• 전산구조공학
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• 제10권2호
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• pp.265-272
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• 1997

본 논문은 신경망 근사 해석 모델 개발을 궁극적인 목적으로 하는 기초적 연구로서, 기존의 수치해석 알고리즘과의 성능 비교를 통하여 신경망 알고리즘의 특성과 역할을 수치해석의 관점에서 정확히 판단하는데 목적이 있다. 신경망 알고리즘을 변형하여 선형 연립 방정식의 해를 구하는 두가지 방법을 제안하였고, 회귀분석, 보간법과의 비교를 통하여 광범위한 근사자(universal approximator)로서의 역할을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.879-891
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• 2019

본 논문에서는 고정 수신 환경에서 ATSC(Advanced Television Systems Committee) 3.0 MIMO(multiple-input multiple-output)의 채널 추정 방법에 따른 성능 평가를 제시하였다. ATSC 3.0 MIMO 시스템은 기존의 지상파 방송 시스템에 비해 높은 주파수 효율성(spectral efficiency)과 향상된 수신 성능을 얻을 수 있다. ATSC 3.0 MIMO의 파일럿 인코딩 알고리즘(pilot encoding algorithm)으로서 Walsh-Hadamard 인코딩과 널 파일럿(null pilot) 인코딩이 정의되어 있고, 단일 입력 단일 출력(single-input single-output)에 비해 크기와 위상이 달라진다. 수신기에서 파일럿 신호에 대한 채널 추정 후 데이터 신호에 대한 채널 추정을 위한 보간(interpolation)이 수행되는데, 이 때 시간 축과 주파수 축에 대해 선형 보간과 DFT(discrete Fourier transform) 기반 보간 방법을 적용할 수 있다. 본 논문에서는 시간 축과 주파수 축에 대해 가능한 보간 방법의 조합을 구성한 뒤, 전산 실험을 통해 다양한 보간 방법의 성능을 분석하였다. 전산 실험 결과는 시간 축으로 선형 보간을 먼저 수행한 후 주파수 축으로 DFT 기반 보간을 수행하는 조합이 가장 좋은 성능을 얻을 수 있음을 보여준다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.431-438
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• 2016

본 논문은 색상정보와 깊이정보 가중치를 이용한 깊이영상 업샘플링 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 양선형 보간법을 통해 높은 해상도의 깊이영상을 생성한다. 그 후 RGB 색상영상, HSV 색상영상, 깊이영상 등을 이용하여 공통경계 영역을 추정한다. 만일 보간 된 화소가 공통경계 영역에 속한다면 해당화소를 포함하는 $3{\times}3$ 영역의 화소들에 대한 색상정보와 깊이정보의 가중치를 구하고 경계 화소값 결정을 위한 비용계산을 수행한다. 그 후 가장 작은 경계 화소값 결정 비용을 가지는 화소 값을 결과영상의 화소값으로 정한다. 제안하는 알고리즘은 PSNR 및 주관적 화질 비교에서 우수한 성능을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2002년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.31-35
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• 2002

본 논문에서는 DVB-T 표준안의 모든 동작모드를 지원하며 임펄스 잡음 제거, 안테나 diversity 수신, 향상된 채널추정방법을 적용한 유럽향 디지털 TV 수신용 채널 칩셋의 설계에 관한 내용이다. 설계된 칩은 여러 개의 구성 블럭으로 구성되어있는데 여기에는 여러 가지의 향상된 알고리즘과 설계 아키텍쳐가 사용되었다. 가정용 가전기기들이 발생시키는 일정주기의 임펄스 잡음을 제거하기 위하여 임펄스 잡음 제거 블록을 AGC뒤에 사용하였다. 동기부는 대략적 주파수동기, 미세 주파수동기, 대략적 타이밍동기, 미세 타이밍 동기 등으로 이루어져 있으며 본 설계의 주파수 보상 영역은 $\pm$280Khz, 타이밍 보상 영역은 $\pm$500ppm이다. 파일럿 신호를 이용하여 채널추정과 보상을 수행하며 기존의 선형 보간기법과 함께 4개의 파일럿 신호를 이용한 보간기법을 사용하여 이동수신환경에 대응할 수 있도록 하였다. 이와 함에 수신성능을 개선할 수 있다고 알려진 안테나 diversity 기능을 채용하여 고정 및 이동 수신시의 수신성능을 향상시켰다. 안테나 diversity를 위해서 2개 이상의 수신 칩이 사용되며 이를 위해서 본 설계에서는 MRC(Maximum Ratio Combining)알고리즘을 사용하였다 본 설계는 5층 메탈 0.18um 공정을 사용하였으며 2.7Mbit 의 메모리 소자를 포함하여 대략 300 만 게이트의 회로크기를 갖으며 100 핀 PQFP로 제작되었다. 본 논문에서는 설계된 회로의 각 블록별 기능에 대한 설명과 함께 시뮬레이션 결과와 ASIC설계결과를 기술하였다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.495-508
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• 2005

이동체는 시간에 따라 위치나 모양이 연속적으로 변하는 시공간 데이터이다. 이동체의 위치 좌표는 정기적으로 측정되어 응용 시스템에 저장된다. 시스템에 저장되지 않은 질의 시점의 위치 정보를 추정하기 위해 선형 함수가 주로 이용되었다. 그러나 선형 함수에 의한 위치 추정은 추정 오차를 발생시키므로 위치 표현의 불확실성을 개선하기 위한 새로운 방법이 요구된다. 이 논문에서는 선형 함수에 의한 위치 추정 오차를 감소시키기 위해 3차 스플라인 보간법을 적용한 방법을 제시한다. 첫째, 2차원 공간에서 이동체의 위치 정보를 정의한다. 둘째, 제안한 데이터 모델의 위치 추정을 위해 3차 스플라인 보간법을 적용하고 알고리즘을 기술한다. 마지막으로, 제안한 추정 연산모델의 정확성을 실험하였다. 실험 결과 선형 함수에 의한 방법보다 더 정확한 결과를 나타내었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.497-498
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• 2015

영상을 취득한 후 다양한 응용프로그램으로 확장이 가능한 4 차원 light field 영상은 일반적인 2 차원 공간 (spatial) 영역과 추가적인 2 차원 각 (angular) 영역으로 구성된다. 그러나 이러한 4 차원 light field 영상을 2 차원 CMOS 센서로 취득하므로 이에 따른 해상도 제약이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 4 차원 light field 영상이 가지는 해상도 제약 조건을 해결하기 위하여, 4 차원 light field 영상에 적합한 학습 기반 (learning-based) 초해상도 (superresolution) 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 공간영역 해상도 그리고 각영역의 해상도를 각각 2 배 향상시킨다. 실험에 사용되는 영상은 상용 light field 카메라인 Lytro 에서 취득하며, 기존의 선형 보간 기법인 bicubic 기법과의 비교를 통해 제안하는 기법의 우수성을 검증한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권5호
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• pp.100-108
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• 2010

본 논문은 피치를 추출하는 방법으로 자기상관을 이용하였다. 시간과 주파수 영역의 자기상관은 서로 다른 특성을 가지고 있으며, 각각 피치주기와 기본주파수에 대응된다. 본 논문에서는 시간과 주파수 영역에서의 자기상관을 결합하는 방법을 이용하였다. 이 방법은 자기상관에서 발생하는 피치 doubling과 having 에러를 크게 개선시킬 수 있었다. 하지만, 시간과 주파수 영역에서 유성음의 주기적 특성인 피치주기와 기본주파수는 서로 역수 관계이며, 특히 기본주파수의 에러는 FFT의 분해능에 의하여 발생된다. 이러한 영향을 줄이기 위하여 시간 영역과 주파수 영역에서의 자기상관 결합에 보간법을 적용함으로써 피치 검출율을 향상 시킬 수 있었다. 자기상관을 결합할 때 시간영역에서 찾은 피치후보들에 대해서만 주파수영역의 자기상관을 구함으로써 계산량은 감축될 수 있었다. 또한, 선형보간을 이용하여 기존방법 보다 FFT 계수를 8배 줄일 수 있었다. 그 결과, FFT 연산량과 주파수영역의 자기상관 계산량을 크게 감축하여 기존 방법 대비 알고리즘 처리시간을 약 9.5배 줄일 수 있었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제33권4호
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• pp.217-224
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• 2020

본 논문에서는 초고층 건물의 철근콘크리트 아웃리거 벽체 개구부의 최적설계를 위한 수학적 최적화 프레임워크를 제시하였다. 전용 유한요소해석 프로그램을 이용하여 아웃리거 벽체를 해석하였으며 깊은 보의 스트럿-타이 거동을 고려하여 개구부를 배치하였다. 최적화를 위해 파이썬 SciPy 라이브러리 중 순차이차계획법(Sequential Quadratic Programming)을 이용하여 제약 경계 최적화를 수행하였다. 최적화에 필요한 미분가능한 연속 함수를 얻어내기 위해 선형 보간법을 사용하였으며, 최적화 프로그램의 효율성을 위해 데이터베이스를 이용하였다. 2변수 최적화의 결과를 탐색 알고리즘의 이동 경로를 통해 살펴본 결과 알고리즘이 최적화된 결과를 효율적으로 찾아냄을 확인하였다. 그리고 개구부의 폭을 모두 같게 설정한 것이 아닌 각각의 개구부의 크기를 개별 변수로 설정하였을 경우 목적함수의 값이 최소화되어 더 우수한 최적화 결과를 도출함을 확인하였다. 또한, 최적화의 과정에 있어 데이터베이스를 이용할 경우 최적화 시간을 효과적으로 단축시킬 수 있음을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.279-281
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• 2006

적분연산행렬은 구간연속 직교함수들이 시스템 동정, 해석, 제어기 설계 등의 분야에 널리 이용될 수 있는 계기를 제공하였다. 특히 블럭펄스 함수는 연산이 간단하기 때문에 선형 시변계와 비선형계 등의 제어문제 둥에 널리 이용되어 오고 있다. 본 논문은 기존의 블럭펄스 함수 적분 연산행렬과 비교했을 때 적분오차를 줄이는 적분연산행렬을 소개하였으며, 이를 이용하여 고차 시스템의 응답에 가장 최적한 응답을 갖는 저차 시스템의 응답을 갖도록 최적응답 방법에 적용하여 대수적인 방법으로 저차 시스템의 파라메터를 구하는 알고리즘을 제시함으로서 유용성을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.271-273
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• 2021

본 논문은 이동노드의 클러스터링내에서 보다 효율적인클러스터링을 제공하고 유지하기위한 딥러닝의 선형회귀적 적응적 보정가중치에 따른 군집적 알고리즘을 제안한다. 대부분의 클러스터링 군집데이터를 처리함에 있어 상호관계에 따른 분류체계가 제공된다. 이러한 경우 이웃한 이동노드중 목적노드와는 연결가능성이 가장높은 이동노드를 클러스터내에서 중계노드로 선택해야 한다. 본 연구에서는 이러한 상황정보를 이해하고 동적이동노드간 속도와 방향속성정보간의 상관관계의 친밀도를 고려한 자율학습기반의 회귀적 모델에서 적응적 가중치에 따른 분류를 제시한다. 본 논문에서는 이러한 상황정보를 이해하고 클러스터링을 유지할 수 있는 자율학습기반의 적응적 가중치에 따른 딥러닝 모델을 제시 한다.