2010년부터 민간기업인 LS산전과 한국전력공사의 공동 개발을 통하여 60MW급 ${\pm}80kV$ HVDC (High Voltage DC transmission System)전류형 HVDC시스템 알고리즘 국산화 개발을 진행하여 2012년 3월 개발을 완료하였다. 개발된 알고리즘의 성능, 안정성 및 신뢰성을 확보하기 위하여 LS산전에서 개발한 Hardware 플랫폼에 제어 알고리즘을 탑재하고 RTDS(Real Time Digital Simulator)를 통한 연계시험을 진행하여 이를 검증하였다. 본 논문에서는 개발된 HVDC 제어 알고리즘의 기능과 RTDS연계 시험결과를 소개하고자 한다.
본 연구는 주로 사람의 육안에 의존하고 있는 쌀의 외관판별을 컴퓨터 영상처리를 이용하여 수행할 수 있는 장치의 개발을 최종목표로 하여, 우선적으로 컴퓨터 영상처리에 의한 쌀의 외관판별 알고리즘을 개발하기 위하여 수행하였다. 특히 본 연구에서는 쌀을 한 알씩 공급하면서 판별하는 것이 아니라 한꺼번에 수백 개의 쌀을 공급하여 낱알의 외관품위를 한번에 판별토록 하는 알고리즘을 개발코자 하였으며, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 가 육안으로는 구분되지 않으나 조명의 미세한 불균일이나 작은 이물질 등에 영향을 받지않고 완전한 2치화영상을 획득할 수 있는 영상처리 알고리즘을 개발하였다. 나. 서로 붙어있는 쌀의 경계를 정확히 분리하여 각각 낱알로 인식할 수 있는 영상처리 알고리즘을 개발하였다. 다. 쌀알의 노란색의 강도로서 쌀의 도정율을 예측하는 것이 가능하였으며, 이를 이용하여 쌀의 도정율을 판별할 수 있는 영상처리 알고리즘을 개발하였다. 라. 쌀알의 검은색의 강도로서 복백의 유무를 판별하고, 또 쌀알의 픽셀수에 대한 복백의 픽셀수의 비를 계산하여 복백의 면적비를 계산할 수 있는 영상처리 알고리즘을 개발하였다. 마. 개발된 알고리즘을 사용하여 임의로 조제된 쌀의 외관품위를 판별하였을 때 육안판별과 동일 정도로 판별이 가능하였으며, 한번에 최대 400개의 쌀알을 판별하는데 1초 정도의 시간이 소요되었다.
혼합·이산 비선형 최적화문제 해결을 위한 전역적 최적화 알고리즘이 개발되었으며 이 알고리즘은 확률적 최적화기법인 유전알고리즘을 사용한다. 유전알고리즘은 다양한 설계변수를 처리하는데 적합하다. 그러나 기존의 유전알고리즘이 특별히 잘 수행되지 않는 상황이 많이 존재하기 때문에 혼합화에 대한 다앙한 방법이 개발되어지고 있다. 따라서 이 논문은 유전알고리즘에서 최적해 주위에 대한 국고수수렴기법과 정밀 탐색법을 구체화시킨 새로운 혼합유전알고리즘(NHGA)을 개발했다. 사례연구에서는 혼합·이산 비선형 최적화문제를 해결하는데 있어서 NHGA가 상당한 능력을 제공하며 효율적이고 우수한 해를 제공할 수 있다는 것을 보여주고 있다.
대한원격탐사학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집 통권 4호 Proceedings of the 2001 KSRS Spring Meeting
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pp.111-115
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2001
부유물이 해수의 광특성을 좌우하는 탁한 해수의 해색 분석 알고리즘을 개발하기 위하여 해수의 CASE-II water 원격반사도 모델이 개발되었다. 개발된 원격반사도 모델은 현장관측 자료와 비교 검정되었으며, 모델의 결과를 활용하여 지금까지의 단순 2 band ratio의 클로로필 알고리즘보다 발전된, 즉 부유물 농도의 함수로 새로운 개념의 알고리즘 개발이 시도하였다. 새 해색 클로로필 알고리즘을 SeaWiFS 위성 자료에 적용한 결과 만족스러운 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구는 웹캠을 기반으로한 시선 추적 알고리즘에 대한 성능을 실시간으로 분석함과 동시에 그 결과를 직관적으로 비교해볼 수 있는 프로그램 개발에 대한 것이다. 시선 추적을 위한 훌륭한 알고리즘들과 학습 모델이 개발되고 있으나 개발 대상 어플리케이션에 적합한 알고리즘을 선별하거나 파라미터를 최적화하기 위해서는 알고리즘의 성능을 빠르고 효과적으로 가늠해볼 수 있는 테스트베드 개발이 동반되어야한다. 따라서 본 연구는 웹캠을 기반으로 시선 추적 알고리즘을 구현한 사례와 함께 개발된 알고리즘의 성능을 테스트해볼 수 있는 프로그램 개발에 대한 내용을 기술하였다.
2005년 중국의 Wang 교수 연구팀에 의해 SHA-1에 대한 충돌쌍 공격이 발표됨에 따라, SHA-1 대신 SHA-2를 사용하도록 하였다. 아직까지 SHA-2에는 SHA-1과 같은 문제점이 발생하지 않고 있지만, SHA-1과 설계 논리가 유사한 SHA-2에 문제점이 생겼을 경우 대체 알고리즘이 부재한 현 상황에 따라 SHA-3 알고리즘 개발의 필요성이 제기되었다. 이에 미국 국립기술 표준원 (NIST, National Institute of Standards and Technologies)는 신규 표준 해쉬 알고리즘을 개발을 위하여 2007년부터 2012년까지 6년간의 "SHA-3 프로젝트"를 시작하였다. 2008년 11월 1일 64개의 알고리즘이 제출되었으며, 12월 11일 51개의 알고리즘이 1 후보 알고리즘으로 선정되었다. 2009년 7월 현재, 10개의 알고리즘이 제안자에 의해 철회되어 41개의 알고리즘이 1 라운드에서 심사되고 있다. 본 논문에서는 SHA-3 개발의 요구 사항과 현재까지 SHA-3 개발 동얄을 서술한다.
특정 칼라 디바이스가 최대한 표현할 수 있는 색공간을 색역 (Color Gamut) 이라 한다. 색역폭 압축 알고리즘이란 색역폭이 큰 (예. CRT 모니터) 디바이스에서 표현되던 이미지 색들을 프린터와 같이 색역폭이 작은 디바이스에서 최대한 일치되는 색이 재현될 수 있도록 하는 알고리즘이다. 본 연구에서는 서로 다른 색역폭을 가진 이미지를 상호 비교함으로 관찰자 색역 압축 성향을 취합, 분석하는 도구를 개발 22 명의 관찰자로 하여금 실험을 수행하였다. 이 실험으로 도출된 관찰자 데이터를 기반 3 개의 새로운 색역폭 알고리즘을 개발하였다. 이 3 개 알고리즘은 기존 6개 알고리즘과 11 명의 관찰자를 이용 Pair comparison방법을 이용 성능평가, 1 개의 가장 우수한 알고리즘을 도출하였다. 또한 이 알고리즘이 어떠한 디바이스에서도 사용될 수 있도록 알고리즘의 일반화 (Algorithm Generalization)을 통하여 일반적으로 사용이 가능한 압축 알고리즘도 개발하였다.
자원제약하의 롯트 사이즈 결정문제(capacitated lot sizing problem: CLSP)는 주어진 생산자원의 제약요건을 만족하면서 모든 계획기간의 수요를 충족시킬수 있는 가동준비와 재고유지비의 총합에 대한 최소화 문제다. CLSP는 NP-hard이기 때문에 그 해를 효율적으로 구하기 위한 휴리스틱 해법이 그동안 꾸준히 개발되어져 왔으며 그 대부분의 알고리즘은 Wagner-Whitin의 해도출원리를 이용한 것이다. 본 연구는 지금까지 개발된 CLSP의 알고리즘을 분석하여 그 특성을 파악한 후 본 연구에서 개발한 알고리즘과 이들 기존 알고리즘을 비교 실험함으로써 개발된 알고리즘이 어느 정도의 효율성을 가지는가를 검토하고자 한다.
이 연구는 자동 차량위치 측정기법(Automatic Vehicle Location, AVL)을 이용해서 수집한 교통상황자료를 가지고 구간 통행시간을 산출하는 알고리즘을 개발한다. AVL기법을 이용하는 경우, 처리해야 할 자료량이 많아서 실시간에 정보를 산출하는 것이 힘들다. 따라서 이 연구는 처리해야 할 자료량을 가능한 한 줄이고 자료량이 적은 경우에도 효율적인 구간통행시간을 산출하는 알고리즘을 제시한다. 이 연구의 방법론은 크게 4가지인데, 첫째, 해석 기법, 둘째, 회귀분석, 셋째, 인공지능 및 전문가 시스템, 넷째, 통계분석이다. 이 방법론을 이용해서 세 단계 알고리즘을 개발하는데, 첫째는 실시간 분석통계 알고리즘, 둘째는 과거자료분석 알고리즘, 셋째는 자료응합 알고리즘이다. 이 알고리즘 가운데 자료융합 알고리즘 결과가 산출하고자 하는 구간 통행시간이다. 실시간 분석통계 알고리즘은 연속하는 세 개 구간의 통행 패턴을 이용해서 가운데 구간의 통행시간을 산출하는 방법을 제시한다. 또 실시간 분석통계 알고리즘으로 산출하지 못한 구간은 인접구간 상관도 정보를 이용해서 구간통행시간을 추정한다. 과거자료분석 알고리즘은 회귀분석을 이용해서 시간대별 통행시간 평균과 분산을 구하고, 이 결과를 바탕으로 인접구간 상관도 정보를 오프라인으로 구하는 알고리즘이다. 자료융합 알고리즘은 2가지 단계를 거치는데, 그것은 실시간 자료융합과 최종 자료융합이다. 실시간 자료융합은 실시간에 가까운 자료원의 실시간 분석통계 알고리즘 결과 패턴과 인접구간 상관도 정보를 이용한 구간통행시간 추정 결과를 이용해서 패턴에 따라 다른 방법으로 융합을 하는 알고리즘을 개발한다. 최종 자료융합은 실시간 자료융합 결과와 회귀분석 결과의 패턴을 이용해서 구간 통행시간을 산출한다. 이 연구를 기존 연구와 비교할 때, 세 가지 독차성이 있다. 첫째는 연속하는 세 구간 통행 패턴을 분석하였기 때문에 기존의 노드의존 방식을 탈피하였다는 점이다. 따라서 자료량이 적은 경우도 믿을만한 통행시간을 산출할 수 있다는 것이다. 둘째는 인접구간 상관도 정보를 구간통행시간 산출에 이용하였기 때문에 자료를 효율적으로 이용할 수 있다는 점이다. 셋째는 자료원 패턴을 분류하고 전문가 시스템을 이용하여 자료융합 하였기 때문에 수행속도가 빠르고, 신뢰성있는 정보를 제공한다는 점이다. 이 연구는 개발한 알고리즘 정확도를 검증하기 위해서 두 가지 검증방법을 이용하였다. 첫째는 시뮬레이션을 이용한 것이고, 둘째는 실제 주행조사 분석을 이용한 것이다. 두 가지 검증 결과는 알고리즘 정확도를 보여준다.
이 글에서는 본 실험실에서 개발한, 교통정보 추출을 위한 차량검지 알고리즘과 차량 추적 알고리즘, 모델에 기반한 차량의 인식과 추적을 위한 알고리즘, 지능형 차량을 위한 선행차량 인식과 차선 인식을 위한 영상 알고리즘에 대하여 살펴 보았고, 이들 알고리즘을 직접 도로영상에 적용하여 그 가능성을 살펴보았다. 교통 정보 추출용 차량 검지 알고리즘은 실험실에서 구성한 영상 검지기 시스템에 실제 적용되어 실시간으로 작동하고 있다. 그렇지만, 아직까지는 대부분의 알고리즘이 실시간 구현과 시스템 적용성에서 미흡한 상태이다. 따라서, 본 실험실에서는 이미 개발된 영상 알고리즘의 신뢰성 제고와 실시간 처리를 위해 알고리즘 자체의 성능 향상 뿐만 아니라 이를 수행하는 하드웨어에 대한 연구도 병행하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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