• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
• /
• pp.389-390
• /
• 2018

본 논문에서는 3차원 복원을 위한 특징점 추출 및 매칭에 대한 보다 정확한 방법을 제안한다. 이 방법은 컴퓨터 비전의 기본이 되는 분야로 복원뿐 만 아니라 SLAM과 같은 지도 작성 및 자율 운행에도 필요한 방법이다. 본 연구는 3차원 물체 복원을 위해서 사용하는 방법 중 하나인 Column space fitting(CSF)을 이용하여 turntable-image data에 적용하여 성능을 평가하여 정확성을 검증을 한다. 오늘날 3D scanner를 이용하여 물체를 3차원 모델을 획득하고 3D프린터를 이용하여 다양한 분야에 적용한다. 그러나 고가의 장비이기 때문에 접근성이 떨어진다. 본 연구는 영상들만을 가지고 기하학적 계산을 통해 3차원 모델을 획득한다. 본 연구결과는 기존의 방법인 KLT 알고리즘과 비교하여 RMSE의 값을 약 5배를 줄이는 성능 향상을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제10권4호
• /
• pp.17-27
• /
• 2005

본 논문에서는 문자인식과 복원을 위한 신경회로망 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 인식부와 연상부로 구성되었다. 인식부에서는 ART 신경회로망의 인식성능을 개선하기 위해 불필요한 하향틀의 생성과 변화를 제한하여 효과적인 패턴인식이 가능한 모델을 제안하였다. 또한, 한글의 구조적인 특징을 능동적으로 적용할 수 있게 구성된 위치특징 추출 알고리즘을 적용하였다. 연상부에서는 Hopfield 신경회로망으로, 입력된 이미지 패턴의 복원이 가능한 모델을 구성하였다. 제안하는 시스템은 그 성능을 확인하기 위해 각 부분별 실험을 하였다. 그 결과 인식율이 개선되고 복원이 가능함을 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.153-160
• /
• 2022

그래프신호가 각각의 가중치를 갖고 발생하는 경우 그래프상의 최적의 샘플링 노드집합을 선택하는 탐욕알고리즘에 대해 연구한다. 이를 위해 가중치를 반영한 복원오차를 비용함수로 사용하고 여기에 QR 분해를 적용하여 단순한 형태로 전개한다. 이렇게 도출된 가중치 복원오차를 최소화하기 위해 다양한 수학적 증명을 통해 반복적으로 노드를 선택할 수 있는 수학적 결과식을 유도한다. 이러한 결과식에 기반하여, 노드를 선택하는 샘플링 집합 선택알고리즘을 제안한다. 성능평가를 위해 다양한 그래프에서 발생하는 가중치를 갖는 그래프신호에 적용하여 기존 샘플링 선택 기술대비, 복잡도를 유지하면서 가중치 신호의 복원성능이 우수함을 보인다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제10권4호
• /
• pp.257-267
• /
• 2017

압축센싱(Compressed Sensing)은 선형 역문제(inverse problem)를 다루고 있으며, 그 이론적 연구결과는 관련 분야에 많은 영향을 주어 놀랄 만한 연구성과를 발표하였다. 그러나 압축센싱을 실제 환경에 적용하기 위해서는 두 가지 중요한 문제가 남아 있다. 하나는 실시간에 가까운 복원 성능이 보장되어야 하며, 다른 하나는 신호가 희소성을 갖도록 전처리가 가능해야 한다는 점이다. 이에 대한 문제들을 해결하고자 딥러닝(deep learning) 기술을 활용한 압축센싱 신호 복원방법이 최근에 등장하였다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 압축센싱 신호 복원방법을 고찰하고 최신 연구결과를 비교 분석하고자 한다. 관련 연구결과에서는 실시간에 가까운 복원 시간에 도달하였으며, 기존 복원방법 대비 더 우수한 복원 성능을 보여 주었다. 최근 연구에서 보여준 딥러닝을 활용한 압축센싱 신호 복원방법은 압축센싱의 활용가치를 더욱 높일 뿐만 아니라 신호처리와 통신분야에서 크게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제15권5호
• /
• pp.624-631
• /
• 2012

많은 의료영상 시스템에서 의료 볼륨 데이터는 압축된 형태로 저장되어 있으며, 압축된 데이터는 가시화 이전에 압축 복원을 수행해야 한다. 압축 복원은 상당한 시간이 소모되기 때문에 본 연구는 삼차원 의료영상의 고속 복원 방식을 제안한다. 제안 방법은 의료영상의 특수성에 대한 사용자 요구를 감안하여, 손실과 무손실 압축을 모두 제공하며 점진적 개선(progressive refinement) 복원 속성을 갖는다. 그리고 그래픽스처리장치(GPU)를 이용한 병렬화를 수행하여 매우 짧은 시간 내에 압축 복원이 수행된다. 마지막으로 압축 복원과 볼륨 가시화를 연계하여 선택적 압축 복원 방법이 가능하며, 이를 통하여 볼륨 압축 복원의 추가적 성능 향상을 얻었다.

• 한국전자파학회논문지
• /
• 제7권3호
• /
• pp.201-210
• /
• 1996

본 논문에서는 페이딩환경에서 16QAM Radio 시스템의 심볼 타이밍 복원에 대한 성능을 분석하였다. 심볼 타이밍 복원 방식으로서 파형 성형 필터 즉 raised cosine filter(RCF)와 비선형 필터를 사용하여 비영점교차방식인 MAM(Maximum Amplitude Method)과 WDM (Wave Difference Method)을 비교 분석하였다. 시뮬레이션에 의한 결과로부터 비선형 필터를 사용한 심볼 동기 방식(MAM and WDM)이 RCF를 사용한 것보다 지터 성능이 더 우수함을 알 수 있었다. 또한 레일리 페이딩채널을 추정하고 보상하기 위해 PSAM(Pilot Symbol Assisted Modulation)방식과 공간 다이버시티방석을 적용하였으며, $E_b/N_o$가 20dB일 때 $10^{-4}$의 BER(Bit Error Rate)성능을 얻을 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
• /
• pp.212-213
• /
• 2013

압축 센싱 기술은 성긴 (sparse)신호의 경우 Nyquist 표본화율보다 적은 수의 표본으로도 원신호를 완벽하게 복원할 수 있는 이론을 제시하고 있다. 전통적인 영상 처리분야에 압축 센싱 기술을 적용하는 연구를 시작함에 따라 계산 복잡도 및 메모리 문제로 블록 영상 기반 압축 센싱 방법을 많이 고려하고 있다. 또한, 이러한 압축 센싱 방법에서 복원 과정은 일정 허용 오차 범위 기준을 복원 신호가 만족시키는 경우에 종료되므로, 허용 오차 범위에 따른 복원 신호 품질과 계산 복잡도에 변화가 발생하게 된다. 본 논문에서는 블록 기반 압축 센싱 방법을 이용하여 영상을 복원함에 있어, 허용 오차 값에 따른 복원 영상의 화질 변화와 시간 절감 정도를 비교, 분석하였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제28권3C호
• /
• pp.232-238
• /
• 2003

본 논문에서는 공간 영역의 제약 정보를 이용한 적응 영상 복원 방식을 제안한다. 공간 영역의 제약정보로는 국부 정보의 평균, 분산 및 최대 값을 이용하였으며, 반복 기법을 이용하여 매 반복 해에서 얻어진 복원 영상으로부터 상기 제약 정보를 설정하게 되고, 위의 제약 정보는 임의의 입력 값에 의해 정의되는 매개 변수와 더불어 복원 영상의 국부 완화 정도를 결정하게 된다. 제안된 방식을 이용하여 복원영상을 얻기 위해 비 적응 복원 방식보다 빠른 수렴속도를 갖게 됨을 알 수 있으며, 국부적으로 제어된 완화 정도를 지닌 복윈 영상을 얻을 수 있었다. 제안된 방식의 성능은 실험을 통해서 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.536-539
• /
• 2021

본 논문은 한국어에서 형태소 복원을 위한 새로운 방법을 제안한다. 일반적으로 기계학습 기반 형태소 분석에서 형태소 복원은 기분석 사전과 약간의 경험규칙을 이용한다. 이와 같은 방법은 모호성을 해결하기 위해 사전에 모든 정보를 저장하는 것이 불가능할 뿐 아니라 단음절 이형태의 모호성을 해결할 수 없을 것이다. 이러한 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 생성된 모호성을 Viterbi 알고리즘을 이용해서 해소한다. 본 논문의 형태소 복원 과정은 기본적으로 기분석 사전과 약간의 경험규칙을 이용하여 형태소 복원 후보를 찾고 여러 후보가 있을 경우(모호성의 생성), 그 결과를 Viterbi 알고리즘으로 이형태를 결정한다. 실험을 위해 모두의 말뭉치(형태 분석)를 사용하고, 평가는 NER 방식으로 평가한다. 그 결과 품사 부착에 대해 96.28%정도의 성능을 보여주었다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제18권7호
• /
• pp.1557-1564
• /
• 2014

본 논문에서는 일반화된 공간천이변조시스템에서 신호 복원 성능의 개선을 위하여 병렬 직교매칭퍼슛 기술을 이용한 신호 검출기법을 제안하고 그 성능을 분석한다. 일반화된 공간천이변조 시스템에서 수신신호의 복원은 압축 센싱에서 성긴신호 복원과 매우 유사하다. 성긴 신호 복원에서 자주 사용되는 직교매칭퍼슛 기법은 매 반복과정에서 수신 신호와 채널 행렬과의 상관도가 높은 인덱스를 송신신호의 Nonzero 인덱스로 1개씩 선택한다. 반면 제안된 POMP기법에서는 수신신호를 이용하여 첫 번째 반복과정에서 채널행렬과의 상관도가 높은 인덱스를 복수(M)개 선택한 후, 선택된 M개의 인덱스를 초기 인덱스로 하는 M개의 OMP과정을 병렬적으로 수행한다. 최종적으로 각 OMP과정에서 복원된 신호 중 수신된 신호와 복원신호사이의 잔차 (Residual)가 가장 작은 후보 신호를 최종 복원 신호로 선택한다. 본 논문에서는 POMP기법에 양자화기법을 결합한 알고리즘도 함께 제안한다. 제안된 POMP알고리즘은 OMP대비 M배의 복잡도를 갖지만 신호 복원 성능은 매우 탁월하다.