• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권2호
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• pp.114-119
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• 2009

서비스 로봇에서 사용되는 음원인식 시스템은 사람이 로봇을 향해 말할 때 화자의 위치를 추정한다. 로봇용 음원인식 알고리즘들 중에서 복수개의 마이크로폰에 소리가 도착하는 시간지연 정보를 이용하여 음원을 추정하는 방법이 널리 이용된다. 마이크로폰에 도달하는 지연시간 정보를 구하기 위해서 상관관계 함수가 사용된다. 상관관계 함수에서 최대 값의 위치를 각도로 변환할 때 코사인 역함수가 사용되며 코사인 역함수의 비선형적인 특성 때문에 음원의 위치에 따라 마이크로폰 쌍에서 추정하는 각도의 정확성이 다르게 된다. 본 논문에서는 음원의 위치에 따라 각도를 가장 잘 추정할 수 있는 각도 영역을 구분하여 정확하게 음원의 위치를 인식하는 방법을 제안한다. 또한 제안한 방법을 이용하면 각 마이크 쌍에서 60도 범위에 대해서만 각도를 계산하므로 기존의 180도에 대한 방법에 비하여 연산이 1/2로 줄어든다. 테스트 환경을 구축하여 제안한 영역 분할 위치 추정 알고리즘과 기존 알고리즘의 성능을 비교한 결과 제안한 알고리즘의 기존 알고리즘에 의한 평균오차의 31%에 불과함을 보인다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권4호
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• pp.189-198
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• 2024

입 모양 인식은 음성 인식의 중요 부분 중 하나로 음성 인식을 위한 입 모양 인식 시스템에서 입 모양 인식 성능을 개선하기 위한 여러 연구가 진행됐다. 최근의 연구에서는 인식 성능을 개선하기 위해 입 모양 인식 시스템의 모델 구조를 수정하는 방법이 사용됐다. 본 연구에서는 모델 구조를 수정하는 것으로 인식 성능을 개선하는 기존의 연구와 달리 모델 구조의 변화 없이 인식 성능을 개선하는 것을 목표로 한다. 모델 구조의 수정 없이 인식 성능을 개선하기 위해, 사람이 하는 입 모양 인식에서 사용되는 단서를 참고해 입 모양 인식 시스템의 기존 관심 영역인 입술 영역과 함께 턱, 뺨과 같은 다른 영역을 관심 영역으로 설정하고 각 관심 영역의 인식률을 비교해 가장 높은 성능의 관심 영역을 제안한다. 또한, 관심 영역 크기를 정규화하는 과정에서 보간법의 차이로 인해 발생하는 정규화 결과의 차이가 인식 성능에 영향을 준다고 가정하고 최근접 이웃 보간법, 이중 선형 보간법, 이중 삼차 보간법을 사용해 동일한 관심 영역을 보간하고 각 보간법에 따른 입 모양 인식률을 비교해 가장 높은 성능의 보간법을 제안한다. 각 관심 영역은 객체 탐지 인공신경망을 학습시켜 검출하고, 각 관심 영역을 정규화하고 특징을 추출하고 결합한 뒤, 결합된 특징들을 차원 축소한 결과를 저차원 공간으로 매핑하는 것으로 동적 정합 템플릿을 생성했다. 생성된 동적 정합 템플릿들과 저차원 공간으로 매핑된 데이터의 거리를 비교하는 것으로 인식률을 평가했다. 실험 결과 관심 영역의 비교에서는 입술 영역만을 포함하는 관심 영역의 결과가 이전 연구의 93.92%의 평균 인식률보다 3.44% 높은 97.36%의 평균 인식률을 보였으며, 보간법의 비교에서는 이중 선형 보간법이 97.36%로 최근접 이웃 보간법에 비해 14.65%, 이중 삼차 보간법에 비해 5.55% 높은 성능을 나타내었다. 본 연구에 사용된 코드는 https://github.com/haraisi2/Lipreading-Systems에서 확인할 수 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권12호
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• pp.209-218
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• 2012

최근 무어의 법칙을 연장시킬 시스템 집적 기술로서 Field Programmable Stateful Logic Array (FPSLA)가 제안되었다. 본 논문은 FPSLA의 설계 자동화 절차를 확립하고 논리 합성, 동기화, 물리적 매핑, 자동 배치 등의 접근 방법을 최초로 제시한다. 특히, 동기화를 통해 배치를 1차원 문제로 축소한 후 비선형 최적화 기법을 개량한 개략 배치 모델 및 하향식 계층적 2분법을 이용한 배치 적법화 알고리즘을 제안하였다. 또한, 제안된 모델 및 알고리즘을 소프트웨어로 구현하여 ACM/SIGDA 벤치 마크 예제에 적용함으로써 그 유효성을 입증하였다. 이 소프트웨어에는 Fanout 수만큼 출력 상태를 같은 단의 멤리스터성 스위치에 복사해야 하는 FPSLA의 특성을 고려하여 최적화 단계 별로 넷을 하이퍼에지로 통합했다가 다시 에지로 분리하는 기법이 제안되었으며 약 18.4%의 추가적 최적화를 이룩했다. FPSLA의 출력 상태 복사는 논리 단 일부에 셀 밀도가 집중되는 문제를 노출했으며 단위 논리 게이트의 Fanin을 제한하는 기법으로 18.5% 감소 효과를 얻었다. FPSLA의 실용성 확보를 위해서는 우선 논리 합성 시 Fanin의 수가 일부 단에 집중되지 않도록 제약하는 방안을 개발하여야 한다. 또한, FPSLA 패브릭 구조를 이식하기 위해 대칭성이 감소된 나노와이어 크로스바가 형성하는 복잡한 그래프 상에서 수행되어야 하는 자동 배선의 효율성 연구도 필요하다. 이러한 툴 개발은 설계 자동화 자체뿐만 아니라 FPSLA의 패브릭 구조 개선에 필요한 실험에 유용한 평가 도구로서도 큰 역할을 할 것이다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제39권2호
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• pp.157-165
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• 2002

본 논문에서는 PD 제어기와 신경회로망을 이용하여 3상 유도전동기의 속도제어 시스템을 구현하고자 한다. PD 제어기는 초기의 제어를 담당하며 신경회로망의 초기 학습을 담당한다. 또한, 신경회로망은 비선형 매핑능력과 학습능력이 탁월하기 때문에 제어기로 많이 사용되며 특히 전향경로 신경망은 구조가 매우 간단하기 때문에 본 논문에서는 이를 이용하여 유도전동기의 속도제어 시스템에 구현하였다. 신경회로망의 입력으로는 모터의 기준속도, 엔코더를 이용하여 측정한 모터의 실제 속도와 제어입력 전류를 이용하였고, 온라인 상태로 학습되도록 하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘의 타당성을 보이기 위해 기존에 널리 사용되었던 PI 제어기와 비교평가를 하였으며 시뮬레이션과 실험결과로부터 초기운전 상태에서는 PD 제어기가 주로 제어를 담당하지만 시간이 지남에 따라 신경회로망이 학습되어 신경회로망이 주 제어기가 됨을 확인하였다. 아울러, 제안된 하이브리드 제어기가 PI 제어기보다 우수하고 특히 부하변동과 같은 외란에 강인함을 알 수 있었으며, 정상상태 오차가 현저히 감소하여 정밀한 속도제어가 가능함을 확인하였다.

• 감성과학
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• 제20권2호
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• pp.161-170
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• 2017

감정은 학습능력, 행동, 판단력 등 삶의 많은 부분에 영향을 끼치므로 인간의 본질을 이해하는 데 중요한 역할을 한다. 그러나 감정은 개인이 느끼는 강도가 다르며, 시각 영상 자극을 통해 감정을 유도하는 경우 감정이 지속적으로 유지되지 않는다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 총 4가지 감정자극(행복, 슬픔, 공포, 보통) 시 생체신호(뇌전도, 맥파, 피부전도도, 피부 온도)를 획득하고, 이로부터 특징을 추출하여 분류기의 입력으로 사용하였다. 감정 패턴을 확률적으로 해석하여 다른 공간으로 매핑시켜주는 역할을 하는 Restricted Boltzmann Machine (RBM)과 Multilayer Neural Network (MNN)의 은닉층 노드를 이용하여 비선형적인 성질의 감정을 구별하는 Deep Belief Network (DBN) 감정 패턴 분류기를 설계하였다. 그 결과, DBN의 정확도(약 94%)는 오류 역전파 알고리즘의 정확도(약 40%)보다 높은 정확도를 가지며 감정 패턴 분류기로서 우수성을 가짐을 확인하였다. 이는 향후 인지과학 및 HCI 분야 등에서 활용 가능할 것으로 사료된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.137-146
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• 2011

에너지 소모에 대한 증가되는 소비자의 관심을 지원하기 위하여 가전기기의 에너지 모니터링과 예측 방식을 제안한다. 제안한 시스템은 0.5초마다 전류 센서를 지나가는 전류량을 측정하는 스마트 플러그라는 일반 전기 콘센트로 설계하고, 신경회로망의 훈련과 시험 데이터를 얻기 위해 평균기온, 최저기온, 초고기온, 습도, 일조시간의 날씨 정보를 입력 데이터로 사용하고, 스마트 플러그를 통한 전기 사용량을 목표값으로 사용하였다. 훈련을 위한 실험데이터를 사용하여 역전파 알고리즘을 기반으로 한 신경회로망을 구성하였다. 입력과 출력 데이터의 비선형 매핑을 위해 다층신경회로망을 사용하였다. 제안한 신경회로망 모델은 상관관계 계수가 0.9965로 우수하게 전기 사용량을 예측할 수 있는 것을 확인하였으며, 예측의 평균 제곱 오차는 0.02033이다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제37권3호
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• pp.72-83
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• 2000

본 논문에서는 리칭모드 제어기와 신경 회로망을 이용하여 3상 유도전동기의 위치제어 시스템을 구현한다. 리칭모드 제어기는 위치오차와 속도오차의 궤적을 슬라이딩 평면으로 들어가도록 하고 신경회로망의 초기학습을 담당한다. 리칭모드 제어기의 구조는 슬라이딩 평면의 스위칭 함수로부터 간단히 구성하였다. 또한, 신경 회로망은 전향경로 신경망으로 구성되며 비선형 매핑능력과 탁월한 학습능력을 이용하여 유도전동기의 등가제어입력을 학습하도록 하였고 신경 회로망의 입력으로는 모터의 기준속도, 기준위치 및 엔코더를 이용하여 측정된 모터의 실제속도와 위치 등을 이용하였고 온라인 상태로 학습되도록 하였다. 이와 같이 복합적으로 구성된 제어기들을 유도전동기의 위치제어 시스템에 적용하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘의 타당성을 보이기 위해 기존의 PI 제어기와 비교평가를 하였으며 시뮬레이션과 실험결과로부터 초기운전 상태에서는 리칭모드 제어기가 주로 제어를 담당하지만 시간이 지남에 따라 신경회로망이 학습되어 신경 회로망이 주 제어기가 됨을 확인하였다. 아울러, 제안된 제어기가 PI 제어기보다 우수하고 특히 부하변동과 같은 외란에 강인함을 알 수 있었으며, 정상상태 오차가 현저히 감소하여 정밀한 제어가 가능함을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.633-642
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• 2019

최근, 단일 이미지 초해상도 복원 기법(super-resolution)에서 컨볼루션 신경망 모델은 매우 성공적이다. 잔여 학습 기법은 컨볼루션 신경망 훈련의 안전성과 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문은 저해상도 입력 이미지에서 고해상도 목표 이미지로 비선형 매핑 학습을 위해 고밀도 스킵 연결(dense skip-connection)을 통한 재귀 잔차 구조를 이용한 단일 이미지 초해상도 복원 기법을 제안한다. 제안하는 단일 이미지 초해상도 복원 기법은 고밀도 스킵 연결 방식을 통해 재귀 잔차 학습 방법을 채택해서 깊은 신경망에서 학습이 어려운 문제를 완화하고 더 쉽게 최적화하기 위해 신경망 안에 불필요한 레이어를 제거한다. 제안하는 방법은 매우 깊은 신경망의 사라지는 변화도(vanishing gradient) 문제를 완화할 뿐만 아니고 낮은 복잡성으로 뛰어난 성능을 얻음으로써 단일 이미지 초해상도 복원 기법의 성능을 향상시킨다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리듬이 기존의 알고리듬 보다 결과가 더 우수함을 보인다.

• 한국광학회지
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• 제17권6호
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• pp.507-513
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• 2006

본 논문에서는 출력평면에 나타나는 원 영상을 재생시키기 위하여 위상 랩핑 방법을 이용하여 암호화 수준을 향상시키고 주파수 영역에서 위상 부호화하여 암호화함으로써 잡음에 강한 복호화 방법을 제안하였다. 암호화된 영상은 원 영상이 아닌 위상 변조된 가상 영상과 무작위 위상 영상을 곱하고 제로 패딩(ze.o-padding)하여 푸리에 변환한 후 이 변환된 복소 영상을 데이터 전송 및 매핑을 용이하게 하기 위하여 실수 값으로 변환하여 위상 부호화하여 만든다. 복호화 과정은 제안한 선형적인 영상을 비선형적인 영상으로 변환시키는 위상 랩핑 방법에 의해 각각 만들어진 암호화된 영상과 복호화 키를 곱하여 푸리에 역변환하여 공간필터를 가진 출력 평면에서 원 영상을 복원함으로써 광축 정렬 문제와 픽셀 대 픽셀 대응이 용이하여 복원영상의 해상도를 향상시킬 수 있다. 제안한 방법은 허가되지 않은 사용자가 암호화된 영상을 분석함으로써 있을 수 있는 복제 가능성을 원 영상의 어떤 정보도 포함하지 않은 가상 영상을 사용함으로써 배제할 수 있고 또한 실수 값을 위상 부호화함으로써 현재에 사용되는 공간 광 변조기로 표현이 가능하다. 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안한 암호화 방법의 적합성과 암호화된 영상과 복호화 키 영상에 잡음이 발생하더라도 원 영상의 복원이 가능함을 확인하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제32권6호
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• pp.349-357
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• 2019

유한요소법(finite element method)은 다양한 분야에서 재료의 역학적 거동을 더욱더 현실적으로 해석하고 예측하는 방법으로 다양한 분야의 제품 개발에 적용되고 있다. 하지만 섬유배향과 변형률 속도가 역학적 특성에 영향을 미치는 유리섬유 강화 플라스틱 복합재료에 관한 수치해석을 이용한 접근 방법은 현재까지 다소 어려움이 있다. 본 연구의 목적은 고분자, 고무, 금속 등과 같은 다양한 복합재료를 위한 선형, 비선형 다중스케일 재료 모델링 프로그램인 Digimat의 수치해석 재료 모델을 활용하여 유리섬유 강화 플라스틱 복합재료의 역학적 특성을 정의하고 검증하는 것에 있다. 또한 이를 통해 좀더 현실적으로 고분자 복합재료의 거동을 예측하고자 한다. 이를 위해 다양한 고분자 중 30wt%의 단섬유 질량 비율을 갖는 폴리부틸렌 텔레프탈레이트(polybutylene terephthalate, PBT)의 섬유배향과 변형률 속도에 따른 인장 특성을 참고문헌을 통해 조사하였다. 또한 Moldflow 프로그램을 사용한 사출해석을 통해 유리섬유 배향 정보를 계산하였으며 이를 매핑(mapping) 과정을 통해 유한요소 인장 시편 모델에 전달하였다. 대표적인 유한요소 상용 프로그램 중 하나인 LS-DYNA는 유리섬유 배향과 변형률 속도에 따른 복합재료의 인장 특성을 연구하기 위해 Digimat과의 연성해석(coupled analysis)에 활용되었다. 그리고 유리섬유 강화 플라스틱 복합재료를 해석하기 위한 LS-DYNA의 다양한 비등방성(anisotropic) 재료 모델들의 장단점을 서로 비교하고 평가하였다.