본 논문에서는 공간에서 원하는 신호를 추정하기 위해서 도래방향 MUSIC 공간 스펙트럼 알고리즘에 대해서 연구한다. 본 연구에서 제안하는 MUSIC 공간 스펙트럼 알고리즘은 모델 오차와 베이즈 정리를 적용한 방법으로 목표물의 위치를 정확히 추정한다. 적응 배열 안테나를 사용한 수신기의 배열 응답 벡터는 베이즈 방법을 이용하고 모델 오차방법으로 수신 신호의 가중치를 갱신하여 원하는 목표물의 도래 방향을 정확히 추정한다. 본 연구에서 원하는 도래방향 목표물의 신호 추정은 입사 신호의 간섭과 잡음을 제거한 후 배열 응답 벡터를 신호 공분산 행렬의 가중치에 적용한다. 모의실험을 통해서 본 논문에서 제안한 방법과 기존의 도래방향 알고리즘을 비교 분석한다.
본연구에서는 센서의 융합을 통하여 환경을 인식하며, 주변환경에 대한 지식을 갱신, 학습할수 있는 방법론을 연구하며, 동적인 장애물의 감지및 움직임 예측에 기반한 지능적 회피 알고리즘과 AHP를 이용한 Navigation Strategy수정과 이동 로봇 스스로 최적의 결과를 낼수 있게 개선 시키는 알고리즘을 구현한다. 그와 더불어 AHP를 이용하여 Navigation Performance를 최대로 높일 수 있는 방향을로 진화시키는 알고리즘을 구현한다. 또한 부여된 임무수행을 위한 목표물 추적을 위한 비전 시스템에서의 대상체 추출및 인식 알고리즘을 개발하며 인간뇌의 환경인식 체계와 유사한 방식의 Map building기법을 연구한다.
본 연구에서는 위성영상에 대한 변화탐지 기법의 결과를 토지피복지도 갱신의 기초자료로 활용하고자 하였다. $S^2CVA$(Sequential Spectral Change Vector Analysis) 기법을 다시기 다중분광 위성영상에 적용하여 해당 지역 내의 변화지역을 추출하였다. 특히, 분광변화벡터의 방향정보를 이용하여 계절적 변화에 의한 변화지역의 오탐지를 최소화하고자 하였다. 변화탐지 결과인 이진영상은 구역통계를 활용하여 토지 피복도와 함께 통합하였으며, 토지피복지도 갱신을 위하여 객체 기반의 분석을 수행하였다. PlanetScope 자료와 환경부의 토지피복지도를 이용한 실험결과, 토지피복지도 내에 변화된 지역을 효과적으로 탐지할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 모바일 IPv6를 기반으로 하는 마이크로 및 피코 셀 환경에서 핸드오프 또는 핸드오버 시에 빠르고 안전한 바인딩 갱신을 해결하기 위한 제안이다. 기존의 주소 생성 방식과 달리 본 프로토콜에 참여하고 있는 노드나 라우터는 CGA(Cryptographically Generated Address) 방식을 통해 주소를 생성한다. 이동노드는 한정된 전력과 계산능력을 가지고 있기 때문에 키 생성 시에는 홈 에이전트가 이동노드를 대신하여 대응노드와 키 동의 프로토콜을 수행한다. 대응노드는 키를 생성한 후 티켓 안에 키를 포함시켜 자신의 개인키로 암호화하여 이동노드에게 전송한다. 이는 홈 에이전트나 동작하지 않는 환경에서도 두 노드간에 직접 통신을 하기 위함이다. 성능 분석에서는 몇 가지 공격 시나리오를 통한 프로토콜의 안전성을 분석하고 기존 프로토콜과 비교함으로써 효율성을 분석한다. 마지막으로 결론 및 향후 연구 방향에 대해서 제시한다.
본 논문의 목표는 공시적 인식 규범인 주요 원리와 통시적 인식규범인 조건화 사이의 관계를 명시적으로 밝혀내는 것이다. 이를 위해, 나는 먼저 2절에서 주요 원리와 조건화의 여러 형태들을 정식화할 것이다. 그리고 3절에서 주요 원리와 조건화는 상호 보완적이라는 것을 논증할 것이다. 이 상호보완적 관계는 두 가지 방향에서 제시된다. 첫 번째는 조건화에 의한 주요 원리의 보완이며, 두 번째는 주요 원리에 의한 조건화의 보완이다. 첫 번째 보완관계는 조건화를 이용해 신념도를 갱신하는 경우, 특정한 형태의 주요 원리만을 만족시킨다면 모든 형태의 주요 원리를 만족시킬 수 있다는 것을 의미하며, 두 번째 보완 관계는 언제나 주요 원리를 만족하는 경우, 모든 신념도를 조건화를 통해 갱신하기 위해서는 일부 신념도만을 조건화를 통해서 갱신하는 것으로 충분하다는 것이다. 이 결과, 주요 원리와 조건화가 꽤 밀접한 관련이 있다는 것이 밝혀질 것이다.
오차분포 추정을 위한 커널 사이즈는 오차확률밀도 사이의 유클리드 거리를 최소화 알고리즘의 가중치 갱신에 적합한 커널 사이즈가 될 수 없다. 이 논문에서는 MED 알고리즘의 수렴 성능 향상을 위해 적응적으로 커널 사이즈를 갱신하는 방법을 제안하였다. 제안한 방식은 MED 학습 알고리즘의 가중치 갱신을 위해 커널 사이즈에 대한 오차분산의 평균변화율을 도입하여 MED의 오차에 대한 평균전력이 감소하는 방향으로 커널 사이즈를 조절하도록 하였다. 제안된 적응 커널 추정법을 무선통신 채널의 왜곡 보상에 적용하여 학습 성능을 실험하고 그 효능을 밝혔다. 오차분산에 비례한 작은 값을 가지는 기존의 오차분포 추정 위한 최적 커널 사이즈와 달리, 제안한 방법에 의한 커널 사이즈는 MED 가중치 수렴을 위한 적절한 커널 사이즈로 수렴함을 보였다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 MED 알고리즘의 커널 사이즈 설정에 따른 민감성을 크게 해결한 방법이라고 볼 수 있다.
본 논문에서는 4K UHD 입력 영상을 실시간으로 부호화하기 위해 적용되는 GOP 단위 또는 IDR 주기 단위의 병렬 부호화 구조를 지원하도록 R-${\lambda}$ 모델 기반의 율 제어 방법을 개선하는 비트 분배(bit allocation) 방법을 제안한다. GOP 단위 또는 IDR 주기 단위의 병렬 부호화기 내에서 율 제어기를 작동시키는 경우, 계층적 B 구조에서 같은 계층에 있는 프레임 간에는 상호간에 얼마만큼의 비트를 소모 하였는지에 대한 정보를 공유 할 수 없기 때문에 기존의 비트 분배 방식으로는 비트 예산(bit budget) 관리가 불가능하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는, 기존의 R-${\lambda}$ 모델 기반 율 제어 방법을 개선하여 부호화 순서에 의한 시간 순서 방향의 비트 예산 갱신 기반 비트 분배하던 방식으로부터, GOP 마다 비트를 할당한 후 계층적 B 구조에서의 계층이 깊어지는 방향으로 비트 예산을 갱신하여 비트를 분배하는 방식으로 율 배분 방식을 개선하였다. 실험 결과를 통해 R-${\lambda}$ 모델 기반 율 제어의 기존 비트 분배 방식보다 제안 방법에 의한 목표 비트 율 달성 오차가 감소함을 확인하였다.
동경원점을 기준계로 하고 있는 한국의 기설삼각망은 1910~1916년에 설정되었으나 6.25 동란으로 인하여 대부분의 삼각점이 손상되어 복구성과를 관리해 오고 있다. 따라서 실용면에서의 문제점 때문에 국립지리원에서는 EDM에 의해 평균변장 10 Km의 정밀 1차 기준점측량과 평균변장 2.5 Km의 정밀 2차 기준점 측량을 실시하고 있다. 본 연구에서는 기설삼각망의 기준체계를 유지하면서 이들 정밀 1차망과 정밀 2차망을 조합하고 통계적으로 안정된 1, 2등 삼각점에 결합조정을 실시하여 실용성과를 갱신하는 방안을 제시하였다. 또한 독립적인 정밀 1차망 성과의 산정방안과 새로운 한국원점 성과의 구축방향에 대한 체계와 활용방안을 제안하였다.
Asymmetry of rotor systems is an important factor for identification of dynamic characteristics including the stability and response of rotors and for condition monitoring. In this work, asymmetry of rotors is identified by applying curve-fitting method to the directional frequency response functions (dFRFs), which are known as a powerful tool for detecting the presence and degree of asymmetry. This method minimizes least square error between analytical and measured dFRFs by iteratively updating physical parameters associated with rotor asymmetry. The effectiveness of the identification method is demonstrated by experiments with a laboratory test rotor.
무선 네트워크의 기술 발달과 이동기기들의 많은 보급에 따라 GIS, LBS 등의 위치기반 서비스 등이 널리 사용되고 있다. 이러한 서비스를 수행하기위하여 방대한 양의 이동 객체들의 효율적인 관리, 검색에 대한 연구가 많이 이루어지고 있으며 이동 객체들의 특성과 사용목적에 따라 다양한 연구결과가 제시되고 있다. 본 논문에서는 시간에 따라 다양한 속도와 방향으로 이동하는 다차원 이동 공간 데이터를 위한 효율적인 색인 기법을 제시한다. 제안된 방법은 KDB-Tree와 QSF-Tree에 기반을 두고 있으며 색인 구조의 검색 성능을 향상시키기 위한 분할, 갱신 방법을 제시하여 시간에 따라 현재 속도와 방향이 다양하게 변화하는 데이터를 신속히 데이터를 색인하고 영역 질의 뿐만 아니라 미래 예측 질의에 대하여 현재 보유한 데이터 정보를 기반으로 미래 예측 결과를 신속히 산출할 수 있도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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