분산 센서 네트워크에서 대용량 스트림 데이타를 제한된 네트워크, 전력, 프로세서를 이용하여 모든 센서 데이타를 전송하고 분석하는 것은 어렵고 바람직하지 않다. 그러므로 연속적으로 입력되는 데이타를 사전에 분류하여 특성에 따라 선택적으로 데이타를 처리하는 데이타 분류 기법이 요구된다. 이 논문에서는 다차원 센서에서 주기적으로 수집되는 스트림 데이타를 슬라이딩 윈도우 단위로 데이타를 분류하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 전처리 단계와 분류단계로 구성된다. 전처리 단계는 다변량 스트림 데이타를 포함한 각 슬라이딩 윈도우 입력에 대해 데이타의 변화 특성에 따라 문자 기호를 이용하여 다양한 이산적 문자열 데이타 집합으로 변환한다. 분류단계는 각 윈도우마다 생성된 이산적 문자열 데이타를 분류하기 위해 표준 문서 분류 알고리즘을 이용하였다. 실험을 위해 우리는 Supervised 학습(베이지안 분류기, SVM)과 Unsupervised 학습(Jaccard, TFIDF, Jaro, Jaro Winkler) 알고리즘을 비교하고 평가하였다. 실험결과 SVM과 TFIDF 기법이 우수한 결과를 보였으며, 특히 속성간의 상관 정도와 인접한 각 문자 기호를 연결한 n-gram방식을 함께 고려하였을 때 높은 정확도를 보였다.
본 논문에서 제안한 스마트 음악학습기는 투명패널의 양면에 터치패널을 붙여 디스플레이 부분을 구성한다. 주처리부는 라즈베리 파이를 이용해 구성하고 운영체제는 안드로이드를 사용한다. 투명패널에는 음악교육 콘텐츠가 디스플레이 되고 터치패널 1, 2에서는 학습자와 교수자의 입력을 받아들인다. 터치패널 1, 2에서 입력되는 신호는 주처리부에서 처리과정을 거쳐 음악교육 콘텐츠를 진행을 제어한다. 이러한 제어과정은 양면패널기반 상호작용 교육알고리즘을 설계해 구현하도록 한다. 본 기기는 상호교감 기반의 음악 교육을 목표로 한다. 따라서 이것은 투명패널을 통해 제시되는 음악교육 콘텐츠를 이용하여 면대면 교육을 실시한다. 이러한 방식은 학습자에 대한 반응을 교수자가 실시간으로 알 수 있기 때문에 학습에 대한 이해도와 교육의 질이 향상된다. 또한 학습자의 집중력이 향상되는 효과를 얻을 수 있다.
실내에서의 위치 추정을 위한 WiFi fingerprint 방식은 기존의 인프라를 이용하며 절대 좌표를 추정하는 장점이 있어 많은 연구가 진행되고 있다. 기존의 연구에서는 주로 위치 추정 알고리즘에 대한 연구에 집중되었지만 정확도를 개선하는 것이 한계에 도달했다. 그러나 스마트폰과 같은 무선랜 수신기에서 전파의 수신 감도보다 작은 신호는 측정이 불가하므로 이 값들을 처리하는 방법에 따라서 위치 추정 오차가 달라진다. 본 논문에서는 측정된 무선랜 공유기의 수신 신호 데이터를 다양한 방식으로 사전 처리하여 기존의 알고리즘에 적용함으로써 위치 추정 정확도를 높이는 방법을 제안하였고, 크게 향상된 정확도를 얻을 수 있었다. 또한 사전 처리된 데이터를 KNN 방식과 CNN 방식에 적용하여 그 성능을 비교하였다.
현재 측위에 대한 측정 대상이 점점 작아지면서, 그에 따른 정확도 까지 높아지고 있다. 실내 측위에 관한 기술은 대표적으로 단말기의 수신신호의 세기방식인 RSS(Received Signal Strength), 수신신호의 도달시간 방식 TOA(Time of Arrival), 수신 신호의 도달 시간차 방식 TDOA(Time Difference of Arrival), 수신신호의 입사각 방식인 AOA(Angle of Arrival) 등 여러 가지 기술이 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 특수 장비를 사용하지 않고, 무선 네트워크 기반의 실내 측위 중에 정확도가 높은 Fingerprinting 방법을 택하였다. WLAN 기반 실내측위에 가장 많이 사용되는 KNN은 k개의 이웃수와 RP의 수에 따라 민감하다. 본 논문에서는 KNN 성능을 향상 시키기 위해 SVM 이용하여 SNR 데이터를 군집화를 적용한 KNN과 SVM을 혼합한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 신호잡음비 데이터를 KNN 방법에 적용하여 k개의 RP를 선택한 후 선택된 RP의 신호잡음비를 SVM에 적용하여 k개의 RP를 군집하여 분류한다. 실험 결과 위치 오차가 2m이내에 KNN/SVM 혼합 알고리즘이 KNN 알고리즘보다 성능이 우수하다.
무선 인프라와 이동성 지원 기술의 발달로 한 장소에서 머물던 무선 인터넷 서비스를 이동 중에도 받을 수 있게 되었다. 이러한 환경의 변화로 인해 모바일 기기의 이동성에 대한 관심은 더욱 더 커지고 있으며, 이동성뿐만 아니라 유선과 마찬가지로 끊김 없는 서비스를 받고자 하는 요구도 높아지고 있다. 모바일 노드의 이동성을 지원하기 위해서 기존 네트워크 계층의 Mobile IP 와는 달리 전송 계층에서 동작하는 mSCTP (mobile Stream Control Transmission Protocol)가 등장하였다. mSCTP 는 기존 SCTP 의 멀티호밍과 동적으로 IP 주소를 변경할 수 있는 DAR (Dynamic Address Resolution) 시그널을 이용하여 모바일 노드의 핸드오프를 지원하고 있다. 하지만, IP 주소의 추가, 변경 및 삭제에 대한 각 시그널의 전송 시기에 대한 정의가 없어 전송 시기를 결정하는 메커니즘이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 IF-THEN 룰을 적용한 퍼지 모델을 이용하여 이러한 문제점을 해결하고자 한다. 모바일 노드가 이동하게 될 새로운 네트워크의 신호 세기와 현재 네트워크 신호와의 신호비를 퍼지 모델에 입력하고 그 결과 값을 통해 시그널 전송 시기를 판단한다. 모바일 노드는 핸드오프 시기를 적절히 판단 할 수 있기 때문에 잘못된 핸드오프로 인한 세션의 단절을 줄일 수 있고, 기존에 발생하던 핸드오프 지연 시간을 줄일 수 있어 이동 중에도 손실 없는 서비스를 제공 받을 수 있게 된다.
대류권의 건조가스 및 수증기에 의한 GPS 신호의 지연은 GPS 측위 정확도를 저하시키는 주요 원인으로 정밀 측위를 위해서 반드시 소거해야할 대상이다. 이 논문에서는 실시간으로 대류권 지연정보를 생성하여 GPS 측위에 적용하기 앞서, 대류권 지연정보 생성 알고리즘의 가용성을 파악하기 위해 후처리 기반으로 전국의 GPS 상시관측망을 이용하여 한반도 상공의 대류권 지연량 격자 지도를 생성하는 과정을 구현하였다. GPS 자료처리 소프트웨어는 GIPSY 5.0을 사용하였고, 건조지연량과 습윤지연량을 구분하여 산출하기 위해 전국의 AWS 관측망의 관측자료를 이용하였다. 대류권 지연정보에 대한 격자 지도를 생성한 후 격자 지도의 정확도를 검증한 결과, 격자 지도와 GPS 관측소 위치에서 산출된 대류권 지연량의 RMSE는 ZHD 0.7mm, ZWD 7.5mm, ZTD 8.7mm로 나타났다. 산출된 대류권 지연정보를 단일주파수 기반 상대 측위 알고리즘에 적용하여 대류권 지연정보 보정시 측위정확도 향상 정도를 분석하였다. 결과로 측위정확도는 기선거리가 약 297km인 수원(SUWN)과 목포(MKPO)의 상대처리 결과에서 최대 36%가 향상됨을 확인할 수 있었다.
최근 멀티미디어 분야 중에서 가장 중요한 기술 중의 하나가 압축이다. 오디오 파일들은 인터넷을 중심으로 급속히 전파되어가고 있으며, 그 중에서 가장 유명한 것이 MP-3(MPEC-1 Layer3)인데, MP-3는 128Kbps에서 CD음질을 얻을 수 있지만 64Kbps 이하에서는 음질이 급속히 떨어진다. 반면에 MPEG-2 AAC(Advanced Audio Coding)는 MPEG-1과 호환성을 무시하지만 MP 3보다 1.4배의 높은 압축 율을 갖으며, 최대 7.1채널과 96KHz의 샘플 율을 갖는다. 본 논문에서는 MPEG-2 AAC 인코더 부분에서 막대한 연산 량을 갖는 심리음향 모델을 최적화하여 AAC 인코딩 연산 량을 감소시키며 처리속도를 증가하는 알고리즘을 제안한다. 심리음향 모델 최적화 응용 프로그램은 C++언어를 이용하여 구현하였으며, 실험결과 심리음향 모델은 SMR(Signal to Masking Ratio)을 위하여 44.1KHz의 샘플 율을 갖고 2048포인트의 FFT(Fast Fourier Transform)연산을 수행하며, 인코더 블록의 제어를 위하여 서브밴드 필터에 각각의 엔트로피 값들이 입력된다. 제안된 심리음향 모델은 비 예측성 값의 최적화로 인하여 빠른 속도로 수행되었다. 또한 비 예측성 값을 순음지수로 변화 시, 고 주파수 영역의 순음지수 값의 최적화로 연산처리 속도가 증가하였다.
대부분의 디지털 신호 처리기 (Digital Signal Processor)는 두 개 이상의 메모리 뱅크를 가지는 하버드 아키텍처 (Harvard architecture)를 지원한다. 다중 메모리 뱅크 중에서 하나는 프로그램용으로 나머지는 데이터용으로 사용하여 프로세서가 한 명령어 사이클에 메모리의 여러 데이터에 동시 접근을 가능하게 한다. 이전 연구에서 우리는 다중 메모리 뱅크에 효율적으로 데이터를 할당하는 방법에 대하여 논하였다. 본 논문에서는 이전 연구의 확장으로 런타임 메모리의 최적화에 대한 우리의 최근 연구에 대하여 소개한다. 듀얼 데이터 메모리 뱅3(Dual Data Memory Bank)를 효율적으로 이용하기 위해 각 메모리 뱅크에 할당된 변수를 관리하기 위한 독립적인 두 개의 런타임 스택이 필요하다. 프로시저에 대한 두 메모리 뱅크의 활성화 레코드(Activation Record)의 크기는 각 메모리 뱅크에 할당된 변수의 개수가 일정하지 않기 때문에 다를 수 있다. 따라서 여러 개의 프로시저가 연속으로 호출될 때 두 개의 런타임 스택의 크기가 크게 달라질 수 있다. 이러한 두 메모리 뱅크 사이의 불균형은 하나의 메모리에 여유 공간이 있음에도 불구하고 다른 하나의 메모리 뱅크의 사용량이 온칩 메모리(on-chip memory)범위를 초과하는 원인이 될 수 있다. 본 논문에서는 온칩 메모리를 효율적으로 사용하기 위해 두 런타임 스택의 균형 맞추기를 시도했다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 상대적으로 단순하지만 효율적으로 런타임 메모리를 사용할 수 있다는 것을 실험결과를 통해 보여주고 있다.
초음파 검사 방법은 여러 가지 물질들의 흠집이나 틈새, 티끌 등을 감지해내는데 널리 쓰이고 있다. 그 중 초음파 신호를 분석하는 절차는 전체의 신호처리 과정에서 아주 중요한 역할을 담당하고 있다. 이 논문은 최소평균 제곱 (LMS) 알고리즘을 이용하여 핵 전력 발전소에서 쓰이는 증기 발생기 튜브로부터 감지된 초음파 비파괴검사 신호를 분류 해내는 것에 관한 것이다. 이 초음파 신호는 튜브내의 흠집이나 틈새로부터 감지된 신호일수도 있고 또는 튜브 내의 침전물에 의해서 발생된 신호일 수도 있는데 이 두 가지 신호는 매우 유사하기 때문에 반드시 분류를 해내어 침전물에 의한 신호일 경우는 무방하지만 흠집이나 갈라진 틈새에서 나오는 신호일 경우는 더 이상의 오염이나 사고 등을 방지하기 위해 수리 또는 교체 등의 후속 조치로 이어져야 한다. 이러한 절차를 밟기 위하여 증기 발생기 튜브의 내부에서의 초음파 센서로부터 증기 발생기 튜브 사이의 거리를 측정하는데 모델링 기법에 기반한 deconvolution 방법이 제시되었으며 이 방법은 space alternating generalized expectation maximization (SAGE) 알고리즘을 이차원 미분 파라미터인 Hessian의 사용으로 인하여 수렴 속도가 빠른 Newton-Raphson 알고리즘과 함께 병행 사용하여 초음파 신호의 초점 도달 시간과 그 크기를 측정하여 초점 도달 거리에 따라 두 종류의 신호를 분류, 차별화 하는 기법이다. 이 알고리즘을 이용하여 흠집이나 틈새로부터 나온 신호일 경우와 퇴적물에 의해 나온 신호일 경우로 분류되었고 그 결과가 이 논문에 제시되었다.
영상기반의 교통정보수집시스템은 관리 및 운영상의 한계를 보이고 있는 기존의 루프검지기의 역할을 대체하는 검지기로써의 역할뿐만 아니라 다양한 교통류의 정보를 제공하고 관리할 수 있다는 점에서 여러 나라에서 보급 활용되기 시작했다. 또한 용도와 사용범위에 있어서도 획기적인 확장세에 있다. 반면에 교통사고 관리와 관련하여 현재까지는 단순히 교통사고 예상지역에 감시카메라를 설치해 두고 기록되는 자료의 디지털화를 추진하는 정도의 영상처리기술을 활용하고 있는 형편이다. 교차로 내 교통사고의 발생 전과 후의 순차적인 상황을 정확히 기록하고, 이 자료를 통해 발생된 교통사고의 사고 매커니즘을 객관적이고 명확하게 조명하고 분석하는 것은 교통사고 처리에 있어서 어느 것보다 시급하고 중요한 부분이다. 기존 기술들은 교차로의 환경적 다양한 변화로 인해 극복하기 매우 어려운 차량의 객체분리, 추적 등의 기술을 가지고 있음에도 불구하고 엄청난 데이터처리용량으로 실시간으로 적용하기 어려운 문제들을 갖고 있다. 이에 본 연구는 이를 극복할 수 있는 기술 방식을 제시하고자 한다. 또한 기존에 잘 알려진 환경적 장애요소 제거방식 중 가장 우수한 방식으로 평가받고 있는 가우시안 복합모델 분석기법에서 조차 환경적인 요인으로 인해 자주 발생하고 있는 오 검지 상황들을 효과적으로 저감시킬 수 있는 능동적이고 환경적응적인 기법을 제시하고 구현하여 그 기술의 성능을 평가하고자 한다. 기존의 교통사고자동기록장치와 비교해 본 연구의 결과가 비교우위의 성능을 구현하였음을 입증하기 위해 실제 운용되고 있는 신호교차로의 영상을 실시간 온라인으로 입력받아 시험하였으며 이 시험결과를 기존의 다른 기술의 성능과 비교평가를 실시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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