• Proceedings of the Korean Society Of Semiconductor Equipment Technology
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• 2003.12a
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• pp.50-53
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• 2003

본 연구에서는 AD 변환기, QEP(Quadrature Encoder Pulse Circuit)등 모터 제어에 필요한 주변 소자의 디지털 제어를 통해서 AC 서보 모터의 벡터 제어를[3] 구현하고 시간 지연에 의한 노이즈를 최소화하기 위해 저 전압형 DSP인 TMP320F2812를 이용하였다. TMP320F2812는 MOS 타입으로 8 depth pipeline을 가진 Harvard bus 를 채택해서 최대 150MIPS의 고속 처리 능력을 갖고 있으며 12 비트의 AD 변환기 QEP 회로와 공간 전압 벡터 PWM을 발생시킬 수 있는 기능을 가진 모터 제어용 원칩 DSP이다 모터 제어에 필요한 주변 회로들을 내장한 DSP는 하드웨어적인 구성을 간소화시키고 이로 인한 비용 절감을 얻을 수 있다. 간단한 구조로 고속 연산을 하기 위해 TMP320F2812는 고정 소수점 연산 처리 방식[6]을 사용하게 되었다. 고정 소수점 연산 처리로 인한 오차는 각 변수에 대한 스케일링을 통해 유효 자리를 확보 하는 방법을 사용하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.343-345
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• 2006

본 논문에서는 ASM(Active Shape Model)과 상태 기반 모델을 사용하여 동영상으로부터 얼굴 표정을 인식하는 방법을 제안한다. ASM을 이용하여 하나의 입력영상에 대한 얼굴요소 특징점들을 정합하고 그 과정에서 생성되는 모양 파라미터 벡터를 추출한다. 동영상에 대해 추출되는 모양 파라미터 벡터 집합을 세 가지상태 중 한 가지를 가지는 상태 벡터로 변환하고 분류기를 통해 얼굴의 표정을 인식한다. 분류단계에서는 분류성능을 높이기 위해 새로운 개체 기반 학습 방법을 제안한다. 실험에서는 새로이 제안한 개체 기반 학습 방법이 KNN 분류기보다 더 좋은 인식률을 나타내는 것을 보인다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2001.07a
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• pp.560-564
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• 2001

본 연구에서는 3상 능동 직렬형 전압 보상기의 제어 알고리즘으로 공간 벡터 검출법(3-D SV)을 제안하고 있다. 제안된 3차원 공간 벡터법은 종전의 순시전력이론에 의한 방법에 비해 보상 기준치 연산과정을 간략화 할 수 있고 좌표변환이 필요치 않다. 제안된 알고리즘은 전원전압의 순간적인 sag가 발생되더라도 비선형 부하에 인가되는 전압은 일정한 정현파로 제어 가능하며 동시에 전원전류의 고조파와 기본파 무효전류도 보상 가능하다. 정상상태와 과도상태에서 전력전자전용 시뮬레이터인 PSIM에 의해 제안된 이론의 타당성을 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.05a
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• pp.592-595
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• 2009

We propose an automatic spam mail classifier for e-mail data using Support Vector Machines (SVM). We use a lexical form of a word and its part of speech (POS) tags as features. We select useful features with ${\chi}^2$ statistics and represent each feature using text frequency (TF) and inversed document frequency (IDF) values for each feature. After training SVM with the features, SVM classifies each email as spam mail or not. In experiment, we acquired 82.7% of accuracy with e-mail data collected from a web mail system.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.187-189
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• 2020

본 논문에서는 포인트 클라우드 정합 성능 향상을 위해 기하적 복잡도가 낮은 정점들의 영향을 최소화하는 포인트 클라우드 리샘플링 방법을 제안한다. 3 차원 특징 기술자(3D feature descriptor)를 기반으로 하는 포인트 클라우드 정합은 정점 법선 벡터의 변화량을 특징으로 사용한다. 따라서 강건한 특징은 대부분 정점 법선 벡터의 변화량이 큰 영역에서 추출된다. 반면에 정점 법선 벡터의 변화량이 거의 없는 평면 영역은 정합 수행 시에 이상점(outlier)으로 작용할 수 있으므로 해당 정점들이 정합 과정에 미치는 영향을 최소화해야 한다. 제안하는 방법은 모델 포인트 클라우드의 기하적 복잡도를 고려한 리샘플링을 통해 전체 정점의 수 대비 복잡도가 낮은 정점들의 비율을 낮추어 이상점이 정합 과정에 미치는 영향을 최소화하고 정합 성능을 향상시켰다.

• The Magazine of the IEIE
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• v.15 no.2
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• pp.6-12
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• 1988

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.3 no.1
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• pp.167-180
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• 1996

In the scalar processing oriented machine scalar operations must be performed for the vector processing as many as the number of vector components. So called a vector processing mechanism by the von Neumann operational principle. Accessing vector data hasto beperformed by theevery pointing ofthe instruction or by the address calculation of the ALU, because there is only a program counter(PC) for the sequential counting of the instructions as a memory accessing device. It should be here proposed that an access unit dimensionally to address components has to be designed for the compensation of the organizational hardware defect of the conventional concept. The necessity for the vector structuring has to be implemented in the instruction set and be performed in the mid of the accessing data memory overlapped externally to the data processing unit at the same time.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.2 no.1
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• pp.54-62
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• 1999

Vectorizing for input processing of map is the most time and cost consuming task, and the quality of vector data depends on that processing result. Therefore, it is an important task to develop a good vectorizing system in the GIS. Thinning algorithm is the most important technology for deciding the quality of vector data in the vectorizing system. In this paper, as a suitable algorithm for map vectorizing we considered several algorithms that preserve topological and geometric characteristics, and have no distortion of the contour line. As a results, we implemented WPTA4 and well known thinning algorithm, and compared WPTA4 execution results with the others.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.30 no.8
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• pp.461-467
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• 2011

Accurate classification of input signals is the key prerequisite for variable bit-rate coding, which has been introduced in order to effectively utilize limited communication bandwidth. Especially, recent surge of multimedia services elevate the importance of speech/music classification. Among many speech/music classifier, the ones based on support vector machine (SVM) have a strong selling point, high classification accuracy, but their computational complexity and memory requirement hinder their way into actual implementations. Therefore, techniques that reduce the computational complexity and the memory requirement is inevitable, particularly for embedded systems. We first analyze implementation of an SVM-based classifier on embedded systems in terms of execution time and energy consumption, and then propose two techniques that alleviate the implementation requirements: One is a technique that removes support vectors that have insignificant contribution to the final classification, and the other is to skip processing some of input signals by virtue of strong correlations in speech/music frames. These are post-processing techniques that can work with any other optimization techniques applied during the training phase of SVM. With experiments, we validate the proposed algorithms from the perspectives of classification accuracy, execution time, and energy consumption.

• Journal of IKEEE
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• v.5 no.2 s.9
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• pp.190-200
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• 2001

This paper is addressed to welding defect feature vector selection and implementation method of welding defect classifier using fuzzy techniques. We compare IAV, zero-crossing number as time domain analysis, power spectrum coefficient as frequency domain, histogram as both domain for welding defect feature selection. We choose histogram as feature vector by graph analysis and find out that maximum frequent occurrence number and section of corresponding signal scale in relative histogram show obvious difference between normal welding and voiding with penetration depth defect. We implement a fuzzy welding defect classifier using these feature vector, test it to verify its effectiveness for 695 welding data frame which consist of 4000 sampled data. As result of test, correct classification rate is 92.96%. Lab experimental results show a effectiveness of fuzzy welding defect classifier using relative histogram for practical Laser welding monitoring system in industry.