본 논문은 게이트웨어로 연결된 대규모 회선 교환망에서 유${\cdot}$무선 가입자에게 서비스를 제공하는 라우팅프로토콜을 제안하고 성능을 평가하였다. 대규모 망은 다수의 서브네트웨크로 구성되어 있으며, 서브네트웨크는 $M{\times}N$ 노드들이 격자 구조로 연결되어 있다. 무선 수신 가입자에 대한 호가 발생할 경우, 기존 프로토콜에 의하면, 전체 망에 대하여 검색하여 수신 가입자를 찾는다. 그 결과, 많은 잉여 패킷이 발생되고, 호 처리가 지연된다. 따라서, 새롭게 제안된 라우팅 프로토콜은 우선, 자신의 서브네트워크에서 무선 수신 가입자를 찾고, 없는 경우에 전체 망에서 찾는다. 성능평가결과 제안된 프로토콜의 성능이 기존 프로토콜의 성능보다 우수한 것으로 나타났다.

본 논문에서는 주파수 도약 방식 시스템에 적합한 비트 동기 방식을 제안한다. 제안한 비트 동기 방식은 에러 심볼 검출기를 고안하여 이를 기존의 디지털 루프 필터와 결합한 ADPLL 방식이다. 제안된 비트 동기방식은 홉류트 잡음과 임펄스 잡음 등과 같은 잡음 구간에서는 비트 추적을 억제함으로써 디지털 루프 필터의 성능을 향상시키고, 주파수 도약 시스템에서의 동기 확률을 개선시켰다. 모의 실험 결과, 제안한 비트 동기 방식이 기존의 방식에 비해서 더욱 개선된 성능을 보여줌을 입증하였다.

본 논문에서는 교통 정보의 수집, 처리를 위하여 다중 차선 상의 차량 및 노측 제어기간 무선 통신에 사용되는 차량 중재 방법들의 실시간 교통량 변화에 따른 통신 신뢰도를 분석하고 이에 따른 최적 파라미터를 추출하여 적용하는 동적 중재 알고리즘을 제안하였다. 랜덤 지연 계수법 및 퍼시스트 기법에 의한 중재 방법을 분석의 대상으로 하여 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 제안된 알고리즘을 평가한 결과 정적인 방법에 비해 향상된 신뢰도를 얻을 수 있었다. 이 알고리즘은 트랜스폰더와 제어기간의 통신으로 이루어지는 여러 시스템에 응용 가능하다.

본 논문에서는 핸드오버시 발생 가능한 패킷의 비순서화와 이에 따른 불필요한 재전송 문제를 해결하기 위하여 홈 에이전트의 버퍼링에 의한 이동 호스트의 핸드오버 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방안에서, 홈에이전트는 이동 호스트의 핸드오버 과정중에 외부 에이전트를 통하여 송신된 등록 요철 메시지를 수신하게 되면 새로운 재개하는 외부 에이전트로의 사용자 데이터 전송을 잠시 멈추고 버퍼리을 수행하다가 일정 시간이 경과한 후 전송을 재개하는 방식으로 동작한다. 또한 홈 에이전트에서 모든 사용자 데이터를 생성한다고 가정할 때, 홈 에이전트에 등록 요청 메시지가 도착하는 시점을 기준으로 그 직전과 직후에 생성된 데이터사이에 서로 순서가 바뀌어 이동 호스트에 도착하게 도리 비순서화 발생율과 홈 에이전트의 버퍼링 수행 시간과의 관계를 분석하였다. 시뮬레이션을 통하여 홈 에이전트의 버퍼링 정책이 패킷 비순서화 발생율을 감소시켜 효율적인 핸드오버 수행이 이루어짐을 보였으며, 아울러 시뮬레이션 결과와 수학적 분석 결과의 비교를 통하여 수학적 분석 결과를 검증하였다.

다중표적 추적시스템은 여러 개의 표적물을 동시에 추적한다. 표적물의 추적에는 일반적으로 칼만필터를 사용하게 된다. 칼만필터는 최적의 특성을 지니고 있지만, 많은 계산량을 요구하는 단점이 있다. 따라서 여러 개의 표적물을 동시에 추적하는 다중표적 추적시스템의 실시간 구현을 위하여 칼만필터 대신에 계산량이 적은 다른 예측기를 사용하기도 한다. 본 논문에서는 계산량을 줄이기 위하여 칼만필터에서 사용하는 시스템의 모델을 줄이는 방법을 사용하여 보았다. 표적물의 운동을 등속운동으로 가정하여 사용된 모델은 표적물의 추적능력을 지니면서도 그 계산량을 줄일 수 있었다. 간단한 시뮬레이션과 실제의 영상정보에 적용한 결과는 등속운동을 가정한 칼만필터가 원래의 좋은 특성을 유지하면서 계산량을 줄일 수 있어 다중표적 추적시스템에 유리하게 사용될 수 있음을 보여주었다.

다중표적 추적시스템은 여러 개의 표적물을 동시에 추적한다. 이와 같은 시스템에서는 여러 개의 표적물들에 관한 위치정보들과 추적중인 표적물들과의 정보융합과정이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 경우에 추적중인 표적물들이 지니는 예측위치들의 신뢰구간을 이용하여 측정한 위치정보들을 각각의 표적물들에 할당하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법을 실제의 교통정보에 적용하여 그 우수한 특성을 살펴보았다.

이 논문에서는 클러터 환경에서 항적 유지에 필요한 레이다 에너지를 최소하하기 위한 위상배열 레이디의 표적 검출 및 추적 매개변수 제어방법을 제시한다. 이를 위해 위상배열 레이다의 표적 탐색과정에서 비롯되는 표적 검출과정을 수학적 모델로 전개한다. 수학적 전개과정을 통해 표적 검출과정에서 발생하는 클리터나 측정 잡음에 의한 거짓 정보(false alarm)등과 같은 실제 표적이외의 측정을 고려한다. 추적필터 역시 클리터의 영향을 고려하기 위해 확률적 데이터 연관(Probabilistic Data Association: PDA)필터의 수정된 리카티 방정식의 근사식을 이용한다. 표적 탐색과정과 추적모델을 바탕으로, 최적의 매개변수 계획(scheduling)문제를 비선형 최적제어문제로 수식화하며, 최적제어문제의 해를 얻기 위해 제한조건을 가진 비선형 최적화 문제를 푼다.

통상적으로 삼단 적층 테이블은 수 cm에서 수십 cm까지 이송하는 작업영역에 주로 사용되나 작업영역에서 비해 차지하는 공간이 큰 단점이 있다. 최근에는 산업현장에서 테이블이 단소 경박하면서 작업영역이 $5mm{\times}5mm$이내이고 위치제어 정밀도가 최소 ${\pm}4{\mu}m$정도의 고정밀 위치제어용 테이블이 요구되고 있다. 본 논문은 이런 요구에 부응하여 고정밀 위치제어용 병렬 $XY{\theta}$테이블을 설계 제작하며 고정밀 위치제어를 위해 새로운 전동 리니어 액추에이터와 화상처리 알고리즘을 제안한다. $XY{\theta}$의 자유도를 갖도록 테이블 베드의 단일 평면상에 액추에이터를 수평방향으로 한 개 수직방향으로 두 개를 설치한다. 두 대의 CCD 카메라를 이용한 화상처리 알고리즘은 테이블 위에 놓인 패널을 목표 지점으로 고정밀 위치제어를 수행한다. 제작된 테이블로 상기의 작업영역과 위치제어 정밀도를 충족시켜 주는 실험 결과를 얻을 수 있었다.

수화 통신은 이종 언어간의 통신 수단으로 사용될 수 있다. 이 논문에서는 3차원 모델을 이용하여 한-일간 수화 통신 시스템을 구현하여 그 가능성을 실험하였다. 실시간 통신을 위하여 통신 시스템을 클라이언트/서버 구조로 하였으며, 지적 통신방식을 도입하였다. 각 클라이언트에 3차원 모델을 준비하여 놓고, 실제의 수화영상 대신에 애니메이션 생성을 위한 파라미터 만을 전송하였다. 클라이언트에서 입력된 문장은 서버로 전송되어 한국 또는 일본 수화 파라미터로 변환한 다음 다시 클라이언트로 전송되어 수화 애니메이션으로 재생된다. 또한 자연스러운 수화 애니메이션을 위하여 감정 표현과 가변 프레임 방식 및 3차 스플라인 보간식을 이용하였다. 실험을 위한 통신 시스템은 윈도우 플랫폼에서 Visual $C^{++}$ 와 Open Inventor 라이브러리를 이용하여 구현하였다. 실험 결과 제안 시스템이 언어의 장벽을 넘을 수 있는 비언어 통신수단으로 이용될 수 있는 가능성을 보였다.

통신에 의한 전송 영상은 잡음이나 번짐 또는 일그러짐 등을 항상 포함한다. 본 논문에서는 적응형 일반스텍 최적화 필터(OAGSF: optimal adaptive generalized stack filter)라는 영상복원 공간 필터를 제안하였는데, 이는 영상의 복원에서 잡음 제거율과 외곽선 정보의 보존률의 증가을 위해 신경회로맘의 역전파 학습 알고리즘의 가중치 학습 알고리즘을 기반으로 적응형 일반스택 필터(AGSF)를 최적화 시킨 것이다. 적응형 일반스택 필터는 일반스택 필터(GSF: generalized stack filter)와 적응형 다단계 메디안 필터(AMMF; adaptive multistage median filter)로 구분하고, 일반스텍 필터는 스택 필너치 기능을 보완한것이고, 적응형 다단계 메디안 필터는 메디안 필터의 외곽선 정보 보존률을 높인 것이다. 신경회로망의 역전파 학습 알고리즘에 대하여 두가지 가중치 학습 알고리즘인 최소평균절대 (LMA:Least Mean Absolute) 알고리즘과 최소평균자승(LMS: Least Mean Square) 알고리즘을 이용하여 적응형 일반스택 필터를 최적화하였다. 본 논문에서 제시한 신경회로망을 이용한 영상복원 공간필터에 대해 실험결과를 통해 제시하였다.

가상스튜디오의 구현을 위해서 카메라의 움직임을 실시간으로 알아내는 것이 필수적이다. 기존의 가상스튜디어 구현에 사용되는 기계적인 방법을 이용한 카메라의 움직임 추적하는 방법에서 나타나는 단점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 카메라로부터 얻어진 영상을 이용해 컴퓨터비전 기술을 응용하여 실시간으로 카메라변수들을 알아내기 위한 전체적인 알고리듬을 제안하고 실제 구현을 위한 시스템의 구성 방법에 대해 다룬다. 본 연구에서는 실시간 카메라변수 추출을 위해 영상에서 특징점을 자동으로 추출하고 인식하기 위한 방법과, 카메라 캘리브레이션 과정에서 렌즈의 왜곡특성 계산에 따른 계산량 문제를 해결하기 위한 방법을 제안한다.

본 논문은 세 개의 카메라로부터 얻어진 영상에서 표면 깊이 정보를 재구성하여 얼굴의 3차원 모델을 생성하는 효율적인 방법을 제안한다. 논문에서는 Trinocular 영상을 사용하여 binocular 영상 사용 시 발생하는 폐색 영역 문제와 깊이 해상도 한계를 개선하였다. 또한, MPC_MBS (Matching Pixel Count Multiple Baseline Stereo) 유사도 측정 방법을 제안하여 영상 정합 시 발생하는 Boundary overreach 현상을 줄이고 정합의 정확도와 정밀도를 개선하였다. 이 방법은 정합 때 발생하는 중복 계산을 제거함으로써 계산 시간도 줄일 수 있다. 모델 생성 시에는 추출된 변위 정보를 2차원 보간에 의해 소수점 단위까지 확장하여 연속적인 표면 깊이 정보를 추출하였고, 이로부터 일정 간격의 초기 삼각형 매쉬 모델을 생성하였다. 또한 삼각형 매쉬 모델의 데이터 크기를 줄이기 위하여 사용자가 지정하는 오차 이내에서 같은 평면으로 근사화 되는 꼭지점을 병합하는 알고리듬을 제안하여 효율적인 얼굴 모델 생성이 이루어지도록 하였다.

일반적으로 비디오 부호화 방법에서는 비트율 제어에 의해 얻은 양자화 파라미터를 사용하면 DCT 계수의 특징을 잃어버리게 되어 화질에 많은 영향을 미치게 되었다. 본 논문에서는 동영상 부호화에서 DCT계수의 동적 제어를 위한 블록의 DCT 특성을 나타내는 블록 계수를 얻었다. 이것을 영상의 각 화소 블록에서 평균(AS) 값을 구하고, 평균값과 영상의 각 화소의 차(DABP)의 평균값을 구하고, DABP와 DCT 계수를 이용하여 블록 계수(BC)를 얻는다. 실험을 통하여 제안한 방법에 의해 동영상의 화질을 개선시킬 수 있었다.

본 논문에서는 블록별 영상의 통계적 특성을 이용한 상황 변화 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘은 상황 발생 부위의 크기를 고려하여 먼저 영상을 여러 개의 작은 블록으로 나누었고, 카메라의 흔들림을 고려하여 블록별로 참고 영상, 입력 영상 그리고 차 영상에 대한 통계적 특성을 상황의 특징으로 이용하였다. 모의 실험 결과, 이 방법이 단순히 차 영상의 통계 특성만을 이용한 기존 알고리즘에 비하여 상황 변화 검출력이 우수함을 확인할 수 있었다.

본 논문에서는 최근에 널리 연구되고 잇는 다해상도 신호해석 방법인 웨이브렛 변환, 웨이브렛 패킷, 그리고 코사인 패킷 알고리듬을 잡음음성의 음질개선에 이용하여 각각의 성능을 비교하였으며, 또한 이를 기존의 스펙트럼 차감법의 성능과 비교 분석하였다. 성능비교의 척도로는 SNR과 켑스트럼 거리를 이용하였다. 실험결과 SNR면에서는 코사인 패킷이 가장 좋은 결과를 보였고 켑스트럼 거리의 경우 코사인 패킷과 웨이브렛 패킷이 훨씬 나은 결과를 보였다. 주관적인 청취결과 역시 코사인 패킷이 가장 좋은 결과를 보였으며, 기존의 스펙트럼 차감법은 musical noise의 영향으로 인해 상대적으로 다른 방식에 비해 합성음의 음질이 많이 떨어짐을 확인할 수 있었다.