전방감지용 밀리미터파 레이더는 밀리미터파를 이용하여 자동차 등에 부착하여 송신파와 수신파 사이의 도플러 주파수 편이를 이용하여 선행차량 또는 전방의 장애물과의 거리와 상대속도를 판별하는 장치로서 적응형 순항제어 시스템(adaptive cruise control system) 등에 이용되는 핵심 기술이다. 적응형 순항제어 시스템이란 레이더 센서를 통하여 전방 선행 차량, 장애물의 속도 및 거리를 측정하여 차량의 충돌 경고, 주행 상황에 따른 자동적인 감속 및 가속, 정속 등 안전주행을 가능하도록 하는 기술이다. 본 기술 동향 분석보고서는 전방감지용 레이더 센서에 관한 기술 동향을 살펴보기 위하여 미국, EU, 일본, 한국의 전방감지용 레이더 센서에 관한 특허를 1991년부터 2005년까지의 특허출원을 중심으로 연도별 추이와 국가별 특허출원 동향, 출원인별 특허출원 동향 등을 분석하여 전방감지용 레이더의 세계 기술 추이에 대하여 알아보았다.
구개인두성형술이 코골음과 수면무호흡증에 유용한 수술적 방법으로 널리 이용되고 있으나 코골음과 수면무호흡증의 유발기전이 어리기지 복합적인 원인에 의하므로 구개인두성형술의 적응증을 결정하는데 많은 어려움이 있어, 수술전에 이 방법의 적응이 되는 환자를 보다 정확히 선택함이 중요하므로 많은 사람들에 의하여 주된 병변부위를 검시하는 방법들이 시행되어 왔다. 예를 들면 Mueller maneuver 중 내시경검사, Cephalometrics, polysomnogram, Multiple sleep latency test, CT scan 등의 방법이 환자선택에 이용되었다. 저자들은 비교적 쉽고 경비가 들지 않는 술전 검사법으로 양 후구치봉선(retromolar raphe)을 연결하는 선상에서 구인두궁 (soft palate arch)의 길이를 비교하는 방법을 총 89례에 적용 시행하여 그중 추적관찰이 가능한 46례에서 코골음은 86%, 수면무호흡증은 82%에서 자각적 증상의 개선이 있었기에 구개인두성형술을 시행함에 있어 양 후구치봉선거리와 구인두궁 거리를 비교하는 방법이 간단하고 경제적인 술전 진단방법으로 사료되어 문헌고찰과 함께 보고하는 바이다.
기존의 방향성 패턴 스펙트럼에 비하여 보다 정확하게 방향성 정보를 나타낼 수 있는 패턴 스펙트럼 성분 함수를 도입하고 그 성질을 분석하였다. 그리고 패턴 스펙트럼 성분 함수에 의하여 잡음성 형상을 식별하고자 적응 거리 함수를 제안하였다. 제안한 패턴 스펙트럼 성분 함수를 주의 교통 표지 식별에 실제 응용하여 적응 거리 함수에 의하여 평가한 본 결과 방향성 패턴 스펙트럼에 비하여 보다 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 이동 단말의 이동 특성 중 중요한 요소인 속도가 반영된 이동거리와 호 도착율을 효과적으로 위치 등록에 반영하기 위한 방안으로, 시간기준 위치등록을 기본으로 하여 퍼지 논리를 사용하여 이동거리와 호 도착율에 따라 등록주기 T를 가변적으로 변화시키는 방안을 제시하고, 기존의 방법들과 비교 분석하였다. 실험 결과 단말에서 약간의 프로세싱을 통하여 단말의 이동 특성이 수시로 변호하는 환경에서 이에 잘 적응함으로써 무선채널 사용비용과 망의 시그널링 로드 측면에서 기존 방법보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
최근 많은 멀티미디어 제품에서 영상 보간 시스템을 사용하지만, 대부분의 영상 보간 시스템은 보간과정에서 블러링 등의 원치 않는 인공물이 발생된다. 제안하는 보간법은 주어진 영상의 화소와 최적화된 거리가중치 매개변수를 통해 왜곡거리를 구한다. 보간에 참조되는 새로운 왜곡거리는 화소의 주파수성분을 고려하여 보간의 성능을 향상시킨다. 컴퓨터 실험 결과를 통해 제안하는 보간법이 효율적으로 인공물을 개선하면서 이전의 선형 보간법들보다 성능이 우수함을 입증한다.
양질의 사면체 요소망은 유한요소법 기반의 변형체 시뮬레이션이나 사면체 기반의 유체 시뮬레이션 등에서 필수적이다. 본 논문에서는 옥트리 기반의 적응적 부호거리장을 이용하여 다각형 표면을 가진 물체의 내부를 양질의 이면각을 가진 사면체로 채우는 볼륨 요소망 구성 방법을 제안한다. 옥트리를 이용하여 물체 내부에서 표면까지 다양한 크기의 사면체를 이용하여 생성된 요소의 개수를 줄이며, 옥트리의 인접 셀들 사이의 레벨 차이를 제한하여 양질의 이면각을 가진 요소망을 얻는다. 옥트리 기반의 요소망 생성에 있어서 물체 표면까지의 부호거리를 구하는 것은 매우 중요한 연산이다. 본 논문은 하향식으로 생성한 옥트리의 꼭짓점들에서 부호거리장을 빠르게 구하는데 중점을 두고 있다. 본 논문에서 제안한 사면체 요소망 구성 방법은 실행 시간이 빠르고 안정적이며 구현이 쉬운 장점을 가지고 있다.
저전력 블루투스(BLE; Bluetooth Low Energy) 기술을 사용한 비콘은 실외에서만 위치 측위가 가능한 GPS(Global Positioning System)와 달리 실내에서도 위치 파악이 가능하다. 비콘을 사용한 실내 거리 측정에는 RSSI(Received Signal Strength Indication)값이 핵심 요소인데 그에 반해 RSSI값은 여러 환경요소로부터 영향을 받기 때문에 예측된 거리와 실제 거리의 오차가 크게 나타난다. 이러한 이슈를 다루기 위해 비콘을 사용한 ANN(Artificial Neural Network)기반 적응형 거리 측정을 제안한다. 먼저 RSSI의 잡음을 줄이기 위해 확장 칼만 필터와 신호 안정화 필터를 사용한 전처리 과정을 거친다. 그리고 각각 특정 학습 데이터 셋을 가진 다층 ANN들은 학습을 거치게 된다. 결과에서는 평균오차 0.67m를 보여주고, 0.78의 precision을 보여준다.
영상 보간은 영상 처리 분야에서 전통적으로 많이 연구되어 왔고 널리 사용되고 있다. 그에 따라 다양한 보간 능력과 계산 복잡도를 갖는 보간법들이 많이 시도되고 있다. 이 논문에서는 기존의 선형 보간법을 위한 새로운 거리 가중치 개념과 보간되는 값의 상하, 좌우 지역적 패턴을 고려하여 반영하는 적응적 선형 보간법(New Adaptive Linear Interpolation : NAL Interpolation)을 제안한다. 새로운 거리 가중치는 기존의 거리에 선형적으로 비례하는 가중치의 개념에서 벗어나 가까운 화소에 더욱 더 영향을 많이 받는 특성을 이용하여 거리 가중치를 2차, 3차 다항식으로 개선한 것이다. 또한 NAL 보간법은 보간되는 화소의 상하, 좌우 패턴을 고려하는 선형 보간법으로 MF(magnification factor)의 변화에 따라 보다 선명한 이미지를 쉽게 얻기 위해서 보간하기 전 MF에 따라 패턴을 반영하는 정도를 결정하는 패턴 가중치를 이용한다. 실험 결과에서 제안된 보간법은 계산 복잡도 면에서 기존의 bicubic 보간법 보다 훨씬 간단할 뿐만 아니라 더 좋은 PSNR(peak signal-to-noise ratio)를 갖고 보다 선명한 화질의 영상으로 보간하였다.
본 논문에서는 이전 연구 방법에서의 UV-histogram을 확장하여 적응적 UV-histogram을 제시함으로써, 복잡한 구성의 장면에서 사람의 검출율을 높이는 방법을 제시한다. 제안 방법은 먼저 U-histogram에서 사람 영역을 1차 추출하고, 각각의 레이블링된 U에서 V-histogram을 생성함으로써, 이전 방법에서 구분할 수 없었던 사람 후보 영역을 정확하게 추출한다. 또한 제안 방법은 사람 판정시, 초점거리와 거리에 따라 적응적인 크기를 가지는 오메가 모양의 템플릿을 이용하여 검출의 정확도를 높였으며, 누적 영상을 이용하여 오검출을 템플릿 재매칭 함으로써, occlusion에도 강인한 특성을 가진다. 실험 결과는 Bae의 연구방법에 비하여 복잡한 환경에서 약 15%의 정확도 향상, 80%의 재현율 향상을 보이며, Xia의 연구방법에 비하여 20배 빠른 수행속도를 보여, 제안 방법의 성능이 우수함을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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