천해 환경에서 정합필터와 LFM(linear frequency modulation) 펄스를 사용하는 능동소나의 탐지성능은 비백색잡음인 잔향에 의해 크게 저하될 수 있다. 이 경우 잔향의 영향을 줄이기 위해 일반적으로 정합필터에 선행하여 백색화 필터를 사용한다. 기존에는 탐지 블록과 선행 블록의 잔향이 통계적으로 정상성을 유지한다고 가정하고 선행 블록의 잔향 특성을 이용하여 탐지 블록의 잔향을 추정하고 백색화 하였다. 잔향의 정상성은 인접 블록 사이뿐만 아니라 좀더 넓은 범위에서 유지될 수 있다. 이 경우 더 많은 인접 블록을 이용하면 탐지 블록의 잔향을 더 정밀하게 추정할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 실제 해안에서 획득한 잔향 신호를 분석하여 적절한 추정 블록의 범위를 구한다. 그리고 추정 블록의 범위에 따른 선-백색화 정합필터의 성능을 비교, 분석한다.
최근 레벨계는 산업현장의 안전 및 유지관리와 연관되어 넓은 측정범위가 요구되는 추세이다. 일반적으로 레벨계의 측정범위를 확보하기 위해 측정환경을 개선하여 잡음을 감소시키거나 신호처리를 통해 신호의 왜곡을 보상하게 된다. FMCW 레이다 레벨계의 잡음과 신호의 왜곡은 레벨계의 근거리 특성에 영향을 주어 최소탐지거리가 감소되는 결과를 갖게 한다. 본 논문에서는 레벨계의 근거리 영역의 잡음을 제거하기 위해 window 함수와 비트 스펙트럼의 특성을 고려한 Equalizer 필터를 적용하여 최소탐지거리 성능을 개선하며 탐지가 상대적으로 어려운 레벨계 근거리의 측정 신뢰도를 높이고 탐지영역내의 측정 범위를 향상 시키고자 한다.
본 논문에서는 요주의 인물 식별 시스템의 서브시스템으로 SRC 기반의 실시간 정면 얼굴 탐지 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 개선된 피부색 탐지기를 통해 실시간으로 입력되는 영상의 이미지로부터 얼굴 탐지 범위를 축소하고, 단계형 분류기를 통해 얼굴 여부를 빠른 속도로 탐지함으로써 실시간 탐지가 가능케 하였다. 또한 최근 얼굴 인식 분야에서 성공적인 업적을 보여주고 있는 신호 처리 분야의 SRC를 이용하여 정면 얼굴, 비정면 얼굴, 그리고 비얼굴을 분류하여 정면 얼굴만을 출력함으로써 정면 얼굴 탐지율을 높힌다. 공인된 벤치마킹 데이터인 FEI Face Database을 사용하여 제안된 SRC 기반의 정면 얼굴 탐지 시스템의 성능을 실험적으로 평가한다.
본 논문에서는 요주의 인물 식별 시스템에 직접적으로 적용이 가능한 실용적 차원의 정면 얼굴 탐지 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 개선된 피부색 탐지기를 통해 실시간으로 입력되는 영상의 이미지로부터 얼굴 탐지 범위를 축소하고, Viola 등의 단계형 분류기를 통해 얼굴 여부를 빠른 속도로 탐지함으로써 실시간 탐지가 가능케 하였다. 또한, 마스킹을 통하여 비 정면 얼굴들을 제거함으로써 정면 얼굴만을 보다 정확하게 탐지할 수 있으며, 정면 얼굴 데이터만으로 학습된 SVDD로 최종 출력을 검증하였다. 공인된 벤치마킹 데이터인 FEI Face Database을 사용하여 제안한 SVDD 기반의 정면 얼굴 탐지 시스템의 성능을 실험적으로 평가한다.
금속탐지 센서는 공항, 접경지역 같은 다양한 보안 분야 등에서 널리 사용하고 있는 센서이다. 이러한 금속탐지 센서는 홀 현상을 이용하는가, 맴돌이 전류를 색출하여 탐지하는가 등에 따라 방식이 나뉘게 된다. 본 논문에서는 이러한 방식들 중 미세한 저항의 변화를 탐지하는 이방성 자기저항을 이용하여 다른 방식의 센서들보다 전력소보가 적고 정교한 탐지가 가능하도록 하였다. 또한 센서의 축을 늘려 더욱 넓은 원형범위에서 금속을 탐지할 수 있게 하였다.
최근 IoT 시스템의 관심도가 높아지고 있어 기본 활용 기술의 방법 중 블루투스 비콘 모드를 이용한 정확한 위치 탐지 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 블루투스 모듈의 비콘 모드를 활성화하여 불특정 다수의 사용자들에게서 획득한 정보의 고유아이디(UUID, Universally Unique Identifiers) 식별 및 특정 기기의 위치를 파악하여 해당 UUID의 위치 탐지 방법을 제안하였다. 비콘 정보의 수신신호세기(RSSI, Received Signal Strength Indicator)값을 이용하여 불특정 사용자의 위치를 탐지하고, 설정된 RSSI의 범위 구간에 따라 탐지 객체의 IoT 모듈에 접근 여부를 판단하고, 접근이 감지되었을 때 해당 모듈의 IoT 모듈의 기능을 작동시키는 방식으로 활용할 수 있다. 또한, 위치 탐지의 정확성을 위해 RSSI의 데이터를 저장하고, 저장된 데이터 관찰을 통하여 해당 블루투스의 위치 데이터를 보다 정확하게 파악하는 시스템을 설계하였다.
본 논문에서는 IR-UWB(Impulse-Radio Ultra Wideband) 레이더와 서보 모터를 이용한 실내 환경의 물체 위치(거리, 각도) 탐지 방법을 제안한다. 기존의 카메라나 적외선을 사용한 기술은 비용이 비싸고 장애물이 있을 시 측정이 어려워 정확도가 떨어지는 단점을 가지고 있다. 반면 IR-UWB 레이더는 저 전력, 저 가격, 소형으로 구현이 가능하고 광대역을 사용하여 투과성이 좋다는 장점을 가져 실내 환경의 물체 움직임 탐지에 적합하다. 하지만 IR-UWB 레이더를 이용한 물체 탐지 시 각도 측정 없이 거리만을 측정하기 때문에 물체의 정확한 위치를 탐지할 수 없다. 이러한 점을 보완하고자 레이더를 모터 위에 설치하고 모터를 180 도 회전시키는 방법을 사용함으로써 넓은 측정 범위를 가짐과 동시에 물체의 위치를 보다 정확히 탐지해내는 결과를 보였다.
수산자원의 현존량을 추정함에 있어, 계량어군탐지기(이하, 계량어탐 이라 한다)를 이용한 음향자원량 조사는 넓은 수역을 단시간에 조사 가능한 효율적인 방법으로서 확립되어 있다. 한편, 최근에 멸치, 꽁치 등의 표층어종의 자원량조사의 필요성이 높아지고 있지만, 계량어탐은 수직 빔을 이용하므로, 표층의 탐지범위가 좁고, 어군의 선체도피행동이나 표층 데드죤이 존재한다. 그 때문에, 표층을 광범위하게 탐지 가능한 소너를 이용한 자원량 추정법의 개발이 요구되고 있다. (중략)
일반적으로 함정은 표적을 탐지하고 추적하는 기능을 하는 다양한 장비를 보유하고 있으며 각 장비들 간의 정보교류를 통해 보다 정확하고 신속하게 대상 표적을 추적하고 있다. 이런 장비들은 대체로 유사한 표적탐색영역(FOV)을 보유하지만 일부는 해당 장비의 오차범위(Resolution) 한계로 인해 장비간의 차이가 발생하기도 한다. 본 논문에서는 전자광학추적장비(Electro Optic Tracking System)와 레이더 시스템 간의 표적탐색영역(FOV) 차이를 보상하기 위해 사용된 전자광학추적장비 표적탐색 방식을 랜덤한 표적정보를 기준으로 다양한 방법을 통해 탐색시간을 단축하고, 자동으로 표적을 탐지/추적할 수 있는 방법에 대해 연구하였다.
데이터베이스가 DTD를 가지는 valid XML을 관리하기 위해서는 XML 문서를 변경하는 트랜잭션들에 대한변경 유효성을 검사할 수 있는 메커니즘이 필요하게 된다. 그리고 이러한 유효성의 검증 범위는 유효성을 검증하기 위해 필요한 정보를 담고 있는 노드들을 나타낸다고 할 수 있는데 이것은 유효성 검증이 올바르게 수행되기 위해서는 검증 범위에 속하는 데이터 아이템들이 다른 트랜잭션들에 의해서 변경되지 않도록 보장하는 병행수행 제어 기법이 필요하다는 것을 의미하며 이를 위해 유효성과 병행수행에 대한 낙관적 처리 기법이 필요하게 된다. 본 논문에서는 효율적인 충돌 탐지와 같은 검증 범위에서의 유효성 검사를 통해 변경 연산의 트랜잭션들의 병행수행 성능을 향상시키는 기법을 제안하고 기존연구의 유효성 검증과 충돌 탐지 기법을 비교, 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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