• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.514-522
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• 2015

Microwave 무선 링크에서 거리에 따라 고 품질의 무선 링크를 지속적으로 보장하기 위해서는 무선 페이딩에 대한 고려가 필요하다. 링크 거리에 따라 동일한 고정 변조 방식을 적용할 경우 거리에 따른 페이딩 발생 확률의 증가로 장거리의 경우 요구 가용도를 지속적으로 보장하기 어렵다. 이를 위해 AM(Adaptive Modulation)이 유용하지만 AM만으로는 가변되는 전송량으로 인해 가용도 보장에 제한사항이 있다. 이전 연구에서 링크 거리를 고려한 전송 성능 향상 기법을 제안 했었다. 그러나, 이전 방법은 변수를 고려한 수식을 제시하지 않아 공통 적용을 위해서는 보완이 필요하였다. 본 논문에서는 장거리 무선 링크에서 가용도 보장을 위한 페이드 마진을 고려한 AM에 기반한 우선순위 트래픽 전송량 산출식을 제시하고 채널 대역폭 비교를 통한 최적화된 적응 전송 기법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.397-398
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• 2007

본 논문에서는 환경변화에 대해 강인하게 동작하는 음성인식 시스템을 위해 잡음적응 훈련과 변별학습 방식을 결합한 형태의 환경적응 방식을 제안한다. 다중환경 훈련과 잡음제거방식을 결합한 형태인 잡음적응 훈련 방식은 음성인식을 위한 MCE (Minimum Classification Error)의 목적과는 거리가 있고, 음성인식 시스템이 사용되는 모든 환경을 반영하는 것은 현실적으로 어렵다는 점에서 한계가 있다. 이에 잡음적응 훈련방식으로 훈련된 기본 음향모델을 목적환경에서 수집한 소량의 데이터를 이용한 변별학습을 통해 환경적응 모델로 변환함으로써 이러한 단점을 보완할 수 있는 잡음 적응 변별학습을 이용한 훈련방식을 제안한다.

• 한국음향학회지
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• 제11권2호
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• pp.73-84
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• 1992

본 논문에서는 잡음 환경에서 음성 인식 시스템의 성능을 개선할 수 있는 잡음제거 방식과 거리 측정 방법을 연구하고 백색 및 유색 잡음 환경에서 거리 측정 방법에 따른 음성 인식 시스템의 성능을 평가하였다. 잡음 제거 방법으로는 음성 인식 시스템의 전처리 과정으로서 사용될 수 있는 스펙트럼 차감법, 자기 상관 차감법, 적응 잡음 제거, 적응 빔 형성기가 있으며 거리 측정 방법으로는 Log Likelihood Ration($d_{LLR}$), 켑스트럼에 의한 거리 측정 ($d_{CEP}$), 가중 켑스트럼 거리 측정 ($d_{WCEP}$), 스펙트럼 기울기에 의한 거리 측정 ($d_{RPS}$), 켑스트럼 투영 거리 측정방법 ($d_{CP},\;d_{BCP},\;d_{WCP},\;d_{BWCP}$)들이 있다. 백색 및 자동차 잡음 환경에서의 화자 종속 단독음 인식 실험 결과, 켑스트럼 계수의 높은 차수에 큰 가중을 두는 거리 측정 방법인 $d_{RPS},\;d_{WCEP}$가 잡음에 강한 특성을 나타내었으며, 잡음이 존재할 때는 pre-emphasis를 하지 않은 경우가 높은 인식율을 얻을 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.1000-1009
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• 2006

본 논문에서는 부화소 단위의 적응적인 선형 보간법을 제안한다. 보통의 선형 보간법에 화소 마다 매개변수가 도입되고 이 매개 변수를 최적으로 구하기 위해서 저역 필터와 MMSE (minimum mean square error) 방법을 이용한 일반적인 보간 구조를 제안한다. 또한 제안된 일반적인 적응 선형 보간 구조에서 복잡도를 최소화한 방법을 유도하여 간단한 닫힌 형태의 식으로 제시한다. 기존 방법인 보통의 선형 보간법, 3차 컨볼루션 보간법에 비교하여 주관적으로나 객관적으로 제안된 방법의 우수함을 실험 결과로 알 수 있을 뿐만 아니라 왜곡 거리 선형 보간법(warped distance linear interpolation), 이동 선형 보간법(shifted linear interpolation) 등의 최근 기술과 비교하여도 우수함을 실험결과는 보여준다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제45권6호
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• pp.108-116
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• 2008

본 논문에서는 스테레오 비전에서 시차를 이용하여 근거리뿐만 아니라 원거리의 장애 물체에 대해서도 신뢰성 있는 거리를 추정하기 위한 알고리즘을 제안한다. 시차를 이용한 거리 측정에서 양자화 오차는 원거리에서의 거리 정확도를 떨어뜨리게 되므로, 이를 최소화하기 위해 부화소 보간법(sub-pixel interpolation)을 이용하여 시차 정확도를 향상시키고 거리 정확도 및 경로 추적의 최적화를 위해서 향상된 적응형 퍼지 칼만 필터(EAFSTKF : Enhanced Adaptive Fuzzy Strong Tracking Kalman Filter)를 사용한다. 제안한 방법은 차량과 같이 다양한 동적인 움직임에 의한 비선형성에 대하여 기존 칼만 필터에서 발생되는 발산 문제(divergence problem)를 해결할 수 있고, 거리의 정확도 및 신뢰도도 높일 수 있다. 몬테카를로(Monte Carlo) 방법을 이용한 모의실험 결과 제안한 방법은 기존 방법들과 거리 오차율(RMSER : Root Mean Square Error Rate)을 비교하였을 때, strong tracking Kalman filter(STKF)에 비하여 성능이 약 13.5%정도 향상되었음을 보여준다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권8호
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• pp.106-114
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• 2015

최근 스마트 폰 카메라가 발달함에 따라, 전문적인 촬영장비 없이 일반 스마트 폰 카메라만으로 피부 상태를 추정할 수 있을 정도의 고해상도 영상 획득이 가능해졌다. 스마트 폰을 활용한 영상 촬영은 일정한 거리에서 이루어지기가 힘들기 때문에 촬영거리에 적응적인 피부 특성 측정 방법이 필수적이다. 본 논문에서는, 여러 피부 특성 중 거리에 따라 크기가 변하는 모공검출에 집중하였다. 실험을 통해 촬영 거리와 피부 특성 검출에 적절한 마스크 크기 사이의 관계를 모델링했고, 모공크기 보상기법을 설계하였다. 서로 다른 거리에서 촬영한 영상에서 실험한 결과, 기준 거리에서의 결과와 유사한 모공 검출 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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• pp.164-169
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• 2002

칼라 정보를 이용하여 영상을 정합하기 위해서는 적은 수의 칼라 집합으로 영상을 표현하는 영상 양자화 과정이 필요하다. 적응적 양자화를 사용하는 경우에는 균일 양자화에 비해 높은 정합 성능을 기대할 수 있지만 상이한 칼라 집합의 생성으로 인해 영상 정합 과정이 힘들게 된다. 이에 본 논문에서는 상이한 칼라 집합을 갖는 영상을 정합할 수 있는 기초적인 연구를 수행하였다. 영상 정합을 위해 우선 STR(sort-tile-recursive) 방법[1]을 응용하여 질의 영상의 각 칼라에 대한 유사 칼라를 DB 영상으로부터 빠르게 선정할 수 있는 방법을 개발하였다. 질의 칼라와 유사 칼라간의 유사도를 정의하고 이를 기반으로 영상간의 유사도를 계산함으로써 영상 정합에 이용할 수 있도록 하였다. 칼라간의 유사도는 칼라 차이가 고려되어 정의되는데 칼라 차이는 칼라 공간에서의 칼라 거리로 계산된다. 칼라 거리를 계산하기 위해 유클리디언 거리를 이용할 경우 많은 계산량이 요구되므로 기존의 시티블록 거리나 체스보드 거리에 비해 유클리디언 거리를 좀더 유사하게 근사화하면서 빠른 계산이 가능한 거리 계산 방법을 개발하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제42권10호
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• pp.842-850
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• 2014

본 논문은 예측하지 못한 외부 환경 요소 변화로 인해 저하되는 비행 성능을 $L_1$ 적응 제어 기법으로 보상하는 궤적 추종 기법을 제안하였다. 제안된 궤적 추종 기법은 상대 거리를 이용하여 속도 명령을 생성하는 유도 법칙과 속도 명령을 추종하는 적응 제어 루프로 구성되어 있다. 경로 추종 성능을 향상시키기 위하여, 유도 법칙에서 생성한 속도 명령이 적응 제어기의 기준 입력이 되도록 설계하였다. 유도 법칙에서는 목표 궤적과 상대 거리와 그 변화량에 따른 가속도 명령이 생성되며, 이를 적분하여 속도 명령을 생성한다. $L_1$ 적응 제어 루프는 불확실성이 존재하는 환경에서 정밀한 경로 추종 성능을 보장한다. 제안된 경로 추종 시스템은 쿼드로터 항공기를 사용하여 수직 이착륙 및 이동 표적 추종과 같은 비행 실험으로 검증하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.272-280
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• 2002

본 논문은 스테레오 비젼 시스템을 이용하여 이동 객체를 추출하고 그 객체까지의 거리를 측정하는 방법을 제안하였다. 이동 객체에 대한 이동 성분은 화소 단위의 정합을 통하여 추출하였으며, 적응형 임계값은 영상의 밝기 변화를 제거하는데 효과적으로 대처할 수 있었다. 이동 객체까지의 거리는 평행식 카메라를 적용한 스테레오 비전 시스템을 사용하여 측정하였다. 실험 결과 이동 객체에 대한 거리측정 오차가 평균 1%로 나타남으로써 제안한 알고리즘을 이용한 이동 객체의 거리측정 가능성을 제시하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.72-74
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• 2011

최근 IT 기술이 융합된 지능형 자동차 기술에 대한 관심이 높아짐에 따라 이에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 차선 검출은 지능형 자동차의 주요 과제인 첨단 안전자동차 기술의 핵심적인 부분으로 국내외에서 다양한 방법들에 대한 연구가 진행되었다. 차량의 안전을 향상시키기 위해서는 충분한 제동거리 확보가 가능한 거리까지 정확하고 빠른 차선 검출이 이루어져야 한다. 기존의 경계선 검출기법들은 조명 변화에 따라 그 성능의 변화가 크게 발생하였다. 이는 차선과 도로의 사이의 값의 차이가 조명 조건에 따라 변하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 영상 분석을 통하여 경계선을 판단하는 값을 조절함으로써 환경에 적응적인 경계선 추출 방법을 제안한다. 차량 주행 영상에서 제안한 방법과 기존의 경계선 검출 기법을 적용하여 성능을 비교한다.