• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제20권1호
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• pp.21-28
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• 2003

다른 나라의 저궤도 위성에 대한 궤도 정보를 레이더 시스템을 이용하여 독자적으로 획득할 경우, 이에 필요한 궤도결정 알고리즘을 해석적 모델인 SGP4 모델과 실시간 처리방식인 확장 칼만필터를 이용하여 수치적 방법으로 개발하였다. 궤도결정 알고리즘의 상태벡터를 Kepler 6궤도 요소로 지정할 경우, 상태천이 행렬 계산시 궤도 경사각과 이심률에 대해 특이점 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 평균 궤도 요소를 평균 위치 및 속도 요소로 변환하여 상태벡터로 지정하였다. 필터 구성시 상태천이 행렬(State Transition Matrix)과 공분산 행렬(Covariance Matrix)은 SGP4모델과 수치적 방법인 finite difference방법을 이용하여 계산하였으며, 관측 자료는 방위 각, 고도각, 그리고 시선거리 형태로 각각 입력되며 각 관측 형태에 따라 일괄적으로 처리하도록 필터를 구성하였다. TOPEX/POSEIDON POE를 이용 시뮬레이션 생성한 관측간을 사용하여 개발한 궤도결정 알고리즘의 성능을 분석한 결과 개발한 알고리즘은 약 1km의 위치 오차를 가지며 7일 동안 약 3km의 위치 오차를 가지는 NORAD시스템과 동일한 성능을 가지기 위해 필요한 레이더 시스템의 최소 성능 요구조건은 방위각과 고도각은 0.1도 이내이고 시선거리는 50m이 내여야 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.98-106
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• 1998

본 논문에서는 신경망의 학습성능을 개선하기 위해 확룰적 근사법과 공액기울기법에 기초를 둔 새로운 학습방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 확률적 근사법과 공액기울기법을 조합 사용한 전역 최적화 기법의 역전파 알고리즘을 적용함으로써 학습성능을 최대한 개선할 수 있도록 하였다. 확률적 근사법은 국소최소점을 벗어나 전역최적점에 치우친 근사점을 결정해 주는 기능을 하도록 하며, 이점을 초기값으로 하여 결정론적 기법의 공액기울기법을 적용함으로써 빠른 수렴속도로 전역최적점으로의 수렴확률을 놓였다. 제안된 방법을 패리티 검사와 패턴 분류에 각각 적용하여 그 타당성과 성능을 확인한 결과 제안된 방법은 초기값을 무작위로 설정하는 기울기하강법에 기초를 둔 기존의 역전파 알고리즘이나 확률적 근사법과 기울기하강법에 기초를 둔 역전파 알고리즘에 비해 최적해로의 수렴 확률과 그 수렴속도가 우수함을 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.195-203
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• 2012

본 논문은 다중센서 영상을 이용한 결정 융합 기반의 지상 표적 분류 알고리즘 및 특징 추출 기법을 제안한다. 표적의 인식률 향상을 위하여 가중 투표 방법을 적용함으로써 개별 분류기로부터 획득된 결과를 융합하였다. 또한 개별 센서 영상 내에 속한 표적을 분류하기 위해 CCD 영상으로부터 획득한 CM 영상의 밝기 차이와 FLIR 영상 내 표적의 윤곽선 정보 및 차량과 포탑의 너비 비율을 이용하여 스케일과 회전변화에 강인한 특징들을 추출하였다. 마지막으로 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 지상 표적 분류 알고리즘과 특징 추출 기법에 대한 성능을 검증한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.150-155
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• 2004

본 논문에서는 사람의 음성속에 내포된 6가지 기본 감정(기쁨, 슬픔, 화남, 놀람, 공포, 혐오)의 특징을 추출하고 인식하고자 한다. 제안한 감정인식 알고리즘은 웨이블렛 필터뱅크를 이용하여 각각의 감정별 코드북을 만들고, 인식단계에서 필터뱅크별 감정을 확인한 후 최종적으로 다중의사결정기법에 의해 감정을 인식하는 구조로 이루어져 있다. 이와 같은 웨이블렛 필터뱅크와 다중의사 결정기법에 기반을 둔 알고리즘의 유용성을 보이기 위해 실험에 사용된 음성은 20명의 화자로부터 6가지의 감정을 대상으로 각각 3번씩 발음한 감정음성을 녹음하여 총 360개의 데이터베이스로 구성하고 실험하였다. 이와 같이 제안한 알고리즘은 기존의 연구에 비해 5% 이상 향상된 인식률을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.307-309
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• 2007

SVDD의 scale prob1em을 해결하기 위하여, 학습 데이터를 sub-groupings하여 group 단위로 SVDD를 통해 학습함으로써 학습 시간을 줄이는, K-means clustering을 이용한 SVDD 방범(KMSVDD)이 제안되었다. 하지만 KMSVDD는 K-means clustering 알고리즘의 본질상 최적의 K값을 정하기 힘들다는 문제와, 동일한 데이터를 학습할지라도 clustered group이 램덤하게 형성되기 때문에 매번 학습의 결과가 달라지는 문제점이 있었다. 또한 데이터의 분포 상태와 관계없이 무조건 타원(dlliptic) 형태의 K개의 cluster로 나누기 때문에 각각의 나눠진 cluster들은 데이터 분포에 대한 특징을 나타내기 힘들게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 데이터 분포에서 mode를 먼저 찾은 후 이 mode를 기준으로 clustering하는 Mean Shift clustering 방법을 이용한 SVDD를 제안하고자 한다. 제안된 알고리즘은 KMSVDD와 비교해 데이터 학습 속도에서는 큰 차이가 없으면서도 데이터의 분포 상태를 고려한 형태로 clustering 한 sub-group을 학습하므로 학습의 정확도가 일정하게 되며, 각각의 cluster는 데이터 분표의 특징을 포함하는 효과가 있다. 또한 Mean Shift Kernel의 bandwidth의 결정은 K-Means의 K와는 달리 어느 정도 여유를 갖고 결정되어도 학습 결과에는 차이가 없다. 다양한 데이터들을 이용한 모의실험을 통하여 위의 내용들을 검증하도록 한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권6호
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• pp.709-717
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• 2002

본 논문은 케이블 채널 등화에 이용 가능한 빠른 수렴 특성을 갖는 블라인드 결정 궤환 등화기를 제안한다. 전방향 및 궤환 필터로 구성되는 기존의 블라인드 결정 궤환 등화기는 에러 전파 문제를 피하기 위해 전방향 필터 계수가 충분히 수렴된 후, 궤환 필터 계수가 갱신되므로 정상 상태에 수렴하는데 많은 훈련시간이 걸리는 단점을 갖는다. 이런 단점을 극복하기 위해 제안된 등화기는 수신신호와 입력신호의 통계적 특성을 나타내는 대표값 사이의 최소 거리를 이용하는 새로운 비용함수를 전방향 필터에 적용하였다. 또한 계수 갱신에 이용되는 LMS 알고리즘의 수렴 상수를 등화기 출력에 따라 적응적으로 변화시킴으로써 궤환 필터의 수렴 속도를 향상시켰다. 제안된 등화기의 성능을 공인된 케이블 채널 환경하에서 모의실험 하였다. 그 결과, 제안된 등화기는 기존의 블라인드 등화기보다 빠른 수렴속도를 보였으며, SER 성능 비교에서도 기존의 블라인드 등화기보다 더 나은 결과를 나타내었다. 제안된 등화 기술을 유무선 멀티미디어 전송환경, 8-VSB 혹은 64-QAM 방식을 이용하는 지상파 HDTV 등에 적용하는 것을 기대할 수 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.71-75
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• 2013

최근의 멀티미디어 서비스 환경은 다양한 전송 속도, 영상 크기나 화질을 지원하고 있다. 그러나 고정된 영상크기 또는 화질로의 부호화만이 가능한 기존의 비디오 부호화 기술은 새로운 멀티미디어 서비스 환경을 충족시키기가 어렵다. 따라서 새로운 환경적 요구를 충족시키기 위해 기존의 H.264/AVC 표준을 기반으로 다양한 영상크기와 화질을 지원할 수 있는 새로운 비디오 부호화 표준인 H.264/AVCSE(Scalable Extension)의 표준화가 진행되었다. H.264/AVC SE은 한번의 부호화된 스트림으로 다양한 크기나 화질을 가진 여러 개의 영상을 제공할 수 있다. 하지만 이를 위하여 기존의 H.264/AVC 표준에 비해 보다 복잡도가 요구되어 지기 때문에 이를 효과적으로 감소시킬 수 있는 추가적인 기술이 제공되어야한다. 본 논문에서는 H.264/AVC SE 표준이 가지는 복잡도 중 대부분을 차지하는 모드 결정법의 복잡도를 감소시키기 위해 이전과 이후 픽춰의 참조모드를 이용하는 early skip 알고리즘과 GOP내에 존재하는 모드들의 History를 이용하는 MHM(Mode History Map) 알고리즘을 이용한 고속모드 결정법을 제안한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.115-121
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• 2019

본 논문은 256-QAM 시스템에서 기존 SCS-MMA-I 알고리즘의 수렴 속도를 현저히 개선하면서도 정상상태에서 매우 작은 잔류 ISI 및 MSE를 가지는 이중 스텝 크기를 가지는 MSAG-SCS-MMA-I 적응 블라인드 등화 알고리즘을 제안하고, 이 알고리즘에 대한 등화 성능을 평가한다. SCS-MMA-I 와 결정지향 알고리즘으로 부터 얻어지는 '1' 또는 '0'의 이진 Flag에 의해 제어되는 MSAG-SCS-MMA-I의 탭 갱신 식에 고정된 스텝 크기 대신에 결정지향 오차의 크기에 따라 서로 다른 스텝 크기를 적용함으로써 우수한 등화 성능을 가지도록 하였다. 컴퓨터 모의실험 수행 결과 잔류 ISI과 MSE, 그리고 MD등의 성능 지표면에서 제안한 알고리즘이 MMA나 SCS-MMA-I, 그리고 MSAG-SCS-MMA-I 알고리즘보다 훨씬 뛰어난 성능을 가짐을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제18D권5호
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• pp.313-316
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• 2011

다차원 데이터 집합에서 서로 지배되지 않는 데이터로 구성된 부분 집합을 스카이라인이라고 한다. 스카이라인 계산은 다차원 데이터를 대상으로 한 의사결정에 유용한 연산이다. 그러나 스카이라인이 지나치게 큰 경우 이를 의사결정에 활용하기 어려울 수 있다. 본 연구에서는 사용자가 제시하는 원점의 이동, 원점으로부터의 각도와 거리 정보를 반영하여 스카이라인의 일부를 효율적으로 구하는 방법을 모색하였다. 제안한 알고리즘은 스카이라인에 속하지 않는 데이터를 신속하게 제거해가며, 사용자의 요구를 점진적으로 반영할 수 있다는 특징을 갖는다. 알고리즘의 효율성은 실험을 통해 검증하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권9호
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• pp.405-418
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• 2016

최근, 다중 구역의 교통 정보를 이용한 가변 속도 제한(VSL) 결정 방법이 연구되고 있다. 하지만 부정확한 VSL 시작 구간 및 거리 계산으로 더 심각한 정체현상을 유발하고 있다. 불안정한 VSL 시스템은 결국 도로의 정체 현상을 더 악화 시키고 결국 전체적인 교통 흐름의 악화로 발전될 수 있다. 본 논문은 다중 구간에서 안정적으로 동작할 수 있는 새로운 VSL 방법을 제안한다. 본 알고리즘은 가속도를 이용하여 정체 구간의 끝 부분으로 예상되는 예비 VSL 시작 구간(VSS)을 설정하고 정체 구간별 VSS를 선정한다. 선정된 VSS를 기준으로 VSL을 계산하고 정체구간으로 진입하는 차량을 통제한다. 제안하는 방법의 안정성 및 효율성 테스트를 위해 기존 시스템과 비교 실험을 진행한다. 실험을 통하여 제안하는 방법은 정확한 VSS 선정을 통해 기존 알고리즘의 문제점을 해결 하였고 총 이동시간이 1~2분 감소한 것을 확인하였다.