• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.216-221
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• 2003

본 논문에서는 다양한 환경하에서 인간의 식별과 감정을 인식할 수 있는 감정 인식 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 구현하기 위해, 먼저, CCD 칼라 카메라에 의해 획득한 원 영상으로부터 피부색을 이용해 얼굴영상을 얻는 과정을 거친다. 그 다음, 주요 요소분석을 기본으로 하는 얼굴인식기술인 Eigenface를 사용하여 이미지들을 고차원의 픽셀공간으로부터 저차원공간으로의 변환하는 과정을 거친다. 제안된 개인에 대한 식별과 감성인식은 사용한 특징벡터들의 추출로 인한 Eigenface의 가중치와 상관관계를 통해 이루어진다. 즉, 영상의 가중치로부터 개인에 대한 식별과 감성정보를 찾는 방법을 제안한다. 마지막으로, 실험을 통해 제안된 방법의 응용가능성을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.41-48
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• 2005

이 논문은 얼굴인식을 수행하기 위해서 이미 잘 알려진 주성분 분석법과 선형판별 분석법에 레이디얼 기저 함수 신경망을 결합한 인식 알고리즘을 제시하였다. 입력된 원래의 얼굴영상은 주성분분석법을 통하여 차원을 줄인 고유 얼굴 가중치를 산출한다. 이 가중치 벡터를 선형판별 분석법의 입력데이터로 사용하여 선형판별분석의 변환행렬을 계산할 때 클래스 내의 분산행렬에서 특이점이 발생하지 않도록 하면서 특징벡터를 산출하여 인식을 수행하였다. 두 번째 시도에서는 선형판별분석법에 의해 생성된 특징벡터를 레이디얼 기저 함수 신경망에 입력하여 학습하고 얼굴인식을 수행하였다. ORL DB의 얼굴영상에 대해 실험한 결과 93.5%의 인식률을 얻을 수 있었다.

• 전력전자학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.61-69
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• 1998

본 논문은 예측전류제어기의 연산시간에 의한 전압형 PWM 인버터의 과도상태 특성 저하를 개선하기 위한 부분보상 예측전류 제어기에 관한 연구로서, 먼저 부분보상 예측전류제어 시스템에 대한 해석을 통해 과도상태시 정정시간을 최소화할 수 있는 가중치를 구하였다. 또한 부분보상 예측전류제어에 의한 PWM 인버터의 출력전압 포화 경계조건을 유도하여 포화현상이 예측전류제어기의 과도응답 특성에 미치는 영향을 살펴보았다. 끝으로 부분보상 예측전류제어기를 능동전력필터에 적용하여 가중치에 따른 과도응답 특성을 실제전류와 샘플링전류를 중심으로 고찰하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.934-940
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• 1991

본 논문에서는 새로운 양자화 방법을 도입하여 학습을 수행하는 단층 신경망을 광학적으로 구현하였다 본 논문의 시스템은 입력 마스크 위상형 홀로그램 회절격자. LCD, CCD 카메라 등으로 구성된다. 입력단의 뉴런과 출력단의 뉴런간의 연결은 홀로그램 회절격자를 이용하여 2차원 연결을 이루었으며, 회절광들의 세기를 같게 하기 위하여 진폭형 회절격자를 위상형 회절격자로 변환시켰다. 뉴런간의 가중치는 2진 양자화되어 LCD를 이용하여 나타내었고, 출력값은 CCD를 통하여 컴퓨터에 입력되어 가중치를 보정하며, 이 과정은 학습이 완료될 때가지 반복 수행된다. 실험은 학습도 (learning rate) 0.5, 0.9에 대하여 실행하였으며, 제안된 방식으로 학습을 무리없이 수행할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권9호
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• pp.2504-2511
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• 1999

본 논문에서는 자유 형태 곡면을 설계할 수 있는 효과적인 방법으로 분산 데이터 보간 방법을 제안한다. 데이터 보간 방법은 다양한 물체를 모델링 하는데 필수적인 방법이다. 구조가 복잡한 자유형태곡면을 생성하기 위하여 기존의 방법은 제어 점의 가중치를 계산하여 물체를 나타낼 경우, 물체의 편평한 영역과 날카로운 모서리 부분이 나타나는 문제점이 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 분산 데이터 보간을 이용하여 새로운 근사곡면 생성방법을 제시한다. 이 방법은 주어진 제어 점들과 변환된 물체상의 점에 변화영역에서 최적의 값을 가지는 주요 곡률을 계산하여 B-스플라인 보간 함수를 구하고 이을 이용하여 근사된 자료의 변화량을 계산한다. 또한 최소의 가중치를 분산 데이터 보간에 이용함으로써 보다 자연스러운 자유형태 곡면을 설계하는 방법을 제안한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제15권2호
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• pp.55-75
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• 2010

본 연구는 정부가 경영혁신형 중소기업 선정에 사용되는 모형을 찾는 것을 첫 번째 목표로 삼고, 그 결과를 이용하여 현재의 선정 지표의 가중치 개선의 방향은 무엇인가를 찾는 것을 부차적 목적으로 삼았으며, 먼저, 경영혁신형 중소기업 선정에 사용되는 원래의 지표 변수(10개)를 독립요인으로 변환하여 본 결과 3개의 지표가 통계적 유의성이 없는 것으로 나타났다. 본 연구에서 비교한 3가지 선정 모델은 원 변수 사용모형, 9개 독립 요인모형, 7개 독립 요인모형 이다. 3개의 모형 중에서 7개의 독립 요인으로 추정한 모형의 설명력이 다른 2개의 모형보다 높은 것으로 나타났으며, 기존 선정 지표의 가중치 개선도 이를 반영한 방향으로 개선된다면 모형의 신뢰도를 높일 수 있을 것으로 본다. 7개의 독립 요인으로 추정한 모형을 다시 원래의 10개 변수의 영향력으로 복원하여 그 설명력을 최초의 변수들과 비교한 결과 조직프로세스, 마케팅관리, 관리프로세스, 생산설비 현황, 예측수준 등이 실제 선정 시에는 더 큰 영향을 주는 것으로 나타났으며 혁신전략, 지식정보관리, 성과수준, 운영수준 등은 실제 측정되는 지표상의 가중치에 비하여 영향력이 적은 것으로 나타났다.

• 방송공학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.672-680
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• 2010

본 논문은 H.264 동영상 부호화를 위한 적응적인 양자화 행렬 선택방법을 제안한다. 기존의 H.264 양자화 방법은 각 프레임에 동일한 양자화 행렬을 적용하기 때문에 영상의 지역적 특성을 고려하지 못해 코딩 효율이 저하될 수 있다. 이러한 문제점을 개선하고자 프레임 전체에 동일한 양자화 행렬을 적용하는 대신 매크로블록 단위로 블록이 가지는 방향성을 이용해 적응적으로 양자화 행렬을 적용하는 방법을 제안한다. 먼저, 각 블록의 방향성을 공간적으로 인접 블록의 인트라 예측모드 특성을 이용하여 결정한다. 방향성이 존재하는 블록에 대해서는 제안한 방식의 가중치 양자화 행렬을 적용하고, 방향성이 존재하지 않는 블록에 대해서는 기존의 양자화 행렬을 적용한다. 가중치 양자화 행렬은 인트라 예측모드에 따라 블록의 변환 계수의 통계적인 분포를 기반으로 설계되었기 때문에, 예측모드의 특성에 적합하게 양자화된다. 실험 결과를 통해 제안한 알고리즘이 BD rate 측면에서 기존 방법 대비 약 2% 정도의 부호화 효율이 상승됨을 확인할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권10호
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• pp.974-983
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• 2005

위치기반 인코딩을 사용하는 유전 알고리즘에서 정적 유전자 재배열이란 상관성이 높은 유전자들이 서로 인접하도록 배치하는 것을 말한다. 그것은 유전 알고리즘이 효과적으로 고품질의 스키마들을 생성하고 보존하는 데 도움을 준다. 본 논문에서는 선형의 위치기반 인코딩을 위한 정적 재배치 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 특정 문제에 한정된 정보를 사용하지 않는다는 점에서 기존의 방법들과 차이가 있다. 그것은 모든 유전자들 사이의 상관성을 계산하여 가중치가 있는 완전 그래프를 만든다. 그리고 그 그래프에서 상대적으로 가중치가 높은 간선들만 골라 냄으로써 가중치가 없는 희소 그래프로 변환한다. 끝으로 그래프 탐색을 통해 유전자 재배열을 찾는다. 여러 문제에 관한 광범위한 실험을 통해 본 논문에서 제안한 방법은 재배열을 하지 않은 유전 알고리즘에 비해 현저한 성능 향상을 보여 주었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.49-59
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• 2009

본 논문은 웨이블릿 영역에서 인간지각시스템 특성, 적응 스케일(Scale) 개수와 가중치 함수를 이용하고 실험적 임계값을 적용하여 디지털 워터마크의 삽입용량 최적화를 위한 디지털 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 실험적 임계값을 기초로 하여 웨이블릿 영역에서 중요 계수를 찾아 디지털 워터마크의 삽입용량 최적화를 위한 워터마크를 삽입하였다. 원본영상을 3-레벨(Level)로 웨이블릿 변환하여, 저주파에 해당하는 기저대역을 제외한 나머지 모든 부대역을 워터마크 정보를 삽입하였다. 디지털 워터마크의 삽입용량 최적화를 위하여 인간시각시스템 특성을 근거로 한 적응 스케일 계수와 가중치 함수는 고려되었으며, 이 적응 스케일 계수와 가중치 함수는 강인성과 비가시성의 향상을 도모하였다. 워터마크는 가우시안 랜덤 시퀀스로 구성되어 있고 워터마크의 검출은 상관도를 이용하여 워터마크의 삽입 여부를 판단한다. 본 논문에서 제안한 방법으로 모의 실험한 결과 비교적 우수한 화질에서 JPEG 손실 압축, 잡음 첨가, 잘라내기, 흐림, 예리화, 그리고 선형 및 비선형 필터링 등의 공격에 강인함을 알 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.203-208
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• 2010

본 논문에서는 소나 시스템을 통해 획득된 수중 음향 신호를 디지털 영상의 형태로 변환한다. 그리고 이러한 형태의 영상에 대해 영상 처리 기법을 도입하여 표적 후보를 탐지하고, 이들 영역에 대해 정보를 강화하는 알고리즘을 제안한다. 수중 표적의 탐지 과정은 우선 수중음향신호 영상에서 불규칙한 형태로 분포하고 있는 배경 잡음을 추정하여 재구성한 뒤, 원 영상에서 배경 영상을 제거하여 초기 표적 후보군을 획득한다. 또한 도플러 신호 정보를 가공하여 가중치 맵을 생성하고, 배경잡음이 제거된 영상에 대해 가중치 맵을 이용한 필터링 과정을 수행함으로써 표적 후보에 대한 정보를 보다 정확히 확보하고, 단일프레임에서의 표적 후보 정보를 강화한다. 본 논문에서는 시뮬레이션으로 획득된 수중음향신호에 대해 제안된 알고리즘을 적용하여, 불규칙적으로 발생하게 되는 잡음이 대부분 제거됨을 확인하였고, 필터링 및 표적 탐지 과정을 통해 수중음향신호 영상에서 표적이 더욱 명확히 표시됨을 확인하였다.