• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2004년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.191-196
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• 2004

This study proposed the analysis of mass position detection and modified stiffness due to the change of the mass and stiffness of structure by using the original and modified dynamic characteristics. The method is applied to examples of a cantilever and 3 degree of freedom by modifying the mass. The predicted detection of mass positions and magnitudes are in good agrement with these from the structural reanalysis using the modified mass.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.32-35
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• 2003

공간-시간 블록 부호(STBC)는 다중안테나 시스템에서 기존 기술에 비해서 부가적인 대역폭 필요 없이 부호화 이득을 얻을 수 있다. STBC의 우수한 디자인 조건은 다이버시티 이득 관점에서는 신호 행렬들의 차가 완전 계수(Full-Rank)를 가져야 하고 코딩 이득의 관점에서는 신호 행렬들의 차의 determinant 값이 최소값을 가져야 한다. 본 논문에서는 STBC가 Full Rank 와 non-Full Rank 때 성능에 관하여 실험하였다. 시스템모델에 관하여 간략한 설명과 이 실험결과에 관하여 논의하였다. 본 논문의 실험 결과는 전송안테나와 수신안테나가 각각 4개씩, BPSK, QPSK, 8PSK 변조(modulation)을 사용하여 실험결과를 얻었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.167-171
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• 2012

본 논문에서는 의용영상의 병소부위 특징을 추출하는 알고리즘을 제시하였다. 특징 추출을 위해 위장영상을 입력하여 DCT계수 행렬을 구하였다. DCT계수 행렬은 저주파 영역으로 에너지가 집중되기 때문에 저주파 영역에서 128개의 특징 파라미터를 추출하였다. 추출된 특징 파라미터를 이용하여 질환영상과 정상영상을 비교하여 그래프로 나타내었다. 특징 파라미터는 PACS의 차등압축과 CAD를 위한 입력 파라미터로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.802-804
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• 2003

본 논문에서는 저작권 보호를 위하여 하다마드 변환을 이용한 워터마킹 기법을 제안한다. 하다마드 변환은 간단한 행렬값으로 사용할 수 있고. 고속변환이 가능하여 영상적용에 용이한 변환이다. 제안한 알고리즘은 원 영상을 8$\times$8의 크기를 갖는 블록으로 나누어서 H$_3$행렬값을 사용하여 하다마드 변환을 한 후, LSB값과 워터마크의 계수간을 XOR하여 워터마크를 삽입한다. 워터마크 추출은 워터마크 삽입 영상의 하다마드 변환 계수값과 원영상을 XOR하여 추출한다. 실험결과 압축이나 이미지 영상처리 공격에 대해서 강인하게 워터마크가 추출되었고, 추출된 워터아크의 왜곡정도가 양호하여 시각적으로 인지가 가능하였다.

• 한국음향학회지
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• 제20권7호
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• pp.94-100
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• 2001

적응 정합장처리에서 어레이의 센서 수보다 부족한 신호단편 수로 표본 공분산행렬을 구성할 경우 행렬 계수의 부족으로 행렬의 역변환에 문제가 발생된다. 이를 해결하기 위해 표본 공분산행렬의 대각성분에 일정한 값을 더하거나 고유분해와 같은 기법을 사용하나, 그 결과로 프로세서 출력에서는 바이어스가 발생된다. 본 논문은 고정음원에서 신호단편의 수에 따른 적응 프로세서 출력의 바이어스와 음원 위치 추정 결과를 고찰하기 위해 표본 공분산행렬의 대각성분에 일정한 값을 첨가하는 방법으로 최소분산 기법을 사용하여 수치실험과 실측 자료를 분석하였다. 그 결과 센서 수보다 많은 신호단편을 사용하는 것이 바이어스가 적으며, 음원 위치 추정에서도 좋은 성능을 보였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권3호
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• pp.487-494
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• 2012

본 논문은 고정효과모형의 모수추정과 관련된 추정가능함수를 다루고 있다. 고정효과모형에서 추정가능한 모수들의 함수를 구하기 위한 방법으로 가우스-조르단 방법을 이용하고 있다. 이 방법으로 구해진 추정가능함수의 일반형을 이용하여 추정가능함수들의 한 기저집합을 구성하는 문제를 다루고 있다. 또한, 추정가능함수들로 구성된 한 기저집합을 모수벡터로 갖는 모형은 완전계수의 열행렬을 모형행렬로 갖는 모형으로 효과모형과 동치인 모형임을 보여주고 있다. 두 모형에서의 사영행렬들은 동일공간으로의 사영을 나타내므로 총변동량은 변함이 없으나 사영행렬에 따른 자유도 1인 고유벡터로의 변동량은 달라질 수 있음을 논의하고 있다.

• 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.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권6C호
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• pp.751-762
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• 2004

본 논문에서는 삼각 셀을 이용하여 2$^n$개의 서로 다른 극수를 갖는 새로운 GRM 계수의 생성 기법을 제안한다. 기존의 GRM 계수 생성방법으로는 주어진 RM제수를 변환행렬과 연산하는 Green 등의 방법과 기본 전달행렬들을 만복 적용하여 다른 극수들을 구하는 Besslich 등의 방법이 대표적이다. 본 논문에서 효율적인 GRM 계수의 생성을 위하여 삼각 셀을 정의하였고, 삼각 셀의 첫 행에 2n개의 주어진 RM계수를 나열한 후 고정된 수식에 의해 하위 열에 순차적 모듈로 합을 행하는 병렬형 방법이다. 제안한 연산 기법의 효율성을 예증하기 위해 기존의 기법들과 비교하였고, 비교결과 n개의 입력 변수에서 모든 극수의 GRM 계수들을 구하는데 같은 시스템 복잡도 (log 2$^n$) $T_{X}$에 대하여 Besslich 등의 기법은 2$^n$$^{-1}$／${\times}$(2$^n$-1)개의 2입력 Ex-OR가 필요한 반면에 본 논문에서 제안한 기법은 2${\times}$(n-1변수의 Ex-OR 개수) + 3$^n$$^{-1}$ 개의 2입력 Ex-OR만을 필요로 한다.다..

• 전자공학회논문지
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• 제53권4호
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• pp.106-114
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• 2016

본 논문에서는 VP9 디코더에 대한 행렬 기반의 정수형 역변환 구조를 제안한다. 제안하는 구조는 DCT(Discreste Cosine Transform), ADST(Asymmetric Discrete Sine Transform) 그리고 WHT(Walsh-Hadamard Transform)에 대한 알고리즘을 공유하며 버터플라이구조보다 하드웨어 리소스를 줄이고 제어하기 쉬운 하드웨어 구조이다. VP9 구글 모델 내 정수형 역변환은 버터플라이구조 기반의 정수형 역변환 구조를 가진다. 일반적인 버터플라이구조와는 달리 구글모델 내 정수형 역변환은 각 단계마다 라운드 쉬프트 연산기를 가지며, 비대칭 구조의 사인 변환을 포함한다. 따라서 제안하는 구조는 모든 역변환 모드에 대해 행렬계수 값을 근사하고, 이 계수 값을 이용하여 행렬연산 방식을 사용한다. 본 논문의 기술을 사용하면 역변환 알고리즘에 대한 모드별 동작 공유 및 버터플라이구조에 비해 곱셈기 수를 2배가량 감소시킬 수 있다. 그래서 하드웨어 리소스를 효율적으로 관리가 가능해진다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.125-131
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• 2021

최근 CNN(Convolutional Neural Network)은 영상 분류, 객체 인식, 화질 개선 등 다양한 비전 분야에서 우수한 성능을 보여주고 있다. 그러나 많은 메모리와 계산량이 요구되어 모바일 또는 IoT(Internet of Things) 장치와 같은 저전력 디바이스에 적용하기에는 제한이 따른다. 이에, CNN 모델의 임무 성능을 유지하면서 네트워크 모델을 압축하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 행렬 분해 기술인 저계수 행렬 근사(Low-rank approximation)와 CP(Canonical Polyadic) 분해 기법을 결합한 CNN 모델 압축 기법을 제안한다. 제안기법은 하나의 행렬 분해 기법만을 적용하는 기존의 기법과 달리 CNN의 계층 유형에 따라 두 가지 분해 기법을 선택적으로 적용하여 압축 성능을 높인다. 제안기법의 성능 검증을 위하여 영상 분류 CNN 모델인 VGG-16, ResNet50, 그리고 MobileNetV2 모델을 압축하였고, 계층 유형에 따라 두 가지의 분해 기법을 선택적으로 적용함으로써 저계수 행렬 근사 기법만 적용한 경우 보다 1.5 ~ 12.1 배의 동일한 압축률에서 분류 성능이 향상됨을 확인하였다.