본 논문에서는 잡음이 내포된 관측행렬에서 손실 데이터를 보정하는 방법과 그 잠재적 잡음에 대한 불확실성 분석에 대해서 다룰 것이다. 관측행렬에 잡음과 손실 데이터가 없을 경우는 SVD 행렬인수분해 방법에 의해 정확한 복원 결과를 얻을 수 있다. 그렇지만 일반적으로 관측행렬의 일부 요소는 손실되거나 잡음 영향을 받게 된다. 이러한 경우는 3차원 복원 오차를 유발시킬 뿐만 아니라 그 해결책 또한 찾기가 쉽지 않은 문제가 있다. 따라서 3차원 복원 오차를 최소화하기 위해서는 무엇보다도 잡음 환경에서 손실 데이터를 신뢰성 있게 보정하고, 그 보정된 결과를 정량적으로 평가를 해줄 필요가 있다. 본 논문은 2차원 투영 객체와 3차원 복원 형상 사이의 기하학적 특성을 이용해 손실 데이터를 보정 하는 방법을 소개하고, 그 보정 성능을 정량적으로 평가할 수 있는 SVD rank이론을 이용한 관측행렬의 잡음 레벨 추정 방법에 대해서 제안할 것이다.
가상현실 기술의 발전과 환경 정보 수집을 위한 센서 기술의 발전에 따라 실감형 시뮬레이터에 실제 환경과 동일한 실감효과를 재현하기 위한 연구들이 많이 진행되고 있다. 컴퓨터를 이용한 가상환경에서 실감형 시뮬레이션을 위한 MPEG-V 표준에서는 바람, 진동, 속도, 풍향, 풍속, 온도, 안개 등의 효과들을 제공하기 위한 명세를 제공하고 있다. 본 연구에서는 사용된 이동형 환경데이터 수집 장치를 통해 수집된 데이터는 실감 재현 장치에 적용하기 위해서는 재현 장치의 구동 지연 및 성능에 따른 데이터의 보정이 필요하게 된다. 본 연구에서는 이동형 환경데이터 수집 장치를 통해 수집된 환경 데이터의 패턴 분석을 통해 실감 재현 장치에 적합한 실감 환경 데이터를 제공하기 위한 손실 데이터의 보정방법을 제안하고자 한다.
수계소화시스템 버터플라이 밸브의 성능해석에 대한 연구를 수행하였다. 버터플라이 밸브의 성능해석으로는 토크특성, 압력손실과 캐비테이션을 고찰하였다. 밸브의 토크특성은 토크 이론식에 밸브 디스크의 개도각이 보정되었고, 보정식이 추가되었다. 밸브의 열림각에 대한 압력손실계수는 Carnot 방정식을 응용하여 수식화하였다. 버터플라이 밸브의 토크특성, 압력손실과 캐비테이션은 디스크의 두께와 직경 비에 대해 해석하였다. 캐비테이션은 밸브의 압력손실계수로부터 해석하였다. 압력손실과 캐비테이션 해석은 밸브의 열림각에 대한 두께 비의 변화에 따라 수행하였다. 이들 해석 데이터는 버터플라이 밸브를 개발하는데 필요한 엔지니어링 데이터로 활용하고자 한다.
최근 산업의 급속한 발전과 가공기계의 초정밀화로 인한 초정밀가공품의 수요가 꾸준한 증가를 보이고 있으며, 특히 렌즈 산업에서 초정밀가공기술의 적용이 급속히 증가되고 있는 추세이다. 초정밀가공에서는 공구의 가공물on 대한 상대운동이 그대로 가공물에 전사되므로 생성되는 가공데이터의 정확도가 중요하다. 고정도의 렌즈와 렌즈금형들은 형상정밀도가 수십 나노미터에 이르는 초정밀 제품으로써 가격이 고가이다. 따라서 잘못 생성된 공구 경로는 시간적인 손실뿐만 아니라 고가의 장비를 훼손시킬 수 있으므로 공구경로 보정을 행할 필요가 있다.(중략)
무선 센서 네트워크에 대한 연구에서 센서 노드 로부터 발생한 데이터는 데이터 그 자체의 의미도 중요하지만, 데이터의 발생 위치 역시 매우 중요하다고 할 수 있다. 기존 연구로 센서 노드의 위치를 추정할 수 많은 방법들이 있지만, GPS 를 이용하거나 절대적인 위치를 알고 있는 앵커 노드 등을 이용하는 방법들은 추가적인 하드웨어 및 여러 번의 통신이 필요하게 되고 그에 따라 에너지 소비의 증가와 앵커 노드의 손실에 의한 오차의 확대 등 많은 문제를 갖고 있다. 본 논문에서는 센서 노드를 하드웨어적으로 단순화 할 수 있는 거리에 기반하지 않은(range-free) 방식을 사용하여 무선 센서 네트워크에서 싱크 노드로부터 센서 노드의 상대적인 위치를 추정하고 추정 데이터를 기반으로 싱크 노드에서 보정하는 방법으로 자원의 제약에서 비교적 자유로운 싱크 노드의 역할을 증대시킨 위치 추정 및 보정방법에 대해 설명한다.
원활한 방송 서비스를 제공하고 손쉬운 방송망 구축을 위해서 가장 중요한 것은 서비스 하 고자 하는 주파수 대역과 환경에 맞는 전파 모델을 선택하는 것이다. 적절한 전파 모델을 선택하여 수신 전계 강도를 정확하게 예상함으로써 효율적인 방송망을 설계할 수 있는 것이다. 방송망 주파수 대역에서 전파 분석 시 널리 이용되고 있는 모델은 ITU-R 권고안 P.1546 모델이다. 이 모델은 기존의 Okumura 나 Hata 모델처럼 측정을 기반으로 하여, 송신단 높이, 수신단 높이, 주파수, 거리, 시간율, 공간율 들을 고려하여 완성한 점대 영역 경로 손실 예측 모델이다. 측정을 기반으로 완성된 경로 손실 모델이기 때문에 실제 환경에 적용하기 위해서는 전계강도 예측 지역의 수신 환경 특성을 반영한 보정값을 더해줘야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 ITU-R 연구 3그룹은 지형 프로파일에 기반한 새로운 모델들을 개발하였다. 송, 수신단 사이의 지형 데이터가 고도화되면서 좀 더 정밀한 송, 수신단 사이의 지형 프로파일을 추출해 낼 수 있으며 이는 정확한 전계강도 예측을 가능하게 하였다. 이에 연구 3그룹은 고도화된 디지털 지형 데이터를 이용하여 자유 공간에서 경로 손실, 지형에 의한 회절 손실, 대류권 산란 손실 그리고 ducting 현상을 반영하여 전계강도를 산출해 내는 ITU-R P.1812 모델을 제안하였다. 본 논문에서 우리는 ITU-R 권고안 P.1812를 분석 구현하고 기존의 대표 모델인 P.1546 모델과의 비교 분석을 시도하였다.
최근 코로나19로 인한 사회 환경의 급변화로 인하여 비대면/비접촉 기반 정보 교환 기술의 필요성이 급속도로 대두되고 있다. 이러한 변화들로 인해 몰입감, 임장감을 이용한 대안시스템의 개발이 절실히 요구되고 있다. 본 연구에서는 화상회의 시스템을 구현하기 위해 대용량 3차원 데이터를 지연 없이 실시간으로 전송하기 위한 기술을 구현하였다. 이를 위해 비지도학습 계열의 최신 딥러닝 알고리즘인 GAN의 응용알고리즘을 활용하였다.
코팅제는 다양한 산업 분야에서 중요성이 더욱 커지고 있으나 실제 제조업체에서는 여전히 작업자의 경영에 의존하여 배합공정을 수행하는 실정이다. 본 논문에서는 R과 실험계획법을 이용하여 코팅제 배합 공정을 분석하기 위한 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크를 통한 분석 결과는 보다 정량적인 작업 기준 데이터를 확보하고 작업 현장에 제공함으로써 코팅제 배합 공정을 개선시킬 수 있다. 특히 정확한 배합 기준이 되는 표준 데이터의 부재로 인한 품질 저하와 원가 손실을 감소시키고, 배합 공정에서 발생한 오차 데이터에 대하여 R과 실험 계획법을 이용한 분석을 통하여 표준 보정 관계식을 도출함으로써 차후 발생 가능한 오차에 대한 대응 방안을 제시할 수 있다.
홍채인식 기술에서 홍채영역 추출 방법은 필요한 데이터를 추출, 변환하는 과정에서 발생하는 홍채정보의 손실을 최소화하는데 그 목적이 있다. 그러나 기존의 홍채인식에서 사용되는 홍채영역 추출 방법은 초기 눈 영상 획득 시 얻은 영상의 눈 기울기가 일정하다는 가정에 기초하거나, 하나의 홍채 데이터를 기준으로 삼고, 다른 홍채데이터를 비교하여 기울기를 보정하기 때문에 동일인에게서 취득한 영상이라 하더라도 영상간의 기울기가 크다면 두 홍채 데이터의 공통된 특징 역시 상대적으로 적거나 차이가 날 수밖에 없다. 결국, 이는 실제 필드에서 사용할 시스템의 인식률에 영향을 줄 수밖에 없다. 본 논문에서는 이 문제를 보완하기 위한 방안으로, 눈 영상 내에서 내안각을 찾아내고 이를 기준으로 하여, 눈 영상의 특정 부분에서 일정한 홍채영역을 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 우리가 제안하는 방법을 사용하여 실제 취득한 모든 눈 영상에 대한 실험을 한 결과, 비교적 일정한 홍채영역을 추출할 수 있음을 입증하였다.
본 논문에서는 실내 환경에서 신호세기를 이용한 RSSI(Received Signal Strength Indication)인식 방법과 신호의 도착 시간 차이를 이용한 TDOA(Time Difference Of Arrival )인식 방법을 이용하여 태그 위치 측정 및 오차 보정 방법을 제안한다. 제안한 방법은 물체 위치 인식을 위해 기존의 제안된 거리에 따라 발생하는 경로손실(Path Loss) 방정식과 신호의 도착 시간차이를 이용하여 태그를 인식한 다음 삼각측량법과 SX 알고리즘을 이용하여 태그의 위치를 측정한다. 또한, 실내 환경의 다양한 오차를 포함하고 있는 태그의 위치 측정 데이터에 대해 확장된 칼만 필터를 사용하여 오차를 보정하는 방법을 제안한다. 마지막으로 몇 개의 시뮬레이션을 통하여 그 응용 가능성을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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