RADARSAT은 선박탐지를 포함하는 해상감시에 있어서 중요한 역할을 할 수 있는 데이터중의 하나이며, 이것은 레이더센서를 가지고 있어 전천후 및 주야불문이라는 두 가지 주요 이점을 가지고 있기 때문에 가능하다. 그러나, 합성개구레이더의 이미징시에 대기의 영향은 무시될 수 없으며, 다양한 형태로 기하 변형이 발생하게 된다. 본 연구에서는, 레벨 1의 georeferenced SGX 데이터를 사용해서 RADARSAT의 합성개구레이더에 대한 기하/대기 보정을 시험하였다. 대기보정을 위한 레이더 산란파 크기 등의 정보는 데이터 헤더자료로부터 추출하였으며, DN을 beat nought와 sigma nought로 변환을 실시하였다. 마지막으로 자동 기하보정결과를 실재 좌표 값과 비교하였다.
차량 진단 기능이 탑재된 원격 서버, 제어 신호 중계 기능을 가진 휴대폰용 어플리케이션, 그리고 신호 변환을 위한 converting 보드를 사용하여 기존의 차량진단기(scanner)와 동일한 기능을 가지는 원격차량진단 시스템을 제안한다. 원격 서버에서 직접 차량 진단 기능을 수행함으로써 진단 이력에 대한 자동 관리가 가능하며 다양한 부가 서비스를 연계하여 제공할 수 있다. 또한 신규 차종에 대하여 원격 서버 프로그램의 변경으로 대응이 가능하므로 기존 방식처럼 신규 차종에 대한 개별 upgrade가 필요 없다. 제안한 방식은 저가의 진단 시스템 구축이 가능하므로 영업소에서만 사용되던 차량 진단기를 개별 사용자가 사용할 수 있게 해준다. 또한 bluetooth의 Serial Port Profile을 기반으로 휴대전화기와 converting 보드간의 선을 제거함으로써 사용자가 간단하게 진단 어플리케이션이 탑재된 bluetooth handset에서 진단을 할 수 있다. 실험을 통하여 제안한 방식의 실제 환경에서 잘 동작함을 검증하였다.
본 논문에서는 기존의 UIO순열을 이용하는 방법을 개선하여 비결정적 유한상태기계에서 시험 경우를 생성하는 방법에 대해서 소개하였으며, 시험 경우의 자동생성을 위해서 필수적인 사항인 적합성 관계의 형식적인 정의를 새롭게 정의하였다. 또한 프로토콜의 비결정적인 성질 때문에 시험기는 한 입력을 가했을 때 어떤 출력을 낼지 미리 시험기의 입장에서 알 수 없으므로 적응력있는 시험을 위해서 트리형태의 시험 경우를 생성하는 방법을 소개하였고 시험 경우를 입력과 출력을 분리해서 고려함으로써 시험 경우 기술 언어인 TTCN으로의 변환을 쉽게 하였다.
영화복원은 오래된 필름으로부터 손상된 영역을 자동으로 검출하여 복원하는 것이다. 영화복원은 고화질의 멀티미디어 서비스를 위한 필수작업이기 때문에, 현재 많은 연구자들로부터 관심을 받고 있다. 필름은 flick, dust, 스크래치 등의 원인으로 손상이 이루어지는데, 이 중 가장 주된 요인은 스크래치이다. 스크래치로 손상된 데이터의 복원연구는 지난 몇 년간 활발히 수행되고 있다. 스크래치 복원을 위해서는 위치 및 길이 등의 기준에 따라 나타나는 다양한 종류의 스크래치들을 모두 검출할 수 있어야만 한다. 본 논문에서는 영화의 각 프레임 상에 나타나는 다양한 종류의 모든 스크래치를 자동으로 검출할 수 있는 신경망 기반의 검출 방법을 제안한다. 다양한 높이와 폭을 가진 스크래치들을 검출하기 위해 pyramid를 이용하여 입력 영상은 다양한 해상도의 영상으로 변환된다. 각 변환된 영상에 대하여 신경망기반의 텍스처 분류기를 이용하여 스크래치와 비스크래치의 영역으로 분류한다. 이때, 처리속도의 향상을 위해 에지로 분류된 화소에 대하여만 신경망을 적용한다. 제안된 방법의 평가를 위해 다양한 종류의 스크래치를 가진 영화 및 애니메이션 데이터에 대해 실험이 이루어졌고, 그 결과, 제안된 방법의 강건함과 효율성이 입증되었다.
본 논문에서는 의료영상의 특성을 반영하여 픽셀 그래디언트의 방향 값을 특징으로 하는 OCS-LBP (Oriented Center Symmetric Local Binary Patterns) 특징을 개발하고 BoF(Bag-of-Feature)와 Random Forest 분류기를 이용한 영상 검색 방법을 제안한다. 학습영상에서 추출된 특징 값은 code book 으로 군집화 되고, 각 영상들은 code book을 통해 의미 있는 새로운 차원인 BoF특징으로 변환된다. 이렇게 추출된 BoF특징은 Random Forest 분류기에 적용되고 학습된 분류기에 의해 유사한 특성을 갖는 N개의 클래스별로 분류되게 된다. 질의 영상이 입력되면 동일한 OCS-LBP특징이 추출되고 code book을 통해 BoF특징이 추출된다. 전통적인 내용기반 영상검색과는 다르게, 본 논문에서는 질의 영상에서 추출된 BoF특징이 학습된 Random Forest에 적용되어 가장 유사한 K-근접 이웃 (K-nearest neighbor) 클래스들을 선택하고 선택된 클래스들에 포함된 영상들에 대해서만 질의 영상과의 BoF 유사도 측정을 통해 최종 유사한 영상을 검색하게 된다. 실험결과에서 본 논문에서 제안하는 방법은 빠르고 우수한 검색 성능을 보여 주었다.
본 논문에서는 혈중 목표 농도 자동 조절기(Target-controlled infusion system. TCI)를 개발하는 것으로써, 마취의가 혈중 목표 농도를 설정하면 사용약제의 약동학적 모델링에 의해서 주입속도를 자동적으로 계산하여 마취의 깊이를 예측하는 약동학적 모델의 수립과 검증 방법을 설명한다. 정확한 약동학적 모델의 구축은 시스템의 성능에 큰 영향을 미치므로 먼저 PART 1에서는 약동학적 모델을 구축하되 3-콤파트먼트 모델과 4-콤파트먼트 모델로 해석하였다. 기존의 TCI에서 사용하고 있는 3-콤파트먼트 모델에 가상의 효과처 구획(Effect Site Compartment)을 만들고 이를 네 버내 구획으로 가정한 4-콤파트먼트 모델(Four-Compartment Model)을 수립하였고, matlab 5.0을 이용하여 비교 분석하였다. 모델은 혈중 목표 농도 주입(Plasma Targeting)과 효과처 목표 농도 주입(Effect Site Targeting), 혈중 농도 유지를 위한 주입율 계산과 기타 마취 상태를 추정하는 정보를 포함한다. 시뮬레이션의 결과를 바탕으로 4-콤파트먼트 모델을 디지털 z-변환을 거쳐 디지털시그널프로세서에 프로그램하고 TCI시스템의 적용가능성을 평가하였다. 정맥 마취용 TCI는 오동작에 대한 검증이 반드시 요구되므로 구축한 모델링에 대한 시뮬레이션의 평가 방법을 설정하였다. 기존의 TCI시스템과는 달리 약동학적 약물 전달 속도 상수(k-파라미터)를 독립적으로 조절할 수 있는 기능이 추가되어 다양한 약제의 사용이 가능할 뿐만 아니라 새로운 약동학적 모델의 개발과 평가에 기여하게 되고, 환자의 체형과 병명에 따른 약동학적 모델의 변화에 대응할 수 있게 하였다.
무선 마크업 언어(Wireless Markup Language) 컴파일러는 텍스트로 구성된 문서를 바이너리 문서로 변환, 압축함으로써, 낮은 대역폭을 갖는 무선 선로에서 트래픽을 감소시키며, 낮은 성능을 갖고 있는 이동 단말기에서 브라우징 처리를 간단하게 하는 역할을 한다. 또한 이러한 변환 과정에서 확장 마크업 언어(eXtensible Markup Language)의 well-formedness와 validation 과정을 동시에 처리함으로써, 이동 단말기에서 문서처리 부담을 대폭 경감하는 효과를 가져온다. 본 논문에서 구현한 무선 마크업 언어 컴파일러는 어휘분석기 모듈과 파서 모듈로 구성되어 있는데, 파서 모듈은 파서 생성기를 사용하여 구현하였다. 이는 향후 응용 수준에서 보안 기능을 제공하기 위하여 태그를 확장하거나 무선 마크업 언어의 버전이 업그레이드 될 때에서 변경된 부분에 해당하는 문법만 다시 설계함을써 유연하게 대처할 수 있는 장점을 가지고 있다. 사용된 문법은 LALR(1) context-free 문법으로서, 확장 마크업 언어 1.0과 무선 마크업 언어 1.2의 문서 형태 정의(Document Type Definition)를 기반으로 무선 응용 프로토콜 바이너리 확장 마크업 언어(Wireless Application Protocol Binary XML) 문법을 고려하여 설계되었다. 구현된 컴파일러의 기능을 실험하여 데모하기 위하여 세 가지 방법(수작업, WML 디컴파일러, 노키아 WAP 툴킷)을 사용하였으며, 다양한 태그 조합을 갖는 임의의 130여 개 문서에 대해 실험한 결과, 최대 85%의 압축효과를 얻을 수 있었다. 그러나, 태그나 속성에 비해 일반 문자열 데이타가 많아지면 상대적으로 압축효과가 감소되므로, Hyper Text Markup Language 문서로부터 무선 마크업 언어 문서로 자동 변환된 텍스트를 인코딩하는 경우와 같이 특정한 응용 분야에서는 일반 문자열에 대한 확장 인코딩 기법을 적용할 필요가 있을 수 있다.
궤도형 차량의 이동구조는 에너지 소비 측면에서 단점이 있지만 접지압의 감소로 인한 평지 및 야지험지에서도 원활한 주행이 가능한 장점으로 인해 농업분야의 플랫폼에서 많이 사용된다. 곡식을 베는 일과 탈곡하는 일을 한 번에 하는 콤바인도 이러한 무한궤도형 이동구조를 사용한다. 또한 궤도형 차량의 방향전환 및 주행속도 변환은 좌 우 궤도의 회전 속도를 다르게 하여 동시에 제어하기 때문에 정교한 주행 성능을 위해서는 궤도형 차량의 기구학 모델을 고려한 경로 계획이 필요하다. 본 연구에서는 직교형 포장에서 Round harvesting 기법 기반으로 궤도형 차량의 기구학 모델 및 포장정보를 고려한 자율주행 콤바인 경로계획 알고리즘을 개발하고자 하였다. 이를 위해 Labview 기반의 궤도형 차량 시뮬레이션을 구축하여 실제 포장정보를 이용해 생성 된 경로의 적용 가능성을 구명하고자 하였다. 자율주행 콤바인 경로 계획은 콤바인의 길이, 너비, 회전 시 좌 우 궤도의 속도 비, 직진 속도와 회전 속도 비, 회전 각도, 포장의 외부 경계선, 작업 겹침 량, 회경 횟수를 이용하여 좌현 새머리 선회를 포함한 내부 왕복작업 경로를 생성하며 외부 회경 횟수는 2~3회를 가정하였다. 자율주행 시뮬레이션은 차체와 궤도 자체의 미끄러짐과 작동기 지연시간을 단순화 한 궤도형 기구학 모델형태로 구성하였다. 추종 알고리즘은 선견 거리법을 사용하였으며, 측면 변이값과 방향 오차의 선형조합을 이용하여 조향변수를 정의하고 퍼지로직기반으로 좌 우 궤도 속도를 7 단계화하여 조향장치를 모델링하였다. 실험결과 개발 된 경로생성 알고리즘은 실제 취득 된 포장 외부 경계 GPS 위 경도를 이용해 자동으로 생성이 가능하며 간략화 된 콤바인 시뮬레이션에서 직진주행 RMS 위치 오차는 0.05 m, 선회구간에서 직진 구간 진입 시 RMS 위치 오차는 0.11 m, 직진 구간 RMSE 방향 오차는 3.2 deg로 콤바인 예취부 간격인 30 cm보다 작은 위치 오차를 보이며 생성된 경로 전체 추종이 가능함을 나타내었다.
최근, 마이크로어레이 실험 데이터의 품질과 재생산성에 대한 신뢰도가 증가하고 있어 마이크로어레이 데이터의 공유 및 활용에 대한 요구가 급속히 증가하고 있다. 그러나 공개되어 있는 국내, 외 마이크로어레이 데이터는 실험 방식, 플랫폼 등에 따라 서로 다른 데이터 항목과 포맷을 가지므로 데이터의 실제적 접근 및 활용이 어려운 상황이다. 본 논문에서는 실험 플랫폼, 데이터 포맷, 정규화 기법, 분석 방식 등이 서로 다른 기존의 마이크로어레이 데이터를 효율적으로 검색, 공유, 통합할 수 있는 마이크로어레이 데이터 공유 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 웹 서비스 기반 기술을 이용하여 분산된 마이크로어레이 데이터를 통합하며, 각 사이트의 사용자는 UDDI를 통하여 검색한 데이터를 표준 MGED 기반의 공통 데이터 구조로 자동 변환하여 다운 받을 수 있다. 정의된 공통 데이터 구조는 IDF,ADF,SDRF,EDF로 구성되어 다양한 구조의 마이크로어레이를 통합할 수 있는 템플릿 역할을 수행하며, MAGE-ML, MAGE-TAB, XML Schema 문서로 저장할 수 있다. 또한 제안된 시스템의 자동 데이터 제출기, 파일 관리자 등은 마이크로어레이 데이터 공유를 위한 다양한 부가 기능을 제공한다.
본 논문에서는 쿼드콥터 드론의 충돌방지를 위한 효율적인 자동제어 방법을 제안한다. 일반적인 드론조종 방법은 RC 조종기에서 노브의 움직임을 PWM 신호로 변환하여 전송하면 이를 드론의 무선 수신부에서 수신하여 비행제어(FC) 모듈에 전달하는 방식으로 이루어진다. 드론의 수신기와 FC 모듈 사이에 충돌 회피 모듈을 구현하여 쓰로틀, 피치 및 롤 제어 신호를 모니터링하고 변경하는 방식으로 드론 충돌을 방지한다. 충돌을 방지하기 위해 LiDAR 거리 센서와 서보 모터를 설치하여 주기적으로 비행 방향을 중심으로 -45도에서 +45도 이내의 장애물 거리를 측정한다. 충돌이 예상되면 수신된 PWM 신호를 변경하여 FC 모듈로 전송함으로써 충돌을 방지한다. 우리가 제안한 방법을 쿼드콥터 드론에 적용하여 실험을 통해 검증한 결과, 조종자 부주의 혹은 조종 미숙으로 인해 발생할 수 있는 충돌을 방지할 수 있어 안전성이 향상됨을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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