최근 다수의 외부 장치를 제어하는 운전원 모듈에서는 빈번하게 변하는 신호를 자동적으로 관리하는 시스템을 이용하고 있다. 이러한 모듈들은 높은 신뢰성과 실시간 처리를 필요로 한다. 데이터 들은 매우 용량이 크며, 짧은 보고 주기, 비동기적인 보고 시간을 가진다. 시스템에 가장 일반적으로 사용되는 질의는 최신의 값을 검색하는 현재질의, 과거 특정시점의 값을 검색하는 스냅샷 질의, 과거부터 현재까지의 값들을 검색하는 이력 질의 등이 있다. 이 논문에서는 QNX 운영체제에서 파일 구조화된 데이터베이스를 이용하여 위와 같은 신호들을 효율적으로 관리하는 기법을 제안하고자한다. 장치들 간의 데이터 통신은 Profibus-FMS 프로토콜을 이용하며, 모니터 주기를 자유롭게 설정하거나 데이터를 저장하기 위해 파일 데이터베이스를 이용한다. 파일 데이터베이스는 QNX COM의 적은 저장장치, 낮은 계산 능력을 감안하여 델타버젼과 주기적 백업 등의 방법을 도입한다.
최근 다수의 외부 장치를 제어하는 시스템에서는 빈번하게 변하는 신호의 이력을 자동적으로 관리하는 기법이 요구된다. 그 신호들은 스트림 데이터로서 다양한 종류, 짧은 보고 주기, 비동기적인 보고시간을 가진다. 또한 처리시스템은 스트림 데이터에 대해 높은 신뢰성과 실시간 처리를 필요로 한다. 그리고 스트림 데이터에 대한 질의는 최신의 값을 검색하는 현재 질의, 과거 특정시점의 값을 검색하는 스냅샷 질의, 과거부터 현재까지의 값들을 검색하는 슬라이딩 윈도우 질의 등이 있다. 이 논문에서는 소규모 운영체제에서 파일 구조화된 데이터베이스를 이용하여 스트림 데이터들을 효율적으로 저장하고 관리하는 기법을 제안하고자한다. 그리고 스트림 데이터에 대한 슬라이딩 윈도우 질의를 포함한 다양한 질의를 수용하는 질의 모델을 제안한다. 파일 기반 데이터 베이스는 QNX의 적은 저장장치, 낮은 계산 능력을 감안하여 델타버전과 공유메모리 버퍼링 등의 방법을 도입한다.
본 연구에서는 다층탄성체에서 주파수에 제약없이 Rayleigh 파의 이론적 분산곡선을 결정할 수 있는 새로운 해석적 방법을 개발하였다. 이는 표면파기법에 있어 자연지반 및 포장구조의 성층구조와 동적물성을 정확히 추정하는 역산기법의 근간이 되는 것이다. 본 연구에서는 델타 매트릭스 기법을 활용하여 원래의 Thomson-Haskell 방법이 내포하고 있는 수치한계초과 및 유효수치소실로 인한 수치연산적 장애를 극복하였다. 원래의 Thomson-Haskell 방법을 토대로 한 종래의 역산기법들은 성층구조 및 주파수 크기의 제약으로 인하여 부정확한 결과를 초래하게 된다. 본 연구에서 개발한 방법은 자연지반은 물론, 특히 포장구조에 있어 보다 정확하고 효율적인 역산기법에 대한 연구에 토대가 될 것으로 판단된다.
본 논문에서는 두 타원체 사이의 중심 간 방향으로의 최단 근접 거리를 구하는 실용적인 방법을 제안한다. 이는 타원체로 근사한 강체 및 변형체의 물리기반 동적 시뮬레이션에서 타원체 사이의 충돌을 처리 하는 핵심 기술이다. 본 논문에서는 외부에서 접하는 두 타원체의 중심 간 거리와 접촉점 및 접촉방향에 관한 조건식을 세우고 고정점 반복법 및 Aitken의 델타 자승 절차를 이용하여 최단 근접 거리를 구하는 방법을 개발한다. 또한 실제 오차에 따른 종료 조건을 도입함으로써 게임 등의 실시간 응용에서 최단 근접 거리를 더욱 빠르게 구할 수 있게 한다. 다양한 실험을 통해 제안된 방법의 효율성 및 실용성을 보인다.
본 논문에서는 퍼지 RBF 네트워크를 이용한 운송 컨테이너 식별자 인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 변형될 수 있기 때문에 일정한 규칙으로 찾기는 힘들다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보에서 영상획득 시 외부 광원에 의해 수직으로 길게 발생하는 잡음들을 퍼지 추론 방법을 적용하여 제거한 후에 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 4방향 윤광선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 개별 식별자 인식을 위해 퍼지 C-Means 알고리즘을 이용한 퍼지 RBF 네트워크를 제안하여 개별 식별자에 적용한다. 제안된 퍼지 RBF 네트워크는 퍼지 C-Means 알고리즘을 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층 간의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법과Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출방법이 개선되었다. 그리고 기존의 ART2 기반 RBF 네트워크보다 제안된 퍼지 RBF 네트워크가 컨테이너 식별자의 학습 및 인식에 있어서 우수함을 확인하였다.
본 연구에서는 탄성파 임펄스 반응 해를 구하는 하나의 대안으로서 시간적분(formal time-integration)을 이용하여 시간 영역에서의 이론 변위를 계산하는 방법에 대해 고찰하였다. 이는 복소 적분법을 이용하여 푸리에 적분식을 직접 적분하는 대신 우선 가속도에 대한 해를 유도하고, 이로부터 시간적분을 이용하여 변위에 대한 해를 유도하는 방법이다. 이 방법은 시간에 대한 푸리에 적분식을 복소적분을 이용하여 구하는 경우 야기되는 유인성과 관련된 혼란을 피할 수 있어, 변위에 대한 이론 임펄스 반응 해가 직관적인 델타함수와 층계함수에 대한 미적분 관계만을 사용하여 쉽게 구해진다.
우리나라 주민등록증은 주소지, 주민등록 번호, 지문 등 개개인의 방대한 정보를 가진다. 그런데 현재의 플라스틱 주민등록증은 위?변조가 쉬워 사회적으로 많은 문제를 일으키고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 주민등록증을 전산화 하여 주민등록증 위조여부를 판단하고 있다. 본 논문에서는 주민등록증 영상을 자동 인식할 수 있는 개선된 ART2기반 RBF 네트워크를 이용한 주민등록증 자동 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주민등록증 영상에서 위치 정보와 수직 및 수평 히스토그램 방법을 이용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 추출한다. 그리고 추출된 주민등록번호와 발행일 영역에서 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘으로 개별 문자를 추출한다. 추출된 개별 코드는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크를 제안하여 인식에 적용한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 ART2알고리즘을 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층 간의 학습은 일반화된 델타 학습에 모멘텀을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 주민등록증 영상을 이용하여 실험한 결과, 제안된 ART2기반 RBF 네트워크가 주민등록증 인식에 효율적인 것을 확인하였다.
In this paper, we propose the computational complexity reduction methods of delta pitch search that is used in G.723.1 vocoder. In order to decrease the computational complexity in delta pitch search the characteristic of proposed algorithms is as the following. First, scheme to reduce the computational complexity in delta pitch search uses NAMDF. Developed the second scheme is the skipping technique of lags in pitch searching by using the threshold value. By doing so, we can reduce the computational amount of pitch searching more than 64% with negligible quality degradation.
PID 제어기는 산업자동화 설비에 널리 쓰이고 있다. 하지만 시스템 특성이 간헐 또는 연속적으로 변화할 때에 정밀제어를 위한 새로운 매개변수 결정이 쉽지 않다. 이를 해결하기 위한 방법으로 본 논문에서는 PID 제어기와 같은 기능을 갖는 학습이득조절기를 제안하였다. 시스템의 적절한 학습이득은 델타 학습규칙에 의해서 결정된다. 제안된 학습이득 조절기의 기능은 직류 전동기의 모의실험에 의해 확인하였다.
본 논문은 음성을 사용한 인간의 감정 인식 시스템의 성능을 향상시키기 위하여 감정 변화에 강인한 음성 인식 시스템과 결합된 감정 인식 시스템에 관하여 연구하였다. 이를 위하여 우선 다양한 감정이 포함된 음성 데이터베이스를 사용하여 감정 변화가 음성 인식 시스템의 성능에 미치는 영향에 관한 연구와 감정 변화의 영향을 적게 받는 음성 인식 시스템을 구현하였다. 감정 인식은 음성 인식의 결과에 따라 입력 문장에 대한 각각의 감정 모델을 비교하여 입력 음성에 대한 최종 감정 인식을 수행한다. 실험 결과에서 강인한 음성 인식 시스템은 음성 파라메터로 RASTA 멜 켑스트럼과 델타 켑스트럼을 사용하고 신호편의 제거 방법으로 CMS를 사용한 HMM 기반의 화자독립 단어 인식기를 사용하였다. 이러한 음성 인식기와 결합된 감정 인식을 수행한 결과 감정 인식기만을 사용한 경우보다 좋은 성능을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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