• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
• /
• pp.195-198
• /
• 2013

관심 객체의 인식 및 추적은 컴퓨터 비전 분야의 중요한 영역이다. 본 논문에서는 기존의 Mean-Shift 알고리즘의 고질적인 문제인 유사 히스토그램 분포를 가지는 객체 간 혼동 현상을 해결하는 방법을 제안한다. 피부색 필터링, 얼굴 인식, Mean-Shift 순으로 진행되는 처리 과정에서 각각의 알고리즘 블럭은 다음 진행 알고리즘의 성능을 높이는데 기여한다. 연산 오버헤드가 발생하지 않도록 추적 영역과 유사한 히스토그램 분포를 가지는 영역이 겹쳐질 때에만 화이트 픽셀의 수를 고려해 Viola-Jones 알고리즘을 실행하여 간단한 산술 연산을 통해 Mean-Shift의 수렴성을 높인다. 실험 결과 화이트 픽셀 수가 Mean-Shift의 탐색 반경에서 78%이상이 되면 Viola-Jones 알고리즘이 수행되도록 설정하였을 때 얼굴 영역 인식이 되는 경우에 한해서 객체 추적은 100% 성공하였다.

• 정보처리학회논문지A
• /
• 제10A권2호
• /
• pp.137-140
• /
• 2003

최근에 CG 반복법을 이용하여 레이레이 계수를 최소화함으로써 대칭행렬의 내부고유치를 구하는 방법이 개발되었다 그리고 이 방법은 병렬계산에 매우 적합하다. 적절한 준비행렬의 선택은 수렴속도를 향상시킨다. 우리는 본 연구에서 이를 위한 병렬준비행렬들을 비교한다. 고려된 준비행렬들은 Point-SSOR, 다중색채하의 ILU(0)와 Block SSOR이다. 우리는 128개의 노드를 가진 CRAY-T3E에서 구현하였다. 프로세서간의 통신은 MPI 리이브러리를 사용하였다. 최고 512$\times$512 행렬까지 시험하였는데 이 행렬들은 타원형 편미분방정식의 근사화에서 얻어졌다. 그 결과 다중색채 Block SSOR이 가장 성능이 우수한 것으로 판명되었다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제28권5C호
• /
• pp.452-460
• /
• 2003

본 논문에서는 optimal Bayesian equalization solution인 RBF(radial basis function)를 이용한 등화기 (RE)의 구조를 보다 단순화하고, 비선형 왜곡 등의 심각한 정보 신호의 손상에 대한 보상 능력을 향상시키기 위하여 비선형 다층 결합을 갖는 RBF측 이용한 등화기(RNE)를 새로이 제안한다. 기존의 RE는 RBF로 구성된 은닉층의 출력 값을 선형 결합하여 등화기 출력을 얻는다. 이와 달리 새로이 제안하는 RNE는 기존의 RE에서 RBF로 구성된 은닉층의 출력 값에 대한 결합 기법으로 perceptron을 이용한 비선형 다층 결합을 사용한다. 제안한 equalizer를 결정궤환 방식이 있는 경우와 없는 경우의 등화기로 각각 구현한다. 실험 결과 제안한 등화기는 선형 간섭이 존재하는 디지털 통신 시스템과 비선형 왜곡이 존재하는 자기기록 시스템에서보다 간단한 구조로 기존의 optimal Bayesian 등화기와 거의 같거나 우수한 비트 오류 화률 성능 및 MSE(men squared error) 수렴 특성을 나타내었다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제38A권7호
• /
• pp.560-570
• /
• 2013

본 논문에서는 셀 간 간섭과 셀 내 사용자 간 간섭이 공존하는 two-cell 다중 안테나 하향링크 간섭 채널에서 송수신기 설계 방법을 제안한다. 우선 셀 간 간섭과 셀 내 사용자 간 간섭을 다차원 subspace에 정렬하는 zero-forcing 간섭 정렬 방법을 일반화한다. 그리고 일반화한 zero-forcing 간섭 정렬 방법에서 구한 송수신기를 "regularizing" 하는 minimum weighted-mean-square-error 기반 regularized ZF-IA 방법을 제안한다. 기존 weighted-sum-rate-maximizing 송수신기 설계 방법에 비해 제안하는 방법은 weight 를 구하는 반복 연산 과정이 필요하지 않다. 그 결과 제안하는 방법은 비록 sum-rate 최대화하도록 설계되진 않았지만, 기존의 weighted-sum-rate maximizing 방법 보다 계산 복잡도 면에서 효율적이고 더 빠른 수렴 속도를 얻을 수 있다. 다양한 분석과 실험을 통해 제안하는 regularized ZF-IA 방법의 우수성을 확인하였다. 구체적으로 반복 연산 수가 작은 경우, 제안하는 regularized ZF-IA 방법의 sum-rate 성능이 기존의 weighted-sum-rate maximizing 방법보다 SNR = 20 [dB] 에서 약 49.8 % 이상 나음을 확인할 수 있다. 더불어 채널 정보에 오차가 있는 경우 상당한 robustness를 제공하는 robust 송수신기 설계 방법도 제시한다.

• 한국전산구조공학회논문집
• /
• 제21권2호
• /
• pp.153-160
• /
• 2008

본 연구에서는 완화된 평형조건을 만족하는 응력함수를 가지는 새로운 3절점 혼합요소를 제안하였다. 전단변형률을 고려한 본 요소는 Hellinger-Reissner 변분이론에 바탕하여 유한요소정식화를 수행하였다. 응력함수는 강체변형모드를 제거하고, 장일치(field consistency) 개념을 이용하여 곡선보의 극한거동에서 가성구속조건들을 억제할 수 있도록 선정하였다. 또한, 3절점 곡선보의 혼합정식화에서 강체변형모드를 제거하면서 동시에 평형방정식을 완전하게 만족하는 응력함수와 응력매개변수를 선정하는 것은 매우 어렵기 때문에 완화된 평형조건을 만족할 수 있는 응력함수를 도입하였다. 해석결과를 통하여, 제안된 3절점 혼합 곡선보요소가 곡선보의 해석에서 세장비와 곡률에 상관없이 매우 빠른 수렴성과 안정적인 거동을 나타냄을 확인할 수 있었으며, 응력분포 계산에 있어서도 기존 혼합요소보다 뛰어난 성능을 보여주었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.35-41
• /
• 2018

강화학습기반 Q-learning 알고리즘은 이산적인 상태와 액션의 조합을 사용하여, 한 번에 하나의 행위에 대한 목표를 학습하는데 유용하다. 여러 액션을 학습하기 위해서는 행위 기반 아키텍처를 적용하고 적절한 행위 조절 방법을 사용하면 로봇으로 하여금 빠르고 신뢰성 있는 액션을 가능하게 할 수 있다. Q-learning은 인기 있는 강화학습 방법으로 단순하고, 수렴성이 있고 사전 훈련 환경에 영향을 덜 받는 특성(off-policy)으로 인해 로봇 학습에 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 Q-learning 알고리즘을 램프 로봇에 적용하여 복수 행위(사람인식, 책상의 물체 인식)를 학습시키는데 사용하였다. Q-learning의 학습속도(learning rate)는 복수 행위 학습 단계의 로봇 성능에 영향을 줄 수 있으므로 학습속도 변경을 통해 최적의 복수 행위 학습 모델을 제시한다.

• 대한전자공학회논문지TE
• /
• 제39권2호
• /
• pp.44-50
• /
• 2002

ES(Exponentially weighted Stepsize) 알고리즘을 이용한 기존의 음향 반향 제거기는 동작 구조가 간단하고, NLMS 알고리즘에 비해 빠른 수렴 속도를 갖지만, 외부 잡음에 약하다. 그 이유는 ES 알고리즘은 특정 음향학적 조건에서 결정된 공간 임펄스 응답의 평균 에너지 감쇄율을 이용해 필터의 탭을 업데이트하기 때문이다. 본 논문에서는 Stepsize 생성기와 선택기를 추가한 새로운 구조의 음향 반향 제거기를 제안하였다. 제안된 Stepsize 생성기와 선택기는 외부 노이즈에 대한 기존의 음향 반향 제거기의 단점을 개선하여, 음향 반향 제거 시스템의 강건함을 향상시켜준다. Stepsize 생성기는 이동 평균기를 이용하여 별도의 Stepsize 값을 생성한다. 이 때 생성된 Stepsize 값은 잔여 에러양의 에너지 값에 상수 ${\gamma}$를 곱해준 결과이다. Stepsize 선택기는 계수 선택 요소${\Delta}_{differ}$를 이용해 음향 반향 제거기가 좀 더 향상된 성능을 갖을 수 있는 Stepsize 값을 선택한다. 본 논문의 시뮬레이션 결과는 외부 노이즈의 SNR에 관계없이 제안된 알고리즘은 잔여 에러양을 5[dB]에서 10[dB]정도 저하시켰고, 조절 오차의 양도 크게 개선되었음을 보여준다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
• /
• 한국건설관리학회 2007년도 정기학술발표대회 논문집
• /
• pp.312-315
• /
• 2007

본 연구는 공공시설과 교육시설을 대상으로 시설관리자의 효율적인 유지관리 업무수행과 유지관리 주체 간의 원활한 정보교환을 위한 웹기반 건축물 유지관리 이력정보관리 시스템 개발을 목적으로 한다. 시설 노후화와 성능판단의 근거로 활용할 수 있는 유지관리 이력정보 관리과정상 발생하는 문제점을 인식하고 각 시설의 시설관리 담당자 면담조사를 통하여 시설별 유지관리 이력관리 현황을 분석하여 이를 근거로 통합 유지관리 업무프로세스를 도출하였다. 또한 시설관리 전문가 집단의 요구사항을 수렴하여 공공시설과 교육시설의 특성을 반영한 유지관리 업무 수행 효율화를 극대화와 현장실무적용, 유지관리 이력DB의 활용을 유도할 수 있는 건축물 유지관리 이력정보관리 시스템을 제안한다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제36권3A호
• /
• pp.250-258
• /
• 2011

본 논문에서는 IMS(IP Multimedia Subsystem) 기반의 네트워크에서 이종의 다중 AS(Application Server)를 사용할 때의 부하 분산 기법을 제안한다. IMS 기반 네트워크에서 서비스 등록 패턴이 서로 다른 AS를 사용하는 경우 부하 분산을 위해서는 AS마다 서로 다른 비중 값을 두어야 하는데 기존의 시스템은 운용자가 결과 값을 보고 비중 값을 수동으로 설정해야 하는 불편함을 가지고 있다. 본 논문에서는 이상적인 비중 값을 자동으로 계산하고 동시에 부하분산을 시킬 수 있는 기법을 제안한다. 또한 특정한 상황에 대해 계산량을 줄일 수 있는 간편화 알고리즘을 제안하여 상황에 따라 유동적으로 제안 기법을 사용할 수 있는 방안을 제시하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 기존의 기법들과 비교하여 제안하는 기법이 부하 분산을 하는데 있어 더 우월한 성능을 보이며 환경의 변화에도 자동적으로 빠르게 수렴한다는 점을 밝힌다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
• /
• pp.677-680
• /
• 2005

유체의 상변화를 이용하는 냉난방장치 등의 열장치에 대한 열역학적인 성능평가는 열역학적 성질들에 대한 구체적인 수치값을 필요로 한다. 그러나 이러한 열역학적 성질들을 제공하는 증기표를 그대로는 사용할 수 없기 때문에 효과적인 모델링이 필요하다. 본 연구에서는 신경회로망의 함수근사 특성을 이용하여 냉방장치의 매질로 사용되는 냉매(R12)의 포화증기 영역을 모델링하였다. 냉매 R12의 포화증기 영역의 함수근사 해석을 위하여 1개의 노드를 가진 입력층에 대하여 7개의 노드를 가진 출력층을 기본으로 하여, 각각 10개와 20개의 노드를 가진 두 개의 은닉층을 가진 회로망을 구성하였다. 또한 입력이 온도와 압력 두 가지의 경우에 대하여 검토하였다. 제안된 신경회로망을 사용한 결과 엔탈피, 엔트로피의 백분율오차가 대부분 ${\pm}$0.005%, 비체적은 ${\pm}$0.02%, 압력과 온도는 특별한 몇 개를 제외하고는 ${\pm}$0.02% 범위 내로 수렴되었다. 이 결과로부터 냉매를 함수근사하는데 있어서 신경회로망이 아주 강력한 수단이 될 수 있음을 확인하였다.