이 논문에서는 다중사용자 (multi-user) 다중안테나 (multiple-in multiple-out : MIMO) 시스템을 위한 전송기법을 제안한다. Costa가 증명한 더티페이퍼코딩 (dirty-paper coding: DPC)이론에 따르면 송신기가 수신기의 가우시안 분포를 갖는 간섭 신호를 알고 있는 경우 간섭 신호에 상관 없이 채널 캐패시티를 얻을 수 있음이 알려져 있다. 단독사용자 채널의 경우 간단하며 효율적인 DPC기법들이 알려져 있으나 다중사용자 환경에는 실제 구현하는데 있어 복잡도와 관련해 많은 문제를 가지고 있다. 이 논문에서 우리는 다중사용자 환경에서 송신기에 알려진 갑선신호를 효율적으로 제어할 수 있는 네트워크 채널 행렬 삼각화 (network channel matrix triangulation: NMT)기법을 제안하고자 한다. 제안하는 NMT 알고리즘은 다중사용자 MIMO 채널을 서로 독립된 병렬의 Single-input Single-output (SISO) 채널들로 변환하여 단독사용자 환경을 위해 제안되어 있는 기존 DPC기법들을 다중사용자 환경에서도 사용 가능케 한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 알고리즘이 다중사용자 환경의 채널 캐패시티에 거의 접근함을 보일 것이다.
영상 기반 3차원 모델링은 카메라로부터 획득된 영상을 입력으로 하여 3차원 그래픽 모델을 생성하는 기술로 고가형 3D 스캐너의 대체 기술로 연구되어지고 있다 본 논문에서는 스테레오 보정 카메라를 이용한 영상 기반 3차원 모델링 시스템을 제안한다. 3차원 모델을 생성하기 위한 제안 알고리즘은 카메라 보정 단계, 3차원 좌표 복원 단계 3차원 좌표 등록 단계로 이루어진다. 카메라 보정 단계에서는 영상 획득용 카메라에 대한 카메라 행렬을 계산하며 3차원 좌표 복원 단계에서는 스테레오 영상의 일치점으로부터 삼각측량법에 의해 3차원 좌표를 복원한다. 3차원 좌표 등록 단계에서는 개별적으로 복원된 3차원 좌표의 단일 모델을 생성하기 위한 기준 좌표로의 변환을 추정하여 최종 3차원 모델을 생성한다 실험 결과 제안 알고리즘이 비교적 정확하게 .B차원 모델을 생성함을 확인하였다.
본 논문에서는 반투영 거울을 사용하여 원하는 출력물을 허공에 디스플레이 하는 방식의 전시물 안내 시스템을 제안한다. 관람객이 전시물을 관람시 즉각적인 정보 획득이 가능하도록, 전시물에 대한 설명을 전시물 주변에 출력한다. 이를 위해 본 논문에서는 세 가지 문제를 해결한다. 첫째, 실시간 입력 카메라영상을 사용하여 위치 추적을 한다. 이를 통하여 고정된 전시물뿐만 아니라, 유동적인 전시물에도 사용이 가능하다. 둘째, 실시간으로 계산되어진 대상의 위치좌표를 이용하여 결과물을 출력할 때, 자연스러운 이동을 위하여 병렬처리를 통한 추적 알고리즘을 사용한다. 셋째, 공간 증강 현실 시스템제작을 위해 전시 공간 앞면에 반투영 거울을 설치하는데, 설치된 거울의 기울기로 인하여 생기는 왜곡은 반사 변환 행렬을 사용하여 보정한다. 본 논문의 제안 시스템은 전시물에 대하여 관람자의 호기심을 유발하며, 쉽고 즉각적인 설명을 통하여 관람자가 전시물에 대한 정보를 쉽고 빠르게 획득하도록 한다.
차량대수, 속도, 대기행렬길이, 정체 및 유고 검지 등의 실시간 교통 정보를 얻기 위하여 현재 영상처리기술(Image Processing technique)이 기존의 루프검지기(Loop Detector)가 갖는 여러 단점들을 보완하는 효과적인 대체검지기로 널리 인식되고있다. 그러나 현재 사용되는 대부분의 영상검지기는 아주 작은 영역에서의 흑백 강도값(gray level)를 사용하며, 따라서 검지기의 정확도는 취급하는 영상의 화질에 크게 영향을 밭을 뿐만 아니라 3차원 실제 공간이 2차원 영상평면으로 표출되므로 생기는 투시사영(perspective projection)문제에 효과적으로 대처할 수 없다. 이런 문제 때문에 현재 영상검지기는 가능한 한 높게 그리고 도로면에 수직으로 카메라를 설치하여 가능한 한 평면화 된 2차원의 영상을 얻어 처리한다. 그러나 이는 한대의 검지기가 포함할 수 있는 영역이 매우 작을 뿐만 아니라, 가능한 한 카메라를 높게 설치해야 하므로 현실적으로 많은 어려움이 따른다. 본 연구에서는 카메라의 설치 위치 또는 각도에 따라 인식율의 정확도에 큰 차이를 보이는 기존의 알고리즘에서 탈피하여, 낮은 위치에 설치할 때 나타나는 투시사영 문제 및 물체 영상의 일부가 가려져 다음 물체의 인식이 곤란한 문제 등을 해결하기 위한 새로운 방법을 제시하였다. 본 연구에서 제시된 방법은 차량의 검지뿐만 아니라 차량의 위치, 3차원 공간에서의 차량의 관계 등에 관한 정보를 얻을 수 있으며, 사용된 알고리즘은 3차원 공간에서의 물체 인식에 우수한 확장된 Hough Transform에 기초하고 있다.
Brewster 각으로 양면이 가공된 $Cr^{4+}$ : YAG 결정이 장치된 Z자형 공진기의 안정영역에 대하여 열 렌즈 효과를 고려하지 않았을 때와, 고려하였을 때의 경계값의 해석적 해를 구하였다. 또한 수차 변환 행렬들을 사용하여 공진기의 안정성, 빔 허리, 그리고 비점수차 보상에 대한 열 렌즈 효과가 미치는 영향도 알아보았다. 결정이 오목거울 사이의 중간 위치에 놓이고, 오목거울과 반사거울 및 출력거울의 거리가 같을 때에는 공진기의 안정영역에 미치는 열 렌즈 효과의 영향은 적으나, 빔 허리는 반사거울에서 구결면보다 자오면에서의 영향이 더 크므로 열 렌즈 효과가 있을 때의 비점수차 보상은 더 어려워진다. 이러한 결과는 Kerr 렌즈 모드 잠금에서도 열 렌즈 효과가 고려되어야 함을 보인다.
본 연구는 학교 현장에서 빈번하게 일어나지만 체계적인 기준 없이 이루어지는 교사의 자리 배치와 그에 따른 교우관계 형성의 관계성을 밝히려는 목적이 있다. 이런 목적을 달성하기 위하여, 2016년에 일반계 고등학교 3학년 문과반 학생 28명을 대상으로 2차에 걸쳐 교우관계에 관한 설문조사를 실시하였다. 설문조사 결과를 네트워크 분석을 실시하여 하위네트워크, 구조적 공백, 친밀도가 가장 낮은 학생을 확인할 수 있었으며, 물리적 자리배치를 인접행렬로 변환하여 학생간 친밀도와의 차이검정을 실시하였다. 사회 네트워크 분석을 위하여 Ucinet 6.0 프로그램을 사용하였으며, 차이검정 통계를 위하여 SPSS Ver. 20.0을 사용하였다. 연구결과 학급 내 자연스럽게 형성된 하위네트워크가 4개가 존재하였고, 친밀도가 가장 낮은 학생 1명을 확인할 수 있었다. 그 학생을 구조적공백을 가진 학생 주변에 위치시켰을 때 긍정적인 교우관계가 형성되었음을 확인할 수 있었다.
본 논문의 목적은 자율주행을 위하여 카메라와 라이다를 이용하여 객체를 검출하고 각 센서에서 검출된 객체를 late fusion 방식으로 융합을 하여 성능을 향상하는 것을 목적으로 한다. 카메라를 이용한 객체 검출은 one-stage 검출인 YOLOv3을, 검출된 객체의 거리 추정은 perspective matrix를, 라이다의 객체 검출은 K-means 군집화 기반 객체 검출을 각각 이용하였다. 카메라와 라이다 calibration은 PnP-RANSAC을 이용하여 회전, 변환 행렬을 구하였다. 센서 융합은 라이다에서 검출된 객체를 이미지 평면에 옮겨 Intersection over union(IoU)을 계산하고, 카메라에서 검출된 객체를 월드 좌표에 옮겨 거리, 각도를 계산하여 IoU, 거리 그리고 각도 세 가지 속성을 로지스틱 회귀를 이용하여 융합을 하였다. 융합을 통하여 각 센서에서 검출되지 않은 객체를 보완해주어 성능이 약 5% 증가하였다.
본 논문에서는 새로운 비지도 특징 선별 기법을 제안한다. 기존 비지도 방식의 특징 선별 기법들은 특징을 선별하기 위해 가상의 레이블 데이터를 정하고 주어진 데이터를 이 레이블 데이터에 사영하는 회귀 분석 방식으로 특징을 선별하였다. 하지만 가상의 레이블은 데이터로부터 생성되기 때문에 사영된 공간이 비슷하게 형성될 수 있다. 따라서 기존의 방법들에서는 제한된 공간에서만 특징이 선택될 수 있었다. 이를 해소하기 위해 본 논문에서는 직교 사영과 저랭크 근사를 이용하여 특징을 선별한다. 이 문제를 해소하기 위해 가상의 레이블을 직교 사영하고 이 공간에 데이터를 사영할 수 있도록 한다. 이를 통해 더 주요한 특징 선별을 기대할 수 있다. 그리고 사영을 위한 변환 행렬에 저랭크 제한을 두어 더 효과적으로 저차원 공간의 특징을 선별할 수 있도록 한다. 이 목표를 달성하기 위해 본 논문에서는 비용 함수를 설계하고 효율적인 최적화 방법을 제안한다. 여섯 개의 데이터에 대한 실험 결과는 제안된 방법이 대부분의 경우 기존의 비지도 특징 선별 기법보다 좋은 성능을 보여주었다.
본 연구에서는 정상상태의 단일 주파수에서의 임의의 음압분포로 조화가진되 는 3차원 정방형 밀폐계 음장의 경우에 대한 능동제어를 시도함으로써 사무실과 같은 실내 공간에 대한 능동적 소음저감의 응용 가능성을 검토하고자 하였다. 또한 변환기 의 위치선정을 위하여 상태공간 모드 모델의 모드 근사화에 따른 계수행렬의 요소를 평가함으로써 가제어성과 가광측성을 만족하는 최적한 변환기 (부가음원, 마이크로폰) 의 위치를 선정하였다. 밀폐계 내부의 음압을 저감시키는 목적함수로는 전체 시간평 균 음향 포텐셜에너지를 사용하였으며 폐공간의 음압변동을 이론적으로 규명함으로써 부가적인 음원의 복소세기를 적절히 선정하여 이 음향 포텐셜 에너지의 양을 최소화 시킬 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 물체의 3차원 모델을 복원하기 위하여 거리영상 카메라에서 획득한 다시점 3차원 거리영상을 온라인으로 정합(registration)하는 기술을 제안한다. 3차원 모델 복원을 위하여 거리영상 카메라를 복원하고자하는 물체 주위로 이동하여 연속된 다시점 거리영상과 사진영상을 획득하고 물체와 배경을 분리한다. 분리된 다시점 거리영상의 정합을 위하여 이미 등록된 거리영상의 변환정보 그리고 두 거리영상 사이의 기하정보를 이용하여 정합을 초기화한다. 위 과정을 통해 서로 인접한 거리영상에서 영상 특징점을 선택하고 특징점에 해당하는 거리영상의 3차원 점군을 이용하여 투영 기반(projection-based) 정합을 실시한다. 기하정합이 완료되면 사진영상 간의 대응점을 추적하여 정합을 정제(refinement)하는 과정을 거치는데 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 추적기를 수정하여 대응점 탐색의 속도와 성공률을 증가시켰다. 영상 특징점과 추적된 대응점에 해당하는 3차원 점군을 이용하여 거리영상을 정제하였다. 정합과 정제의 결과를 통해 추정된 변환 행렬과 정합된 대응점들 사이의 거리를 계산하여 정합 결과를 검증하고 거리영상의 사용 여부를 결정한다. 만약 정합이 실패하더라도 경우에도 거리영상을 실시간으로 계속 획득하고 정합을 다시 시도한다. 위와 같은 과정을 반복하여 충분한 거리 영상을 획득하고 정합이 완료되면 오프라인에서 3차원 모델을 합성하였다. 실험 결과들을 통해 제안한 방법이 3차원 모델을 성공적으로 복원할 수 있음을 확인 할 수 있었고 오차 분석을 통해 모델 복원의 정확도를 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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