본 논문에서는 차세대 패킷 네트워크에서의 성능 품질을 개선시키기 위한 하나의 접근 방안으로 패킷 지연에 대한 절대적 차별화 기능을 제공하는 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 임의 시간 구간에 도착될 입력 트래픽을 예측하고 이를 기반으로 지연 제어 기능을 수행한 후 실제로 입력된 트래픽을 측정하여 예측 오차를 도출하고 이를 다음 시간 구간에서 보상하는 것을 특징으로 한다. 제안된 방식은 매 시간 구간마다 지속적으로 예측 오차를 보상함으로서 예측편차가 높은 버스트 트래픽에 대하여 특히 우수한 성능을 제공한다. 모의 실험을 통해 제안된 방식은 절대적 성능 지표를 충족하고 기존 방식에 비해 버스트 트래픽에 대하여 우수한 적응성을 제공하는 것을 확인한다.
인터넷을 통한 기업 활동을 방해하는 악의적인 총격 형태 중 최근 가장 빈번하게 그리고 큰 피해를 주는 공격 형태가 Dos(Denial-of-service) 공격이다. Dos 공격은 공격자가 자신의 위치를 숨기기 위하여 자신의 IP를 속이는 IP 스푸핑(spoofing) 을 하기 때문에 피해 시스템에서 받아들인 패킷의 소스 IP 주소를 가지고는 공격자의 정화한 위치를 파악한 수가 없게 된다. 또한 공격에 대응하여 방어한다고 해도 공격 진원지를 찾아내지 못한다면 추후 동일한 공격자에 의해 재차 공격을 받을 가능성을 배제할 수 없는 실정이다. 이에 본 논문은 DoS 총격에 대응하는 하나의 방법으로 마킹 알고리듬을 이용하여 공격 경로를 찾아내고, 더 나아가 공격 진원지의 MAC 주소를 알아냄으로써 공격 진원지를 찾아내는 방법을 제안한다. 또한 마킹 알고리듬에서의 패킷 도착율을 향상시키는 기법을 제안하여 좀더 빠른 시갈 내에 공격위치의 탐지를 가능하게 함으로써 DoS 공격에 대한 적절한 대응과 공격자를 찾아내는 좀 더 향상된 성능을 보인다.
본 논문에서 반향 제거기의 반향 경로 변화를 추적하면서 근단 신호를 검출할 수 있는 새로운 동시통화 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 채널 입력 신호와 추정 오차 신호 간의 교차상관도와 마이크 입력 신호와 추정 오차 신호간의 정규화된 교차상관도를 이용한다. 이 두 교차상관도의 문턱치를 적절히 조합하여 이 알고리듬은 동시통화의 발생과 반향 경로의 변화를 구별한다. 이 방법은 반향경로의 변화를 추적하면서 동시통화를 검출할 수 있다. 동시통화기간동안 근단 신호에 의해 반향제거기의 적응필터계수가 오조정되는 것을 막는다. 이 동안 반향제거기는 반향경로의 변화를 계속 추적할 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안된 알고리즘이, 반향 경로 변화 추적과 동시통화를 검출하면서, ERLE 관점에서 Ye등의 알고리즘이나 NLMS 알고리즘보다 우수함이 입증되었다.
볼륨 데이타에 대한 팔진트리와 같은 계층 자료구조를 사용하는 광선 추적법은 모든 광선이 계층구조를 순회하는 것으로 인한 중복된 계산을 포함하고 있으며, 좋은 화질의 영상을 얻기 위한 3차원 보간으로 인하여 많은 계산 비용을 요구한다. 본 논문은 볼륨 데이타의 계층구조에 대한 중복된 방문을 피하고, 오직 한 번만 계층구조를 방문하면서 효과적으로 광선의 리샘플링 지점을 결정하여 색상과 투병도를 구하는 볼륨 렌더링 알고리듬을 제안한다. 이 방법은 물체 순서로 광선 추적법을 수행하면서, 각 복셀 주위에서의 리샘플링 지점을 점진적으로 찾아가면서 각 슬라이스 상에서의 2차원 보간에 기반을 둔 리샘플링을 수행한다. 또한 물체 순서 렌더링에서는 조기 광선 종결과 같은 최적화 기법을 구현하기 힘든데, 영상공간에서의 동적 자료구조를 이용하여 이를 효과적으로 해결하였다 본 논문이 제안한 방법은 구현하기 쉽고 속도 향상을 위하여 추가적으로 요구되는 메모리가 매우 적기 때문에 광선 추적법과 쉬어 와핑 방법 사이의 성능 차이를 메워주는 효과적인 방법으로 사용될 수 있을 것이다.
태양의 집광 열유속을 이해하는 것은 태양에너지를 이용하는 시스템의 해석과 설계에 중요하다. 본 연구는 우수한 유연성과 확장성을 가진 몬테카를로 광선추적법에 기반하면서 태양주연감광과 반사판 표면 기울기 에러를 고려하는 알고리듬 개발과 이를 통한 태양 열유속 해석에 초점을 맞추고 있다. 검증을 위해 한국에너지기술연구원 태양로에서 측정된 열유속과 비교했을 때, 모델링 결과가 측정 에러 범위인 10% 이내에서 잘 일치하였다. 개발된 모델을 통해 태양로의 집광 성능을 2 mrad 의 추적 정밀도에 최대로 도달 가능한 집광비가 4400 sun 으로 평가하였다. 열유속의 측정 위치에 따른 변화와 수광각에 따른 분포를 통해 화학반응기나 보조집광기 설계에 필요한 상세한 정보를 제공하였다.
본 논문은 SOPC 기반 NIOS II 임베디드 프로세서와 C2H를 이용하여 무인 자동 객체 추적 시스템을 구현하였다. 단일PTZ 카메라를 이용한 디지털/아날로그 신호의 입출력, 이미지 프로세싱, 시리얼 통신 그리고 네트워크 통신의 제어를 C2H에 의한 IP 구성과 SOPC 기반 NIOS II 임베디드 프로세서에서 각각의 IP를 효과적으로 제어함으로써 다양한 모니터링 정보를 네트워크로 제공할 수 있는 시스템을 설계, 구현 하였다. SOPC 기반 NIOS II 임베디드 프로세서의 유연성과 고급 알고리듬의 복잡성을 소프트웨어 프로그래밍 언어의 C와 하드웨어 프로그래밍 언어로 유동적으로 컴파일하여 IP화 할 수 있는 특성을 적용함으로서 실시간적으로 무인 객체 추적할 수 있는 시스템의 성능을 향상 시킬 수 있었다.
본 논문에서는 외적요인에 따른 RSS 특성을 분석하고, RSS를 이용한 효율적인 실시간 실외 위치 추적 알고리즘과 그에 기반 한 시스템을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 지정된 공간 내에서의 위치별 신호 세기를 DB화하여 칼만 필터 이론을 적용한 예측을 통한 정확한 좌표를 선별하는 방법을 적용하여 위치 추적의 정확도를 높였다. 제안된 알고리듬의 검증을 위한 하드웨어 장치로는 802.15.4(ZigBee) 네트워크 환경에서 위치 정보를 전송하기 위해 태그(Tag), AP(Access Point), 데이터 수집기(Data Receiver) 등으로 구현하였다. 각각의 하드웨어는 Texas Instrument(TI)사의 MSP430 마이크로프로세서와 CC2420 무선통신 칩을 사용하여 구현되었다. 또한 태그 위치를 2차원 평면상에 나타내기 위한 실시간 위치 추적 프로그램을 구현하였다. 제안된 알고리즘에 기반 한 실시간 위치추적 시스템을 구축하여 태그의 위치를 추적한 결과 외적요인에 비교적 안정한 RSS 값을 갖는 실외 환경에서는 19.12cm의 평균 거리 오차와 5.31cm의 표준편차를 갖는 실시간 위치 추적 시스템의 효율성과 정확성이 나타남을 확인 할 수 있었다. 한편, 외적요인에 의해 불안정한 RSS 값을 갖는 실내 환경에서는 제안한 알고리즘과 그에 기반 한 시스템이 정확한 실시간 위치 추적에 다소 어려움이 있음을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 HSV 색 공간을 이용한 야간 차량의 검출 시스템을 제안한다. 주정차 감시등 도로변에서 자동차를 감시하는 경우 자동차 번호판 추출하는 것이 중요하다. 일반적으로 번호판 추출을 위해서는 원거리에서 자동차 검출후 Pan-Tilt-Zoom 카메라로 자동차를 일정한 크기로 확대한 영상을 획득하여 번호판을 추출한다. 그리고 자동차 검출 및 추적을 위해 Mean-Shift 혹은 Optical Flow 알고리듬이 많이 이용되고 있다. 그러나 이러한 알고리즘은 주간에는 성공적으로 자동차를 검출 및 추적 할수 있었으나 야간에는 검출 및 추적에 어려움이 있었다. 그래서 본 논문에서는 입력 영상을 HSV 색 공간으로 변환하면 자동차의 전조등 혹은 후미등의 위치가 두드러지게 나타나는 것을 이용하여 자동차의 위치를 검출하였다. 실험 결과 정면 차량의 경우 93.9%, 후면 차량의 경우 97.7%의 차량을 검출하여 제안된 방법이 야간 차량 검출에 효율적임을 증명하였다.
마케팅 분야에서는 제품품질, 고객만족, 고객추천을 바탕으로 구매행동과의 영향 유무 및 상관관계를 통계적 Regression 방법으로 가설 검증하는 것을 주요한 연구 대상으로 하고 있다. 또한 최근에는 ASCI와 같은 고객만족지수 혹은 라이켈트의 NPS와 같은 고객추천지수를 바탕으로 실제 기업성과와 연관되는 시장 지분에 어떠한 영향을 미치는 지에 대한 통계적 분석 연구도 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 실제 고객이 매장을 방문하여, 과거 고객카드에 명품을 구매하던 구매하지 않던 간에 만족/불만족을 표시한 체인 및 고객 추천의향을 검토하여 Hidden Markov Model을 이용한 고객의 최상의 구매패턴을 분석하는 확률적 기법에 대하여 연구하는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 바탕으로 고객만족 -> 고객추천의향 -> 고객추천행동->구매 및 재구매 체인에 대응하는 실제 소비자의 구매패턴을 고객만족과 NPS(순추천지수) 및 여러 수리통계적 이론-Hidden Markov Model, Bayesian Inference, Maximum Likelihood Estimation을 이용하여 확률적 추적 메카니즘을 구현하는 것을 목표로 한다. 제시된 목표는 인공지능을 구현하는 이론과 알고리듬을 사용하여 달성되었기에 이론적 추적 메카니즘을 여러 인공지능망 -DNN, CNN, GAN등을 사용하여 기업에서 사용할 수 있는 고객의 구매패턴 앱으로 발전시키는 것을 후속연구에서 기대한다.
본 논문은 공중 혹은 해상배경에 표적과 화염이 동시에 존재할 때, 무인항공기에 장착된 EOTS(Electro-Optical Targeting System; 전자광학 추적장비)가 표적을 추적하기 위해 화염의 영향에 강건하도록 표적을 자동 인식하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 표적과 화염의 적외선 영상을 Gradient Vector Field로 변환하고, 각 Gradient magnitude를 Polynomial Curve Fitting 도구에 적용하여 다항식 계수를 추출 및 얕은 신경망 모델에 학습함으로써, 표적과 화염을 자동으로 인식한다. 확보한 표적 및 화염의 다양한 적외선 영상 DB를 학습데이터, 검증데이터, 시험데이터로 분류하여 제안한 기법의 표적 및 화염 자동 인식 성능을 확인하였다. 본 알고리듬을 활용하여 무인항공기의 자동비행 중 충돌회피, 산불탐지, 공중 및 해상의 목표물을 자동탐지 및 인식하는 분야에 적용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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