• 정보처리학회논문지C
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• 제16C권2호
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• pp.237-244
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• 2009

무선 센서 네트워크에서의 혼잡은 데이터 손실 비율을 증가시키고, 전송 지연이 길어지는 문제점을 야기한다. 기존의 무선 센서 네트워크를 위한 혼잡 제어 방법들은 혼잡을 판단하고, 혼잡에 연관된 센서노드들을 선택하여 샘플링 주기를 조절함으로써 전송량을 줄이는 방법을 사용한다. 그러나 샘플링 주기 조절 기법은 시간적 데이터 손실에 민감한 응용에 사용하기 어려운 문제점이 있다. 본 연구에서는 무선 센서 네트워크에서의 혼잡을 해결하는 새로운 혼잡 제어 기법인 ACT를 제안한다. 제안하는 ACT기법에서는 큐 감시를 통해 다중 큐 임계값을 사용하여 네트워크의 상태를 판단한다. ACT는 혼잡 발생시 패킷 전송 간격을 조절하는 적응적 흐름 제어 기법을 통해 네트워크의 효율성을 높이며 패킷판단 기법을 통하여 노드간의 공평성을 보장한다. 또한 압축을 이용하여 센서노드 간 전송량을 조절하도록 하여 이용가능한 데이터양을 증가시킨다. 실험을 통하여 제안된 ACT기법이 기존 프로토콜에 비해 네트워크의 패킷 전송 효율성을 향상시키며 센서노드들에게 공평성있는 데이터전송을 제공함을 보인다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제40권6호
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• pp.69-75
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• 2003

본 논문에서는 퍼지 논리 제어기를 이용한 샘플된 비선형 시스템의 추적제어 방식을 제안한다. 본 논문에서 사용되는 제어대상은 내부 파라미터의 변화와 외부 외란을 모두 경험하는 것으로 한다. 이산시간 적응 퍼지 제어기가 제안되고 그 파라미터는 최근 각광을 받고있는 선형행렬 부등식 방식에 의하여 결정된다. 마지막으로 모의실험을 통하여 제안된 제어기의 타당성을 검증한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.53-64
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• 1996

이동 통신 시스템에서 DSP 기능을 수행하는 적응필터를 설계하기 위한 방법으로는 최소-제곱조정(Least-squares adjustment) 알고리즘. Fast-Kalman 알고리즘 그리고 적응 격자(adaptive lattice) 알고리즘이 있다. 최소-제곱 조정 알고리즘은 적응 등화의 신호처리를 위해 고속 수렴하고이동 통신 시스템의 다중 경로 페이딩 채널에서 발생되는 심볼간 간섭을 제거하는데 사용된다. 본 논문에서는 기존의 최소-제곱 조정 알고리즘의 계수를 몇 가지 새로운 데이타 순서에 대한 샘플링 된 신호 벡터의 대수학적인 특성을 적절히 조정하여 구하는 방법을 제시하였고 컴퓨터 시물레이션 결과 기존 알고리즘들보다 고속 수렴하고 반복 수행 속도가 개선됨을 확인하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권1호
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• pp.141-147
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• 2017

스케일러블 HEVC에서 상위계층의 계층 간 예측에서 기본계층의 부호화 잔차 영상에 대한 업샘플링 된 결과를 참조하여 예측하게 된다. 본 논문에서는 고효율 영상 압축 기반 스케일러블 부호화 (Scalable Extension of High Efficiency Video Coding)에서 상위계층 잔차 데이터 예측에 대한 개선 기법을 제안한다. 제안하는 적응적 필터 선택 기법은 스무싱 필터와 샤프닝 필터를 사용함으로써 계층 간 예측 방법에서 효율을 향상시킨다. 기존의 업샘플링 필터와 두 개의 필터를 추가하여 율-왜곡 비용함수 기반의 경쟁기법을 통한 계층 간 예측 알고리즘을 SHVC 5.0에 구현함으로써 Y, U, V 컴포넌트에 대한 평균 1.5%, 2.1%, 1.7%의 BD-rate 향상을 보여준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권6호
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• pp.1175-1184
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• 2015

3D 영상의 획득을 위해 이용하는 깊이 지도는 영상의 깊이 정보를 가지고 있다. 그러나 일반적으로 고해상도이며 잡음이 제거된 고화질의 깊이 지도를 카메라로부터 직접 획득하는 것은 어렵다. 그래서 저해상도의 깊이 지도를 획득하고 업샘플링 및 전/후 영상처리를 통해 높은 품질의 고해상도 깊이 지도를 획득하는 기법들이 연구되고 있다. 하지만 기존의 연구는 영상의 질에 큰 변수로 작용하는 에지 부분의 효과적 업샘플링이 미흡하다. 그래서 본 논문은 에지 부분을 차별적으로 고려하는 인지적인 특성을 반영한 영상품질향상 연구에 초점을 맞춰 결합 양방향 필터의 가중치를 적응적으로 조절함으로써 깊이 지도와 합성 영상을 개선한 고해상도의 깊이 지도를 얻는 업샘플링 방법을 제안하였다. 제안 방식을 기존의 방식과 비교하였을 때 PSNR 측면과 주관적 품질에서 이득이 있음을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권11호
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• pp.809-817
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• 2002

본 논문은 온라인 얼굴 인식에서 전처리에 해당하는 얼굴 검출방법을 다룬다. 기존의 얼굴 검출 방법에서 에지 정보만을 이용한 얼굴 검출 방법과 컬러 정보를 이용한 얼굴 검출 방법의 단점을 상호 보완하기 위해 본 연구에서는 에지 정보와 컬러 정보를 결합한 얼굴 검출 방법 및 중심 영역 컬러 샘플링을 이용한 얼굴 검출방법을 개발하였다. 즉, 사람의 얼굴 영역이 비슷한 컬러를 가진 배경 영역과 결합(Merge)되는 것을 막기 위해 먼저 적응형 에지 검출 알고리즘을 수행하여 배경과 얼굴 영역을 각각의 고립 영역으로 분할한다. 제안된 적응형 소벨(Sobel) 에지 검출기는 배경 영역과 얼굴 영역의 경계에서 항상 에지가 발생할 수 있도록 에지가 많이 검출되고 입력 영상의 밝기 변화에 강인하다. 이로 인해 얼굴 영역이 하나의 영역이 아닌 여러 영역으로 분할되어 나타날 수 있으므로, 각 영역들의 컬러 정보를 이용해 병합한 후, 최종 얼굴 영역을 MBR(minimum bounding rectangle) 형태로 검출하였다. 이때 병합된 최종 얼굴 영역 후보가 너무 크거나 혹은 너무 작으면, 중심 영역 샘플링 방법을 이용해 다시 얼굴 영역을 검출한다. 총 2100장의 얼굴 영상 데이터베이스를 통해 실험한 결과 본 연구에서 제안한 방법을 사용해 96.3%의 높은 얼굴 영역 검출 성공률을 얻을 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2687-2689
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• 2002

본 연구는 환자의 근육 상태를 표면 근전도(EMG, Electrocardiogram)를 통해 정량적으로 평가한 결과를 기반으로 적응 전기치료를 수행 시, 근전도 정량평가에 영향을 주는 심전도 신호를 독립요소 해석(ICA, Independent Component Analysis)을 이용하여 획득된 신호로부터 분리함으로써, 정확한 근전도 정량평가를 할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다. 실험 방법은 소스(source)를 근전도와 심전도 2개로 가정하고, 4 채널을 통하여 획득된 신호를 10 Hz-500 Hz의 대역통과 필터를 이용하여 필터링한 후, 1000 sample/sec로 샘플링하여 센서로 사용하였으며, JADE(Joint Approximate Diagonalization of Eigen-matrices) 알고리즘을 통하여 근전도 신호와 심전도 신호를 분리하였다. 알고리즘의 permutation ambiguity와 scaling ambiguity 특성 문제를 해결하기 위하여, 분리된 신호의 주파수 분석을 통하여 심전도와 근전도 신호로 구분하였으며, 인식된 근전도 신호의 크기를 센서 신호를 기준으로 복원하였다. 결론적으로 아날로그 및 디지털 필터와 달리 근전도의 신호의 왜곡을 극소화하면서도 심전도 신호를 분리해 냄으로써, 근전도를 통한 근육상태의 효과적인 평가가 가능하게 되었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권4호
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• pp.399-403
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• 2016

컴퓨터그래픽스에서 지연된 음영처리는 깊이 버퍼링을 이용하여 화면에 나타날 기하 정보만을 저장한 후, 픽셀 음영처리를 화면공간에서 후처리하는 기법이다. 일반적인 그림자 매핑과 달리 후처리 기반 기법은 렌더링 파이프라인 구조의 변화 없이 적용이 가능하므로 다중 광원에 의한 그림자 효과를 다루기에 적합하다. 본 논문에서는 지연된 음영처리 기반의 그림자 생성 방법과 밉맵을 이용하여 이를 부드러운 그림자로 확장하는 방법을 제안한다. 광원으로부터 가시도 맵을 저장한 후, 밉맵 필터링을 통해 가시도 맵을 블러한 후 음영처리 결과에 적용한다. 이러한 기법은 부드러운 그림자 효과를 얻지만, 픽셀 깊이에 관계없는 필터링으로 인해 빛샘 현상이 발생할 수 있다. 이러한 빛샘 현상을 제거하기 위해 본 논문은 또한 화면공간에서의 깊이 차이에 따른 적응형 샘플링 기법을 제안한다.

• 한국음향학회지
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• 제22권2호
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• pp.121-128
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• 2003

원거리 회의 시스템이나 차량 내 핸즈프리 통화에서 이용되는 음향 반향제거 시스템은 근단화자의 통화 상태에 대한 정보제공을 위해 동시통화검출기 (DTD: Double Talk Detector)를 포함한다. 이러한 동시 통화검출기는 주변 음향환경에 민감하게 작용하여 근단화자의 통화상태에 대해 잘못된 정보를 제공하기도 하는데, 본 논문에서는 이러한 기존의 문제점을 해결하여 보다 신뢰성 있는 음향 반향제어 시스템을 구축할 수 있는 새로운 동시통화 검출 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안된 음향 반향 제거 시스템은 지연없는 (Delayless) 서브밴드 적응 필터를 이용한 음향반향 제거기와 협대역 동시통화 검출기로 구성된다. 지연없는 서브밴드 적응음향 반향 알고리즘은 적은 계산량과 높은 수렴속도를 가지며 기존의 서브밴드(Subband) 적응음향 반향 제거기에서 문제가 되었던 지연 문제를 해결하는 등 음향 반향 제거 성능이 뛰어난 것으로 알려져 있다. 한편 본 논문에서 제안된 협대역 동시통화 검출기는 협대역 서브밴드 내에서 동시통화 검출 동작을 수행함으로서 다운 샘플링 (down-sampling)으로 인한 계산량 감소와 최저 주파수 서브밴드 대역의 저주파 신호 특성으로 인해 보다 신뢰성 있는 통화상태 정보를 제공할 수 있는 장점을 가진다. 본 연구에서 제안된 협대역 동시통화 검출 알고리즘의 성능은 광대역 동시통화 검출 알고리즘과 다양한 비교 시뮬레이션을 통해 그 성능을 입증하도록 한다.

• 융합정보논문지
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• 제8권1호
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• pp.201-206
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• 2018

최근 인공지능을 구현하기 위한 기술들이 보편화되면서 특히, 기계 학습이 폭넓게 사용되고 있다. 기계 학습은 대량의 데이터를 수집하고 일괄적으로 처리하며 최종 조치를 취할 수 있는 통찰력을 제공하나, 작업의 효과가 즉시 학습 과정에 통합되지는 않는다. 본 연구에서는 비즈니스의 큰 이슈로서 실시간 데이터 분석의 성능을 개선하기 위한 적응형 학습 모델을 제안하였다. 적응형 학습은 데이터세트의 복잡성에 적응하여 앙상블을 생성하고 알고리즘은 샘플링 할 최적의 데이터 포인트를 결정하는데 필요한 데이터를 사용한다. 6개의 표준 데이터세트를 대상으로 한 실험에서 적응형 학습 모델은 학습 시간과 정확도에서 분류를 위한 단순 기계 학습 모델보다 성능이 우수하였다. 특히 서포트 벡터 머신은 모든 앙상블의 후단에서 우수한 성능을 보였다. 적응형 학습 모델은 시간이 지남에 따라 다양한 매개변수들의 변화에 대한 추론을 적응적으로 업데이트가 필요한 문제에 폭넓게 적용될 수 있을 것으로 기대한다.