본 논문은 비최소 위상을 가지는 시스템에 대한 역변환 문제를 실험적으로 고찰, 연구하였다. 일반적으로 선형적이고 인과적인 시스템의 입$cdot$ 출력관계는 행렬형태로 공식화할 수 있다. 최소위상(minimum phase) 시스템의 시스템행렬은 항상 역행렬이 존재하며 안정적이지만 비최소 위상(non-minimum phase)시스템의 시스템행렬은 근사특이(near-singular)행렬 또는 특이(singular) 행렬이므로 불량조건(ill-conditioning)이 발생하고 역변환이 존재할 수 없다. 비최소 위상 시스템의 역변환 문제는 다른 과정을 포함하지 않고서는 인과적이고 안정적인 역변환 필터를 가질 수 없다. 따라서 역변환 필터의 구현을 위해 SVD(singular value decomposition)를 이용하였다. 비최소 위상 시스템인 경우 시스템행렬은 하나이상의 매우 작은 특이 값을 가지며 이것은 시스템의 위상정보를 가진다. 이 성질을 이용하여 시스템의 근사적인 역변환 필터를 구현하고 비최소 위상을 갖는 외팔보에 대해 실험적으로 검증하였다.
본 논문은 이산 시간 Takagi-Sugeno (TS) 퍼지 시스템에 대한 출력 추종 제어기 설계에 관하여 연구한다. 출력 추종 제어기의 설계를 위하여 이산 시간 TS 퍼지 시스템을 불확실성을 포함한 선형 시스템의 집합으로서 표현하는 기법을 제시한다. 시스템의 상태에 대하여 어파인 변환을 하여 출력 추종 제어문제를 안정화 문제로 변환한다. 점근적 추종성능을 보장하는 제어기 설계를 위한 충분조건은 선형 행렬 부등식의 형태로 표현되면 주어진 제어기 설계의 해는 여러 가지 수치적 기법을 이용하여 효율적으로 구해질 수 있다. 트레일러 트럭의 임의의 위치에 후진 주차시키기 위한 제어기 설계의 예를 통하여 본 논문에서 제안한 추종 제어 기법의 효용성을 검증한다.
본 논문에서는 red, green, blue(RGB) 광학 센서를 이용하여 RGB light-emitting diode(LED) back light unit(BLU)의 출력색 자극의 변화를 점검하여 RGB LED BLU가 시간에 따라 일정한 목표 색 자극을 출력할 수 있도록 하는 RGB LED BLU 구동 전류 펄스 duty 값을 도출하는 알고리즘을 제안한다. 우선, 현재 RGB LED BLU가 발하는 색 자극 정보를 획득하기 위해 RGB 광학 센서의 출력으로부터 CIEXYZ 색 자극을 계산할 수 있는 RGB to XYZ 변환 행렬을 도출한다. 다양한 RGB LED BLU 색 자극 샘플에 대한 RGB 광학 센서의 출력 값과 CIEXYZ 색 자극 값의 쌍을 이용하여 다항 회귀 방정식을 만들고 각 항의 계수로 행렬을 구성한다. 다음으로, 현재 RGB LED BLU 상태에서 목표 색 자극 값을 발할 수 있는 duty 값을 구하기 위해 목표 색 자극으로부터 duty 값을 계산할 수 있는 XYZ to Duty 변환 행렬을 도출한다. 현재, 한 단계 이전, 두 단계 이전 시점에서 RGB 광학 센서의 출력으로부터 추정한 CIEXYZ 값과 그때 인가된 duty 값의 쌍을 이용하여 다항 회귀 방정식을 만들고 각 항의 계수로 행렬을 구성한다. 일정 시간 간격으로 RGB LED BLU의 출력 색 자극을 점검할 때마다 XYZ to Duty 변환 행렬은 RGB LED BLU의 현재 상태에 적응적으로 변하게 되어 목표 색 자극을 출력할 수 있는 duty 값을 계산할 수 있게 된다.
Vertical-Cavity Surface-Emitting Laser(VCSEL)는 짧은 공진기(cavity)와 여러 층의 distributed Bragg reflector(DBR)층을 거울로 사용하기 때문에, edge-emitting lasers(EELs)와는 달리, 광출력 및 변환효율 등의 예측이 쉽지 않다. 그 주된 원인은 VCSEL에서는 Fabry-Perot 레이저와는 달리, 각각의 DBR 거울 층들이 손실을 가지고 있기 때문으로 이에 따라 상/하향광출력 비나 변환효율을 계산해 내는 데에 어려움이 있다. 그러나 전달 행렬 방법(transfer matrix method, TMM)을 이용하면, VCSEL과 같은 여러 층을 갖는 구조에서의 성능 지수를 정확히 계산할 수 있다. 이 논문에서는 전달 행렬 방법을 이용하여 VCSEL의 구조 변화에 따른 문턱이득, 문턱전류 밀도 및 변환효율을 구하였으며 문턱전류 및 변환효율 모두를 고려한 VCSEL의 최적 구조 설계 기법을 제시하였다.
본 연구에서는 SVD (Singular Value Decomposition)를 이용하여 다중입력과 다중출력을 가지는 시스템에서의 입력을 알아내기 위해 역변환 필터를 구현하였다. SISO (Single-Input and Single-Output)시스템의 입력과 출력의 관계에 대한 행렬공식화 작업을 확장하여 MIMO (Multi-Input and Multi-Output)시스템에 적용하였다. 그리고 시간영역과 주파수영역에서 최소위상 (Minimum phase)시스템과 비최소위상 (Non-minimum phase)시스템에 대한 그 역벽환에 대해 알아보았으며 비최소 위상요소에 대한 효과적인 역변환을 위해 SVD를 도입하였다. 먼저 전체시스템 행렬의 특이값 (singular value)을 계산하고 시스템의 위상에 대해 알아본다. 전체시스템이 비최소 위상인 경우 하나 이상의 매우 작은 특이값을 가지며 이는 시스템의 최소 위상/비최소 위상에 대한 정보를 가짐을 알 수 있다. 이를 이용하여 전체시스템에 대한 근사적인 역변환 필터를 구할 수 있으며 보다 근사적인 역변환 필터를 얻기 위하여 특이벡터를 이용하여 근사적인 역변환 필터를 얻었다. 수치적 예는 이러한 역변환 필터 행렬의 이용에 대한 잠재성을 보여준다.
행렬 분해방식에 의한 새로운 고속 DCT 연산 방법을 유도하였다. N점 DCT변환을 N/2점 DCT 변환과 2개의 N/4점 변환들로 얻을수 있었다. 이 방법은 곱셈작용이 대부분 신호 흐름도상의 출력단에 가깝게 있게 되어 유한길이 연산인 경우에 발생하는 반올림 오차량이 기존의 Lee와 Chen 방법에 비하여 배우 적다는 점이 장점이다. 그리고 곱셈작용의 위치는 다르지만 동일 연산량을 갖는 또다른 3개의 DCT 행렬분해 결과도 보였다.
본 논문에서는 Wavelet을 이용한 위장 영상의 질환 부위 특징을 추출하여 질환 부위 패턴을 인식할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 전처리 과정으로서 위장 영상이 형태정보는 입력 영상을 DWT(Discrete wavelet transform)에 의해 4레벨 DWT 계수 행렬을 구하고 계수 행렬의 특징에 따라 저주파 계수 행렬로부터 저주파 특징 파라미터 32개, 수평 고주파 계수 행렬로부터 수평 고주파 특징 파라미터 16개, 수직 고주파 계수 행렬로부터 수직 고주파 특징 파라미터 16개, 그리고, 대각 고주파 계수 행렬로부터 대각 고주파 특징 파라미터 32개 등 모두 96개의 특징 파라미터를 추출한 후 각각의 특징 파라미터를 최대 값+0.5로 최소 값을 -0.5로 정규화 하여 신경회로망의 입력 벡터로 사용하였다. 위장 영상 패턴 인식을 위한 신경회로망은 교사 학습을 요구하는 다층 구조의 오차 역전파(Error back propagation)알고리즘으로 하였고 구조적 특성을 이용하여 입력층, 중간층, 출력층의 계층 구조로 설계하였다. 설계된 신경회로망의 학습은 학습계수를 0.2로 모우멘텀을 0.6으로 설정하여 출력층 최대오차가 0.01보다 작을 때까지 수행하였으며 약 8000회 정도 학습한 결과 설정값 보다 작은 결과를 얻었고 질환의 종류나 위치, 크기에 관계없이 100%의 인식률을 얻었다.
적응 정합장처리에서 어레이의 센서 수보다 부족한 신호단편 수로 표본 공분산행렬을 구성할 경우 행렬 계수의 부족으로 행렬의 역변환에 문제가 발생된다. 이를 해결하기 위해 표본 공분산행렬의 대각성분에 일정한 값을 더하거나 고유분해와 같은 기법을 사용하나, 그 결과로 프로세서 출력에서는 바이어스가 발생된다. 본 논문은 고정음원에서 신호단편의 수에 따른 적응 프로세서 출력의 바이어스와 음원 위치 추정 결과를 고찰하기 위해 표본 공분산행렬의 대각성분에 일정한 값을 첨가하는 방법으로 최소분산 기법을 사용하여 수치실험과 실측 자료를 분석하였다. 그 결과 센서 수보다 많은 신호단편을 사용하는 것이 바이어스가 적으며, 음원 위치 추정에서도 좋은 성능을 보였다.
안테나 센서 어레이를 이용하여 수신되는 전파의 도래각을 추정하는 방식으로서 MUSIC(multiple signal classification)과 같은 고유분해(eigendecomposition)를 기반으로 한 방식은 백색잡음 환경하에서는 고분해능의 우수한 성능을 보이지만 유색잡음이 존재하는 환경에서는 성능이 크게 저하된다. 본 논문에서는 주기성을 가진 신호에 잡음이 더해진 선호를 웨이브렛 영역으로 변환하여 신호와 잡음을 분리하는 방법을 사용하여 유색잡음이 있는 환경에서 도래각 추정 문제를 접근하였다. 배경잡음만 있는 경우 센서 어레이 출력을 이산 웨이브렛 분해를 하여 얻은 멀티스케일 성분들의 공분산 행렬은 밴드화된 행렬로 근사화 할 수 있는데 비하여 협대역 신호는 멀티스케일 성분간의 상관성은 급속히 감소하는 현상을 보이지 않고 공분산 행렬에서는 신호성분이 전체 행렬에 분포한다. 어레이 출력의 공분산 행렬을 웨이브렛 영역으로 변환하여 유색잡음에 해당하는 특정 밴드를 삭제하고 MUSIC과 같은 기존의 공간 스펙트럼 추정방식을 적용하여 도래각을 추정 한 다음 그 결과로 부터 신호성분을 합성하여 삭제한 밴드를 채우는 과정을 반복하여 정확한 도래각을 얻는 방안을 제안하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 여러 가지 형태의 상관함수 특성을 가진 유색잡음 환경에서 모의실험을 통하여 기존 방식과 비교 분석하였다.
본 논문은 컨테이너의 BIC-code를 인식하기 위한 전처리(pre-processing) 방법에 관한 것으로서, BIC-code가 포함된 관심 영역을 찾고 이 관심 영역을 광학 문자 인식에 용이하도록 워핑하기 위한 호모그래피 행렬을 추정할 수 있는 네트워크를 제안한다. 제안하는 네트워크의 구조는 STN(Spatial Transformer Networks)의 구조를 차용하였으며, 관심 영역 검출, 호모그래피 변환을 위한 행렬 추정, 행렬을 이용한 워핑 단계로 구성되어 있다. 제안된 네트워크를 이용하여 관심 영역과 행렬을 동시에 추정하고, 추정된 행렬을 이용하여 관심 영역의 원근 왜곡을 바로 잡음으로써 BIC-code의 인식 정확도 향상에 기여한다. 성능 평가를 위하여 총 5인의 평가원이 출력 영상을 5점 만점으로 평가한 결과 평균 4.25점을 받았으며, 육안으로 확인했을 시 총 312장의 사진 중 224장의 사진이 완벽하게 보정됨과 동시에 관심 영역을 출력하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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