본 연구에서, 우리는 상호신호 간 간섭 및 부가적인 백색 가우시안 잡음이 존재하는 디지털 펄스폭 변조 시퀀스에 대하여 추정하는 적응 최우 추정 채널로써 회귀 최소 자승 알고리듬을 유도였으며 회귀 최소 자승 알고리듬은 기존의 최소자승 알고리듬보다 수렴특성이 더 좋음을 알 수 있었다.
최근 공간 데이터베이스의 선택률 추정 문제에 대한 관심이 증가하면서, 데이터분포의 편중, 중복 계산, 메모리 공간 최소화등의 문제를 고려한 다양한 기법들이 제안되고 있다. 그러나 이들 기법들 간의 성능 분석을 통한 비교평가는 이루어지지 않고 있다. 따라서, 이 논문에서는 공간 영역 객체의 범위질의에 관한 선택률 추정 기법인 Min-Skew, 웨이블릿, 누적밀도, 오일러 히스토그램을 비교 분석한다. 즉, 실제 데이터셋을 기반으로 여러 형태의 질의에 대한 성능 비교를 통해 각 기법들을 비교 평가한다. 이 연구 결과는 새로운 기법 도출에 이용될 수 있다.
역사적으로 생명 보험은 상호부조의 형태로 갑작스럽게 어려운 상황이 발생하여도 경제적 어려움으로부터 가정을 지키는 역할을 해 왔다. 이는 평상 시에 만약의 경우를 대비하여 일정 비용을 지불함으로써 한 가정의 보장을 잘 준비하였기 때문이다. 하지만 한 가정의 경제적 상황은 지속적으로 변하기 때문에 시간이 지남에 따라 청약 당시의 보장 상태가 적절히 유지되고 있음을 확신할 수 없게 된다. 따라서 본 연구에서는 가처분 소득 추정 모델 개발을 통해 기존에 생명보험에 가입한 고객의 가처분 소득을 추정함으로써 고객에게 적절한 보장 강화의 기회를 제공하도록 한다.
최근 들어서 휴머노이드 로봇을 비롯한 로봇에 대하여 관심이 증대되고 있다. 이에 따라, 외모를 닮은 로봇 뿐 만 아니라, 사람과 상호 작용을 할 수 있는 로봇 기술의 중요성이 부각되고 있다. 이러한 상호 작용을 위한 효율적이고, 가장 자연스러운 방법 중의 하나가 비전을 기반으로 한 제스처 인식이다. 제스처를 인식하는데 있어서 가장 중요한 것은 손의 모양과 움직임을 인식하는3차원 제스처 인식이다. 본 논문에서는 3차원 손 제스처를 인식하기 위하여3차원 손 모델 추정 방법과 명령형 제스처 인식 시스템을 소개하고, 수화, 지화 등으로의 확장성을 위한 프레임워크를 제안한다.
Ad Hoc 네트워크는 이동하는 노드들이 무선 환경에서 상호 연결되어 네트워크를 구성하는 기술이다. Ad Hoc 네트워크는 패킷 라우팅과 서비스 중에 노드들의 단절 현상이 발생한다. 각 노드들의 위치 정보를 파악하면 이러한 현상을 미리 예측하여 회피하거나 복구하기 쉽다. 일반적으로는 GPS를 이용하여 위치 정보를 파악하지만 본 논문에서는 CPS를 사용하지 않고 전체적인 노드들이 가지고 있는 상대적인 정보만을 이용하여 이동 노드들의 전체적인 위치 정보를 표현하는 방식을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 시스템을 소프트웨어적으로 보완가능 하므로 구축이 간단하고 구축비용을 절감할 수 있다.
마커리스 시스템의 경우 2차원 영상에서 깊이 값을 추정하기 위해서는 스테레오 비젼과 같이 고가의 장비를 통해 깊이 값을 추정하였다. 이에 단안 영상에서 깊이 값을 추정하여 객체를 증강하기 위해 소실점을 추출하고 상대적 깊이 값을 추정한다. 객체 증강에 있어 향상된 몰입감을 얻기 위해서는 가상의 객체들이 거리에 따라 서로 다른 크기로 그려져야 한다. 본 논문에서는 획득한 영상에서 소실점을 생성하고 깊이정보를 이용하여 증강된 객체를 서로 다른 크기로 증강하여 객체간 상호 몰입감을 향상시켰다.
무인 잠수정은 자율 무인잠수정(이하 'AUV' 또는 '자율무인잠수정'을 혼용)과 원격조정잠수정(이하 'ROV'로 지칭)으로 분류를 할 수 있다. ROV는 테더 게이블로 인한 작업 범위의 한계와 운동성능 효율이 떨어지는 단점을 지니고 있어, 테더 케이블이 필요 없는 AUV에 대한 필요성이 증대되고 있다. 추측 항법 시스템인 관성 항법 시스템(inertial navigation system, 이하 'INS'로 지칭)은 외부 도움없이 관성측정 장치(inertial measurement unit, 이하 'IMU'로 지칭)를 활용하여 구성된 시스템을 말한다. IMU는 자이로 스코프(gyroscope), 가속도계(accelerometer), 지자기(magnetic)센서로 구성된 측정 장치로 3개의 센서를 사용하여 상호 보정을 통한 기동 체의 위치, 속도 및 자세 정보를 제공한다. 복합항법시스템은 추측항법시스템이 가지는 누적오차와 측위 항법시스템이 가지는 외부환경에 대한 단점을 상호 보완하는 방법으로 연구가 진행 중이다. 하지만 심해서 또는 해양의 특성에 따라 측위 시스템이 사용되지 못하기 때문에 추측 항법시스템의 다양한 관성 센서를 활용한 상로 보완과 신호처리 방법을 통한 연구 개발이 진행 중이다. 다양한 센서 정보를 통합하는 목적으로 칼만 필터와 같은 최적 필터기법이 보편적으로 사용되고 있다. 칼만 필터는 확률 선형 시스템에 대하여 공정잡음 및 측정 잡음이 가우시안 확률 분포를 따를 때 최적의 추정자가 된다. 또한 가우시안 조건을 만족하지 않는 경우에도 선형 추정자 중에 추정 오차의 분산이 가장 작은 추정자이다. 칼만 필터가 최상의 성능을 발휘 하려면 공정잡음과 측정 잡음의 실제 값을 정확히 알아내는 것이 중요하다. 잡음 수준에 대한 정보가 부정확 할 경우 칼만 필터는 발산 할 수 있기 때문에 시스템에서 잡음 수준의 공산은 칼만 필터의 최적 이득을 결정하는 중요한 요소로 추정치에 큰 영향을 준다. 따라서 칼만 필터를 추측항법시스템에 적용 시킬 경우 실제 모텔의 잡음 공분산을 정확히 추정할 수 있는 기법이 요구된다. 추측항법시스템은 다양한 센서를 활용하기 때문에 움직이는 기동 표적에 적용시 잡음공분상이 변하기 때문에 항법시스템이 저하 될 수 있다. 본 연구에서는 다양한 센서를 융합하여 해양 생체 로봇의 정밀 자세 제어가 가능한 시스템을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 센서 노드의 위치를 추정하기 위해 서로 다른 센서노드의 신호세기를 기록한 RSS table을 활용하여 노드가 존재하는 영역을 추정하고, 해당 영역에 속하지 않는 공간을 순차적으로 제거하는 cooperative localization 알고리즘을 제안한다. 각각의 센서노드는 신호세기를 모니터링 하고, 신호세기의 범위에 따라 센서노드의 존재 가능 영역을 배제하게 되며 최종적으로 존재 가능 영역의 중심(centroid)을 노드의 위치로 추정하게 된다. 이러한 과정은 RSS table에 기록된 모든 노드들에 대해 반복적으로 적용되고 이를 통해 미지의 노드들에 대한 정밀한 위치추정이 가능하다.
본 논문에서는 트래커(tracker)라고 불리는 자기센서 내장 모션캡쳐 장치(장치명 INSIDETRAK)로 취득한 모션 데이터를 이용하여 캐릭터를 애니메이션하는 방법에 대해 기술한다. 이 방법은 PC를 이용하여 간단히 취득되는 저해상도의 위치 데이터를 스플라인 보간법에 의해 보간하고, 추정된 위치를 제약으로 inverse kinematics 방정식을 풀어 연속적인 동작을 재현한다. 이 기술은 최소의 모션 데이터로 리얼리스틱한 움직임을 재생하는 것이 가능하며 그 결과를 상호작용이 가능한 인터페이스에 적용시키거나 실시간 애니메이션에 활용하는 것이 가능하다.
정합장처리(matched-field processing)는 실제 음향자료와 복제음장과의 공간 coherence를 이용한 음장의 역추정 방법이다. 광대역 스펙트럼을 가지는 음원의 경우 협대역 단일 주파수별로 정합장 출력을 계산한 후, 각 출력을 더하는 incoherent 광대역 정합장처리를 사용하였으나, 그 경우 수신기들과 주파수들간의 상호 공간과 주파수 정보를 사용치 못하므로 음원 위치추정 성능이 저하된다. 본 논문에서는 광대역 스펙트럼의 여러 주파수를 사용하여 확장된 CSDM(cross-spectral density matrix)을 구성하여 coherent 정합장처리를 구현하고, 각 정합장처리 기법에 대한 음원 위치추정 성능을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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