본 논문에서는 Alamouti의 시공간블록부호화를 적용한 다중화 시스템에서 선형 검출기 (zero forcing 또는 minimum mean square error)의 특성을 유도하고 이를 이용하여 수신기의 복잡도를 줄일 수 있는 방안을 제시한다. MMSE 검출기를 적응형으로 설계할 경우 계산해야 하는 가중치 벡터들의 수는 공간 다중화하여 전송한 심볼들의 수만큼 필요하지만 유도한 특성을 이용하면 STBC블록들의 수로 줄어든다. 적응형 알고리즘으로 RLS 알고리즘을 적용해 보았고 복잡도를 50%이상 줄일 수 있었다. 또한 V-Blast검출방법의 복잡도를 줄이기 위해 제안된 정렬QR분해 검출기를 본 시스템에 적용할 때 동일한 특성이 유니타리 행렬 Q와 상위삼각행렬 R에 나타나는 것을 확인하였고, 이 경우에도 성능의 저하 없이 복잡도를 50%까지 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 광각 카메라에서 발생하는 비네팅 왜곡과 배럴 왜곡을 효율적으로 보정하기 위한 낮은 복잡도의 프로세서를 제안하고, 이를 구현한 결과를 보인다. 제안하는 프로세서에서는 비네팅 왜곡과 배럴 왜곡 보정 시 복잡한 연산을 수반하는 고차 다항식과 같은 피팅 함수를 구간 선형 근사하여 보정 품질을 유지하면서도 연산 복잡도를 크게 낮추었다. 이를 기반으로, 배럴 왜곡과 비네팅 왜곡을 중첩적으로 보정하도록 설계하여 전체적인 하드웨어 복잡도를 낮추었다. 제안하는 프로세서는 $0.11{\mu}m$ CMOS 공정을 사용하여 18.6K의 논리 게이트로 구현되었으며, $2048{\times}2048$ 크기의 영상에 대하여 최대 200Mpixels/s의 속도로 보정이 가능하다.
자동차 번호판의 이미지에서 번호의 추출이나, 직물 이미지에서 오염 또는 훼손부분의 추출 또는 방사성 폐기물이나 기타 독극물 보관함의 이미지에서 오염이나 산화에 의한 훼손부위 등과 같은 목표물 이미지 추출은 흑백 이미지에서 명암의 차이를 이용하는 것보다는 컬러 이미지에서 색상의 차이를 이용하는 것이 더 효율적일 때가 많으며, 특히 배경과 목표물의 명암차이가 크지 않은 경우에 효과적이다. 배경과 목표물이 갖는 색상의 차이를 이용하여 분리하기 위해서 적색(R), 녹색(G), 청색(B) 의 RGB 평면 또는 순도(H), 포화도(S), 휘도(I)를 사용하는 HSI 컬러 평면 등이 많이 사용되며, 이 때 배경과 목표물의 색상의 히스토그램을 구해보면 보면 많은 경우 유사한 색 정보가 배경과 목표물에 공통으로 포함되어 분리에 어려움을 겪게 된다. 본 논문에서는 Fisher 선형 분리자(Fisher's linear discriminant)[1] 함수를 이용하여 3차원의 색상 특징 벡터를 1차원 직선에 투사하여 변환된 1차원 공간상에서 복잡성을 줄이고 효과적으로 분류할 수 있는 기법을 제안하였으며, 이를 도축된 식용 가금류의 영상에 적용하고 변질된 부분이 포함되어 식용으로 사용할 수 없는 것들을 효과적으로 분류할 수 있음을 보였다.
최근 복잡한 실제 사물을 가상 공간상에 표현하기 위해 삼차원 모델을 많이 이용하고 있다. 기존의 삼차원 데이터 처리는 주로 정지 모델에 대해 기하학 정보와 위상학 정보를 표현하거나 다중 해상도(Level of Details, LOD)로 나타내는데 역점을 두었다. 그러나 네트웍을 통한 가상 공간에서 삼차원 애니메이션에 대한 응용이 점차 늘어남에 따라 이러한 데이터를 효율적으로 압축하여 전송하거나 저장할 필요가 생겼다 본 논문에서는 삼차원 애니메이션 모델의 공간적 또는 시간적 상관 관계를 이용하여 삼차원 모델 정보를 부호화하는 방법을 제안한다. 먼저 주어진 모델의 움직임을 분석하고 이를 (r,θ,ø)의 구 좌표계로 변환한 후 (θ,ø)의 분포에 따라 모델을 분할(Segmentation)한다. 그리고 움직임 벡터는 Affine 변환을 이용하여 삼차원 공간에서의 움직임을 정의한다. Key프레임에 해당하는 정지 모델의 기하학 정보와 위상학 정보를 압축하고, LOD 기술을 적용하여 손실 혹은 무손실로 부호화하여 전송한다. 또한 Key프레임 사이의 화면에서는 선형 또는 비선형 보간법으로 각 분할 부분을 복원하고, 이를 조합하여 전체적인 삼차원 모델을 복원한다.
본 논문에서는 복잡한 배경이나 조명 변화가 심한 영상에서도 피부영역을 정확하게 검출할 수 있는 피부영역 검출방법을 제안한다. 제안된 방법은 오프라인(off-line) 훈련과정과 온라인(on-line) 검출과정의 두 단계로 나누어진다. 훈련단계에서는 다양한 조명하에서 얻은 피부영상과 배경영상으로 구성된 훈련영상을 다차원의 열벡터로 표현하고 열벡터에 LDA(linear discriminant analysis)를 적용하여 선형변환된 특징벡터를 가지고 인덱싱 테이블을 생성한다. 검출단계에서는 카메라로 들어온 칼라영상을 여러 개의 조각영상으로 나누고 각각의 조각영상에 대하여 LDA를 적용하여 선형변환된 특징벡터를 구한다. 구해진 특징벡터를 미리 생성한 LDA 인덱싱 테이블에서 찾아 피부영역을 검출한다. 제안된 방법을 조명을 변화시킨 다양한 영상에 적용하여 실험한 결과 검출률이 상당히 우수함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 요구되는 성능을 만족시키는 최적 Fuzzy PI 제어의 정압제어로의 효율적인 적용 및 성능 향상을 위하여 유전자 알고리즘(GA: Genetic Algorithm)을 이용한 제어 설계 방법을 제시 한다. PID제어기는 이해가 쉽고 구조가 간단하여, 실제 구현이 용이하여 공정 산업분야에서 가장 널리 사용되고 있는 제어기 이다. 따라서 단일 입 출력 선형 시스템 에서는 우수한 성능을 보이나 동적 시스템, 고차 시스템 및 수학적 모델 선정이 어려운 시스템에서는 비효율 적이다. 반면, Fuzzy 제어기는 인간의 지식과 경험을 이용한 지적 제어방식으로 IF-THEN형식의 규칙으로부터 제어 입력을 결정하는 병렬형 제어기이다. 이는 과도상태에서 큰 오버슈트 없이 설정치에 도달하게 하는 속응성과 강인성이 좋은 제어기법으로 비선형성이 강하고 불확실하며 복잡한 시스템을 쉽게 제어 할 수 있다는 장점을 지닌다.
복잡한 비선형성과 불확실한 변수를 가지는 유연 죠인트 로봇의 견실한 관측기 설계에 관한 연구이다. 시간 불변 또는 시간 가변성의 불확실한 변수들을 가지는 시스템에 적용한 경우이며 로봇 링크의 각도와 각속도들을 출력으로 하였다.본 견실 관측기는 리아프노프 방법에 기초를 두었으며 불확실한 변수들은 그값을 모르나 그 값들은 지정된 집합내에 존재한다. 제안된 견실 관측기는 실용적인 안정성을 보장한다. 관측기설계의 알고리즘을 2링크 유연 죠인트 로봇에 적용하여 시뮬레이션을 수행하여 우수한 성능을 가짐을 확인할수 있었다.
전력계통이 점점 더 복잡해지고 광역화됨에 따라서 최적조류계산(Optimal Power Flow:OPF)은 전력계통에서 여러 가지 제약 조건을 만족하면서 경제적이고 안전하게 계통을 운영하기 위한 기법으로 더욱 중요성이 커지고 있다. 종래의 계산방법에는 비선형 계획법, 선형계획법 같은 수치해석적인 방법을 사용하였다. 그러나, 이러한 방법들은 전역 최적해를 구하기 위해서는 목적함수가 convex해야 한다. 또한, 계통 규모가 클 경우, 최적해 수렴이 안 되거나 수렴이 되더라도 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 최근에는 이러한 문제를 극복하고자 여러가지 진화연산기법들이 최적조류계산 문제에 적용되고 있다. 본 논문에서는 PSO알고리즘을 여러 개선된 형태로 비교 연구하여, 제안한 방법중 가장 최적화된 결론을 도출하기 위하여, IEEE 30,118 모선 계통의 최적조류계산 문제에 적용하였다.
본 논문은 리세트(reset) 제어이론과 상태궤환 안정성 기법을 이용하여 회전식 역진자 시스템의 강인제어시스템을 제안한다. 우선 복잡한 비선형 역진자 시스템을 평형점에서 선형화한 후 상태궤환기법을 이용하여 안정한 모델을 구성한다. 이 선형시스템 모델에서 발생할 수 있는 시스템 섭동으로 인한 실시간 제어오차를 보상하기 위한 리세트 제어알고리즘을 보조제어시스템으로 추가한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 제어 알고리즘의 타당성 및 성능의 개선정도를 분석한다.
본 논문에서는 평판디스플레이 상에서 밝기 보존을 이용한 콘트라스트 향상 기법을 제안하였다. 제안한 방식은 실시간 처리를 위하여 선형추정방법을 적용하여 누적분포함수를 계산함으로써 하드웨어 복잡성을 감소시켰다. 본 논문에서는 제안한 알고리즘을 효과적으로 처리하기 위하여 누적분포함수의 샘플 값과 배럴쉬프트(Barrel Shift)를 사용하였다. 제안된 방식에 의한 처리 결과와 원 영상의 화질 평가를 위하여 시각적 검증과 히스토그램 편차를 도입하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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