이동로봇의 위치추정오차를 검출하는 방법으로 칼만필터의 잔류오차를 최소적응알고리즘으로 검사하여 시스템의 이상유무를 확인할 수 있음을 알아보았다. 이동로봇의 이상유무판별에 칼만필터를 적용하기 위한 모델로는 위치이동에 기여하는모터부분의 모델만을 사용하였고, 칼만필터의 잔류오차에 나타나는 바이어스성분의 검출로 이상유무를 판별할 수 있음을 확인하였다. 이동로봇의 동특성모델을 이용하여 이동로봇의 위치추정에 나타나는 오차를 판별할 수 있는 제안된 방법은 다른 부가적인 외부장치가 없이 사용될 수 있는 장점이 있다 . 칼만필터는 모터의 구동전류를 추정하고, 이 잔류오차에 적응자기동조필터를 적용하여 백색잡음의 성질을 지닌 잔류오차를 판별하게 된다. 이동로봇의 모델에 가능한 상황을 가정하여 구성한 시뮬레이션의 결과들은 제안된 방법이 위치추정 오차의 판별에 사용될 수 있음을 보여주고 있다.
In this paper, the quantization noise in block-based video coding is analyzed, and a post-processing method based on the analysis is presented for reducing the quantization noise by using a wavelet transform(WT). In the proposed method, the quantization noise is considered as the sum of a blocking noise expressed as a deterministic profile and the random remainder noise. Each noise is removed in a viewpoint of image restoration using a 1-D WT, which yields a regularized differentiation. The blocking noise first is reduced by weakening the strength of each blocking noise component that appears as an impulse in the first scale wavelet domain. The impulse strength estimation is performed using median filter, quantization parameter(QP), and local activity. The remainder noise, which is considered as a white noise at non-edge pixels, then is reduced by soft-thresholding. The experimental results show that the proposed method yields better performance in terms if subjective quality as well as PSNR performance over VM post-filter in MPEG-4 for all test sequences of various compression ratios. We also present a fast post-processing in spatial domain equivalent to that in wavelet domain for real-time application.
제안된 경험 유관 축적 신경회로망은 입력 패턴의 교육 회수를 누적시킬 수 있는 구조를 가지고 있어, 누적된 교육을 통한 공통된 경험에 대해서는 강한 반응을 보이는 주의 집중 기능을 가진다. 그리고 잡음이 많은 패턴에 대하여 선행처리 과정을 거치지 않고 바로 교육을 시켜도 상대적으로 유용한 정보를 누적시켜 일반화 패턴을 추출할 수 있다 본 논문에서는 추가 교육 뿐만 아니라 반복 교육도 가능한 경험 유관 축적 신경회로망 모델을 제안하고, 이 신경회로망이 가지는 기본 특성인 망각 및 주의 집중기능에 대하여 기술하였으며, 또한 교육된 정보로부터 일반화 패턴의 추출 과정과 일반화 패턴의 생성 및 반복교육에 관한 것을 기술하였다.
In order to identify a transfer function model with noise, penalty function method has been widely used. In this method, estimation process for possible model parameters from low to higher order proceeds the model identification process. In this study, based on linear estimation method, a new approach unifying the estimation and the identification of ARMAX model is proposed. For the parameter estimation of a transfer function model with noise, linear estimation method by noise separation is suggested instead of nonlinear estimation method. The feasibility of the proposed model identification and estimation method is verified through simulations, namely by applying the method to time series model. In the case of time series model with noise, the proposed method successfully identifies the transfer function model with noise without going through model parameter identification process in advance. A new algorithm effectively achieving model identification and parameter estimation in unified frame has been proposed. This approach is different from the conventional method used for identification of ARMAX model which needs separate parameter estimation and model identification processes. The consistency and the accuracy of the proposed method has been verified through simulations.
벅 컨버터 회로 평균모델를 이용하고 한주기 응답 기법을 적용한 전류모드 PWM 기법을 제안하였다. 이 제어기는 비선형 PWM 제어기로 스위칭 변수와 응답 기준과의 오차를 각 주기에서 0이 되도록 구현하였다. 그 결과, 시스템 전달함수는 폐루프 극점의 함수가 되어 설계가 용이하며 폐루프 특성이 향상되었다. 이 제어기에서 인덕터 전류의 상태 변수를 구현하기 위하여 전류모드를 이용하여 컨버터를 제어하였다. 제안한 PWM제어는 인덕터 전류 센서를 생략할 수 있으며 잡음 특성, 동특성이 기존 전류 모드 제어기에 비하여 많은 장점을 갖는다. 시뮬레이션 및 실험을 통하여 타당성을 입증하였다.
본 논문에서는 동영상 정보를 파노라마로 합성하는 자동화된 알고리즘을 제안한다. 제안한 카메라 모델은 일반화된 파노라마 영상의 특성을 반영하며, 기존의 방법과는 달리 영상의 확대 및 축소를 고려하여 보다 개선된 파노라마 합성 영상을 제공한다. 또 한 통계적 특성을 이용하여 움직이는 물체 또는 기타 여러 잘음(nolle)의 영향을 배제하는 전역 움직임 추정 기법을 사용하여 기존 방법의 문제점을 보완한다. 이를 통해 파노라마 영상으로부터 움직이는 물체 또는 잡음을 제거하여 더 깨끗하고 완벽한 배경 영상을 얻을 수 있다. 제안한 방법은 전역 움직임 및 전체 파노라마 합성 과정에서 수동 작업을 배제하여 파노라마 합성 과정을 일반화시켰다고 할 수 있다. 성능 평가를 위해 실제 방송에서 사용되는 축구 경기 영상에 제안한 알고리즘을 적용하고 기존의 알고리즘과 비교를 통해 그 우수성을 검증한다.
배경 제거는 동영상에서 변화를 감지하는 컴퓨터 비전 및 이미지 처리의 주요 작업이다. 최상의 성능을 가지는 배경 제거 방법은 일반적인 컴퓨팅 환경에서 실시간으로 사용할 수 없을 만큼 계산량이 많다. 제안하는 알고리즘은 널리 사용되는 MOG 기반의 배경 제거 알고리즘을 이미지 크기 조정 알고리즘으로 개선했다. 제안된 이미지 크기 조정 알고리즘은 계산량을 대폭 감소시키고 지역 정보를 활용하도록 설계해 카메라 잡음에 강력하다. 제안된 알고리즘의 실험결과는 최신 배경 제거 방법에 근접하는 분류능력과 13배 이상 빠른 처리 속도를 가진다.
정보통신기기 및 컴퓨터시스템 등은 순간정전, 전압변동, 노이즈, 정전기, 고조파전류 등의 영향을 쉽게 받는다. 따라서 이러한 점을 충분히 고려하여 신뢰성과 안전성을 확보하도록 구성되어야 한다. 전력 품질이 강조되는 이유는 컴퓨터는 물론 각종 가전제품 등이 복잡하고 정밀한 전자회로로 구성되어 있어 조그만 전압변동이나 정전사고에도 전자회로가 오작동을 일으키거나 고장날수 있기 때문이다. 이에 본 논문에서는 분산형 태양광 발전이 계통에 연계되었을 경우 발생할 수 있는 전력품질에 영향을 끼치는 요인 중 하나인 고조파를 저감시키기 위한 능동형 필터 모델을 제안한다. 본 논문에서의 필터 모델은 PSIM을 이용하였으며, 능동형 필터 시스템의 장착 전 후의 고조파 및 잡음성분을 FFT를 이용하여 분석하여 시스템의 적용 가능성과 효용성을 본 논문에서 증명하였다.
본 논문에서는 2차원 이동 파라미터 추정을 위한 미분 이동 추정 기법의 수렴 특성을 분석한다. 미분 이동 추정 기법은 동영상 부호화에서의 이동 보상 예측을 위하여 많은 연구가 되어 오고 있으나, 그 수렴 특성에 대한 분석은 미미한 실정이다. 본 연구에서는 비분리 지수형 공분산 영상 모델에 근거하여 2-파라미터와 6-파라미터 이동 모델에 대한 파라미터의 추정치를 유도하며, 이를 이용하여, 잡음, 공간, 상관성, 공간 경사 선택 방법, 영역의 크기 등이 수렴속도에 미치는 영향을 정량적으로 분석한다. 분석에 대한 검증을 위하여 몇가지 실험 결과를 보인다.
본 논문에서는 레이더용 다중채널 수신기의 설계 및 제작 그리고 측정 결과를 소개한다. 설계된 다중채널 수신기는 주파수 X-대역에서 8개의 동일 특성을 갖는 신호를 수신 할 수 있으며, 80[dB]이상의 높은 동특성을 갖는다. 또한 직접수신처리를 위해 2개의 디지털복조처리기가 내장된 일체형이므로 수신경로의 손실을 최소화하였고, 자체점검 기능을 부여하여 시스템의 안정성을 확보하였다. 다중채널 수신기의 성능으로는 수신이득 $14{\pm}2[dB]$, 수신 잡음지수 19[dB], 수신 경로상의 크기와 위상 차이는 각각 ${\pm}2[dB]$, $10^{\circ}$이하를 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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