본 논문에서는 비젼 시스템과 후각 센서를 이용하여 모바일 로봇의 냄새 발생지 탐색 기능을 구현 하였다. 모바일 로봇에서의 비젼 시스템은 많은 연구가 진행되어진 센싱 방식이지만, 후각 기능은 새롭게 지능 시스템의 센싱 방식으로 주목 받고 있는 추세이다. 이에 본 논문은 이전까지의 연구에서 보여준 임베디드 시스템에서의 가스 센싱 기능 구현을 벗어나 신경망 알고리즘을 이용하여 냄새를 구별 할 수 있는 후각 기능을 구현 하였으며, 비젼 시스템과 후각 센서의 복합적인 알고리즘을 통하여 냄새 발생지를 탐색하는 방법을 제시하였다. 또한 이를 실험하기 위해 AMOR(Autonomous Mobile Olfactory Robot)을 구현하여 남새 발생지 탐색 알고리즘의 효용성을 입증 하였다.
본 논문은 2비트 변환 (two-bit transform : 2BT) 알고리즘의 탐색 범위를 적응적으로 조정하는 알고리즘을 제안하였다. 2BT는 정합 오차 기준으로 SAD (sum of absolute differences)를 사용하지 않고 Number of Non-Matching Points (NNMP)를 사용하여 속도를 향상시키고, 하드웨어 구현을 용이하게 했다. 그러나 움직임 예측 시 기존의 방법인 전역 탐색 (FS : Full Search) 알고리즘을 사용하여 방대한 연산량을 요구한다. 이 점을 개선하기 위해 이 논문에서는 2BT의 탐색 범위를 매 블록마다 적응적으로 조정하면서 알고리즘의 계산량을 줄이고 속도를 향상시키는 알고리즘을 제안하였다. 기존의 2BT와 제안하는 알고리즘을 비교한 실험결과는 PSNR이 거의 동일하나 복잡도 측면에서 제안하는 알고리즘이 훨씬 우수한 성능을 보여준다.
이 논문에서는 향상된 움직임 적응적 디인터레이싱 알고리듬을 제안한다. 정확한 움직임 정보탐색을 위하여 Modified Edgd-based Line Average(MELA)기법, 연속된 5개의 필드에서의 움직임 탐색, 블록기반의 지역적 특성을 포함한다. 움직임 검출부분에서는 FIR필터를 이용한다. 이것은 물체의 움직임의 내부를 정확하게 탐색 할 뿐만 아니라, 영상에 포함된 잡음도 줄일수 있는 향상된 기법을 이용함으로서 계산 할 수 있다. 검출된 움직임의 정도에 따라서 가중치를 구하여 공간적 기법과 시간적 기법을 결합 시킨다. 제안된 방법의 영상 시퀀스에 대한 실험 결과는 기존의 방법들에 비하여 주관적, 객관적인 비교에서 우수함을 보여준다.
영상 압축은 멀티미디어 전송에 있어 핵심적인 기술이다. 동영상 압축 기술 중 움직임 예측은 H.264, MPEG-4 등의 압축 표준에서 시간적 중복성을 줄이기 위해 이용되고 있다. 따라서 영상의 압축 효율을 높이는 다양한 움직임 예측 알고리듬이 제안되었다. 이에 본 논문은 계산량을 줄이기 위해서 EPDS(Edge-Based Partial Distortion Search)를 기반으로 한 개선된 이단 탐색 움직임 예측 알고리듬을 제안한다. 이를 위하여 이단 탐색에서의 적응적 탐색 구간 적용 기술을 사용하였다. 제안한 알고리듬은 FS보다 98.11배 빠르다. 뿐만 아니라, PSNR을 통해 화질이 비슷하게 유지됨을 알 수 있다. 따라서 제안한 알고리듬은 고화질 디지털 영상 실시간 구현에 적합하다.
본 논문은 1 비트 변환(1-bit transform: 1BT) 알고리듬에 적응적 탐색 지점 조정을 추가적으로 적용한 알고리듬이다. 1BT는 정합 오차 기준을 Sum of Absolute(SAD)를 대신 하여 Number of Non-matching Point(NNMP)를 사용하여 속도를 향상시키고, 하드웨어 구현을 용이하게 했다. 하지만 정합 오차 기준만 바뀌었을 뿐, 전역 탐색(FS: Full Search)알고리듬을 사용한다. 본 논문에서는 1BT방법에 적응적 탐색 지점 조정을 적용함으로써 추가적으로 속도 향상하는 알고리듬을 제안하였다. 실험 결과에서는 기존의 1BT와 제안하는 알고리듬을 비교하여 PSNR과 시간 측면에서의 뛰어난 성능을 보여준다.
본 연구에서는 좌회전 금지 및 U-turn과 같이 회전제한이 있는 기하구조적 특성과 통행을 위한 시간창과 같이 특정 시간대에만 통행이 허용되는 가변적 특성이 부여된 도시도로망에서 기종점을 잇는 합리적인 최단경로를 탐색하는 문제를 다룬다. 본 연구의 동기는 지능형 교통시스템(ITS)의 응용분야인 첨단 여행자 정보시스템(ATIS)의 운영을 위해 필수적으로 요구되는 최단여행시간 경로를 탐색하고자 하는 문제에 의해서 유발되었다. 기하구조적 특성과 가변적 특성이 부여된 교통망은 도시도로망의 현실성을 보다 더 사실적으로 표현하지만 전통적인 알고리즘과 지금까지 개발된 알고리즘들은 가변적 특성이 반영된 최단경로를 탐색하는데 실패한다. 본 논문은 ATIS를 도시도로망에서 운영하는데 필요한 합리적인 최단경로 정보를 실시간으로 탐색할 수 있는 최단경로 알고리즘을 제안한다. 최단경로 알고리즘은 유전자 알고리즘 접근법을 이용하여 개발되었으며 모의실험에 의해 제안된 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
위험물 운송차량은 사고발생 시 위험물의 종류에 따라 일반차량의 사고와는 비교도 안 될 정도의 인명, 재산, 환경피해를 유발한다. 또한 산업화와 도시화의 심화에 따른 위험물의 양과 종류의 증가는 시민의 안전을 위해 위험물의 안전한 운송과 처리 문제를 매우 민감한 사항으로 대두시켰다. 하지만 국내에서는 최첨단 통신장비가 실용화되고 있음에도 불구하고, 선진국과는 달리 위험물 운송차량의 체계적인 관리와 연구 및 투자가 아직까지는 초보적인 단계에 머물러 있는 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 실시간으로 운행될 위험물 운송차량의 스케줄과 경로를 관리하는 방안을 제시하기 위한 핵심이 되는 경로탐색기법을 제안하고자 한다. 동시에 서울시와 같은 도시를 대상으로 현실적인 적용의 가능성을 평가하고자 한다. 구체적으로는 시간창 속성을 고려하기 위해 시간-공간 네트워크 변형을 하였으며, 다목적 속성이 존재하는 동적 교통망에 대하여 동적 계획법에 근거한 다목적 최적경로탐색 알고리즘의 수행을 통해 스케줄을 고려하는 비지배경로를 탐색하는 기법을 제안하고자 한다.
본 연구는 산업현장에서 사용되는 이동로봇이 익숙하지 못한 환경에서 목적지에 도착할 수 있는 항법 알고리즘을 개발하고자 한다. 이를 위해 동적창 접근(DWA)과 Dijkstra 경로설정 알고리즘을 결합하여 항법 알고리즘을 제안한다. 이를 성능 비교하기 위해 로컬 동적창 접근(LDWA), 글로벌 동적창 접근(GDWA), 고속 탐색 랜덤 트리 (RRT) 알고리즘을 비교 분석한다. LDWA과 GDWA을 적용한 Dijkstra 알고리즘을 활용한 항법 알고리즘을 구현하여 제한된 정보를 이용하여 이동로봇이 목적지에 도달할 수 있도록 한다. 이 알고리즘들의 목적지에 도착할 때까지 걸리는 시간, 장애물 회피와 계산복잡도에 대한 비교 분석한다. 위 알고리즘의 한계를 극복하기 위한 새로운 항법 알고리즘을 제안하고 제시된 최적화된 항법 알고리즘의 산업현장에서의 활용 방안을 모색한다.
블록정합에 기초한 고속 움직임 추정 알고리듬은 탐색점의 수를 줄이기 위해 정해진 탐색패턴을 사용하며, 평균절대 오차 공간에서 오차는 전역 최소해 (global minimum)에 근접할수록 단조 감소한다는 가정을 바탕으로 하고 있다. 따라서, 탐색영역 내에 여러 최소점이 있는 다중 모달(multimodal) 해공간에서는 국소 최소해(local minima)에 고립될 가능성이 크며, 전역 최소해를 얻는 것은 초기 탐색점에 크게 의존한다. 이러한 현상은 서로 다른 여러 움직임이 공존하는 움직임 경계에서 더욱 부각된다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 시공간적으로 인접한 블록의 움직임 정보에 기초하여 탐색영역 내에 탐색 후보영역들을 정의하고, 국소 최소해로의 고립 가능성을 줄이기 위해 여러 후보영역들에 대한 다중 국소 탐색법(multiple local search method : MLSM)을 제안한다 또한, 다중 국소 탐색 법에서는 전체 후보영역들의 탐색으로 인한 부가적인 계산량을 줄이기 위해 탐색점 맵 상에 후보영역들을 표시하고 후보영역에 대한 중복탐색을 배제한다. 모의실험 결과 제안한 방법은 다른 경사법에 의한 결과보다 특히, 움직임 경계에서의 탐색에서 우수한 결과를 보였으며, PSNR에 대해서는 탐색점의 수를 증가시키지 않는 범위 내에서 전역 탐색법(full search : FS)에 의한 결과와 비슷한 결과를 얻을 수 있었다.
한국어 형태소 해석기와 같은 한국어 정보 치리 시스템은 많은 전자 사진 검색 작업을 요구하기 때문에 전자 사전의 성능은 전체 시스템의 성능에 많은 영향을 미친다. 이에 본 논문은 적은 기억 장소를 차지하면서 탐색 속도가 빠른 Finite State Transducer(FST)를 이용한 전자 사전 구조를 제안한다. 제안된 전자 사진은 Deterministic Finite State Automata(DFA)로 표제어를 표현하고 DFA 상태수 최소화 알고리즘으로 모든 위치에 존재하는 중복된 상태를 제거하여 필요한 기억 장소가 적으며, FST를 일차원 배열에 매핑하고 탐색시 이 배열내에서의 상태 전이만으로 탐색을 하기 때문에 탐색 속도가 매우 빠르다. 또한 TRIE 구조에서와 같이 한번의 탐색으로 입력된 단어로 가능한 모든 표제어들을 찾아 줄 수 있다. 실험 결과 표제어 수가 증가하여도 FST를 이용한 전자 사전의 크기는 표제어 수에 비례하여 커지지 않고, 전자 사전 탐색 시간은 표제어 수에 영향을 받지 않으며, 약 237만 단어를 검색하는 실험에서 TRIE나 $B^+-Tree$구조를 사용한 전자 사전보다 빠름을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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