• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제26권10호
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• pp.1185-1193
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• 1999

최적 스택 필터는 시그널 또는 영상의 임의의 특성 정보를 보존하고자 하는 요구조건에 의해 강제된 구조적 제약 하에서 최대의 잡음제거 효과를 얻을 수 있다. 그리고 임계치 분할 특성과 양의 부울 함수에 기반한 이진 영역에서의 처리 특성은 이 필터가 높은 병렬성을 갖고 있음을 보여준다. 본 논문에서는 두 개의 병렬 계산 모델 MCC(Mesh-Connected Computer)와 CCC(Cube-Connected Computer)에서 최적 스택 필터를 위한 1차원 병렬 알고리즘을 개발한다. 최적 스택 필터의 실행 시간은 주로 이진 median 연산에 의해 결정되고 본 논문에서 제안된 알고리즘은 선형 분리성에 의해 이 연산을 구현한다. 이를 바탕으로, M 레벨의 1-D 시그널의 길이가 L이고 윈도우 폭이 N이라고 가정할 때, 제안된 알고리즘은 {{{{root M times root M`` MCC에서 O(L sqrt{M}`) 시간에 그리고 M 개의 PE를 갖는 CCC에서 O(L log M)시간에 수행될 수 있다. 또한 잡음을 더욱 효과적으로 제거하기 위해 윈도우 폭 N을 증가시킬 때, 제안된 병렬 알고리즘의 계산 시간은 일정하게 유지됨을 보인다.Abstract An optimal stack filter achieves the maximum noise attenuation under the structural constraints imposed by the requirement of preserving certain signal or image features. And the filter provides a high parallelism due to the principles of threshold decomposition and binary processing based on positive Boolean functions(PBFs). In this paper, we develop an one-dimensional parallel algorithm for the optimal stack filter on two parallel computation models, MCC(Mesh-Connected Computer) and CCC(Cube-Connected Computer). The running time of the optimal stack filter depends mainly on the binary median operation and our algorithm realizes this operation by the linear separability. Based on this scheme, our parallel algorithm can be performed in {{{{O(L sqrt{M}`) MCC and inO(L log M) time on CCC with M PEs, when the length of M``-valued 1-D signal is L`` and window width is N`` Also, we show that the computation time of our parallel algorithm keeps constant when the window width N increases in order to achieve the best noise attenuation.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권6호
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• pp.65-84
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• 2006

본 논문에서는 개선된 영상 생성 모델을 제시하고, 제시된 모델에 기반한 칼라 영상 향상을 제안한다. 제시된 영상 생성 모델에서는 입력 영상을 전역 조명 성분과 국부 조명 성분, 그리고 반사율 성분의 곱으로 표현한다. 제안된 칼라 영상 향상에서는 RGB 입력 칼라 영상을 HSV 칼라 영상으로 변환한 다음, 백색광 조명 상태라는 가정 하에 개선된 영상 생성 모델에 근거하여 V 성분 영상만을 향상한다. 전역 조명 성분은 입력 V 성분 영상에 유효 영역이 넓은 선형 저대역 필터를 적용하여 추정하고, 국부 조명 성분은 입력 V 성분 영상에서 추정된 전역 조명 성분이 제거된 영상에 유효 영역이 좁은 JND (just noticeable difference) 기반의 비선형 저대역 필터를 적용하여 추정한다. 그리고 반사율 성분은 입력 V 성분 영상에 추정된 전역 조명 성분과 국부 조명 성분을 나누어 추정한다. 이어서 이들 추정된 성분에 감마 수정을 각각 적용하고 그 결과들을 곱하여 출력 V 성분 영상을 얻은 다음 히스토그램 모델링을 적용하여 최종 출력 V 성분 영상을 얻는다. 마지막으로 최종 출력 V 성분 영상과 입력 H 성분 영상 및 S 성분 영상으로부터 출력 RGB 칼라 영상을 얻는다. 실험 결과 제안된 방법은 NASA 홈 페이지로부터 다운받은 칼라 영상과 MPEG-7 CCD 칼라 영상으로 구축한 시험 영상 데이터 베이스에 대하여 후광 효과가 거의 억제되고 색상 변화가 거의 없으면서 전역 대비와 국부 대비를 동시에 잘 증가시키는 것을 확인하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제12권3호
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• pp.246-254
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• 2009

균질매질과 자유면 경계에서 선형입자운동을 하는 파를 타원형 입자운동을 하는 파로부터 분리하기 위한 새로운 분극필터를 다성분 복소트레이스 분석법에 근거하여 개발하였다. 균질매질에서의 입자운동을 모사한 합성파를 통해 이 필터의 성능을 검증한 결과, P파와 레일리파의 수평성분/수직성분 진폭비 $C_L$과 $C_R$를 알고 있을 경우, 이 분극필터는 레일리파 성분을 완벽하게 제거하여 이상적인 결과를 보인다. 이 분극필터 결과의 수직성분 오차는 $C_R$/$C_L$에 따라 증가하고, 수평성분 오차는 $C_R$ $C_L$에 따라 증가한다. 특히 수직성분 오차는 $C_L$과 $C_R$의 적용값/모델값 비율($C_L'$/$C_L$와 $C_R'$/$C_R$)이 작을 때 급격히 증가하며, 입사각이 작을 때는 $C_R'$/$C_R$에, 클 때는 $C_L'$/$C_L$에 각각 민감하다. S파와 레일리파가 중첩되어 있는 경우는, 입사각이 P파 입사각의 보각인 경우와 동일하다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권9호
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• pp.1060-1068
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• 2016

연결정보만을 이용하는 range-free 측위 기법의 성능은 이동성을 갖는 무선 단말 움직임에 취약한 문제점이 있다. 본 논문은 실제 전파 환경을 고려한 실내 네트워크에서 베이지안 필터를 사용하여 실시간으로 움직이는 무선장치를 추적하는 두 가지 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 알고리즘은 측정 모델의 선형성에 따라 Kalman filter 와 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) particle filter를 적용하였다. Kalman과 MCMC particle filter 기반 알고리즘은 각각 무선단말 간 연결정보를, 이동 단말의 한 홉 간격 내 단말로부터 수신하는 신호의 세기 (RSS: received signal strength)와 연결정보를 혼합한 융합정보를 측정 모델로 사용하였다. 정확한 시뮬레이션을 위해 실내 쇼핑몰 지도를 구현한 네트워크 지형, 그리고 라디오 불규칙도 모델을 적용하였다. 또한, 장애물 존재 여부에 따라 라디오 불규칙도를 분류하였다. 성능평가를 위해 MATLAB 시뮬레이션을 수행하였으며, 기존 range-free 측위 기법보다 향상된 위치정확도를 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.253-258
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• 2016

본 논문은 실내 주행 로봇의 위치 추정을 위해 최적화 기법을 적용한 방법에 대해 기술한다. 주행 로봇의 위치 추정에 사용되는 베이지안 필터 방법의 경우는 측정값과 환경 요소에 대한 불확실성을 고려하기위해 사용하는 조절 파라미터에 따라 추정성능이 달라진다. 또한 로봇동작 및 센서 측정 모델의 비선형성에 의하여 성능이 저하될 수 있다. 최적화 기법은 조절 파라미터가 적고 모델의 비선형성의 영향을 적게 받는다. 본 연구에서는 최적화 기법의 위치 추정 활용성을 보이기 위해 최적화 방법에 의한 추정성능과 EKF방법에 의한 추정 성능을 비교한다. 사용한 측정 센서는 초음파 위성 시스템(USAT, Ultrasonic Satellites system)으로서 4개의 비컨으로부터 로봇까지의 거리를 측정한다. 측정값의 비정상 오차를 제거하기 위하여 마할라노비스 거리(Mahalanobis Distance)를 이용한다. 최적화 기법은 거리 측정값을 사용하여 목적함수를 설계하고 반복계산을 통해 위치의 최적 값을 찾는다. 반복 수행을 위한 초기 위치를 베이시안 필터 방법을 통하여 적절히 설정함으로서 제안된 방법은 위치 추정 성능을 향상시키고 실행 시간을 단축시킬 수 있다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제37권4호
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• pp.511-519
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• 2013

능동 자기베어링의 바이어스 선형화 방법은 자기베어링의 동역학적 성능과 선형성을 확보하지만, 바이어스 전류에 의한 상시 소모전력이 발생하여 시스템의 효율이 저하된다. 반면, 스위칭 제어기는 바이어스 전류를 사용하지 않아 베어링의 소비 전력을 최소화할 수 있다. 본 논문에서는 능동 자기베어링 시스템에 적용되는 스위칭 제어기와 동기 노치필터를 포함하는 비례-미분 제어기의 성능을 비교하였다. 공정하고 객관적인 비교를 위해 기준제어기인 동기 노치필터 제어기를 합리적으로 설계하고, 스위칭 제어기가 기준제어기와 동일한 동역학 특성을 갖도록 하였다. 회전축의 굽힘 유연모드 및 센서와 증폭기의 특성을 포함하는 시스템의 동역학 모델을 수립하고 성능 비교 지표를 수립하였다. 불평형 질량에 응답 측면에서 제어기를 비교하여, 저속 영역에서 스위칭 제어기가 기준제어기 대비 10 배 이상 동손을 저감할 수 있으나, 회전축의 굽힘 유연모드와 일치하는 회전 속도 근방에서는 스위칭 제어기가 유효하지 않음을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.526-529
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• 2003

추천 시스템 또는 협업 필터링은 특정 사용자에게 잠재적으로 흥미가 있거나 가치가 있는 항목을 분류하는 방법이다. 유사한 성향을 갖는 사용자는 유사한 형태의 항목을 좋아하리라는 가정 하에, 이 방법은 사용자들의 성향에 관한 데이터베이스를 이용하여 아직 평가되지 못한 항목에 대한 평가값을 예측하는데 사용된다. 보통 추천하고자 하는 사람의 성향은 시간에 따라 변할 수 있고 이러한 시간적인 변화는 사용자 성향에 대한 분류 혹은 예측에 대한 정확성을 떨어뜨릴 수 있다. 본 논문에서는 협업 필터링 알고리즘의 예측 성능을 향상하기 위해서 사용자 성향의 시간적 변화를 이용한 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 기존의 통계적 협업 필터링의 일반적인 형태인 GroupLens 시스템의 상관 가중치가 최근 사용자의 유사성을 반영하기 위해 변형되었다. 제안된 방법은 EachMovie 데이터셋을 이용해 평가하였고 GroupLens 시스템과 비교하여 더 나은 예측 결과를 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권11호
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• pp.1681-1690
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• 2013

본 논문은 IPMSM(Interior Permanent Magnet Synchronous Motor)의 센서리스 운전을 위해 확장 칼만 필터를 기반으로 하는 속도와 위치 추정기의 설계방법을 제안한다. 제안된 방법은 상태 추정의 정밀도를 향상시키기 위해서 시스템 모델의 상태추정구간을 더욱 세분화하여 나누고, 세분화한 각 구간을 테일러급수 전개하여 일차항만 사용하여 추정하였다. 제안된 상태 추정기는 2차 확장칼만필터에 비해 사전추정의 연산의 양을 크게 하지 않고, 상태추정의 정밀도가 증가함을 시뮬레이션을 통해 보일 수 있었다.

• 상하수도학회지
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• 제29권4호
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• pp.469-479
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• 2015

This study have been conducted to analyze the feasibility of establishing Contamination Warning System(CWS) that is capable of monitoring early natural or intentional water quality accidents, and providing active and quick responses for domestic C_water supply system. In order to evaluate the water quality data set, pH, turbidity and free residual chlorine concentration data were collected and each statistical value(mean, variation, range) was calculated, then the seasonal variability of those were analyzed using the independent t-test. From the results of analyzing the distribution of outliers in the measurement data using a high-pass filter, it could be confirmed that a lot of lower outliers appeared due to data missing. In addition, linear filter model based on autoregressive model(AR(1) and AR(2)) was applied for the state estimation of each water quality data set. From the results of analyzing the variability of the autocorrelation coefficient structure according to the change of window size(6hours~48hours), at least the window size longer than 12hours should be necessary for estimating the state of water quality data satisfactorily.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.1207-1212
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• 2015

본 논문에서는 광자 계수 집적 영상 현미경을 사용하여 광자가 희박한 조건에서 마이크로 물체의 3차원 시각화와 인식에 대한 기술을 제안한다. 제안하는 방법에서는 고해상도의 서로 다른 원근감을 가지는 2차원 영상을 획득하기 위해 합성조리개 집적 영상을 사용한다. 그리고 영상으로부터 광자를 추출하기 위해 광자계수 영상 시스템의 수학적 모델인 포아송 분포를 사용하며 통계적 추정법으로 부터 3차원 영상을 추정한다. 따라서, 광자가 희박한 조건에서 마이크로 물체가 손상되지 않으면서 그에 대한 3차원 영상을 획득하고 시각화할 수 있다. 추가적으로, 비선형 상관 필터를 사용하여 3차원 물체의 인식도 가능하다. 본 기술의 유용성을 증명하기 위해, 광학적 실험을 수행하였다.