Since vehicles' trajectories are so complex and dense traffic changes in nature frequently, the VANET (Vehicles Ad-hoc Network), using Omni-directional Antenna, has many channel collisions (or overlapping) on Data Link phrases (MAC layers). It is not easy to keep a good seamless communication status for VANET because of its unpredictable network environment. Among VANET research, Directional Antenna have been proposed as one of the most common systematical solutions to reduce (or to mitigate) this miss-communication problems by narrowing communicational ranges and making use of its customized error-detection process. However, even though Directional Antennas help VANET keep good seamless communication, many VANET researchers have reported that Directional VANET still has miss-communicational problems - this has lead to problems like 'Directional Hidden Terminal Problem', 'Deafness', 'Un-accuracy Lobe Scopes' and 'High Deployment Cost' being reported in various papers. To establish well-organized design assessments for a good Directional VANET MAC protocol to overcome these problems, we rearranged and grouped current Directional VANET' qualitative criteria from several current survey papers using these categories- 'Directional Discovery', 'Directional Forwarding' and 'Directional Handover'. In addition, based on the results of the following analysis, we show the essential design concerns that need to be looked at in order to develop a well-designed Directional-VANET MAC protocol.
본 연구는 무선환경에서 가입자 및 무선통신 이용자들에게 양질의 이동통신 서비스를 제공해 주기 위한 연구로서, 장애가 발생한 무선국을 조기에 처리하여 통화의 품질을 확보하는 방안에 대한 것이다. 본 연구의 목표는 5G이동통신에서 발생하는 혼신 및 불법무선국을 조기에 탐지 및 해결하기 위한 방안으로 이동통신 환경에 적합하며 휴대가 가능한 방향탐지 시스템을 설계하고 구현하는 것이다. 휴대용 방향탐지 시스템의 기본 구성을 설계하였으며, 제작 및 실험을 통하여 통하여 장애가 발생한 무선국을 빠른 시간에 찾아내어 유지보수를 진행할 수 있는 방안을 제안하였다.
Nguyen, Thanh Binh;Nguyen, Van Tuan;Chung, Sun-Tae;Cho, Seongwon
한국멀티미디어학회논문지
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제19권8호
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pp.1345-1360
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2016
In this paper, we propose a new real-time human detection under omni-directional cameras for visual surveillance purpose, based on CNN with unified detection and AGMM. Compared to CNN-based state-of-the-art object detection methods. YOLO model-based object detection method boasts of very fast object detection, but with less accuracy. The proposed method adapts the unified detecting CNN of YOLO model so as to be intensified by the additional foreground contextual information obtained from pre-stage AGMM. Increased computational time incurred by additional AGMM processing is compensated by speed-up gain obtained from utilizing 2-D input data consisting of grey-level image data and foreground context information instead of 3-D color input data. Through various experiments, it is shown that the proposed method performs better with respect to accuracy and more robust to environment changes than YOLO model-based human detection method, but with the similar processing speeds to that of YOLO model-based one. Thus, it can be successfully employed for embedded surveillance application.
Automatic speech recognition is much more difficult in real world. Speech recognition according to SIR (Signal to Interface Ratio) is difficult in situations in which noise of surrounding environment and multi-speaker exists. Therefore, study on main speaker's voice extractions a very important field in speech signal processing in binaural sound. In this paper, we used directional filter and harmonic filter among other existing methods to extract the main speaker's information in binaural sound. The main speaker's voice was extracted using directional filter, and other remaining speaker's information was removed using harmonic filter through main speaker's pitch detection. As a result, voice of the main speaker was enhanced.
This paper describes a system of detecting multi-views faces and estimating their face poses in an omni-directional camera environment for non-intrusive iris recognition. The paper is divided into two parts; First, moving region is identified by using difference-image information. Then this region is analyzed with face-color information to find the face candidate region. Second part is applying PCA (Principal Component Analysis) to detect multi-view faces, to estimate face pose.
주요 도시의 대규모 주차장에서 실내 차량 측위는 필수 구성 요소지만, 다양한 기술적 한계 및 불완전한 무선 채널 환경은 기존 측위 기법의 정확도를 심각하게 저하시킨다. 본 논문은 저비용 비콘을 활용하여 실내 공간 내 이동 차량이 비콘의 RSS (Received Signal Strength) 값만을 사용하여 근접 비콘 및 이동 방향을 감지하는 기법을 제시한다. 제안된 근접 감지 기법은 다방향 DRSS (Differential RSS) 기술을 활용하여 주위 환경, 차량 및 모바일 기기의 영향을 최소화한다. 본 논문에서는 저가의 블루투스 모듈을 사용하여 다방향 비콘 프로토타입을 개발하였으며, 측위 성능은 394.8m×304.3m 대규모 면적의 실제 지하 주차장에 96개의 비콘을 설치하여 관련 성능을 평가하였다. 실험 결과 근접 감지 오차의 90번째 백분위수는 0.8m이며, 제안된 기법은 다양한 차량 및 모바일 기기의 영향을 최소화하여 강건한 근접 감지 성능을 보장한다.
본 논문은 복잡한 도로 환경에서 차선을 정확하게 찾는 실시간 차선 검출법을 보인다. 기존의 많은 방법들은 대게 후처리 과정에서 차선 안쪽에 존재하는 잡음을 찾아 차선의 위치를 찾지만, 제안하는 방법은 특징 추출 단계에서 가능한 많은 잡음을 제거하므로 후처리 과정에서 검색 영역을 최소화한다. grid기반 모폴로지 연산은 우선 관심영역을 능동적으로 생성한 후, 모폴로지의 닫기 연산을 통해 에지 들을 연결한다. 그리고 방향성 에지 연결 기법을 통하여 유효한 방향에지를 찾고 사전에 구해진 영상 내 차선의 높이와 두 차선 간의 폭 관계를 이용하여 두 개의 차선을 군집화한다. 마지막으로 차선의 색상은 YUV색상 공간에서 두 개의 연결된 에지 안쪽을 검사하여 Bayesian확률 모델을 사용하여 추정한다. 제안하는 방법의 실험 결과는 다수의 불필요한 에지 군집이 존재하는 복잡한 도로 환경에서 효과적으로 도로 에지를 감별하였으며, 제안하는 알고리즘은 해상도 $320{\times}240$ 영상으로 10ms/frame의 속도에서 약92%의 정확도를 보였다.
본 논문에서는 재난 발생 시 지향성 스피커와 스마트 디바이스를 활용한 피난 방향 탐지기법을 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 연기, 소음 등의 원인으로 출구 방향조차 알 수 없는 최악의 재난 환경에서 지향성 스피커로부터 송출되는 가청 비 가청 주파수 대역의 안내 방송을 스마트 디바이스로 수신함으로써, 피난 경로를 안내받을 수 있는 기법이다. 제안하는 기법의 성능평가는 대형 실내공간에서 제조사가 다른 3종류의 스마트 디바이스를 이용하여 스피커로부터 송출되는 소리 신호의 방향을 탐지하여 스피커가 설치된 출구 방향을 탐지하는 것으로 평가하였다. 또한, 거리별 신호 세기와 주파수 특성을 통한 신호검출 실험을 수행하였다. 실험결과를 통해 스마트 디바이스가 스피커로부터 최대 20m까지 떨어져 있더라도 신호의 송출 방향 탐지가 가능함을 확인하였고, 스마트 디바이스로 8kHz와 20kHz 신호 검출을 통해 본 논문에서 제안하는 기술에 대한 가능성을 확인하였다.
본 논문은 전방향 이동로봇과 로봇에 탑재된 카메라를 이용한 네트워크기반 원격 감시시스템의 구현에 대하여 기술한다. 제안된 감시시스템은 기존의 건물 곳곳에 설치된 감시 카메라의 영상이 고정된 및 시야에서 침입탐지를 수행하는데 비해 이동로봇을 이용해 원격으로 로봇을 자유롭게 조종해 감시하는 것이 특징이다. 감시시스템 구현에 사용된 이동로봇은 전방향 제어가 가능한 세 개의 바퀴를 가지고 있으며, 이를 네트워크 환경에서 원격으로 제어하고 영상을 획득하기 위해 마이크로소프트사의 MSRDS를 이용해 로봇 기능들을 네트워크 노드에서 실행되는 서비스들로 구현하였다. 실험을 통해 개발된 전방향 이동로봇 원격 감시시스템은 유무선 네트워크 환경에서 자유롭게 이동로봇을 조종하며 원격 모니터링이 가능함을 보여주었다. 또한 개발된 감시시스템은 획득된 원격 영상을 네트워크에 연결된 다른 PC에서 실시간으로 전송받아 색상기만 물체탐지 및 움직임 검출을 수행하였다.
In order to estimate the detection range of a active SONAR system, the SONAR equation is commonly used. In this paper, an algorithm to calculate detection range in active SONAR system as function of SONAR depth and target depth is presented. For given SONAR parameters and environment, the transmission loss and background level are found, signal excess is computed. Using log-normal distribution, signal excess is converted to detection probability at each range. Then, the detection range is obtained by integrating the detection probability as function of range for each depth. The proposed algorithm have been applied to the case of omni-directional source with center frequency 30Hz for summer and winter sound profiles. It is found that the optimal search depth is the source depth since the detection range increase at source depth where the signal excess is maximized.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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