광추적표현(ray tracing rendering) 기법은 컴퓨터를 이용하여 현실감 있는 영상을 얻기 위한 음영처리 방법의 하나로 오랜 컴퓨터 처리시간을 필요로 한다. 병렬처리 기법을 적용함으로서 컴퓨터 처리시간을 효과적으로 줄일 수 있어, 본 논문에서는 광추적 기법을 위한 병렬 알고리듬을 구현하고 트랜스퓨터시스템 상에서 실험하였다. 또한 알고리듬의 확장성과 부하균형을 위하여 프로세서 farm 모델을 응용하였다. 전체의 영상을 균일한 크기로 분할하고 각각의 프로세서 farm에 분배하는 방식을 사용하였기 때문에 제안된 알고리듬에서는 병렬시스템의 확장성과 부하의 균형문제를 자연스럽게 해결하였다. 구현된 병렬 알고리듬은 가변의 일꾼을 가지는 트랜스퓨터에서 실행하였으며 효율은 9개의 프로세서를 사용하였을 때 65% 이상으로 나타났다. 가장 우수한 성능을 가지는 경우는 작업의 분할 크기가 256~1024개의 화소를 가질 때인 것으로 측정되었다. 이와 같은 높은 효율과 우수한 확장성 이외에도 트랜스퓨터시스템이 지니고 있는 가격 대 성능비의 우수성으로 인하여, 트랜스퓨터는 확장성 있는 병렬시스템으로 적합한 것을 알 수 있다.
클러터 환경에서는 레이다 시스템을 통해 얻어지는 많은 측정치 정보 중 표적 신호를 찾아내어 표적추적 필터를 쇄신해야 트랙이 발산하지 않고 추정성능이 유지된다. 다수의 측정치 중 표적의 트랙과 가장 연관성이 높은 측정치를 대응시키는 방법을 자료결합(Data Association)이라 한다. 자료결합 방법 중 신호세기기반 표적 추적방법에는 PSNF, PSNF-m이 있다. 본 논문에서는 PSNF-m 알고리듬에 표적의 존재 유/무에 대한 트랙존재확률 기반의 Track Management 기법을 적용한 IPSNF-m(Integrated Probabilistic Strongest Neighbor Filter-m) 알고리듬을 제안한다. 이 알고리듬은 표적 존재의 유/무 뿐만아니라 표적이 존재하지만 탐지가 되지 않을 사건 등을 고려하여 각각의 사건에 대한 확률을 구함으로써 트랙에 대하여 효율적인 관리를 가능하게 해준다. 제안하는 IPSNF-m의 성능 확인을 위해 PSNF-m과 유사한 성능을 지니는 것으로 알려진 PSNF에 Track Management 기법을 적용한 IPSNF 알고리듬의 트랙존재확률을 유도하였다. 그리고 동일한 환경에서의 시뮬레이션을 통해 제안하는 알고리듬이 기존의 PSNF-m과 IPSNF 알고리듬보다 트랙 유지 및 추정 측면에서 우수한 성능을 나타내는 것을 RMSE, Confiremd True Track, 트랙존재확률을 통해 비교 및 분석하였다.
시변 신호 추적 특성을 향상시키기 위하여, Gauss-Newton Variable Forgetting Factor RLS (GN-VFF-RLS) Algorithm을 제안한다. 최적화된 망각인자를 가정한 기존의 RLS 알고리듬과 비교하여, 제안된 방법은 특히 신호의 변화가 급격히 일어날 경우 주목할만한 추정 성능의 향상을 보여준다. 제안된 알고리듬의 시변 추정 특성을 신호 대 잡음비와 시변 정도에 대하여 모의 실험하고 기존의 추정 알고리듬들과 비교한다.
철도운영효율 향상을 위하여 첨단 기술을 기반으로 하는 스마트 철도 기술에 대한 개발 및 실용화 사업이 전 세계적으로 진행중에 있다. 철도의 수송력 증대와 운영비용 감소 및 시스템 변경 용이성등의 장점을 극대화하기 위하여 기존의 궤도회로 중심의 열차제어 시스템에서 통신기술을 기반으로 하는 열차제어시스템으로의 전환을 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 CBTC 시스템에서 GPS시스템의 적용 타당성 여부를 검증하였고 CBTC 시스템에서의 위치 정보 수신을 위한 GPS 수신데이터의 정합 알고리듬에 관한 저전력 분할 연산 알고리듬을 설계하여, 본 논문에서 제안한 코드는 기존의 수신데이터의 정합알고리듬 대비 2% 면적이 감소하는 것을 확인할 수 있었으며, 또한 전력소모가 7% 감소되는 것을 확인할 수 있었다.
이 논문에서는 등간격 선배열 감지기를 사용하여 근거리 표적의 위치 추정을 하는 연산량이 적은 효과적인 대수적 경로 추종 알고리듬을 제안하였다. 원거리 표적의 방위각 추적 알고리듬으로 근거리 표적의 방위각을 추정하면 추정된 방위각은 실제 근거리 표적의 방위각과 거리의 대수적 관계식으로 주어짐을 보였다. 2차원 MUSIC스펙트럼의 극대값을 찾기 위하여 두 개의 결합된 2차원 다항식으로부터 구한 경로를 추종하는 기존의 방식대신 에 이 대수적 관계식을 경로로 사용한다. L개의 감지기에 M개의 표적 신호가 도달하는 경 우, 제안한 알고리듬은 대수적 경로를 따라 M번의 1차원 탐색을 하므로 2차원 다항식으로 부터 경로를 구하여 2L-2번의 1차원 탐색을 하는 기존의 경로 추종 알고리듬보다 연산량을 줄일 수 있다.
레이다를 이용한 다수 표적의 상태 추정을 통해 추적 성능을 향상시키는 문제는 중요하다. 클러터 환경에서 추적 필터를 이용하여 다수 표적 추적 시 트랙과 측정치 간의 결합사건이 발생하며 개수가 증가함에 따라 결합사건은 기하급수적으로 증가한다. 이러한 환경에서 다수 표적 추적 필터 설계 시 고려해야할 문제는 첫째, 신속한 거짓트랙 제거 및 표적트랙 확정을 통하여 오경보율 최소화하고, 이를 통해 FTD(False Track Discrimination) 성능을 높인다. 둘째, 다수의 트랙이 측정치를 공유하는 결합사건 발생시 효율적으로 각각의 측정치를 트랙에 할당함으로써 트랙 유지성능을 향상시키는 것이다. 두 가지 고려사항을 통해 단일 표적 추적 자료결합 기법을 다수 표적 추적 필터로 확장하여 사용하며, 대표적인 알고리듬으로 JIPDAF(Joint Integrated Probabilistic Data Association Filter)와 LM-IPDAF(Linear Multi-target IPDAF)가 있다. 본 논문에서는 측정치 할당 시 생기는 수 많은 가설들에 대한 확률적 평가를 하지 않음으로써 측정치와 트랙의 개수에 따라 비선형으로 연산량이 증가하지 않으며, 클러터밀도 추정을 통해 트랙을 쇄신하는 트랙존재확률 기반의 LM-IPDAF 알고리듬을 소개한다. 그리고 LM-IPDAF의 트랙존재확률 산출 시 필요한 클러터밀도 추정 방법을 개선함으로써 연산량을 효과적으로 감소시킬 수 있는 방법을 제안하고 시뮬레이션을 통해 기존의 알고리듬과 비교, 분석하여 성능을 검증하였다. 그 결과, 위치 RMSE, Confirmed True Track 측면에서는 동일한 성능을 내면서 시뮬레이션 처리 시간을 약 20% 감소시킬 수 있었다.
광선추적기법은 사진과 같은 고해상도의 영상을 만들어내는 렌더링 기법중의 하나이다. 이 기법은 이미지를 합성하는데 많은 양의 계산 시간을 필요로 한다. 병렬처리 기법이 광선추적에 계산양의 처리 기간을 감소하기 위하여 사용될 수 있다. 본 논문에서는 병렬 광선추적 기법을 MPI(Message Passing Interface)를 사용하여 IBM Supercomputer 상에서 노드의 개수의 증가에 따른 속도 향상과 노드간에 전달되는 메시지의 크기에 따른 성능 향상을 실험하였다. 본 논문에서 실험한 병렬 광선 추적 기법으로 IBM SP 시스템 상에서 다양한 영상을 생성하였다. 영상은 분할가능하고 노드에 분배할 수 있기 때문에 병렬화 범주에 들 수 있으며 부하균형을 맞출 수 있다. 실험에서 프로세서수의 증가에 따른 이상적인 속도향상률(Speed-up rate)을 15개의 프로세서를 사용하여 얻을 수 있었다. 광선을 추적하여 영상을 합성해 낼 때 표현하고자 하는 영상이 단순한 객체로 이루어져 있다면 각 노드에 분산해줘야 할 작업의 크기는 복잡한 객체들로 구성된 영상보다 클 때 더 놓은 성능을 나타내었다. 분산작업의 크기가 작아 상대적으로 통신횟수가 증가할 때 렌더링시 효율저하를 나타내었다.
본 논문에서는 적외선 영상탐색기가 탑재된 대함유도탄에 대한 함정 방어용 기만 체계의 성능 분석을 위한 교전모의 프로그램을 소개한다. 대함유도탄에 탑재된 적외선 영상탐색기는 함정의 적외선 신호를 탐지하는 거리로부터, 비례항법 유도법칙 또는 입사각 제어유도법칙에 기반하여 접근한다. 그러므로 대함유도탄의 유도 수행 능력은 기본적으로 탐색기의 표적 추적 알고리듬뿐만 아니라 함정의 적외선 신호에 의존한다. 개발한 프로그램을 사용하여, 대함유도탄 적외선 영상탐색기의 다양한 추적 알고리듬으로 flare와 함정 표면을 냉각하기 위한 Counter-Measures Wash-Down System(CMWDS) 같은 함정 기만 체계의 영향을 살펴볼 수 있다.
객체 중심점에서 움직임을 추정하여 빠르게 이동하는 객체의 윤곽선을 추적 할 수 있는 알고리듬을 제안하였다. 방사상 표현(radial representation) 방식을 적용하여 객체 중심점에서만 블록정합 (block matching) 알고리듬으로 움직임을 추정하여 적은 계산량으로 객체 움직임을 추정함으로써 객체 윤곽선을 추적하였다. 객체의 움직임을 추정함으로써 프레임 간 객체의 움직임이 객체 중심에서 윤곽까지 거리 이상 빠르게 이동하는 객체도 추적할 수 있다. 에너지 수렴 과정에서 기울기 영상과 차영상(difference image)을 에너지 함수로 함께 사용함으로 복잡한 배경 등에도 강건하도록 하였다. 실험 결과 움직임이 빠른 객체와 복잡한 배경 속의 객체도 실시간으로 강건하게 추적함을 확인하였다.
차량 간 무선 통신을 목적으로 만들어진 직교 주파수 분할 다중화 (OFDM: Orthogonal Frequency Division Multiplexing)기반 WAVE(Wireless Access for Vehicular Environment) 시스템의 물리층 표준은 기존에 표준화된 IEEE802.11a 무선랜(WLAN: Wireless Local Area Network)의 표준을 따르는 것으로 되어 있다. 따라서 WAVE는 초기 동기 이후 차량 간 다중 경로 페이딩(Multipath Fading) 채널의 영향으로 인하여 심볼 타이밍에 있어서 연속적인 시간 지연이 발생함에 따라 시스템의 수신 성능이 저하되게 된다. 본 논문은 추가적인 심볼 시간 지연을 보상해 주기 위한 심볼 시간 추적(Tracking) 알고리듬을 제안하고 있다. 본 논문에서는 제안된 알고리듬을 최대 지연 시간 (Maximum Timing Delay)이 적용된 최악의 통신환경에 적용하여 모의실험을 수행하였다. 실험결과에 의하면 제안된 알고리듬은 가산성 백색 가우스 잡음 (AWGN: Additive White Gaussian Noise) 채 널 및 페이딩 채널 환경에서 시스템의 수신 성능을 향상시킬 수 있음을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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