센서 데이터를 예측 또는 분석하여 시스템을 제어하거나 모니터링할 수 있다. 센서 데이터를 이용한 예측의 신뢰성을 확보하기 위해서는 데이터의 적절한 빈도수가 중요하다. 이를 위해 본 논문에서는 Diffusion Model을 사용한 센서 데이터 주파수 보간을 통해 행동을 예측하는 방법을 제시하고자 한다. 주파수 보간은 반려동물 행동별 25hz 센서 데이터로 학습된 Diffusion Model을 사용한다. 학습된 Diffusion Model에 1hz 센서 데이터와 가우시안 노이즈를 결합한 데이터를 입력으로 사용해 센서데이터를 보간한다. 제안한 방법은 CNN-LSTM 모델 학습 후 예측 성능 비교를 통해 검증한다.
본 논문에서는 사용자의 관심영역(Region of interests, ROI)을 마찰력 기반의 스크롤을 통해 데이터를 빠르고 효율적으로 검색할 수 있는 인간-콘텐츠 사이의 새로운 인터페이스를 제안한다. 사용자가 관심이 있는 정보나 콘텐츠를 찾는 행동에서 착안한 우리의 접근 방식은 주어진 콘텐츠에서 ROI를 효율적으로 계산하고, GMM(Gaussian mixture model, 가우시안 혼합 모델)에서 착안해 개발한 커널을 기반으로 사용자가 관심 있어 하는 정보의 위치로 부드럽고 빠르게 화면을 이동시켜 정보를 탐색한다. 본 논문에서는 선형 보간법(Linear interpolation)을 적용하여 한층 부드러운 하나의 관성을 만들고, 이것을 스크롤에 적용한다. 결과적으로 사용자의 입력에 따라 정보가 검색되는 기존의 접근법과는 달리, ROI와 DOI(Degree of interests, 중요도)를 기반으로 마찰력을 제어한다. 제어된 마찰력 기반 스크롤을 통해 사용자가 관심 있어 하는 정보나 콘텐츠를 보다 쉽고 직관적으로 찾아줄 수 있기 때문에 사용자는 탐색 시간을 절약할 수 있다.
무인 잠수정은 자율 무인잠수정(이하 'AUV' 또는 '자율무인잠수정'을 혼용)과 원격조정잠수정(이하 'ROV'로 지칭)으로 분류를 할 수 있다. ROV는 테더 게이블로 인한 작업 범위의 한계와 운동성능 효율이 떨어지는 단점을 지니고 있어, 테더 케이블이 필요 없는 AUV에 대한 필요성이 증대되고 있다. 추측 항법 시스템인 관성 항법 시스템(inertial navigation system, 이하 'INS'로 지칭)은 외부 도움없이 관성측정 장치(inertial measurement unit, 이하 'IMU'로 지칭)를 활용하여 구성된 시스템을 말한다. IMU는 자이로 스코프(gyroscope), 가속도계(accelerometer), 지자기(magnetic)센서로 구성된 측정 장치로 3개의 센서를 사용하여 상호 보정을 통한 기동 체의 위치, 속도 및 자세 정보를 제공한다. 복합항법시스템은 추측항법시스템이 가지는 누적오차와 측위 항법시스템이 가지는 외부환경에 대한 단점을 상호 보완하는 방법으로 연구가 진행 중이다. 하지만 심해서 또는 해양의 특성에 따라 측위 시스템이 사용되지 못하기 때문에 추측 항법시스템의 다양한 관성 센서를 활용한 상로 보완과 신호처리 방법을 통한 연구 개발이 진행 중이다. 다양한 센서 정보를 통합하는 목적으로 칼만 필터와 같은 최적 필터기법이 보편적으로 사용되고 있다. 칼만 필터는 확률 선형 시스템에 대하여 공정잡음 및 측정 잡음이 가우시안 확률 분포를 따를 때 최적의 추정자가 된다. 또한 가우시안 조건을 만족하지 않는 경우에도 선형 추정자 중에 추정 오차의 분산이 가장 작은 추정자이다. 칼만 필터가 최상의 성능을 발휘 하려면 공정잡음과 측정 잡음의 실제 값을 정확히 알아내는 것이 중요하다. 잡음 수준에 대한 정보가 부정확 할 경우 칼만 필터는 발산 할 수 있기 때문에 시스템에서 잡음 수준의 공산은 칼만 필터의 최적 이득을 결정하는 중요한 요소로 추정치에 큰 영향을 준다. 따라서 칼만 필터를 추측항법시스템에 적용 시킬 경우 실제 모텔의 잡음 공분산을 정확히 추정할 수 있는 기법이 요구된다. 추측항법시스템은 다양한 센서를 활용하기 때문에 움직이는 기동 표적에 적용시 잡음공분상이 변하기 때문에 항법시스템이 저하 될 수 있다. 본 연구에서는 다양한 센서를 융합하여 해양 생체 로봇의 정밀 자세 제어가 가능한 시스템을 제안하고자 한다.
영상분할은 의료 임상연구에서 가장 중요한 과정 중의 하나이다. 특히 뇌 MRI영상에서 해마의 위축은 알츠하이머병 진행과정의 초기 특정 표지자로서 해마의 볼륨은 초기 알츠하이머병의 임상적 진단에 도움이 된다. 정확한 볼륨 측정에 있어서 해마 영역의 분할은 중요한 역할을 한다. 하지만 MRI 영상에서 해마영역은 낮은 대조도, 낮은 신호 대 잡음 비율, 불연속성 경계의 특징을 보이며, 이러한 특징들은 MRI 영상에서 해마의 정확한 분할을 어렵게 만든다. 이 문제를 해결하기 위해 전처리 과정으로 실험영상에서 관심영역을 선택한 후 반전영상과 원본영상과의 차영상 대조도를 향상시킨 후 비등방성 확산(Anisotropic diffusion) 필터링, 가우시안(Gaussian) 필터링을 수행하였다. 마지막으로 두 개의 레벨 셋(Level Set)기반의 동적 윤곽선(Active Contour) 모델을 결합하여 해마를 분할하는 방법을 제안하였다. 제안된 해마분할방법의 유효성을 다양한 방법으로 평가한 결과 제안된 해마분할방법은 분할 속도와 정확도 면에서 뚜렷하게 개선이 되었음을 확인하였다. 결론적으로 제안된 방법이 해마와 같은 특징을 가진 영역을 분할하는데 적합하다고 할 수 있다. 향후 다른 연구 기법들과 결합할 경우 더욱 잠재성이 증대될 수 있을 것이다.
강우의 공간분포에 대한 신뢰성 있는 추정은 수자원 해석 및 설계에 있어서 필수적인 요소이다. 강우장의 공간변동성에 대한 고해상도 추정은 홍수, 특히 돌발홍수의 원인이 되는 국지성 호우의 확인 및 분석에 있어서 중요하다. 또한 강우의 공간 변동성에 대한 고려는 면적평균강우량 추정의 정확도를 향상시키는데 있어서 중요하며, 강우-유출모델의 모의결과에 대한 신뢰도를 향상시키는데 큰 영향을 미친다. 최근 공간자료에 대한 공간분포예측에 있어서 공간상관성을 고려할 수 있는 공간통계학적 기법의 적용이 증가하고 있으며, 이러한 공간통계학적 기법의 적용에 있어서 신뢰성 있는 모델 매개변수의 추정 및 불확실성 평가는 공간분포 예측결과에 대한 신뢰성을 향상시키는데 중요한 역할을 한다. 외국의 경우 공간분포예측 및 모의, 매개변수의 불확실성 평가 등과 관련하여 활발한 연구가 이루어지고 있는 반면 국내 수자원 분야에서는 아직까지 활발한 연구가 이루어지고 있지 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 계층구조로 구성된 가우시안 공간선형혼합모델을 적용하여 확률강우량의 공간분포를 추정함에 있어서 모델 매개변수에 대한 추정기법을 비교하였으며, 매개변수 추정기법으로서 경험베리오그램에 대한 곡선적합기법인 보통최소제곱법 및 가중최소제곱법, 우도함수를 기반으로 하는 최우도법 및 REML과 같은 기존의 매개변수 추정기법들과 최근 공간통계학 분야에서 적용이 증가하고 있는 Bayesian 기법을 비교하였다. 이로부터 매개변수 추정기법 간의 매개변수 추정치에 대한 정량적 비교결과를 제시하였으며, Bayesian 기법의 적용을 통해 매개변수에 대한 불확실성 추정결과를 제시하였다. 이러한 결과들은 확률강우량의 공간분포 추정에 있어서 공간예측모델의 매개변수 추정 및 예측에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
디지틀 통신에서 매우 중요한 문제인 비트 동기화(bit synchronization)를 기저대역(baseband)의 PAM 신호에 대하여 weighted least square 추정 기법과 등가인 Gauss-Markov 추정 기법을 연구하였다. 백색 가우시안 확류분포를 갖는 잡음하에서, 천이 위상(Transition phase)과 데이터 레벨의 추정을 2차원적으로 동시에 수행하여 수신단에서 완전한 신호를 복원하는, 검파기 포함형의 비트 동기화기(synchronizer) 실현에 관한 연구를 수행하였다. 컴퓨터 시물레이션으로 실현성을 확인하였으며, 기존의 대표적 비트 동기화 방식인 maximum likelihood 추정 이론에 근거한 DTTL(digital data transition tracking loop)와 그리고 minimum likelihood 추정 기법에 근거한 방식과의 추정 오차성능을 비교 평가하였다.
유기물을 사용한 차세대 전자 소자는 간단한 공정과 3차원의 고집적, 그리고 플렉서블한 특성을 가지고 있다. 이러한 유기물을 사용한 차세대 전자 소자를 설계하기 위해서는 유기물 내에서의 전하 전송을 이해하는 것이 중요한데, 특히 유기물의 전자이동도에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 시뮬레이션을 위하여 소자의 길이를 30-300 사이트로 설계하였고, 사이트간 거리를 $3{\AA}$으로 설정하였다. 유기물 내의 트랩을 가우시안 분포로 분포시켰고, 트랩이 퍼져있는 정도와 총량을 조절하였다. 그리고 몬테카를로 시뮬레이션 방법으로 계산하여 유기물 내에서 트랩이 전자이동도에 미치는 영향을 분석하였다. Miller and Abrahams 식을 이용하여 천이확률을 계산하였는데, 트랩분포가 일정할 경우 전계가 증가함에 따라 전자의 이동도가 증가하였다. 이때 전계의 증가에 따라 유기물 내 트랩 간 천이 확률이 증가하였는데, 이 때문에 전자의 이동도가 증가함을 알 수 있었다. 그러나 전계가 일정 값 이상으로 중가 할 때는 전자의 이동 속도 또한 거의 변하지 않아 전자의 이동도는 오히려 줄어들었다. 트랩의 분산도를 증가시켰을 경우 낮은 전계 영역에서는 전자 이동도가 작고, 트랩의 분산도가 30 mev로 작을 경우에는 일정온도이상에서는 전자 이동도가 일정하게 유지되었다. 그리고 분산도와 무관하게 전계가 증가하였을 때 전자 이동도의 변화는 거의 없었다. 이와 같은 시뮬레이션을 통하여 유기물 내에서 트랩과 온도가 전자 이동도에 미치는 영향을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 토대로 전하전송을 이해하면 유기물질을 이용한 소자 설계 시 소자 특성 향상에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 실시간 감시 시스템에서 인간의 활동성을 분석하기 위하여 움직임 벡터를 사용하며, 고속연산에 GPU를 활용한다. 먼저 가장 중요한 부분인 전경으로부터 적응적 가우시안 혼합기법, 두드러진 움직임을 위한 가중치 차영상 기법, 움직임 벡터를 이용하여 인간이라고 판단되는 블랍을 검출하고, 추출된 움직임 벡터를 이용하여 사람의 활동성을 분석한다. 본 논문에서는 사람의 행동을 크게 {Active, Inactive}, {Position Moving, Fixed Moving}, {Walking, Running}의 세 가지 메타 클래스로 분류하고 인식하였다. 실험을 위해서 약 300개의 상황을 연출하였으며, 약 86%~98% 의 인식률을 보였다. 또한 $1920{\times}1080$ 크기 영상에서 CPU 기반은 4.2초 정도 걸렸는데, GPU 기반에서는 0.4초 이내로 빨라진 결과를 얻었다.
본 논문에서는 간섭 제거기가 다중 톤 DS/CDMA 시스템의 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 최근 여러가지 방법의 간섭 제거기가 제안되고 있으나, 여기서는 Yoon[9] 등이 제안한 간섭 제거기를 사용하였다. 또한 세가지 종류의 간섭을 고려하였는데 다중 경로 간섭, 채널 간 간섭, 다중 접속 간섭이 그것이다. 이들 간섭 신호들과 가우시안 잡음의 분산을 구하여 신호 대 잡음비를 계산하였으며, 다중 경로 채널에서의 RAKE 수신기 와 3단계의 간섭 제거기를 고려하였다. 성능 분석 결과, 간섭 제거기는 다중 톤 CDMA 시스템에서 매우 효과 적이며, 최대비 결합 다이버시티와 심볼 당 칩 수를 증가시킴에 따라 성능이 크게 향상되어 이들 파라메터가 중요한 설계 요소임을 보였다.
포인트 기반 렌더링은 그 과정이 간단하고 유연하기 때문에 폴리곤 기반 렌더링의 대안으로 주목을 받고 있다. 하지만 기존의 포인트 기반 렌더링 방법들은 사람의 피부와 같은 반투명 물체를 사실적으로 표현하기에는 충분하지 않다. 본 논문에서는 부드럽고 반투명한 피부 외관을 생성하는데 중요한 현상인 서브서피스 스캐터링을 표현할 수 있는 포인트 기반 렌더링 프레임워크를 제안한다. 피부처럼 다층으로 이루어진 물체에서의 서브서피스 스캐터링을 정확하게 시뮬레이션 하기 위해서, 본 논문에서는 다수의 가우시안 기저함수들을 일차 결합하여 오브젝트 공간상의 스플랫에 적용하는 스플랫 기반의 확산 방법을 개발하였다. 개발된 방법으로 여러 사람의 얼굴들을 렌더링하였을 때, 기존의 포인트 기반 방법들보다 시각적인 품질에서 훨씬 향상된 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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