• 한국통신학회논문지
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• 제41권11호
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• pp.1490-1501
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• 2016

본 논문에서는 인메모리(In-memory) 병렬 분산 처리 시스템 Apache Spark(이하 Spark)를 활용하여 사용자에게 실시간 측위 정보를 제공할 수 있는 영상 기반 실내 위치인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템에서는 사용자에게 실시간 측위 정보를 제공하기 위해서, Spark를 이용한 영상 특징점 추출 알고리즘의 병렬 분산화를 통해 알고리즘 연산 시간을 단축시킨다. 하지만 기존의 Spark 플랫폼에서는 영상 처리를 위한 인터페이스가 존재하지 않아, 영상 처리와 관련된 연산을 수행하는 것이 불가능하였다. 이에 본 논문에서는 Spark 영상 입출력 인터페이스를 구현하여 측위 연산을 위한 영상 처리를 Spark에서 수행 가능하게 하였다. 또한 무손실 압축(lossless compression)기법을 이용하여 특징점 기술자(descriptor)를 압축된 형태로 데이터베이스에 저장하여, 대용량의 실내 지도 데이터를 효율적으로 저장 및 관리하는 방법을 소개한다. 측위 실험은 실제 실내 환경에서 수행하였으며, 싱글 코어(Single-core) 시스템과의 성능 비교를 통해 제안하는 시스템이 최대 약 3.6배 단축된 시간으로 사용자에게 측위 정보를 제공 할 수 있다는 것을 입증하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.57-63
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• 2007

초음파 태아 영상의 실시간 입체 가시화를 위한 볼륨 렌더링 가속화 방법은 결과영상에 영향을 끼치지 않는 관심객체영역외 빈공간을 샘플링 연산에서 제외시키는 공간도약 알고리즘이 일반적이다. 공간도약시 전처리과정에서 각 복셀에서 가장 가까이에 있는 객체의 경계복셀까지의 거리를 미리 계산 저장한 거리지도를 이용하면, 반복적 샘플링 연산을 줄임으로써 렌더링 속도 효율을 높일 수 있다. 거리지도 생성에 사용되는 여러 거리계산변환법 중 거리계산이 정교할수록 실수계산으로 인한 전처리시간이 소요되는 반면, 근사계산법을 이용하면 거리값 연산의 오차로 인한 샘플링의 횟수가 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 전처리시간의 지연과 샘플링 횟수의 증가를 비교하여 초음파 태아 영상의 볼륨 렌더링에 가장 적합한 거리지도를 선택한다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제21권4호
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• pp.415-430
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• 2018

본 연구는 자폐성 장애 학생들의 수판을 이용한 자연수의 수세기, 덧셈, 뺄셈의 지도 사례에 대한 분석을 바탕으로 장애 학생의 수와 연산 지도에 관한 시사점을 제공하고자 하였다. 이를 위해 일반학교의 특수학급에서 통합교육을 받는 4학년, 6학년의 자폐성 장애 학생을 대상으로 주당 1시간씩 30주간 수판을 사용하여 수세기, 덧셈, 뺄셈에 관한 수업을 실시하고 이를 분석하였다. 분석 결과를 바탕으로 다음과 같은 결론을 제시하였다. 자폐성 장애 학생들을 위한 수세기, 덧셈, 뺄셈의 지도에서 수의 구조가 드러나는 수판은 효과적인 교구이며, 수세기 전략과 연산 전략을 지도하는 것은 효율적인 지도 방안이 될 수 있고, 수학적 의사소통을 지도하는 것이 가능하다. 이러한 결과를 바탕으로 장애 학생의 수학 지도에 관한 시사점을 제시하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.1861-1871
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• 1994

본 논문에서는 농담구조소(濃淡構造素)(GSE, grayscale structuring element)를 갖는 형태학 필터의 실시간 처리를 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 GSE로부터 유도된 basis matrix와 입력 샘플들로 구성된 input matrix를 이용하여 각 형태학 연산들을 소역행렬연산(local matrix operation)으로 새롭게 정의하고 있는데, 이를 이용하여 opening이나 closing과 같은 복합 형태학 연산들을 실시간으로 처리할 수 있음을 보였다. 제안된 알고리즘은 복원 형태학 연산들을 erosion과 dilation의 직렬조합(cascade combination)으로 처리하던 기존의 방법에 비해 적은 메모리를 필요로 하면서도, 출력을 얻기까지의 지연(遲延)(delay)이 훨씬 적다는 장점을 갖는다. 또한 본 논문에서는 형태학 필터를 VLSI로 구현하기 위한 효율적 방안을 제안하였다. 제안된 방법에서는 p-bit으로 표현되는 신호에 대한 형태학 연산을 p개의 이진(binary) 형태학 연산자들의 조합으로 구현하였는데, 각 이진 연산자들은 MSB(most significant bit)부터 순차적으로 (bit-serial approach) 해당 레벨의 bit들을 처리하여 출력을 부를 구조로 이루어져 있다. 본 논문에서는 형태학 필터의 VLSI 구현에 있어서 제안된 방법이 기존의 Threshold Decomposition 방법 등에 비해 보다 효율적이라는 것을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.484-495
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• 2012

이 연구는 게임기반 디지털 교과서가 정신지체 학생의 기초연산 수행능력과 과제집중에 미치는 효과를 알아보는데 주요한 목적이 있다. 이를 위해 38명의 정신지체 학생을 연구대상으로 선정하였고, 실험집단으로서 게임기반디지털교과서만 사용한 집단과 서책형과 게임기반디지털교과서를 모두 활용한 집단을 구성하였고, 통제집단으로서 전통적인 서책만 사용한 집단을 구성하였다. 연구대상은 주4회, 45분씩 자신이 속한 집단에서 수업을 참여하였다. 실험결과, 기초연산과 과제집중력에서 모두 서책만 사용한 집단과 게임기반디지털교과서를 사용한 집단 간에는 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 그러나 서책과 게임기반디지털 교과서를 모두 사용한 집단은 서책만 사용한 집단과 게임기반디지털교과서만 사용한 집단보다 통계적으로 유의한 향상도를 나타내었다. 그러므로 전통적인 교과서와 게임기반디지털교과서를 함께 활용하는 것이 정신지체 학생의 기초연산능력을 향상시키는데 효과적인 교수방법이라 할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권3호
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• pp.311-317
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• 2013

본 논문에서는 멀티미디어 기반의 해상통신을 위한 DVB-S2 기반 고속 LDPC 복호를 위한 알고리즘을 제안하였다. 체크 노드 연산중에 비트 노드 연산을 수행하여 기존의 LDPC 복호 알고리즘에 비해 반복횟수를 줄일 수 있는 horizontal shuffle scheduling 알고리즘을 기반으로 하여 복호 속도를 보다 고속화 할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 기존의 체크 노드 연산은 하나의 메모리에서 값을 가져오기 때문에 체크 노드 연산과정에서 많은 지연이 발생하는데 이를 dc개의 병렬구조로 설계함으로써 체크 노드 연산과정의 지연을 줄일 수 있고 따라서 고속 복호가 가능하다. 이를 시뮬레이션 한 결과, 최대 반복 30회를 수행하였을 때 HSS 알고리즘은 326 Mbit/s, 제안한 알고리즘은 2.29 Gbit/s로 약 7배 이상의 복호 throughput을 얻을 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.827-833
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• 2012

본 논문은 2D/3D 변환에서 깊이정보 생성을 위해 연산량을 감소시키는 레벨 간소화 기법을 적용하고 객체의 고유벡터를 이용하여 노이즈를 제거한 Optical flow를 이용하는 방법을 제안한다. Optical flow는 깊이정보를 생성하기 위한 방법 중 하나로 두 프레임간의 픽셀의 변화 벡터 값을 나타내어 움직임 정보를 나타내며 픽셀 단위로 처리하므로 정확도가 높다. 그러나 픽셀 단위 연산으로 긴 연산 시간이 소요되며 모든 픽셀을 연산하는 특성상 노이즈가 생길 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 레벨 간소화 과정을 거쳐 연산 시간을 단축하였고 Optical flow를 영상에서 고유벡터를 갖는 영역에만 적용하여 노이즈를 제거한 뒤 배경 영역에 대한 깊이 정보를 에지 영상을 이용하여 생성하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법으로 깊이정보를 생성한 뒤 DIBR(Depth Image Based Rendering)으로 2차원 영상을 3차원 입체 영상으로 변환하였고 SSIM(Structural SIMilarity index)으로 최종 생성된 영상의 오차율을 분석하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권9호
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• pp.1786-1792
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• 2015

랜덤 선형 네트워크 코딩(Random Linear Network Coding, RLNC)은 멀티캐스트의 신뢰성을 높이는 방법으로 널리 사용되고 있다. RLNC 구현에 있어서 효율적인 연산을 위해 Galois Field (GF)를 사용한다. 상용 컴퓨터에서의 연산을 고려하였을 때 GF($2^m$)의 크기 m이 32보다 작을 경우, 곱셈과 나눗셈에 대해 사전에 계산된 table을 사용하면 모든 사칙 연산이 m에 관계없이 상수 복잡도를 가진다. 이로부터 RLNC의 연산 복잡도는 m에 반비례하는 것을 보인다. 추가적으로, m이 커짐에 따라 발생하는 헤더 길이 증가, 메모리 사용량 증가 등의 추가적인 오버헤드를 고려하여 실용적인 GF의 크기를 선택한다. 이를 바탕으로 상용 컴퓨터에 RLNC를 구현하고 곱셈/나눗셈 연산 시에 사용되는 table의 종류와 한 번에 인코딩 되는 원본 패킷의 개수에 따른 성능을 실측한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.414-418
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• 2016

본 논문은 저면적 gradient magnitude 연산을 위한 하드웨어 구조를 제안한다. 하드웨어 복잡도를 줄이기 위해 정사영 벡터의 특징 및 하드웨어 자원 공유기법을 이용했다. 제안된 하드웨어 구조는 gradient magnitude 연산 알고리즘의 변형 없이 구현되었기 때문에 gradient magnitude 데이터 품질의 열화 없이 구현될 수 있다. 제안된 저면적 gradient magnitude 연산 하드웨어는 Altera Quartus II v15.0 환경에서 Altera Cyclone VI (EP4CE115F29C7N) FPGA를 이용하여 구현되었다. 구현 결과, 기존 하드웨어 구조를 이용하여 구현한 연산기와의 비교에서 15%의 logic elements 및 38%의 embedded multiplier 절감 효과가 있음을 확인했다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제2권2호
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• pp.103-115
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• 2001

본 논문은 퍼지지식베이스에서 러프 집합과 요인공간이론을 적용하여 최소 결정규칙 생성과 근사추론 연산을 수행하는 두 개의 알고리듬을 제안한다. 최소 결정규칙의 생성은 속성요인에 관련한 상관분석과 베이지안 정리를 응용한 데이터의 분류기법과 리덕트에 의해 수행된다. 이 결정규칙으로 이루어진 최소지식 베이스의 탐색공간에서 소속함수와 t-norm의 합성 연산을 정의한 근사추론 방식에 의해 특정 객체를 검색한다. 본 연구의 러프와 퍼지연산 모듈을 수행하는 제안 알고리듬 기법을 객체및 속성수를 증가시키는 시뮬레이션을 통해 다른 검색이론 및 합성연산 방식과 비교하였다. 그 결과 다른 제 방법보다 본 연구에서 제안하는 기법이 특정 객체를 추출하기 위한 검색연산 시간에 있어 보다 빠르게 검색됨을 입증하였다.