최근에 물체영상들로부터 3차원 물체 모델을 복원할 수 있는 셀프캘리브레이션 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 셀프캘리브레이션 기술의 핵심은 F행렬이며, 복원되는 3차원 물체 모델의 정확도는 물체영상들 사이에서 유도해내는 F행렬의 추정의 정확도에 좌우된다. F행렬을 추정하기 위해 일반적으로 선형최소화방법이 적용되고있다. 그러나 본 논문에서는 보다더 정확한 F행렬의 추정을 위해 비선형 최소화방법인 Levenberg-Marquardt 기법을 적용하였다. 또한 F행렬의 정확도를 감소시키는 부정확한 대응점들 (corresponding points)과 오차를 많이 포함하고 있는 대응점들, 즉 outliers를 Monte Carlo 기술을 적용하여 제거하였다. 본 논문에서 적용한 방법들로 추정한 F행렬의 정확도를 분석한 결과, outliers를 제거하기 전보다 제거한 후의 정확도가 31% 향상되었고, 선형적 추정 F행렬보다 비선형적 추정 F행렬이 22% 향상되었음을 알 수 있었다.
Fractional Brownian motion(fBm)은 long-term persistence 특성을 가진 자연 현상, 1/f 잡음, 깊이가 낮은 해저에서의 배경음향잡음 등을 모델링하는데 많이 사용된다. 이 fBm은 nonstationary 유색잡음이다. 이러한 유색잡음 환경 하에서 신호를 검출하기 위한 한 방법은 Fredholm 적분방정식의 해를 구하는 것이다. 이 방정식을 이산화 하면 잡음의 공분산 행렬의 역행렬이 포함되어 계산량이 많다 본 논문에서는 fBm 잡음의 공분산 행렬을 웨이브렛 변환하여 얻어지는 행렬, 즉 fBm의 멀티스케일 성분들의 공분산행렬은 밴드화된 블록들로 근사화할 수 있다는 성질을 이용하여 적은 계산량으로 신호를 검출하는 알고리즘을 제안한다.
시점을 달리하는 영상으로부터 3차원 장면 복구는 두 영상의 에피폴라 기하구조를 나타내는 F-행렬을 계산함으로서 가능하다. F-행렬을 계산하기 위해 입력으로 주어지는 두 영상의 일치점에는 잘못된 정합점과 같은 잡음을 포함하고 있기 때문에 정확한 F-행렬의 계산은 많은 오류를 가지게 된다. 따라서 본 논문에서는 에피폴라 기하구조에 영향을 미치는 잡음의 종류를 크게 outlier와 미세잡음으로 구분하였다. 상대적으로 에피폴라 기하구조에 영향을 크게 미치는 outlier를 단계적으로 제거시킴으로써 잡음 환경에서도 효과적으로 F-행렬을 계산할 수 있는 SSOR 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘의 성능 평가를 위해 합성영상과 실 영상에서 실험하였으며 실험결과 제안 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 성능이 우수함을 확인하였다.
본 논문에서 우리는 LDPC 부호의 부호화 문제를 고려한다. 특히 재킷 패턴과 순환 치환 행렬을 사용함으로써 리차드슨의 하삼각 행렬과 유사한 간단한 LDPC 부호를 제안한다. 이 부호화 기법은 다양한 부호율을 갖도록 확장할 수 있다. 또한 단순한 행렬 처리에 근거하여 다양한 부호율을 갖는 복잡도가 낮고 간단한 부호기를 설계할 수 있다.
Jacket 행렬은 1984년 이문호 교수에 의해 소개되어 신호처리 및 코딩이론에 사용되는 $J^{\dagger}=[J_{ik}^{-1}]^T$인 행렬로서, Galois field F에서 $J^{\dagger}$가 J의 원소별 역행렬일 때 $JJ^{\dagger}=mI_m$의 특성을 갖는 $J=[J_{ik}]$인 $m{\times}m$ 정방행렬이다. 본 논문에서는 Jacket 행렬에 의해 고유 값으로 분해될 수 있는 정방행렬 $A_{2^n}$을 제안하였다. 특히 $A_2$와 그의 확장인 $A_3$ 행렬을 가지고 쌍곡선과 쌍곡면의 성질을 수정하는데 각각 적용할 수 있음을 보였다. 특히 쌍곡선이 n배의 정보량을 갖게 되면 $A_2$ 행렬의 EVD[7]를 이용하여 최종 행렬 $A_2^n$을 쉽게 계산할 수 있다. 또한 여기서 제안한 알고리즘을 가지고 컴퓨터 그래픽에서의 응용 프로그램과 수치해석에서도 이용될 수 있음을 보였다.
2차원 할당 문제는 다항시간 알고리즘이 알려지지 않은 NP-완전 문제이다. 본 논문은 위치간 거리가 일정하지 않은 랜덤형 2차원 할당 문제의 최적 해를 O(n2) 수행 복잡도로 찾을 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 위치 행렬 L에서의 최소 거리 합 위치 li와 시설 행렬 F에서의 최대 물동량 시설 fj를 M={(li,fj)}으로 매치키시고, M을 기준으로 최소 거리 합 li와 시설 행렬 F에서의 최대 물동량 시설 fj의 매칭 쌍 (li,fj)을 점진적으로 증대시키는 전략을 수행하고, 위치별 거리와 시설별 물동량 상관관계를 최적으로 반영하기 위해 시설들을 교환하는 전략을 적용하였다. 실험 데이터에 적용한 결과, 제안 알고리즘은 O(n2) 의 다항시간 알고리즘임에도 불구하고 메타휴리스틱 방법의 일종인 유전자 알고리즘의 해를 개선할 수 있었다.
교통 혼잡을 해결하기 위해, 도로 교통망의 흐름을 정확히 파악하고 이를 효율적으로 관리하는 것은 가장 중요하면서도 효율적인 방안이다. 일반적으로 교통 흐름에 대한 연구로 대기행렬 모형이 이용된다. 특히, 속도, 통행량, 교통밀도에 대한 S-F-D(Speed-Flow-Density) 다이어그램은 도로의 현황을 파악하는데 매우 유용한 도구이다. 그러나 우리나라의 경우, 이러한 교통 속성들 간에 구조적인 변화를 볼 수 있었다. 이에 따라 본 연구에서는 대기 행렬 모형내에 구조변화를 포함함으로써 정체 시 도로 상황이 구조적으로 변화하는 현상을 모형에 반영하여, 국내 고속도로의 현황을 보다 잘 파악할 수 있는 새로운 S-F-D 다이어그램을 제안한다. 각 구간에 대한 최적의 대기행렬 모형을 찾기 위해 뉴튼-랩슨 방법으로 최적화 모수를 추정하고, 이를 바탕으로 최적속도와 밀도를 산출하여 요일별 시간별 도로의 이용현황 및 효율성을 파악하고자 한다.
본 논문에서는 전방향 등극기하를 이용하여 이동로봇의 효과적인 표식대응에 대하여 기술한다. 전방향 영상에서 등극점과 등극선의 특성에 따라 추출된 특징의 영상내 위치를 추정한다. 예측된 특징의 영상위치정보를 통해 효과적인 특징 대응을 하며 본 연구에서는 두영상에서 8개의 대응점을 이용하여 기초행렬 F를 구하고 이것으로 특징의 공간정보를 계산한다. 따라서 기초행렬 F에서 계산된 기초행렬 E로부터 로봇은 자신의 위치와 운동정보(회전, 병진운동)를 알 수 있다. 또한 효과적인 특징대응을 위해 탐색범위를 축소함으로써 계산시간의 단축과 강인한 특징대응을 제시하였다.
이진 pseudo-random 시퀀스를 갖는 q-ary M-sequence는 많은 적용 분야에 사용할 수 있는 유리한 특성을 가지고 있다. 본 논문은 유한장 $F_q$의 덧셈 특성을 이용하여 q-ary M-sequence 원소의 시프트로 재킷 행렬의 새로운 계열을 설계하고 있다. 또한, 이진 PN-시퀀스로부터 기존의 하다마드 행렬을 얻는 방법을 일반화하였고, 제안한 방법으로 q-ary M-sequence에 근거한 재킷행렬을 보인다.
연속보를 대상으로 한 재료비선형 전달행렬법을 제시하였으며, Gauss-Lobatto 적분법을 사용하여 보의 강성행렬로부터 전달행렬을 도출한다. 전달행렬법에서는 유한요소해석법과는 달리 각 절점의 자유도 수에 상관없이 일정한 미지값만을 가지게 되므로 선형해석뿐만 아니라 비선형해석에서도 빠른 연산속도를 보인다. 연속보에 대한 비선형 해석의 적용 예를 통한 비교 결과, 재료비선형 전달행렬법이 변위-모멘트, 변위-하중, 곡률-모멘트의 관계에서 유한요소해석법에 비해 효율적인 것으로 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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