IT 기술이 생체역학 분야와 폭넓게 접목되고 있으며 AHRS 센서가 스포츠 모션분석 분야에 소형화 및 가격 경쟁력 측면에서 조명을 받고 있다. 본 논문에서는 피겨스케이트화에 소형의 AHRS 센서를 부착하고, 스핀(spin), 점프, 전/후진, 인/아웃 에지, 토(toe) 등의 기본 동작을 AHRS를 통해 측정한다. AHRS 센서의 측정 오차를 줄이기 위해 Madgwick의 상보필터를 적용하였으며, 짐벌락 현상(Gimbal Lock)을 줄이기 위해 쿼터니언(Quaternion)을 이용하였다. 취득한 9축 궤적 정보에 대해 PCA, ICA, LDA, SVM의 패턴인식 알고리즘을 적용하여 인식정확도 및 실행시간을 구하고, 여러 패턴인식 알고리즘 중에서 어떤 알고리즘이 인식정확도 및 실행시간 측면에서 적용이 가능한지 제시한다. 실험결과, PCA, ICA는 인식정확도가 낮아 사용하기에 부적합하며 LDA, SVM은 인식정확도가 우수하여 피겨스케이팅 기본 동작 인식에 사용이 적합함을 보인다.
마케팅조사 등 다양한 분야에서 순위기반 컨조인트분석과 선택기반 컨조인트분석이 많이 활용되고 있다. 컨조인트 분석가들은 각 분석 기법의 상대적인 강점과 약점들을 고려하여 상황에 적합하다고 판단되는 기법을 선택하여 사용한다. 본 연구는 컨조인트분석 기법을 선택할 때 참고할 수 있는 준거를 제공하기 위하여 두가지 기법의 예측력을 실증적으로 비교하고자 한다. 순위집합과 선택집합을 통합한 측정집합 개념을 새롭게 도입함으로써 동일한 소비자 집단에 두 가지 분석기법을 동시에 적용할 수 있는 조사를 설계하였다. 실제로 측정집합을 설계하여 RTD커피에 대한 선호도를 측정하고 순위기반과 선택기반 컨조인트분석을 적용하여 소비자 선호도를 분석하고 두 기법에 의한 시장점유율 예측치와 적중률을 비교하였다. 비교결과 두 기법의 예측력에 유의적인 차이가 없는 것으로 나타났다. 따라서 응답자의 응답결과를 사전에 점검하여 부실한 자료를 제외시킴으로써 자료의 품질을 향상시키려 하거나 컨조인트분석 결과를 바탕으로 시장세분화 작업을 하기 원하는 경우에는 순위기반 컨조인트분석을 채택하고, 선호도 측정과정에서 응답자의 부담을 덜어주고 실제 시장과 가장 유사한 상황에서 선호도를 측정하고자 하는 경우에는 선택기반 조인트분석을 채택할 것을 제안한다.
QoS(Quality of Service)는 ITU-T Rec. E.800에 의해 서비스를 사용하는 형태, 특성 그리고 요구 수준에 따라 사용자의 요구에 부응하여 제공할 수 있는 네트워크 서비스의 성능지표로 표현된다. VoIP(Voice Over Internet Protocol) 서비스가 광범위하게 사용되고 있지만 QoS관련 문제점은 해결해야 할 현안 과제로 인식되고 있다. 본 연구는 NGN(Next Generation Network) 기반 환경에서 VoIP QoS 보증을 위해 어떤 체계하에서 품질이 관리 되어야 하는지를 도출하기 위해 VoIP 품질측정과 시험체계 모델을 제시 한다. 프레임워크는 VoIP 기술동향, 프로토콜 분석, 품질관리 항목 도출, 품질측정 기능개발, 프레임워크 설계, 프레임워크 검증 순서로 연구를 진행 한다. 이를 위해 QoS 측정 메트릭스, 측정구간과 측정계위, 측정도구와 측정장비, 측정방법 및 측정결과분석에 대한 일련의 프로세스와 관리체계를 모델화 하여 향후 VoIP QoS 보증활동에 응용토록 한다. 통신서비스 품질은 스스로 보장되지 않으며 끊임없이 측정되고 관리될 때 에만 목표 수준의 품질 확보가 가능하다. 특히 네트워크기술 패러다임 대 전환이 전개되고 있는 이 시기적인 중요성을 볼 때 VoIP QoS 관리에 대한 연구는 앞으로 활발하게 추진되어야 할 핵심 소재 이다. 본 연구를 통해 VoIP 품질관리 프레임워크를 적용 할 경우 품질관리가 가능함을 보여주고 있다.
전자 산업에서의 소형화와 디지털화에 따라 적층 세라믹 커패시터(Multi-Layer Ceramic Capacitors: MLCC) 또한 DC Blocking, 디커플링, 필터링 등의 기능이 이에 부응하여 그 수요가 꾸준히 증가해왔다. 이에 따라 MLCC의 등가회로를 모델링하는 기법이 많이 연구되었는데, 지금까지의 연구를 살펴보면 대부분이 소자의 주파수 특성을 측정한 후, 그 결과를 바탕으로 소자를 모델링하므로 제작 과정과 측정 과정에서 물질적, 시간적 손실을 수반한다. 이를 해결하기 위한 방법으로 본 논문에서는 구조 정보와 물질 정보로부터 설계단계에서 MLCC의 임피던스 특성을 예측할 수 있는 모델링 방법을 제시한다. 미분 방정식으로 표현되는 결합 전송선로 방정식으로부터 임의의 N개 층을 가지는 다층 평판 커패시터(N-Layer Capacitor)의 임피던스를 구조 정보와 물질 정보의 수식으로 표현할 수 있음을 보였다. 이렇게 정의된 임피던스 수식으로부터 임의의 구조 정보와 물질 정보를 가지는 MLCC의 임피던스를 예측하였으며, EM 시뮬레이션 결과와 비교하였다. 그 결과, 제시한 임피던스 예측 모델링 결과와 측정 결과가 잘 일치하였고, EM 시뮬레이션보다 훨씬 빠르게 예측 결과를 얻을 수 있음을 보였다.
2009년 7월 9일부터 14일까지 누적강우 455mm의 집중호우에 의해 제천시 일대에 다수의 토석류 사태가 발생하였다. 토석류 발생에 따른 지형변화를 분석하기 위하여 수치지도와 라이다(LiDAR) 자료를 이용하여 고해상도의 수치고도모델(DEM)을 생성하였다. 라이다측량을 위해서 고해상도의 디지털 카메라와 GPS가 탑재된 3차원 스캐너 시스템 (RIEGLE LMS-Z390i)을 이용하였다. 라이다 스캐닝에 의해 생성된 포인트 자료는 클리핑과 필터링 작업을 거친 후 수치지도에 중첩시켜 토석류 발생 후의 지형의 DEM을 생성한다. 이렇게 토석류 발생 전후의 DEM 비교결과, 토석류 발생에 의한 침식과 퇴적량은 각각 $17,586m^3$, $7,520m^3$으로 평가되었다. 이러한 고해상도 지상라이다시스템을 이용하여 지형변화 관측을 통해 장래 토석류 모델 연구에 기여할 수 있을 것으로 판단되었다.
본 논문에서는 차선 검출 알고리즘에 병렬처리를 적용하여 성능을 개선하였다. 차선 검출은 지능형 보조 시스템으로써 자동차가 차선을 이탈하면 경보음 또는 핸들을 보정해줌으로써 운전자를 돕는 보조 시스템이다. 병렬 처리 알고리즘 중 데이터 레벨 병렬처리는 설계가 간단하지만 병목현상이 발생하는 문제가 있다. 제안하는 고속 데이터 레벨 병렬처리 알고리즘은 병목현상을 줄여 성능이 향상되었다. 실제 블랙박스 도로 영상을 도입하여 알고리즘을 측정한 결과 싱글 코어 경우 약 30 Frames/sec의 성능을 얻었다. 병렬처리를 적용한 결과로써 옥타코어 기준으로 데이터 레벨인 경우 약 100 Frames/sec의 성능을, 고속 데이터 레벨인 경우는 약 150 Frames/sec의 성능을 얻을 수 있다.
본 논문은 반도체 센서를 이용하여 공간상 시스템의 자세를 정확히 측정할 수 있도록 확장 칼만 필터를 설계하는 방법에 관한 연구이다. 공간상 자세는 관성좌표계(고정 좌표계)로부터 몸체에 부착된 회전좌표계의 상호 관계로 표현한다. 자세를 표현하는데 있어서 간결한 방법인 쿼터니언을 상태변수로 이용하며, 속도 센서로부터 계측된 값을 입력으로 가정하고, 상태 변화를 추정하였다. 그리고 가속도 센서로부터 획득된 값을 관측 데이터로 하여 추정한 값과의 정합과정을 통해 최적의 추정치를 얻어낸다. 이때 추정의 정밀도를 높이기 위해 추정 주기를 센서특성에 맞춰 조절하도록 확장 칼만 필터를 설계하였다. 그 결과, 3축 속도 센서와 3축 가속도 센서를 이용하여 설계된 추정기의 RMS(: Root Mean Square) 추정오차가 시뮬레이션에서 약 1.7 [$^{\circ}$] 이하로 유지되었고, 실험에서 100 [ms] 의 주기로 상태추정을 함으로 추정기가 유용함을 입증하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권6호
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pp.1127-1139
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2013
다양한 영상장비로 획득된 영상을 구현할 때, 원영상에 여러 가지 원인으로 인한 잡음이 추가되는 것이 일반적인 현상이며 이러한 잡음을 완벽하게 막는 것은 매우 어려운 것이 사실이다. 이러한 이유로 추가된 잡음을 탐지하여 제거하거나 가능한 줄이는 것이 영상처리의 중요한 기본목적이다. 본 연구에서는 영상의 특징에 대한 방향을 탐지하고, 영상을 오염시키고 있는 잡음의 상대적인 크기를 측정하여 잡음에 대한 분산의 수준을 추정하였다. 또한 추정된 분산을 영상처리 분야에서 자주 사용되는 잡음제거 기법인 시그마 필터에 적용하고, 특징의 방향을 가중치로 사용하여 잡음을 효과적으로 제거하는 알고리즘을 제시하였다. 결론적으로, 본 연구에서 제안한 잡음제거 방법을 통해 기존의 시그마 필터보다 개선된 잡음제거 결과를 얻을 수 있었으며, 추정된 잡음의 분산에 민감하지 않은 잡음제거 성능을 확인하였다.
본 연구에서는 천리안위성 기반의 지표면 열적 특성 감시 및 기상현상 탐지에 이용할 수 있는 배경 온도장을 산출하고 지상관측자료 및 지리정보와 비교하여 정확도를 검증하였다. 배경온도장은 밝기온도를 선택하였으며 2012년 자료를 이용하여 월별로 매 시간대에 대해 산출되었다. 밝기온도 자료에서 청천화소와 구름화소를 구별하기 위해 천리안 구름탐지를 사용하였고, 천리안 구름탐지의 입력자료로 사용된 수치모델자료와 공간 균질성 검사 부분에서 구름 오탐지현상을 발견하였다. 과다하게 구름으로 오탐지된 화소는 통계적인 방법에 기반한 구름화소 복원을 통해 해결하였다. 산출된 밝기온도 배경장은 지상관측 기온과 0.95의 상관관계를 보였으며 0.66 K의 편향과 4.88 K의 평균 제곱근 오차를 보였다. 밝기온도 배경장과 고도는 시간대와 계절에 따라 변동성을 보이는 음의 상관관계를 보였다. 녹지와의 상관관계는 기온이 높은 계절 및 주간에 높게 나타났으며, 상관관계의 시간에 따른 변화가 관측되었다. 이러한 이유로 지표면온도 산출 시 시간에 따른 방출률을 별도로 구성해야 할 필요성이 제기되었다.
본고는 로보트 팔의 선단에 부착된 카메라에 의하여 촬영된 일련의 스테레오 영상을 이용하여 운동물체의 3차원 자세 (위치와 방향)를 정확히 추정하는 방법을 다룬다. 본고는 이미 발표된 바 있는 연구결과를 확장한 것으로서[1], 2차원 영상의 측정잡음 뿐만아니라[1], 또한 로보트 팔의 죠인트 각도의 랜덤잡음이 함께 존재할 경우 world 좌표계 (또는 로보트 기지좌표계)를 기준으로 한 운동물체의 3차원 자세의 추정에 중점을 둔다. 이를 위하여, 다음 사항에 근거하여 선형 Kalman 필터를 유도한다. (1) 2차원 영상의 측정잡음이 3차원 공간으로 전파되는 것을 분석함으로써, 이에 기인한 물체좌표계의 방향오차를 카메라 좌표계를 기준으로 하여 모델링한다; (2) 죠인트 각도 오차에 의한 로보트 선단좌표계의 방향오차를 (1)의 결과와 결합하여 extended Jacobian matrix를 유도한다; 그리고 (3) 본질적으로 비선형인 물체의 회전운동을 quaternion을 도입함으로써 선형화 한다. 운동 파라메터는 추정된 quaternion으로부터 반복 최소자승 방법을 이용하여 계산된다. 모의실험 결과, 추정오차가 상당히 감소되고, 실제의 운동 파라메터가 참 값으로 정확히 수렴함을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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