A fishing lamp is fishing gear to gather fish in the night. But the cost of oil which is used to a light fishing lamp, goes significantly up to almost one hundred million won for 50 tonnage vessels and forty million won in case of vessels less than 10 tonnages. This cost has almost taken 30.40% of total fishing costs. As oil price increases, the business condition of the fishery gets worse and worse. Therefore, it is very urgent to develop an economical fishing lamp, to solve the problem of fishery's business difficulty. This research aims at developing a fishing lamp for squid jigging fishery and hairtail angling fishery using the LED, which has excellent efficiency and durability. One fishing lamp has about 160Watt capacity and five fishing lamps are installed one aluminium panel in which sea water flows to emit generated heat from LED to outside. Developed fishing lamp lights to an effective direction of jigging and angling operation. This fishing lamp can be controlled to light the direction of fish shoal because the aluminium panel can be controlled to up and down direction. The wave length of fishing lamp has white and blue color. White color light is to gather fish shoal of horizontal direction and blue color light is to gather fish shoal of vertical direction. After development of this fishing lamp, 60.110 units are established on the boat, and operated fishing. Consequently, in the case of squid jigging, spent energy was reduced to 39%, in the case of hairtail angling, 68% of spent energy was reduced. And the catch was more than another boat.
본 논문에서는 차량이 움직일 때 발생하는 카메라의 움직임, 도로상의 광원에 강건한 지능형 전조등 제어 시스템을 제안한다. 후보광원을 검출할 때 카메라의 원근 범위 추정 모델을 기반으로 한 ROI (Region of Interest)를 사용하며 이는 FROI (Front ROI)와 BROI (Back ROI)로 나뉘어 사용된다. ROI내에서 차량의 전조등과 후미등, 반사광 및 주변 도로의 조명들은 2개의 적응적 임계값에 의해 세그먼트화 된다. 세그먼트화 된 광원 후보군들로부터 후미등은 적색도(redness)와 Haar-like특징에 기반한 랜덤포레스트 분류기에 의해 검출된다. 전조등과 후미등 분류 과정에서 빠른 학습과 실시간 처리를 위해 SVM(Support Vector Machine) 또는 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하지 않고 랜덤포레스트 분류기를 사용했다. 마지막으로 페어링(Pairing) 단계에서는 수직좌표 유사성, 광원들간의 연관성 검사와 같은 사전 정의된 규칙을 적용한다. 제안된 알고리즘은 다양한 야간 운전환경을 포함하는 데이터에 적용한 결과, 최근의 관련연구 보다 향상된 검출 성능을 보여주었다.
결정 트리 기반 상태 공유 방법은 HMM을 사용하는 많은 연속 음성 인식 시스템에서 강인하고 정확한 문맥 종속 음향 모델링 뿐만 아니라 훈련 중에는 나타나지 않은 모델들의 합성을 위하여 널리 사용되고 있다. 음성 결정 트리를 구성하기 위한 표준적인 방법은 단일 가우시안 트라이폰 모델을 이용한 1계층 프루닝 만을 사용하고 있다. 본 논문에서는 더욱 정교한 음향 모델링을 통하여 인식 성능 향상을 도모하기 위하여 새로운 2가지 접근 방법 즉, 2계층 결정 트리와 복수 혼합 결정 트리를 제안한다. 2계층 결정 트리는 상태 공유와 혼합 가중치 공유를 위하여 2계층 프루닝을 수행하며, 두 번째 계층을 사용하여 공유 상태들도 음성 문맥의 유사도에 따라서 서로 다른 가중치들을 사용할 수 있다. 두 번째 제안된 방법 에서는 훈련 과정 즉, 혼합 분할 및 재추정 과정과 함께 음성 결정 트리가 계속 갱신되어 진다. 복수 혼합 결정 트리를 구성하기 위하여 단일 가우시안 뿐만 아니라 복수 혼합 가우시안 모델이 함께 사용된다. 제안된 방법들을 이용하여 BN-96과 WSJ5k 데이터를 사용한 연속 음성 인식 실험을 수행한 결과, 표준 결정 트리를 사용한 시스템과 비교하여 공유 상태의 개수를 비슷하게 유지하면서 단어 오인식률을 줄일 수 있었다.
미생물을 이용하여 생물분해 가능한 휘발성유기물질과 악취물질을 처리하는 생물학적 대기오염처리 기술은 기존의 일반적으로 사용되고 있는 방법에 비해 상대적으로 최근에 개발된 방법이다. 생물학적 방법에 의한 대기오염물질 처리는 기존의 처리방법을 대체할 수 있는 방법으로 각광을 받고 있다. 생물학적 처리방법은 유기화합물 또는 악취가 포함된 저농도 고유량의 공기를 처리하는데 효과적이다. 생물학적 처리방법은 기존의 소각 또는 흡착 방법에 비해 여러 장점을 가지고 있다. 주요 장점으로 처리비용이 저렴하고, 2차 오염물질이 발생되지 않으며, 화학물질이 사용되지 않고, 에너지 사용이 적으며, 상온에서의 운전 등이다. 생물학적 방법중 생물여과법, 생물살수여과법, 생물세정법 세가지 방법이 널리 이용되고 있다. 이들 방법중 생물여과법이 가장 많이 이용되고 있으나 실제 적용에 있어 여러 제약이 있어 이를 해결하기 위한 생물학적 방법들에 대한 연구가 수년 전부터 수행되어 왔다. 생물살수여과법은 생물여과법에 비해 다소 복잡하나 난분해성 물질이나 분해과정에서 산이 생성되는 경우 효과적으로 이용될 수 있다. 본 연구에서는 대기오염제어를 위한 생물여과법, 생물살수여과법, 생물세정법의 기본원리와 이론 및 실용적 내용을 다루었다. 특히 생물학적 방법들의 운전 인자와 성능에 미치는 영향인자 및 비용평가 등에 대해 조사 분석하였으며, 생물살수여과법에 대해서는 좀 더 집중적으로 고찰하였다.
최근 건강에 대한 관심이 증가함에 따라 많은 사람들은 일상생활 중 언제 어디서나 체지방과 같은 자신의 건강 상태를 지속적으로 확인하고 싶어한다. PDA(Personal Digital Assistance, 개인 휴대용 단말기)는 휴대용 무선 장치의 특성으로 인해 그 수요가 점점 증가하고 있으며 휴대용 계측 시스템으로의 응용이 가능하다. 본 연구에서는 PDA 크래들 형태의 측정 모듈 및 WindowCE 운영 체제를 사용하는 소프트웨어 모듈로 구성된 PDA 기반 체지방 측정 시스템을 제작하였다. 또한 20∼32세 사이의 63명의(남 53, 여 10) 건강한 피검사를 대상으로 임상 실험을 통해 제지방량 산출 선형 회귀식을 도출하였다 (제지방량(kg) : 0.0005*신장$^2$ - 0.016*인피던스 + 0.3920*체중 - 0.0684*나이 - 5.8141*성별 + 25.984). 체지방 측정에 있어 본 연구에서 제작된 기기와 기존의 시판 중인 bionet사의 HTM1000plus (KFDA 승인) 기기와의 강호 상관 계수는 0.928로써 체지방 측정에 있어 본 기기의 신뢰성을 간접적으로 나타내었다. 이와 같은 결과는 본 연구에서 제작된 기기가 PDA 크래들 형태의 소형화 된 시스템임에도 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.
최근 많은 응용 분야에서 무선 센서 네트워크 기술의 요구가 급증하고 있다. 특히 사람이 접근하기 어려운 환경에 센서 노드들을 설치하면 스스로 네트워크를 형성하고 사용자가 원하는 정보를 쉽게 획득할 수 있다. 그러나 무선 센서 네트워크에서 각 센서 노드들은 소형의 배터리를 사용하기 때문에 에너지를 효율적으로 관리해야 한다. 침입 탐지와 같은 응용에서는 침입자가 언제 나타날지 모르기 때문에, 에너지 효율이 높은 알고리즘으로 네트워크 수명을 연장시키는 노력이 요구된다. 본 논문에서는 침입 탐지 응용에서 데이터 전송의 신뢰성을 위해 트리 기반의 라우팅 알고리즘을 제안한다. 본 제안 방식은 데이터 집중으로 소모되는 에너지를 막기 위하여 부모와 자식 노드의 링크 설정 시 Load-balancing을 고려한 최적의 링크 비용을 계산하고, 효율적인 라우팅 테이블 관리로 센서 노드의 한정된 메모리 자원의 효율을 높였다. 또한 감시 정찰 환경에서는 침입자의 움직임을 예측할 수 없기 때문에 현실적인 군 운영 환경을 고려하여 다음의 시나리오를 설계하였고, 이에 대한 지연시간, 에너지 소모량 등의 성능을 시뮬레이션 결과를 통하여 입증하였다. 각 시나리오는 첫 번째로 침입자가 노드 설치 경로를 따라 이동하는 경우, 두 번째는 침입자가 노드 설치 경로를 가로지르는 경우, 마지막으로 침입자가 노드 설치 경로를 따라 이동하는 중에 이탈하는 경우로 구분하여 시험하였다.
국내 교량의 사용 수명은 대부분 30년 미만으로 향후 유지보수에 투입되어야하는 예산이 증대될 것으로 예측할 수 있다. 그러나 교량에 투입할 수 있는 예산은 한정되어 있기 때문에 효과적인 예산 투입을 통한 교량의 요구 성능 달성을 목표로 수행되고 있는 자산관리에 대한 필요성이 증대되고 있다. 교량의 효과적인 자산관리를 수행하기 위해서는 건설사업 수행 전 단계에서 발생하는 정보들을 효과적으로 활용해야한다. 따라서 효과적인 정보관리를 통해 자산관리를 지원할 수 있는 시스템과 DB의 구축이 요구된다. 본 연구에서는 현재 건설사업의 정보관리에 활용되고 있는 BIM을 활용하여 교량의 유지관리에 적용할 수 있는 BIM기반 교량 자산관리모델 개발을 목표로 설정하였으며, 선행연구조사를 통한 BIM 기능 및 자산관리 세부구성항목 도출을 수행하고 상호간의 연계성을 고찰하였다. 이를 기반으로 구축된 자산관리 모델은 유지보수 대안별 소요예산과 정체시간을 산정하는 모델로 구성하였다. 또한 구축된 BIM기반 교량 자산관리 모델의 타당성 및 적용성 검증을 위해 사례연구를 수행한 결과, 본 연구에서 제안된 BIM기반 교량 자산관리모델은 현행 교량 유지관리 업무절차에 적용이 가능한 모델로써 한정된 예산 내에서 효율적인 교량 유지관리 업무를 지원할 수 있을 것으로 사료된다.
위치기반서비스에서 주요기술로는 GPS가 있지만, 현재 위성 통신을 통해 위치 추정이 불가능한 실내지역의 위치추정기술로는 저 전력 근거리 통신의 연구가 주로 이루어지고 있다. 특히 첩 대역확산방식을 이용한 저 전력 근거리 통신 기술이 신호도달거리의 확장, 잡음에 대한 영향, 저 전력 데이터 통신 등 여러 가지 면에서 기존의 근거리 통신 기술보다 더 나은 특징을 보임에 따라 위치 추정을 위하여 제안된 IEEE802.15.4a의 물리계층에 표준으로 채택되었다. 하지만, 첩 대역확산 방식을 통한 측정된 거리는 기본적으로 오차를 가지는데, 이를 측정된 거리에 따라 가중치 값을 나타내는 비례 계수를 이용하여 영이 아닌 평균값을 가지는 잡음으로 모델링 할 수 있다. 하지만 초기의 빠르고 정확한 위치 추정에는 다소 시간이 걸린다. 따라서 본 논문에서는 이동 노드의 정확한 위치 추정을 위하여 최소자승법과 확장 칼만 필터를 이용하여 보다 빠르고 안정된 위치 추정 시스템을 제안한다. 끝으로 실제 위치 추정 시스템의 구현으로 한 실험 결과를 바탕으로 제안된 알고리즘의 안정된 적응성과 정확성을 평가하여 그 성능을 알아보았다.
일반적으로 영상은 기하학적 왜곡과 방사성 왜곡을 포함하고 있다. 센서스 변환은 방사 왜곡으로 인해 발생하는 스테레오 부정합 문제를 해결할 수 있다. 일반적인 센서스 변환은 윈도우 중심 화소 값과 이웃한 화소의 값을 비교하기 때문에 화소 값의 차이가 크지 않은 경우 정확한 정합 결과를 얻기 어렵다. 이를 해결하기 위해 윈도우 내 보조 윈도우를 적용하여 화소 값 차이별로 서로 다른 4단계 가중치를 적용하는 센서스 변환 방법을 제안한다. 현재 화소 값이 보조 윈도우의 화소평균 값 보다 큰 경우 높은 가중치를 부여하고, 그렇지 않은 경우 낮은 가중치를 부여함으로서 차등적인 센서스 변환을 수행한다. 가중치를 이용한 센서스 변환 영상과 입력 영상을 이용하여 초기 변위지도를 생성한 뒤, 기울기 정보를 추가적으로 사용하여 최종 변위 지도 생성을 위한 비용 함수를 모델링한다. 최적의 비용 값을 찾기 위해 가이드 필터링을 사용하는데, 이는 입력 영상과 변위 영상을 사용하여 필터링을 수행하기 때문에 객체의 경계영이 보존될 수 있다. 실험 결과로부터 제안한 방법을 이용한 스테레오 정합 결과 성능이 기존의 방법에 비해 개선된 것을 확인하였다.
본 논문에서는 음성 인식과 화자 인식에서 채널 변이 정규화를 위해 널리 사용되는 전통적인 켑스트럴 평균차감법 (CMS: Cepstral Mean Subtraction)의 성능을 향상시키기 위한 정규화 방법을 제안한다. 기존의 켑스트럴 평균 차감법은 장구간 켑스트럼의 평균으로 채널 성분을 추정하므로 유성음의 포먼트에 의해 채널 성분이 편향되는 단점을 가진다. 제안된 포먼트 평활화 켑스트럴 평균 차감법 (FBCMS; Formant-broadened CMS)은 켑스트럼으로부터 변환된 로그 스펙트럼에서 포먼트 위치를 쉽게 찾을 수 있고, 포먼트는 전극점 모델로 표현되는 성도 전달 함수의 우세 극점에 대응된다는 사실에 근거한다. 따라서 제안된 방법은 켑스트럼으로부터 음성의 포먼트를 구하고, 이로부터 포먼트의 대역폭을 확장한 켑스트럼을 구한 후 평균함으로써 채널 켑스트럼 성분으로부터 우세 극점들의 영향을 제거한다. 전극점 모델의 우세 극점을 얻기 위해 다항식 인수분해 과정을 거치지 않으므로 연산량을 줄일 수 있으며 포먼트에 해당하는 우세 극점만으로 선택적으로 처리할 수 있다. 본 연구에서는 4가지의 모의 채널을 이용하여 전통적인 켑스트럴 평균 차감법, 극점 필터화 켑스트럴 평균 차감법 (Pole-filtered CMS) 그리고 제안된 방법의 비교실험을 수행하였다. 실제 채널 켑스트럼과 추정된 채널 켑스트럼과의 거리를 측정하는 실험에서 음성에 의한 편향을 완화시켜 실제 채널에 보다 가까운 평균 켑스트럼을 얻을 수 있음을 확인하였다. 또한 문장독립 화자 식별에서 제안된 방법은 전통적인 켑스트럴 평균 차감법보다 우세하고 극점 필터화 켑스트럴 평균 차감법 (Pole-filtered CU)과는 비슷한 결과를 보였다. 결과적으로 제안된 방법은 전통적인 켑스트럴 평균 차감법에 기반하여 효과적인 채널 정규화가 가능하다는 것을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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