• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.561-566
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• 2011

EPCglocal Class-1 Gen-2 RFID 시스템에서는 응답 슬롯의 상태에 따라 다음 질의 라운드의 슬롯 카운트 크기를 결정하는 슬롯 카운트 선택 알고리즘을 제안하였다. Gen-2 RFID 시스템의 슬롯 카운트 선택 알고리즘에서는 슬롯 카운트의 크기를 일정한 값을 가진 가중치 C만큼 증가 또는 감소시킨다. 슬롯의 상태와 무관하게 가중치 C의 값을 동일하게 적용함으로 인하여 알고리즘이 단순한 장점이 있는 반면, 최적의 슬롯 카운트 크기를 유지하기 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 태그의 응답 결과에 따라 가중치 C의 값을 서로 다르게 적용한 적응적 슬롯 카운트 선택 알고리즘을 제안하고, 이에 대한 성능을 분석한다. 시뮬레이션을 통한 성능분석의 결과, 제안한 알고리즘은 충돌률이 Wang이 제안한 기법과 Gen-2 기법에 비하여 각각 42% 및 65% 정도 낮으므로 태그 식별 시간이 짧음을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제49권2호
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• pp.47-55
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• 2012

본 논문에서는 능동-가중치 전하 샘플링을 이용하는 고차의 시간상 이동평균 필터가 제안된다. 샘플링되는 전하의 비율을 바꾸기 위해서 가변 트랜스컨덕턴스 증폭기(variable transconductance OTA)가 전하 샘플러 앞단에 사용되며, 전하의 비율은 OTA의 제어 트랜지스터들을 스위칭하여 효과적으로 변하게 된다. 그 결과, 능동-가중치 샘플링을 이용하는 고차의 시간상 이동평균 연산이 가능해진다. 또한, OTA의 트랜스컨덕턴스는 제어 트랜지스터들의 크기를 통해 비율이 조절되므로 비교적 정확하며 공정 변화에 안정적이다. 고차의 시간상 이동평균 필터는 소수의 스위치와 샘플링 커패시터를 사용하므로 작은 크기와 높은 전압 이득을 가지며 기생 성분의 발생을 줄일 수 있다. 제안된 고차의 시간상 이동평균은 2차-2입력 시간상 이동평균 (TMA-$2^2$) 필터로 TSMC $0.18-{\mu}m$ CMOS 공정을 이용하여 구현되었다. 설계된 필터의 전압 이득은 약 16.7 dB이며 P1dB와 IIP3는 각각 -32.5 dBm과 -23.7 dBm으로 시뮬레이션된다. 출력 버퍼를 포함한 전체 직류 전류 소모는 약 9.7 mA이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권7호
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• pp.612-624
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• 2005

본 논문에서는 PET-CT 뇌 영상융합을 위해 가우시안 가중치 거리지도를 이용한 표면기반 영상정합을 제안한다. 제안방법은 중요 세 단계로 표면 특징점 추출, 가우시안 가중치 거리지도 생성, 가중치기반 유사도 평가로 구성된다. 첫째, PET 영상과 CT 영상에서 삼차원 역 영역성장법을 이용하여 머리영역을 분할하고 머리 영역과 같이 분할된 잡음 영역을 영역성장법기반 레이블링을 이용한 영역 크기 비교를 통해 제거한 후 선명화 처리 필터를 적용하여 머리 표면 특징점을 추출한다. 둘째, CT 영상에서 추출한 표면 특징점에 가우시안 가중치 거리지도를 생성하여 큰 변위에서도 최적의 위치로 견고하게 수렴하도록 한다. 셋째, 가중치기반 상호상관관계는 PET 영상에서 추출한 표면 특징점과 대응되는 CT 영상의 가우시안 가중치 거리지도를 이용하여 최적 위치를 탐색한다. 본 논문에서는 제안방법의 정확성과 견고성 검사를 위해 인공데이타를 이용하고, 수행시간과 육안평가를 위해 임상데이타를 이용한다. 정확성 검사는 임의로 변환된 인공데이타에 제안방법을 적용한 후 추출된 최적화 변환벡터와의 오차를 제곱근평균제곱오차를 이용하여 평가한다. 견고성 검사는 큰 변위와 잡음을 가지는 인공데이타에서 가중치기반 상호상관관계가 최적의 위치에서 최대를 이루는지를 평가한다 실험 결과 제안한 표면기반 영상정합이 기존 표면기반 영상정합보다 정확하고 견고하게 수렴됨을 알 수 있다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.85-92
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• 2023

최근 ChatGPT나 자율주행 자동차 등의 인공지능 분야의 급속한 발전으로 인해 인공지능에 대한 관심이 높아졌다. 그러나 아직 인공지능은 학습 과정에서 알 수 없는 요소가 많이 존재하여 모델을 개선하거나 최적화하기 위해서 필요 이상의 시간과 노력을 들여야 하는 경우가 많다. 따라서, 인공지능 모델의 학습 과정에서 가중치 변화를 명확하게 이해하고 해당 변화를 효과적으로 분석할 수 있는 도구 또는 방법론이 절실하게 요구되고 있다. 본 연구에서는 이러한 점을 해결하기 위해 누적 가중치 변화량을 시각화해주는 시스템을 제안한다. 시스템은 학습의 일정한 기간마다 가중치를 구하고 가중치의 변화를 누적시켜서 누적 가중치로 저장하여 3차원 공간상에 나타내게 된다. 이로 인해 보는 이로 하여금 한눈에 레이어의 구조와 현재의 가중치 변화량이 이해되기 쉽게 구성하였다. 이러한 연구를 통해 인공지능 모델의 학습 과정이 어떻게 진행되는지에 대한 이해와 모델의 성능 향상에 도움이 되는 방향으로 하이퍼 파라미터를 변경할 수 있는 지표를 얻게 되는 등 인공지능 학습 과정의 다양한 측면을 탐구할 수 있을 것이다. 이러한 시도를 통해 아직 미지의 영역으로 여겨지는 인공지능 학습 과정의 일부를 보다 효과적으로 탐색하고 인공지능 모델의 발전과 적용에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권10C호
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• pp.1370-1377
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• 2004

시간 지연이 있는 시스템에서의 최적 제어 이득은 시간 지연이 없는 시스템에서 설계된 최적 제어 이득과 지연 시간에 대하여 계산된 상태천이 함수의 곱의 형태로 나타난다. 따라서 시간 지연이 없는 시스템에 대하여 PID제어기의 영점들을 플랜트의 최대 극점에 근접하도록 가중치 요소 Q와 R을 선택하여 최적 제어 이득을 구하고, 시간 지연이 있는 2차 시스템에서의 상태천이 함수를 계산하여 시간 지연이 있는 시스템에서의 강인한 최적 PID 제어기 설계가 가능하도록 하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.385-395
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• 1999

주문형 비디오 시스템은 광대역 통신 네트워크를 통하여 사용자가 원하는 비디오를 융통성 있게 제공하는 저자 비디오 대여 시스템이다. 일괄전송 기법에 의하여 동일한 비디오 스트림을 서비스한다고 가정할 때, 하나의 비디오 스트림이 server-둥에서 이용 가능할 때마다 어떤 비디오가 어느 순간에 스케줄링 할 것 인지의 문제가 제기된다. 따라서, 각 스트림마다 변동하는 자원 대역폭을 처리하기 위해서 채널 할당 전략에 관한 것이 중요한 문제로 대두되었다. 본 논문에서는 규잉을 고려한 세 가지 스케줄링 정책 즉, 누적 대기 시간 기법(Cumulative Waiting Time), 평균 대기 시간(Mean Waiting Time) 기법, 그리고 예측 인기도 가중치(Predictable Popular Factor)에 의한 방법을 제안하였다. 누적 대기 시간 기법은 인기 있는 비디오에 대하여 우수한 반면, 평균 대기 시간 기법은 비인기 비디오에 대하여 우수하였다. 예측 인기도가중치에 의한 기법은 비디오에 대한 평균 대기 시간과 사용자의 요구 취소율에 대하여 다소 공평함을 알 수 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.434-439
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• 2019

본 논문에서는 신호 대 잡음비를 향상시키기 위해서 시간지연을 보상하는 제어 알고리즘을제안하고, 제안한 제어 알고리즘을 연속파 레이더 방정식에 적용하여 목표물의 정보를 추정한다. 제안한 제어 알고리즘은 신호 대 잡음비를 향상시키기 위해서 수신신호에 가중치를 곱하여 각 배열소자의 출력신호를 향상시킨다. 레이더는 공간상에 신호를 방사하고 불체로부터 반사된 신호를 수신하여 정보를 추출한다. 그러나 무선통신환경에서는 인공 및 자연구조물로 인해서 다중 경로현상이 발생되어 시호의 시간지연이 나타나게 된다. 시간지연은 간섭신호 및 신호왜곡 현상으로 시스템 성능이 저하되어 원하는 정보를 정확히 추정하기 어렵다. 본 연구에서는 등 간격 선형 배열 안테나를 사용하여 수신신호에 가중치로 지연신호를 보상함으로서 목표물의 추정 정보를 향상 시킬 수 있다. 모의실험으로 본 연구에서 제안한 제어 알고리즘과 지연시간이 보상되지 않은 방법에 대해서 성능을 비교 분석하였으며 본 연구에서 제안한 제어 알고리즘이 원하는 목표물 거리추정 정보가 향상되었음을 입증하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 2호
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• pp.139-142
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• 1999

본 연구는 폐쇄된 임의의 공간상에서 2개의 마이크로폰 어레이를 이용 수신된 2개 신호의 도착 시간차를 계산하여 응원의 방향 각을 추정하는 새로운 알고리듬을 제안한다. 제안된 MSCPSP 알고리듬은 기존의 CPSP 알고리듬을 개선한것으로, 마이크로폰에 수신된 2개의 입력신호에 대해 서브밴드 필터 뱅크를 이용하여 대역 분할하고 각 서브밴드 대역에서 구해지는 신호 대 잡음비(SNH)를 대역별 CPSP 결과에 가중치로 제공한다. 이러한 대역 분할 가중방식은 잡음의 영향을 각 대역으로 한정 분산시켜 보다 정확한 지연 시간 추정을 가능하게 한다. 제안된 알고리듬의 성능을 입증하기 위해 기존의 CPSP와 MSCPSP 알고리듬의 컴퓨터 모의 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안된 MSCPSP의 우수함을 볼 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제41권9호
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• pp.959-967
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• 2008

분해기법은 일 단위 강수시계열 자료를 시간단위로 분해하는 데 주로 사용되고 있으며, 시단위 자료는 홍수예측을 위하여 주요하게 사용될 수 있다. 그러나 현재까지 제시된 대부분의 분해기술은 강우데이터가 추계학적 특성을 가지고 있다는 기본 가정을 전제로 하고 있기 때문에 모형을 구성하는데 있어서 강우자료의 물리적 특성을 반영하는 데는 한계를 보이고 있다. 이에 본 연구에서는 강우자료를 각기 다른 해상도로 변환하는데 따른 가중치의 동역학적 거동이 카오스 특성을 보이는지와 카오스적 분해가 가능한지를 비선형의 확정론적 방법(카오스이론)을 이용하여 규명하는 방안을 소개하였다. 우선, 기상청 산하 서울지점을 대상으로 24h-12h, 12h-6h, 6h-3h으로 해상도를 변환하는데 따른 가중치를 계산하여 사용하였다. 가중치 시계열자료의 카오스 특성을 규명하는 데는 상관차원방법을 이용하였으며, 부분근사화 기법을 이용하여 강우를 분해하였다. 서울 지점의 모든 해상도 변환에 따른 가중치는 저차원의 상관 차수를 가지는 카오스 특성을 보임을 확인하였으며, 분해결과 실제 관측치와 유사한 값을 보임을 확인하였다(높은 상관계수와 작은 평균제곱근오차를 보임). 또한 강우의 일반적인 경향성(총량, 강우의 발생 시점)은 보존되나 극값의 경우 대부분 과소 추정됨을 알 수 있었다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2012년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.548-549
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• 2012