• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.1077-1083
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• 2015

본 논문에서는 다중 셀 상향링크 네트워크에서 합 용량을 크게 개선할 수 있는 에너지 효율적 기회적 간섭 정렬 기술을 소개한다. 각 사용자는 요구되는 신호 질을 만족하면서 타 셀 기지국에게 발생하는 간섭량을 최소화하는 측면에서 최적의 송신 벡터 설계 및 전력 제어를 수행한다. 주요 결과로써, 줄어든 간섭 레벨로 인하여 제안하는 기회적 간섭 정렬 기술은 전력 제어가 없는 기존 기회적 간섭 정렬보다 대부분의 신호 대 잡음 비 영역에서 더욱 높은 합 용량을 취득할 수 있음을 보인다. 뿐만 아니라, 제안하는 기회적 간섭 정렬 기술과 함께 수신 단에서 zero-forcing 검파 및 minimum mean square error (MMSE) 검파기를 사용할 경우 둘 사이 성능 비교를 수행하고, MMSE 검파 기반 기회적 간섭 정렬 기술이 우수한 성능을 취득할 수 있음을 보인다.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.81-88
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• 2012

텐세그리티 구조시스템의 한 종류인 케이블 돔 시스템은 케이블과 마스트로 이루어져 있다. 이 케이블에 외부하중이 가해지지 않은 상태에서 안정된 구조물이 되기 위하여 일정의 프리텐션이 가해져야 하며 구조물은 가해진 프리텐션 하에서 자기평형응력상태에 있어야 한다. 본 연구에서는 부재의 내력 벡터의 합 원리를 기초하여 자기평형 응력모드를 구하는 새로운 방법을 제안하였으며, 자기평형응력을 유지하기 위해 필요한 응력모드를 시각화할 수 있다는 점이 기존의 논문과 비교하여 독특성을 갖는다. 본 연구에서 제안된 방법에서 사용된 기본 원리는 모든 절점에서 외부하중이 가해지지 않은 상태에서 내력벡터의 합은 0이 되어야 한다는 것이다. 제안된 방법은 CAD를 이용하여 간단히 자기 평형응력모드를 찾을 수 있으며, 예제 케이블 돔 구조물을 대상으로 각 절점에 연결된 부재들의 내력을 결정하였다. 결과 값은 역학적 계산 방법과 기존의 이론에 의해 검증하였으며 잘 일치하였다.

• 융합정보논문지
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• 제11권10호
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• pp.20-26
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• 2021

본 논문에서는 영상 인식 환경에서 영상 정렬에 필요한 회전각 추정 방법 중 낮은 사양의 임베디드 기반 환경에 적용 가능한 방법을 제안하고 기존의 복소 모멘트를 이용하는 방법과 비교하였다. 제안된 방법은 영상을 극좌표로 변환한 후 거리축 방향으로 투영된 1차원 프로파일의 유사도 매칭을 통하여 회전각을 추정한다. 추가로 연산을 더 단순화시킨 투영 프로파일의 벡터합을 이용하는 방법을 선택할 수도 있다. 이진 패턴 영상과 흑백 명암영상을 대상으로 진행한 실험을 통하여 제안된 방법의 추정 오차가 기존의 복소 모멘트를 이용하는 방법과 큰 차이가 없으며 보다 적은 연산과 낮은 시스템 자원이 요구됨을 보였다. 추후 확장을 위하여 흑백 명암영상에서 회전 중심을 일치시키는 방법에 관한 연구가 필요할 것이다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권6호
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• pp.47-53
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• 2007

블록 기반 프레임 레이트 변환 (frame-rate conversion) 또는 필름 떨림 보상 (film judder compensation)을 수행하기 위해서는 참 움직임 벡터(true motion vector)를 찾아야 한다. 이를 위해서 현재 블록의 공간적 및 시간적 상관성을 최대로 하여 시각적으로 덜 부자연스럽게 느끼도록 하는 방법들이 연구되었다. 그러나 기존의 블록단위 절대값 차이의 합 (SAD)만으로는 비정형성 객체의 움직임 에러를 추정할 수 없었다. 본 논문에서는 비정형성 객체가 등속운동을 하는 경우 재귀적으로 기존의 움직임을 유지하도록 하는 방법을 제안하였다. 현재 블록의 등속움직임 추정값을 재귀평균으로 구하였으며 현재 블록 벡터의 신뢰도를 계산하여 원래의 움직임 벡터와 재귀평균 움직임 벡터중에서 가중치를 두도록 하였다. 실험결과 비정형성 등속운동 객체의 움직임을 블록기반으로 추정함을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권3호
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• pp.135-138
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• 2014

본 논문에서는 2D-DCT와 EHMM 알고리즘을 이용하여 과적합에 강인한 얼굴 표정인식 방법을 고안하였다. 특히, 본 논문에서는 2D-DCT 특징추출을 위한 윈도우 크기를 크게 설정하여 EHMM의 관측벡터를 추출함으로써, 표정인식 성능 향상을 도모하였다. 제안 방법의 성능평가는 공인 CK 데이터베이스와 JAFFE 데이터베이스를 이용하여 수행되었고, 실험 결과로부터 특징추출 윈도우의 크기가 커질수록 표정 인식률이 향상됨을 확인하였다. 또한, CK 데이터베이스를 이용하여 표정 모델을 생성하고 JAFFE 데이터베이스 전체 샘플을 테스트한 결과, 제안 방법은 87.79%의 높은 인식률을 보였으며, 기존의 히스토그램 특징 기반의 표정인식 접근법보다 46.01~50.05%의 향상된 인식률을 보였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권5호
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• pp.989-998
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• 2013

최근 산/학계에서 주목받고 있는 빅 데이터는 정의상 한꺼번에 자료를 메모리에 올려 분석할 수 없기 때문에 기존의 데이터마이닝 시대에 개발된 일괄처리 (batch processing) 방식의 알고리즘을 적용할 수 없게 된다. 따라서 가장 시급히 해결해야 하는 문제는 기존의 여러 가지 기계학습방법을 빅 데이터에 적용할 수 있도록 분산처리 (distributed processing)를 수행하는 적절한 알고리즘을 개발하는 것이라 볼 수 있다. 본 논문에서는 분류문제에서 각광받는 지지벡터기계 (support vector machines)의 여러 알고리즘을 살펴보고자 한다. 특히 빅 데이터 분류문제에 유용할 것으로 예상되는 온라인 타입 알고리즘과 병렬처리 알고리즘에 대하여 소개하고, 이러한 알고리즘들의 성능 및 장단점을 선형분류에 대한 모의실험을 통해서 살펴본다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권1A호
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• pp.54-61
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• 2010

본 논문에서는 셀룰러 환경에서 셀 간 간섭을 완화시키기 위한 부분공간 간섭 정렬 방법을 실제 시스템에 적용할 때 발생하는 채널 분리 오차와 채널 추정 오차에 따른 성능 열화를 개선시키기 위한 수신단 직교화를 통한 간섭 정렬 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 셀 마다 서로 직교하는 참조 벡터를 사용함으로써 채널 분리 오차와 채널 추정 오차에 인해 남아있는 간섭신호를 줄여준다. 전산 모의 실험을 통해 채널 추정 오차가 발생하는 환경에서 제안된 방법을 통해 기존의 방법에 비해 향상된 합용량을 얻을 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제36권4호
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• pp.279-284
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• 2017

음원 위치 추정은 여러 방면에서 쓰임이 있는 응용 기술이다. 음원의 위치를 추정하기 위한 기본 기법 중에는 시간 지연 추정 기법이 있다. 이 기법에선 음원의 위치를 추정하기 위해서 두 개 또는 그 이상의 수신기에 들어오는 신호간의 상대적 시간 지연을 알아내야 한다. 시간 지연 추정 기법에는 일반화 된 상호 상관(Generalized Cross-Correlation, GCC) 대표적이지만, 정준형 상관 분석(Canonical Correlation Analysis, CCA)을 이용한 방법도 있다. 본 논문에서는 시간 지연 추정용 정준형 상관 분석의 고유벡터의 희소성을 이용하기 위해 새로운 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서 로그-합(log-sum) 정규화를 이용한다. 본 논문에서는 서로 다른 여러 신호 대 잡음비 환경 하에서 비교 모의실험을 하였고, 이 비교 실험을 통하여 얻는 데이터를 통해서 제안한 새 정준형 상관 분석 기반 알고리즘이 이전의 정준형 상관분석 기반 알고리즘이나 기존 GCC보다 더 우수하다는 것을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.383-388
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• 2006

축산폐수는 축사가 대부분 상수원보다 상류지역에 산재하고 있어 이를 효과적으로 관리하기 어려우나, 연속 회분식 반응기(Sequencing Batch Reactor, SBR)는 장치가 간단하고 경제성이 우수하여 축산폐수처리에서 효율적으로 적용될 수 있다. 본 연구에서는 DO(Dissolved Oxygen)과 ORP(Oxidation-Reduction Potential)을 이용하여 지식기반 고장진단 시스템을 제안하였다. 실시간으로 얻어진 ORP, DO값들을 전처리하여, [ORP], [DO]외에 [ORP DO]합성data와 ORP, DO의 특징벡터의 합에서 얻어진 fusion data의 총 4개의 data set을 이용하여 각각에 대한 진단과 분류성능을 검토하였다. 이 값을 이용하여 FCM (fuzzy C-mean) 클러스터링 한 후, K-PCA과 LDA로 차원축소시켜 특징벡터를 추출하였다. 그리고 Hamming distance로 test data와 특징벡터의 거리를 계산하여 각 class를 F1에서 F8까지 분류하였다. 그 결과 데이터를 그대로 이용하는 것 보다 차분데이터형태로 이용하는 것이 우수했으며 그 중 fusion 데이터의 결과가 다른 것들보다 향상된 결과를 보였다. 그리고 K-PCA와 LDA를 결합한 결과가 다른 방법에 비해 우수한 결과를 보였으며 fusion method를 이용한 최고인식율은 98.02%를 나타내었다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제37권3호
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• pp.72-78
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• 2000

본 연구에서는 ATM 보안 시스템을 위한 DCT와 신경망 기반 모델 인증 알고리즘을 제안한다. CCD 카메라를 이용하여 일정한 조도와 거리에서 30명의 얼굴영상을 획득한 후 데이터 베이스를 구성한다. 모델 인증 실험을 위해 동일인에 대해 학습영상 4장 그리고 실험 영상 4장을 각각 획득한다. 얼굴영상의 에지를 검출한 후 에지 분포에 의해 얼굴영상에서 사각형태로 특징영역을 검출한다. 특징영역에는 눈썹, 눈, 코, 입, 그리고 뺨이 포함된다. 특징영역에 대해 DCT를 수행한 후 대각방향의 계수 합을 구해 특징벡터를 추출한다. 특징벡터는 정규화되어 신경망의 입력 벡터가 된다. 패스워드를 고려하지 않는 경우, 데이터 베이스를 검색한 결과 학습된 얼굴영상에 대해서는 100%의 인증율을 나타내었고 학습되지 않는 얼굴영상의 경우에는92%의 인증률을 나타내었다. 그러나 패스워드를 고려한 경우 모두 100%의 인증율을 보였다.