본 논문에서는 모폴로지 연산을 기반으로 소형 표적 후보를 찾고, 변형된 가우시안 거리 함수를 이용해서 소형 표적을 검출하는 방법을 제안한다. 기존의 소형 표적 검출 방법은 예측 필터를 이용하는 방법과 모폴로지를 이용하는 방법이 있다. 예측필터를 이용하는 방법의 경우 최소 오차 수렴 시간이 오래 걸리고, 모폴로지를 이용하는 방법의 경우 클러터에 취약하고, 소형 표적의 크기를 고려하여 구조요소의 크기를 선정해야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존 연구 방법의 단점을 보완한 강인한 소형 표적 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 미디언 필터를 사용해서 클러터를 제거한다. 다음으로 다양한 크기의 구조 요소를 이용해 닫힘 연산과 열림 연산을 수행하고, 닫힘 연산 결과와 열림 연산 결과를 차 연산 하여 표적 후보 화소를 구한다. 정확한 소형 표적을 검출하기 위해 표적 후보 영역에서 가우시안 거리 함수를 이용하여 표적을 검출한다. 제안한 방법은 클러터에 민감하지 않고, 98%의 검출율을 보였다.
이 논문에서는 편이된 확률밀도함수 간 거리 측정이라는 새로운 거리 측정 기준을 제안하고 이에 관련된 등화 알고리듬을 도출하여 충격성 잡음과 시변 직류 잡음이 있는 다경로 채널에 적용하였다. 이러한 비 가우시안 잡음 환경에서 시행한 시뮬레이션의 결과로부터, 제안한 알고리듬이 충격성 잡음에 강인성을 보일 뿐 아니라 시변 직류 잡음도 제거하는 탁월한 능력을 가짐을 입증하였다.
가우시안 모델의 부정확성의 중요한 요인중의 하나는 수평확산폭($\sigma$$_{y}$)과 연직확산폭($\sigma$$_{z}$)이다. (이와김,1992) 가우시안 모델에서 사용되는 확산폭 산출방법인 Pasquill-Gifford Scheme은 미국 Nebraska 주 O'neill 부근 풀로 덮힌 평탄한 지형에서 확산 실험을 수행한 Prairie grass project의 결과로 연기의 확산폭은 각 안정도 계급(A-F)별로 거리의 함수로 나타낸 식을 이용하고 있다.(중략)략)
본 논문은 효과적인 물체 검출이 가능하도록 명도값의 변화방향에 따라 수렴하는 경우와 발산하는 경우의 대칭기여도를 적응적으로 제어할 수 있도록 가우시안 함수형태의 위상가중함수를 이용한 적응적 대칭기여도 제어 기반 일반화 대칭변환을 제안하였다. 제안한 방법에서는 먼저 수렴영역과 발산 영역을 정의한 후 정의된 수렴/발산 영역에서 대칭극점과 거리 함수로 표현된 대칭정도에 따라 대칭기여도의 반영 비율을 달리 할 수 있도록 가우시안함수 형태의 위상가중 함수를 사용하였으며, 가우시안함수 형태의 위상 가중함수에서 차단주파수 조절을 통한 대칭기여도의 적응적인 제어를 통해 효과적인 물체 검출이 가능하도록 하였다. 제안한 방안의 성능을 평가하기 위해 IR영상을 포함한 다양한 영상에서 대해 차단주파수 조절을 통한 대칭기여도의 적응적 제어가 물체검출에 미치는 영향을 기존의 GST와 비교, 분석하여 제안한 방법의 우수한 성능을 증명하였다.
본 논문에서는 소형표적의 검출속도를 개선하기 위하여, SAD 알고리즘을 이용한 소형표적 검출 방법을 제안한다. 먼저 미디언 필터를 사용해서 클러터를 제거한다. 다음으로 다양한 크기의 구조 요소를 이용해 닫힘 연산과 열림 연산을 수행하고, 닫힘 연산 결과와 열림 연산 결과를 차 연산 하여 표적 후보 화소를 추출한다. 정확한 소형 표적을 검출하기 위해 표적 후보 영역에서 가우시안 거리 함수를 이용하여 표적을 검출한다. 검출 속도를 개선하기 위하여 다음 7프레임에서는 표적의 방향성을 예측한 후, SAD알고리즘을 이용해서 표적을 검출한다. 제안한 방법은 예측된 영역에서만 표적을 추출함으로써 97%의 검출율을 나타내며, 실시간 처리가 가능한 장점을 가지고 있다.
본 논문에서는 비선형 블라인드 채널등화기의 구현을 위하여 가우시안 가중치(gaussian weights)를 이용한 개선된 퍼지 클러스터(Modified Fuzzy C-Means with Gaussian Weights: MFCM_GW) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존 FCM 알고리즘의 유클리디언 거리(Euclidean distance) 값 대신 Bayesian Likelihood 목적함수(fitness function)와 가우시안 가중치가 적용된 멤버쉽 매트릭스(partition matrix)를 이용하여, 비선형 채널의 출력으로 수신된 데이터들로부터 최적의 채널 출력 상태 값(optimal channel output states)들을 직접 추정한다. 이렇게 추정된 채널 출력 상태 값들로 비선형 채널의 이상적 채널 상태(desired channel states) 벡터들을 구성하고, 이를 Radial Basis Function(RBF) 등화기의 중심(center)으로 활용함으로써 송신된 데이터 심볼을 찾아낸다. 실험에서는 무작위 이진 신호에 가우시안 잡음이 추가된 데이터를 사용하여 기존의 Simplex Genetic Algorithm(GA), 하이브리드 형태의 GASA(GA merged with simulated annealing (SA)), 그리고 과거에 발표되었던 MFCM 등과 그 성능을 비교 분석하였으며, 가우시안 가중치가 적용된 MFCM_GW를 이용한 채널등화기가 상대적으로 정확도와 속도 면에서 우수함을 보였다.
본 연구에서는 random walk하는 입자와 암세포 확산을 비교하여 Fick's law를 따르는 확산 모형과 암세포 확산의 차이를 밝힌다. 암세포 확산은 암 전이 메커니즘을 이해하는데 매우 중요하다. 하지만 아직까지 암세포 확산은 정확하게 이해되지 않고 있다. 따라서 이번 연구에서는 가장 간단한 2차원 random walk와 암세포 확산을 비교하고, 동역학적인 차이를 규명해 암세포 확산을 이해하고자 한다. Random walk하는 입자는 EDISON 전산화학 전문센터의 프로그램 중 dynamic Monte Carlo(dynamic MC) 전산 모사 소프트웨어를 이용하여 2차원에서 움직이는 레나드-존스 입자의 운동을 통해 살펴보았다. 암세포 확산은 실제 암세포의 시간에 따른 위치 변화 정보 (세포의 궤적)를 직접 구하여 분석하였다. Dynamic MC 결과는 Fickian 확산 모형을 잘 따르는 것을 평균 제곱 거리와 밀도 함수를 통해 확인할 수 있었다. 암세포 확산의 경우 평균 제곱 거리는 시간에 대해서 선형적으로 비례하지만 밀도 함수는 가우시안 형태로 나오지 않으며 Fick's law를 따르는 확산 모형과 다른 확산 형태를 보인다. 이러한 확산 형태는 암세포의 동역학적인 다양성 때문에 나타나며 각각의 암세포가 다른 운동성을 가지는 것에 기인하는 것으로 보인다.
ISC3는 EPA가 권장하는 가우시안 대기확산 모델로서 일반적으로 공장 배출원으로 인한 일정 기간동안의 대기확산농도와 범위를 예측하기 위하여 사용되어진다. ISC3 모델은 다양한 점오염원, 면오염원, 등을 취급할 수 있을 뿐 아니라 building wake와 down wash 그리고 거리의 함수로써 final plum rise를 옵션으로 사용할 수 있고 단순지형이나 복합지형의 고려가 가능하다. ISC3 모델은 단순지형 장기모델인 ISCLT3와 복합지형 단기모델인 ISCST3가 있으며 모델의 수행에 있어 약간의 차이점이 있다. (중략)
비-가우시안 잡음 환경의 적응 시스템을 위해, 평행 이동한 오차 분포와 오차 0에 위치한 델타 함수 사이의 유클리드 거리를 새로운 성능기준으로 제안하였다. 또한, 이 성능 기준에 근거하여 적응 알고리듬을 개발하였고, 얕은 바다에서 구한 수중 통신 다경로 채널에 충격성 잡음과 직류 바이어스 잡음이 더해진 환경으로 등화 성능을 시뮬레이션한 결과, 제안한 알고리듬이 기존의 MEDE 알고리듬 보다 5 dB 이상 향상된 MSE 성능을 보이며 오차 분포의 중심 위치가 정확히 0에 위치하였다.
본 논문에서는 single array antenna 링크 상에서 각 스테이션 간의 안테나 빔의 스위트 스폿을 변형된 유전자 알고리즘(Modified Genetic Algorithm)을 이용하여 찾는 방법을 제안하였다. 제안한 방식은 각 스테이션에서 전송하는 데이터에 안테나의 정보를 같이 전송하며 빔의 강도를 거리함수로 나타내고 그 거리함수의 곱을 적합도 함수로 이용하여 최대값이 되는 각도를 찾는 방식이다. MGA방식은 전처리 과정을 통하여 우수한 초기세대를 선택하는 방식으로 일반적인 GA방식에서 랜덤하게 초기세대를 갖는 것과는 차별화가 된다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 잡음이 없는 경우와 백색 가우시안 잡음을 첨가한 경우에 일반적인 GA 방식과 시뮬레이션을 통하여 성능을 확인하였다. 시뮬레이션 결과 제안한 방식은 잡음이 없는 경우와 잡음을 첨가한 경우에 수렴율이 각각 99%, 82%로 일반적인 GA 방식보다 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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