• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (중)
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• pp.623-626
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• 2003

본 연구에서는 고정점 알고리즘의 독립성분분석과 원신호의 시간적 상관성을 고려한 견실 알고리즘의 독립성분분석을 혼합한 조합형 독립성분분석에 의한 혼합영상의 분리를 제안하였다. 여기서 고정점 알고리즘은 뉴우턴법의 경신규칙을 이용함으로써 빠른 분리속도와 우수한 분리성능을 가지며, 견실 알고리즘은 2차적 통계성의 일괄처리 알고리즘으로 시간적 상관성 및 낮은 kurtosis를 가진 영상분리에 효과적이다. 이들 기법들을 $512{\times}512$ 픽셀의 4개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 흔합영상의 분리에 적용한 결과, 우수한 분리성능과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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• pp.320-324
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• 2002

본 연구에서는 모멘트와 뉴우턴법 및 모멘트와 할선법에 각각 기초한 고정점 알고리즘의 신경망 기반 독립성분분석 기법을 제안하였다. 여기서 뉴우턴법과 할선법은 각각 엔트로피에 기초한 목적함수의 근을 구하는 근사화 방법으로 빠른 경신을 위함이고, 모멘트는 근사화에 의한 역혼합행렬의 경신과정에서 발생하는 발진을 줄여 좀 더 빠른 학습을 위함이다. 제안된 기법을 256×256 픽셀(pixel)의 8개 지문영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 영상들을 각각 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 모멘트와 할선법에 기초한 알고리즘이 모멘트와 뉴우턴에 기초한 알고리즘보다 우수한 분리성능과 빠른 학습속도가 있음을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.254-256
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• 2012

본 논문에서는 MPEG-D 오디오 서브그룹에서 진행 중인 Unified Speech and Audio Coding (USAC) 표준의 Linear Prediction Domain (LPD) 복호화기 모듈을 고정소수점 알고리즘으로 제안한다. USAC 부호화기는 두 개의 최신 음성-오디오 부호화기가 융합된 형태로, 음성 및 오디오 신호에 대하여 우수한 성능을 갖는 부호화기이다. USAC의 표준 완료와 본격적인 서비스화에 앞서서 USAC LPD 복호화기의 구조적인 특성을 분석하고, Digital Signal Processor (DSP)구현을 위한 LPD 복호화기의 고정소수점 알고리즘을 구축하는 동시에 모듈의 복잡도를 측정하고자 한다. 또한 고정소수점 알고리즘으로 구현된 LPD 복호화기와 기존의 부동소수점 복호화기의 성능을 비교하고, LPD 복호화기의 두 가지 부호화 모드에 따른 복잡도 이슈를 다루도록 한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권1호
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• pp.95-103
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• 2009

본 논문에서는 WCDMA RF 중계기 시스템에서 송신안테나에서 전송 증폭된 중계신호가 수신안테나로 귀환되는 현상을 제거하고자 고정 소수점 연산의 ICS 알고리즘을 이용하여 중계기의 성능을 향상시킨다. 귀환 신호의 제거를 위한 LMS 기반의 ICS 알고리즘은 고속 DSP 프로세서나 대용량 FPGA를 사용하며, 이때 부동 소수점 연산을 위한 처리장치는 가격이 고가인 단점이 있다. 본 논문에서는 고정 소수점 연산 프로세서를 사용하여 ICS 알고리즘을 구현할 수 있도록 고정 소수점 연산용 ICS 알고리즘을 개발하고, 알고리즘의 성능검증을 위하여 부동 소수점 연산을 사용한 경우와 비교 시뮬레이션을 수행한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권7호
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• pp.813-820
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• 2004

본 논문에서는 할선법에 기초한 고정점 알고리즘의 ICA를 이용하여 기하학적 변형에 강건한 디지털 영상의 워터마킹을 제안하였다. 석기서 할선법의 고정점 알고리즘은 빠르면서도 개선된 추출성능을 얻기 위함이고, ICA의 이용은 검출 및 추출 과정에서 워터마크의 위치나 크기 등과 원본 및 키 영상에 대한 사전 지식의 요구를 없애기 위함이다. 제안된 기법을 $256{\times}25$ 픽셀의 원 영상(레나), 키 영상, 그리고 문자 워터마크 및 가우스잡음 워터마크에 각각 적용한 결과, 뉴우턴법의 고정점 알고리즘 ICA 워터마킹보다 빠른 추출시간과 개선된 추출성능이 있음을 확인하였다. 또한 제안된 할선법의 고정점 알고리즘 ICA에 의한 워터마킹은 크기와 회전 및 자름과 같은 기하학적 변형에 견고한 성능이 있음을 확인하였다. 특히 영상들 상호 간에 상관성이 적은 가우스잡음 워터마크가 문자 워터마크에 비해 우수한 추출성능이 있음도 확인하였다. 한편 워터마크의 검출 및 추출과정에 원본 영상들에 대한 사전지식도 요구되지 않았다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.525-530
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• 2006

본 논문에서는 고정점 알고리즘의 독립성분분석과 적응분할의 상호정보 추정을 조합한 입력변수선택 기법을 제안하였다. 여기서 고정점 알고리즘의 독립성분분석은 할선법에 기반을 둔 방법으로 입력변수 간의 독립성을 빠르게 찾기 위함이고, 적응분할의 상호정보 추정은 입력변수의 확률밀도함수 계산에서 동일한 량의 샘플분할을 가능하게 하여 변수상호간의 종속성을 좀 더 정확하게 구하기 위함이다. 제안된 기법을 인위적으로 제시된 각 500개의 샘플을 가지는 7개의 신호와 특정지역을 대상으로 측정된 각 55개의 샘플을 가진 24개의 환경오염신호를 대상으로 실험한 결과, 빠르고 정확한 변수의 선택이 이루어짐을 확인하였다. 또한 할선법의 고정점 알고리즘 독립성분분석을 수행하지 않을 때와 정규분할의 상호정보 추정 때보다 각각 우수한 선택성능이 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (중)
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• pp.875-878
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• 2003

본 연구에서는 할선법과 모멘트의 고정점 알고리즘 독립성분분석을 이용하여 흔합영상을 분리하는 기법을 제안하였다. 여기서 할선법은 독립성분 상호간의 정보를 최소화하기 위한 목적함수의 최적화 과정에서 요구되는 1차 미분에 따른 계산을 간략화하기 위함이고, 모멘트는 최적화 과정에서 발생하는 발진을 억제하여 보다 빠른 학습을 위함이다. 제안된 기법을 $512{\times}512$의 픽셀을 가지는 8개의 영상을 대상으로 임의의 흔합행렬에 따라 발생되는 흔합영상의 분리에 적용한 결과, 할선법에 기초한 고정점 알고리즘보다 우수한 분리률과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.587-590
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• 2004

본 논문에서는 고정점 알고리즘의 독립성분분석을 이용한 얼굴인식을 제안하였다. 여기서 고정점 알고리즘은 뉴우턴법에 기초한 것으로 빠른 인식을 위함이고, 독립성분분석의 이용은 통계적으로 독립인 기저영상을 효과적으로 추출하기 위함이다. 제안된 기법을 Yale 얼굴영상 데이터베이스로부터 선택된 20개의 $320{\ast}243$ 픽셀의 영상을 대상으로 시뮬레이션한 결과, 주요성분의 개수에 따른 압축성능과 city-block, Euclidian, 그리고 negative angie의 거리척도에 따른 분류에서 우수한 인식성능이 있음을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제45권6호
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• pp.49-59
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• 2008

본 논문에서는 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘을 임베디드 환경에서 실시간으로 처리하기 위해 가장 연산량이 많은 특징점 위치 결정 단계를 고정 소수점 모델로 설계 및 분석하고 그에 근거한 하드웨어 구조를 제안한다. SIFT 알고리즘은 객체의 꼭지점이나 모서리와 같이 색상 성분의 차가 심한 구역에서 얻어진 특징점 주위 픽셀의 벡터성분을 추출하는 알고리즘으로, 현재 얼굴인식, 3차원 객체 인식, 파노라마, 3차원 영상 복원 작업의 핵심 알고리즘으로 연구 되고 있다. 본 알고리즘에 대한 최적의 하드웨어 구현을 위해 특징점 위치(Keypoint Localization)와 방향(Orient Assignment)에 대한 정확도, 오차율을 사용하여 고정 소수점 모델에서 각 중요 변수들의 비트 크기를 결정 한다. 얻어진 고정 소수점 모델은 원래의 부동 소수점 모델과 비교했을 때 정확도 93.57%, 오차율 2.72%의 결과를 보이며, 고정 소수점 모델은 부동 소수점 모델과 비교하여 제거된 특징점의 대부분이 두 영상에서 추출된 특징점 끼리의 매칭과정에서 불필요한 객체의 모서리 영역에 몰려있음을 확인했다. 고정 소수점 모델링 결과 ARM 400MHz 환경에서 약 3시간, Pentium Core2Duo 2.13GHz 환경에서 약 15초의 연산시간을 갖는 부동 소수점 모델이 동일한 환경에서 약 1시간과 10초의 연산시간을 가지며, 최적화된 고정 소수점 모델을 하드웨어로 구현 시 $10{\sim}15\;frame/sec$의 성능을 보일 것으로 예상한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제44권1호
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• pp.102-112
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• 2007

본 논문에서는 얼굴 인식 알고리즘을 하드웨어로 설계하여 임베디드 시스템에 적용하기 위해 고정 소수점 모델을 구성하고 그에 근거한 하드웨어 구조를 제안하였다. 얼굴 인식 알고리즘은 학습된 데이터를 사용하여 입력 영상에서 얼굴을 검출하고 검출된 얼굴 영상에서 두 눈을 찾아 얼굴 검증 단계를 거치며, 얼굴 검증단계에서 얻어진 두 눈의 위치를 이용하여 얼굴 인식 단계에서 필요한 얼굴 특징 벡터를 연산하고 저장 또는 비교를 통하여 얼굴 인식을 수행한다. 부동 소수점 모델과 고정 소수점 모델의 유사성은 부동 소수점 모델에서 검출된 영상을 고정 소수점 모델에서 수행하여 비교하였으며 성능이 0.2% 오차 범위 안에서 일치하는 고정 소수점 모델을 구성하였다.