다양한 얼굴 포즈 검출 및 인식은 매우 어려운 문제로서, 이는 특징 공간상의 다양한 포즈의 분포가 정면 영상에 비해 매우 흩어져있고 복잡하기 때문이다. 이에 본 논문에서는 기존의 얼굴 인식 방법들이 제한 사항으로 두었던 입력 영상의 다양한 포즈 및 표정에 강인한 얼굴 인식 시스템을 제안하였다. 제안한 방법은 먼저, TLS 모델을 사용하여 얼굴 영역을 검출한 뒤, 얼굴의 구성요소를 통하여 얼굴 포즈를 추정한다. 추정된 얼굴 포즈는 3차원 X-Y-Z축으로 분해되는데, 두 번째 과정에서는 추정된 벡터를 통하여 만들어진 가변 템플릿과 3D CAN/DIDE모델을 이용하여 얼굴을 정합한다 마지막으로 정합된 얼굴은 분석된 포즈와 표정에 의하여 얼굴 인식에 적합한 정면의 정규화 된 얼굴로 변환된다. 실험을 통하여 얼굴 검출 모델의 사용과 포즈 추정 방법의 타당성을 보였으며, 포즈 및 표정 정규화를 통하여 인식률이 향상됨을 확인하였다.
기상이변으로 인해 국지성 호우의 발생 증가와 그로 인한 수재해 피해가 증가하고 있다. 따라서 수재해를 사전에 예측하고 저감하기 위해 비구조물적 대책인 실시간 홍수예보시스템 개발 및 운영에 관한 연구들이 수행되고 있다. 일반적으로 홍수예보시스템은 대피선행시간 확보를 위해서 초단시간 혹은 단기 수치예보모델을 수문해석모형이나 예보기법의 입력으로 활용하고 있다. 초단시간 예측은 기상레이더를 기반으로 외삽, 이류, 셀 추적 등의 기법을 활용하여 0~3시간 이내의 강수예측을 수행한다. 그러나 역학이나 물리적 과정이 동반되지 못하여 0~ 2시간 이내에서의 예측성은 높은 반면, 예측시간이 길어질수록 예측력이 낮아진다. 단기수치예보모델은 종관관측에 의존하면서 역학이나 물리과정을 동반하므로 0~6시간 혹은 12시간 이상의 예측을 수행하지만, 수치모델의 고유특성인 스핀업 등의 예측 불확실성이 내재되어 있어 예측 초기시간에서의 예측력이 낮은 한계가 있다. 따라서 강수예측의 정확도 향상을 위해 레이더와 수치예보모델의 병합기법이 필요하다. 본 연구에서는 통계분석을 통해 경험적으로 산출된 시간적 가중치를 이용한 기존 병합기법의 한계를 극복하면서 호우에 따른 가변성을 반영하는 실시간 병합기법을 개발하고, 수문학적인 활용성을 평가하고자 하였다. 사용된 예측강우 자료는 레이더 기반인 MAPLE, KONOS, 공간규모분할 예측강우와 수치예보모델 기반인 UM와 ASAPS의 예측강우이며, 제시한 가중치 산정기법은 직전 예측강우의 오차가 현 시점의 예측강우의 오차와 유사하다는 가정하에 오차항을 포함한 과거 1시간 예측강우들간의 가중치 조합이 과거 지상관측강우와의 평균제곱근오차가 최소가 되도록 화음 탐색법을 이용하여 찾는 것이다. 가중치 조합은 예측강우의 생산 시간 간격을 고려하여 매 10분마다 산정하며, 미래 3시간 예측까지 산정된 가중치를 적용한다. 수도권 영역을 대상으로 병합된 예측강우와 레이더 관측강우를 비교한 결과, 정량적 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한, 예측강우의 수문학적 활용성은 도시유출해석모의를 통해 평가하였다. 그 결과, 병합된 예측강우로 모의된 수심이 관측수심과 유사하여 수문학적 활용성 확인할 수 있었다.
본 논문은 협대역 다중전송시스템의 구조 및 다중전송에 적합한 등화기의 성능 분석에 관한 것으로서. 등화 성능의 극대화를 위하여 다중전송에 있어 레인징 기법에 기반한 전송 시점 제어 방법을 제안하고, 제안된 다중 전송기법에 적합한 연판정 및 강판정 조합 궤환 적응 판정 등화기를 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 연판정 및 강판정 조합 궤환 적응 등화기는 SNR의 범위에 따라 궤환 적응 등화기의 입력으로 사용되는 판정 방법을 가변하는 것이다. 제안된 기법의 우수성을 입증하기 위하여 페이딩 채널 환경에서 모의실험을 통하여 제안된 방법의 성능을 검증하였다. 성능 검증결과, 기존 방법과 비교하여 본 논문에서 제안하는 방법이 큰 복잡도 증가 없이 기존 방법의 성능을 뛰어넘는 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
발전용댐의 댐 유입량 예측 및 운영을 위해서 (주)한국수력원자력에서는 수자원통합 운영시스템(Water resources Integrated System, WIOS)을 운영 중에 있다. 해당 시스템에서는 댐 유입량을 예측하기 위해서 기상청 수치예보모델 중 하나인 국지예보모델(Local Data Assimilation and Prediction System, LDAPS)의 예측강우를 수문모형의 입력자료로 활용하고 있으며, 레이더 기반의 초단시간 강우예측 기법을 자체 개발 중에 있다. 기상청 국지예보모델은 강우의 on/off에 대한 정확도는 90%를 상회할 만큼 높으나 정량적인 강우량의 정확도는 매우 낮고, 레이더 기반의 초단시간 예측 강우는 선행 1~2시간 예측에서는 정량적 정확도는 높으나, 그 이후 예측성능이 급격히 떨어지는 경향을 보인다. 따라서 댐 유입량의 정량적 예측 정확도를 확보하기 위해 초단시간 모델과 국지예보모델의 강우예측 결과를 병합(blending)하는 기법을 적용하여 초기 6시간 동안의 예측 성능을 향상시켜야 한다. 본 연구에서는 선행시간 0~6시간에 대해서 병합하는 기법들을 적용하고 평가하고자 한다. 기본적으로 병합은 초단시간 예측강우와 수치예보자료 간 가중치를 통해 수행된다. 일반적으로 초기 1시간 선행시간에서 레이더 기반 예측강우는 완벽한 예측자료(외삽 관측자료의 가중치는 1.0)로 가정하며, tanh 함수를 이용하여 선행시간의 증가에 따라 가중치를 감소시키면서, 6시간 선행시간에서는 수치예보 예측강우가 완벽한 예측자료라고 가정한다. 본 연구에서는 일반적인 병합 방법 외에 병합된 예측강우에 과거 관측강우와 예측강우의 평균편이를 적용하여 보정하는 방법, 사례별 변동성이 큰 병합된 예측강우 특성을 고려하여 병합 가중치를 신뢰도에 따라 가변시키는 방법을 적용하여 평가한다. 이를 통해 댐 유입량 예측에 최적이 되는 병합기법을 선정하고자 한다.
육각 그리드(hexagonal grid) 구조는 지리정보시스템에서 공간정보 데이터를 처리하고 표현하기에 우수하여 많은 연구가 이루어지고 있다. 육각 그리드를 이용한 시각화는 다른 그리드 표현 방법 대비 시인성이 높지만, 이에 표현된 공간정보 데이터에 따라 양적 정보와 그리드 간 데이터 차이를 효과적으로 전달하는 데 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 육각 그리드 외곽에 그림자를 생성하여 시각적으로 육각 그리드를 강조하는 방법을 제안한다. 이를 위해 강조하고자 하는 육각 그리드들의 최외곽 선분들을 오프셋 시키고, 그 정보를 바탕으로 베지어 곡선을 생성하여 최종적인 그림자 형상을 결정한다. 그림자는 육각 그리드에서 멀어질수록 서서히 옅어진다는 특성을 활용하여, 그림자의 가장자리로 갈수록 투명도를 가변적으로 적용한다. 제안하는 방법을 이용하여 하나의 육각 그리드뿐만 아니라 여러 개의 육각 그리드가 주어지더라도 그림자 영역을 효과적으로 생성할 수 있음을 보였으며, 사용자 인터페이스의 입력에 따라 다양한 그림자 형상을 생성할 수 있다. 서울특별시의 행정구 중 용산구에 제안하는 방법을 활용하여 그림자를 생성한 후 시각적으로 강조한 결과를 보인다.
부동소수점 나눗셈에서 많이 사용하는 뉴톤-랍손 부동소수점 역수 알고리즘은 일정한 횟수의 곱셈을 반복하여 역수를 계산한다. 본 논문에서는 오차가 정해진 값보다 작아질 때까지 곱셈을 반복해서 역수를 계산하는 가변 시간 뉴톤-랍손 부동소수점 역수 알고리즘을 제안한다. 'F'의 역수 계산은 초기값 $'X_0=\frac{1}{F}{\pm}e_0'$에 대하여, $'X_{i+1}=X=X_i*(2-e_r-F*X_i),\;i\in\{0,\;1,\;2,...n-1\}'$을 반복한다. 중간 곱셈 견과는 소수점 이하 p비트 미만을 절삭하며, 절삭 오차는 $'e_r=2^{-p}'$보다 작다. p는 단정도실수에서 27, 배정도실수에서 57이다. $'X_i=\frac{1}{F}+e_i{'}$라 하면 $'X_{i+1}=\frac{1}{F}-e_{i+1},\;e_{i+1}이 된다. $'\mid(2-e_r-F*X_i)-1\mid<2^{\frac{-p+2}{2}}{'}이면, $'e_{i+1}<4e_r{'}$이 부동산소수점으로 표현 가능한 최소값보다 작이지며, $'X_{i+1}\fallingdotseq\frac{1}{F}'$이다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 입력 값에 따라서 곱셈 횟수가 다르므로, 평균 곱셈 횟수를 계산하는 방식을 유도하고, 여러 크기의 근사 역수 테이블$(X_0=\frac{1}{F}{\pm}e_0)$에서 단정도실수 및 배정도실수의 역수 계산에 필요한 평균 곱셈 횟수를 계산한다. 이들 평균 곱셈 횟수를 종래 알고리즘과 비교하여 본 논문에서 제안한 알고리즘의 우수성을 증명한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 오차가 일정한 값보다 작아질 때까지만 반복 연산을 수행하므로 역수 계산기의 성능을 높일 수 있다. 또한 최적의 근사 역수 테이블을 구성할 수 있다. 본 논문의 연구 결과는 디지털 신호처리, 컴퓨터 그라픽스, 멀티미디어, 과학 기술 연산 등 부동소수점 계산기가 사용되는 분야에서 폭 넓게 사용될 수 있다.
부동소수점 나눗셈에서 많이 사용하는 골드스미트 나눗셈 알고리즘은 일정한 횟수의 곱셈을 반복한다. 본 논문에서는 오차가 정해진 값보다 작아질 때까지 곱셈을 반복하여 나눗셈을 수행하는 가변 시간 골드스미트 부동소수점 나눗셈 알고리즘을 제안한다. 부동소수점 나눗셈 ‘$\frac{N}{F}$'는 'T=$\frac{1}{F}+e_t$'를 분모와 분자에 곱하면 ’$\frac{TN}{TF}=\frac{N_0}{F_0}$'가 된다. ’$R_i=(2-e_r-F_i),\;N_{i+1}=N_i{\ast}R_i,\;F_{i+1}=F_i{\ast}R_i$, i$\in${0,1,...n-1}'를 반복한다. 중간 곱셈 결과는 소수점이하 p 비트 미만을 절삭하며, 절삭 오차는 ‘$e_r=2^{-p}$', 보다 작다. p는 단정도실수에서 29, 배정도실수에서 59이다. ’$F_i=1+e_i$'이라고 하면 ‘$F_{i+1}=1-e_{i+1},\;e_{i+1},\;e_{i+1}'이 된다. '$[F_i-1]<2^{\frac{-p+3}{2}}$'이면, ’$e_{i+1}<16e_r$'이 부동소수점으로 표현 가능한 최소값보다 작아지며, ‘$N_{i+1}\risingdotseq\frac{N}{F}$이다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 입력 값에 따라서 곱셈 횟수가 다르므로, 평균 곱셈 횟수를 계산하는 방식을 도출하고, 여러 크기의 근사 역수 테이블($T=\frac{1}{F}+e_t$)에서 단정도실수 및 배정도실수의 나눗셈 계산에 필요한 평균 곱셈 횟수를 계산한다. 이들 평균 곱셈 횟수를 종래 알고리즘과 비교하여 본 논문에서 제안한 알고리즘의 우수성을 증명한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 오차가 일정한 값보다 작아질 때까지만 반복 연산을 수행하므로 나눗셈기의 성능을 높일 수 있다. 또한 최적의 근사 역수 테이블을 구성할 수 있다. 본 논문의 연구 결과는 디지털 신호처리, 컴퓨터 그라픽스,, 멀티미디어, 과학 기술 연산 등 부동소수점 계산기가 사용되는 분야에서 폭 넓게 사용될 수 있다.
부동소수점 제곱근 계산에 많이 사용하는 뉴톤-랍손 부동소수점 역수 제곱근 알고리즘은 일정한 횟수의 곱셈을 반복하여 역수 제곱근을 계산한다. 본 논문에서는 뉴톤-랍손 역수 제곱근 알고리즘의 반복 과정의 오차를 예측하여 오차가 정해진 값보다 작아지는 시점까지 반복 연산하는 알고리즘을 제안한다. `F`의 역수 제곱근 계산은 초기값 '$X_0={\frac{1}{\sqrt{F}}}{\pm}e_0$'에 대하여, '$X_{i+1}=\frac{{X_i}(3-e_r-{FX_i}^2)}{2}$, $i\in{0,1,2,{\ldots}n-1}$'을 반복한다. 중간 곱셈 결과는 소수점 이하 p 비트 미만을 절삭하며, 절삭 오차는 '$e_r=2^{-p}$' 보다 작다. p는 단정도실수에서 28, 배정도실수에서 58이다. '$X_i={\frac{1}{\sqrt{F}}}{\pm}e_i$'라고 하면 '$X_{i+1}={\frac{1}{\sqrt{F}}}-e_{i+1}$, $e_{i+1}{<}{\frac{3{\sqrt{F}}{{e_i}^2}}{2}}{\mp}{\frac{{Fe_i}^3}{2}}+2e_r$이 된다. '$|{\frac{\sqrt{3-e_r-{FX_i}^2}}{2}}-1|<2^{\frac{\sqrt{-p}{2}}}$'이면,'$e_{i+1}<8e_r$이 부동소수점으로 표현 가능한 최소값보다 작아지며, '$X_{i+1}\fallingdotseq{\frac{1}{\sqrt{F}}}$'이다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 입력 값에 따라서 곱셈 횟수가 다르므로, 평균 곱셈 횟수를 계산하는 방식을 도출하고, 여러 크기의 근사 역수 제곱근 테이블($X_0={\frac{1}{\sqrt{F}}}{\pm}e_0$)에서 단정도실수 및 배정도실수의 역수 제곱근 계산에 필요한 평균 곱셈 횟수를 계산한다 이들 평균 곱셈 횟수를 종래 알고리즘과 비교하여 본 논문에서 제안한 알고리즘의 우수성을 증명한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 오차가 일정한 값보다 작아질 때까지만 반복하므로 역수 제곱근 계산기의 성능을 높일 수 있다. 또한 최적의 근사 역수 제곱근 테이블을 구성할 수 있다. 본 논문의 연구 결과는 디지털 신호처리, 컴퓨터 그라픽스, 멀티미디어, 과학 기술 연산 등 부동소수점 계산기가 사용되는 분야에서 폭 넓게 사용될 수 있다.
본 논문은 명시야 (bright-field) 현미경 영상를 위한 데이터 기반 세포 분할 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘은 일반적인 사전 학습 기법과 다르게 동시에 두 개의 사전과 관련된 희소 코드 (sparse code)를 통해 정의된 에너지 함수의 최소화를 진행하게 된다. 두 개의 사전 중 하나는 명시야 영상에 대해 학습된 사전이고 다른 하나는 사람에 의해 수작업으로 세포 분할된 영상에 대해 학습된 것이다. 학습된 두 개의 사전을 세포 분할 될 새로운 입력 영상에 대해 적용하여 이와 관련된 희소 코드를 획득한 후 픽셀 단위의 분할을 진행하게 된다. 효과적인 에너지 최소화를 위해 합성곱 희소 코드 (Convolutional Sparse Coding)와 Alternating Direction of Multiplier Method(ADMM)이 사용되었고 GPU를 사용하여 빠른 분산 연산이 가능하다. 본 연구는 이전에 사용된 가변형 모델 (deformable model)을 이용한 세포 분할 방식과는 다르게 제시된 알고리즘은 세포 분할을 위해 사전 지식이 필요없이 데이터 기반의 학습을 통해서 쉽고 효율적으로 세포 분할을 진행할 수 있다.
본 논문에서는 power IC에서 파워가 ON되어있는 동안 입력 신호인 RD(Read) 신호 포트에 glitch와 같은 신호 잡음이 발생하더라도 파워-업(power-up)시 readout된 DOUT 데이터를 유지하면서 다시 읽기 모드로 재진입하지 못하도록 막아주는 IRD(Internal Read Data) 회로를 제안하였다. 그리고 pulsed WL(Word-Line) 구동방식을 사용하여 differential paird eFuse OTP 셀의 read 트랜지스터에 수 십 ${\mu}A$의 DC 전류가 흐르는 것을 방지하여 blowing 안된 eFuse 링크가 EM(Electro-Migration)에 의해 blowing되는 것을 막아주어 신뢰성을 확보하였다. 또한 program-verify-read 모드에서 프로그램된 eFuse 저항의 변동을 고려하여 가변 풀-업 부하(variable pull-up load)를 갖는 센싱 마진 테스트 기능을 수행하는 동시에 프로그램 데이터와 read 데이터를 비교하여 PFb(pass fail bar) 핀으로 비교 결과를 출력하는 회로를 설계하였다. $0.18{\mu}m$ 공정을 이용하여 설계된 8-비트 eFuse OTP IP의 레이아웃 면적은 $189.625{\mu}m{\times}138.850{\mu}m(=0.0263mm^2)$이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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