2차원 영상으로 부터 3차원 영상으로 복원하는 일은 일반적으로 카메라의 초점에서 영상 프레임의 각 픽셀까지의 깊이 정보가 필요하고, 3차원 모델의 복원에 관한 일반적인 수작업은 많은 식나과 비용이 소모된다. 본 논문에서는 카메라의 움직임이 포함되어 있는 단안 영상 시퀸스로부터 3차원 영상 제작에 필요한 상대적인 깊이 정보를 실시간으로 추출하는 알고리즘을 제안하고, 하드웨어를 구현하기 위한여 알고리즘을 단순화하였다. 이 알고리즘은 카메라 이동에 의한 영상의 모든 점들의 움직임은 깊이 정보의 종속적이라는 사실에 기반을 두고 있다. 불록매칭 알고리즘에 기반을 둔 전역 움직임 탐색에 의한 움직임 벡터를 추출한 후, 카메라 회전과 확대/축소에 관한 카메라 움직임 보상을 실행하고 깉이 정보 추출 과정이 전개된다. 깊이 정보 추출 과정은 단안 영상에서 객체의 이동처리를 분석하여 움직임 벡터를 구하고 프레임내의 모든 픽셀에 대한 평균 깊이를 계산한 후, 평균 깊이에 대한 각 블록의 상대적 깊이를 산출하였다. 모의 실험 결과 전경과 배경에 속하는 영역의 깊이는 인간 시각 체계가 인식하는 상대적인 깊이와 일치한다는 것을 보였다.
본 논문에서는 광범위한 이동통신채널환경에 적용할 수 있는 나카가미-m 페이딩 채널로 다중경로 페이딩 채널을 모델화하고, 수신신호와 수신기 내의 PLL(Phase Locked Loop)에서 발생된 참조신호와의 위상차를 위상에러로 가정하고 이러한 에러를 보정하기 위해 PLL을 이용한 새로운 RAKE수신기를 제안하였으며, 제안된 수신기로부터, RAKE수신기의 브랜치수 L, MIP(Multipath Intensity Profile)의 지수감소율 δ, PLL의 이득 γ/sub n/에 따른 DS/SS(Direct Sequence/spread Spectrum) 시스템의 성능을 분석하였다. 그 결과, 제안된 RAKE수신기의 L이 증가되고, 5가 감소할수록 시스템의 성능이 개선되었으며 또한 PLL이득이 30㏈가 되었을 때 위상이 일치하게 되어 완전동기된 시스템과 동일한 성능을 나타냈다. 따라서 제안된 RAKE수신기로 위상에러를 보정할 수 있고, 수신기 내의 PLL에서 요구되는 이득의 상한이 30㏈임을 입증하였다.
본 논문은 움직이는 물체가 존재하는 영상열에서 특정 물체만을 계속 추적하고자 하는 방법을 제안하였다. 밝기값과 동작(motion)경계점에 기반을 둔 윤곽선(contour) 추적 알고리즘을 이용하였다. 영상에서 움직이는 물체의 윤곽선의 동작은 이동, 회전, 크기변화를 나타내는 아핀 동작 모델에 의해 잘 묘사되어짐을 가정한다. 움직이는 물체의 윤곽선은 영상열을 따라 추정되는 B-스플라인에 의해 위치와 동작이 표현된다. 패턴인식을 이용하여 추적하고자하는 물체인지를 판별한다. 선형 칼만 필터를 사용하기 위해 아핀 동작 매개변수와 움직이는 물체의 윤곽선 모양(shape)의 두 필터로 추정과정을 나누었다. 차량계기판을 대상으로 한 실험영상에서 이 방법을 이용하여 방해물체가 존재하는 경우에도 안정된 동작의 추정과 추적된 궤적의 획득이 가능함을 보였다.
이동차량 혹은 이동로봇의 자율 주행에 있어서 주변 환경의 인식을 통하여 산출되는 자기위치확인은 가장 핵심적인 요소이다. 일반적으로 GPS나 INS를 통합하여 이동차량 혹은 이동로봇에 장착된 카메라의 위치와 방향을 얻을 수 있지만, 이 경우 정확한 자기위치인식을 위해서는 충분한 지상 기준점을 이용해야만 한다. 본 연구에서는 기존의 호모그래피 방법이 2차원 특징점의 상관관계를 이용하는 것과는 다르게 GPS와 INS 입력값을 이용하여 이전 시점 영상과 중첩된 3차원 모델로부터 얻어진 3차원 좌표를 투영 변환함으로써 예측한 위치와 현재 시점 영상으로부터 KLT 추적방법을 사용하여 산출된 대응 특징점의 위치 사이의 관계로부터 카메라의 위치와 방향을 산출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 무선으로 운행되는 간이실험장치 내에 CCD카메라, GPS, INS 등을 장착하였으며, 영상은 15Hz의 프레임율로 획득한 비디오시퀀스를 사용하여 실시간으로 카메라 위치와 방향을 산출하는 실험을 수행하였다.
본 논문은 1-Hz의 낮은 고정자 전류 주파수에서도 동작하는 순수적분 기반의 자속추정을 위한 온라인 전류측정 오차 보상방법을 제안한다. 오프셋 전류와 변환이득오차에 의한 역상분 전류 성분은 상태관측기를 이용하여 제거하고, 동시에 변환이득오차에 의한 역상분 전류는 동기좌표계에서 영구자석에 의하여 발생된 q축 자속을 기준모델에 의한 값과 추정된 자속에 의한 값 사이의 차이에 의하여 보상한다. 이 보상기는 PI제어기를 이용하여 두 값 사이의 오차가 0이 되도록 제어한다. 또한 적분기 초기값 오차 및 관측기의 전동기 상수 오차에 의한 잔여오차 보상방법도 제안하였다. 타당성을 입증하기 위하여 1.1-kW 영구자석형 동기전동기(PMSM)에 제안된 보상 방법을 구현하여 다양한 실험을 수행하였다.
이 논문에서는 MMORPG의 이야기 전달 단위로 기능하는 개별 퀘스트의 요소와 구조, 진행 과정을 구조주의 서사학을 통해 밝히고, 이것이 어떻게 게임의 전체 서사를 구성하는지를 알아보고자 한다. MMORPG의 퀘스트란 디지털 게임 서사의 유의미한 최소 단위로, 그 자체로 완결된 구조를 갖는 동시에 선택과 조합이 가능하다. 퀘스트는 게임 스토리 생성에 있어서 필수불가결한 요소이다. 플레이어는 퀘스트의 선택 및 수행을 통해 게임 월드를 탐험하고 아바타를 육성하면서 플레이어와 게임 세계 간의 유기적 상관관계를 맺고 고유한 스토리를 생성해 나가게 된다. 퀘스트는 퀘스트 부여자, 퀘스트 배경 스토리, 퀘스트 목적, 보상의 4가지 필수 요소로 구성되어 있다. 단일 퀘스트는 브레몽(Claude Bremond)이 제시한 서사 모델인 '기본 연속' 형태를 취하면서 퀘스트 내적으로는 순차적인 질서를 유지하는 가운데 통합체적으로 구축된다. 즉 퀘스트란 게임 월드 내에 공간적으로는 계열체적으로 배치되어 있는데, 이를 플레이어의 선택과 조합에 따라 통합체적 연쇄를 구축하게 된다.
최근 지능형 서비스를 제공하기 위해 감정을 인식하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 특히, 전시 분야에서 관중에게 개인화된 서비스를 제공하기 위해 얼굴표정을 이용한 감정인식 연구가 수행되고 있다. 그러나 얼굴표정은 시간에 따라 변함에도 불구하고 기존연구는 특정시점의 얼굴표정 데이터를 이용한 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 전시물을 관람하는 동안 관중의 얼굴표정의 변화로부터 감정을 인식하기 위한 예측 모델을 제안하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 시계열 데이터를 이용하여 감정예측에 적합한 순차적 인공신경망 모델을 구축하였다. 제안된 모델의 유용성을 평가하기 위하여 일반적인 표준인공신경망 모델과 제안된 모델의 성능을 비교하였다. 시험결과 시계열성을 고려한 제안된 모델의 예측이 더 뛰어남으로 보였다.
최신의 컴파일러는 실행 속도를 높이기 위해서 최적화 작업을 수행한다. 그러나 최적화 작업 중에 프로그램 구문의 실행 순서가 바뀔 수 있다. 단일 스레드 소프트웨어 에서는 최적화가 실행 결과에 영향을 주지 않지만 멀티 스레드 소프트웨어에서는 최적화로 인해서 기존의 실행 과정을 계산하는 방법으로는 설명할 수 없는 실행 결과가 발생할 수 있다. 이 문제점을 해결하기 위해서 자바 메모리 모델이 제안되었다. 자바 메모리 모델은 구문의 재배치를 고려하여 멀티 스레드 소프트웨어의 가능한 실행 과정을 명세하고 있다. 현재 자바 메모리 모델은 자바의 표준 메모리 모델로 정의되어 있다. 하지만 대부분의 멀티스레드 소프트웨어 검증 도구는 자바 표준 메모리 모델인 자바 메모리 모델 대신에 순차 일관성메모리 모델만을 고려하고 있다. 순차 일관성 메모리모델에서는 구문의 재배치를 고려하지 않는다. 본 논문에서는 자바 메모리 모델을 이용한 소프트웨어 모델 체킹 기법을 설명한다. 이를 이용하여 기존 소프트웨어 검증 도구인 JavaPathFinder 에서 오류가 없다고 한 소프트웨어의 오류를 찾아내었다.
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.
본 논문에서는 고속 무선 통신을 위한 IEEE 802.15.TG3a PHY proposal 중에서 MBOK DS-UWB (M-ary bi-orthogonal keying direct sequence UWB) 시스템의 수신기를 위한 개선된 방식의 FD MMSE (frequency domain minimum mean square error) equalizer 알고리즘을 제안한다. 기존 FD MMSE equalizer 알고리즘에서는 모든 전송 패킷에 CP (cyclic prefix)를 삽입해야 하므로 일반적인 SC (single carrier) 시스템에 적용할 경우 구조적인 제한이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 CP를 사용하지 않는 FD MMSE equalizer 알고리즘을 제안하였으며, 보다 정확한 채널 추정 및 보상을 위하여 MAF (moving average filter) 및 moving FFT 기법을 사용하여 수신 성능의 안정성을 증대시킴으로써 실내 무선 채널 환경에 보다 적합하도록 설계하였다. IEEE 802.15.TG3a 무선 채널 모델 환경에서의 성능 평가를 수행하고 일반적인 FDE 및 TD (time domain) MMSE-RAKE 수신기와의 성능 비교를 통해, 제안한 FD MMSE equalizer 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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