• 대한기계학회논문집A
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• 제40권7호
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• pp.629-635
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• 2016

이 논문은 꽃잎들, 나비나 민들레 씨앗들과 같은 생물체 시스템의 불규칙한 운동을 파티클 필터링 이론에 근거하여 예측하고 추적하는 유용한 방법을 제안한다. 생물체 모사 시스템 설계에 있어서, 생체 시스템의 운동에 대한 관측과 생체 시스템 운동학에 대한 새로운 설계원리가 어떻게 자연스럽게 운동하는가에 대한 인상을 얻는데 중요하다. 공기 중에서 비행하는 꽃잎에 대한 시스템 모델링이 베이지안 확률 규칙을 사용하여 수행되었다. 실험결과는 제안된 방법이 공기의 난류로부터 유도된 랜덤한 외란이 있는 경우에도 잘 예측함을 보여준다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제5권1호
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• pp.33-42
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• 2003

In this paper a two-stage maximum-likelihood (ML) detection structure for group detection in DS/CDMA systems is presented. The first stage of the receiver is a linear filter, aimed at suppressing the effect of the unwanted (i.e., out-of-grout) users' signals, while the second stage is a non-linear block, implementing a ML detection rule on the set of desired users signals. As to the linear stage, we consider both the decorrelating and the minimum mean square error approaches. Interestingly, the proposed detection structure turns out to be a generalization of Varanasi's group detector, to which it reduces when the system is synchronous, the signatures are linerly independent and the first stage of the receiver is a decorrelator. The issue of blind adaptive receiver implementation is also considered, and implementations of the proposed receiver based on the LMS algorithm, the RLS algorithm and subspace-tracking algorithms are presented. These adaptive receivers do not rely on any knowledge on the out-of group users' signals, and are thus particularly suited for rejection of out-of-cell interference in the base station. Simulation results confirm that the proposed structure achieves very satisfactory performance in comparison with previously derived receivers, as well as that the proposed blind adaptive algorithms achieve satisfactory performance.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제36권6호
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• pp.514-527
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• 2009

무선 센서 네트워크는 군사적, 환경적 목적으로 다방면에서 활용될 수 있는데, 최근 유독가스, 산불, 지진과 같은 연속적인 성격을 가진 물체의 확산 경로를 추적하는 연구가 새롭게 진행되고 있다. 기존 연구에서는 연속적인 물체의 경계를 지역적으로 측정하기 위해 1-홉 이웃 노드들과의 통신을 통한 방식을 제시하였으나, 이러한 방식은 불필요하게 많은 노드들이 경계 노드로 선택되어 물체의 경계를 정확히 측정할 수 없는 문제를 안고 있다. 본 논문에서는 최소한의 경계 노드를 선별하기 위해 지역적인 드로네 삼각기법을 이용한 방법을 제안하고, 연속적인 물체를 에너지 효율적으로 추적하기 위한 센서의 동작 규칙을 규정한다. 모의실험 결과, 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 1-홉 경계 설정과 비교해 경계 노드의 선택 정확도는 평균 29.95% 개선되면서도 경계 노드의 수는 평균 54.43% 감소하며, 통신 메시지 수와 에너지 소모량은 각각 평균 79.36%, 72.34% 향상됨을 보였다. 또한, MICAz mote를 이용한 현장실험을 통해 평균 48.38% 경계 노드 수가 감소함을 보였다.

• 로봇학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.152-159
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• 2010

Finding a head of a person in a scene is very important for taking a well composed picture by a robot photographer because it depends on the position of the head. So in this paper, we propose a robust head tracking algorithm using a hybrid of an omega shape tracker and local binary pattern (LBP) AdaBoost face detector for the robot photographer to take a fine picture automatically. Face detection algorithms have good performance in terms of finding frontal faces, but it is not the same for rotated faces. In addition, when the face is occluded by a hat or hands, it has a hard time finding the face. In order to solve this problem, the omega shape tracker based on active shape model (ASM) is presented. The omega shape tracker is robust to occlusion and illuminationchange. However, whenthe environment is dynamic,such as when people move fast and when there is a complex background, its performance is unsatisfactory. Therefore, a method combining the face detection algorithm and the omega shape tracker by probabilistic method using histograms of oriented gradient (HOG) descriptor is proposed in this paper, in order to robustly find human head. A robot photographer was also implemented to abide by the 'rule of thirds' and to take photos when people smile.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.757-766
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• 2009

본 연구에서는 학습자 행동모델을 이용하여 개별적인 학습 환경을 제공할 수 있는 적응적 하이퍼미디어 학습 시스템을 제안하였다. 본 시스템에서는 학습자의 학습행동정보를 실시간으로 추적하여 관리할 수 있는 LBML을 제안하였다. 제안 시스템은 학습행동정보 수집시스댐과 적용적 학습지원시스템으로 구성된다. 학습행동정보 수집시스템은 웹 2.0기술을 이용하여 SCORM CMI 데이타 모델을 기반으로 학습자의 학습행동정보를 실시간으로 수집한다. 수집된 학습행동정보는 LBML 스키마를 기반으로 개별 학습자의 LBML 인스턴스로 저장된다. 적웅적 학습지원시스댐에서는 LBML 인스턴스를 분석하여 학습자의 반웅에 대한 즉각적인 피드백을 제공할 수 있는 규칙기반 학습지원모률과 상호작용적 학습지원모듈을 개발하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권4호
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• pp.74-86
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• 2006

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.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.999-1004
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• 2005

An algorithm for a hybrid controller consists of a sliding mode control part and a fuzzy logic part which ar purposely for nonlinear systems. The sliding mode part of the solution is based on "eigenvalue/vector"-type controller is used as the backstepping approach for tracking errors. The fuzzy logic part is a Mamdani fuzzy model. This is designed by applying sliding mode control (SMC) method to the dynamic model. The main objective is to keep the update dynamics in a stable region by used SMC. After that the plant behavior is presented to train procedure of adaptive neuro-fuzzy inference systems (ANFIS). ANFIS architecture is determined and the relevant formulation for the approach is given. Using the error (e) and rate of error (de), occur due to the difference between the desired output value (yd) and the actual output value (y) of the system. A dynamic adaptation law is proposed and proved the particularly chosen form of the adaptation strategy. Subsequently VSC creates a sliding mode in the plant behavior while the parameters of the controller are also in a sliding mode (stable trainer). This study considers the ANFIS structure with first order Sugeno model containing nine rules. Bell shaped membership functions with product inference rule are used at the fuzzification level. Finally the Mamdani fuzzy logic which is depends on adaptive neuro-fuzzy inference systems structure designed. At the transferable stage from ANFIS to Mamdani fuzzy model is adjusted for the membership function of the input value (e, de) and the actual output value (y) of the system could be changed to trapezoidal and triangular functions through tuning the parameters of the membership functions and rules base. These help adjust the contributions of both fuzzy control and variable structure control to the entire control value. The application example, control of a mass-damper system is considered. The simulation has been done using MATLAB. Three cases of the controller will be considered: for backstepping sliding-mode controller, for hybrid controller, and for adaptive backstepping sliding-mode controller. A numerical example is simulated to verify the performances of the proposed control strategy, and the simulation results show that the controller designed is more effective than the adaptive backstepping sliding mode controller.