멀티미디어 트래픽의 전송 중에 핸드오프가 발생하면 멀티미디어 트래픽의 QoS가 지연 및 손실에 의하여 영향 받기 때문에, 정지 상태에서의 경우와 대등한 QoS를 유지하기 위해서는 효율적인 자원 예약 및 할당 방안이 필요하다. 본 논문에서는 이동 멀티미디어 망에서 이동 단말기의 이동 방향 추정에 근거하여 자원을 예약하고, 멀티미디어 트래픽을 전송하는 핸드오프 방법을 제안한다. 이 기법은 퍼지 다기준 의사 결정 방법에 근거한 MT 추적을 적용한다. 이 방법에서 기존의 수신신호세기 이외에 MT와 기지국간의 거리, 이동 방향, 이전 위친 등의 다수의 부정확한 위치 결정 파리미터를 사용 함으로서 추정의 정확성을 증가시킨다. 이 위치 정보에 근거하여 이동 방향을 결정하고, 이를 이용하여 자원을 예약한다. 실시간 세션의 핸드오프 요구는, 이동 방향 정보에 근거하여 동적으로 예약되고 할당된다. 제안된 방법의 성능을 시뮬레이션에 의해 분석한다.
실제 시스템 적용에 있어서, 수중음향 통신(underwater acoustic communication)에 기반한 이종 해양로봇의 협력제어(coordinated control)를 위한 경로 계획 및 추종(path planning and following) 시스템은 다음의 문제점을 가지고 있다. 즉, 수상 및 수중로봇은 기동 특성이 상이하며, 수중로봇은 더욱 효과적인 운용이 요구되며, 음파의 전달 손실(Transmission Loss : TL)로 통신 거리 제한을 가지며, 음파의 도플러 변형(Doppler distortion)으로 통신 오류를 갖는다. 나아가, 구조와 파라메터의 관점에 있어서 용이한 설계 절차를 요구한다. 이러한 문제들을 해결하기 위해서 시스템 모델링에 기초하여 진화 전략(Evolution Strategy : ES) 및 퍼지논리 제어기(Fuzzy Logic Controller : FLC)를 이용하는 지능형 경로 계획 및 추종 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 수상로봇의 기동에 따른 수중로봇의 경로 계획 및 추종이 수행되었다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 제기된 문제점들을 효과적으로 해결하고 있음을 보여준다.
본 논문에서, 영상에서 임펄스 잡음을 효과적으로 제거하고, 연산 속도를 개선하기 위해 Fuzzy Cellular Neural Network(FCNN)구조에 Hausdorff distance(HD)를 적용한 $\alpha$-Least Trimmed Square HD($\alpha$-LTSHD) 기반 FCNN 구조를 제안한다. FCNN는 Cellular Neural Network(CNN) 구조에 퍼지 이론을 적용한 것이고, HD는 특징 대상의 대응 없이 이진 영상의 두 픽셀 집합 사이의 거리를 구하는 척도로 물체의 정합에 널리 사용한다. 성능 평가를 위해, 제안된 방법을 MSE와 SNR을 이용하여 기존 FCNN, Opening-Closing(OC) 그리고 LTSHD 연산자를 적용한 FCNN과 비교 분석하였다. 그 결과, 본 논문에서 제안된 망(network) 구조의 성능이 다른 필터보다 임펄스 잡음 제거에 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 책 또는 논문을 읽을 때 중요한 부분 또는 정리해야 할 부분의 영역을 선택하면, 해당영역의 문자들을 문서편집기에 순차적으로 출력시킴으로써 수정 저장 가능하게 하여 공부한 부분을 정리하는 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 사용자가 원하는 영역을 손가락으로 선택하면, 손 인식 알고리즘을 적용하여 손가락 움직임을 검출하여 선택된 영역을 인식한다. 선택된 영역의 가로, 세로 거리를 펄스 수로 변환한 후 모터를 제어하여 그 위치만큼 카메라를 이동시킨다. 문자인식이 가능하도록 줌을 확대/축소하고 조정된 줌에 맞는 초점으로 근접 제어한 후, 더욱 선명한 영상을 얻기 위해 명암차이를 이용하여 미세조정을 하였다. 획득된 영상에 문자인식 알고리즘을 적용하여 문서로 변환시켜서 중요 부분들을 정리케하는 한글 인식 및 편집지원 시스템을 구현하였다
차량 애드 혹 네트워크(VANETs)를 위한 응용들의 개발은 지능적 안전 운송시스템 제공이라는 매우 제한적인 명확한 목표를 가지고 있다. 공공의 안전을 위한 긴급경고 기술은 제한된 시간에 신속하고 효율적으로 경고 메세지를 전달하는 지능형 방송 기법을 필요로 하는 응용중의 하나이다. VANETs 방송 프로토콜 설계 시에 접근제어 계층에서 여러 노드들이 동시에 전송을 시도할 경우, 다수 패킷들의 충돌과 여분의 지연을 발생하는 방송폭풍 문제가 고려되어야 한다. 본 논문에서는, 효율적으로 방송폭풍 문제와 시간 한계를 해결할 수 있는 조기 지능형 경보 방송(EI-CAST) 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 충돌시간(TTC)에 기초한 조기경보 기술과 퍼지논리에 기초한 지능형 방송 기술을 사용하며, 시뮬레이션을 통해 제안 알고리즘과 기존 경보방송 알고리즘의 성능을 비교 평가 하였다. 실험결과 제안 알고리즘의 경우 경보 전송거리 4 km 이내의 차량들은 사고발생 이전에 경보메시지를 수신할 수 있으며 패킷 충돌이 없음을 확인할 수 있었다.
현재 이동물체 데이터베이스에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 연구의 대부분은 갱신 전략의 효율성 증대에 초점이 맞추어져 있고, 이동물체 데이터베이스 시스템의 사용자 요구사항 검증에 대한 연구 논문은 전무하다. 아무리 효율성이 좋은 갱신 전략이 적용되었더라도, 시스템 설계자는 시스템이 사용자 요구사항을 만족하는지에 대해 개발초기에 반드시 검증을 해 보아야 한다. 예를 들어, 이동물체가 n개이면, n개에 대한 데이터베이스 정보 갱신 작업과 새로운 정보를 사용자에게 제공하여주는 작업을 정해진 시간 내에 완료할 수 있는지 개발 초기에 검증해야 하는 것이다. 본 논문은 이동물체 데이터베이스의 요구사항 분석을 위하여, Design/CPN이라는 시뮬레이션 도구를 이용하여 페트리 넷 모형을 구축하고, 시뮬레이션을 통하여 사용자 요구사항을 검증하는 방법을 소개한다. 본 논문은 이동물체 데이터베이스의 사용자 요구 분석을 위한 최초의 시뮬레이션 모델을 제공하는데 의의가 있다. 이 시뮬레이션 모델은 본 저자가 이미 발표한 퍼지시간 페트리 넷 모형에 대해 거리기반 갱신전략과 분산 데이터베이스 모형을 첨가 확장한 것이며, n 개의 이동물체를 고려한 분석 결과를 소개한다. 또한, 본 모형은 Design/CPN이라는 시뮬레이션 도구로 구축되었기 때문에 시스템에 대한 자동분석이 가능하다. 본 모형의 응용 범위는 사용자 요구사항 분석에 국한된 것이 아니라, 갱신 비용과 정보의 정확도 간, 혹은 갱신에 소요되는 시간과 자원간의 상관관계를 분석하는 데에도 유용하게 쓰인다.
본 논문은 자동항로 추적(Track keeping control), 자동조타(Automatic steering), 자동 접이안(Automatic mooring control) 등으로 구성된 자동운항 시스템 중 자동조타장치의 성능 개선 알고리즘 개발에 대해 다루고 있다. 자동조타는 풍력 또는 조력 등의 영향으로부터 선박의 설정 항로와 실제 침로와의 차이를 계산하여 설정된 항로를 유지하며 항해하므로, 조타에 소요되는 선원의 지속적인 항해로 인한 운전 부담을 경감시키고 불필요한 타조작에 의한 항로 이탈을 줄임으로써 항해거리 단축과 연료비용을 절약할 수 있는 시스템이다. 선박의 모델링을 위하여 Nomoto 모델에 근거하여 전달함수를 구하고, 조종성능(Manoeuvirng) 편리성을 고려하여 타각 입력에 대한 선수각 응답으로 표시된 선박의 4자유도만을 고려한 선형 모델을 제안하고 선박 자동조타장치의 최대각과 타각율을 고려하여 Fuzzy제어기를 설계 하였고 PID제어기로 성능을 비교 분석하였다.
광 펄스가 대기 채널을 통해 전송될 때, 광 펄스는 대기 교란에 의해 감쇄되고 퍼지게 된다. 이러한 펄스 퍼짐이 인접 펄스간의 부호 간 간섭을 일으키고, 그 결과 인접한 펄스들은 중첩이 되어 비트전송률 및 무중계 전송거리를 제한하게 된다. 이에, 본 논문에서는 시간적 모멘트 함수를 이용하여 대기 교란상태에서 부호 간 간섭을 교란 상태를 나타내는 굴절률 구조상수로 구하고, SONET 광 전송방식에서 교란상태에 따른 부호 간 간섭을 수치해석하였다. 그 결과, 교란 정도가 심할수록 부호 간 간섭은 OC-192(9.953 Gb/s) 시스템 이하의 전송률에서는 점차적으로 증가하나, OC-768(39.813 Gb/s) 시스템 이상의 전송률에서는 급격히 증가 후 서서히 수렴함을 알 수 있었다. 또한, OC-48(2.488 Gb/s) 시스템에서는 어떠한 교란상태 하에서도 10 [km] 정도까지 정확한 정보 전송이 가능하나, 100 Gb/s 시스템에서는 $10^{-14}[m^{-2/3}]$ 이상, OC-768 시스템에서는 $10^{-13}[m^{-2/3}]$이상, OC-192 시스템에서는 $10^{-12}[m^{-2/3}]$ 이상의 교란상태에서 심한 부호 간 간섭이 발생하여 정확한 정보 전송이 불가능함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 시간 흐름을 고려한 특징추출과 군집분석을 이용한 헬스 리스크 관리를 제안한다. 제안하는 방법은 세단계로 진행한다. 첫 번째는 전처리 및 특징추출 단계이다. 이는 웨어러블 디바이스를 이용하여 라이프로그를 수집하여 불완전데이터, 에러, 잡음, 모순된 데이터를 제거하며 결측 값을 처리한다. 그 다음 특징추출을 위해 주성분 분석을 통해 중요 변수를 선택하고, 상관계수와 공분산을 통해 데이터 간의 관계와 유사한 데이터들의 분류를 진행한다. 또한 라이프로그에서 추출한 특징을 분석하기 위해 시간의 흐름을 고려하여 K-means 알고리즘을 통해 동적 군집을 진행한다. 새로운 데이터는 오차 제곱합의 증가분을 기반으로 유사성 거리 측정 방법을 통해 군집을 진행하고, 시간의 흐름을 고려하여 군집에 대한 정보를 추출한다. 따라서 특징 군집을 통해 헬스 의사결정 시스템을 이용하여 신체적 특성, 생활습관, 질병여부, 헬스케어 이벤트 발생위험, 예상 정도 등의 요소를 통해 리스크를 관리할 수 있다. 성능평가는 Precision, Recall, F-measure을 사용하여 제안하는 방법과 퍼지방법, 커널기반 방법을 비교한다. 평가결과 제안하는 방법이 우수하게 평가된다. 따라서 제안하는 방법을 통해 유병자와의 유사도를 이용하여 정확한 사용자의 잠재적 건강 위험을 예측 및 적절한 관리가 가능하다.
레이더 반사도를 이용한 강수추정의 개선을 위해 새로운 접근 방식인 경북대학교에서 개발한 하이브리드 고도면을 이용한 강수량 추정기법(Hybrid Surface Rainfall, KNU-HSR)을 사용하였다. KNU-HSR기법은 지형에코와 레이더 빔차폐의 영향을 받지 않는 2차원 하이브리드 고도면에서의 반사도를 이용하여 강수량을 추정한다. 본 연구에서는 정적 HSR 및 동적 HSR기법이 사용되었으며 비교 검증되었다. 정적 HSR은 빔차폐지도와 지형에코지도를 사용하며, 동적 HSR은 정적 HSR에 추가적으로 실시간 퍼지로직 품질관리를 통한 품질지수지도를 사용한다. 검증을 위해 상관계수(correlation coefficient), 총비율(total ratio), 평균편의(mean bias), 정규화된 표준편차(normalized standard deviation), 평균 상대오차(mean relative error)를 사용하였으며, 10개 강우사례의 지상우량계 강우자료를 이용하여 두 HSR의 강우추정 성능을 평가하였다. 모든 검증지수에서 동적 HSR은 반사도 보정을 하지 않은 정적 HSR에 비해 더 우수한 성능을 보였다. 동적 HSR은 레이더로부터 근거리에서는 과대추정하였으며 원거리에서는 빔 폭 확장 및 빔 고도증가로 인해 과소추정하였다. 동적 HSR의 정규화된 표준편차와 평균상대오차는 레이더로부터의 거리에 관계없이 가장 좋은 결과를 보였다. 정적 HSR은 약한 강우강도에서 상당히 과대추정하였으나 동적 HSR은 모든 강우강도에서 1.0에 총비율을 보였다. 반사도의 시스템오차 보정 후, 동적 HSR의 정규화된 표준편차와 평균상대오차는 각각 약 20%와 15%로 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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