PAST (projection approximation subspace tracking)는 여러 연구자들에 의해 비교 연구가 되는 대표적인 신호 부공간을 추정하는 알고리즘이다. 이 방법은 신호 부공간 추정에 있어 상대적으로 낮은 계산 복잡도를 요구하기 때문에 인기가 있는 방법이 되었다. 그러나 이 방법은 개선의 여지가 많아서 추정 정확도나 공간의 직교성 등에서 계속 개선된 알고리즘이 연구되고 있다. 본 논문은 기존에 연구된 PAST 알고리즘의 추정 정확도 개선을 위해 연구된 알고리즘 중 하나인 FB-PAST(Forward-Backward PAST) 알고리즘에 사용할 직교성 알고리즘을 제안한다.
본 연구는 이동수단의 기술적 발전에도 불구하고 교통사고로 인한 물적, 인적 피해가 감소하지 않는 문제에 대한 관심에서 출발했다. 현재 생산되고 있는 차량은 전후방 센서에 의해 객체의 근접도만을 감지하여 운전자에게 알려주고 있는데 본 연구는 색 검지 알고리즘, 원모양인식 알고리즘, 거리인식 알고리즘을 구현하여 객체가 감지되면 해당 객체를 회피하거나 차량을 정지시켜주도록 하여 사고감지를 넘어선 사고방지 시스템을 구축한 것이다. 시뮬레이션을 위해 소형무선통신 카메라를 장착한 아두이노 차량 로봇을 직접 제작하여 모의 도로 주행에서 로봇이 성공적으로 객체를 회피하거나 로봇 차량이 정지하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 고정된 전후방의 영상 촬영으로 사각 지대의 위험에 노출된 기존의 블랙박스가 가지고 있는 한계를 극복하고자 측면의 물체를 감지하여 촬영할 수 있는 새로운 지능형 블랙박스를 제안한다. 차량의 측면 사각지대 촬영을 보완하기 위해서 적외선 거리 센서를 이용하여 차량에 접근하는 물체를 감지하고 블랙박스가 자동으로 해당 대상물을 향해 회전하는 지능형 블랙박스의 알고리즘을 제안한다.
여러 해 동안 많은 연구자들에 의해서 코히런트한 간섭신호가 있는 환경에서 신호 의 도래각을 추정하는 방법에 대한 연구가 진행 되어왔다. 이런 방법들은 대부분 공간 평활 (Spatial Smoothing)류의 방법을 사용하고 있으나 Pillai에 의해서 각 센서에 들어오는 신호 의 평균을 이용한 방법이 제안되었다. 이 방법에서는 특별히 복소수의 입력에 대해서는 대 칭형 배열을 사용하도록 했기 때문에 실수 입력을 다룰 때 보다 약 2배의 센서 개수가 필요 하다[S.U.Pillai,Array Signal Processing,Springer-Verlang New York, 1989]. 본 논문에서는 Pillai의 방법을 사용할 때 복소수 입력에서도 실수 입력의 경우와 같은 개수의 센서를 사용 하는 방법을 제안한다.
이 논문에서는 공정 변이의 고려를 위한 통계적 시간 분석(statistical timing analysis)에서 전력감소를 고려한 회로의 최적화를 위해 글리치 및 지연시간의 확률적 모델 및 연산을 이용하여 각 경로 및 경로상의 게이트의 민감도(sensitivity)를 계산하고 이를 이용한 사이징(sizing)을 통해 회로의 지연시간의 증가 없이 글리치를 감소하는 방법을 제시한다. 제안된 알고리즘은 통계적 시간 분석에 근거한 회로의 전후방 탐색을 이용하여 공정 변수를 고려한 확률적 글리치 발생률을 예측한다. 또한 글리치 발생률을 고려한 게이트의 선택 및 사이징 가능한 지연시간의 최적화된 계산을 통해 효율적인 게이트 사이징 기법과 글리치 감소를 위한 경로균등화 방법을 제시한다. 제안된 알고리즘의 효율성은 $0.16{\mu}m$ 모델 파라미터를 이용하여 ISCAS85 벤치마크 회로에 대한 실험을 통해 검증되었다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘은 글리치 예측에 있어 8.6%의 정확도의 개선을 보였고, 경로균등화에 의한 최적화에 있어 9.5%의 개선을 보였다.
본 논문에서는 상관계수를 바탕으로 신호부공간을 추정하는 COPAST(correlation-based projection approximation subspace tracking)의 성능을 향상시키기 위하여 상관계수를 구하는 부분을 순방향 신호 벡터로부터 상관계수를 구하고 동시에 역방향 신호 벡터에서도 상관계수를 구하여 신호 부공간을 추정하는 방법을 제안한다. 또 매번 갱신되는 상관행렬의 안정성을 도모하고자 제곱근 행렬 갱신을 하도록 하였다. 컴퓨터 모의 실험을 통해서 제안된 방법이 기존의 COPAST에 비해서 약 5dB의 신호 부공간 추정 정확도에 향상이 있었음을 확인하였다.
최근 SNS (Social Networking Services)를 통한 사용자들 간 정보 확산이 폭발적으로 증가하고 있다. SEIR (Susceptible-Exposed-Infectious-Recovered model)모델은 전염병 예측에 널리 사용되는 수학적 모델로, 이러한 정보 확산은 SEIR를 이용하여 모델링 할 수 있다. 본 논문에서는 SEIR모델을 이용하여 최적 제어 이론의 관점에서 SNS의 정보 확산 모델을 도출하였다. 본 논문에서는 PMP (Pontryagin's Minimum Principle)에 기반한 forward-backward algorithm을 제안하였다. 이 알고리즘은 전방과 후방으로 가면서 state와 adjoint equation들을 통합하면서 동작한다. 수치해석을 통해 정보 내용의 impact value와 birth rate이 작으면 작을수록 더 많은 노드들이 해로운 정보를 필터링하는 것을 보였다.
방사선치료 시 종양에 정확한 양의 방사선을 조사하는 것은 국소 재발을 방지하고 합병증의 빈도를 낮춰 효과적인 치료를 가능하게 하는 중요한 요소이다. 종양에 조사되는 방사선량의 측정을 통해 치료의 정확성을 확인하기 위한 여러 방법들이 시도되고 있으며, 투과선량을 이용한 측정법도 그 중 한 예로 비침습적이며 매 치료 시 측정이 가능한 장점을 가지고 있다. 본 교실에서는 투과선량을 이용한 in vivo 선량측정시스템과 임의의 치료 조건에서 투과선량을 계산하기 위한 알고리즘을 개발하였다. 본 교실에서 개발한 in vivo 선량측정시스템의 단기간 및 장기간의 재현성을 확인하고, 환자의 방사선치료에서의 이용 시 발생할 수 있는 문제점을 파악하고 알고리즘의 정확성을 확인하기 위하여 본 연구를 시행하였다. 2000년 7월 25일부터 8월 14일 사이에 방사선치료를 시행 받은 환자 66명을 대상으로 투과선량의 측정을 시행하였으며, 이 중 골반부위의 방사선 치료를 3회 이상 시행 받은 11명의 환자를 대상으로 측정선량과 예측선량의 비교 분석을 시행하였다. 측정시스템의 재현성의 확인을 위하여 환자의 치료 전 및 치료 중 매시간 기준 조사조건에서 측정치를 확인하였다. 일별 및 일 중 변동은 ${\pm}2%$ 이내로 재현성을 확인할 수 있었다. 본 시스템의 사용 시 별다른 문제점은 없었으나, 2명의 흉부 치료환자에서 투과선이 치료용테이블의 측면 금속을 관통하는 문제가 발생하였다. 골반부위 환자에서는 골반부위의 불균질조직에 의한 영향의 확인을 위하여, CT 및 simulation film을 이용하여 골 조직의 두께를 확인하여 보정 전 및 후의 값을 비교하였다. 전후방 및 후방조사야의 경우 골 조직의 보정을 시행하지 않은 경우 평균오차가 -5.20% 내지 +2.20%이었으며, 보정을 시행한 경우 -0.62%내지 +3.32%로 환자에 따라 정도의 차이는 있으나 골 보정이 필요함을 확인할 순 있었다. 측정치와 예측치 간 오차의 표준편차는 1.19%내지 2.46%로서 재현성이 높음을 확인할 수 있었다. 좌우 측방조사야에서 골 보정을 시행하지 않은 경우 평균오차는 -10.80%내지 +3.46%로서 골 조직의 보정이 필요하지 않은 1인의 환자를 제외하면 모두 음수 값을 지녔고, 보정을 시행한 경우 -0.55% 내지 +3.50%의 평균오차를 지녀 골 보정의 필요성을 확인할 수 있었다. 측정치와 예측치 간 오차의 표준편차는 1.09%내지 6.98%로 전후방조사야의 경우보다 재현성이 낮음을 알 수 있었다. 복와위로 방사선치료를 시행 받은 환자의 경우를 제외하면, 표준편차는 1.09%내지 3.12%로 1례 외에는 2.57% 이내로 재현성이 높음을 확인할 수 있었다. 본 실험을 통하여 in vivo 선량측정시스템의 안전성과 재현성을 확인할 수 있었다. 정확한 예측치를 얻기 위하여 불균질 조직이 조사야에 포함되는 경우 보정이 요구되며, 골반의 경우 골 조직의 보정이 중요한 요인임을 알 수 있었다. 이를 위하여 불균질 조직에 대한 정확한 정보가 요구되며, 이는 CT 영상을 이용하는 것이 크게 도움이 되리라 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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