• Journal of IKEEE
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• v.11 no.4
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• pp.137-144
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• 2007

Fire Control System(FCS) errors can be classified as hardware errors and software errors, and one of the software errors is from target tracking filter which estimates target's location, velocity, acceleration, and so on. It affects function of ballistic calculation equipment significantly. For gun to form predicted hitting point accurately and enhance hitting rate, we need status information of target's future location. Target tracking filter algorithms consist of Single Singer Model, Fixed Gain filter algorithm, IMM, PBIMM and so on. This paper will design IMM tracking filer, which is going to be! applied to domestic warship. Target tracking filter using CV model, Song model and CRT model for IMM tracking filter is made, and tracking ability is analyzed through Monte-Carlo simulation.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2017.07a
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• pp.272-273
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• 2017

계통연계 인버터 시스템은 기존 L 필터보다 낮은 THD를 가지며 저가격의 작은 부피로도 효율적으로 고조파를 저감할 수 있는 LCL 필터를 많이 사용하고 있다. LCL 필터를 가지는 계통연계 인버터의 제어를 위해서는 PI 제어기가 사용되고 있으며 일반적으로 다수의 PI 제어기가 사용되고 있어 많은 제어기 이득을 동시에 설계해야 하는 한계를 지닌다. 본 논문에서는 LCL 필터를 갖는 3상 계통연계 인버터의 상태공간 모델을 이용하여 상태공간에서의 상태 궤환 제어기의 설계기법을 제시한다. 상태 궤환 제어기를 적용함으로서 다수의 PI 제어기 이득을 설계하는 번거로움을 줄일 수 있으며 체계적인 과정으로 제어기가 설계될 수 있다. 제안된 기법의 타당성과 성능이 PSIM 시뮬레이션을 통하여 입증된다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2525-2527
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• 2003

최근 P2P 모델을 기반으로 한 애플리케이션의 등장으로 다양한 자원을 효율적으로 이용할 수 있게 되었다. P2P에서는 여러 대의 클라이언트를 상호 긴밀하게 연결함으로써 한 대의 서버에 다수의 클라이언트를 연결했을 때 보다 확실한 네트워크의 효과를 기대할 수 있다. 그러나, 기존의 P2P 모델의 경우, 다수의 피어가 네트워크에 참여하여 방대한 양의 자원을 공유할 경우, 원하는 자원을 검색하는데 많은 시간이 소요되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 자원 검색의 비효율적인 문제를 해결하고자 협력 필터링 알고리즘을 이용해 P2P 파일 추천 시스템을 제안하고자 한다. 제안한 P2P 시스템은 피어(Peer)들을 유사한 패턴을 갖는 가상 그룹으로 형성해, 그룹 내에서 유용한 자원들을 검색 없이 공유할 수 있도록 하였으며, 자원의 선호도를 기반으로 요청한 자원 외에 추천 시스템을 통해 선호하는 자원을 예측해 제공할 수 있도록 하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.30 no.2C
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• pp.41-48
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• 2005

In this paper, we present a low complexity modified Gaussian model based pre-processing filter to improve the performance of H.264 compressed video. Video sequence captured by general imaging system represents the degraded version due to the additive noise which decreases coding efficiency and results in unpleasant coding artifacts due to higher frequency components. By incorporating local statistics and quantization parameter into filtering process, the spurious noise is significantly attenuated and coding efficiency is improved for given quantization step size. In addition, in order to reduce the complexity of the pre-processing filter, the simplified local statistics and quantization parameter are introduced. The simulation results show the capability of the proposed algorithm.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2013.10a
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• pp.64-69
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• 2013

스마트폰의 대중화로 인하여 앱 마켓 시장이 급속도로 성장하였다. 이로 인하여 하루에도 수십개의 새로운 앱들이 출시되고 있다. 이러한 앱 마켓 시장의 급격한 성장으로 인해 사용자들은 자신이 흥미를 가질만한 앱들을 선택하는데 큰 어려움을 겪고 있어 앱 추천 방법에 대한 연구에 많은 관심이 집중되고 있다. 기존 연구에서 협력 필터링 기반의 추천 방법들을 제안하였으나 이는 콜드 스타트 문제를 지니고 있다. 이와는 달리 컨텐츠 기반 필터링 방식은 콜드 스타트 문제를 효율적으로 해소할 수 있는 방법이지만 앱설명에는 광고, 공지사항등 실질적으로 앱의 특징과는 무관한 노이즈들이 다수 존재하고 이들은 앱 사이의 유사관계를 파악하는데 방해가 된다. 본 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위하여 앱 설명에서 노이즈에 해당하는 설명들을 자동으로 제거할 수 있는 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 모바일 앱 설명을 구성하고 있는 각 문단을 LDA로 학습된 토픽들의 비율로 나타내고 이들을 분류문제에서 우수한 성능을 보이는 SVM을 이용하여 분류한다. 실험 결과에 따르면 본 논문에서 제안한 방법은 기존에 문서 분류에 많이 사용되는 Bag-of-Word 표현법에 기반한 문서 표현 방식보다 더 나은 분류 성능을 보였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.7 no.3
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• pp.388-398
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• 2004

This paper focuses on the reduction method of message traffic occurred when multiple participants collaborate in the distributed virtual environment. It is referred to as filtering method of update message to minimize data traffic exchanged in the virtual environment, and it is the essential process to improve the scalability of the virtual environment. Spatial partitioning method, a popular filtering technique, divides the whole environment into smaller sub-parts in order to make it small the regions to be maintained consistently. However, it is less flexible and adaptable because the information of area of interest must be configured before simulation. In this paper, the concept of dynamic area of interest is proposed, which is highly adaptable by applying dynamic environmental elements to AOI management. It uses multiple layering and multiple consistency algorithms for dynamic management, and makes it possible to consume system resource efficiently. For performance evaluation, experiments are performed with virtual avatars, measuring message traffic. Finally, the proposed model could be applied to the AOI management systems which accommodate massive users like MMORPG, or virtual communities.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.27 no.3
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• pp.317-325
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• 2016

This paper describes the technique for Radar Particle filter for TBD(Track Before Detect) processing. TBD technique is applied when target is difficult to detect due to low signal-to-noise ratio caused by strong clutter environments, small RCS targets and stealth targets. Particle filter is suitable for a recursive TBD algorithm and has improved estimation accuracy than Kalman filter. In this paper, we will present a new method of calculating particle weight, when observation values(including strong clutter) are received at the same time. Estimation error performance of the particle filter algorithm is analyzed by using the virtual radar observation scenario.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.2-4
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• 2020

최근 데이터 분석을 위한 연구 환경은 고성능 컴퓨팅자원, 대용량 스토리지, 초고속 네트워크 시스템등 IT 기술이 융합된 사이버 인프라 연구 환경을 기반으로 하고 있다. 또한, 실험의 규모가 커지면서 다수의 연구자들이 협업을 통해 공동의 연구결과를 도출하는 집단연구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 연구자들이 대용량 실험데이터를 공유·분석할 수 있는 효율적인 스토리지 작업 공간 모델을 제안한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.20 no.8
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• pp.1537-1545
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• 2016

In real time video sequence, object segmentation and tracking method are actively applied in various application tasks, such as surveillance system, mobile robots, augmented reality. This paper propose a robust object tracking method. The background models are constructed by learning the initial part of each video sequences. After that, the moving objects are detected via object segmentation by using background subtraction method. The region of detected objects are continuously tracked by using the HSV color histogram with particle filter. The proposed segmentation method is superior to average background model in term of moving object detection. In addition, the proposed tracking method provide a continuous tracking result even in the case that multiple objects are existed with similar color, and severe occlusion are occurred with multiple objects. The experiment results provided with 85.9 % of average object overlapping rate and 96.3% of average object tracking rate using two video sequences.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.22 no.7
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• pp.573-578
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• 2003

Recently, speaker localizing estimation technique has been rising in teleconference systems. In this paper, it was described to be able to enhance the speech quality through microphone array, and received the only signal of speaker. Unfortunately, as it using estimated the signal in advance, it is not matched in a real acoustic environment so it has poor performance. In this paper is proposed for Adaptive Matched Filter Microphone Array that estimated acoustic room environment from the received the signal and study of the efficiency through simulations.