• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.471-479
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• 2018

최근 안드로이드, iOS 등의 셋톱박스 기반의 스마트 TV에 대한 보급에 따라 제스처로 TV를 컨트롤 할 수 있는 새로운 접근을 제안한다. 본 논문에서는 모노 카메라 센서를 이용한 AdaBoost 기반 제스처 인식에 관한 알고리즘을 제안한다. 우선, 신체 좌표 추출을 위해 가우시안 배경 제거 및 Camshift 기반 자세 추적 및 추정 알고리즘을 사용한다. AdaBoost 학습 모델을 신체 정규화된 광역 및 지역 특징 벡터의 집합을 특징 패턴으로 하여, 속도가 다른 동작들을 인식할 수 있도록 하였다. 또한 속도가 다른 다양한 제스처를 인식하기 위해 다중 AdaBoost 알고리즘을 적용하였다. CART 알고리즘을 이용하여 성공적인 중요 특징 벡터를 확인하고 중요도가 낮은 특징벡터를 제거하는 방식을 적용하면서 분류 성공률이 높은 최적의 특징 벡터를 탐색하였다. 그 결과 24개의 주성분 특징 벡터를 찾았으며, 기존 알고리즘에 비해 낮은 오분류율(3.73%)과 높은 인식률(95.17%)을 지닌 특징 벡터 및 분류기를 설계하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.1025-1030
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• 2018

제안하는 4차 델타-시그마 변조기는 1개의 연산증폭기를 시분할 기법을 이용하여 4차 델타시그마 변조기를 구현한 구조를 이용하여 설계하였다. KT/C 잡음의 영향을 줄이기 위하여 첫 번째와 두 번째로 재사용하는 적분기의 적분 커패시터 사이즈를 크게 설계하였으며, 세 번째와 네 번째로 재사용하는 적분기의 적분 커패시터 사이즈는 작게 설계하였다. 다른 커패시터 용량을 한 개의 연산증폭기가 로드하기 때문에 안정도 문제를 해결하기 위하여 연산증폭기 단을 가변 하는 방법을 이용하였다. 전력을 절감하기 위하여, 1단으로 연산증폭기가 동작할 때 사용되고 있지 않는 2단을 구성하고 있는 CS증폭기와, 그 출력단에 붙어있는 연속모드 공통모드피드백회로 의 전류원을 차단하는 방법을 이용함으로써, 아이디어 적용전과 비교하였을 때, 15%의 전력 절감 효과를 얻었다. 제안한 변조기는 TSMC 0.18um CMOS N-well 1 poly 6 metal 공정을 이용하여 제작되었으며, 1.8V의 공급전압에서 305.55uW의 전력을 소모하였다. 256kHz의 샘플링 주파수, OSR 128, 1.024MHz의 클럭주파수, 250Hz 의 입력 싸인 파형을 공급하였을 때, 최대 SNDR은 66.3dB, 유효비트수는 10.6bits, DR은 83dB로 측정되었다. Fom(Walden)은 98.4pJ/step, Fom(Schreier)는 142.8dB 로 측정되었다.