Earticle

홉필드 네트웍은 패턴 매칭과 더불어 최적화 문제를 푸는 도구로 사용될 수 있다. 특히 Zhang과 Ali는 홉필드 네트웍의 노드를 2차원으로 확장하여 최적화 문제를 해결하였다. 잠재적 브랜치의 총합인 노드의 제곱만큼 뉴런이 필요한 Ali 알고리즘은 탐색 네트워크가 커지면 많은 시간이 소요되는 단점이 있다. 본 논문에서는 Ali의 방식을 개선하여 계산량을 대폭 줄이고 효과적으로 최적 경로를 탐색할 수 있는 방식을 제안한다. 효과적인 최적 경로 탐색을 위하여 2단계로 구분하여 진행된다. 1단계에는 홉필드 네트웍을 2단계에는 eSPN 알고리즘을 사용하여 최적 경로를 탐색할 수 있다. 제안된 방식은 샘플 네트웍을 통하여 최적 경로 탐색이 확인되었으며, Ali 알고리즘보다 빠르고 간단하여 실제 최적화에 적용하기기 용이하다. 특히, 네트웍의 브랜치 비용이 변화할 경우에도 홉필드 네트웍의 연결 시냅스가 아닌 입력 바이어스를 조정하므로 동적으로 변화하는 네트웍의 최적 경로 탐색에도 유용하다.

Hopfield networks have been proposed as a new computational tool for finding the shortest path of networks. Zhang and Ali studied the method of finding shortest path by expended neurons of Hopfield networks. Ali Algorithm is well known as the tool with the neurons of branch numbers. Where a network grows bigger, it needs much more time to solve the problem by Ali algorithm. This paper modifies the method to find the synapse matrix and the input bias vector. And it includes the eSPN algorithm after proper iterations of the Hopfield network. The proposed method is a tow-stage method and it is more efficient to find the shortest path.The proposed method is verified by three sample networks. And it could be more applicable then Ali algorithm because it's fast and easy. When the cost of brach is changed, the proposed method works properly. Therefore dynamic cost-varing networks could be used by the proposed method.

기존 대다수의 가상모델하우스는 비몰입형태의 가상현실 기술을 사용하였기 때문에 키보드, 마우스와 같은 직접 입력방식의 장치로 컨트롤 하도록 되어 있다. 그러나 본 논문에서는 모델링을 기반으로 하는 가상모델하우스를 보편화된 웹캠을 통해 시선추적 기술을 이용하여 직접 데이터 입력 방식뿐만 아니라 간접적인 데이터 입력 방식을 구현하였다. 웹캠으로부터 입력받은 사용자의 영상데이터 내 동공 영역을 추출한 후 그레이 값을 비교하여 동공의 상대적인 움직임에 따라 포인터의 위치를 컨트롤하거나 장치의 입력과 관련된 이벤트 함수 일부를 호출하도록 하였다. 이러한 방식을 통해 사용자에게 네비게이션과 인터페이스의 편리성을 제공하였다.

Since the most of existing virtual model house used non-immersive type virtual reality technology, it was made to control using direct input type device such as keyboard and mouse. But in this paper realized not only direct data entry method but also indirect data entry method using eyetracking technology through universal webcam for virtual model house based upon modeling. In this paper showed the position of pointer controlled according to the relative movement of pupils or the part of function related to the equipment entry called by comparing the value of gray after extracting the area of pupil in the user' video data received from webcam. Such a method provided the convenience of navigation and interface to the user.

본 논문은 실시간 감시 카메라 시스템에서 움직임 검출 효율을 높일 수 있는 방법을 제안하였다. 기존 방법인 차영상에 의한 방법과 배경 영상에 의한 객체 추적 방법은 외부에서 촬영되는 동영상에서의 움직이고 있는 객체를 검출하는 것이 상당히 어려운 일이다. 제안 방법은 배경 영상을 바로 이전 프레임과의 차를 구하여 급격하게 움직임이 검출되지 않으면 기존 배경 영상을 유지하고 해당 영역에서 움직임 객체가 사려졌을 때를 감지하여 배경 영상을 갱신하는 방법을 제안하였다. 멧돼지와 사람을 판단하기 위해 검출 영역 안에 있는 움직임 객체 각각에 박스로 표시하였다. 실시간 영상으로 시뮬레이션 한 결과 기존 방법보다 우수한 결과를 보여주었다.

In this paper, we propose a method to improve the efficiency of the moving object detection in real-time surveillance camera system. The existing methods, the methods using differential image and background image, are difficult to detect the moving object from outside the video streams. The proposed method keeps the background image if it doesn't be detected moving object using the differential value between a previous frame and a current frame. And the background image is renewed as the moving object is gone in a frame. To decide people and wild pig, the proposed system estimates a bounding box enclosing each moving object in the detecting region. As a result of simulation, the proposed method is better than the existing method.

본 논문에서는 CATR(Compact Antenna Test Range)을 위한 반사경 시스템으로 파라볼릭 원통형 복반사경 시스템을 해석하였다. 시험영역의 근접전계는 물리광학법(Physical Optics)을 적용하여 계산하였다. CATR은 균일한 평면파 제공을 위하여 최소한의 진폭과 위상 리플(ripple)을 가져야 하며 교차편파 또한 작아야 한다. 따라서 본 논문에서는 부반사경의 위치와 시험영역의 위치에 따른 근접전계 패턴을 구하여 전계의 리플, 테이퍼와 교차편파를 고찰하였다. 본 논문의 해석결과는 파라볼릭 원통형 복반사경 시스템으로 구성된 CATR 설계에 충분히 이용될 수 있을 것으로 생각된다.

In this paper, the dual parabolic cylindrical reflector systems are analyzed as the reflector system for the CATR(Compact Antenna Test Range) facility. The near-field at the test zone of the CATR is calculated by using the PO(Physical Optics) approximation. The CATR has to provide an uniform plane wave with the minimum amplitude and phase ripple and the low cross polarization. Therefore, in this paper, the near-field pattern are calculated, and the ripple and taper of the field and the cross polarization are investigated with the position of the subreflector and the test region. It is confirmed that the analysis results can be used for the design of the CATR with the dual parabolic cylindrical reflector.

현재 차량에서 일반적으로 많이 쓰이고 있는 변속 스위치의 방법은 전위차를 신호로하는 접촉식이다. 접촉식은 신호전달에 있어서 정확한 방식의 하나이지만 장시간 사용 시 접촉면의 노후화로 인하여 수명이 짧아진다. 비 접촉 방식으로 사용될 수 있는 자기센서를 사용 한다면 접촉면의 노후화를 해결 할 수 있다. 본 논문에서는 자기센서의 특징을 살려서 비 접촉식 방법으로 차량용 변속스위치에 적용 하여 기존 접촉식 방법의 문제를 해결하였다. 센서 출력 전압은 가변적인 전위차를 가지는데 스위치의 각동에 따라 통상 0mV에서 150mV의 값을 가진다. 본 연구에서는 5개의 상태 신호에 대한 두 개의 사인 신호를 사용 하였다.

Now normally using a contact method of vehicle Inhibitor Switch that is use direct voltage level signal. This method is good solution for signal deliverly. but The contacted method have a short lifetime because of deterioration of contact surface. so we suggest to non-contacted method using magnetic sensor. The magnetic sensor is used to non-contacted method that is solution for problem of contacted method. In this paper using that of magnetic sensor feature, so we applied to Vehicle Transmitter switch that of non-contacting method. Sensor voltage outputs have variable electric potential that normally 0 mV to 150 mV, and it is depend on Switch Angle. we used two differential sin wave for switching of 5 state signal.

본 논문에서는 광센서에서 화면상의 픽셀에 대한 변형된 움직임 벡터 추출 알고리즘을 제안한다. 기존 블록 매칭 알고리즘보다 움직임 추출의 정확성을 높이고 연산량을 줄이도록 설계하였다. 제안된 알고리즘은 Cyclone과 삼성 0.35um CMOS 1-poly-4-metal 공정을 이용하여 칩으로 제작하였다. CARTESIAN ROBOT을 이용하여 제작된 칩의 테스트 결과 원하는 성능을 만족하였다.

In this paper, we propose modified algorithm of motion vector detection for the pixel of image in the optical sensor. It is designed to reduce the amount of operation and have more accuracy in the motion detection than previous block matching algorithm. The proposed algorithm is implemented with Cyclone and fabricated using SEC 0.35um CMOS 1-poly-4-metal technology. The result of test with CARTESIAN ROBOT meets the desired performance.

본 논문에서는 기존에 근거리전용통신 방식보다 다양한 서비스를 제공하고, 위치정보와 무선통신망을 이용한 브랜드 콜, 화물차 및 관용차 등의 서비스에 적용이 가능할 뿐 아니라 긴급 구난 정보제공, 무선인터넷, 영화 및 게임 등 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 경쟁력 있는 차량용 무선 이동시스템을 설계하여 이를 바탕으로 와이브로 기반의 무선 텔레매틱스 단말시스템을 구현하고자 한다. 이동 차량 내 유비쿼터스 환경 구축을 위한 와이브로 기반의 무선 텔레매틱스 단말 시스템을 구현한다. 모의실험을 통하여 텔레매틱스 시스템의 고정대역과 가변대역에 대한 시스템 분석을 하였다.

In this paper, for supporting more variable services than typical DSRC, brand call service, truck and an official vehicle services, etc. using location information and mobile communication network could be adapted. emergence helping information providing, multimedia service that are wireless internet, movies and games, are increasingly needed for competible wireless car mobile terminal. Those needs would make a development a wireless telemetries system based on WiBro interface in ubiquitous vehicle environment. We analysis the proposed telematics mobile terminal using simulation which is concerned about fixed bandwidth and dynamic bandwidth.

강화학습(reinforcement learning)은 동적 환경과 시행-착오를 통해 상호 작용하면서 학습을 수행한다. 그러므로 동적 환경에서 -학습과 -학습과 같은 강화학습 방법들은 전통적인 통계적 학습 방법보다 더 빠르게 학습을 할 수 있다. 그러나 제안된 대부분의 강화학습 알고리즘들은 학습을 수행하는 에이전트(agent)가 목표 상태에 도달하였을 때만 강화 값(reinforcement value)이 주어지기 때무에 최적 해에 매우 늦게 수렴한다. 본 논문에서는 미로 환경(maze environment)에서 최단 경로를 빠르게 찾을 수 있는 강화학습 방법(GORLS : Goal-Directed Reinforcement Learning System)을 제안하였다. GDRLS 미로 환경에서 최단 경로가 될 수 있는 후보 상태들을 선택한다. 그리고 나서 최단 경로를 탐색하기 위해 후보 상태들을 학습한다. 실험을 통해, GDRLS는 미로 환경에서 -학습과 -학습보다 더 빠르게 최단 경로를 탐색할 수 있음을 알 수 있다.

Reinforcement learning performs learning through interacting with trial-and-error in dynamic environment. Therefore, in dynamic environment, reinforcement learning method like -learning and -learning are faster in learning than the conventional stochastic learning method. However, because many of the proposed reinforcement learning algorithms are given the reinforcement value only when the learning agent has reached its goal state, most of the reinforcement algorithms converge to the optimal solution too slowly. In this paper, we present GDRLS algorithm for finding the shortest path faster in a maze environment. GDRLS is select the candidate states that can guide the shortest path in maze environment , and learn only the candidate states to find the shortest path. Through experiments, we can see that GDRLS can search the shortest path faster than -learning and -learning in maze environment

본 연구에서는 무대 방송용 LED 스폿 조명기구를 자체적으로 설계, 제작하여 조도, 배광 및 색온도를 측정하였으며, 동일한 피사체를 LED 조명과 텅스텐 할로겐 조명을 번갈아 설치하여 인물의 영상을 카메라로 촬영한 영상을 비교하여 LED 조명기구의 대체 가능성을 연구하였다. 촬영한 피사체를 분석한 결과 LED 144[W] 조명기구가 텅스텐 할로겐 1[kW] 조명기구보다 더 영상이 밝기와 색감 면에서 더 우수하였다. 144[W] LED조명기구와 텅스텐 할로겐 1[kW] 조명기구의 사용 에너지를 측정한 결과 동일 조도기준으로 LED가 80[%] 이상의 에너지 절약효과가 있는 것으로 나타났다. 할로겐 텅스텐 1[kW] 조명기구와 LED 144[W] 조명기구의 배광과 조도 분포를 비교 검토한 결과 피사체를 집중적으로 조명하는 경우, 피조면의 조도가 높아 효과적인 조명이 가능하다. 6[m]정도 천고의 공연장이나, 스튜디오에서는 LED144[W] 조명기구는 조도 문제가 없어, 기존의 텅스텐 할로겐 1[KW] 조명기구를 1:1로 대체하는 것이 가능하다.

This study manufactured spot lighting fixtures for the broadcasting stage and LED lighting fixtures, measured the illumination, dimming, and color temperature, and installed LED lighting and spot Fresnel lighting to the camera by turns with the same subject to confirm and look into the possibility of replacement of LED lighting fixtures by shooting the figures and comparing them. The analysis of the photographed subject found that the lighting apparatus of LED 144[W] was superior to the tungsten halogen illuminator of 1 [kW] in terms of brightness and color of an image. The measuring of the energy used in 144 [W] LED lighting equipment and tungsten halogen 1[kW] lighting equipment suggested that LED saved more than 80 [%] of energy in the same intensity of illumination. The comparison of the light distribution and light intensity distribution of halogen tungsten illuminator of 1[kW] and LED 144[W] lighting apparatus found that when a subject received concentrated lighting, effective lighting is possible because the illumination intensity on the surface of the lighted subject was high. In performance halls or studios of about 6 [m] height, there is no problem of illumination intensity in LED 144 [W] illuminator. Therefore, it is possible to replace the existing tungsten halogen 1 [KW] illuminator one to one.

본 논문에서는 다가올 초고속 무선 서비스의 핵심 서비스 중의 하나로 부각되고 있는 UWB 무선통신 시스템에서 광대역 저출력 주파수 특성의 방사출력 측정방법에 대하여 연구하였다. UWB 시스템의 측정환경에서는 RMS 전계강도 측정, UWB PSD 측정, 검출 가능한 UWB 신호레벨, UWB 천이신호 수집 등에 대해서 언급하였다. 또한, CIDPR16-1에서 언급한 축력 측정법에 대해 분석하였으며 저 준위 e.i.r.p 복사 측정법에 대해 세부적으로 분석하였다. 마지막으로는 신호분석기를 이용하여 측정시의 고려사항에 대해 서술함으로써 UWB 시스템 상용화에 필요한 방사출력 측정에 필요한 내용을 마무리하였다.

In this paper we analyse radiation measurement method for UWB wireless system of the wideband low power frequency characteristics. In the radiation measurement environment we discuss RMS electric field strength, UWB PSD , UWB detect signal level, UWB noise signal collection etc.. also, we discuss power measure method of the CISPR16-1, low level e.i.r.p radiation measurement method. lastly we analyse consideration problem for the signal analyser of the UWB system

본 논문에서는 차량 자동화 구현을 위한 센서네트워크 기반의 차량용 자동화 시스템을 설계 및 구현하였다. 이를 위하여 자동차내부의 각종 센서로부터 Zigbee 센서 망을 이용하여 무선으로 각종 센싱 데이터를 수집한 후 모니터 프로그램에서 이를 분석한다. 그리고 분석된 데이터를 무선 단말기와 인터페이스 시켜 차량의 상태 정보를 한눈에 운전자가 한눈에 파악할 수 있도록 하였다. 또한, 센서 네트워크 기반으로 온도센서, 습도센서 그리고 조도센서 등을 모니터링하고 이들 데이터를 기반으로 히터, 에어콘 및 차량의 실내등을 자동 구동시키는 차량 내 온/습도 자동제어 및 조도 자동조절기를 구현하였다.

In this paper, we designed and implemented mobile object automatic system based on senor networks for telematics. For developing this system, we gather the various sensing data through wireless communication method using zigbee sensor networks and analyze them in monitoring equipment. And we enable the driver to recognize the car state information on the whole by interfacing analyzed data to telematics unit. And, we implemented automatic controller that can control temperature and humidity in car automatically by actuating air conditioner based on the data that was monitored throughout temperature sensor, humidity sensor and brightness sensor based on sensor networks.

유비쿼터스 센서 네트워크(Ubiquitous Sensor Network) 기술의 핵심은 저전력 무선 통신기술과 효율적 라우팅을 위한 적절한 자원할당 기술이다. 센서 네트워크에서 효율적인 자원할당을 위해서는 서비스에 따른 차별화된 자원할당 방식이 필요하다. 이를 위하여, 본 논문에서는 유선망에 사용되는 PQ와 WRR의 단점을 보완하여 USN에 적용이 가능한 스케줄러 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 센서 네트워크에서 각 클래스의 큐 상태를 체크하여 퍼지 이론을 적용한 제어 정책에 따라 WRR 스케쥴러의 가중치를 동적으로 할당하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 알고리즘은 EF 클래스의 패킷 손실률에서 WRR 스케쥴러 방식보다 평균 6.5% 향상되었으며, AF4 클래스에서는 PQ 방식보다 평균 45% 향상된 결과를 보였다.

The key of USN(Ubiquitous Sensor Network) technology is low power wireless communication technology and proper resource allocation technology for efficient routing. The distinguished resource allocation method is needed for efficient routing in sensor network. To solve this problems, we propose an algorithm that can be adopted in USN with making up for weak points of PQ and WRR in this paper. The proposed algorithm produces the control discipline by the fuzzy theory to dynamically assign the weight of WRR scheduler with checking the Queue status of each class in sensor network. From simulation results, the proposed algorithm improves the packet loss rate of the EF class traffic to 6.5% by comparison with WRR scheduling method and that of the AF4 class traffic to 45% by comparison with PQ scheduling method.