• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.1-7
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• 2013

차세대 이동통신 시스템에서는 새로운 주파수 대역에서 다중 안테나 사용이 높은 데이터 전송률과 용량을 가능하도록 만들 것이다. 본 논문에서는 국내 전파 특성 측정을 통해 도출된 채널 파라미터(경로 손실, 지연 확산, 각 확산, K-factor) 간에 상관도를 분석하였다. 측정은 DTV 방송과 혼신을 피하기 위하여 제주도에서 채널 사운더와 $4{\times}4$ 안테나로 측정하였다. 채널 파라미터 간에 상관도 분석은 유사한 환경에서 통신 시스템을 설계하는데 있어서 많은 도움을 줄 것이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.67-70
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• 2015

최근 깊이 영상 기반 렌더링 방법을 이용하여 제작된 3차원 컨텐츠가 우리의 눈을 즐겁게 해주고 있다. 이러한 깊이 영상 기반 렌더링에서는 필연적으로 색상 카메라와 깊이 카메라 간의 시점 차이가 발생한다. 따라서 두 시점을 일치시키는 전처리 과정으로서 카메라 파라미터가 중요한 역할을 수행한다. 카메라 파라미터를 획득하는 과정으로 카메라 캘리브레이션이 수행된다. 널리 사용되는 기존의 카메라 캘리브레이션 방법은 평면의 체스보드 패턴을 여러 자세로 촬영한 다음 패턴 특징점을 손으로 직접 선택해야하는 불편함이 따른다. 따라서 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 원형 샘플 화소 검사와 호모그래피 예측을 이용한 반자동 카메라 캘리브레이션을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 FAST 코너 검출 알고리즘을 이용하여 패턴 특징점의 후보를 영상으로부터 추출한다. 다음으로 원형 샘플 화소를 검사하여 후보군의 크기를 줄인다. 그리고 호모그래피 예측을 통해 손실된 패턴 특징점을 보완하는 완전한 패턴 특징점군을 획득한다. 마지막으로 화소 정확성 향상을 통해 실수 단위의 정확성을 가지는 패턴 특징점의 위치를 획득한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 방법과 비교하여 카메라 파라미터의 정확성은 유지하고 수작업의 불편함을 해소할 수 있음을 확인했다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.127-130
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• 2022

본 논문은 생성자 손실함수를 이용한 가창 음성합성 모델링에 대한 연구로서 기존 이미지 생성에 최적화된 딥러닝 알고리즘 중 BEGAN모델을 오디오 생성모델(SVS모델)에 적용시킬 때 발생할 수 있는 여러 요인에 대해 분석하고 최적의 품질을 도출하기 위한 실험을 수행하였다. 특히 BEGAN 기반 모델에서 제안된 L1 loss가 어느 시점에서 감마(𝛾)파라미터의 역할을 상실하게 한다는 점을 개선하고자 알파(𝛼)파라미터를 추가한 후 각 파라미터 값들의 구간별 실험을 통해 최적의 값을 찾아냄으로써 가창합성 생성물의 품질향상에 기여할 수 있음을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.1899-1906
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• 1998

ATM 교환시스템에서 링크대역폭은 매우 중요한 자원이다. 그러므로 ATM 교환시스템은 사용자에게 대역폭을 할당하고 일정수준의 QoS를 보장해야 한다. 특히 비디오와 같은 트래픽의 QoS를 만족하기 위해서는 사용자는 UPC 파라미터를 통해 트래픽 특성과 QoS 기대치를 선언해 주어야 한다. CAC는 사용자로부터 선언된 UPC 파라미터를 이용하여 링크 대역과 접속수에 따라 두 가지 이상의 알고리즘에 의해 이루어질 수 있다. 셀 손실없는 다중화 모델은 다중화 되는 소스 트래픽의 수가 적을 경우에 적절하나, 접속의 수가 많아지면 통계적 다중화 모델에 의해 CAC를 수행해야 한다. 본 논문은 고용량 대역의 링크에서 VBR 소스 트래픽에 적용되며, 셀 손실없는 모델과 조합하여 사용할 수 있 는 통계적 다중화 모델에 대한 연구이다, 본 논문에서의 통계적 다중화 모델은 새로운 접속에 의해 선언되는 UPC 파라미터를 적절한 소스 트래픽 모델에 대응시키며, 고 용량 대역폭 링크에서 접속의 수가 많을 수록 높은 다중화 이득올 보여준다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권9호
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• pp.371-380
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• 2022

합성곱 신경망은 이미지와 같은 격자 형태로 배열된 데이터를 다루는데 널리 사용되고 있는 신경망이다. 일반적인 합성곱 신경망은 합성곱층과 완전연결층으로 구성되며 각 층은 비선형활성함수를 포함하고 있다. 본 논문은 합성곱 신경망의 성능을 향상시키기 위해 결합된 파라메트릭 활성함수를 제안한다. 결합된 파라메트릭 활성함수는 활성함수의 크기와 위치를 변환시키는 파라미터를 적용한 파라메트릭 활성함수들을 여러 번 더하여 만들어진다. 여러 개의 크기, 위치를 변환하는 파라미터에 따라 다양한 비선형간격을 만들 수 있으며, 파라미터는 주어진 입력데이터에 의해 계산된 손실함수를 최소화하는 방향으로 학습할 수 있다. 결합된 파라메트릭 활성함수를 사용한 합성곱 신경망의 성능을 MNIST, Fashion MNIST, CIFAR10 그리고 CIFAR100 분류문제에 대해 실험한 결과, 다른 활성함수들보다 우수한 성능을 가짐을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권9호
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• pp.1357-1366
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• 2022

긴급 상황에 대비하는 재난망이나 전술 이동통신 네트워크는 현장에 적응하여 신속하고 정확하게 구축하는 것이 중요하다. 전통적인 무선통신 시스템을 구성하기 위해서는 셀 플래닝 장비를 통해 기지국의 파라미터를 설정한다. 하지만 셀 플래닝을 위해서는 환경에 대한 정보나 데이터가 사전에 구축되어 있어야 하며, 셀 플래닝에 반영되지 않아 현장에 맞지 않는 파라미터가 사용되면 네트워크 구축 후 문제의 해결 및 성능 향상을 위해서 별도의 최적화가 진행되어야 한다. 이 논문에서는 이동통신 기지국에서의 인공지능(AI)과 자율운용(SON) 기술을 사용한 신속한 이동통신망 구축 및 최적화 방법을 제시한다. 기지국의 위치와 단말의 측정 정보를 이용한 DNN 모델을 통해 경로 손실 예측을 수행하여 지형을 구분하는 CNN 모델을 기지국 파라미터를 자동으로 설정한 후, 운용 중에 수집되는 데이터로 경로 손실 모델을 학습시키며 이를 이용해 Coverage/Capacity 최적화를 지속적으로 수행할 수 있도록 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권6호
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• pp.251-258
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• 2023

안정적으로 전력을 공급하고 전력계통을 운영하기 위해서는 최대전력을 정확히 예측해야 한다. 특히, 최대전력이 높게 발생하는 겨울과 여름에는 그 중요성이 매우 커진다. 최대전력을 실제 수요보다 높게 예측하면 발전소 기동 비용이 증가하여 경제적 손실이 발생하고, 최대전력을 실제 수요보다 낮게 예측하면 기동이 가능한 발전소가 부족하여 정전이 발생할 수 있다. 최대전력의 예측 오차를 최소화함으로써 경제적 손실과 정전을 예방할 수 있다. 본 논문에서는 최대전력 예측의 오차를 최소화하기 위하여 최신 딥러닝 모델인 TCN을 이용한다. 딥러닝 모델은 하이퍼 파라미터를 어떻게 설정하느냐에 따라 성능 차이가 발생하므로, TCN의 하이퍼 파라미터를 최적화하는 방법을 제안한다. 2006년부터 2021년까지의 데이터를 입력하여 모델을 훈련하고, 2022년의 데이터를 이용하여 예측 오차를 실험하였다. 실험을 수행한 결과 본 논문에서 제안한 최적화 방법을 이용한 TCN 모델의 성능이 다른 딥러닝 모델보다 성능이 우수한 것을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제29권1호
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• pp.34-40
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• 2010

인터넷이 널리 보급이 되면서 인터넷을 이용한 다양한 서비스가 제공되고 있다. 이 중 인터넷 망을 이용한 음성통신서비스는 저렴한 가격에 그 사용비율이 점차 증가하고 있다. 그러나 기존 전화기의 회선교환방식과는 달리 패킷교환방식을 사용하기 때문에 패킷의 지연, 손실 및 지터 등으로 인해 음질 저하가 발생한다. 인터넷망에서 사용하는 음성부호화기는 자체적으로 PLC (Packet Loss Concealment) 알고리즘을 사용하고 있지만 연속적인 패킷 손실에 대해서는 취약하다. 본 논문에서는 개선된 G.729 PLC알고리즘과 G.711 Appendix I에서 사용한 PLC 알고리즘을 이용하여 연속적인 패킷 손실 하에서 음질 저하를 개선하기 위해 LP (Linear Prediction) 파라미터 보간, 여기신호 복원, 여기신호이득 복원 방법을 제안한다. 성능 평가 결과 기존 대비 약 11% 정도 성능이 향상 되었다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2011년도 전력전자학술대회
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• pp.226-227
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• 2011

본 논문에서는 플러그인 하이브리드 자동차(Plug-in Hybrid Electric Vehicles, PHEVs)에 모터 인덕턴스를 이용한 배터리 충전 기법을 적용하는 경우, 발생되는 손실을 PHEV의 실제 소자 파라미터를 고려하여 수식적으로 분석한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1996년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.215-218
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• 1996

ATM망은 실제로 이용 가능한 대역폭 이상을 할당하는 통계적 다중화(statistical multiplexing) 기법을 사용하므로 망을 통한 트래픽 흐름을 적절히 관리하지 못하면 혼잡(congestion), 셀 손실, 망의 성능 저하 등을 야기하게 된다. 이러한 상황을 예방하고 셀의 도착 시간 버스트(burstiness)를 줄이며 셀 손실 특성을 개선하여 망의 성능을 증가시키기 위하여, 트래픽의 형태 제어 방법을 제안한다. 트래픽 형태 제어 파라미터 값의 역전파 신경망을 적용하여 예측되며, 이 예측된 값들에 의해 형태 제어 방법을 수행한다. 제안된 형태 제어 기법의 성능은 Poisson 트래픽 입력에 대한 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 얻어지며, 멀티플렉서에서의 최대 버퍼 크기를 측정하여 성능을 평가하였다.