• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.05a
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• pp.217-219
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• 2011

현재 차량 위치 추적 시 사용빈도가 가장 많은 방법은, 지도상에 자신의 위치를 수치로 보여주는 GPS 수신기를 사용하여 지도상 실외의 위치를 측위 한다. 위의 GPS를 이용한 내비게이션은 차량의 진행방향, 출발 도착 지점을 설정하여 차량을 운행한다. 또한 GPS 음영지역 및 신호 지연의 문제를 해결하기 위한 지자기센서와 가속도센서를 사용하는 시스템도 있다. 그러나 센서를 활용할 경우 차량의 방향 정보를 얻을 수 있지만 음영 및 신호 왜곡 시간이 길어질 경우 정확한 차량의 위치를 판단 할 수 없다. 즉, GPS의 신호에 오류가 있을 경우 차량의 이동거리를 알 수 없으므로 차량의 회전 정보는 효용 가치가 떨어진다. 따라서 이를 보정하기 위해서는 정확한 차량의 위치를 판단할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 기존 GPS의 문제를 해결하기 위해 차량의 속도정보와 스마트폰의 지자기센서를 활용한 실외 위치 추적 시스템과 WiFi 정보를 활용한 차량용 WPS시스템을 설계 하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.07d
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• pp.2634-2636
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• 2004

다목적실용위성2호의 위성 본체시스템에는 지상과 연락을 담당하는 주 컴퓨터인 OBC, 위성의 자세를 제어를 위한 원격구동장치인 RDU 그리고 위성의 전원분배를 제어장치인 ECU인 3개의 동일 프로세서(386)가 탑재되어 각 담당 임무를 수행하는 분산형 구조를 갖고 있다. 각 프로세서는 EEPROM과 SRAM 데이터 메모리를 갖고 있는데 전원 리셋이 일어나면 모든 프로그램은 EEPROM에서 SRAM으로 복사되어 운영 프로그램이 실행하도록 되어 있다. 그러나 SRAM은 우주환경에서 위성체는 방사선에 노출되어 손상을 입을 때 SEU이 발생되어 정보가 왜곡되거나 상실되는 문제를 갖고 있다. 그러므로 본 논문에서는 변형된 해밍코드 기법을 이용하여 데이터를 수신하는 곳에서 에러를 검출 및 수정하는 디지털 회로 설계방법을 기술하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.11a
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• pp.84-87
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• 2017

주변 픽셀간의 명도 차이가 작을수록 같은 경계를 구성하고 있을 가능성이 크다. 따라서 주변 픽셀간의 명도를 고려하여 경계 추출기를 활용한다면 보다 정확한 경계선 추출이 가능하다. 하지만 한가지의 히스토그램 평활화와 k-means 군집화를 사용하는 기존 알고리듬은 평활화에 의한 이미지 왜곡이나, 명도 차이가 큰 픽셀이 같은 그룹에 속하는 경우 혹은 명도 차이가 작은 픽셀이 각각 다른 그룹에 속하는 경우와 같이 그룹화의 오류가 있기 때문에 원본 이미지에 없던 불필요한 경계선이 발견되었다. 본 논문은 하나의 이미지에 대해서 여러 가지 히스토그램 평활화 방법으로 각각 다른 명도 분포를 얻어내어 적응적으로 경계선을 판단하는 알고리듬을 제안한다. 이는 기존 알고리듬에서 나타나는 불필요한 경계선을 제거하였으며 기본 경계 추출기의 효과를 향상시켰다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2003.10a
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• pp.73-76
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• 2003

본 논문에서는 Matlab Tool을 이용하여 적응변조 OFDM 시스템 GUI 시뮬레이터를 설계하였다. 설계된 시뮬레이터를 이용하여 적응변조 기법을 위한 채널 추정 알고리즘과 무선 채널환경에서 시스템에 미치는 영향을 분석하고 추정된 결과를 이용하여 적응형 등화기를 적용한 적응변조 OFDM 시스템의 성능을 BER과 성좌도를 통하여 분석한다. 분석결과, 기존의 고정된 변조 방식을 사용하는 시스템인 경우 고속의 데이터 전송을 위해 높은 지수의 변조모드(64QAM)를 사용함으로써 채널 환경에 민감하게 심볼오류 발생률이 증가함을 알 수 있었다. 하지만 채널상태에 따라 가변을 취하는 적응변조 OFDM 시스템의 경우 64QAM방식에 비해 (BER=$10^{-2}$)를 기준으로 약 8dB 성능의 이득이 있음을 알 수 있고 적응형 등화기를 적용함에 따라 왜곡을 받은 신호 파형의 보상이 가능함을 알 수 있다. 무수한 장애의 요인을 갖은 무선 채널환경에서 효율적인 데이터 전송을 위해 적응변조시스템이 요구되어짐을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.67-69
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• 2011

데이터의 군집 분석에서 두 개의 서로 다른 데이터에 대한 유사도(거리)를 어떻게 정의하는가는 매우 중요한 문제이다. 수치속성에 대한 거리 측정 방법에는 다양한 기법이 존재하지만 각 속성의 크기와 범위가 서로 크게 다를 경우 이들을 동일한 인자로 여기고 거리 측정을 하게 되면 논리적인 오류를 범할 수 있다. 기존의 군집 분석 연구에서 사용된 거리 측정 기법은 데이터의 정규화 과정을 통해 이 문제를 해결하려고 노력하지만 일반적인 정규화는 이상치의 존재나 데이터의 편중된 분포 등의 이유로 속성별 거리가 왜곡될 수 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 정규화된 데이터에서 각 속성의 비중을 고려한 적응적 유클리드 거리 측정 기법(AEDM: Adaptive Euclidean Distance Measure)을 제안한다. AEDM은 유클리드 거리를 기반으로 정규화 된 데이터의 형태에 따라 가중치를 부여하여 데이터의 분포에 관계없이 각 속성간의 거리를 충분히 반영하기 때문에 더욱 정확한 군집 분석을 가능하게 한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2008.11a
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• pp.289-292
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• 2008

본 논문에서는 사용자에게 보다 효율적이고 직관적인 비디오 브라우징 서비스를 제공하기 위하여 비디오 데이터의 종류와 특성에 제한받지 않고 강건하게 적용될 수 있는 장면전환 검출 알고리즘을 제안하고자 한다. 제한된 알고리즘은 명암 값의 급 변화나 객체의 빠른 움직임, 영상의 왜곡 등에 의한 장면전환 검출의 오류를 제거할 수 있으며, 특히 연속된 프레임사이의 강건한 차이 값 추출을 위한 개선된 식을 제안하고, 추출된 차이 값들로부터 변화패턴을 학습하고 특징을 추출함으로서 자동 임계치 결정에 활용하였다. 제안된 방법은 급진적인 장면변화가 많고 플래시라이트와 같은 조명의 변화가 많은 다양한 비디오 데이터를 가지고 실험되었으며, 실험결과 기존의 방법에 비교하여 효율적이고 신뢰할 수 있는 결과 값들을 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.521-524
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• 2004

본 논문에서는 기존의 FMM 신경망의 학습 단계 중 하이퍼박스 축소 단계에서 발생하는 정보의 왜곡 현상을 보완하여, 패턴분류 성능을 향상시키는 방법론을 제안하고 그 유용성을 고찰한다. 제안된 학습방법에서는 기존 FMM 신경망의 하이퍼박스 생성, 확장, 축소의 3 가지 학습 과정 중 축소과정을 생략하고, 각 특징 범위와 빈도를 고려한 학습으로 대치함으로써 축소과정에서 나타나는 부작용을 보완할 수 있도록 하였다. 이는 가중치 개념을 통해 각 특징값의 상대적 중요도를 서로 다른 값으로 반영할 수 있도록 하며 하이퍼박스 중첩영역에서 발생하는 분류 오류를 최소화한다. 본 연구에서는 개선된 학습기법의 이론을 제시하고, 이를 아이리스 데이터 분류 실험에 적용하여 그 유용성을 고찰하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.588-594
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• 2005

사례기반추론(Case-Based Reasoning)은 다양한 예측 문제에 있어서 성공적으로 활용되고 있는 데이터마이닝 기법 중 하나이다. 사례기반추론 시스템의 예측 성능은 예측에 사용되는 최근접이웃(Nearest Neighbor)을 어떻게 설정하느냐에 따라 영향을 받게 된다. 따라서 최근접 이웃을 결정짓는 k 값의 설정은 성공적인 사례기반추론 시스템을 구축하기 위한 중요 요인 중 하나가 된다. 최근접 이웃의 설정에 있어서 대부분의 선행 연구들은 고정된 k 값을 사용하는 사례기반추론 시스템은 k 값을 크게 설정할 경우 최근접 이웃 안에 주어진 오류를 일으킬 수 있으며, k 값이 작게 설정된 경우에는 유사 사례 중 일부만을 예측에 사용하기 때문에 예측 결과의 왜곡을 초래할 수 있다. 본 이웃을 결정함에 있어서 Similarity Threshold를 이용하는 s-NN 방법을 제안하였다. 본 연구의 실험을 위해 UCI(University of california, Irvine) Machine Learning Repository에서 제공하는 두 개의 신용 데이터 셋을 사용하였으며, 실험 결과 s-NN 적용한 CBR 모델이 고정된 k 값을 적용한 전통적인 CBR 모델보다 더 우수한 성능을 보여주었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.8 no.2
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• pp.276-280
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• 2004

본 논문에서는 Matlab Tool을 이용하여 적응변조 OFDM 시스템 GUI 시뮬레이터를 설계하였다. 설계된 시뮬레이터를 이용하여 적응변조 기법을 위한 채널 추정 알고리즘과 무선 채널환경에서 시스템에 미치는 영향을 분석하고 추정된 결과를 이용하여 적응형 등화기를 적용한 적응변조 OFDM 시스템의 성능을 BER과 성좌도를 통하여 분석한다. 분석결과, 기존의 고정된 변조 방식을 사용하는 시스템인 경우 고속의 데이터 전송을 위해 높은 지수의 변조모드(64QAM)를 사용함으로써 채널 환경에 민감하게 심볼오류 발생률이 증가함을 알 수 있었다. 하지만 채널상태에 따라 가변을 취하는 적응변조 OFDM 시스템의 경우 64QAM방식에 비해 (BER=10-2)를 기준으로 약 8㏈ 성능의 이득이 있음을 알 수 있고 적응형 등화기를 적용함에 따라 왜곡을 받은 신호 파형의 보상이 가능함을 알 수 있다. 무수한 장애의 요인을 갖은 무선 채널환경에서 효율적인 데이터 전송을 위해 적응변조시스템이 요구되어짐을 알 수 있었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.7
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• pp.1525-1530
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• 2015

In this paper, We analyzed the performance of turbo equalizer using turbo codes thorough the under water experiment. To compensate the distorted signal induced by multipath effect, we apply the iterative turbo codes that iteratively exchange probabilistic information between LMS-DFE and turbo decoder, thereby reducing the error rates significantly. We showed the successful of turbo decoding of iterative turbo equalizer is 93%.