본 논문에서는 실내 환경에서 정규분포 확률을 이용한 Wi-Fi 핑거프린트 방식과 스마트 폰에 내장된 가속도 센서 (accelerometer sensor), 자이로스코프 센서 (gyroscope sensor)를 이용하여 정확도를 향상시킨 위치추정 알고리즘을 제안하고, 실제 실험을 통하여 성능을 분석하였다. 제안한 알고리즘의 성능 실험은 본 대학교 공대 건물내의 가로 세로 20m * 10m의 공간에서 실시하였으며, 사용자가 각 구간을 이동 할 때 제안한 알고리즘의 위치추정 성능을 핑거프린트 (fingerprint) 방식과 추측항법 (dead reckoning)과 서로 비교하였다. 실험 결과, 제안한 알고리즘의 성능은 두 방식과 비교 했을 때, 최대 오차 거리는 각각 2cm, 36cm, 그리고 평균 오차 거리는 각각 16.64cm, 36.25cm 더 우수함을 확인하였다. 또한, 핑거프린트 맵 (map) 탐색 알고리즘의 성능도 맵 전체를 탐색하는 방식에 비해 약 0.15초 더 단축됨을 확인하였다.
본 논문은 최대 매칭 문제(MCM)를 다루었다. MCM은 일반적으로 증대경로 기법으로 구한다. 일반 그래프에 대한 MCM을 구하는 증대경로 알고리즘으로는 $O({\sqrt{n}}m)$ 복잡도, 이분 그래프에 대해서는 O(m log n) 복잡도를 갖고 있다. 반면에, 본 논문에서는 주어진 그래프가 일반 그래프나 이분그래프의 그래프 종류에 상관없이 항상 O(n) 복잡도로 MCM을 구하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 "최대 매칭을 구하기 위해서는 가능한 많은 정점 쌍의 간선을 선택해야만 한다."는 기본 원리에 근거하여 최소차수 정점 u와 NG(u)들 중 최소차수 정점 𝜐간 간선 {u,𝜐}를 𝜈(G)=k회 단순히 선택하는 간단한 방법이다. 제안된 알고리즘을 일반그래프와 이분그래프의 다양한 실험 데이터들에 적용한 결과 𝜈(G)를 정확하게 구할 수 있음을 보였다.
최근에 Lee 등은 1차원 수평배열 센서만을 사용하여 다중경로를 통해 들어오는 신호로부터 표적의 3차원 위치를 추정하였다. 그러나 이 기법에서 음속은 수심에 상관없이 일정하다고 가정하였기 때문에 음속이 수심에 따라 다양하게 변화하는 실제 해양환경에서는 그 추정 성능이 현저하게 저하된다. 따라서 본 논문에서는 비균일 음속 환경에 적합한 근거리 표적의 3차원 위치추정 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 선형의 음속구조를 가지는 근거리 다중경로 환경에서 음파전달 모델을 기반으로 한 위치추정함수를 구성하였으며 이로부터 표적의 방위각, 거리 및 깊이를 3차원 탐색을 통하여 추정하였다. 선형 음속구조 및 실제 환경과 유사한 비선형 음속구조를 적용하여 제안한 기법의 성능을 기존의 기법과 비교, 분석하였으며 기존의 기법에 비해 거리 추정 오차는 최대 100m, 깊이 추정 오차는 50m정도 감소됨을 확인하였다.
본 논문은 SDS-TWR(Symmetric Double-Sided Two_Way Ranging)의 Ranging 오차를 보정하여 위치인식 성 능을 향상시키는 방법으로 비컨노드의 거리별 Ranging 오차의 평균 값을 이용하여 Ranging 오차를 보정하는 알고리즘($CA_d$)과, 균등거리비율의 적용으로 Ranging 오차를 보정하는 알고리즘(AEDR)이 적용된 하이브리드형 위치인식 보정 알고리즘($A_{HB}$)을 제안하고, 위치인식 실험을 통해 성능을 분석하였다. 실험결과, $A_{HB}$ 는 전체 32개의 좌표 중 28개 좌표에서 오차 개선이 이루어졌고, 설정한 3개의 오차크기 영역에서 최소한 70%이상의 오차 개선이 이루어졌음을 확인하였다. 또한 32개 좌표에서 발생한 평균 오차 2.67m를 1.19m로 55.4% 보정하였으며 특히 3m 이상의 오차크기 영역에서의 보정 성능은 90% 이상으로 매우 우수함을 확인하였다. 이와 같은 결과를 볼 때, $A_{HB}$ 는 $CA_d$와 AEDR이 각각 수행되었을 때 보다 오차 개선 비율 및 보정 성능이 더 우수함을 확인하였다.
본 논문은 최소목(Minimum-weight Spanning Tree, MST)에 있어서 네트워크의 랭크 중 몇개가 삭제(또는 파괴) 또는 추가(또는 회복) 되었을 때, MST를 재구성하는 분산 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 메세지 복잡도는 Ο(m+n log(t+f))이고, 이상시간 복잡도는 Ο(n+n log(t+f))가 되며, 여기서 n은 네트워크의 프로세서의 수이고 t(resp. f)는 추가되는 링크의 수(resp. 이전 MST의 삭제된 링크의 수)이다. 그래서 네트워크의 형태가 변형이 된 다음에 f=O이고 m=e일 경우에는 m=t+n이 된다. 또한 본 논문의 마지막 부분에서는 링크의추가, 삭제와 마찬가지로 프로세서의 추가, 삭제되었을 경우의 알고리즘도 제안한다.
IEEE 802.11 MAC은 노드들간에 매체 접근을 제어하기 위해 DCF를 사용한다. 하지만 DCF 자체로는 실시간 데이터 전송에 필요한 QoS 요구사항을 만족시킬 수 없다. 이를 보완하기 위해 802.11 MAC에서 제공되는 DCF 기능을 수정하여 QoS를 제공하는 다양한 기법들이 나왔다. 본 논문에서는 DCF 기능을 향상시키기 위해 (m,k)-firm 기법을 이용하면서 IEEE 802.11에 근거한 (m,k)-collision 기법을 제시했다. 제시된 기법은 노드에서 발생되는 충돌 횟수에 따라 서로 다른 CW 값을 할당한다. 시뮬레이션 결과 제시된 기법이 DCF의 처리율 향상에 도움을 주고 있다는 것을 보여준다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권3호
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pp.413-423
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2008
The template matching method is used as a simple method to track objects or patterns that we want to search for in the input image data from image sensors. It recognizes a segment with the highest correlation as a target. The concept of this method is similar to that of SNF (Strongest Neighbor Filter) that regards the measurement with the highest signal intensity as target-originated among other measurements. The SNF assumes that the strongest neighbor (SN) measurement in the validation gate originates from the target of interest and the SNF utilizes the SN in the update step of a standard Kalman filter (SKF). The SNF is widely used along with the nearest neighbor filter (NNF), due to computational simplicity in spite of its inconsistency of handling the SN as if it is the true target. Probabilistic Strongest Neighbor Filter for m validated measurements (PSNF-m) accounts for the probability that the SN in the validation gate originates from the target while the SNF assumes at any time that the SN measurement is target-originated. It is known that the PSNF-m is superior to the SNF in performance at a cost of increased computational load. In this paper, we suggest an image tracking algorithm that combines the template matching and the PSNF-m to estimate the states of a tracked target. Computer simulation results are included to demonstrate the performance of the proposed algorithm in comparison with other algorithms.
본 논문에서는 다중 경로 페이딩 채널을 고려한 환경에서 디지털 M/W전송 시스템의 동기에 관한 모의 시뮬레이터를 구성하여 주파수 동기를 수행하였고, 송신단과 수신단의 주파수 허용 편차(오실레이터 간 오차 범위)로 발생되는 주파수 옵셋에 보상 알고리즘을 적용하여 신호 성좌도(constellation)의 성능 개선 정도를 평가하였다. 성능 분석 결과, 송 수신단의 주파수 허용 편차가 큰 상태에서는 주파수 옵셋을 보상해도 주파수 허용 편차가 이미 크기 때문에 잔류 주파수의 영향을 상대적으로 많이 받게 됨을 알 수 있었다. 결과적으로 송수신단의 주파수 허용 편차에 따라 잔류 주파수 옵셋이 시스템 성능에 큰 영향을 미치게 됨을 알 수 있었다. 본 결과물은 향후 방송중계용 시스템의 대역 이전 시 필요한 주파수 동기 기준으로 활용 가능할 것이다.
We present an algorithm for computing the Hausdorff distance between two parametric curves in $\mathbb{R}^n$, or more generally between two sets of parametric curves in $\mathbb{R}^n$. During repeated subdivision of the parameter space, we prune subintervals that cannot contain an optimal point. Typically, our algorithm costs O(logM) operations, compared with O(M) operations for a direct, brute-force method, to achieve an accuracy of $O(M^{-1})$.
This paper describes first Boxes algorithm as a good method to generate the pulse patterns for a pulse width modulated inverter which has a good characteristics and simple to excute. Second we present the motor analysis fed by P.W.M. inverter in steady-state operation. In this analysis we improve the MRF ( Multiple Reference Frames ) to can be easy apply to analyse all the induction motor parameters. Finally we presented all the results obtained for a 3-phase induction motor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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