공연에 사용하는 로봇이 인간과의 상호작용하기 위한 기본 성능 중 하나는 인간의 행동을 빠르고 정확하게 파악하는 것이다. 따라서 로봇이 인간의 자세를 추정할 때 자세 인식의 정확도를 높임과 동시에 가능한 빠른 속도로 인식할 수 있어야 한다. 그러나 현재 인공지능 기술의 대표적인 방식인 딥 러닝을 사용하여 인간의 자세를 추정할 경우, 인식의 정확도와 속도라는 두 가지 성능을 동시에 만족하지 못하고 있다. 따라서 사용 목적에 따라 추론정확도가 높은 하향식 자세추정과 처리속도가 빠른 상향식 자세추정 중 하나를 선택해서 사용하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 앞서 언급한 두 가지 방식이 가진 장점을 모두 포함하면서 단점을 보완한 두 가지 방식을 제안한다. 첫 번째는 다중 그래픽 처리 장치를 활용해 상향식 자세추정과 물체검출을 병렬로 사용하는 방식이고, 두 번째는 상향식 자세추정과 단항분류를 융합하는 방식이다. 실험을 통해 두 가지 방식 모두 속도가 개선됨을 증명했다. 공연로봇에 이 두 가지 방식 중 하나를 사용한다면, 관객과 신뢰도 높으며 보다 빠른 상호작용을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 IEEE802.11a의 규격에 따라 OFDM 무선 LAN 모뎀과 프레임 포맷을 구성하여 시뮬레이션에 의해 BER 성능을 분석하고 수정된 채널 예측 알고리즘을 적용하여 채널예측성능이 개선됨을 보인다. 실내 무선채널로서는 AWGN과 TDL 모델을 적용한 지연확산채널을 고려한다. 우선 AWGN 환경에서 규격에 제시된 전송속도 및 부호율에 따른 OFDM 무선 LAN 시스템의 성능을 분석하고, 다음으로 실내무선채널 환경에서 채널추정이 불완전한 경우에 대한 성능을 분석한다. 기존의 채널추정방식으로서 프리앰블내의 2개의 Long 훈련심볼을 이용하여 채널을 추정하는 경우에 대한 성능을 분석하고, 이를 수정하여 Long 훈련심볼 뿐만 아니라 전체 10개의 Short 훈련심볼 중 8개의 훈련심볼들을 채널추정에 부가적으로 사용하는 방식을 채용한 경우의 성능을 분석하여 기존의 방식과 비교한다. 시뮬레이션 결과에 대한 분석으로부터 수정된 채널추정방식을 적용하는 경우, 잡음을 억제하는 효과가 높아지므로 채널추정오차를 감소시켜서 성능이 개선됨을 확인하였다.
본 연구는 차량검지기 데이터를 이용한 통행시간 추정 및 예측에 관한 수집기법 및 추정·예측기법의 고찰을 통해 고속도로 환경에 적합한 통행시간 추정 및 예측모형을 개발하는 데 목적이 있다. 먼저, 기존 통행시간 추정기법의 고찰을 통해 차량검지기에서 수집되는 교통데이터 중 교통류의 변동을 민감하게 포착할 수 있는 교통량을 이용한 통행시간 추정모형을 정립하고자 하였다. 기존방식인 차량검지기 속도 데이터를 이용한 통행시간과 본 연구에서 제안한 추정모형과의 비교 분석을 위해, 실측치에 거의 근사하는 통행료 징수시스템의 출발지기준 통행시간을 이용하여 통행시간 산출기법의 적용성 평가를 수행한 결과, 고속도로 구간의 혼잡시 본 연구모형에 의한 통행시간 산출방식이 기존방식보다 신뢰성있는 통행시간을 제공할 수 있는 것으로 나타났다. 따라서, 본 연구에서는 고속도로 구간의 차량통과속도가 70km/h이상일 때는 기존 차량검지기 속도데이터를 이용한 통행시간 산출방식을 적용하고 혼잡시에는 교통량을 이용한 추정모형에 의한 통행시간 산출방식을 병용하여 적용하는 것이 타당하다는 결론을 도출하였다. 통계적 모형을 이용한 교통상황의 예측과 보다 정확한 통행시간을 예측하기 위해 본 연구에서 칼만필터를 이용한 단기 예측을 수행해 본 결과, 시시각각 변화하는 고속도로의 교통류에 대해 예측력이 우수한 것으로 판단되었다.
거리 및 속도 측정 알고리즘은 거리 및 도플러 주파수 영역에서 등 간격으로 구성된 정합필터 출력을 이용하여 정밀한 표적 위치를 추정하는 과정이다. 특히 다기능 레이다용 측정 알고리즘은 동시에 다 표적 추적이 가능하도록 정밀도 뿐만 아니라 수행시간에 대한 고려가 필요하다. 본 논문에서는 모노 펄스(monopulse) 레이다 각도추정에 사용되는 변별기(discriminator)추정방식을 거리 및 속도 측정에 적용하여 알고리즘 성능분석 결과를 제시한다. 적용된 추정방법은 추정 시 수행시간이 일정하므로 다중 표적 추적에 적합하다. 하지만 최소한의 채널 출력만을 이용한 추정방법이므로 측정 정밀도에 대한 고려가 필요하다. 컴퓨터 모의실험을 통해 기존 무게중심 추정방식의 측정 알고리즘과 정밀도 측면에서 성능을 비교하여 적용한 방법의 우수성을 보이고, 또한 펄스 폭, 채널 간격 등 프로세싱 변수 변화에 따른 RMS 에러 계산을 통해 알고리즘 자체 특성을 분석한다.
본 논문에서는 저속으로 회전하는 모터의 속도를 추정함에 있어서 속도 관측기를 이용하고 적절한 보상을 통해 가속/감속 운전 시에도 속도 추정 성능을 개선시킨다. 가속도 정보를 이용한 보상을 통해, 모터 인코더카운터 값으로부터 발생하는 양자화 오차를 줄인다. 가속/감속 운전시 인코더 펄스에 의한 평균속도는 펄스가 발생한 시점에서 불연속일 수밖에 없게 된다. 제안된 방식은 이 불연속적인 평균속도를 가속도 보상을 통해 연속적으로 증감하는 보상된 속도를 얻고 이를 다시 관측기 입력에 보상하여 양자화 오차를 감소시킨다.
계단 주파수 레이더(Stepped Frequency Radar: SFR)는 송신 펄스의 주파수를 점진적으로 증가시켜 넓은 합성 대역폭을 만듦으로써 높은 거리 해상도를 얻는 방식이다. 그런데 이동표적의 경우 거리-도플러 결합(range-Doppler coupling) 현상으로 정확한 거리 추정을 할 수 없게 되므로 정확한 속도 추정을 통한 보상이 필요하다. 본 논문에서는 코히어런트 펄스열(Coherent Pulse Train: CPT)을 갖는 계단 주파수 레이더 파형을 제안하고, 이를 이용한 속도 추정 및 파라미터에 따른 결과를 기존의 VMD(Velocity Measurement Data) 방식과 시뮬레이션을 통해 비교하고 분석하였다.
유럽형 지상파 디지털 방송 표준인 DVB-T 시스템에서는 OFDM방식을 사용하여 신호를 전송하며, 주파수 선택적 페이딩 환경과 충격 잡음 채널에서도 향상된 성능을 제공 할 수 있다. 그러나 이동성이 가정된 시변 채널에서는 도플러 확산의 영향 때문에 한 OFDM 심볼 안에 존재하는 부반송파 사이의 직교성의 파괴, 즉 inter-carrier interference(ICI)가 발생하여 심각한 성능 열화가 발생한다. 본 논문에서는 시간 및 주파수 축에서 채널의 특성과 ICI를 분석하고, OFDM시스템에서 구현이 간단한 LS 알고리즘과 이를 이용한 잡음 및 ICI 감쇄 기법을 사용한 LS 방식을 단말기의 속도에 따라 선택하여 사용하는 적응형 채널 추정 방식을 제안한다. 단말기의 속도를 추정하는 방법을 제안하여 COST207의 TU6 채널 모델을 적용한 시뮬레이션을 통하여 그 동작을 확인하였다. 또한 속도 추정을 위한 연산을 최소화한 알고리즘을 제안하여 하드웨어의 증가를 무시할 정도로 줄였다. 제안된 적응형 채널 추정 알고리즘은 속도가 약 70 km/h 이하인 경우에 잡음 및 ICI 감쇄기법을 위한 하드웨어를 동작시키지 않음으로서 전력의 소모가 현저하게 줄어든다.
유도전동기의 속도 제어를 원활하게 수행하기 위해서는 필요한 회전자 속도 정보를 얻어야 한다. 속도 정보를 얻으려면 센서를 사용하여 얻어야 하지만, 센서를 사용하지 않고 적절한 알고리즘을 이용하여 얻을 수도 있다. 속도 정보를 얻기 위해서 모델 기준 적응 시스템(MARS; model reference adaptive system)을 사용하여 시스템을 설계 하였고, 유도전동기의 속도 제어 방식 중에 하나인 간접 벡터 제어 방식으로 전동기의 전류와 회전자 파라미터 값으로부터 연산된 슬립 주파수를 회전자 속도와 합하여 자속의 위치 정보를 얻어내는 방식을 사용하였다. 실제 자속 정보 없이도 넓은 속도 영역에서 간단하게 순시 전류 제어를 행할 수 있으며 제어기의 구조가 간단하다는 장점을 가질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 간접 벡터 제어 방식을 기반으로 제어 시스템을 구성하였고, 이를 실현하기 위해 필요한 회전자 속도 정보를 센서로 사용하지 않고 개발한 지능형 알고리즘으로 추정하여 유도전동기의 속도 제어 시스템을 개발하였다.
논문에서는 길쌈 부호화 시공간 블록 부호 시스템의 오류 성능에 대한 채널 변화 및 채널 추정 오류의 영향에 대해 살펴보았다. 본 논문에서는 직교 방식의 Alamouti 시공간 블록 부호 및 준직교 방식의 Jafarkhani 시공간 블록 부호의 두 가지 시공간 블록 부호 방식을 고려하여, 길쌈 부호화 시공간 블록 부호 시스템들에서 채널 변화 및 추정 오류 정도에 따른 오류 성능 변화를 모의실험을 통해 분석하였다. 분석 결과 채널 변화 속도가 느린 경우에는 시간 다이버시티 효과로 인해 채널 변화가 없는 상황 대비 검출 방식에 관계없이 오류 성능이 향상되나, 채널 변화 속도가 빠른 경우에는 검출 과정에서의 오류로 인해 특히 준직교 Jafarkhani 적용 시스템에서 STBC 검출 사용 시 ZF 및 MMSE 검출 사용 시와 달리 큰 폭의 성능 열화가 발생함을 관측하였다. 또한 채널 추정 오류 증가 시에는 검출 기법 및 채널 변화 속도에 관계없이 큰 폭의 성능 열화가 발생함을 확인하였다.
본 논문에서는 수중 위치 추적(Underwater Localization)을 위한 수평거리 추정 방식 중 음선의 각도 변화를 이용하는 방식을 개선하는 Look-up Table(LUT)를 사용하는 방식을 제안하고 기존 방식과의 연산속도 및 수평거리 오차를 비교한다. LUT를 사용하여 추정하는 방식은 수신기의 음파 도달 시간(Time of arrival : ToA)과 깊이에 따른 Sound Speed Profile(SSP)을 이용하여 만들어진 수평 거리-ToA table을 이용한다. 결과적으로, 음선의 각도 변화를 이용하는 방식에 비해 수평거리 추정오차는 다소 증가하게 되지만, 수신된 ToA에 대응되는 수평거리를 사용한다는 점에서 실시간으로 각도 변화를 추정하는 기존방식에 비하여 매우 빠른 처리가 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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