• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2007년도 하계학술대회 논문집
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• pp.305-308
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• 2007

본 논문에서는 전력품질 향상용 전력전자기기의 제어에 중요한 정보인 전원의 위상각을 검출하는 기존의 방법들에 대해서 먼저 알아보고, 그 중 불평형한 전원단 전압조건에서도 정확한 위상각을 검출할 수 있는 전차원 상태관측기를 이용한 정상분 전압 추출 PLL(Phase Locked Loop) 방법을 제안한다. 제안된 PLL 방법은 기존의 전역 통과 필터(APF, All Pass Filter)를 이용한 정상분 전압추출기 대신 전차원 상태관측기를 사용함으로써 불평형사고 발생 시 과도상태 응답특성을 개선하였다. 기존의 정상분 전압 추출 PLL 방법과 본 논문에서 제안된 PLL 방법의 성능을 비교하기 위해, 전원단 전압에 불평형 사고 발생시 위상각을 검출하는 모의실험과 실험을 하였고, 이를 통해 기존의 전역 통과 필터를 이용한 정상분 전압 추출 PLL 방법보다 제안된 전차원 상태관측기를 이용한 정상분 전압 추출 PLL 방법의 과도상태 응답특성이 개선됨을 입증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.440-442
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• 2000

필기 한글 문자 인식을 위해서는 패턴을 구성하는 획 성분을 분석하는 작업이 필수적이다. 획 성분 추출을 위해 사용한 세선화 방법은 입력 영상을 왜곡하는 단점을 가지고 있다. 이를 극복하기 위하여 본 논문은 입력 영상을 왜곡하지 않고 의미 있는 부품 단위로 분할하는 방법을 제안한다. 의미 있는 부품이란 유사 볼록하게 분할된 영역을 의미한다. 분할 방법은 먼저 입력 영상에 볼록 헐 연산을 적용하여 오목 영역을 생성한다. 이 오목 영역에서 분할 기준(anchor point)점을 탐지하고 획의 반대편 외곽선 상에서 분할 끝(terminal point)점을 찾아 분할 경로를 구성하여 획을 분할한다. 모든 부품이 유사 볼록 조건을 만족할 때까지 위 과정을 반복 수행한다. 제안한 방법은 두 개의 파라미터만을 가지며 간단한 프로시져로 구성되어 있다. 또한 필기 한글 패턴뿐 아니라 여러 언어에 적용 가능하다는 장점을 갖는다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.410-414
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• 2003

본 논문은 비디오 시퀀스에 카메라 패닝 보상과 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 추출한 객체포함영역을 대상으로 영상 분할을 수행하는 이동 객체 분할 기법에 관한 것이다. 우선, 웨이블렛 변환에 의해 구성한 피라미드 계층 구조상에서 카메라 패닝 벡터를 추정하여 전역 움직임을 보상한다. 이후, 전역 움직임이 보상된 기준영상을 대상으로 각 프레임간에서 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 이동 객체가 포함될 가능성이 있는 영역을 블록 단위로 추출한다. 다음으로, 2차원 시공간 엔트로피 입계법에 의해 분류된 영역을 토대로 각 블록을 움직임블록, 준 움직임 블록, 비 움직임 블록 중 어느 하나로 분류한 검색 테이블을 작성한다. 이어서, 검색 테이블을 참조하여 초기 탐색 계층 및 탐색 영역을 적응적으로 선정함으로써 피라미드 계층 구조상에서 효율적인 고속 움직임 추정을 수행하여 이동 객체에 해당하는 객체포함영역만을 추출한다. 최종적으로, 이렇게 추출된 객체포함영역에서 임계 기울기 영상을 정의한 후, 이를 기준 삼아 객체포함영역에 화소 단위의 형태학 기반 영상 분할 알고리즘을 적용함으로써 비디오 시퀀스에 포함된 이동 객체를 분할한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 고찰할 때, 제안된 방법은 이동 객체에 대한 상대적으로 우수한 분할 특성을 제공할 수 있고, 특히 저대조 경계면의 분할 특성을 제고시키고 있음을 확인할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제28권4호
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• pp.596-605
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• 2001

본 논문은 OLAP에서의 I/O 비용을 줄이는 큐브 계산 방법으로, 구간 기반 큐브 분할 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 큐브 분할 단계들 사이에 존재하는 계산의 일부를 중복시켜 처리하는 방법을 통해 큐브 분할 작업의 I/O 성능을 향상시킨다. 계산의 중복을 위하여 제안하는 방법은 애트리뷰트의 단 일 값이 아닌 애트리뷰트 값의 일정 구간을 기준으로 큐브를 분할한다 분석과 실험을 통하여 제안하는 방법의 성능을 기존 큐브 분할 방법과 비교하여 보인다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권8호
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• pp.2127-2136
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• 1998

비평가인자 함수 언어는 비평가인자 어의로 인하여 기존의 von Neumann 형 병렬기에서 효율적인 수행을 어렵게 하는 미세수준의 동적 스케줄링 단위로 병합하는 과정이 중요하다. 이러한 과정을 스레드 분할이라 한다. 본 논문에서는 비평가인자 함수 프로그램을 스레드로 분할하는 자료형 분리집합 분할이라는 스레드 분할 알고리즘을 제안한다. 자료형 분리 집합 분할 알고리즘은 자료형을 비교할 수 없는 입력명과 출력명 사이에는 잠재 종속이 존재할 수 없다는 사실을 이용하여 스레드 분할을 수행한다. 이 방법을 사용하면 기존의 스레드 분할 방법에서 실패하는 스레드의 병합이 가능하며, 기존의 분할 알고리즘보다 더 큰 스레드를 생성할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.161-163
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• 2022

본 논문에서는 패치매치 기법 및 분할 기법의 조밀 깊이지도들의 효율적인 결합을 통해 기존의 패치매치 기반의 방법들이 낮은 깊이값 추정 정확도를 보인 영역들인 텍스처가 부족한 영역과 기존의 분할 기반 방법들이 깊이값 추정에 한계를 보인 세밀한 영역에서의 깊이값 추정 정확도를 동시에 높이고 고품질의 조밀 깊이지도를 얻는 것을 목표로 한다. 이를 위해 제안한 방법에서는 신뢰지도를 바탕으로 패치매치 기법의 조밀 깊이지도, 조밀 노말지도와 분할 기법의 조밀 깊이지도, 조밀 노말지도의 초기 결합 깊이지도 및 초기 결합 노말지도를 생성한다. 이후 각 픽셀에서 원래 픽셀과 주변 픽셀에서의 깊이값, 노말값들로 업데이트를 위한 후보들을 만든다. 이후 각각의 후보들에 대해서 깊이값, 노말값, 컬러값들을 바탕으로 비용을 계산한다. 이후 가장 최적의 비용을 가지는 후보값으로 각 픽셀의 깊이값과 노말값을 업데이트한다. 이를 통해 패치매치 기법 및 분할 기법의 조밀 깊이지도들의 장점을 합친 결합 조밀 깊이지도를 생성한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.162-165
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• 2020

본 논문에서는 차세대 비디오 압축 표준인 MPEG-5 Essential Video Coding (EVC) 에서 사용된 블록 분할 방식에 대해서 소개한다. EVC 에서 사용된 블록 분할 방식은 기존 비디오 압축 표준인 HEVC/H.265 에서 사용된 쿼드 트리(Quad-tree)가 아닌 이진 분할(Binary split)과 삼진 분할(Ternary split)을 사용한 Binary ternary tree(BTT) 기술을 사용하고 있다. 또한 기존 비디오 압축 기술과 달리 분할된 블록의 코딩 순서를 정해서 사용 할 수 있는 Split unit coding order (SUCO) 기술이 사용되고 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.133-135
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• 2020

최근 CNN(Convolutional Neural Network)은 영상 분류, 객체 인식 등 다양한 비전 분야에서 우수한 성능을 보여주고 있으나, CNN 모델의 계산량 및 메모리가 매우 커짐에 따라 모바일 또는 IoT(lnternet of Things) 장치와 같은 저전력 환경에 적용되기에는 제한이 따른다. 따라서, CNN 모델의 임무 성능을 유지하연서 네트워크 모델을 압축하는 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 행렬 분해 기술인 저계수행렬 근사(Low-rank approximation)와 CP(Canonical Polyadic) 분해 기법을 결합하여 CNN 모델을 압축하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 계층의 유형에 상관없이 하나의 행렬분해 기법만을 적용하는 기존의 기법과 달리 압축 성능을 높이기 위하여 CNN의 계층 타입에 따라 두 가지 분해 기법을 선택적으로 적용한다. 제안기법의 성능검증을 위하여 영상 분류 CNN 모델인 VGG-16, ResNet50, 그리고 MobileNetV2 모델 압축에 적용하였고, 모델의 계층 유형에 따라 두 가지의 분해 기법을 선택적으로 적용함으로써 저계수행렬 근사 기법만 적용한 경우 보다 1.5~12.1 배의 동일한 압축율에서 분류 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.468-471
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• 2020

본 논문은 ESRGAN(Enhanced Super Resolution GAN)과 Semantic Soft Segmentation을 이용한 객체 분할의 성능 개선에 관한 것이다. 본 논문의 연구진이 이미 제안한 Mask R-CNN과 Semantic Soft Segmentation을 이용한 객체 분할 방법은 전반적으로 객체 분할 성능이 양호한 반면, 객체의 크기가 상대적으로 작으면 분할 성능이 저조해지는 문제점이 있었다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위한 것으로, Mask R-CNN을 통해 검출된 객체의 크기가 일정 기준치 이하인 경우, ESRGAN을 통해 초해상화를 수행한 후, Semantic Soft Segmentation을 수행함으로써 소형 객체의 분할 성능을 개선함에 그 목적이 있다. 제안된 방법에 따르면, 기존의 방볍에 비해 크기가 작은 객체의 분할 특성을 좀 더 효과적으로 개선할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.417-417
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• 2022

현재 수공 구조물 설계 시 설계강우량으로써 빈도해석과정을 통해 산정된 확률강우량을 적용하고 있다. 하지만 확률강우량의 경우 시계열 강우분포형태를 알 수 없는 문제가 존재한다. 강우의 시간분포 형태는 비점오염, 강우에 의한 수식 등 도달시간과 첨두 홍수량에 지대한 영향을 미치는 요소이다. 현재 국내에서는 Huff 4분위법이 널리 사용되고 있지만 Huff 4분위법은 기존의 강우패턴을 평균하였기 때문에 자연현상인 강우의 다양하고 복잡한 분포형태를 반영하기 어렵다는 문제를 가지고 있으며, Huff 4분위법이 갖는 한계로 정의할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 Huff 4분위법이 갖는 한계를 보완하기 위해 설계홍수량산정지침에서 제시하고 있는 초과확률 50%의 시간분포 값을 산정하는 것에서 벗어나 한반도의 강우형태와 최근 20년간의 강우 패턴 변화를 고려한 최적 초과 확률값을 선정하였다.