• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.2565-2574
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• 2000

오차확산법은 연속계조 영상을 중간조 영상으로 생성시 우수한 재현성을 보인다. 그러나 표시오차의 전력스펙트럼 분석에서 경계정보의 재현성이 다소 떨어지는 특성을 보인다. 이를 개선하기 위해 원영상의 현재화소와 로컬 평균간의 차이정보를 이용하는 경계강조 오차확산법을 제안한다. 제안한 기법은 원영상이 현재화소와 로컬 평균과의 차이정보 및 이를 활용하는 필터의 가중치 함수로 구성된다. 첫째, 원영상의 차이정보는 현재 화소와 이의 인접화소(5x5)의 로컬 평균과의 차이이다. 둘째, 필터의 가중치 함수는 차이정보의 크기를 포함하는 함수와 이의 부호로 구성된다. 제안한 기법을 적용한 중간조 영상은 경계가 강조되어 시각적으로 선명한 결과를 보인다. 환상 평균 전력 스펙트럼 밀도를 이용한 표시오차, 경계상관도 및 로컬 평균 일치도의 평가함수로 제안한 경계강조 오차확산법과 기존의 경계강조 오차확산법의 특성을 비교한다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2012년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.548-549
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• 2012

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제12권2호
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• pp.95-102
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• 2001

최적의 SVM 가중치를 선택하는 방법 중에서 메모리와 속도의 문제를 해결하는 방법 중 하나가 커널애더트론 방법(Kernel Adatron, KA)이다. 본 연구에서는 KA방법을 제곱무감각손실함수까지 확장을 한 알고리즘을 개발한다. 그리고 추정해야 될 라그랑제 배수(Lagrange multiplier)의 수를 반으로 줄이는 알고리즘을 제시한다. 그리고 제시된 알고리즘의 효율성을 여러 모의실험을 통해서 입증한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.49-59
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• 2018

현재 여러 국가들은 스마트 그리드 시스템의 법적, 기술적, 비즈니스 측면에서 여러 문제점들이 발견되고 있음에도 불구하고 스마트 그리드 배치를 서두르고 있다. 스마트 그리드와 관련하여 중요한 문제는 스마트 미터기의 주된 성능을 그대로 유지하면서 미터 측정값들이 믿을 수 없는 이해집단들로부터 공격을 당하지 않도록 하는 것이다. 이러한 프라이버시 보호 문제는 하드웨어 제약사항, 보안 암호화 시스템과 보안 신호 처리와 같은 몇 가지 해결책들을 요구하고 있다. 본 연구에서는 이와 관련하여 현재 스마트 미터 프라이버시 보호 영역에서 주된 도전 문제가 되고 있는 미터 사용량 집계 암호화에 관한 하나의 접근방식을 제공한다. 개별 에너지 총 사용량에 관한 프라이버시 보호를 위해 개별 사용자 집계 함수에 잡음 가중치를 부여하는 방식을 나타낸다. 접근방식에서 준동형 암호화 성질을 충족하기 위해 잡음 가중치의 곱은 1이 된다. 단적으로 개별 에너지 사용자 집계를 알 수 없도록 하는데 있다. Diffid-Hellman 생성기를 적용하는 경우에 잡음 가중치 곱은 잡음 가중치 합으로 전환되고 가중치 합은 0이 된다. Diffid-Hellman 키 교환은 보통 512비트를 사용하기 때문에 아주 큰 키들을 사용하는 다른 Paillier 계통 암호화 방법들에 비해 보다 우수한 성능을 가진다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.545-548
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• 2005

H.264의 인트라 프레임 에러복원기법은 상하좌우 인접한 블록의 픽셀을 사용하여 거리의 가중치 평균값으로 손실된 블록을 복원한다. H.264의 인트라 프레임 에러복원기법으로 복원된 블록은 주변블록 픽셀들의 평균을 취하기 때문에 그로 인해 생기는 블러링 현상을 피할 수 없다. 이를 개선하기 위하여 주변블록의 에지정보를 이용하여 인터폴레이션하는 방법이 제안되었으나 에지성분이 다양하거나 에지성분이 없는 경우, 블록을 복원하는 데 있어서 기존 H.264의 복원기법보다 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 주변블록의 정보를 이용하여 손실된 블록의 인터폴레이션의 에지방향을 추정하고 방해함수를 통해서 임계치를 결정하여 적응적으로 에지방향의 인터폴레이션과 가중치평균 인터폴레이션을 선택하여 복원하는 방법을 제안한다. 에지방향의 인터폴레이션에서는 선택된 전체에지방향과 상하좌우 각각의 주변블록의 에지방향들간의 상호 관계를 고려함으로써 최종적으로 최적에지 방향을 선택하여 성능을 향상시킨다. 제안된 방법은 영상에 따라 H.264 에러복원기법보다 객관적인 화질이 $0.5dB\;{\sim}\;2dB$ PSNR 향상을 보였고 주관적인 화질개선의 결과를 보였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제36권2호
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• pp.105-114
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• 2008

본 연구에서는 고정익과 회전익의 두 가지 모드로 운용되는 canard rotor wing(CRW) 항공기에 대한 사이징과 성능해석 프로그램이 개발되었다. 개발된 프로그램은 기존의 항공기 데이터를 이용하여 각 모드에 대한 검증을 수행하였고 정찰 임무형상에 대해 최적설계 문제를 정의하였다. canard rotor wing의 로터 최적화를 위해 고정익 모드와 회전익 모드에 대해 가중치를 이용한 다중목적함수를 구성하였다. 6개의 서로 다른 가중치와 설계제약조건에 대해 최적설계가 수행되었고 그 결과 개선된 로터형상을 도출하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.782-794
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• 2013

본 논문에서는 카메라를 이용한 웨이퍼 위치 인식 알고리즘을 제안한다. 먼저 챔버 외부의 조명 반사와 카메라로 인한 영상의 원근 왜곡을 제거하기 위하여 투영 변환을 적용하여 실제 웨이퍼와 같이 정원의 형태로 복원한다. 다음, 에지 검출 알고리즘을 이용하여 웨이퍼의 외부 경계를 추출한 후, 일반화 대칭 변환을 적용하여 원을 검출함으로서 웨이퍼의 위치를 검사한다. 일반화 대칭 변환은 영상에서 화소쌍들 사이의 대칭값을 거리 가중치 함수, 위상 가중치 함수, 화소들의 기울기 크기와 로그 맵핑이 결합되어 영상에서 관심 영역을 추출한다. 제안하는 방법을 적용하여 웨이퍼가 올바른 위치에 장착되었는가를 검사하여 클리닝 시스템 장비와 웨이퍼의 파손을 미연에 방지한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.1-10
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• 2005

본 논문에서는 연속적인 레인지(range) 영상 자료로부터 동작 벡터를 추출하는 새로운 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 단일 특징을 사용하지 않고 다중 특징인 명암값, 색상, 레인지 특징의 세 가지 특징을 통합한 정합 유사 함수를 정의하며, 엔트로피를 이용하여 각 특징의 기여도를 구한 후 이를 가중치의 형태로 정합 유사 함수에 적용한다. 그리고 제안된 알고리즘은 고정된 블록 템플릿을 사용하지 않고 가변적인 크기의 블록 템플릿을 사용한다. 제안한 블록 정합에서는 먼저 작은 정합 템플릿으로 블록 정합을 시작한다. 만일 정합 정도가 좋지 않으면 정합 템플릿의 크기를 조금 확장한 후 본 논문에서 정의한 정합기준이 만족하거나 사전에 정의된 최대 블록 크기에 도달할 때까지 블록정합을 반복한다. 실험에서는 본 논문에서 제안한 블록 정합 알고리즘과 기존의 다른 알고리즘의 성능을 비교 분석하여 제안한 알고리즘의 우수함을 보인다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권3호
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• pp.231-236
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• 2001

일반적인 다층 신경망에서 가중치의 갱신 알고리즘으로 사용하는 오류 역전과 방식은 가중치 갱신 결과를 고정된(fixed) 한 개의 값으로 결정한다. 이는 여러 갱신의 가능성을 오직 한 개의 값으로 고정하기 때문에 다양한 가능성들을 모두 수용하지 못하는 면이 있다. 하지만 모든 가능성을 확률적 분포로 표현하는 갱신 알고리즘을 도입하면 이런 문제는 해결된다. 이러한 알고리즘을 사용한 베이지안 신경망 모형(Bayesian Neural Networks Models)은 주어진 입력값(Input)에 대해 블랙 박스(Black-Box)와같은 신경망 구조의 각 층(Layer)을 거친 출력값(Out put)을 계산한다. 이 때 주어진 입력 데이터에 대한 결과의 예측값은 사후분포(posterior distribution)의 기댓값(mean)에 의해 계산할 수 있다. 주어진 사전분포(prior distribution)와 학습데이터에 의한 우도함수(likelihood functions)에 의해 계산한 사후확률의 함수는 매우 복잡한 구조를 가짐으로 기댓값의 적분계산에 대한 어려움이 발생한다. 따라서 수치해석적인 방법보다는 확률적 추정에 의한 근사 방법인 몬테 칼로 시뮬레이션을 이용할 수 있다. 이러한 방법으로서 Hybrid Monte Carlo 알고리즘은 좋은 결과를 제공하여준다(Neal 1996). 본 논문에서는 Hybrid Monte Carlo 알고리즘을 적용한 신경망이 기존의 CHAID, CART 그리고 QUEST와 같은 여러 가지 분류 알고리즘에 비해서 우수한 결과를 제공하는 것을 나타내고 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권7A호
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• pp.1080-1089
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• 1999

병렬 연쇄 컨볼루션 부호 및 직렬 연쇄 컨볼루션 부호의 ML 연판정 복호에 대한 비트오율확률의 상한치는 가중치 열거함수(Weight Enumerating Function; WEF)를 통해서 구할 수 있으며, 이 상한치는 반복 택 알고리듬과 양방향 탐색 알고리듬을 혼합한 새로운 오류사건 탐색 알고복호를 통해 얻을 수 있는 비트오류확률의 하한치가 된다. 본 논문에서는 스리듬을 제안하고, 얻어진 오류사건을 이용하여 WEF를 계산하는 알고리듬을 제안한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해, 반복복호를 통해 얻을 수 있는 비트오류확률의 하한치가 됨을 확인하였다.