항공라이다시스템은 산림영역의 수직구조에 대한 공간정보를 효율적으로 제공하므로 다양한 산림연구에 이용되어왔다. 수목의 고도는 산림생체량과 같은 산림정보를 유추하기 위한 필수적인 요소로 산림의 지형을 모델링하여 추정할 수 있다. 산림지형은 산림영역에서 획득된 라이다데이터에서 추출된 지면점을 보간하여 추정되므로 지면점 분류를 위한 신뢰성 높은 필터링 방법이 요구된다. 이에 본 연구는 다양한 특성을 갖는 산림영역의 라이다데이터에 세 종류의 대표적인 필터링 방법들을 적용하여 지면점 분류오차 및 필터링 성능을 정량적으로 결정하고 오차발생 원인을 분석하였다. 분석한 결과로 나타난 상호보완적인 특성에 착안하여 개별 필터링의 결과를 융합하여 성능개선의 여부를 확인하였다. 융합을 통해 대상지역의 특성에 따라서 다르지만 성능지표가 최대 10% 이상 개선되어 모든 지역에서 안정적으로 양호한 성능을 보였다. 또한 분류된 지면점으로부터 DTM을 생성하고 검증 데이터와 비교한 결과 약 17 cm 내외의 RMS 오차를 보였으며, 이는 산림정보 추출에 충분히 활용 가능한 것으로 판단된다.
줄넘기와 같은 반복적인 운동들의 횟수를 측정하는 방법은 다양하다. 그 중 대표적으로 가속도 센서의 가속도 값 또는 자이로스코프 센서의 각속도 값을 이용하여 파형과 데이터의 특징을 추출하고 선택한 후 선택한 특징을 알고리즘에 적용하여 측정하는 방법이 있다. 하지만 고정되지 않고 유동적인 운동들은 다양한 변수가 존재한다. 이러한 경우의 수를 하나의 센서만으로 찾기 쉽지 않으며, 잡음과 진동에 취약한 가속도계와 드리프트 현상이 발생하는 각속도의 문제점으로 인하여 정확한 줄넘기 개수를 세는데 다소 정확도가 떨어지는 현상이 발생한다. 본 논문에서는 기존의 방식인 단일 센서만의 값으로 회전운동을 검출하는 방법의 문제점을 개선하기 위해 가속도와 각속도의 데이터값에 상보 필터를 적용하고, 가속도와 각속도 값이 상호보완 하여 서로의 문제점을 최소화하여 보다 정확한 개수를 측정할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 센서 값의 특징만을 보고 판단하는 방법과 비교하여 정확하게 줄넘기 개수를 측정하는 것을 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권5호
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pp.1079-1094
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2014
상호정보 (mutual information)를 이용한 변수 선택법은 반응변수와 설명변수간의 선형적인 연관성뿐만 아니라 비선형적인 연관성을 감지하며, 설명변수 사이의 연관성도 고려하는 좋은 변수선택 방법이다. 하지만 고차원 자료에서 상호정보를 추정하기가 쉽지 않아 이에 대한 연구가 필요하다. Cai 등 (2009)은 조건부 상호정보를 이용한 전진선택법과 가지치기법을 이용하여 이러한 문제를 해결하였으며, 마이크로어레이 자료와 같은 고차원 자료에서 조건부 상호정보를 이용한 변수 선택법으로 선택된 변수들로 구성된 SVM의 분류 성능이 SVM-RFE 및 기존의 필터링 방법으로 선택된 변수들로 구성된 SVM의 분류 성능보다 뛰어남을 보였다. 하지만 조건부 상호정보를 추정할 때 사용된 Parzen window 방법은 변수의 수가 많아질수록 변수 선택 시간이 길어지는 단점으로 인해 이에 대한 보완이 필요하다. 본 논문에서는 조건부 상호정보 계산 시 필요한 설명변수의 분포를 다변량 정규분포로 가정함으로써 변수선택을 위한 계산시간을 단축시키며 동시에 변수선택의 성능을 향상시키고자 한다. 반면, 설명변수의 분포를 다변량 정규분포로 가정한다는 것은 강한 제약이 될 수 있으므로 이를 완화시킨 Edgeworth 근사를 이용한 조건부 상호정보 기반의 변수 선택법을 제안한다. 실증분석을 통해 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 살펴보았으며, 기존의 조건부 상호정보 기반 변수 선택법에 비해 계산 속도나 분류 성능 면에서 우수함을 보였다.
위치 센서를 기반으로 하는 디지털 지도의 구축과 이로부터의 도로의 추출과 같은 생성물의 정확도는 센서의 위치 정확도에 좌우되며, 센서의 위치결정을 위하여 GPS, 토탈스테이션, 레이저거리계 등 다양한 거리측정시스템들이 사용되어 왔다. 일반적으로 거리측정시스템들은 주위 다양한 환경에 따라 신호단절 및 감퇴의 문제점과 낮은 시간해상도를 가지고 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 관성 장치와 같은 자동 항법 장치를 이용하여 상호 보완 및 통합하여 IMU/Range 통합 시스템을 구성 할 수 있다. 본 논문에서는 항법 및 측지분야에서 성공적으로 사용되어 왔던 선형필터인 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF)의 문제점을 지적하고, 비선형 변환과 선택된 시그마 포인트를 이용한 시그마 포인트 칼만 필터(sigma point Kalman filter, SPKF)와 비가우시안 가정과 샘플링 방식의 파티클 필터(Particle filter, PF) 등 두가지 비선형 필터를 구현하고, 시뮬레이션을 수행하여 그 결과를 확장 칼만 필터의 경우와 비교하였다. 시뮬레이션의 거리측정시스템으로 GPS와 토탈스테이션이 사용되었고 IMU의 경우, 정밀도 레벨에 따른 일반적인 3가지 센서(IMU400C, HG1700, LN100)가 선택되었다. 모든 IMU와 거리측정시스템에 대해서 샘플링 기반의 비선형 필터인 SPKF와 PF가 EKF에 비해 통계 결과에서 향상된 위치 결과를 보여 주었으며 특히 거리측정시스템의 갱신간격이 길어질수록(1초$\rightarrow$5초) 비선형 필터의 우수성이 나타났다. 따라서 저가형 위치센서의 경우, 비선형 필터를 적용하여 센서 위치의 정확도를 높일 수 있는 것으로 판단된다.
본 논문에서는 자동 지문 인식 시스템을 구성하기 위하여 MSF에서 위상 신호만으로 상관이 가능한 POC를 기본 시스템으로 하여, 입력 지문 영상에서 위상 신호를 추출하고 기준 지문 영상의 순환 고조파 필터와 2차원 위상 신호 정합을 시키는 방법을 통해 회전 불변 지문 인식 시스템을 구현하였다. 지문 영상은 내부 전반사 모드로 동작하는 프리즘을 통해 얻고, 지문 영상에 대한 2차원 주파수 발생은 광학적으로 수행하고 위상 신호 추출은 디지털 시스템을 이용하는 광-디지털 하이브리드 형태로 광학의 실시간 병렬 처리 특성과 디지털 알고리즘의 유연성 및 정확성을 상호 보완적으로 이용하였다.
의료 영상은 환자에 대한 해부학적인 진단 정보를 얻기 위한 영상으로 정확한 병변 인식과 판단을 위해서는 조직별 분할이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 T1 강조 영상 그리고 T2 강조 영상, PD 영상의 특징을 상호보완적으로 이용한 자동적인 영상 분할 방법을 제안한다. 제안한 분할 알고리듬은 PD 영상으로부터 대뇌마스크를 획득하고, 대뇌마스크를 T1 과 T2, PD의 입력 영상에 씌워 각각의 대뇌 영상을 획득하여 T1과 T2, PD를 축으로 하는 3차원 공간상에서 스케일 스페이스 필터링과, 3차원 클러스터링을 이용하여 대뇌 내부조직에 해당하는 클러스터를 찾아서 분할에 이용한다. 대뇌 영상분할은 이들 클러스터의 중심 값을 FCM 알고리듬의 초기 중심 값으로 두고 FCM 알고리듬을 이용하여 분할한다. 제안한 분할 알고리듬은 정확한 클러스터의 중심 값을 계산함으로 초기 값의 영향을 많이 받는 FCM 알고리듬의 단점을 보완하였고 다중 스펙트럼 영상의 특성을 조합하여 분할에 이용함으로 단일 스펙트럼 영상만을 이용하는 방법보다 향상된 분할 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문은 4개의 BLDC 모터를 이용한 쿼드콥터 무인비행체의 센서 신호 성능 개선을 위해 진동에 강인한 센서융합 방식을 제안하고 이를 기반으로 하여 자세제어를 위한 개선된 PID 제어 기법을 제안한다. 쿼드콥터의 자세추정을 위해 사용하는 가속도 센서와 자이로 센서 각각의 특성에서 나타나는 단점을 상호 보완하고 모터에서 발생하는 진동의 영향을 최소화하도록 상보필터를 적용하여 두 센서를 융합하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 센서 융합 방식은 쿼드콥터의 방진을 위해 일반적으로 사용되는 이동평균 필터나 저역통과 필터에 비해 진동에 더욱 강인하고 지연이 적은 결과를 얻을 수 있었다. 또한 쿼드콥터의 자세 제어를 위해 일반적으로 사용되는 PID 제어 중 D 제어 성분을 추정된 각도의 변화량을 이용하는 대신 자이로 센서를 사용하는 쿼드콥터의 특성에 맞게 자이로 센서 출력을 사용하는 방식을 제안하여 사용함으로써 자세 제어 오차를 줄일 수 있고 자세 제어의 안정화가 보다 용이하게 이루어질 수 있음을 확인하였다.
스쿼트는 장소에 제약 없이 효과적으로 하체 근력을 증진시킬 수 있는 운동이다. 스쿼트 시 잘못된 자세로 인한 부상이 빈번하게 발생하고 있으며, 부상을 예방하기 위해서는 적절한 각도를 유지하며 운동하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 허벅지에 착용된 단일 관성 센서 모듈을 이용하여 스쿼트 각도를 측정할 수 있는 시스템을 개발하고 검증하였다. 스쿼트 각도를 측정하기 위해 각 관성 센서(가속도 센서, 자이로 센서)의 장단점을 상호 보완 하는 상보필터 알고리즘을 사용하였고, 임상 실험을 통해 각 상보필터 계수에 따른 스쿼트 각도의 정확도를 평가하였다. 분석 결과, 최적의 상보필터 계수를 기반으로 계산된 스쿼트 각도는 측각기에서 측정한 각도와 상관 계수 0.623와 편향 오차 -5.6°로 유의한 상관관계를 보였다.
Zeolite의 일종인 clinoptilolite를 담배필터 첨가제로 활용하는 연구를 하였다. 입자크기 30 $\pm$ 5 A.S.T.M. mesh의 clinoptilolite와 charcoal 1 : 1 (V/V)로 혼합하여 삼중필터의 cavity부분에 충진했을 때, 1. Cellulose acetate필터에 비하여 nicotine 35%, T.P..M.22%를 감소시켰으며, 2. Gas phase중 n-amyl alcohol등 aliphatic compound와 furan등 cyclic compound를 cellulose acetate filter에 비하여 60$\pm$ 5%를 감소시켰다. 3. Charcoal의 removal efficiency는 40-50% clinoptilolite의 10-20%에 비하여 큰 값이였지만 charcoal은 분자량이 큰 aromatic compound의 removal efficiency가 50$\pm$5%로서 aliphatic compound의 removal efficiency 40: 5%보다 큰 값이였음에 비하여 clinoptilolite는 alcohol과 ketone계열의 분자갹이 작은 화합물의 removal efficiency가 15-20%로 cyclic compounds의 removal efficiency 10-15%에 비하여 보다 큰 값이었다. 이 두물질의 gas phase성분의 흡착기능은 상호 보완적임을 알 수 있었다.
한방의학에서 절진에 속하는 맥진은 28가지의 맥상 분석 방식을 기존의 아날로그 시스템에 적용하여 사용하였다. 그러나 아날로그 시스템은 ECG (Electrocardiogram)와 같은 특징점 추출방법을 이용해 맥파를 분석하는데 특징점 추출방법과 입력 신호의 과도한 증폭으로 맥파의 Clipping현상이 발생되어 맥파의 모양을 정확하게 분석할 수 없는 문제점들이 발생되었다. 본 논문에서는 이러한 아날로그 맥진기 시스템에 문제점을 보완하기 위한 방안의 하나로 전자 맥진기 시스템의 중요한 부분이라 할 수 있는 디지털 필터를 설계하기 위하여 신호의 특징점 추출을 위한 C-spline 보간법을 이용하고, signal modeling에 Prony's method로 디지털 필터를 설계하는 방법을 제안 하였다. 또한 기존의 아날로그 시스템에 맥파 분석 방법의 문제점을 보안하기 위한 전자 맥진기 시스템을 구성하여 새로운 맥파 분석 알고리즘과 아날로그 시스템에서 분석이 어려웠던 맥파의 모양 분석 알고리즘을 제안하였다. 증폭 단 이후 제안된 필터 설계방법을 이용하여 구성된 전자 맥진기 시스템의 출력 값이 아날로그 맥진기의 출력 파형과 아주 유사하면서 파형이 깨끗한 신호를 얻을 수 있어 설계방법의 적합성을 확인 하였고, 제안된 알고리즘에 의한 맥파 분석 결과가 아날로그 시스템의 맥파 분석 보다 정확한 맥파를 분석할 수 있었음을 확인할 수가 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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