통행자들에게 과거, 실시간 혹은 예측 노선 정보 제공을 위한 정보 생성과 교통정보에 의한 교통영향 분석이 가능한 시뮬레이션 프로그램 개발에 관한 연구가 ITS 분야의 활발한 연구와 함께 과거 10여년에 걸쳐 진행되어 왔다. 또한 링크기반(link-based)이 아닌 경로기반(Path-based)인 동적 확률적 노선배정 기법이 ITS 정책의 교통체계 상의 영향을 분석하는데 적합성이 높고, 또한 현실적 현상에 대한 설명력이 높다고 고려되어 이 분야에 대한 연구가 역시 활발해지고 있다. 이와 같은 현실적 노선정보의 생성, 교통체계분석을 위한 시뮬레이션 프로그램 개발 및 확률적 노선배정 기법 개발을 위한 핵심적 알고리즘 중의 하나가 합리적인 다경로 탐색 알고리즘인 것이다. 다경로 탐색 알고리즘에 대한 필요성과 요구가 커짐에 따라 현재까지 K-shortest path 알고리즘에 관하여 여러 학자들이 연구하여 왔다. 기존 연구 대부분의 알고리즘이 링크 제거 방법, 링크 저항가중 방법 및 시뮬레이션 방법에 의한 것이거나, 노선선택의 기준을 다양하게 변화시키는 방법 등을 적용하여 다경로를 탐색하는 방법을 제안하였다. 하지만 아직도 이 중에 어떠한 방법도 학자들 간에 공론화되어, 실무적으로 보편화되어 적용하는 방법은 없다고 고려된다. 본 연구에서는 기존의 K-shortest 탐색 알고리즘보다는 좀 더 행태적 접근방법을 접목시키는 다른 접근방법을 제안하였다. 즉 링크를 제거하는 등과 같이 교통 네트워크를 변경하지 않으며, 링크의 속성을 임의적으로 변경하지도 않으면서, 노선 선택의 동일한 기준을 일관되게 적용하면서도 다경로를 탐색하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘의 핵심은 각 노드에 도달하는 각 방향별 경로에 대해 "이성적 한계범위(rational upper boundary)"라는 통행자들의 행태적 개념을 도입하여, 합리적인 대안 경로의 집합을 선정하는 방법인 것이다. 기존에 개발된 수정형 덩굴망 최단경로 탐색 알고리즘을 기반으로 한 다경로 생성 알고리즘을 제안하였다. 또한 본 논문에서는 다경로 생성 알고리즘의 개념의 이해를 돕기 위해 단순 네트워크를 예제로 합리적 대안경로 집합을 역추적 생성하는 과정을 단계별로 추가 설명하였다.
스마트폰의 대중화로 인하여 앱 마켓 시장이 급속도로 성장하였다. 이로 인하여 하루에도 수십개의 새로운 앱들이 출시되고 있다. 이러한 앱 마켓 시장의 급격한 성장으로 인해 사용자들은 자신이 흥미를 가질만한 앱들을 선택하는데 큰 어려움을 겪고 있어 앱 추천 방법에 대한 연구에 많은 관심이 집중되고 있다. 기존 연구에서 협력 필터링 기반의 추천 방법들을 제안하였으나 이는 콜드 스타트 문제를 지니고 있다. 이와는 달리 컨텐츠 기반 필터링 방식은 콜드 스타트 문제를 효율적으로 해소할 수 있는 방법이지만 앱설명에는 광고, 공지사항등 실질적으로 앱의 특징과는 무관한 노이즈들이 다수 존재하고 이들은 앱 사이의 유사관계를 파악하는데 방해가 된다. 본 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위하여 앱 설명에서 노이즈에 해당하는 설명들을 자동으로 제거할 수 있는 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 모바일 앱 설명을 구성하고 있는 각 문단을 LDA로 학습된 토픽들의 비율로 나타내고 이들을 분류문제에서 우수한 성능을 보이는 SVM을 이용하여 분류한다. 실험 결과에 따르면 본 논문에서 제안한 방법은 기존에 문서 분류에 많이 사용되는 Bag-of-Word 표현법에 기반한 문서 표현 방식보다 더 나은 분류 성능을 보였다.
본 논문에서는 동작점에서 근사적인 선형화를 할수 없는 심한 비선형성을 갖는 시스템에 대하여 추종 및 외란제거 제어기의 설계방법을 제안한다. 제어기 합성에는 관측가능한 양만이 사용된다. 추종성과 외란의 제거가 가능하도록 시스템의 출력단에 보상기를 추가하여 비선형성을 제외한 전체 시스템에 시간지연 출력궤환제어를 사용하며, 기술함수방법을 사용하여 출력이 정격내의 값이 되도록 궤환매개변수를 선택하여 비선형성의 난점을 극복한다.
본 논문은 측정값의 우도를 기준으로 선택적인 측정값 적용을 통한 향상된 GraphSLAM을 제안하였다. GraphSLAM은 로봇의 이동 경로와 환경에 대한 지도를 전체 입력 데이터를 통해 추정한다. 그러나 잡음이 강한 환경에서 센서의 측정치가 부정확한 경우가 늘어나면, 전체 입력 데이터를 사용하는 GraphSLAM의 경우 정확성이 크게 떨어지게 된다. 그러므로 본 논문에서는 들어오는 센서의 측정값들을 선별하여 GraphSLAM에 적용하는 방법을 제안한다. 이 방법을 통해 잡음이 강한 환경에서 기존의 GraphSLAM보다 향상된 성능을 제공할 수 있다.
본 논문은 에지부분에서 뚜렷한 영상의 복원이 가능하도록 하는 칼라 영상의 비선형 보간 기법에 관한 것이다. 일반적으로 칼라영상을 구성하고 있는 성분중 휘도신호(Y)가 에지(edge)성분에 충실한 정보를 갖고 있다는 점에 착안하여 알고리즘 연구를 수행하였다. 일반적인 선형 보간 방법을 사용할 시 영상에서 고주파 대역의 손실을 일으키므로 영상의 화질 열화가 발생한다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 비선형 보간법인 에지 방향성 보간 방법을 제안하였다 또한 조밀한 에지 영역에서의 에지 방향성 보간의 단점을 극복하기 위해 선형 보간과 에지방향성 보간 기법의 혼합을 통한 화질 열화 제거 기법을 제안한다.
쇄교자속 기반 센서리스 제어는 저속에서 위치 추정 특성이 우수해 낮은 속도의 운전 영역을 가지는 애플리케이션에 많이 쓰인다. 그러나 계측 정보 오차와 모터 파라미터 변동으로 DC-offset이 발생하는 문제가 있다. 이러한 현상을 방지하기 위해 운전 주파수를 고려한 낮은 차단주파수를 갖는 HPF를 사용했으나, 낮은 DC 저감률로 인해 추정 자속에 DC 성분이 남는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 HPF의 차단주파수를 모터 운전주파수에 동기화하여 DC-offset 저감률을 높이고 DC-offset이 시스템에 미치는 정도에 따라 선택적으로 차단주파수를 가변함으로써 위상 앞섬도 감소시키는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 Matlab/Simulink에 의해 검증된다.
MEMS공정을 이용하여 폴리실리콘의 piezoresistivity를 이용한 스트레인 센서어레이를 제작하였고, 이 센서 어레이를 flexible substrate에 패키징하는 공정을 개발하였다. 실리콘 웨이퍼에 표면 가공(surface micromachining)된 센서는 폴리이미드 코팅, release-etch 방법을 통해 웨이퍼로부터 분리되어 폴리이미드를 기판으로 하는 flexible sensor array module을 완성할 수 있었다. 공정은 희생층과 절연층을 증착하고 폴리실리콘 0.5 $\mu\textrm{m}$을 증착, 도핑 및 패터닝하여 센서 어레이를 구성하였다. 이 센서어레이를 flexible substrate에 패키징 하기 위해서 폴리이미드를 코팅하여 15 $\mu\textrm{m}$의 막을 구성하였고, 100% $O_2$RIE를 이용한 선택적 식각 방법으로 via hole을 구성하였다. 이후 전기도금을 통해 회로를 구성하여 1단계 패키징(die to chip carrier)과 2단계 패키징(chip to substrate)을 웨이퍼 레벨에서 완성하였다. 희생층을 제거함으로서 웨이퍼로부터 센서어레이 모듈을 분리하였다. 제작되어진 센서 모듈은 임의의 곡면에 실장이 가능하도록 충분한 flexibility를 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 조영증강 초음파 진단에서 혈류의 패턴을 효과적으로 판단할 수 있게 하기 위하여 조영제의 확산패턴을 영상으로 표현하는 방법론을 제안한다. 초음파 영상에서 조영제의 전이 시간에 대한 파라미터의 가시화 기법과, 단계별 전이패턴을 단일 영상으로 표현하는 방법을 제시함으로써, 병변의 진단 및 분석과정에서 대상 영역 내 혈류의 형태와 속도를 효과적으로 판별할 수 있게 한다. 분석과정의 필요에 따라 영상에서 정밀도를 선택적으로 적용할 수 있도록 하였으며, 노이즈 제거를 위한 필터링 과정과 단계별 전이 시점의 위치에 대한 영역 분할 과정을 거쳐 영상 생성결과를 개선할 수 있도록 하였다.
임베디드 프로세서의 발달로 인해 휴대 단말을 이용한 동영상의 실시간 재생이 가능하게 되었으나, 휴대 단말의 제한된 배터리와 낮은 프로세서의 연산 능력을 고려할 때 고화질 및 고해상도 동영상의 실시간 복호화 구현에는 아직 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 기존에 연구되었던 복호화 요소들의 연산 복잡도를 조절하여 비디오 복호화기의 복잡도를 조절하는 방법들을 사용할 수는 있으나 부/복호화기 사이의 연산 과정의 불일치에 의한 에러 전파로 객관적 화질이 크게 떨어 지는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 저 복잡도 비디오 복호화기를 달성하기 위해 B 슬라이스의 선택적인 복호화 스킵 방법을 제안한다. 제안 방법은 B 슬라이스를 복호화 하기에 앞서 특정 조건을 만족하는지 여부를 판단하여 해당 B 슬라이스의 선택적 복호화 스킵을 결정하고, 복호화 스킵일 경우 주변 복호화 된 참조 화면들을 사용하여 해당 B 슬라이스를 매우 간략한 방법으로 복원한다. 실험 결과를 통해 제안 방법은 복호화기의 복잡도를 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 움직임 끊김 현상을 효과적으로 제거함으로써 동영상의 재생 시 주관적 화질이 크게 떨어지지 않음을 확인할 수 있다.
이동 객체의 검출은 다양한 영상 감시 응용에 필수적인 중요한 기술이다. 그런데 이동 객체 검출 결과로 얻어진 전경 영상에는 그림자에 의한 색상 변화가 전경 영역으로써 함께 검출되는 경우가 쉽게 발생하며, 이러한 문제를 해결하기 위하여 이동 객체 검출은 흔히 그림자 제거와 함께 수행된다. 대부분의 그림자 제거 방법은 조명 변화발생시 색상의 조도 성분만 변화하며 색도 성분은 유지된다는 가정에 기반하여 색도 성분을 분리하여 표현하는 다양한 색상 공간을 통해 그림자 제거를 수행한다. 본 논문에서는 색도 성분을 분리하는 색상 공간 가운데 그림자 제거에 가장 적합한 색상 공간을 선택하고자 다양한 색상 공간 (YCbCr, HSI, 정규화된 rgb, Yxy, Lab, c1c2c3)을 비교하였다. 과거 그림자 제거에 있어서 다양한 색상 공간의 성능을 비교한 몇몇 연구가 있었으나, 기존 연구들은 각 논문에서 제안한 특정 그림자 제거 방법에 다양한 색상 공간을 적용하거나 임의의 임계값을 이용하여 각 색상 공간의 성능을 비교하였기 때문에, 각 색상 공간에서 조명 변화 발생에 따른 색상 왜곡을 정확히 측정하기 어려운 문제가 있었다. 본 논문에서는 이러한 기존 연구의 문제점을 피하고 각 색상 공간을 정확하게 비교하기 위하여 1) 서로 다른 조명 조건에 노출된 동일한 색상을 갖는 면의 경계에서 색도 성분의 기울기 값을 측정함으로서 조명 변화 발생 시 색도 성분의 변화 정도를 비교하였으며, 2) RoC 곡선을 통하여 임계치 설정의 문제를 피하면서 배경 제거 정확도를 비교하였다. 실험을 통하여 YCbCr 색상 공간과 정규화된 rgb 색상 공간이 비교대상으로 선택된 여러 색상 공간 가운데 가장 좋은 성능을 보이는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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