• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1924-1925
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• 2011

본 논문에서는 비선형 기동을 하는 기동표적의 추정된 잡음을 분석하여 표적의 기동패턴을 분석하는 알고리즘을 제시하고자 한다. 기동표적의 추정위치와 측정치에서 발생하는 잡음을 가속도와 순수 잡음으로 분리하고 분리된 성분을 분석하여 표적의 기동 패턴을 인식하고 동시에 추적을 실시하는 알고리즘을 구성한다. 잡음의 분리는 퍼지 클러스터링(FCM : Fuzzy C-means Clustering) 기법을 이용하여 적절한 추정값을 이용한다. 추정된 표적의 속도와 가속도, 잡음을 재 구성하여 기동표적의 기동패턴을 분석하고, 동시에 추적을 실시한다. 위의 과정을 통해 가속도를 분리한 후 비선형성을 지닌 기동표적의 기동패턴을 선형화 하여 칼만필터를 이용 잡음을 분리하고 가속도를 다시 보상하여 추적 알로리즘을 구성한다. 그리고 제안된 알고리즘의 수행 가능성을 보여 주기 위하여 몇 가지 예를 제시하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.07g
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• pp.2974-2976
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• 1999

본 논문에서는 단일패턴과 다중패턴 학습이 가능한 FNNs(Feedforward Neural Networks)을 하드웨어로 구현하는데 필요한 학습방안을 제안한다. 제안된 학습방안은 기존의 하드웨어 구현에 이용되는 방식과는 전혀 다른 방식이며, 오히려 기존의 소프트웨어 학습방식과 유사하다. 기존의 하드웨어 구현에서 사용되는 방법은 오프라인 학습이나 단일패턴 온 칩(on-chip) 학습방식인데 반해, 제안된 학습방식은 단일/다중패턴은 칩 학습방식으로 다층 FNNs 회로와 학습회로 사이에 스위칭 회로를 넣어 구현되었으며, FNNs의 학습회로는 선형 시냅스 회로와 선형 곱셈기 회로를 사용하여MEBP(Modified Error Back-Propagation) 학습규칙을 구현하였다. 제안된 방식은 기존의 CMOS 공정으로 구현되었고 HSPICE 회로 시뮬레이터로 그 동작을 검증하였다 구현된 FNNs은 어떤 학습패턴 쌍에 의해 유일하게 결정되는 출력 전압을 생성한다. 제안된 학습방안은 향후 학습 가능한 대용량 신경망의 구현에 매우 적합하리라 예상된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.10a
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• pp.287-290
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• 1997

신경회로망은 높은 정확도의 학습 결과를 제시하는 장점을 가지고 있어서 패턴 인식을 포함한 여러 분야에서 널리 사용되어지고 있다. 그러나 신경회로망의 설계에 있어 최적의 뉴런과 층의 개수, 그리고 그 연결 등의 기하학적 해답을 제시하기가 어렵고, 서은이 우수하다고 알려진 역전파 학습 알고리즘도 오차가 없는 완벽한 학습 결과를 제시하지 못하며, 상당히 많은 학습 시간이 걸린다는 단점들을 가지고 있다. 이러한 단점들을 극복하기 위해 선형 신경회로망을 합성하는 새로운 방법을 제안하는데, 이진 함수 최소화(binary function minimization)과정을 거친 minimal-sum-of-product(MSP)를 통해서 이진 클래스 패턴(binary class pattem)을 표현 함으로써 오차가 없는 학습 결과를 얻을 수 있으며, 학습에 필요한 패턴과 학습에 걸리는 시간도 대폭 줄일수 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 선형 신경회로망을 합성하는 방법을 제안하며, 여러 가지 예제를 통해 제안한 방법의 우수성을 보인다.

• Korean Journal of Optics and Photonics
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• v.1 no.2
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• pp.130-134
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• 1990

In this paper, pSDF-based referance image is reahzed. Using BJTC(binary joint transform correlator) as nonlinear correlator, optical pattern recognition for interclass discrimination is performed. Experimental results show that correlation peak intensity of one calss is two times higher than that of the other class, which indicates its superiority in discrimination sensitivity.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.17 no.3
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• pp.423-432
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• 2022

This paper addresses the safety concern that the SOH of batteries in electric vehicles decreases sharply when drivers change or their driving patterns change. Such a change can overload the battery, reduce the battery life, and induce safety issues. This paper aims to present the SOH as the changes on a dashboard of an electric vehicle in real-time in response to user pattern changes. As part of the training process I used battery data among the datasets provided by NASA, and built models incorporating linear regression and ARIMA, and predicted new battery data that contained user changes based on previously trained models. Therefore, as a result of the prediction, the linear regression is better at predicting some changes in SOH based on the user's pattern change if we have more battery datasets with a wide range of independent values. The ARIMA model can be used if we only have battery datasets with SOH data.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.547-549
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• 2000

Truetype 글꼴은 외곽선정보를 벡터 데이터 형태로 가지고 있기 때문에 사용자의 수정이 매우 용이한 글꼴이다. 본 논문에서는 이러한 truetype 글꼴의 특성을 이용하여 글꼴의 외곽선 정보를 알아낸 후 외곽선을 다양한 패턴으로 분할하는 방법을 제시하려 한다. 직선에서는 Brensenham 알고리즘을 이용한 패턴 분할을 행하였고, 곡선에서는 Casteljar 알고리즘을 바탕으로 선형보간법을 이용한 재귀호출 방법을 사용하여 패턴 분할을 행하였다. 이러한 임의 패턴 분할을 이용해서 다양한 길이를 가진 형태의 패턴을 생성함으로써, 글꼴의 외곽선에 다양한 효과를 줄 수 있다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2016.07a
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• pp.109-110
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• 2016

본 논문에서는 현재 운행되고 있는 선형 유도전동기의 슬립주파수 고정 방식이 아닌 선형 유도전동기를 이용한 자기부상열차의 슬립주파수와 수직력 및 추진력과의 관계를 이용, 열차의 가감속시 운행패턴에 따라 운행 중 슬립주파수가 가변할 수 있는 슬립주파수 가변패턴을 형성, 선형유도전동기 자기부상시스템에서의 에너지 효율향상 가능성을 검증하였다. 슬립주파수와 수직력, 추진력과의 관계를 이용 슬립주파수 일정 실효치전류제어 알고리즘과 슬립주파수 일정 벡터제어 알고리즘을 사용하여 운전조건과 슬립주파수를 변경하며 운전조건에 따른 가장 효율적인 슬립주파수의 패턴을 형성하였다. 이 후 모의시험과 실차를 이용한 실험을 통해 알고리즘에 대한 정당성과 실제 효율의 증가를 통해 타당성을 검증하였다. 앞선 두 가지 알고리즘을 통해 열차부상에 영향을 미치지 않는 범위의 수직력을 가지는 범위내에서 슬립주파수를 가변 운전 조건에 따른 최적의 슬립주파수에 대한 정보를 기반으로 운행 중 가변하는 슬립주파수를 자동열차운전(ATO)시스템에 적용 모의실험을 통해 그 적용가능성과 효율을 검증하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.12B
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• pp.2052-2059
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• 2000

Digital IF(Intermediate Frequency) 처리단과 같은 고속과 저전력을 요구하는 필터에서 덧셈기만을 사용하여 CSD(Canonical Signed Digit)형의 필터계수들을 구현하는 구조가 널리 연구되고 있다. 본 논문에서는 선형위상 FIR(Finite Impulse Response) 필터의 CSD형 필터계수들을 최소의 덧셈으로 구현할 수 있는 아키텍처를 제안한다. 1과 -1로 이루어진 필터계수 표에서 공통패턴을 공유함으로서 덧셈의 수를 줄이는 방법이 이미 연구되었다. 본 논문은 비트 shift, 비트 add, 비트 반전을 통하여 인공의 공통패턴을 만들어서 이미 존재하는 공통패턴에 합류시킴으로서 덧셈의 수를 더욱 줄일 수 있는 방법을 제안한다. CDMA 이동통신 단말기의 IF단에 사용되는 사양의 디지털 필터를 73탭의 CSD형 계수로 구현하여 9.2%의 덧셈 감소의 효과가 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05d
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• pp.1127-1132
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• 2002

LFSR보다 CA가 랜덤성이 우수한 패턴들을 효율적으로 생성함이 알려지면서 그 응용분야가 점차적으로 확대되어가고 있다. Nongroup CA는 해쉬함수의 생성, 암호알고리즘, 이미지 압축 등에 응용되고 있다. 그러나 CA가 생성하는 패턴의 분석이 용이하지 못하였다. 본 논문에서는 선형 nongroup CA의 일반적인 성질과 여원 벡터가 선형 nongroup CA의 0-트리의 0이 아닌 상태인 경우 이로부터 유도되는 여원 TPNCA의 상태들의 행동을 분석하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1901-1902
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• 2008

얼굴 인식은 얼굴의 특징적인 패턴을 이용하지만, 이러한 패턴은 표정, 포즈, 조명의 변화에 민감하여 인식에 어려움이 있다. 본 논문은 표정 변화에 강인한 인식 모델을 개발하기 위해 Cohn-Kanade 표정 데이터베이스와 AAM을 이용하여 다양한 데이터를 추출하였고, 추출된 데이터를 다선형 분석을 이용하여 분석하였다. 이를 적용한 인식 실험에서 PCA보다 표정에 좀 더 강인한 인식 성능을 나타내었다.