본 논문에서는 실내 환경에서 전파의 특성을 고려한 수신신호 세기 기반의 협력 위치추정 알고리즘을 제안하였다. 기존의 수신신호세기 기반의 위치추정 기법은 장애물 등 전파환경에 따라 신호세기의 불안정한 요인으로 인해 낮은 위치추정 신뢰성을 보였다. 이러한 불안정한 전파환경을 극복하기 위해 본 논문에서는 광선발사법을 통해 사전에 실험한 전파특성 요인을 실내 환경의 협력 위치추정 알고리즘에 반영하였다. 또한 제안하는 협력 위치추정 알고리즘의 성능평가를 위해 가로, 세로 $13.65m{\times}8.7m$의 실내에서 고정위치를 알고 있는 4개의 Zigbee 노드와 위치를 알지 못하는 미지의 Zigbee 노드 5개를 배치하여 실험하였다. 실험결과, 전파특성 요인이 고려되었을 경우, 기존의 수신신호세기 기반 위치추정 방식에 비해 본 논문에서 제안하는 협력위치추정 방식이 보다 효율적인 위치추정이 가능함을 확인하였다.
4차 산업혁명을 통해 다양한 디지털 장비가 보급되고 있으며, 이에 따라 데이터 처리의 중요성이 높아지고 있다. 데이터 처리는 장비의 신뢰성에 큰 영향을 미치는 만큼 그 중요성이 증가하고 있으며, 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 영상에 존재하는 잡음의 특성을 고려하여 AWGN을 제거하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 잡음 표준편차를 유추하여 필터링 과정에 사용하였으며, 필터링 마스크의 표준편차와 비교해 고주파 성분에 대한 필터와 저주파 성분에 대한 필터를 구분하여 잡음을 제거하였다. 제안하는 알고리즘을 평가를 위해 기존 방법들과 시뮬레이션하였으며, 차영상 및 PSNR과 프로파일을 통해 비교 분석하였다. 제안한 알고리즘은 잡음의 영향을 최소화하였으며, 영상의 중요 특성을 보존하며 효율적으로 잡음을 제거하는 성능을 보였다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅과 유비쿼터스 네트워크를 활용하여 새로운 서비스들을 개발하려는 노력이 활발히 진행 중이며, 이에 관련된 기술의 중요성도 급증하고 있다. 특히 감시정찰 센서네트워크의 핵심 구성요소인 저가의 경량 센서노드에서 측정한 미가공 데이터(raw data)를 사용하여 침입 물체의 실시간 탐지, 식별, 추적 및 예측하기 위한 디지털 신호처리 기술은 주요 기술 중 하나이다. 본 논문에서는 감시정찰 센서네트워크의 핵심 구성요소인 센서노드의 적외선 센서에서 측정한 척외선 미가공 데이터를 사용하여 사람과 차량을 탐지할 수 있는 디지털 신호처리 알고리즘을 설계 및 구현한다. 알고리즘의 주 목표는 감사정찰용 센서노드의 탐지 신뢰성을 높이기 위하여 높은 침입물체 탐지 성공률(success rate)과 낮은 허위신고(false alarm) 횟수를 갖도록 하는 것이다. 성능평가 결과에 의하면 제안한 APIDA 알고리즘은 평지일 경우 90% 이상의 탐지 성공률과 2회 이하의 허위신고 횟수를 가지는 것을 확인할 수 있었다.
AIS는 상대선박의 식별 및 정보 등의 전송을 담당하는 주요 항해통신설비이지만, 최근 AIS 활용도의 증가로 과부하 문제 등 문제점이 대두되고 있다. 정부는 SMART-Navigation 사업 추진의 일환으로 연안 100 km에 무선 LTE망을 도입하는 계획을 수립 중에 있고 해양사고예방 및 환경보호 등 주요 목표를 달성하기 위해서는 이러한 Platform 위에 이용 가능한 서비스의 지속적인 개발 보급이 필요할 것이다. 본 연구에서는 이러한 서비스 개발의 기반이 될 수 있는 차량용 무선통신기술(WAVE)을 해상에 적용하고자 실선 해상실험을 통해 WAVE 환경성능 평가를 실시하였다. 연구 수행 결과, 도로교통에서는 최대 1 km 내로 서비스가 제한되었지만 해상에서는 약 5마일 정도의 통신범위에서 신뢰성 높은 Data 전송이 가능한 것으로 도출되었다. 이러한 실험 결과에 따라 추가적인 연구를 통해 충돌 회피 및 선박간 해양안전정보 전송 등 해양사고 예방에 WAVE 통신기술이 다양하게 활용 될 것으로 기대된다.
최근 항공 산업이 활성화됨에 따라 복합재 관련 해석 소프트웨어의 개발이 요구되고 있다. 복합재 해석은 전문적인 구조 해석 및 시험 평가가 필요하다. 따라서 복합재 구조 해석을 위해서는 기존의 상용 소프트웨어를 사용할 수밖에 없으나 기존의 상용 소프트웨어들은 제한적인 기능만을 제공하고 있다. 특히 항공기 복합재 스파 구조물의 코너 부 구조 해석에 특화된 소프트웨어는 전무하기 때문에 구조 해석에 많은 인적 자원과 시간이 소비되고 있다. 이를 해소하기 위해서 기존의 코너 부 구조 해석 절차를 반영하고 복수의 파손 기준을 제공하는 사용자 친화적인 GUI 기반의 자동화 소프트웨어를 개발하였다. 개발한 소프트웨어의 구조 해석 결과에 대한 신뢰성을 검증하기 위해 기존의 구조 해석 결과와 비교한 결과, 구조 해석 성능에 문제가 없음을 확인하였다.
7톤급 터보펌프 실매질시험에서 계측된 고주파 신호인 가속도와 압력섭동에 대한 주파수 분석(waterfall, frequency spectrum), 실효값(RMS) 계산 등의 신호 처리를 통해 산화제펌프의 신뢰성을 평가하였다. 계측된 압력섭동 신호 분석을 통해 산화제펌프의 누설 유로에 위치한 산화제 후방 플로팅 링에 의한 강한 압력섭동이 발생하였고 이는 산화제펌프 입구 및 출구 압력과 가속도 신호에도 영향을 주는 것을 확인하였다. 터보펌프의 가속도 실효값 계산을 통해 정격 운용 조건에서의 터보펌프는 양호한 진동 성능을 보여주고 있으며 가속도 회전수 성분 중 축계에 영향을 주는 회전수 동기 주파수 성분이 강하게 나타나는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 에지 향상과 활성 윤곽선을 이용한 용접 비드 영상의 영역화 알고리즘을 제안한다. 제안 방법에서는 에지 향상을 위하여 고주파 필터링과 대비개선을 수행하며, 이후 활성 윤곽선 방법을 적용하면 용접비드만의 영역을 얻을 수 있다. 제안된 알고리즘은 고주파 필터링을 통하여 에지를 검출하며, 대비 개선을 이용하여 검출된 에지를 강화한다. 이렇게 에지 정보를 향상시킨 후에 활성 윤곽선 방법을 적용하여 용접비드 영역을 추출할 수 있다. 제안 알고리즘은 용접 비드 영역화를 위한 기존의 방법들 보다 우수한 성능을 보였다. 제안된 알고리즘의 객관적 신뢰성을 위해 기존의 다양한 고주파 필터링 방법들과 비교하여 용접 비드 영역화가 우수함을 확인하였다. 제안된 방법은 영역화된 용접 비드에 대해 추가적인 절차를 통하여 용접 비드의 품질 평가를 하는데 있어 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
IoT 기술의 발달에 따라 다양한 디지털 장비가 보급되고 있으며, 이에 따라 데이터 처리의 중요성이 높아지고 있다. 데이터 처리는 장비의 신뢰성에 큰 영향을 미치는 만큼 그 중요성이 증가하고 있으며, 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 퍼지 멤버쉽 함수의 특성에 따른 AWGN을 제거하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 입력 영상 및 필터링 마스크 내부의 화소값 사이의 퍼지 멤버쉽 함수값의 상관관계에 따라 추정치를 계산하며, 공간 가중치 필터의 출력과 가감하여 최종 출력을 구한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존 AWGN 제거 알고리즘들과 시뮬레이션하였으며, 차영상 및 PSNR 비교를 사용하여 분석하였다. 제안한 알고리즘은 잡음의 영향을 최소화하였으며, 영상의 중요 특성을 보존하며 효율적으로 잡음을 제거하는 성능을 보였다.
BIS(Bus Information System) 서비스는 대도시를 포함하여 중소도시까지 전국적으로 확대운영되는 추세이며, 이용자의 만족도는 지속적으로 향상되고 있다. 이와 함께 버스도착시간 신뢰성 향상 관련 기술개발, 오차 최소화를 위한 개선 연구가 지속되고 있으며 무엇보다 정보 정확도의 중요성이 부각되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 방법인 LSTM을 이용하여 정확도 성능을 평가하였으며 기존 칼만필터, 뉴럴 네트워크 등 방법론과 비교하였다. 실제 여행시간과 예측값에 대해 표준오차를 분석한 결과 LSTM 기계학습 방법이 기존 알고리즘에 비해 정확도는 약 1% 높고, 표준오차는 약 10초 낮은 것으로 분석되었다. 반면 총 162개 구간 중 109개 구간(67.3%) 우수한 것으로 분석되어 LSTM 방법이 전적으로 우수한 것은 아닌 것으로 나타났다. 구간 특성 분석을 통한 알고리즘 융합시 더욱 향상된 정확도 예측이 가능할 것으로 판단된다.
디지털 영상 매체 및 지능형 시스템에 대한 관심이 급격히 증가함에 따라 보안, 인공지능 등 다양한 분야에서 영상 정보를 이용한 기술들을 접목해 사용하고 있다. 디지털 영상 처리 중 발생하는 임펄스 잡음은 영상의 화질을 저하시켜 정보의 신뢰성을 떨어뜨리기 때문에 필터를 통한 제거가 필요하다. 이미 잘 알려진 선행된 방식으로 SMF, AWMF, MDBUTMF가 있지만 이들 모두 알고리즘 자체의 문제로 유효한 화소의 정보의 손실이 크고 오염도가 큰 환경에서 원활하지 못한 필터링을 이루는 한계를 가진다. 따라서 본 논문은 마스크 내에 존재하는 가장 근접한 유효 화소를 탐색함으로써 정보의 신뢰도를 반영한 가중치를 적용하는 메디안 필터 알고리즘을 설계한다. 성능 평가를 위해 PSNR과 확대영상을 사용하여 본 알고리즘과 선행된 알고리즘을 비교, 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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