본 논문에서는 복수개의 부궤환 루프를 도입하여 칩 크기를 획기적으로 줄이면서 잡음 특성을 유지할 수 있는 위상고정루프를 제안하였다. 칩 면적을 최소화하는 것이 주목표이므로 하나의 작은 크기의 커패시터로 구성된 1차 루프필터와 복수개의 FVC를 사용하여 위상고정루프를 설계하였다. 전압제어 발진기에 연결된 복수개의 주파수-전압 변환 회로(frequency voltage converter : FVC)는 위상고정루프 내부에 복수개의 부궤환 루프를 만든다. 제안된 위상고정루프에서는 복수개의 부궤환 루프가 크기가 아주 작은 하나의 커패시터로만 구성된 루프필터를 가진 위상고정루프를 안정하게 동작하도록 해준다. 제안된 위상고정루프는 1.8V $0.18{\mu}m$ CMOS 공정을 이용하여 설계되었다. 시뮬레이션 결과는 1.6ps 지터와 $10{\mu}s$ 위상고장시간을 보여주었다.

대기 중의 구름은 태양의 복사에너지를 반사하여 일조량을 변화시킬 뿐만 아니라 고 지표면의 복사에너지를 반사 시켜 기온 변화에 영향을 미치는 중요한 변수이며, 특히 지표면의 일조량은 태양에너지를 활용하는 산업분야에서 매우 중요한 필수 정보이다. 따라서 지표면에서 하늘의 관측은 현재까지 목측이 일반적인 방법이며 위성사진이나 상대적으로 관측 범위가 좁은 장비들을 사용하여 보완하는 실정이다. 따라서 목측을 대체할 운량의 관측에서 자동 관측 시스템을 위한 알고리즘이 개발되었으나 계절에 따라 대기 중의 오염물질이나 안개 등으로 관측치의 신뢰도가 현장에서 적용될 만큼 높지 않다. 따라서 연무에 강한 운량 관측 알고리즘을 개발하였으며 이는 전천 영상으로부터 연무 정도를 계산하여 수치화하고 개발된 구름판독기에 추가하여 계절과 기후에 둔감한 알고리즘을 개발하여 기존의 구름판독기와 비교하여 신뢰도를 향상시킴을 확인하였다.

내용기반 영상검색은 영상 내의 정보인 색상, 질감, 형태 등의 특징 값을 추출하여 검색에 이용한다. 본 논문에서는 $8{\times}8$ 이산여현변환, 즉 $8{\times}8$ DCT(Discrete Cosine Transform) 후 얻어지는 DC, AC계수를 이용하여 필터뱅크(filter-bank)를 생성하고, 이를 영상의 내용기반 검색에 이용하는 검색방법을 제안한다. 제안된 방법은 생성된 DCT 필터뱅크에서 DC성분과 주요한 AC성분인 AC01, AC10, AC11 만을 이용하며, DC성분에 대한 양자화를 수행하여 계산량을 최소화한다. 그리고 양자화된 DC성분에 대한 히스토그램 정보를 기반으로 영상 검색에 필요한 특징 값을 산출한다. AC성분에 대해서는 Otsu 이진화를 통하여 개괄적인 형태정보를 취득한 다음 이에 대한 수평/수직 방향으로의 투영 히스토그램을 계산하여 특징 값을 취득한다. 추출된 AC성분의 특징 값은 DC성분의 특징 값과 함께, 특징벡터 빈(feature vector bins)을 구성하여 검색을 수행한다. 실험은 1000장의 데이터베이스를 이용하여 수행 되었으며, 기존의 색상정보를 이용한 검색방법보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

This paper presents a method for detection of an emergency signal expressed by arm gestures based on motion segmentation and face area detection in the surveillance system. The important indicators of emergency can be arm gestures and voice. We define an emergency signal as the 'Help Me' arm gestures in a rectangle around the face. The 'Help Me' arm gestures are detected by tracking changes in the direction of the horizontal motion vectors of left and right arms. The experimental results show that the proposed method successfully detects 'Help Me' emergency signal for a single person and distinguishes it from other similar arm gestures such as hand waving for 'Bye' and stretching. The proposed method can be used effectively in situations where people can't speak, and there is a language or voice disability.

국방 분야에서 무인 차량의 주행로는 포장 도로 뿐만 아니라, 자주 다양한 변화를 갖는 야지의 비포장 도로 등이 포함된다. 이 무인 차량은 주로 험지나 오지에서 감시 및 정찰, 진지 방어 등을 수행하므로 자율 주행을 위해서 예측하지 못했던 다양한 주행로와 환경을 수시로 접하게 되며, 이에 따라 추가 학습이 필요하다. 본 논문에서는 'Forgetting' 문제를 피하면서 거리 비교와 Class 비교를 통해 빠르게 추가 학습이 가능하도록 Approximate Nearest Neighbor를 수정한 GPU 기반 Additional Learning Nearest Neighbor(ALNN) 알고리즘을 제안한다. 또 ALNN 알고리즘은 학습 데이터가 누적될수록 연산 속도가 저하되는 문제가 있고, 본 연구에서는 OpenGL Shading Language 기반의 GPU 병렬 처리를 사용하여 이를 해결하였다. ALNN 알고리즘은 기존의 학습 데이터에 영향을 주지 않으면서 빠르게 추가 학습이 가능하여, 빈번히 실시간으로 재학습이 필요한 국방 등의 분야에 활용될 수 있다.

본 논문에서는 부호 길이 내에서 1개의 오류를 정정할 수 있는 해밍 부호(Hamming code)에 대해 2 개의 오류를 정정할 수 있는 신드롬 복호 기법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 복호 기법은 복호 복잡도를 거의 증가시키지 않으면서도 다중 오류를 정정함으로서 복호 복잡도 대비 오율 성능을 크게 개선할 수 있는 장점을 갖는다. 본 논문에서 제안한 복호 기법은 IoT 기기들 간의 통신이나 분자 통신과 같이 부/복호기에서 에너지의 사용이 극히 제한된 환경에서 부 복호기의 에너지 사용이 적으면서도 우수한 오율 성능이 요구되는 경우에 적합하다. 본 논문에서 제안한 복호 기법이 적용된 해밍 부호의 오율 성능이 개선되었음을 보이기 위해 BPSK 변조 방식과 AWGN 채널 환경에서 부호 길이가 짧은 다수의 해밍 부호에 대해 시뮬레이션을 수행하였으며, 수행 결과 해밍 부호의 부호 길이에 무관하게 제안한 복호 방식은 기존 복호 방식에 비해 약 1.1[dB] ~ 1.2[dB] 정도의 성능 개선을 확인할 수 있었다.

일상생활에 필요한 상점의 존재는 주민의 주거환경 만족도를 높여주는 요인이 되며, 창업자의 입장에서 지역주민의 니즈가 높은 업종의 창업은 사업 성공을 좌우하는 요인이 될 수 있다. 본 논문에서는 시민들이 체감할 수 있는 일상생활과 밀접한 업종의 창업현황을 알아보고, 이러한 상점의 형성이 신도시 초기 소비자 니즈에 부합하는지 분석하여 창업자와 소비자가 모두 윈윈할 수 있는 의미있는 결과를 도출하고자 한다. S시를 대상으로 신도시 출범 직후부터 현재까지의 생활밀접업종 현황과 시민의 니즈를 분석한 결과, 생활밀접업종에 대한 주민의 니즈는 새로운 거주지로 이주시 가장 중요하게 생각하는 니즈가 도시 조성 초반에 강하게 나타나는 특성을 가지고 있다. 그리고 정착 과정에서 니즈의 해소 및 증대에 따라, 니즈의 크기가 변화하는 특성을 가지고 있다. S시의 경우, 교육에 대한 니즈가 도시 조성 초반 강하게 나타나며, 시간의 흐름에 따라 일정부분 약해지는 특성을 보인다. 반면 생활의 기본요건이라고 할 수 있는 음식에 대한 니즈는 낮게 시작해서 지속적으로 증대되는 특성을 가지고 있다.

국제해사기구(IMO)는 해상을 항해하는 선박에 대해, 해상사고의 인적요인이 발생하지 않도록 e-Navigation이라는 새로운 해상안전 지원체계를 개발하고 도입하려 하고 있다. 한국은 e-Navigation 개발에 적극적으로 참여하여 e-Navigation 에 자체적으로 개발한 개념을 더해 한국형 e-Navigation인 '차세대 해양안전종합관리체계 기술'을 개발하고 있으며 2019년 도입을 목표로 하고 있다. 한국형 e-Navigation은 해양안전을 위한 다양한 기능을 제공할 수 있도록 설계되고 있는 만큼 각 기능별로 필요한 데이터의 종류가 공간 데이터와 일반 데이터, 파일, 기상 그리드등 다양하다. 따라서 이들 데이터를 eNavigation의 각 기능 서비스 시스템에 적절히 제공할 수 있는 시스템이 필요하게 되었다. 이에 본 논문에서는 한국형 e-Navigation에서 필요로 하는 데이터를 분석하고 이러한 이종 데이터를 제공할 수 있도록 REST API를 이용한 이종 데이터 서비스 시스템의 아키텍처를 설계하였다.

본 논문은 군 전술 무선 통신망에서의 가용 주파수 채널 확보를 위한 인지 라디오 엔진 플랫폼 구조 및 인지 라디오 무선기기를 위한 가용 주파수 채널 추론기법을 제안하였다. 현재의 군 전술 통신망은 동종 및 이종 군 무선기기 주파수의 효과적 운용을 위한 가용 주파수 확보 및 군 무선기기 간의 상호공존 방안에 대한 필요성이 빠르게 증가하고 있는 실정이다. 본 논문은 최적의 가용 주파수 채널확보 방안으로 동적 스펙트럼 접속(DSA, Dynamic Spectrum Access) 실현을 위한 인지 라디오 엔진 기술 기반의 가용채널 추론기법에 대해 소개하였다. 이를 위해 주사용자(PU, Primary User)의 채널 이용현황 모델링 및 채널 점유확률 계산을 통하여 인지 라디오 무선기기를 위한 사례 기반의 가용채널 추론기법을 제안하였으며, 성능분석 모의실험을 통하여 주사용자의 점유채널 정보 대비 인지 라디오 무전기의 가용채널 획득 정보 간의 충돌확률 변화율을 분석하였다.

정보전달 매체 중 시각을 통하여 우리에게 정보를 제공해 주는 디스플레이는 직관적으로 정보를 전달해 줌으로써 매우 중요한 정보전달 수단이라고 할 수 있으며 액정표시장치는 디스플레이 중에서 가장 많이 보급되어 있는 정보전달기기라고 할 수 있다. 본 논문에서는 액정디스플레이 제작을 위하여 필수적인 러빙 기반 액정 배향 공정을 대체할 수 있는 공정으로서 solvent assisted micromolding을 연구하였으며 가장 일반적인 액정 배향막인 polyimide에 나노구조를 형성함으로써 균일하게 액정 배향을 달성하고자 하였다. Polyimide 나노구조 형성 시 공정 온도에 따라 용매에 의한 고분자 용해효과와 몰드의 나노구조 안으로 polyimide 분자의 모세관 효과 사이의 상보적 상관관계가 존재하였으며 최적온도 도출을 통해 높은 단차를 갖는 나노구조를 형성할 수 있었다. 이러한 나노구조는 액정 분자를 균일하게 배향할 수 있었으며 일정한 선경사각을 형성할 수 있음을 증명하였다.

본 논문에서는 수배전반 내 코로나 및 직렬아크 발생 시 나타나는 초음파 신호의 측정 및 분석에 대해 기술하였다. 휴대용 초음파 감지기는 전기 시스템에서 발생하는 코로나와 같은 방전 현상 감지에 유용하다. 그러나 일반적인 휴대용 초음파 감지기는 방전 여부에 대한 판단 결과가 사용자의 주관적 반응에 영향을 미치며, 음향 특성을 듣고 결과를 예측함으로써 문제 유형을 판별하는 것이 어렵다는 단점을 가지고 있다. 따라서 초음파 특성을 구별하는 새로운 분석 방법이 필요하다. 본 논문에서는 초음파 감지기로 측정 한 초음파 음향을 시각화하기 위한 초음파 분석 사례를 연구하였다. 실험 결과 초음파탐지계통은 외부소음의 영향을 받지 않고 배전반에서 코로나 및 직렬 아크 방전을 검출할 수 있었다.

본 논문에서는 영상에 존재하는 곡면 특성과 지역적 유사성을 효과적으로 이용하고, 극히 일부 영상에서 발생하는 CZP(Closest Zero point)가 존재하지 않는 문제를 해결하여 히스토그램 이동을 통해 가역적으로 기밀데이터를 커버 이미지(cover image)에 은닉할 수 있는 기법을 제안하였다. 제안된 기법을 적용하면 커버 이미지에 비가시적으로 데이터를 은닉할 수 있으며, 데이터가 은닉된 스테고 이미지(stego-image)로부터 기밀 데이터를 손실 없이 추출하고, 원본 커버 이미지를 온전히 복원할 수 있다. 제안된 기법을 적용하여 구성한 스테고 이미지는 커버 이미지와 차이를 구별할 수 없을 정도로 시각적 화질이 우수하기 때문에 기밀 데이터가 스테고 이미지에 은닉되었는지를 알 수 없다. 제안된 기법은 기존의 APD(Adjacent Pixel Difference)기법에 비하여 다양한 레벨로 기밀 데이터를 은닉할 수 있으며, APD 기법 대비 최대 25.1% 많은 기밀 데이터를 커버 이미지에 은닉 할 수 있었다.

본 논문에서는 몰포러지 연산을 기본으로 하는 몰포러지 신경망(MNN: Morphological Neural Network) 기반 딥러닝 시스템을 제안하였다. 딥러닝에 사용되는 레이어는 몰포러지 레이어, 풀링 레이어, ReLU 레이어, Fully connected 레이어 등이다. 몰포러지 레이어에서 사용되는 연산은 에로전, 다이레이션, 에지검출 등이다. 본 논문에서 새롭게 제안한 MNN은 기존의 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 딥러닝 시스템과는 달리 히든 레이어의 수와 각 레이어에 적용되는 커널 수가 제한적이다. 레이어 단위 처리시간이 감소하고, VLSI 칩 설계가 용이하다는 장점이 있으므로 모바일 임베디드 시스템에 딥러닝을 다양하게 적용할 수 있다. MNN에서는 제한된 수의 커널로 에지와 형상검출 등의 연산을 수행하기 때문이다. 데이터베이스 영상을 대상으로 행한 실험을 통해 MNN의 성능 및 딥러닝 시스템으로의 활용 가능성을 확인하였다.

전기 자동차의 배터리 충전용 OBC는 주로 PFC회로와 절연형 DC-DC 컨버터 회로를 포함한 2단으로 구성된다. 일반적으로 PFC 회로로는 구조가 간단한 비절연형 부스트 컨버터가 사용되고, 절연형 DC-DC 컨버터로는 ZVS(Zero Voltage Switching)가 가능한 공진형 컨버터가 이용되고 있다. 전기자동차의 주행거리 증가에 따른 넓은 배터리 출력에 대응하기 위해서는 OBC의 넓은 출력범위가 필요하지만, 이러한 시스템 회로 구성에서는 ZVS를 위한 회로설계의 한계와 제어기 구성이 복잡해지기 때문에 배터리 충전에 요구되는 넓은 범위의 출력에 효과적으로 대응하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 절연형 전류원 방식의 PFC 회로와 벅 DC-DC 컨버터로 구성된 OBC를 제안하였다. 제안된 OBC는 회로 및 제어기 구성이 용이하고, 넓은 출력범위에 대한 대응이 가능하다. 제안된 회로의 유효성을 검증하기 위해 3.3㎾급 시작품을 제작 하였으며, 동작결과 출력전압 150V~400V에서 동작안정성 및 정격 부하 조건에서 최대 효율 94.4%, 최대 역률 99.2%를 확인하였다.

한국저작권위원회는 만화와 웹툰의 불법복제를 막기 위해 저작권 기술 R&D 과제를 추진하였다. 불법 유통되는 만화를 모니터링하고 식별할 수 있는 기술과 웹하드를 포함한 특수한 유형의 온라인서비스제공자에 기술적 조치를 적용하기 위한 특징점 기반 스캔만화 필터링 기술을 개발하였고, 불법 유통되는 웹툰을 모니터링하고 식별할 수 있는 기술을 개발하였다. 웹하드에 게시된 만화는 모두 불법임에도 인기 만화들의 대다수를 다운로드 받아 볼 수 있고, 국내법을 피해 해외에서 서비스하는 웹사이트에 접속하여 거의 모든 인기 웹툰들을 손쉽게 감상할 수 있다. 이러한 상황에서도 6년간에 걸쳐 개발한 만화와 웹툰 저작권 보호 기술은 그 어디에도서 사용되지 않고 있다. 본 논문을 통해서 무엇이 문제이고 해결방안은 무엇인지 살펴보고 효과적인 웹툰 저작권 보호 방법을 제안한다.