본 논문에서는 이차원 텐서보팅과 에지 기반 방법을 이용하여 자연영상에서 문자를 검출하는 새로운 방법을 제시한다. 텍스트의 문자들은 보통 연속적인 완만한 곡선 상에 배열되어 있고 서로 가깝게 위치하며, 이러한 특성은 텐서보팅에 의하여 효과적으로 검출될 수 있다. 이차원 텐서보팅은 토큰의 연속성을 curve saliency 로 산출하며 이러한 특성은 다양한 영상해석에 사용된다. 먼저 에지 검출을 이용하여 영상 내의 텍스트 영역이 위치할 가능성이 있는 텍스트 후보영역을 찾고 이러한 후보영역의 연속성을 텐서보팅에 의해 검증하여 잡음영역을 제거하고 텍스트 영역만을 구분한다. 실험 결과, 제안된 방법은 복잡한 자연영상에서 효과적으로 텍스트 영역을 검출함을 확인하였다.
본 논문은 2채널 스피커를 사용하여 청취자에게 보다 입체적인 음향 효과를 제시하기 위하여 크로스토크현상을 제거하고 청취자의 보다 자유로운 청취를 위해 최적 청취영역 확대를 위한 실험과 시스템 구현에 관한 것이다. 정면에 위치한 두 스피커로부터 교차경로인 크로스토크를 제거하기 위해 음질의 왜곡을 최소화하는 자유음장 모델을 이용하여 구현한 트랜스오럴 필터 사용하였고 최적 청취영역의 확대를 위해 스피커는 BPF(Band Pass Filter)를 이용하여 저주파와 고주파를 분리하여 각각 재생할 수 있는 스피커를 구성하였으며 저주파 영역은 제외하고 중고주파 영역을 이용하였으며 기존 크로스토크제거 시스템을 사용하여 고정된 한 점의 청취영역에서 좌${\cdot}$우로 5Cm씩 이동하au 100Cm까지 측정한 결과 30Cm, 55Cm, 75Cm, 90Cm, 100Cm에서 크로스토크제거됨을 알 수 있는 음의 분리도가 5dB이상 나타났다. 실험 결과 얻어진 각 지점들로부터 자유음장 모델을 이용하여 트랜스오럴 필터링 하였으며 각각의 간섭현상을 막기 위해 주파수 영역에서 심리음향에 기초한 1/3-Octave Band Pass Filter를 사용하여 음질 보상을 실시하였다. 음원을 제작하여 기존의 2채널 시스템에서 제시하는 음원을 각각의 위치의 음원과 비교하여 음질 평가를 실시하였으며 기존의 트랜스오럴 필터와 비교평가를 실시하였다.
로봇이 자율주행을 하는데 있어 중요한 요소는 로봇 스스로 위치를 추정하고 동시에 주위 환경에 대한 지도를 작성하는 것이다. 본 논문에서는 어안렌즈를 이용한 비전 기반 위치 추정 및 매핑 알고리즘을 제안한다. 로봇에 어안렌즈가 부착된 카메라를 천정을 바라볼 수 있도록 부착하여 스케일 불변 특징을 갖는 고급의 영상 특징을 구하고, 이 특징들을 맵 빌딩과 위치 추정에 이용하였다. 전처리 과정으로 어안렌즈를 통해 입력된 영상을 카메라 보정을 행하여 축방향 왜곡을 제거하고 레이블링과 컨벡스헐을 이용하여 보정된 영상에서 천정영역과 벽영역으로 분할한다. 최초 맵 빌딩시에는 분할된 영역에 대해 특징점을 구하고 맵 데이터베이스에 저장한다. 맵 빌딩이 종료될 때까지 연속하여 입력되는 영상에 대해 특징점들을 구하고 맵과 매칭되는 점들을 찾고 매칭되지 않은 점들에 대해서는 기존의 맵에 추가하는 과정을 반복한다. 위치 추정은 맵 빌딩 과정과 맵 상에서 로봇의 위치를 찾는데 이용된다. 로봇의 위치에서 구해진 특징점들은 로봇의 실제 위치를 추정하기 위해 기존의 맵과 매칭을 행하고 동시에 기존의 맵 데이터베이스는 갱신된다. 제안한 방법을 적용하면 50㎡의 영역에 대한 맵 빌딩 소요 시간은 2분 이내, 위치 추정시 위치 정확도는 ±13cm, 로봇의 자세에 대한 각도 오차는 ±3도이다.
oxide 층의 위치와 두께 조절을 통하여 oxide-VCSEL이 단일모드로 동작하는 활성영역의 반경을 확장하는 방법을 Self-consistent effective-index 방법을 이용하여 제시하였다. 이렇게 활성영역이 넓어지면 고속, 고신뢰도, 고출력 동작에 유리한 단일모드 VCSEL을 만들 수 있게 된다. 고출력을 위하여 단일모드로 동작하는 활성영역을 확대하는 방법을 하면 다음과 같다. 첫째 oxide 층은 활성층에서 멀리 떨어진 곳에 위치시켜야 한다 둘째, oxide 층은 얇게 만들어야 한다. 셋째, oxide층을 node에 위치시켜야 한다. 그리고 고출력을 위하여 p-DBR 쌍의 수를 줄이는 것은 단일모드 동작조건을 변화시키지 않는다. 이 방법을 사용하면 단일모드로 동작하는 oxide-aperture 크기를 3m% 이상 키울 수 있다.
본 논문에서는 랜드마트 정보 없이 장해물의 위치 정도 지도만 주어졌을 때 스테레오 시작(stereo vision)을 가진 이동로봇이 관측위치와 조명의 변화에도 강인한 시각 특징을 랜드마크로써 추출하는 수법을 제안한다. 장해물의편평한 면사에서 보다 안쪽영역에 존재하는 특징이 관측위치의 변화에 영향을 덜 받기 때문에 안쪽 영역에 존재하는 수직선 세그먼트(vertical line segment) 특징을 랜드마크로 선택한다. 그러나 선택된 특징에서는 로봇의 이동과 관측이 오차에 의해 불확실성(uncertainty)이 포함되어 있기 때문에 추정해야만 한다. 이를 위해 영역기반 스테레오 정합과 특징기반 스테레오 정합법을 이용하여 정합된 특징을 선택하고 확장 칼만필터(Extended Kalman Filter)를 이용여 선택된 특징의 위치, 길이를 추정하여 랜드마크로써 등록한다. 실내 이동환경에서의 실험을 통해 제안된 수법의 유용성을 보인다.
RFID 시스템은 초기 공급사슬관리 영역에서 다양한 영역으로 확산되고 있다. 의료분야 또한 환자, 의료진, 의료기기 등의 위치추적 관리 의약품 추적관리 등의 영역에 RFID 시스템 도입을 진행하고 있다. 본 연구는 외래병원에서 태그의 위치추적을 위한 수동형 RFID 기술기반의 시스템 구축 사례를 4계층의 시스템 구조를 활용하여 분석하였다. 특히 일반적으로 수동형 RFID 기술에서 경험하는 불안정한 인식 데이터 문제를 해결하기 위하여 두 계층으로 구성된 데이터 처리 절차를 제시하였다. 본 논문에서 제시한 데이터 처리 절차를 실제사례에서 취합한 데이터에 적용하여 태그의 위치를 정확하게 파악하고 추가적인 업무 정보를 도출하는 것이 가능함을 확인하였다. 마지막으로 보다 안정적이고 효과적인 RFID 시스템 구축을 위하여 사례분석에서 경험한 추가적인 논의사항과 연구방향을 제시하였다.
동일한 작업을 반복하여 수행하는 불확실한 로봇 시스템을 위한 P형 반복 학습 제어기를 제안한다. 제안된 반복 학습 제어기는 조인트 위치 오차로 구성되는 선형 피드백 제어기와 현재의 조인트 속도 오차로 갱신되는 피드포워드 및 피드백 학습 제어기로 구성된다. 반복 작업 동작이 계속 진행됨에 따라 조인트 위치와 속도 오차는 균일하게 0으로 수렴한다. 반복 횟수에 따라 변화하는 학습 이득을 채택함으로서 반복 횟수 영역에서 임의적으로 수렴 비율을 조절할 수 있는 조인트 위치, 속도 오차한계를 제시하고, 조인트 위치와 속도 오차는 그 한계 내에서 반복 횟수 영역에서 0으로 수렴한다. 기존의 P형 반복 학습 제어기와는 달리 제안된 반복 학습 제어 알고리즘은 학습 이득을 적절하게 설계함으로써 반복 횟수 영역에서 오차 수렴 비율의 분석과 조정을 가능하게 하는 장점이 있다.
서비스 반경이 1이내인 마이크로셀 방식은 기지국의 송신출력을 가능한 작게 하고 안테나의 위치를 주변 건물의 높이보다 낮게 설치하기 때문에 셀 반경내에 있는 지형과 구조물들은 전파특성에 매우 큰 영향을 주므로 셀 내 지형지물의 특성에 따라 기지국의 최적 출력을 구할 수 있는 전파예측 모델이 필요하다. 본 연구에서는 이동국이 가시거리 영역의 전파 음영지역 또는 가시거리 영역과 일정 경사각으로 기울어져 있는 비가시거리 영역에 위치한 경우로 구분하고, 기지국으로부터 송신된 신호가 이동국까지 일정 직진경로를 전파하는 동안, 전파의 반사첫수와 전파경로를 계산할 수있는 연산처리 알고리즘을 개발하여, 이를 웅용하므로써 임의 지점에 위치한 이동국에 도래하는 수신전력을 예측할수 있는 모델을 제안한다. 그리고, 마이크로셀 이동통신 전파환경에서 개발 알고리즘과 제안 전파예측 모델을 시뮬레이션하여, 그 결과를 분석함으로써 마이크로셀 기지국의 최적 위치선정 조건과 기지국 출력에 따른 가입자 서비스 조건을 제시한다.
위치기반 서비스(Location-Based Service)에서 개인정보 보호를 위해 사용자의 정확한 위치 정보를 숨기는 기법이 요구된다. 이를 위해 본 논분에서는 K-anonymity 및 L-diversity를 고려한 그리드 기반 cloaking 기법을 제안한다. 이 기법은 먼저 사용자가 요구하는 L개의 건물을 탐색하는 L-diversity를 수행한 후, K명의 사용자를 탐색하는 K-anonymity를 수행하여 최소한의 넓이는 가지는 cloaking 영역을 생성한다. 특히 cloaking 영역의 빠른 생성을 위해 효과적인 가지치기 방법을 사용한다. 마지막으로 성능평가를 통해, 본 논문에서 제안하는 cloaking 기법이 cloaking 영역 크기에 따른 질의 처리 시간 측면에서 기존의 연구보다 우수함을 보인다.
최근 GPS기능을 탑재한 휴대폰 PDA등의 모바일 장치를 사용하여 위치 기반 서비스를 이용하는 사용자가 급증하고 있다. 이에 위치 정보를 지닌 공간 데이타를 저장하고 관리하는 대용량의 공간 데이타베이스는 사용자의 다양한 질의 조건과 빠른 검색을 가능하게 하기 위한 색인이 필요하며 대표적인 색인 기법으로는 R-tree가 널리 사용되고 있다. 기존의 R-tree를 이용한 검색은 질의 영역과 관계없는 공간 데이타까지 검색하여 불필요한 입출력을 유발하기 때문에 응답시간이 늦어진다. 본 논문에서는 공간 데이타가 위치 기반 질의를 지원하기 위해 자신이 속한 노드의 전체(Union) MBR 영역에 따라 동적으로 셀 레벨 값을 구성하는 CLR-트리(Cell Leveling R-tree)를 제안한다. 또한, CLR-트리에서의 새로운 공간 데이타의 삽입, 분할, 삭제, 검색 알고리즘을 제안한다. 제안된 CLR-트리에서는 위치 기반 질의 시 사용자 질의 영역의 셀 레벨 값과 공간 데이타의 셀 레벨 값을 비교하여, 겹치지 않는 셀에 대해서는 검색 대상으로부터 제거하고 연관된 셀만을 검색하기 때문에 빠른 응답시간을 제공한다. 디스크 입출력 실험에서 CLR-트리가 기존 R-tree보다 디스크 접근 수를 $5{\sim}20%$ 감소시켜 사용자의 위치 기반 질의에 대해 빠르게 처리함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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