본 연구에서는 토사사면의 안전율을 산정하고 최소임계단면을 탐색하기 위하여 개별요소법과 유전자 알고리즘으로 조합된 새로운 해석방법이 제안되었다. 안전율 산정시, 한계평형법에 근거한 통상적인 사면안정 해석법들은 전체적인 힘평형을 만족하지 못하기 때문에 절편간에 작용하는 힘의 경사와 위치에 대한 가정이 불가피하다. 개별요소법에 근거하여 개발된 사면안정해석법은 힘과 변위간의 적합조건을 만족할 수 있다. 또한 제안된 해석기법에서는 최소임계 단면을 탐색하기 위하여 실수형 유전자 알고리즘이 적용되었다. 이 방법은 지역해에 쉽게 수렴하는 간편한 최적화기 법보다 안정적으로 전역해를 탐색할 수 있다 제안된 해석기법의 적용성을 검토하기 위하여 예제해석이 수행되었다.
This study was conducted to develop a robust navigator which could be in positioning for precision farming through developing a plural GPS receiver with 4 sets of GPS antenna. In order to improve positioning accuracy by integrating GPS signals received simultaneously, the algorithm for processing plural GPS signal effectively was designed. Performance of the algorithm was tested using a simulation program and a fixed point on WGS 84 coordinates. Results of this study are aummarized as followings. 1. 4 sets of lower grade GPS receiver and signals were integrated by kalman filter algorithm and geometric algorithm to increase positioning accuracy of the data. 2. Prototype was composed of 4 sets of GPS receiver and INS components. All Star which manufactured by CMC, gyro compass made by KVH, ground speed sensor and integration S/W based on RTOS(Real Time Operating System)were used. 3. Integration algorithm was simulated by developed program which could generate random position error less then 10 m and tested with the prototype at a fixed position. 4. When navigation data was integrated by geometrical correction and kalman filter algorithm, estimated positioning erros were less then 0.6 m and 1.0 m respectively in simulation and fixed position tests.
본 논문에서는 에지를 고려한 순차주사화(EDI: edge dependent interpolation)와 전역 움직임 보상(GMC: globa1 motion compensation)을 결합한 효율적이면서도 안정적인 순차주사화 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 에지를 고려한 순차주사화 알고리즘을 사용하면 한 장의 필드를 이용한 다른 순차주사화 알고리즘들을 사용했을 때보다 시각적으로 우수한 결과를 얻을 수 있다. 그러나 한 장의 필드에 담긴 영상 정보에는 한계가 있기 때문에, 한 장의 필드를 이용한 방법을 통해서는 원본 필드로부터 고화질의 순차 주사 영상을 얻을 수 없다. 이에 반해 움직임 정보를 이용한 순차주사화 방법은 공간 영역뿐 아니라 시간 영역의 정보를 사용하므로 한 장의 필드를 이용할 때 보다 더욱 정확하게 원 프레임을 복원해 내지만, 움직임 추정의 정확도에 따라 결과가 크게 좌우되는 단점이 있다. 따라서 제안된 알고리즘에서는 EDI와 GMC를 함께 사용한다. 또한 최상의 결과를 얻기 위해 GMC의 오류를 검출하는 적응적 문턱 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 사용하면 기존 방법들에 비해 수치상으로도 시각적으로도 뛰어난 결과가 나타나는 것을 실험을 통해 확인할 수 있다.
표본조사에서 널리 쓰이는 모집단의 층화는 추정의 효율을 높이는 방법 중의 하나지만, 이상점을 포함하는 변수가 있는 경우에 여러 가지 문제점을 유발시킬 수 있다. 특히, 이상점이 존재하는 다변량 자료의 경우, 층화를 위한 $\kappa$-평균 군집방법은 이상점에 매우 민감하여 추정의 효율을 떨어뜨릴 수 있다. 본 연구에서는 이상점이 존재하는 다변량 자료의 층화를 위해 $\kappa$-평균 군집방법보다 강건하며 이상점을 따로 식별하는 과정이 배제된 $\kappa$-공간중위수 군집방법을 제안한다. 기존 관련연구인 박진우와 윤석훈 (2008)과 동일한 자료에 대한 사례분석을 통해 층화과정들을 비교, 검토하였으며 이들의 효율성을 추정량의 분산을 통해 비교하였다.
위치 정보를 제공하는 대표적인 측위 기술은 GPS다. 이 기술은 밀도가 높은 도심이나 숲, 그리고 실내와 같은 음영지역에서는 동작하지 않는 단점이 있다. 본 논문은 실내의 AP로 부터의 Wi-Fi 신호의 세기를 이용하여 보다 정확한 단말의 위치를 추정하게 해주는 실내 측위 하이브리드 알고리즘을 제안한다. 사용자의 위치를 결정하기 위해 건물 구조, 사람, 거리 등 다양한 환경에서 측정한 RSSI (received signal strength indicator) 값을 이용하여 측정 환경에 맞는 가장 적절한 경로손실모델을 수립한다. 이러한 경로 손실 모델에서 구해진 경로손실지수를 환경에 따라 변화시켜, AP로 부터 얻은 측정값을 이용하여 REKF (robust extended kalman filter)와 PF (particle filter) 알고리즘을 사용하여 단말기의 위치를 추정하게 된다. 보다 더 정확한 위치 추정을 위해 하나의 측위 방식만을 사용하지 않고, 실험을 통하여 구해진 임계값에 따라 어떠한 측위방식을 사용할 것인지를 결정한다. 제안한 하이브리드 알고리즘을 이용하여 실험한 결과 기존의 단일 측위 방식 보다 평균 17% 성능이 향상 되는 것을 볼 수 있었다.
얼굴추적은 3차원 공간상에서 머리(head)와 안면(face)의 움직임을 추정하는 기술로, 얼굴 표정 감정인식과 같은 상위 분석단계의 중요한 기반기술이다. 본 논문에서는 AAM 기반의 얼굴추적 알고리즘을 제안한다. AAM은 변형되는 대상을 분할하고 추적하는데 광범위하게 적용되고 있다. 그러나 여전히 여러 가지 해결해야할 제약사항들이 있다. 특히 자체중첩(self-occlusion)과 부분적인 중첩, 그리고 일시적으로 완전히 가려지는 완전중첩 상황에서 보통 국부해에 수렴(local convergence)하거나 발산하기 쉽다. 본 논문에서는 이러한 중첩상황에 대한 AAM의 강인성을 향상시키기 위해서 SIFT 특징을 이용하고 있다. SIFT는 일부 영상의 특징점으로 안정적인 추적이 가능하기 때문에 자체와 부분중첩에 효과적이며, 완전중첩의 상황에도 SIFT의 전역적인 매칭성능으로 별도의 재초기화 없이 연속적인 추적이 가능하다. 또한 추적과정에서 큰 자세변화에 따른 움직임을 효과적으로 추정하기 위해서 다시점(multi-view) 얼굴영상의 SIFT 특징을 온라인으로 등록하여 활용하고 있다. 제안한 알고리즘의 이러한 강인성은 위 세 가지 중첩상황에 대해서 기존 알고리즘들과의 비교실험을 통해서 보여준다.
본 논문에서는 열악한 주파수 선택적 페이딩이나 고속 페이딩 채널 환경에서 ATSC(Advanced Television System Committee) DTV 수신기의 등화 성능 향상을 위해 필터 탭을 선택적으로 사용하는 스파스(sparse) 적응 등화기 구조를 제안한다. 제안된 등화기는 채널 추정을 수행한 후 등화기 초기화를 위한 탭 계수를 찾는다. 구해진 등화기 탭의 초기화 계수에 대해 특정 임계값을 적용하여 유효한 탭을 선택하여 활성화시킨다. 그리고 활성화 된 탭만을 이용하여 채널 등화를 수행한다. 결과적으로 기존 등화기와 동일한 탭 길이를 가지고 있지만, 실제 사용하는 탭 수가 작아지므로 등화기의 단계상수를 크게 만들어 고속 페이딩(fading) 채널의 변화를 빠르게 추적할 수 있게 된다. 제안된 등화기 알고리듬의 성능 개선을 확인하기 위한 실험으로 ATSC DTV 성능 분석시 일반적으로 사용되는 브라질 채널 및 ATSC 등화 성능 요구 조건에 대해 기존의 등화기와 비교 분석하였다. 그 결과 기존의 등화기와 같은 안정성을 가지면서 빠른 수렴 속도를 가지고 고속 페이딩 채널 보상 능력의 큰 향상을 보였다.
많은 수의 유전자 데이터를 이용해서 Lasso 회귀 분석을 할 때, 유전자 발현량 값들 사이의 높은 상관성으로 인하여 회귀 계수의 추정값이 회귀 분석의 반복 시행마다 달라질 수 있다. L1 정규화에 의해 축소되는 회귀 계수의 불안정성은 변수 선택을 어렵게 하는 요인이 된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 부트스트랩 단계를 반복 시행하여 높은 빈도로 선택된 유전자들을 이용한 회귀 모형들을 만들고, 각 모형들에서 안정적으로 선택되는 특징 유전자들을 찾고, 그 유전자들이 위양성 결과가 아님을 입증하였다. 또한, 회귀모형 별 예측지수의 정확도를 실제지수와의 상관관계를 이용해 측정하였는데, 선택된 특징 유전자들의 회귀계수 부호의 분포가 정확도와 관련성을 보임을 확인하였다.
객체 인식(recognition)과 추적(tracking)은 컴퓨터 비전의 중요 분야로써 작게는 동작 인식으로부터 크게는 우주 항공까지 그 활용 가능성이 무궁무진하다. 객체 인식의 정확도를 향상시키는 방법 중 하나는 회전, 스케일 그리고 가려짐에 강건한 컬러를 이용하는 것이다. 컬러를 이용함으로써 더 많은 특징점들을 추출하기 위한 계산 비용을 감소시킬 수 있다. 또한, 빠른 객체 인식을 위해 알고리즘의 정확도를 낮추는 것보다 객체의 위치를 예측하고 좀 더 작은 영역에서 인식을 수행하는 것이 더욱 효과적이다. 본 논문은, 인식 정확도를 향상시키기 위해 대표적인 객체 인식 알고리즘인 SURF와 컬러모델을 적용한 기술자(descriptor)를 사용하고, 움직임 예측 알고리즘인 Kalman filter를 결합하여 빠른 객체 추적 방법을 제안한다. 그 결과, 제안하는 방법은 다른 컬러를 갖는 같은 패턴의 객체들을 구분하고, 객체의 향후 움직임을 미리 예측한 관심영역(ROI)에서 인식을 수행함으로써 빠른 추적 결과를 보였다.
본 논문에서는 수술 중 촬영된 2D XA(X-ray Angiogram) 영상에 수술 전 촬영된 3D CTA (Computed Tomography Angiography) 영상 정보를 융합 가시화하기 위한 고속의 강체 정합 기법을 제안한다. 본 논문에서는 두 혈관 사이의 특징점 정보를 이용하여 예측 투영 위치 지점을 추정하는 삼각 측정을 통한 추정치 예측 기법을 제안하여 빠르고 견고한 초기 정합이 가능하다. 이에 더하여 주축을 생성하여 정렬시킨 후 경계 상자를 이용하여 혈관의 형태를 비교하는 방법으로 더욱 정확한 초기 정합이 가능하다. 다음으로 정밀정합은 선택적 거리 측정을 통하여 각 영상에서의 혈관들의 거리 차이가 최소인 위치로 영상을 정합한다. 실험으로 5명의 환자 데이터에 대하여 영상정합을 하였고, 기존 기법과 수행 속도와 정확성, 견고성 측면에서 비교 평가하였다. 실험 결과 제안 기법은 기존 기법에 비하여 최적의 위치로 빠르고 견고하게 정합되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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