• 제목/요약/키워드: 경사계산 알고리즘

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이동통신 마이크로셀의 전파예측 모델에 관한 연구 (A Study on the Propagation Prediction Model for Microcell in Mobile Communications)

  • 최동유;최동우;김영곤;노순국;박창균
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 1호
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    • pp.351-355
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    • 1999
  • 서비스 반경이 1이내인 마이크로셀 방식은 기지국의 송신출력을 가능한 작게 하고 안테나의 위치를 주변 건물의 높이보다 낮게 설치하기 때문에 셀 반경내에 있는 지형과 구조물들은 전파특성에 매우 큰 영향을 주므로 셀 내 지형지물의 특성에 따라 기지국의 최적 출력을 구할 수 있는 전파예측 모델이 필요하다. 본 연구에서는 이동국이 가시거리 영역의 전파 음영지역 또는 가시거리 영역과 일정 경사각으로 기울어져 있는 비가시거리 영역에 위치한 경우로 구분하고, 기지국으로부터 송신된 신호가 이동국까지 일정 직진경로를 전파하는 동안, 전파의 반사첫수와 전파경로를 계산할 수있는 연산처리 알고리즘을 개발하여, 이를 웅용하므로써 임의 지점에 위치한 이동국에 도래하는 수신전력을 예측할수 있는 모델을 제안한다. 그리고, 마이크로셀 이동통신 전파환경에서 개발 알고리즘과 제안 전파예측 모델을 시뮬레이션하여, 그 결과를 분석함으로써 마이크로셀 기지국의 최적 위치선정 조건과 기지국 출력에 따른 가입자 서비스 조건을 제시한다.

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위성영상과 머신러닝 모델을 이용한 폭염기간 고해상도 기온 추정 연구 (A Study for Estimation of High Resolution Temperature Using Satellite Imagery and Machine Learning Models during Heat Waves)

  • 이달근;이미희;김보은;유정흠;오영주;박진이
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권5_4호
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    • pp.1179-1194
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    • 2020
  • 본 연구에서는 지상기상센서가 설치되지 않은 미 관측지점의 기온정보를 추정하기 위하여 K-최근접 이웃, 랜덤 포레스트, 신경망 알고리즘을 대상으로 위성영상을 이용하여 기온자료를 산출하고 그 정확성을 평가·분석하고자 하였다. 위성영상자료는 2019년에 취득된 Landsat-8과 MODIS Aqua/Terra을 이용하였으며, 기상자료는 기상청과 산림청의 AWS/ASOS 자료를 이용하였다. 또한 추정 정확도를 향상시키기 위하여 수치표면 모델, 일사량, 경사방향, 경사도를 생성하여 이용하였다. 머신러닝 알고리즘 정확도 비교는 10-fold 교차검증을 통하여 R2(결정계수) 및 RMSE(평균제곱근오차)의 통계량을 계산하여 대상지역별 추정결과를 비교하였다. 그 결과 신경망 알고리즘이 R2=0.805, RMSE=0.508로 세 알고리즘 중 가장 안정적인 결과를 나타내었다. 신경망 알고리즘을 구축된 위성영상 데이터셋에 적용하여 2019년 6월부터 9월까지의 평균기온 지도를 생성할 수 있었으며 세밀한 기온 정보를 관측할 수 있음을 확인하였다. 연구 성과는 폭염 대응 정책, 열섬완화 연구 등 국가재난안전 관리에 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.

오픈소스 GIS 프로그램의 지형인자 계산 비교: 도서지역 경사도와 지형습윤지수 중심으로 (Topographic Factors Computation in Island: A Comparison of Different Open Source GIS Programs)

  • 이보라;이호상;이광수
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권5_1호
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    • pp.903-916
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    • 2021
  • 지형은 고도, 경사, 측면으로 설명되는 지표면의 물리적인 모양을 나타내는 것으로 지형적 조건에 따라 에너지의 이동이 결정된다. 이것은 태양 에너지를 얼마나 많이 받을지, 바람이나 비가 얼마나 많은 영향을 미칠지 등에 대한 중요한 결정 요인들로 지표면 상에 존재하는 모든 생물, 특히 산림 식생의 입지 환경에 큰 영향을 준다. 도서지역 산림과 같이 자연적으로 형성된 지형 인자가 산림 식생의 생태환경을 결정하는 요인이 될 때 보다 정확한 지형 인자들의 계산은 도서산림의 입지환경을 이해하는데 매우 중요하다. 최근에는 연구자, 학교, 산업 및 정부를 위해 수많은 무료오픈소스 소프트웨어 지리정보시스템 프로그램(Free Open Source Software Geographic Information Systems, FOSS GIS)들이 이러한 지형인자들을 보다 정확하게 계산하기 위해 다양한 알고리즘을 적용하고 있다. FOSS GIS 프로그램은 사용자 요구에 맞게 수정이 가능한 유연한 알고리즘을 제공한다. 이와 같은 수요에 맞춰 이 연구에서는 지형 분석이 특히 중요한 도서지역 산림을 대상으로 하여 FOSS GIS 프로그램들의 지형인자 계산 결과값을 비교해 보고 향후 지역 생태 연구에 있어 지형 인자 계산 방법을 결정할 때 그 기준을 마련하고자 한다. 연구 지역은 전라남도 도서 지역을 대상으로 하였고 FOSS GIS 프로그램 중 가장 널리 사용되는 GRASS GIS와 SAGA GIS로 처리하였다. 입지환경에 있어 가장 널리 사용되는 설명인자인 경사도와 TWI(Topographical Wetness Index) 지도를 각 FOSS GIS 프로그램으로 생성하고 그 차이를 분석하여 각 FOSS GIS 프로그램의 장단점을 토의하였다.

실시간/후처리 기법을 고려한 복합 항법 컴퓨터 개발 (Development of Integrated Navigation Computer for On/Off Line Processing)

  • 진용;박찬국
    • 한국항공우주학회지
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    • 제30권8호
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    • pp.133-140
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    • 2002
  • 본 논문에서는 미사일, 비행체, 잠수함이나 그 외 특수한 환경에서 사용될 실험용 항체에서 사용 가능하도록 실시간 데이터 처리와 장시간 데이터 저장이 가능한 복합 항법 컴퓨터의 구조를 제안한다. 개발된 복합 항법 컴퓨터는 24시간 이상의 오랜 시간동안 운항하면서 항법 센서와 GPS, 속도계나 고도계, 심도계, 경사계 등과 같이 다양한 보조 센서 데이터들을 처리할 수 있으며 외부 충격이나 사고 등에 의하여 저장된 데이터의 손실을 없애기 위하여 기계적인 충격에 강한 테입 저장 장치를 주 저장 장치로 사용하여 시스템의 안정성을 확보한다. 실시간 처리 능력을 위해서 센서 처리를 위한 보조 마이크로 프로세서와 데이터 저장 또는 항법 알고리즘 계산을 위한 주 마이크로 프로세서를 분리하여 400Hz 이상의 샘플링 주기에서도 실시간으로 모든 계산이나 저장 과정을 수행할 수 있다. 또한 주 알고리즘은 임베디드 리눅스(Embedded Linux)에서 동작하도록 구현되었으며 센서 데이터 처리는 IMU 데이터를 기준으로 하여 시각동기를 이루도록 구성한다.

딥러닝 기반의 의미론적 영상 분할을 이용한 주행 보조 시스템 (Driving Assist System using Semantic Segmentation based on Deep Learning)

  • 김정환;이태민;임준홍
    • 전기전자학회논문지
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    • 제24권1호
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    • pp.147-153
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    • 2020
  • 기존의 차선 검출 방법들은 곡률과 날씨 변화가 큰 도로 환경에서 검출률이 낮다. 확률적 허프 변환을 이용한 방법은 에지와 직선의 각도를 이용해서 차선을 검출함으로 곡선과 악천후일 때 검출률이 낮다. 슬라이딩 윈도우 방법은 윈도우로 이미지를 분할해서 검출하기 때문에 곡선 형태의 차선도 검출하지만 어파인 변환을 사용하기 때문에 도로의 경사율에 영향을 받는다. 본 논문에서는 다양한 외부 환경에서도 차선을 강인하게 검출하고 장애물을 회피하기 위한 딥러닝 기반의 주행 보조 시스템을 제안한다. VGG-16기반의 SegNet으로 입력 영상을 의미론적으로 분할해서 차선을 검출한다. 검출한 차선과의 이격거리를 계산하고 안전범위를 산출해서 차량이 차선의 중앙을 주행하도록 제어한다. 또한, 전방의 미확인 물체와 충돌이 예상되면 운전자에게 경보를 주고 Adaptive-MPC로 차량을 제어해서 충돌을 회피하는 알고리즘도 제안한다. CARLA로 시뮬레이션한 결과 제안한 알고리즘은 곡률이 큰 차선과 다양한 환경에서도 강인하게 차선을 검출하고 전방의 안전범위를 계산하여 충돌을 회피하는 것을 볼 수 있다.

MEMS 센서 기반 고정밀 기울기 모니터링 시스템 설계 (Development of MEMS Sensor-based High Resolution Tilt Monitoring System)

  • 손영달;은창수
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제23권11호
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    • pp.1364-1370
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    • 2019
  • 건축물이나 교량, 터널과 같은 구조물의 붕괴를 측정하기 위하여 기울기 센서를 사용하고 있으며 최근에는 사용성이 편리하고 가격이 저렴하여 MEMS(Micro-Electro-Mechanical System) 센서를 사용한 기울기 센서를 많이 사용하고 있으나 측정 범위가 한정되어 있어 360도 전 방위에 대해 고정밀도를 가지지는 못하고 있다. 이것은 MEMS 센서가 갖는 오프셋과 스케일 오차 때문이다. 본 논문에서는 MEMS 센서가 갖는 기계적 오차를 줄이기 위하여 정밀도가 높은 각도 계산을 위한 알고리즘을 제시하였고 MEMS 센서 모듈과 전송 모듈을 제작하여 교정 전 센서 모듈의 각도 정확도와 교정 후 각도 측정 정확도를 비교하여 교정 알고리즘의 효과를 제시하였으며, 실험 결과 제안 기술을 적용하였을 때 360도 전 방위에 대해 ±0.015도의 정밀도를 가짐을 확인하였다.

가중 경사 커널 기반 LiDAR 미추출 지형 분류 개선 (LiDAR Ground Classification Enhancement Based on Weighted Gradient Kernel)

  • 이호영;안승만;김성수;성효현;김창헌
    • 대한공간정보학회지
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    • 제18권2호
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    • pp.29-33
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    • 2010
  • 항공레이저측량을 통한 지형 분류작업은 분류 정확도의 확보와 세밀한 지형 표현의 두 목표를 동시에 만족해야 한다. 이 두 목표를 달성하기 위한 자동분류 처리에 연구로서 노이즈가 많은 지형분류 결과로부터 필터링을 통한 품질향상 연구가 다수 있었으나 한국과 같이 삼림이 울창하고 지표면 투과율이 낮은 환경에서의 항공레이저측량 결과 적용 시 관목 및 교목 하층이 지면으로 분류되는 오류가 많았다. 이에 본 연구는 정확도가 높고 점밀도가 낮은 1차 지형분류 결과를 기반으로 아직 지형으로 등록되지 않은 LiDAR 지형 분류 후보 점군들로부터 세밀 지형 표현에 필요한 점들을 추출하는 기법으로 점분류 처리절차를 개선하였다. 주변 지형 포인트의 가중치를 부여하여 경사 (gradient) 계산을 통해 미추출 LiDAR 점군들로부터 지형 표현 점들을 분류하는 본 알고리즘은 특히 능선부분의 사라진 특징을 찾아내거나 무너진 논둑을 복원하는 등 최소의 점들로 중요한 지형 요소점(terrain model key points)을 놓치지 않고 세밀하게 표현하는데 효과적이다. 이 알고리즘을 통해 추출한 점들과 1차 지형분류 결과를 결합하여 지형분류최적화 방법을 제안하였다.

Sparse and low-rank feature selection for multi-label learning

  • Lim, Hyunki
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제26권7호
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    • pp.1-7
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    • 2021
  • 본 논문에서는 다중 레이블 분류를 위한 특징 선별 기법을 제안한다. 기존 많은 특징 선별 기법들은 상호정보척도 등을 이용하여 특징과 레이블 사이의 연관성을 계산하여 특징을 선별하였다. 하지만 상호정보척도는 결합 확률을 요구하기 때문에 실제 전제 특징 집합에서 결합 확률을 계산하는 것은 어렵다. 따라서 소수의 특징만 계산이 가능하여 지역적 최적화만 가능하다는 단점을 가진다. 이런 지역적 최적화 문제를 피해, 주어진 특징 전체 공간에서 저랭크 공간을 구성하고, 희소성을 가진 특징들을 선별할 수 있는 특징 선별 기법을 제안한다. 이를 위해 뉴클리어 노름을 이용해 회귀 기반의 목적함수를 설계하였고, 이 목적 함수의 최적화 문제를 풀기 위한 경사하강법 방식의 알고리즘을 제안하였다. 4가지의 데이터와 3가지 다중 레이블 분류 성능을 기준으로 다중 레이블 분류 실험 결과를 통해 제안하는 방법론이 기존 특징 선별 기법보다 좋은 성능을 나타내는 것을 보였다. 또한 제안하는 목적함수의 파라미터 값 변화에도 성능 변화가 둔감한 것을 실험적인 결과로 확인하였다.

핵심어 검출을 위한 단일 끝점 DTW알고리즘 (A Single-End-Point DTW Algorithm for Keyword Spotting)

  • 최용선;오상훈;이수영
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제41권3호
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    • pp.209-219
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    • 2004
  • 본 논문에서는 핵심어 검출 시스템을 실시간 적용이 가능한 하드웨어로 구현하기 위해 연산량이 적고 구조가 간단한 단일 끝점 DTW 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 일반적 DTW가 양쪽 끝점을 요구하는데 비하여 단지 한쪽 끝점만 필요하므로 이용하기에 편리하며, 국부 검색의 연속이 전역 경로를 이루게 되므로 매우 적은 연산량을 가진다. 그리고, 제안한 단일 끝점 DTW가 보다 나은 성능을 지니도록 하기 위해 새로운 경사 가중치와 거리 측정법을 가지도록 하였다. 이외에도, 단일 끝점 DTW는 특징벡터 정규화를 적용하여 특징벡터 각각의 차원에서 데이터들이 같은 표준편차를 가지게 하며 모든 프레임이 같은 에너지를 가지도록 정규화 되었다 또한, 주어진 학습 패턴들에 클러스터링을 적용한 후, 각 클러스터 내에서 평균을 계산하여 구한 패턴을 해당 핵심어를 대표하는 여러 개의 기준패턴으로 삼았다. 이러한 기준패턴들과 입력 음성의 특징벡터가 이미 정해진 문턱값 보다 작은 거리 내에 있을 때 핵심어는 검출된다. 제안된 알고리즘을 고립단어 음성인식과 핵심어 검출 실험에 적용하여 다른 방법을 이용한 결과보다 성능이 뛰어남을 확인하였다.

RADAR 시스템과 SGP4 모델을 이용한 저궤도 위성의 실시간 궤도결정 (REAL - TIME ORBIT DETERMINATION OF LOW EARTH ORBIT SATELLITES USING RADAR SYSTEM AND SGP4 MODEL)

  • 이재광;이성섭;윤재철;최규홍
    • Journal of Astronomy and Space Sciences
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    • 제20권1호
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    • pp.21-28
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    • 2003
  • 다른 나라의 저궤도 위성에 대한 궤도 정보를 레이더 시스템을 이용하여 독자적으로 획득할 경우, 이에 필요한 궤도결정 알고리즘을 해석적 모델인 SGP4 모델과 실시간 처리방식인 확장 칼만필터를 이용하여 수치적 방법으로 개발하였다. 궤도결정 알고리즘의 상태벡터를 Kepler 6궤도 요소로 지정할 경우, 상태천이 행렬 계산시 궤도 경사각과 이심률에 대해 특이점 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 평균 궤도 요소를 평균 위치 및 속도 요소로 변환하여 상태벡터로 지정하였다. 필터 구성시 상태천이 행렬(State Transition Matrix)과 공분산 행렬(Covariance Matrix)은 SGP4모델과 수치적 방법인 finite difference방법을 이용하여 계산하였으며, 관측 자료는 방위 각, 고도각, 그리고 시선거리 형태로 각각 입력되며 각 관측 형태에 따라 일괄적으로 처리하도록 필터를 구성하였다. TOPEX/POSEIDON POE를 이용 시뮬레이션 생성한 관측간을 사용하여 개발한 궤도결정 알고리즘의 성능을 분석한 결과 개발한 알고리즘은 약 1km의 위치 오차를 가지며 7일 동안 약 3km의 위치 오차를 가지는 NORAD시스템과 동일한 성능을 가지기 위해 필요한 레이더 시스템의 최소 성능 요구조건은 방위각과 고도각은 0.1도 이내이고 시선거리는 50m이 내여야 한다.