본 논문에서는 사람의 생태학적, 행동학적 특성을 이용하여 개인을 인식하는 생체인식 기법의 하나인 홍채인식을 다루었다. 사람의 홍채는 태어날 때 한번 정해지면 평생 변화하지 않는 특성을 가지고 있으며, 개개인별로 모양이 모두 다른 것으로 알려져 있다. 이에, 본 논문에서는 홍채영상 취득시 조명에 의한 동공의 크기 변화에 민감하지 않은 2차원의 홍채패턴을 취득하고, 2D Gabor 필터와 48개의 분할된 섹터로부터 특징 값을 추출한다. 인식과정에서는 correlation 계수를 이용하여 서로 다른 홍채의 특징 값에 대해 유사도를 측정하고 가장 큰 값을 갖는 대상을 찾게 되는데, 이때, 3개의 필터를 거쳐 얻어진 영상에 대해 최고의 값을 인식 대상자로 인정하므로 오인식 될 확률을 최소화 할 수 있다. 제안한 알고리듬의 유용성을 확인하기 위해 대상자 10명에 대해 5회씩 촬영한 데이터베이스에 대해 실험한 결과 90% 이상의 높은 인식률을 얻었다.
본 논문은 FNN과 ANN 제어기를 이용한 유도전동기의 속도 제어 및 추정을 제시한다. 먼저, PI 제어기에서 나타나는 문제점을 해결하기 위하여 퍼지제어와 신경회로망을 혼합 적용한 FN 제어기를 설계한다. 퍼지제어기의 강인성 제어와 신경회로망의 고도의 적응제어의 장점들을 접목한다. 다음은 ANN을 이용하여 유도전동기 드라이브의 속도 추정기법을 제시한다. 2층 구조를 가진 신경회로망에 BPA(Back Propagation Algorithm)를 적용하여 유도전동기 드라이브의 속도를 추정한다. 추정속도의 타당성을 입증하기 위하여 시스템을 구성하여 제어특성을 분석한다. 그리고 추정된 속도를 지령속도와 비교하여 전류제어와 공간벡터 PWM을 통하여 유도전동기의 속도를 제어한다. 본 연구에서 제시한 FNN과 ANN의 제어특성 및 추정성능을 분석하고 그 결과를 제시한다.
본 논문에서는 한 장의 정지 영상에서 학습을 통한 방법으로 깊이 정보를 추정하는데 사용되어지는 특징 정보를 PCA(Principal Component Analaysis)기반으로 축소하여 깊이 정보의 정확성을 향상시키는 방법에 대하여 기술한다. 정지 영상에서 깊이 정보를 추정하기 위하여 이미지의 에너지 값과 기울기와 같은 특징을 추출하며 특징들의 관계를 이용하여 각 영역의 깊이 정보를 추정한다. 이 때 영상 필터를 사용하여 많은 특징을 추출하지만 특징의 중요성을 판단하지 않고 모두 사용하면 오히려 성능에 좋지 않은 영향을 미친다. 본 논문에서는 한 장의 정지 영상의 깊이 추정을 위해 PCA를 기반으로 중요도를 판단하여 특징 벡터의 차원을 줄이고 깊이를 정확하게 추정할 수 있는 방법에 대하여 제안한다. 제안한 방법을 스탠포드 대학의 평가 데이터로 실험한 결과, 깊이를 추정하는데 있어서 전체 특징 벡터의 30%만을 이용하여 평균 0.4%에서 최대 2.5%의 정확도가 향상되었다.
코어 기반 트리(CBT:Core Based Tree) 멀티캐스트 라우팅은 인터넷을 위한 멀티캐스트 라우팅 프로토콜이다. CBT는 멀티캐스트 연결을 위해 하나의 공유 트리를 구성하고, 이 공유 트리는 코어라는 센터 노드를 루트로 한다. 코어 기반 트리 멀티캐스트 라우팅에서 코어의 위치 선정은 비용과 성능 측면에 많은 영향을 끼치고, 코어의 배치 방법은 네트워크 토폴로지에 따라 달라진다. 본 논문에서는 간단하고 효율적인 코어 선택 방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법은 거리 벡터 정보를 필요로 하며, 추가적으로 표본 상관 계수 결과를 이용하여, 멀티캐스트 그룹에 속해있는 멤버들의 배치상태에 따라 적합한 라우팅 알고리즘으로 최소평균비용을 갖는 노드를 코어로 선정하는 방법, 또는 PIM-SM 방법을 선택하는 것이다. 제안한 방법의 성능은 평균지연, 최대 지연, 총 비용과 같은 세부적인 실험을 통해 기존연구와 비교하였으며, 실험 결과 제안한 코어 선택 방법이 매우 효율적임을 알 수 있었다.
객체기반 동영상 부호화에서 고정 비트율을 얻도록 하는 율제어기는 채널의 비트율원하는 화질 객체간 분배 텍스쳐 및 형상간 관계 프레임스킵 결정 등에 적응성을 부여하기 위한 중요한 요소이다 따라서 이 논문에서는 울제어에 이용되는내용기반 제어기를 제안한다 이것은 이차 율제어 모델을 이용하는 MPEG-4 기법을 확장한 것이다. 객체간 중요성을 분석하여 VOP로 나뉘어지고 객체기반 모델링에 의해 비트가 할당된다, 중요성을 팍악하기 위해 시험 영상ㅇ을 비전문가에게 관측토록 하여 관심영역 VOP를 분석하였다 이에 의해 초기 목표치가 구해지고 오버플로우나 언더플로우를 방지하기 위해 전체 목표치를 설정한다. 객체간 목표치 분배는 움직임벡터 크기 객체의 크기 이전 프레임의 왜곡 등을 반영하는 통계적 특성에 따라 이루어짐과 동시에 객체의 중요성에 따라 분배하는 기법을 제안한다 제안한 기법을 MPEG-4 VM8 부호기에 사용된것과 비교한다.
본 논문에서는 코드분할다중접속(CDMA)시스템의 기지국에 설치할 수 있는 시공간 배열 스마트안테나의 성능이 다중경로 환경의 다양한 파라미터의 변화에 어떻게 반응하는지 살펴보았다. 이 논문에서 사용된 스마트안테나는 공간분산구조로 적응배열안테나를, 시간분산구조로 다중경로의 숫자에 따른 finger 의 레이크 수신기로 구성되었으며 빔형성 방법으로 Decision Directed LMS 방법을 사용한다. 스마트안테나는 다중경로 신호의 입사각분산의 정도와 다중경로(finger)의 숫자에 민감하게 반응하는 한편 지연분산의 정도와는 거의 반응하지 않음이 컴퓨터 모의실험으로 증명되었다. 레이크 수신기의 핑거 숫자의 증가가 스마트안테나의 성능을 비선행적으로 개선시키는 효과를 수반함 역시 모의실험으로 보여졌다. 본 논문의 빔형성 과정에서 가중치벡터의 갱신은 PN상관기가 수신신호를 역확산시킨 후에 이루어진다.
본 논문에서는 엔트로피 복호화 과정을 부분적으로 수행하여 특징 벡터를 구성하는 새로운 JPEG-2000 압축 영상 검색 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 JPEG-2000 엔트로피 부호화 과정을 통해 발생하는 다양한 문맥 정보를 이용한다. 엔트로피 부호화 기술은 주위 인접한 웨이블릿 계수들의 부호 및 중요 상태 계수의 구조적인 패턴을 분석하여 세 가지의 부호화 패스 및 네 가지의 부호화 기술을 통해 총 19가지의 문맥 정보를 발생한다. 문맥 정보는 산술 부호화 과정에서 부호화 하는 심벌의 확률을 예측하기 위한 모델을 제공한다. 그리고 문맥 정보는 영상의 국부적인 특징을 서술 할 수 있기 때문에 다양한 패턴 특성을 나타내는 질감 영상을 효율적으로 정의할 수 있다. 또한 제안하는 알고리즘은 JPEG-2000 압축 영상에서 복호화 과정을 부분적으로 수행하기 때문에 영상 검색을 수행하기 위한 검색 시간에서 뛰어난 성능을 나타낼 수 있다. 실험을 위해 MIT VisTex 질감 영상을 이용하여 다양한 왜곡 영상 및 유사 영상 데이터베이스를 구성하였으며 기존 검색 알고리즘을 구현하여 제안하는 검색 시스템과 비교 및 평가한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 기존 검색 방법보다 검색 성능에서 뛰어날 뿐만 아니라 검색 시간에서도 많은 이득을 얻을 수 있다.
본 논문은 기존의 센서 기반 화재 감지기가 넓은 장소와 개방된 공간에서 성능이 저하되는 단점을 보완하기 위하여 카메라 영상을 이용한 화재 불꽃 감지 알고리즘을 제안한다. 기존의 연구에서는 다수의 휴리스틱한 정보를 이용하거나 속도가 느린 문제점을 보여주었다. 이를 해결하기 위하여, 통계적인 값들을 사용했으며 속도를 개선하기 위해 블록 단위로 처리하였다. 먼저 입력된 영상에서 배경 모델과 불꽃 색상 모델 을 이용하여 화재 후보 영역을 추출한다. 그 후 후보 블록에 대하여 시간축 상에서의 명도 변화, 웨이블릿 계수 변화, 모션 변화를 추출하여 확 률 모델을 생성하며, 생성된 모델들을 퍼지 로직의 멤버십 함수로 사용하였다. 마지막으로 역퍼지(defuzzification) 과정을 통해 최종 결과 함수를 생성하고 이로부터 불꽃 발생 확률값을 예측하였다. 실험에서는 제안한 화재 불꽃 감지 알고리즘을 성능이 가장 좋다고 알려진 Toreyin의 알고리즘과 비교하여 성능이 개선되었음을 보여주고 있다.
본 논문은 기하학적 비선형성을 가진 보존적 단일 하중 매개변수의 탄성 상태 공간구조의 탄성 분기 좌굴해석을 위한 공간프레임의 정식화, 분기경로 추적을 위한 pin-pointing 및 분기경로 전환알고리즘을 기술하고 있다. 복잡한 좌굴 후 거동특성을 파악하기 위한 본 연구의 공간프레임요소는 오일러리안 좌표계에 의한 유한회전이론으로 강체변형을 계산하였고, 굽힘효과가 고려된 보-기둥식을 적용하여 적은 개수의 요소의 사용으로도 정해를 얻을 수 있도록 하였으며, 후좌굴해석과 같은 고도의 비선형해석을 수행하기 위해 기하강성행렬의 모멘트에 대한 영향을 고려하였다. 분기좌굴에 의한 좌굴후 평형상태인 주경로와 분기경로의 pin-pointing 알고리즘으로 특이점을 계산하였으며, 고유치 및 고유모드를 이용한 본 연구의 수치알고리즘에 의해 분기경로를 추적하였다. 분기좌굴 해석예제로 평면프레임, 평면아치 및 공간돔에 대한 분기좌굴 해석을 수행하여 본문에서 제시한 수치해석법의 정확성 및 적용성을 검증한다.
CG (conjugate gradient) 법은 선형 연립방정식을 반복적으로 푸는 가장 효율적인 해법 중 하나이고, 또한 비선형 최소자승문제에도 적용할 수 있다. 자기지전류(MT) 역산 문제를 풀 때에는 최소자승문제의 목적함수 자체의 최소화에 직접 CG 법을 적용하거나, Gauss-Newton 법에 기초한 반복역산의 각 반복단계에서 모형의 변화량 계산에 CG 법을 이용할 수 있다. CG 법을 적용할 경우, 임의의 벡터에 대한 감도행렬의 영향 및 그 전치행렬의 전치행렬의 영향을 감도행렬을 직접 구하지 않고 계산할 수 있다는 장점이 있기 때문에 감도행렬의 계산 규모가 방대한 3차원 역산 문제에서 계산시간을 월등히 줄일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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