속도제어 구동시스템의 성능을 알아보기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 타당성을 검토하였으며, 실험을 통해 컴퓨터 시뮬레이션 결과와 일치함을 보였다. 결과에서 보듯이 빠른 속도추정 특성과 부하변동에 대해서도 강인한 특성을 갖고 있음을 확인하였다. 이와 같은 상태를 시뮬레이션을 하였고 그 결과를 분석을 하여 좋은 시뮬레이션 결론을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 두 개의 카메라를 이용하여 보다 정확한 동공 인식을 통한 원격방식의 시선 추적을 제안한다. 헤드 장착형 시선추적용으로 개발된 Starburst 알고리즘은 원격방식의 시선추적에서는 카메라가 보다 넓은 영역을 보기 때문에 눈썹, 눈꼬리 등 외란이 많아 스타버스트 알고리즘을 바로 적용하면 동공 중심 추출에 실패하는 경우가 많았다. 이에 템플렛매칭을 이용하여 대략적인 동공영역을 찾고, 찾은 영역 내에서만 스타버스트 알고리즘으로 동공의 경계 후보점들을 찾은 후 보완된 RANSAC 알고리즘으로 타원근사하여 동공의 중심을 추출하였다. 추출된 동공중심을 머리의 움직임에 거의 영향을 받지 않도록 4개의 적외선 LED를 모니터 네 구석에 부착하고 Homography normalization을 적용하였다. 스크린 좌표계로 변환할 때 기존에는 호모그래피를 사용하였으나, 카메라 렌즈의 비선형왜곡을 보상하기 위해 여기서는 고차다항식을 이용한 캘리브레이션 기법을 이용하였다. 끝으로, 두 대의 카메라를 사용하여 정확도와 신회성이 향상됨을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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