• 한국음향학회지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.1-6
• /
• 2003

본 논문에서는 시스토릭 어레이 구조를 갖는 선택적 최소분산 비왜곡응답 (MVDR) 및 최소자승 회귀기법 (RLS) 빔형성기법에 대한 성능 분석을 하였다. 원하는 사용자 신호와 잡음을 포함한 스냅샷 벡터들이 어레이 안테나에 입사되는 경우, 수신신호의 품질을 향상시키기 위해서 MVDR 및 RLS 알고리즘을 이용한 빔형성기법이 적용될 수 있다. 이를 통해 채널 용량을 증가시키기 위해 각 안테나 소자의 출력에 복소 가중치를 곱하여 원하는 사용자 신호방향으로 안테나의 빔을 형성하도록 하여 원하는 신호의 다중경로 성분들은 강조하고, 간섭 성분들의 입사 방향들로는 널을 발생시켜 다중간섭과 잡음에 대한 전력을 상대적으로 감소시키는 공간필터링 효과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 이러한 공간 필터 역할을 하는 MVDR기법과 RLS 기법을 병렬처리를 통해 수행할 수 있는 시스토릭 어레이 구조의 MVDR 및 RLS 빔형성기법에 대하여 소개하며, 이를 다중 경로와 다중 접속 간섭이 존재하는 채널 환경에 적용하여 수신 성능을 분석하였다. 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안된 시스토릭 어레이 구조의 빔 형성기법을 적용한 공간필터의 우수성을 보여주기 위해 사용자 증가에 따른 BER (Bit Error Rate) 곡선과 빔패턴을 제시하였고, 기대치와 실험치가 잘 부합됨을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
• /
• 제48권11호
• /
• pp.44-52
• /
• 2011

본 논문에서는 다중 무선 네트워크 인터페이스를 가진 고속 차량의 인터넷 서비스에 대한 QoS (Quality of Service) 보장하는 IP 이동성 관리 방법을 제시한다. 제안된 방법은 크게 두 부분으로 나눌 수 있다. 하나는 차량에 탑재된 이동 게이트웨이의 측정 데이터 전송 속도가 사용자가 정의해 놓은 요구 데이터 전송 속도 (Data Transfer Rate) 이하로 떨어지게 되면 이용 가능한 무선 채널을 이용하여 새로운 무선 연결을 생성하는 것이고, 다른 하나는 이동 게이트웨이가 움직이는 동안에 요구 데이터 전송 속도를 보장하기 위해 다중 무선 네트워크 인터페이스를 사용하여 이동 게이트웨이와 무선 접속 라우터 간에 동적으로 병렬 분산 패킷 터널을 생성하는 것이다. 이와 같은 방법을 통해, 핸드오버 동작 중에 유발될 수 있는 지연시간 및 패킷 손실을 줄이는 동시에 사용자의 요구 데이터 전송 속도를 유지함으로써 QoS를 보장 할 수 있게 된다. 제안된 구조를 실현하기 위해 IETF 표준인 Hierarchical Mobile IPv6 (HMIPv6)의 구조를 확장하였고, HMIPv6의 확장을 위한 상세한 알고리즘을 설계하였다. 마지막으로, 성능분석을 위해 시뮬레이션을 수행하였고, 제안된 메커니즘은 핸드오버 하는 동안에 핸드오버 지연시간, 패킷 손실, 패킷 처리율에 대해 QoS를 보장함을 증명하였다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제33권2호
• /
• pp.443-453
• /
• 2013

하이브리드 실험은 수치해석 모형과 물리적 부분구조 모형사이의 상호작용을 통하여 구조물의 거동을 예측하는 실험법이다. 본 연구에서는 지진하중 재하 시 1경간 2층 강 뼈대 구조물에 대한 다자유도 하이브리드 실험을 수행하고 유효성을 확보하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 전용 하이브리드 수치해석 프로그램인 FEAPH을 개발하였으며, 최적화된 시스템을 구축하였다. FEAPH은 고정 반복법(Fixed iteration)과 병렬화(Parallelization) 기법을 적용하여 순차적 해석에서 발생되는 비효율적 연산을 개선하였다. 또한, 종전에 데이터 통신과 부분구조물과 해석프로그램간의 인터페이스를 간략화하여 하이브리드 시스템 구성을 최적화 하였다. 그 결과, 입력 가진시간(30초) 대비 약 10%의 실험시간이 소요되었다. 시스템의 신뢰성을 검증하고 선형실험과 강 뼈대 구조물의 동적거동을 예측하기 위해 비선형 실험을 수행하였으며 수치해석과의 변위응답이력은 거의 일치 하였다. 그러나 최대변위에 대한 응답은 다소 차이를 보였으며, 이는 재료 비선형성에 대한 해석상의 오차와 영구변형에 의해 발생한 것으로 판단된다. 따라서 적절한 재료 비선형 모델과 알고리즘의 개선이 이루어지면, 실시간 하이브리드 시스템은 구조물의 동적거동을 예측하는데 유용하게 활용될 것이며, 추후 진동대 실험을 대체할 수 있는 효과적인 실험 방법이 될 것으로 판단된다.

• 전자공학회논문지SC
• /
• 제49권4호
• /
• pp.10-16
• /
• 2012

영상 기반 반도체 검사 장비의 검사 고속화와 검사 정확도를 위해, 넓은 FOV와 고해상도를 동시에 가지는 2차원 영상을 획득하는 것은 검사 장비에 필수적이다. 본 논문에서는 정밀도와 FOV 측면에서 양질의 영상 획득을 위한 새로운 영상획득 시스템을 제안하였다. 제안시스템은 하나의 렌즈와 광분할기, 두 개의 카메라 센서, 스테레오 영상획득 보드로 구성되며, 하나의 렌즈를 통해 입력되는 영상을 두 개의 카메라 센서를 통해 동시에 영상 획득한다. 획득된 영상의 정합을 위해, 첫 번째로 Zhang의 카메라 교정 방법을 적용시켜 각각의 카메라를 교정한다. 두 번째로 다른 카메라에서 획득한 두 영상들 사이의 수학적인 정합 함수를 찾기 위해 각 영상의 호모그래피(homography)를 이용하여, 양측 카메라간의 정합 행렬을 계산한다. 영상 호모그래피를 통해서, 획득된 두 영상은 하나의 최종 검사 영상으로의 통합을 위해 최종적으로 정합될 수 있다. 다중 카메라로부터 입력되는 다중 영상들을 활용하는 제안 검사 시스템은 실시간 영상 정합을 위해 매우 빠른 프로세스 유닛의 도움이 필요하다. 이를 위해 CUDA (Compute Unified Device Architecture)기반 병렬 프로세싱 하드웨어 및 소프트웨어를 활용한다. 두 개의 분할된 영상으로부터 실시간으로 정합된 영상을 얻을 수 있었으며, 마지막으로 연속된 실험을 통해 획득한 호모그래피의 정확도를 확인할 수 있다. 실험으로 얻은 결과들은 제안된 시스템과 방법이 대영역 고해상도 검사영상 획득을 위해 효과적임을 보인다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제21권4호
• /
• pp.388-396
• /
• 2017

얼굴 검출에는 다양한 포즈, 빛의 세기, 얼굴이 가려지는 현상 등의 많은 변수가 존재하므로, 높은 성능의 검출 시스템이 요구된다. 이에 영상 분류에 뛰어난 Convolutional Neural Network (CNN)이 적절하나, CNN의 많은 연산은 고성능 하드웨어 자원을 필요로한다. 그러나 얼굴 검출을 위한 소형, 모바일 시스템의 개발에는 저가의 저전력 환경이 필수적이고, 이를 위해 본 논문에서는 소형의 FPGA를 타겟으로, 얼굴 검출에 적절한 3-Stage Cascade CNN 구조를 기반으로하는 CPU-FPGA 통합 시스템을 설계 구현한다. 가속을 위해 알고리즘 단계에서 Adaptive Region of Interest (ROI)를 적용했으며, Adaptive ROI는 이전 프레임에 검출된 얼굴 영역 정보를 활용하여 CNN이 동작해야 할 횟수를 줄인다. CNN 연산 자체를 가속하기 위해서는 FPGA Accelerator를 이용한다. 가속기는 Bottleneck에 해당하는 Convolution 연산의 가속을 위해 FPGA 상에 다수의 FeatureMap을 한번에 읽어오고, Multiply-Accumulate (MAC) 연산을 병렬로 수행한다. 본 시스템은 Terasic사의 DE1-SoC 보드에서 ARM Cortex A-9와 Cyclone V FPGA를 이용하여 구현되었으며, HD ($1280{\times}720$)급 입력영상에 대해 30FPS로 실시간 동작하였다. CPU-FPGA 통합 시스템은 CPU만을 이용한 시스템 대비 8.5배의 전력 효율성을 보였다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제6권1호
• /
• pp.381-388
• /
• 2020

본 논문의 목적은 주로 사회언어학과 화용론 분야에서 연구되어 온 영어 '헤지(Hedges)' 혹은 헤지표현을 형태통사적 관점과 화용적 관점을 연관지어 논의하는 것이다. 일반적으로, '헤지표현이 없는 자연언어는 없다'는 추론이 가능한데, 그것은 어떤 자연언어에나 공손성, 혹은 화자가 청자보다 낮은 자세로 말하고자 하는 문법기제가 있음이 널리 인정되고 있기 때문이다. 헤지에 대한 기존의 이론적 연구는 주로 화용적 관점에서 헤지의 유형 분류와 화용적 기능, 그리고 출현빈도 비교 등의 수준에 그치고 있다. 즉, 헤지표현을 형태통사적 개념인 자질로 나타내려는 시도는 거의 발견되지 않는다. 언어현상으로서의 헤지는 유무에 따라, 화용부와 통사부의 접합면에서 [+hedged]와 [-hedged]로 이분지화 가능하며, 이 화용자질은 형태통사부와 상호작용 하므로 협의의 통사부에서 분리될 수 없다. 본 논문에서, 헤지는 공손성이 표현되는 화용자질로서, 그 자질이 표시되는 접합면 영역이 구조적으로 있음을 지적하였다. 즉, CP+층위가 화용자질인 헤지자질이 인코딩되는 영역임을 제안하였다. 최근에는 범언어적 관점에서 혹은 영어교육의 학술적 EFL/ESL 글쓰기, 또는 담화분석 등에 헤지 표현의 식별 여부나 용례를 연구하는 경향이 있다. 본 논문은 그동안 간과되어온 동등접속문, 병렬종속문, 부분사 구문 등을 헤지에 포함시키고, 보다 구조적이고 이분지적(±)인 방식을 제안함으로서, 제2언어습득의 이해, 글로벌 커뮤니케이션 혹은 인공지능 자연언어 알고리즘에 화용 자질을 도입할 수 있는 구조적이고 이론적인 기반을 제공하는데 그 목적이 있다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제15B권1호
• /
• pp.45-52
• /
• 2008

최근 IT 서비스 발달과 함께 고장제어, 고장의 원인분석 등의 복잡한 문제에 대하여 적합한 해결책을 제시할 수 있는 효과적인 진단시스템의 필요성이 커지고 있다. 따라서 본 논문에서는 지능형 진단 시스템분야에서의 시스템의 성능을 향상시키고, 최적의 진단을 수행하고자 사례기반추론과 인공신경망을 혼합한 지능형 진단 시스템을 제안 한다. 사례기반추론은 과거의 사례(경험)를 통해 현재의 제시된 문제를 해결하는 추론방식으로, 지식 획득이 덜 복잡하고, 정형화되기 어려운 규칙이나 문제영역이 불분명한 분야를 효율적으로 추론할 수 있다. 하지만 사례기반추론만을 이용해 추론된 사례는 증상에 대해 다수의 원인을 추론하게 된다. 이때 추론된 증상에 따른 다수의 원인은 동일한 가중치를 가져 불필요한 원인까지 진단해야 하는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하고자 인공신경망의 오류역전파 학습 알고리즘을 이용하여 증상에 대한 원인들의 쌍을 학습 시킨 후 각각의 증상에 대한 원인의 가중치를 구해 제시된 증상에 대해 가장 발생 가능성이 높은 원인을 찾아내어, 보다 명확하고 신뢰성 있는 진단을 하는 데 그 목적이 있다.

• 대한전자공학회논문지SD
• /
• 제46권11호
• /
• pp.66-76
• /
• 2009

움직임 추정은 영상 부호화 시스템에서 큰 비중을 차지하는 부분으로, 실시간 동작을 위해서는 효율적인 구조를 필요로 한다. 따라서 H.264 전체 시스템을 위한 움직임 추정기 블록의 구현은 부호화 과정을 고속으로 수행할 수 있도록 별도의 전용 하드웨어 모듈로 설계하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 많은 연산량을 효율적으로 줄일 수 있도록 병렬 처리를 바탕으로 움직임 추정 감지 블록, 41개의 SAD(Sum of Absolute Difference)값 계산 블록, 최소의 SAD값 계산과 움직임 벡터 생성 블록을 제안하고자 한다. 움직임 추정 감지 블록과 최소의 SAD값 계산기에서는 선계산(pre-computation) 방법을 적용함으로써, 입력 Switching Activity를 줄여 고속 구현이 가능하도록 하였으며, 움직임 추정 감지 블록과 41개의 SAD값 계산 블록에서 가장 많은 부분을 차지하는 가산기 구조를 일반적으로 사용되는 Ripple Carry Adder 대신에 Carry Skip Adder를 적용함으로써, Adder Tree 구조를 고속으로 처리할 수 있도록 하였다. 또한 외부에서 탐색 영역 제어와 같은 주요 변수를 쉽게 제어할 수 있도록 하여, 하드웨어 구조의 효율성을 높였다. 시뮬레이션 및 FPGA 검증 결과, 움직임 추정기의 임계 경로를 발생시키는 MED블록에서 일반적인 구조를 적용했을 때보다 19.89%의 Delay 감소 효과를 얻을 수 있었다.

• 데이타베이스연구회지:데이타베이스연구
• /
• 제34권3호
• /
• pp.148-158
• /
• 2018

광학 문자 인식(OCR)은 텍스트를 포함한 이미지에서 텍스트 영역을 인식하고 이로부터 텍스트를 추출하는 기술이다. 전체 텍스트 데이터 중 상당히 많은 텍스트 정보가 이미지에 포함되어 있기 때문에 OCR은 데이터 분석 분야에 있어 중요한 전처리 단계를 담당한다. 대부분의 OCR 엔진이, 흰 바탕의 검정 글씨의 단순한 형태를 가진 이미지와 같은, 텍스트와 배경의 구분이 뚜렷한 저 복잡도 이미지에 대해서는 높은 인식률을 보이는 반면, 텍스트와 배경의 구분이 뚜렷하지 않은 고 복잡도 이미지에 대해서는 저조한 인식률을 보이기 때문에, 인식률 개선을 위해 입력 이미지를 OCR 엔진이 처리하기 용이한 이미지로 변형하는 전처리 작업이 필요하게 된다. 따라서 본 논문에서는 OCR 엔진의 정확성 증대를 위해 텍스트 라인별로 이미지를 분리하고, 영상처리 기법 기반의 CLAHE 모듈과 Two-step 모듈을 병렬적으로 수행하여 텍스트와 배경 영역을 효율적으로 분리한 후 텍스트를 인식한다. 이어서 두 모듈의 결과 텍스트에 대하여 N-gram방법과 Hunspell 사전을 결합한 알고리즘으로 인식률을 비교하여 가장 높은 인식률의 결과 텍스트를 최종 결과물로 선정하는 방법론을 제안한다. 대표적인 OCR 엔진인 Tesseract와 Abbyy와의 다양한 비교 실험을 통해 본 연구에서 제안하는 모듈이 복잡한 배경을 가진 이미지에서 가장 정확한 텍스트 인식률을 보임을 보였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제14권1호
• /
• pp.56-69
• /
• 2021

상용계통과 연계한 PV 시스템은 인버터의 특성과 더불어 소형, 고 역률, 낮은 고조파 출력, 고 신뢰성, 최대출력 운전, 저비용 등의 장점이 요구된다. 태양광발전시스템의 PV 에너지를 계통과 부하로 전달하기 위해 양방향의 PCS가 요구되어 진다. 본 논문에서는 태양광 발전의 ESS를 고려한 PCS를 제안하여 부하평준화를 통한 전력의 안정적인 공급을 확인하고자 한다. 이를 위해 일사량과 부하량에 따른 5단계의 동작 모드 알고리즘을 제안하고, 충/방전 제어를 위한 제어기를 설계 하였다. 양방향의 효율적인 에너지 전달을 위해 DC-link단에 양방향 컨버터 및 배터리를 연결하고, 연계형 인버터를 통해 DC-link 전압 및 인버터 출력전압을 제어하였다. 제안된 시스템의 타당성을 입증하기 위해 PSIM을 사용한 시뮬레이션을 수행하여 타당성과 안정성을 검토하였으며, 이를 확인하기 위해 3[kW] PCS를 제작하여 실험하였다. 실험결과를 통해 제안된 시스템에 요구되어지는 특성을 검증하였으며 기존 시스템에 비해 강인한 시스템을 구성하였다.