| 초록 |
연구개요 본 과제는 종료된 과제의 후속과제인데 종료 과제를 통하여 다양한 연구 분야의 많은 문제들을 위한 해결책들을 제시하였는데 아직까지도 많은 연구 분야 에서는 시/공간에 따라 변하는 변수값의 추정방법에 있어서 고전적 방법인 Maximum-likelihood, Least-Squares, Gradient 방법, RLS, LMS 방법들이 최첨단 기기들의 Solution 으로 쓰이고 있다. 상기 열거한 고전적 방법이 아니다 하더라도 Extended Kalman Filter (EKF)의 수준을 벗어나지 못하고 있다. 본 후속연구에서는 이러한 변수값의 추정방법에 있어서 SPKF, CDKF, Square-Root-CDKF 등과 같은 추정정확도와 계산 복잡도 양면에서 우월한 (PF, EKF 대비) 방법들을 보다 선택적으로 다양한 문제에 적용해 볼 수 있는데, 예로써, 기상예측 알고리즘개발, 로봇이나 스마트 가전기기에서의 영상 목표물 추적, 음원 추적, 당뇨 진단 파라미터 추정등 학제간 다향한 분야의 많은 문제들을 고려해 볼 수 있다. 나아가 실용화되어 사용 중인 최첨단 기기들의 새로운 솔루션으로서 이용할 수 있도록 구현을 위한 연구가 요구된다. 특히 우주항공 분야의 자세추정과 목표물 추적에 있어서는 EKF가 최첨단 기법으로 그치는 수준이기 때문에, SPKF, CDKF, Square-Root-CDKF 등의 우월한 기법들의 대체를 위한 연구이다. 연구 목표대비 연구결과 기상예측 알고리즘, 영상 목표물 추적에서는 성공적으로 기술을 개발하였으나, 의료공학, 우주항공 부분 등의 추가적인 분야의 기술개발에서는 다소 미흡하였다, 그럼에도 불구하고 SCI 저널 4편의 출간/게재확정 등의 성과를 이루었다. 추후에 다른 기회에 의해 계속해서 추가적인 연구를 진행 해 나가야 할 필요성이 요구된다. 특히 새로이 개발된 미니맥스 입자필터는 기존의 입자필터를 한단계 업그레이드 시키고 보다 실제 문제에 있어서 그 우월한 성능을 입증하였으므로 다양한 분야에서 그 실효성을 발휘할 수 있음이 예상된다. 특히 레이더 추적, 영상 목표물 추적 등에서 최첨단의 신기술로서 개발 되었다. 연구개발결과의 중요성 기상예측 기법에 근거하는 발전량 예측기법은 스마트그리드 시스템의 운용에 있어서 중요한 한 축을 차지하는 에너지 저장 시스템의 효과적인 운용을 위해서 꼭 필요한 기술이다. 가까운 미래에는 IoT (Internet of Things, 사물인터넷) 시대가 도래 하여 인간이 사용하는 모든 기기들이 인터넷으로 연결되어 원격으로 제어가 가능하게 되리라 예상되는데 에너지를 효율적으로 사용 및 관리를 목표로 사물인터넷의 전형적인 응용분야가 될 것이다. 따라서 제안하는 연구는, 스마트 그리드 시스템의 높은 완성도를 위한 사물 인터넷의 현실화의 일조에도 기여하리라 예상된다. 다음으로 영상목표물 추정 기법의 개발은 기존의 입자필터기법에서 한단계 발전된 정확도를 보여 주고 있는데 스마트 가전기기 또는 로봇의 영상 인식 시스템에 있어서 보다 최첨단의 기술로 사용될 수 있다는 점에서 연구적 성과를 이루었다. 또 기타 연구성과에서는 5G 통신 시스템에서 반드시 필요한 빔 추적 문제에 있어서 보다 Auxiliary 입자필터를 성공적으로 접목하여 최적의 성능을 보여줌을 확인하였다. 게다가 새로이 개발된 미니맥스 입자필터는 기존의 모든 입자필터들에 있어서 그 성능을 한단계 올린 성과를 이룩하였다. 특히 책략적 움직임의 목표물 추적에 있어서 탁월한 성능을 보여주었으므로 레이다 추적 문제에 있어서 매우 적절하고 훌륭한 기술로 채택될 수 있다고 판단된다. (출처 : 요약문 3p) |
