본 논문은 천해 상에서 목표물로부터 방사되어 견인 이동되는 하이드로폰을 통하여 입사되는 광대역 신호에 대한 DOA (Direction-Of Arrival) 추정기법을 제안한다. 견인 배열 어레이를 이용하는 경우 고정된 위치의 배열 하이드로폰을 사용하는 경우와는 달리 움직임에 의한 도플러 주파수 천이 값이 발생하며 배열 상에 입사되는 광대역 신호는 각 주파수성분에 따라 서로 다른 고유 벡터 영역을 갖게 된다. 따라서 주파수 성분별로 처리하여 평균 공간 스펙트럼을 구하여 입사각을 추정하는 기존의 Incoherent 처리기법은 심각한 추정 오차를 발생시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 각 주파수 성분에 대한 고유한 벡터영역들을 Coherent 변환과정을 거쳐서 통합된 벡터영역으로 변환하여 공간 스펙트럼을 추정하고 이를 통하여 입사각을 추출한다. 시뮬레이션 결과를 통하여 Cherent 처리기법을 이용한 입사각 추정상의 우수한 성능을 확인하였다.
얼굴인식의 방법 중 하나인 전체얼굴에 대한 인식 방법으로, 고유벡터를 이용한 인식 방법과 템플릿 매칭을 이용한 방법의 차이점을 비교 연구한다. 고유벡터를 이용한 방법은 얼굴 영상에 대한 벡터공간을 얻은 후 각 얼굴 영상을 구별할 수 있는 공간에 대한 투영을 통하여 인식에 이용한다. 템플릿 매칭에 기반한 방법은 몇가지 유사도 정의를 이용한 것이다. 또한 얼굴 영상에 대한 전처리 과정이 인식에 끼치는 영향도 분석한다. 본 논문은 두가지의 얼굴 영상 인식기술의 비교를 통하여 얼굴 영상의 인식에 대한 유용한 도구로서 에지영상을 이용한 KL변환 방법이 더 우수함을 보인다.
고해상도 위성영상을 이용하여 수치지도를 제작함에 있어 가장 큰 문제점은 레스터 자료인 위성영상에서 경계검출을 통해 벡터자료의 형태로 제작하는 어려움이 있다. 본 연구에서는 경계검출을 통하여 위성영상에서 지형의 경계를 검출해내고, 이를 스크린 디지 타이징 기법을 적용하여 벡터라이징 한 후 나타난 결과를 국토지리정보원의 수치지도와 비교하여 정확도를 비교ㆍ평가하였다. 대상 범위는 대전광역시 유성구 가정동 일부지역을 IKONOS로 촬영된 공간해상도 1m의 위성영상을 사용하였다. 위성영상의 전처리는 기하보정과 정사보정을 거친 후 영상강조를 하였고, 여러 가지의 필터링을 적용하여 경계검출을 수행하였다. 경계검출 방법 중에 하나인 Sobel 연산자를 적용한 후 축척 1:5,000 수치지도와의 중첩을 통하여 표준편차(Root Mean Square Error : RMSE)를 산출하여 비교ㆍ분석하였다. 그리고 스크린 디지타이징 기법을 적용하여 추출한 벡터자료를 건물, 도로 및 임야로 분류하여 수치지도와 중첩하여 정확도를 분석하였다. 그 결과 건물과 도로의 경우에는 공공측량 작업규정에서 정하고 있는 축척 1:5,000의 평면위치 허용오차 기준을 만족하고 있지만, 임야의 경우는 축척 1:10,000 이상의 허용오차기준에 만족되고 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 전기자동차의 효율적인 구동을 위해 3상 전압 형인버터를 기존 삼각파비교방식의 PWAM 기법을 탈피하고 공간벡터 비교방식의 새로운 PWAM 기법을 제안한다. 공간벡터 변조방식의 장점인 자유도가 높은 특징을 살려 3상 전압형 인버터의 스위칭절환이 최소로 이루어지도록 벡터인가시간과 스위칭 룩업테이블을 설계하고, 시뮬레이션 및 실험 해석을 통해 유효성을 검증한다.
정보 검색 시스템에서 사용되고 있는 벡터 공간 모델은 벡터 유사도 계산 속도에 따라 전체 시스템의 성능에 많은 영향을 미친다. 본 논문에서는 문서 유사도 계산 성능을 향상시키기 위하여 GPU(Graphic Processing Unit)를 이용하는 CUDA프레임워크에서 병렬처리 연산을 구현하였으며, CPU(Central Processing Unit) 환경에서의 연산 속도와 비교했을 때 최대 15배의 성능 향상 효과가 있음을 확인하였다.
얼굴의 중요한 특징부분을 잘 나타내는 깊이 에지 정보를 사용하면 표정과 조명변화로 인한 얼굴 픽셀의 밝기 값 변화에 대해 강인한 특징벡터를 생성할 수 있다. 본 논문에서는 깊이 에지(depth edge)를 이용한 새로운 특징벡터를 제안하고 그 유용성에 대하여 실험하였다. 새롭게 제안한 특징벡터는 얼굴의 깊이 에지 영상을 수평과 수직 방향으로 투영하여 얻어지는 에지 강도 히스토그램을 이용하기 때문에 얼굴의 움직임으로 인한 변형에 영향을 받지 않는다. 또한, 실시간 검출과 인식이 매우 용이하다. 제안한 깊이 에지 기반 특징벡터와 백색광 영상의 픽셀 값 기반 특징벡터에 대해 부공간 투영기반의 얼굴인식 알고리즘을 적용하여 성능을 비교 평가하였다. 실험 결과, 얼굴의 깊이 에지에 기반한 얼굴인식이 기존의 백색광만을 이용한 방법에 비해 높은 인식성능을 보였다
본 논문은 평면과 공간에서 두 벡터의 곱에 대한 역사적 발달 과정을 살펴보고, 이를 바탕으로 벡터의 내적과 외적을 연결하기 위한 교육적 시사점을 도출하였다. 역사적 분석의 결과, 평면에서 방향이 다른 두 선분의 곱을 정의하려는 노력은 두 선분의 길이의 곱과 방향각의 합이라는 기하학적 의미와 함께 복소수의 연산 규칙을 확립함으로써 복소수를 수학적 대상으로 승인하는 계기를 제공하였음을 확인하였다. 또한 3차원 공간에서 방향이 다른 두 선분의 곱을 정의하려는 노력은 사원수의 도입을 이끌었으며, 사원수의 곱으로 나타나는 실수부분과 벡터부분이 각각 벡터의 내적과 외적의 현대적인 정의로 발전하였음을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 토대로 기하학적 관점에서 벡터의 내적과 외적을 각각 다른 방식으로 정의하여 서로 관련이 없는 것으로 인식하도록 만드는 현재의 전개방식에 대해 반성하고, 이 두 곱을 연결시키기 위한 한 가지 방안을 제시하였다.
지금까지 제안된 분산 고차원 색인의 대부분은 균일한 분포를 가지는 데이터 집합에서 좋은 검색 성능을 나타내나, 편향되거나 클러스터를 이루는 데이터의 집합에서는 그 성능이 크게 감소된다. 본 논문은 강하게 클러스터를 이루거나 편향된 분포를 가지는 데이터 집합에 대한 분산 벡터 근사 트리의 k-최근접 검색 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 기본 아이디어는 전체 데이터를 클러스터링하는 상위 트리의 말단 노드가 담당하는 데이터 공간의 크기를 계산하고, 그 공간 상의 특징 벡터를 근사하는 데 사용되는 비트의 수를 달리하여 벡터 근사의 식별 능력을 보장하는 것이다. 즉, 고밀도 클러스터에는 더 많은 수의 비트를 할당하는 것이다. 우리는 합성 데이터와 실세계 데이터를 가지고 분산 hybrid spill-tree와 기존 분산 벡터 근사 트리와의 성능 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과는 확장된 분산 벡터 근사 트리의 검색 성능이 균일하지 않은 분포의 데이터 집합에서 크게 향상되었음을 보인다.
지리 정보에 관련된 많은 시스템이 벡터 데이터만을 다루고 있으나 정보의 종류에 따라 벡터 데이터 뿐 아니라 래스터 데이터를 다루는 것이 필요하다. 본 논문에서는 OMEGA라는 공간 객체 관리 시스템에서 래스터 형태의 공간 정보를 처리하는 래스터 처리기를 설계하고 구현한다. 먼저 공간 객체 관리 시스템의 저장 시스템 안에 저장될 래스터 정보의 데이터 구조를 정의하고, 이를 클래스 라이브러리의 형태로 구현하여 응용 애플리케이션의 작성 시 사용할 수 있도록 하였다. 그리고, 래스터 정보를 추출하기 위한 질의문 작성에 포함되는 질의 연산 및 관련 모듈을 구현하고 이를 공간 객체 관리 시스템의 질의 수행기에 삽입하여 래스터 정보에 대한 질의를 처리할 수 있도록 하였다. 마지막으로, 실험에 대한 결과도 제시한다.
본 논문에서는 입력 영상 열에서 얼굴 영역을 추출하고, 영역 내 특징점들의 움직임 벡터를 원근 움직임 모델에 정합하여 얼굴 영역을 추적하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 계층적 형판정합을 이용하여 얼굴 영역을 추출하고, 해당 영역에서 DoG 반응의 국부최대치를 찾아 특징점을 구한다. 그리고 최소제곱추정기법을 이용하여 각 특징점에서 얻어진 움직임 벡터를 원근 모델에 정합한다. 제안된 방법은 선별된 특징점에서 움직임 벡터를 계산함으로써 연산량을 줄일 수 있었고, 원근 움직임 모델을 이용함으로써 잡영에 강한 특성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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