• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.70-77
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• 2019

조기 유방암을 진단하기 위해서는 유방초음파 판독이 매우 중요하다. 초음파 검사는 초음파장비에 따라 화질의 차이가 심하게 나타날 뿐만 아니라 검사자의 경험과 숙련 정도에 따라 진단의 차이가 크게 나타난다. 따라서 정확한 진단과 치료를 위하여 객관적인 판단기준이 필요하다. 이에 본 연구에서는 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix) 알고리듬을 적용하여 질감 특성을 분석하고 특징파라미터들을 추출하여 신경망분류기를 이용하여 유방암을 진단하였다. 유방초음파 영상은 정상 조직과 양성, 악성 종양으로 분류하여 질감 특성 파라미터 6가지를 추출하였다. 유방초음파검사로 진단된 정상 영상, 악성 및 양성종양 영상 각각 14증례를 대상으로 추출된 6개의 파라미터들을 적용하여 다층 퍼셉트론 신경망구조 역전파 학습방법으로 학습을 시켰다. 학습된 모델에 정상 유방 영상 51증례, 양성종양 영상 62증례, 악성종양 영상 74증례의 영상을 사용하여 분류한 결과 95.2%의 분류율을 나타내었다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제39권2호
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• pp.72-81
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• 2002

이 논문은 저전력 마이크로 컨트롤러의 coprocessor로 동작하는 고성능 DSP의 아키텍쳐 구조를 제안한다. 제안된 DSP 아키텍쳐는 DSP 응용 분야의 기본 수식인 곱의 합을 고속으로 수행할 수 있도록 MAC(Multiply and Accumulate) 유닛 두 개를 갖는 dual MAC 아키텍쳐 구조이면서, 곱셈기와 덧셈기를 병렬적으로 배치시킨 특징을 갖는다. 그리고 한번에 최대 3개의 명령어를 동시에 수행할 수 있으면서도 명령어 길이는 31 비트로 고정된 3웨이 수퍼스칼라 구조를 갖는다. 현재 상용되고 있는 세 개의 DSP들과 의 벤치마크 결과, 제안된 DSP 구조가 가장 좋은 성능을 보여주었다. 또한, 특정 알고리듬에 대해서 성능이 같아도 메모리 사용량에 있어 효율적인 구조라는 것을 보여준다.

• 디자인학연구
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• 제16권3호
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• pp.263-272
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• 2003

모션그래픽스는 짧은 영화가 아니며 디자인 특유의 커뮤니케이션방식을 갖는다. 그래픽디자인에서 공간구성이 필요한 것처럼 모션그래픽스에서는 시간구성이 요구된다. 이미 1920년대 독일 바우하우스의 예술가들은 추상에니메이션을 위한 계획안에서 시간구성을 시도한 바 있다. 같은 시대에 러시아의 몽타주영화에서는 서로 이질적인 이미지들을 연속적으로 충돌시킴으로써 새로운 의미를 발생시키는 움직이는 이미지 구성이 시도되었다. 오늘날 디지털 시대를 맞이하여 모션그래픽스에서는 동영상, 사진, 일러스트레이션, 타이포 등 다양한 요소들이 구성(Composition)된다. 몽타주영화에서 편집이 이미지들을 시간의 막대에 한 줄로 늘어놓는 1차원적인 구성이라면 오늘날 모션그래픽스에서 편집은 수많은 레이어(Layer)를 통해 여러 요소들을 복합적으로 구성하는 특징을 갖는다. 모션그래픽스에서 시간구성을 위해서는 시나리오나 스토리 보오드 이외에 시간구조를 짜고 시각적인 리듬을 만드는 일이 필요하다. 시간구성은 음악에서 작곡과 같은 원리를 갖는다. 추상애니메이션이나 몽타주영화의 시간구성이 간단한 단음의 멜로디라면 모션그래픽스에서 시간구성은 여러 개의 음이 한꺼번에 울리는 교향악과 같다. 다양한 구성요소들이 각기 다른 속도로 동시에 전개되는 것이다.

• 한국음향학회지
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• 제13권4호
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• pp.60-68
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• 1994

본 논문에서는 다층구조 순방향 신경회로망에 적용될 수 있는 것으로 입력의 특징 추출기능(Feature Extractor)이 우수한 Hebb 학습 규칙과 패턴 분류 기능(Classifier)이 우수한 BP 알고리듬을 결합한 Hybrid학습 규칙을 제안하고자 한다. 오차역전파 학습법칙을 적용한 다층구조퍼셉트론(MLP)과는 달리, 다층구조에 오차역전파 학습법칙과 Hebb학습법칙이 동시에 적용될 수 있는 Hybrid(Hebbian+BP)학습법칙은 학습시에 출력층의 연결강도를 제외한 모든 연결강도 계산에 적용되며 출력층에는 기존의 오차역전파법칙만이 적용된다. 출력층에 Hebb 학습법칙을 제외시킨것은 다층구조학습시에 학습의 수렴성에 대한 보장이 주어져 있지 않기 때문이다. 제안된 Hybrid 학습법칙의 성능평가를 위해 몇가지의 영역구분 문제에 적용한 결과 제안된 학습법이 기존의 BP보다 우수함을 보였다. 학습속도면에서는 기존의 BP법칙에 비해 훨씬 빠른 수렴속도를 보여 주었는데, 그중 한가지 예를 보면 제안된 Hybrid법칙에 의한 학습은 기존의 BP의 학습회수의 2/10만으로도 가능함을 보여주었다. 인식률에서도 제안된 법칙에 의한 결과가 BP에 의한 결과보다 최고 약 $0.77\%$ 우수하다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제19권7호
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• pp.726-735
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• 2009

이 논문에서는 신호 모델에 기반하여 유도전동기의 고장 검출 및 고장 진단을 위한 새로운 시스템을 제안한다. 산업현장에 적용하는 기존의 제품들은 신호가 문턱치를 넘어면 고장을 검출하는 단순한 알고리듬을 가지고 있어 고장의 유형이나 고장을 예측하는데 문제가 있다. 이 논문에서는 이러한 문제들을 해결하기 위한 시스템을 제안한다. 이 시스템은 고장 검출 과정과 고장 진단 과정으로 구성되며, 고장 검출 과정은 기계 신호음들이 웨이블렛 필터뱅크를 통과한 후 웨이블렛 계수들의 분산과 상관도를 분석하여 고장을 검출한다. 고장 진단 과정은 패턴분류기술을 적용하여 고장의 유형을 진단하게 된다. 대표적인 유도전동기 고장 유형들로서는 불평형, 미스얼라이먼트, 그리고 베어링 루스 등이 있으며, 이러한 유형들은 제안하는 시스템에서 분석되고 진단을 받게 된다. 제안하는 시스템에 적용한 결과 상관도를 이용한 방법은 78 %, 분산을 이용한 방법은 95 % 이상의 고장진단율을 보이는 우수한 결과를 나타내었다.

• 한국항공우주학회지
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• 제38권4호
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• pp.352-362
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• 2010

복수 무인기의 동시 운용을 통하여 임무 수행 효율성 제고를 꾀할 수 있으며 이를 위해서는 확장성이 용이한 제어 알고리듬을 필요로 하게 되는데 유연성, 강건성, 분산형 제어 및 자기조직화의 특징을 갖는 행동모델 기반의 무리 지능이 현실적인 대안으로 각광받고 있다. 그러나 논리적으로 행동규칙을 설계하기 어렵다는 단점을 극복하기 위하여 최근 진화로봇공학이 무인기 제어에 적용되기 시작하고 있다. 본 논문에서는 제한된 영역을 복수의 무인기로 탐색하는 임무를 진화로봇공학을 적용하여 진화시킨 신경망제어기로 수행한 결과, 직관에 의지하여 설계된 행동모델 기반의 신경망제어기에 비하여 우수한 성능을 보임을 제시하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권6호
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• pp.155-164
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• 2004

최근 지능형 로봇에 대한 관심이 모아지고 있다. 지능형 로봇의 가장 큰 특징은 사용자를 추적, 인식하고 그 결과를 기반으로 상호활동적인 대응을 할 수 있다는 점이다. 얼굴인식이 다른 생채인식과의 비교에서 장점을 가질 수 있는 점은 비 강제성과 비 접촉성을 들 수 있다. 그러나 얼굴인식은 얼굴 취득단계부터 차원의 감소가 발생하고 인식하고자 하는 얼굴 및 주변 환경 변화가 매우 심하기 때문에 다른 생체인식에 비하여 인식률이 낮다. 얼굴인식의 성능을 저하시키는 요인들로는 조명변화, 포즈변화, 표정변화, 카메라와의 거리 등을 들 수 있다. 본 논문에서는 실제 환경에서 얼굴 인식 성능에 가장 많은 영향을 미치는 포즈변화에 대응하기 위하여 새로운 선형이동 능동형 카메라를 개발하여, 정면 얼굴에 근접한 영상을 취득하고 주성분 분석 및 Hidden Markov Model 알고리듬을 이용하여 인식률을 개선하고자 한다. 제한된 방법은 지능형 보안시스템 및 모바일 로봇에 적용하는 것을 목표로 개발 되었지만, 높은 정확도의 얼굴인식을 요구하는 응용분야에 널리 적용할 수가 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.132-135
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• 2011

본 논문에서는 IEEE 802.11n 무선 랜 표준의 3가지 블록길이(648, 1296, 1944)와 4가지 부호율(1/2, 2/3, 3/4, 5/6)을 지원하는 다중모드 LDPC 복호기를 설계하였다. 하드웨어 복잡도를 고려하여 layered 복호방식의 블록-시리얼(부분병렬) 구조로 설계하였으며, 최소합 알고리듬의 특징을 이용한 검사노드 메모리 최소화 방법을 고안하여 적용함으로써 기존방법에 비해 검사노드 메모리 용량을 약 47% 감소시켰다. 설계된 회로는 FPGA 구현을 통해 하드웨어 동작을 검증하였으며, $0.18-{\mu}m$ CMOS 셀 라이브러리로 합성한 결과 219,100 게이트와 45,036 비트의 메모리로 구현되었고, 50 MHz@2.5V로 동작하여 164~212 Mbps의 성능을 갖는 것으로 평가되었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권1호
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• pp.67-74
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• 2006

모바일 단말 환경에서 상황인식 컴퓨팅 기술은 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심기술 중 하나이다. 상황인식 컴퓨팅은 사용자의 일상생활 활동에 능동적으로 반응하는 컴퓨터 응용들을 실현 가능하게 한다. 본 논문에서는 물체나 인간의 물리적인 활동 상태를 감지할 수 있는 가속도센서를 사용하여 모바일 디바이스에 적용한다. 인간의 활동 상태를 추정하기위한 방법은 평균, 표준 편차, 왜도와 같은 다양한 통계치를 분류를 위한 특징으로 활용하는 것이 몇몇 간단한 통계치만을 의존하는 기존의 방법들 보다 더 효과적일 것이다. 분류 알고리듬은 제한된 리소스를 가진 모바일 디바이스를 고려하여 기존의 신경망 대신 간단한 결정 트리를 이용하고자 한다. 유비쿼터스 컴퓨팅과 모바일 응용들을 위한 우리의 상황 검출 시스템의 실험은 기존의 방법들 보다 성능이 향상되었으며 그 결과를 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.97-105
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• 2011

본 논문에서는 종이형의 아날로그 콘텐츠와 다양한 멀티미디어 요소가 가미된 디지털 콘텐츠를 결합한 라이브북 서비스 방법에관해 연구하였다. 라이브 북 서비스는 종이 매체 위에 멀티미디어형의 부가 콘텐츠를 투사하여 종이 매체의 아날로그적 특성과 투사되는 디지털 정보를 혼합하는 새로운 서비스이다. 종이책의 특징정보를 취득할 수 있는 소형 RGB/IR 카메라와 멀티미디어 정보를 투사할 수 있는 피코 프로젝터를 결합한 일체형 모듈의 스탠드형 라이브 북 시스템을 개발하고, 종이책 위에 투사된 멀티미디어 정보를 제어할 수 있는 맨손 인식을 목표로 사용자와의 인터랙션 기능을 수행하는 저 연산 알고리듬을 제안하였다. 기존의 전자책과는 달리 종이 책만의 활용이 가능하고, 다양한 부가 멀티미디어 정보를 통해 몰입감을 높여 학습효과를 증진시킬 수 있다는 것을 실험을 통해 확인하였다.