본 논문에서는 심장의 심근세포의 탈분극과 재분극을 반영하는 불응기(Refractory Period)를 이용한 R-파 검출 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 R-파의 특징과 가변 불응기를 이용하여 R-정점을 검출한다. 먼저 상대적으로 높은 전위 점을 R-정점 후보로 추출하고, 그 후보 점에 대해 첨도와 전위를 고려한 불응기를 구한다. 다음으로 불응기내에서 R-파의 형태학적 특징을 이용하여 R-정점을 검출한다. 제안 알고리즘은 적은 연산을 가지므로 실시간 처리가 가능하다. 제안한 알고리즘을 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스의 모든 레코드에 적용한 결과 99.7% 이상의 매우 우수한 검출율을 보였다.
인터넷 이용과 정보활동의 주요 수단이었던 데스크탑 컴퓨터는 모빌리티와 단순화를 강조하는 스마트 기기에 의해 그 자리에서 밀려났다. 최근의 정보생산 및 소비 활동은 스마트 기기를 통하여 이루어지고 있으나 전통적 인 입력 수단인 키보드를 대체할만한 스마트 기기용 입력 수단이 없다. 스마트 기기의 터치스크린을 이용한 가상 키보드는 작은 크기로 인해 입력 오타가 높은 비율로 발생한다. 이에 본 연구에서 우리는 기존의 가상 키보드의 입력 오류를 최소화 할 수 있는 가변 가상 키보드를 제안한다. 제안하는 기법은 기존의 가상 키보드와 키의 배열에 차이는 없으나 사용자의 입력 오류의 발생 위치와 압력 정도의 누적 데이터에 따라 판단하여 가상 키보드의 각 키의 크기를 조정함으로써 사용자의 입력 오류를 최소화시킨다.
본 논문은 자동으로 보안스티커를 부착시키기 위해 스마트폰 카메라를 검출하는 방법과 보안 스티커 탈부착 여부를 인식을 위한 보안 스티커 검출 방법을 제안한다. 이것은 출퇴근시간 때 사람이 보안스티커를 직접 부착하거나 탈부착 여부를 검사하는데 소요되는 시간을 줄이기 위함이다. 스마트폰 카메라 검출 시 LED 조명의 플리커현상에 의해 영상의 질이 나쁜 경우 검출률이 현저하게 낮다. 따라서 본 논문에서는 적응적 임계값을 적용한 뒤 빈번도를 검사해서 카메라 검출 방법을 구현하였다. 또한 보안 스티커 탈부착 여부를 인식하기 위해 색 필터링을 이용한 스티커 영역 검출 방법을 구현하였다. 제안 방법을 LED 조명의 플리커 현상이 있는 경우 스마트폰 카메라 검출에 적용해본 결과 기존 알고리즘보다 검출률이 향상되었음을 확인하였다. 또한 보안 스티커 검출률도 높았다.
자기 조직적 우수 피어 링 검색 기법에서는 기존의 비구조적 피어-투-피어 시스템에서 성능이 우수한 피어들이 자기 조직적으로 우수 피어링을 형성하고, 모든 피어가 키의 광고 및 검색에 이 링을 이용하게 함으로써 검색 성능을 향상 시켰다. 그러나 이 기법에서는 우수 피어의 비율을 고정된 값으로 유지하므로, 본 논문에서는 입자 군집 최적화(PSO)를 이용하여, 동적인 환경의 변화에 적응적으로 우수 피어의 비율을 최적의 값으로 변화시킴으로써, 기존의 자기 조직적 우수 피어 링 검색 기법의 성능을 더욱 향상시켰다. 시뮬레이션을 통하여 고정 우수 피어 링과 자기 조직적 우수 피어 링, 그리고 적응적 우수 피어 비율 조절 기법을 비교하여, 제안하는 기법이 검색 성공률을 월등히 향상시킴을 확인하였다.
서로 다른 음성 부호화기를 사용하는 유/무선 통신망의 연동에서 각 음성 패킷간 효율적인 변환 과정이 필요하다. 이러한 패킷 변환 가정을 위해서 과거에는 이중 부/복호화 방식을 이용하였다. 그러나, 두 음성 부호화기가 이중 부/복호화 방식으로 연동될 경우, 음질 저하 및 계산량 증가, 부가적인 전달 지연 등의 문제가 발생한다. 이 논문에서는 유/무선 통신 시스템에서 널리 사용되는 ITU-T G.723.1[1]과 TIA IS-127 EVRC(Enhanced-Variable-Rate-Codec)[2]음성부호화기 간의 효과적인 연동을 위한 상호부호화 알고리듬을 제안하였다. 제안된 상호부호화 알고리듬은 크게 LSP(Line-Spectrum-Pairs) 변환, 개회로 피치 변환, 고속 적응코드북 검색, 고속 고정코드북 검색의 네 부분으로 나뉘어 진다. TMS320C62x DSP를 사용하여 구현해 본 결과, 제안된 상호부호화 알고리듬이 기존의 이중 부/복호화 과정에 비해 30%∼35% 정도 계산량을 개선하며, 적은 지연 시간으로 동등한 주/객관적 음질을 제공함을 확인하였다.
무선 센서 망에서 사용되는 정보 전송은 플러딩 기반의 간단한 라우팅 프로토콜을 사용할 수 있다. 하지만 재전송 오버헤드가 높아 데이터의 충돌율이 높고 에너지 소비가 높은 문제점이 있다. 본 논문에서는 싱크 노드부터 각 노드까지의 홉 수를 이용하여 이웃 노드간의 관계를 분석하고 각 노드의 메시지 전달 확률을 결정하는 홉 기반 가십 프로토콜 (Hop based Gossiping Protocol; HoGoP)을 제안한다. 각 노드는 수신된 메시지를 동일한 가십 확률로 전달하지 않고 응용 계층에서 요구된 평균 수신율과 홉 정보로 알게 된 부모 노드의 수를 이용하여 가십 확률을 결정한다. 따라서 망 토폴로지에 따라서 적응적으로 확률이 결정되어 플러딩 방식보다 낮은 메시지 재전송으로도 높은 메시지 수신율을 얻을 수 있다. 제안된 방식의 성능 평가를 위하여 시뮬레이션을 이용하며 메시지 평균 수신율, 평균 전달율, 그리고 전송 효율 관점에서 기존 프로토콜과 비교 평가한다. 또한 응용에서 설정된 요구 수신율 관점에서 성능을 비교 분석한다.
본 논문은 iterative hyperplane projection 을 이용한 효율적인 APA(affine projection algorithm)을 소개한다. 다양한 적응 알고리즘들 중 APA는 랭크 부족 문제를 해결하며 고속 수렴의 특성 때문에 다양한 응용분야에 적용되고 있다. SIMO(Single-Input-Multiple-Output) 시스템을 위한 STDE(Space-Time Decision- directed Equalizer) 적용 시 흔히 단일 채널 환경에서 발생하는 "shifting invariance property"를 이용할 수 없으므로 인해 FTF(Fast Transversal Filter)와 같이 저 복잡도를 갖는 고속 적응 알고리즘을 사용할 수 없다. 따라서 APA 기반의 STDE 기능을 수행하는 과정에서 SMI(Sample Matrix Inversion) 처리가 불가피하며, 계산상의 복잡도가 증가하게 된다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 APA 기법 고유의 우수한 추적 특성 및 고속 수렴 성질을 유지하면서, 낮은 복잡도를 갖는 IHP(Iterative Hyperplane Projection) 알고리즘 기반의 효율적인 수정 APA 기법을 소개한다. 제안된 IHP 기반 APA 기법의 성능을 확인하기 위하여, 무선 SIMO 채널 환경 하에서 제안된 IHP-APA 알고리즘을 적용한 STED에 대한 비트 에러 오률 (BER) 특성과 계산량 분석을 통해서 우수성을 입증하였다.
시각 장애인을 위한 실시간 보행보조 시스템의 안전한 보행안내와 편리한 서비스를 제공하기 위해 최신 하드웨어 기술과 소프트웨어 기술이 결합되고 있다. 이 시스템은 보행자가 원하는 목적지까지 보행할 수 있도록 장애물 검출 및 인지와 장소인식, 기호인식으로 구성된다. 본 논문에서는 보행보조 시스템의 중요한 요소 중 하나인 기호인식을 위해 지하철 역 내부에서의 기호 객체 검출 시스템을 개발하였다. 본 논문은 조명과 잡음이 존재하는 복잡한 환경으로부터 기호 객체 영역을 강건하게 검출할 수 있는 적응적인 특징맵을 제안하였다. 그리고 보행 시 객체의 이동, 회전 및 크기에 불변하도록 고속 제르니케 모멘트 특징을 이용하여 기호를 인식한다. 화살표, 화장실, 출구번호 3개의 기호를 대상으로 하며, 에이다부스트 분류기를 이용하여 기호를 학습 및 인식한다. 실험결과에서는 5000장의 기호영상 데이터 베이스의 3개의 기호에 대해 평균 87.16%의 검출율과 20 frame/sec의 처리속도를 통해 안정적이며 실시간 시스템에 적합함을 입증한다.
실시간 영상에서 사람의 얼굴을 검출하는 것은 얼굴 인식 분야에 있어서 주요한 관심 분야 중의 하나이다. 본 본문에서는 실시간 입력되는 영상에서 피부색과 Haar-like feature를 이용한 얼굴 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 YCbCr 색 공간에서의 차 연산 기법을 이용하여 이동 물체의 움직임 영역을 ROI(region of interest)로 선정하고 Haar-like feature를 이용하여 얼굴 후보영역을 선정한 다음 피부색 정보를 이용하여 얼굴을 검출하였다. 특히, 가변적으로 선정되는 ROI 영역에 대하여 피부색 정보와 특징 정보를 이용함으로서 실시간 영상에 대하여 처리 속도의 향상과 비슷한 특징 또는 색상을 가진 영상이 얼굴로 검출되는 오류를 방지하였다. 실험 결과는 기존의 연구에 비해 30%의 처리 속도 향상과 96.8%의 검출 성공률을 보였다.
IEEE 802.11 무선랜에서는 전력 절약을 위하여 Power Saving Mode(PSM)를 채택하고 있다. 본 논문에서는 기존의 PSM과는 다르게 경쟁기반인 DCF(Distributed Coordination Function)와 무경쟁기반인 PCF(Point Coordination Function) 수행 후에 이동 단말이 정보 전송을 할 때 이동 호스트의 전력 절약을 위한 새로운 방식을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방식은 정보 전송의 권한을 가진 이동 호스트가 액세스 포인트(Access point)와의 거리를 추정하고 그 거리를 고려하면서 이동 호스트의 송신 출력을 능동적으로 제어한다. 모의실험을 통하여 우리는 제안한 방법이 거리와 상관없이 동일한 전송 전력을 사용하는 기존의 방법과 비교할 때 더 작은 전송 전력을 소모하면서도 비슷한 패킷 전송의 성공률을 가짐을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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