• 융합정보논문지
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• 제10권9호
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• pp.15-21
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• 2020

본 논문은 다수의 전자전 센서에서 추출된 시간지연 차이정보와 도플러주파수 차이정보를 이용하는 Two-step weighted least-squares 기반의 이동 신호원 위치 및 속도 추정 기법에서, 수집 정보의 이상치를 검출하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 다수의 전자전 센서에서 추출되는 정보는 다양한 요인에 의해 정보에 이상치가 발생할 수 있으며, 이를 효과적으로 검출하고 데이터 융합과정에서 이상치를 배제하여 이동 신호원의 위치와 속도 추정의 정확도를 높이고자 한다. 본 논문에서는 이상치를 제외한 최소의 정상치 정보 집합을 추출하고, 이를 기반으로 나머지 정보의 이상치 여부를 확률적으로 판단하는 알고리즘을 제안하였으며, 이를 모의실험을 통해, 정보의 이상치가 효과적으로 제거되어 위치 및 속도 추정의 정확도를 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 정상치 거리정보 잡음이 20dB 이하인 경우, 이상치 정보를 효과적으로 제거하여, Cramér-Rao lower bound에 근접한 위치 및 속도 추정 정확도를 얻음을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권1호
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• pp.101-108
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• 2005

적응 CFAR(Constant False Alarm Rate) 알고리즘은 클러터 배경 환경에서 일정한 오경보 율을 유지하면서 탐지확률을 높이기 위해 사용된다. 특히 공간 상관관계, 크기 편차가 큰 비 균일한 클러터 환경에서 탐지성능을 향상시키기 위해서는 공간변화에 적응적인 필터링 기법이 요구된다. 본 논문에서는 클러터 배경추정을 위해 이차원적으로 영역을 구분하여 대표 추정 값을 구하고, 보간(interpolation) 필터를 이용하여 최종 추정 값을 결정하는 이차원 블록 보간(Two-dimensional Block Interpolation : TBI) 적응 CFAR 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 부분영역의 히스토그램 분포 중앙값을 영역 추정 값으로 선택함으로 불규칙 간섭신호 제거에 효과적이며, 블록 노드 추정 값을 이용하여 각 셀에 대한 최종 추정 값을 얻는 방식을 취함으로 인해 거리 셀 수가 많고, 고도 빔 수가 많은 시스템에서 클러터 필터링에 필요한 메모리 공간을 줄이는데 이점이 있다. 컴퓨터 모의실험을 통해 기존의 트랜스버설(transversal) 방식, 회귀(recursive)방식의 적응 CFAR 알고리즘과 탐지성능, 필요메모리 측면에서 성능을 비교하여 제안한 방법의 우수성을 확인한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.361-368
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• 2015

본 논문은 실내 환경에서 이동로봇의 위치추정을 위해 무향 칼만 필터(UKF, Unscented Kalman Filter)를 적용하는 방법을 기술한다. 위치 추정을 위해 적용한 무향 칼만 필터 방법은 측정 거리에 따라 오차 공분산 값을 조절하는 새로운 측정 불확실성 모델을 제안한다. 또한 이 방법은 속도정보의 불확실성 및 측정 불확실성에 관한 오차 공분산 행렬의 비 대각 성분을 '0'이 아닌 값으로 설정한다. 이 방법은 100*40m 의 실내 작업환경에서 외수용성 센서로서 레이저영역측정기(Laser range finder)를 가진 차륜형 이동로봇을 이용한 실험을 통하여 평가한다. 이 실험에서는 적응적 불확실성 모델을 사용하지 않는 보통의 방법과 제안된 방법의 추정성능을 비교한다. 또한 이 실험은 오차 공분산의 비 대각성분을 '0'이 아닌 값으로 설정하여 추정 성능이 개선되는 것을 확인한다. 이 논문은 이동로봇의 위치추정을 위한 실용적인 UKF 방법을 구현하고 그 성능을 평가 하는 것을 주요 내용으로 한다.

• 한국음향학회지
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• 제41권4호
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• pp.410-418
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• 2022

터보 부호화 같은 반복 부호에서 채널 신뢰도 추정은 시변하는 수중 음향 채널에서 성능 향상을 위한 중요한 요소로서, 부정확한 채널 신뢰도 추정은 오히려 성능을 더욱 악화시킨다. 따라서 본 논문에서는 시변 수중 음향 채널에서 부호화율 1/3을 가지는 터보 부호화된 Frequency Shift Keying(FSK) 신호의 최적의 채널 신뢰도 추정 방식을 분석하였다. 추정(Estimation Bit Error Rate, E-BER) 알고리즘은 복호된 데이터를 재부호화시켜 수신된 신호와의 차이를 산정하는 방식이며, 채널 신뢰도의 변화에 따른 E-BER을 구하여 최적의 채널 신뢰도를 결정할 수 있다. 성능 분석을 위해 문경의 호수에서 거리 300 m ~ 500 m의 이동성 실험을 하였으며, 데이터를 복호하지 못하는 패킷에 대해 최적의 채널 신뢰도를 추정하여 적용한 결과, 모두 복호하였음을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.320-320
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• 2023

강우 데이터는 수문기상, 환경, 농업, 자연재해, 그리고 수자원 시스템 분야에서 가장 필수적인 기본 요소 중 하나이다. 또한 강우 데이터는 수문학적 분석에서 활용되는 필수 입력 자료 중 하나로 관측 데이터의 품질에 따라 수문 모형을 이용한 모의 결과물의 정확도가 결정된다고 할 수 있다. 따라서, 강우 관측소별로 강우 데이터의 품질을 어떻게 관리하느냐에 따라 수문 모형의 활용 범위 및 수자원 관리의 효율성이 결정될 수 있다. 강우의 시공간적 변동성은 수 많은 인자들과 직간접적으로 연계되어 있기 때문에 미계측 강우 자료에 대해 직접 관측이 아닌 수치 모형을 이용하여 강우의 발생과 강우량을 산정하는 것은 매우 복잡한 과제 중 하나이다. 현재 국내에서 운용되고 있는 강우 관측소의 경우에도 미계측 된 강우 데이터가 존재함으로써 강우 데이터의 활용에 제한이 생기는 경우가 있다. 따라서, 이러한 미계측 데이터의 추정 및 보완은 보다 효과적인 수재해 방지, 수자원 관리를 위한 필수 과제 중 하나이다. 일반적으로, 미계측 강우를 산정하기 위해서 Kriging, Thiessen, 등우선법, 그리고 역거리 관측법 등 다양한 수문학적 방법들이 적용되고 있다. 이러한 방법들은 산악효과나 강우 관측소의 분포 상태 등을 고려하지 못하기 때문에 측정하는 지역에 따라 강우 추정 오차가 커질 수 있다는 한계가 있다. 최근에는 데이터 관측 시스템과 빅데이터 기술의 발전과 활용 가능한 데이터의 양이 증가함에 따라 머신러닝을 활용한 사례가 증가하고 있다. 머신러닝은 데이터 사이의 관계를 기반으로 분류, 회귀, 그리고 예측 문제에 주로 사용되는 기법 중 하나이다. 따라서, 본 연구에서는 광주광역시 지역에 위치한 주요 강우 관측 지점들을 대상으로 미계측 된 시강우 데이터를 추정 및 복원하고자 한다. 여기서 데이터 추정 기술이란 미계측 강우의 발생 유무 및 강우량을 추정할 수 있는 기술을 의미한다. 이를 위해 대표적인 머신러닝 알고리즘인 인공신경망(Artificial Neural Network) 및 랜덤포레스트(Random Forest)를 적용하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제42권5호
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• pp.69-78
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• 2005

고차원 공간상의 벡터들 간의 유클리드 거리를 빠르게 계산하는 것은 멀티미디어 정보 검색을 위하여 매우 중요하다. 본 논문에서는 고차원 공간상의 두 벡터들 간의 유클리드 거리를 효과적으로 근사하는 방법을 제안한다. 이러한 근사를 위하여 두 벡터들의 놈(norm)을 사용하는 방법이 기존에 제안된 바 있다. 그러나 기존의 방법은 두 벡터간의 각도 성분을 무시하므로 근사 오차가 매우 커지는 문제점을 가진다. 본 연구에서 제안하는 방법은 기준 벡터라 부르는 별도의 벡터를 이용하여 추정된 두 벡터간의 각도 성분을 그들을 위한 유클리드 거리 근사에 사용한다. 이 결과, 각도 성분을 무시하는 기존의 방법과 비교하여 근사 오차를 크게 줄일 수 있다. 또한, 제안된 방법에 의한 근사 값은 유클리드 거리 보다 항상 작다는 것을 이론적으로 증명하였다. 이는 제안된 방법을 이용하여 멀티미디어 정보 검색을 수행할 때 착오 기각이 발생하지 않음을 의미하는 것이다. 다양한 실험에 의한 성능 평가를 통하여 제안하는 방법의 우수성을 규명한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권12A호
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• pp.1128-1135
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• 2010

실내 무선 측위를 위한 UWB (Ultra Wide Band) 무선 측위 시스템에서는 정확한 위치 정보를 추정하기 위해 거리 인지 정보를 사용한다. 거리 인지를 위해서는 TOA (Time of Arrival), TDOA (Time Difference of Arrival)와 같은 시간 정보를 기반으로 하는 기법을 사용하는 것이 일반적이며, 시간 정보를 측정하기 위해서는 흔히 클럭 정보를 사용하는데, 이 때 가장 기본적으로 고려해야할 요소가 클럭 동기를 맞추는 것과 클럭 오프셋에 의한 오차를 보상하는 것이다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 공통 클럭을 이용한 거리 인지 및 무선 측위 기술을 제안한다. 제안하는 무선 측위 기술의 성능 검증을 위하여 IEEE 802.15.4a TG에서 제시한 채널 환경에서 공통 클럭을 이용한 측위 시스템의 거리 인지 및 우선 측위 결과를 확인하기 위한 실험을 진행하였으며, 모의실험 결과를 통하여 클럭 오프셋에 영향을 받지 않는 우선 측위 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.35-43
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• 2013

생활 속에서 걷기(보행)와 같은 운동을 보다 효과적으로 할 수 있다면 비만과 같은 생활습관 질병과 체중을 관리하는데 도움이 된다. 일반적으로 소모 칼로리는 보행시 이동하는 거리를 기준으로 계산된다. 그러나 보행거리는 보폭과 걸음수로 측정될 수 있는데, 대부분의 운동량 측정 계에서는 평균보폭을 기준으로 삼아 측정하고 있어 각기 다른 개인의 신체적 특성과 보행특성을 제대로 반영하지 못하고 있다. 뿐만 아니라 보행속력에 따라서 보폭도 달라지기 때문에 보행속력을 고려하지 않는다면 보행거리가 길수록 오차가 점점 커져 잘못된 보행거리와 칼로리 소모량이 계산될 수밖에 없다. 이에 본 연구에서는 개인의 보행속력을 3단계로 분류하고 3축 가속도계로부터 측정된 x,y,z축 값으로 보행속력을 추정한 뒤 보폭을 자동으로 계산해 내는 개인별 자동보폭 측정기법을 고안하였다. 또한 측정기법의 유효성을 확인하기 위해 스마트 기기에서 애플리케이션을 개발하고, 이를 이용한 인식률 실험과 보행속력 분류 정확도 실험, 그리고 이동거리 측정실험을 통해서 그 효용성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.65-70
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• 2020

본 논문은 유전자가계족보 작성을 위해 인체세포의 Y염색체와 X염색체의 DNA에서 해프로코드로 부터 해프로 그룹의 해프로트리, 유전적거리 및 전통가계족보를 결합하고 계층구조화한다. 적용지역은 충청지방으로 부계의 Y-DNA는 O그룹에서 O3a∗ 및 O2b∗ 그룹의 빈도가 높고, 모계의 mtDNA는 L3그룹의 D∗와 M∗그룹의 빈도가 비교적 높다. 유전자 거리 산정은 니의 표준유전적거리법을 적용한다. 실험결과 0.1는 바로 직계가족, 0.1에서 0.8은 근친이며, 1.0 이상은 친족으로 추정하기 어렵다. DNA의 해프로그룹과 해프로트리에 의해 STR은 친족 확인에 적합하고 SNP는 개인유전적식별이 정확하므로 한국전통 족보는 3가지 인수를 추가하므로 더 과학적인 계층화가 구현된다.

• 방송공학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.614-623
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• 2011

본 논문에서는 방송용 증강현실 시스템을 위한 실시간 카메라 추적 알고리듬을 제안한다. SURF(speeded up robust features) 알고리듬을 이용하여 추적을 초기화하며, 안정적인 실시간 카메라 추적을 위해 다층(multi-scale) 구조를 사용한다. 미리 알려져 있지 않고 시간에 따라 변하는 조명 환경에서의 특징 추적을 위해 정규상호상관도(normalized cross correlation, NCC)를 사용한다. 방송제작에는 줌 렌즈를 장착한 카메라가 사용되기 때문에 카메라의 초점거리를 온라인으로 추정할 필요가 있다. 카메라의 회전과 이동으로 이루어진 외부 포즈(pose) 변수와 함께 내부 변수인 초점거리를 목적함수에 포함시켜 함께 최적화한다. 실험결과는 제안한 온라인 카메라 보정 기법에 의해 카메라의 초점거리가 정확히 구해지는 것을 보여준다.