지금까지 근거리 다중 표적에 대한 위치 추적은 2차원 MUSIC (MUltiple Signal Classification) 기법 등으로 표적 의 위치를 추정하여 JPDA (Joint Probabilistic Data Association) 필터 등의 순차적 상태 추정 알고리즘을 적용해 왔다. 그러나 이러한 방법은 데이터 연관 과정을 해결해야할 뿐 아니라 샘플 기간마다 표적의 위치를 추정하기 위해 많은 격자를 탐색해야 하므로 연산량 부하가 가중된다 또한 다수의 표적이 근접하여 위치할 경우 각 표적에 대한 위치 추정 오차가 크게 되어 위치 추적 성능이 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 근거 리 음장 (near field)에서의 선배열 센서 출력 신호 공분산 행렬로부터 위치 변위를 추정하여 근거리 다중 표적에 대한 위치 추적이 가능한 알고리즘을 제안하였으며, 근접 및 교차 표적에 대한 모의실험을 수행하여 그 성능의 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 다중 경로 레이리 페이딩 시변 채널 환경의 Multiple Input Multiple Output-Orthogonal Frequency Division Multiplexing (MIMO-OFDM) 시스템에서 효율적으로 채널 변화를 추적할 수 있는 채널 추적방식을 제안하였다. 제안된 방식은 시변 채널에 대응할 수 있도록 블라인드 채널 예측기를 설계하였다. 또한 주파수 영역 채널 추정이 Minimum Mean Square Error (MMSE) 시간영역 채널 추정과 결합되어 있으며 이 방식은 매 OFDM 심벌마다 역행렬을 계산할 필요가 없다는 장점이 있다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 제안된 방식은 기존의 Li방식[4] 보다 성능이 우수함을 보였다. 도플러 주파수 100Hz 및 10-4 BER에서 Eb/No이득이 약 2.5 dB 정도 되었다. 도플러 주파수가 200Hz일 때 그 성능의 차이는 더욱 커졌다.
The decision-making by agents in games is commonly based on reinforcement learning. To improve the quality of agents, it is necessary to solve the problems of the time and state space that are required for learning. Such problems can be solved by Macro-Actions, which are defined and executed by a sequence of primitive actions. In this line of research, the learning time is reduced by cutting down the number of policy decisions by agents. Macro-Actions were originally defined as combinations of the same primitive actions. Based on studies that showed the generation of Macro-Actions by learning, Macro-Actions are now thought to consist of diverse kinds of primitive actions. However an enormous amount of learning time and state space are required to generate Macro-Actions. To resolve these issues, we can apply insights from studies on the learning of tasks through Programming by Demonstration (PbD) to generate Macro-Actions that reduce the learning time and state space. In this paper, we propose a method to define and execute Macro-Actions. Macro-Actions are learned from a human subject via PbD and a policy is learned by reinforcement learning. In an experiment, the proposed method was applied to a car simulation to verify the scalability of the proposed method. Data was collected from the driving control of a human subject, and then the Macro-Actions that are required for running a car were generated. Furthermore, the policy that is necessary for driving on a track was learned. The acquisition of Macro-Actions by PbD reduced the driving time by about 16% compared to the case in which Macro-Actions were directly defined by a human subject. In addition, the learning time was also reduced by a faster convergence of the optimum policies.
항공기에 탑재된 센서들은 임무 수행에 필수 요소이며 센서들을 통해 얻어진 데이터의 융합은 임무 효율을 높이고 조종사의 부담을 줄이기 위해 적용되고 있다. 센서들로부터 얻어진 데이터를 특정 대상에 대해 일관되고 보다 정리된 형태로 조종사에게 제공하기 위해 데이터 융합이 적용되어 발전하고 있다. 현재 운용되고 있는 군용 항공기는 Link-16 과 같은 전술데이터링크에 연동하여 향상된 전술 상황을 조종사에게 전시하여 임무 효율을 높이고 있다. 항공기에 탑재된 센서가 고성능화 되면서 얻어진 정확도가 향상된 센서 데이터와 전술데이터링크를 통해 수신한 전술상황정보를 융합하여 조종사에게 고신뢰성의 전술상황 및 임무 환경을 제공하고 효율적인 임무 수행과 높은 생존성을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 항공기 실시간 센서 데이터와 전술데이터링크를 통해 얻어지는 데이터를 종합된 정보 형태로 제공하기 위한 융합 구조를 보인다.
Various processes, such as space weathering and granular convection, are occurring on asteroids' surfaces. Estimation of the surface exposure timescale is essential for understanding these processes. The Hayabusa mission target asteroid, (25143) Itokawa (Sq-type) is the only asteroid whose age is estimated from remote sensing observations as well as sample analyses in laboratories. There is, however, an unignorable discrepancy between the timescale derived from these different techniques. The ages estimated based on the solar flare track density and the weathered rim thickness of regolith samples range between 102 and 104 years [1][2]. On the contrary, the ages estimated from the crater size distributions and the spectra cover from 106 to 107 years [3][4]. It is important to notice that there is a common drawback of both age estimation methods. Since the evidence of regolith migration is found on the surface of Itokawa [5], the surficial particles would be rejuvenated by granular convection. At the same time, it is expected that the erasure of craters by regolith migration would affect the crater size distribution. We propose a new technique to estimate surface exposure age, focusing on the bright mottles on the large boulders. Our technique is less prone to the granular convection. These mottles are expected to be formed by impacts of mm to cm-sized interplanetary particles. Together with the well-known flux model of interplanetary dust particles (e.g., Grün, 1985 [6]), we have investigated the timescale to form such mottles before they become dark materials again by the space weathering. In this work, we used three AMICA (Asteroid Multi-band Imaging Camera) v-band images. These images were taken on 2005 November 12 during the close approach to the asteroid. As a result, we found the surface exposure timescales of these boulders are an order of 106 years. In this meeting, we will introduce our data analysis technique and evaluate the consistency among previous research for a better understanding of the evolution of this near-Earth asteroid.
불균일 형태의 광 테이퍼 도파관은 단일 모드 광섬유나 광결정 도파관과 집적되어 고효율 모드 커플링을 위한 소자로 널리 사용되어 왔다. 본 논문에서는 이와 같은 특성을 나타내는 광 테이퍼 도파관을 사용하여 화학적 감지 및 바이오 감지를 위한 새로운 플랫폼을 제시하였다. 작동 원리는 광 방향성 결합기 (DC)와 다중 모드 간섭 결합기 (MMIC)의 결합효율과 간섭특성에 기반한다. 먼저, DC와 MMIC의 테이퍼 섹션에 대한 곡률 특성을 설명하고, 도파관 감도를 증가시키기 위한 최적화된 테이퍼 도파관의 설계 사양을 선택하였다. 다음으로, 감지 분석물의 굴절률 변화에 대한 센서 응답을 수치해석 하였다. 수치해석 결과, 결합기의 길이가 증가함에 따라 분석 물질의 굴절률 단위 (RIU) 변화 당 유효지수가 증가하였으며, 그 감도는 테이퍼 DC 및 MMIC 설계 기법을 사용하여 조정할 수 있음을 보여주었다.
본 연구는 이동 객체 추출 및 추적 방법 및 장치에 관한 것으로, 특히 인접 영상 간의 차영상을 이용하여 객체를 추출하고, 추출된 객체의 위치정보를 지속적으로 전달함으로써 적어도 하나의 이동 객체의 정확한 위치정보를 토대로 이동 객체를 추적하는 이동 객체 추출 및 추적 방법 및 장치에 관한 것이다. 사람과 컴퓨터의 상호작용의 표현에서 시작된 사람추적은 로봇학습, 객체의 카운팅, 감시 시스템 등의 많은 응용분야에서 사용되고 있으며, 특히 보안 시스템분야에서 카메라를 이용하여 사람을 인식하고 추적하여 위법행위를 자동적으로 찾아낼 수 있는 감시 시스템 개발의 중요성이 나날이 커져 가고 있다.
본 논문은 "1980년 언론통폐 합, 이후 두 차례에 걸친 민영방송국의 개국, 케이블TV와 위성TV등 다매체 다채널 시대를 맞으면서, 변화하는 국내 방송환경 속에서 텔레비전 드라마의 영상제작기법은 과연 어떻게 달라졌을까?" 하는 의문을 가지고, MBC의 'TV 드라마 성숙기(1981-1990)', 'TV 드라마 전환기 (1991-2000)', 'TV 드라마의 도약기(2001 - 현재)' 등 3단계 역사적 발전 과정에 따른 영상제작기법의 변천과정을 비교 분석하였다. 영상분석을 위해서 '홈드라마'라는 내용상의 장르에 국한하여, 각 시대별로 3편씩, 모두 9편의 드라마를 선정하고, 방송사의 자료영상과 홈페이지의 드라마 다시보기, 대본보기 등을 통해 영상의 카메라워크와 화면의 크기를 분석하고, 샷의 평균지속시간 등을 산출하였다. 이들 표본의 영상을 분석한 결과, 텔레비전 드라마의 발전과정 속에서 화면의 크기 변화는 미미하였으나, 카메라워크의 변화는 대단히 크게 나타났다. 줌과 틸트의 사용은 시대의 흐름에 따라 현저히 감소하였으며, 달리와 트래킹의 사용은 급격히 증가하였다. 그리고 TV드라마의 도약기에 접어들면서 샷의 평균지속시간은 크게 줄어드는 현상을 보여주었다. 텔레비전 드라마 발전과정에 따른 카메라워크의 변화는 80년대 중반까지 보급된 스튜디오 페데스탈과 크레인의 적극적인 사용에 따라 나타난 것이며, TV드라마의 도약기에 접어들면서 나타난 샷의 평균 지속시간의 감소는 TV 드라마의 전환기를 거치면서 상업방송이 탄생하고 위성방송, 케이블 방송 등의 탄생으로, 이른바 다매체, 다채널 방송시대를 맞아 채널간, 매채간 시청률 경쟁이 심화되어 나타난 현상으로 볼 수 있을 것이다.
고속 철도 차량 댐퍼의 오일 씰은 열차 운행동안 외부 환경으로부터 유해한 오염을 막고, 댐퍼 내부에서 오일 누출을 방지하고자 사용되는 니트릴 부타디엔 고무 재질 부품이다. 오일 씰의 주요 고장원인인 누유는 본 댐퍼의 피로 파손을 일으킨다. 뿐만 아니라 본 오일 씰의 누적 손상은 궤도 불규칙과 캔트 등으로 열차 주행동안 반복적인 댐퍼의 상하 운동으로부터 로드와 본 부품 사이에 접촉력으로 인하여 발생한다. 따라서 본 오일 씰의 설계는 취약점에서 최대 주변형률을 최소화하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 댐퍼의 내구성을 향상하기 위하여 다중 섬 유전자 알고리즘을 이용하여 오일 씰 단면형상에 대한 최적설계를 수행하였다. 오일 씰의 최적단면은 절차 자동화 / 최적설계 프로그램을 이용하여 본 연구의 최적설계와 비선형 유한요소해석의 통합절차에 따라 얻어진 것이다. 또한, 비선형 유한요소해석의 입력 자료로서, 본 고무의 비선형 물성 값은 말로우식으로 표현하였다. 취약지점인 오일 누유지점에서 최적단면의 오일 씰은 초기 형상과 비교할 때, 이 지점에서 최대 주변형률이 약 24% 감소함을 확인하였다.
최신의 다목적 전투기에 필수적으로 장착되고 있는 능동 위상 배열 레이더(AESA radar, Active Electronically Scanned Array radar)는 스캔 손실(scan loss)로 인해 빔 조향각별 탐지 거리가 불균일하게 나타난다. 빔 조향각별 드웰 시간(dwell time)을 가변함으로써 스캔 손실을 보상할 수 있는 방식이 제시되어 왔으나, 한정된 자원 속에 탐색, 추적, 미사일 유도 등의 다기능을 수행해야 하는 전투기 사격 통제 레이더에서 이러한 방식의 효용성은 종합적인 측면에서 고려되어야 한다. 본 논문에서는 먼저 빔 조향각별 드웰 시간을 가변함으로써, 능동 위상 배열 레이더의 전 탐색 영역에서 균일한 탐색 성능을 도출하였다. 다음으로 고정된 프레임 시간(frame time) 안에 빔 조향각별 드웰 시간을 가변하지 않을 경우의 탐색 부하를 50 %로 가정하면, 균일한 탐색 성능을 위해서는 약 100 %의 시간 자원을 탐색 업무에 할당함으로써, 다기능을 수행해야 하는 전투기 사격 통제 레이더의 요구사항을 만족하지 못함을 나타내었다. 다른 한편으로 균일한 탐색 성능과 50 %의 탐색 부하를 나타내기 위해 프레임 시간을 증가할 경우, 탐색 성능이 기존 대비 86.7 % 저하됨을 보여주었다. 이러한 분석을 바탕으로 프레임 시간, 탐색 부하, 탐색 성능을 종합적으로 고려한 전 탐색 영역 균일한 성능을 갖는 항공기 탑재 능동 위상 배열 레이더의 효과적인 빔 운용 방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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