• 한국전자파학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.929-934
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• 2006

본 논문에서는 조건 안정 증폭기 설계를 위한 안정도 여유 분석 과정을 소개하고, 분포형 DC 차단 회로와 임피던스 정합 회로의 기능을 동시에 갖는 용량성 결합 정합 회로(CCMC)에 대해 기존 연구 결과보다 간단화된 설계 방법을 제안하였다. 조건 안정 마이크로파 증폭기 설계에 있어, 안정도 여유 분석에 근거한 접근법은 정량적으로 분석된 안정도 여유도에 근거하여 최대 이득 정합 조건을 결정하는데 유용하게 사용된다. 이러한 설계 방법은 조건 안정 상태에서 정합점 결정 시 반복적인 시행 착오를 줄일 수 있는 장점이 있다. 또한, 논문에서 제안하는 CCMC 설계 기법은 정합 회로의 구조를 정형화시킴으로써 기존 방법에 비해 합성 변수가 적은 장점이 있다. 제안 방법의 검증을 위해 박막 공정으로 제작된 24 GHz조건 안정 증폭기는 대역 평탄도 1 dB, 소신호 이득 10 dB로 설계 값과 잘 부합하는 결과를 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.1667-1679
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• 2010

본 논문에서는 최종 변이영상의 정확도를 높이기 위해 영상의 특징점을 이용한 적응적 가변 정합창 방법과 교차 일치성 검사의 신뢰도를 높이는 방법을 제안한다. 제안한 적응적 가변 정합창 방법은 색상정보를 이용하여 영상을 분할하고 분할된 각 영상의 특징점을 찾아 그 특징점들의 유무에 따라 정합창의 크기를 적응적으로 가변시키는 방법이다. 또한 제안한 교차 일치성 검사 방법은 최적의 변이와 차상위 최적의 변이에 대한 비용함수 값들을 비교하여 비용하수 값 자체가 너무 크거나 두 비용함수의 차이가 너무 적은 경우를 찾아내어 처리하는 방법이다. 제안한 두 방법에 대한 Middleburry에서 제공한 네 가지 실험영상을 대상으로 실험한 결과 적응적 가변 정합창 방법은 최대 18.2%의 오차율을 감소시켰다. 또한 제안한 교차 일치성 검사는 최대 7.4%의 신뢰도를 향상시킨 것으로 나타났다.

• 한국음향학회지
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• 제22권7호
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• pp.562-572
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• 2003

수동 소나를 이용하여 기동 표적의 위치를 추정하는 정합-표적모델 역산 기법을 개발하였다. 본 기법은 수중음향학 분야에서 널리 사용되는 정합장 역산 방법을 이용하여 관측으로부터 얻어지는 방위와 주파수를 표적모델에 의해 계산되는 값과 정합 시킴으로써 표적의 위치를 파악한다. 효율성과 정확성을 향상시키기 위하여 변수의 탐색 방식은 혼성 최적화 기법을 이용하였는데 일차적으로 광역 최적화 기법으로 알려진 유전자 기법이나 모사 담금질 기법을 적용한 후 단순 비탈 국부최적화 기법을 순차적으로 적용하였다. 제안 기법의 성능 검증을 위하여 3가지의 기동 시나리오에 대하여 시뮬레이션을 실시하였다. 검증 결과 가우시안 확률분포를 갖는 측정오차가 5σ를 가지는 경우에도 견실한 수렴을 보여주었으며 계산 시간면에서도 실용적 인 것으로 밝혀졌다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.10-17
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• 1989

마이크로와 광대역증폭기용 유손실 정합회로를 설계하기 위한 새로운 방법을 제시한다. 이 방법은 트랜지스터를 모델링 없이 측정된 산란계수를 이용하여 표시하며, 유손실 정합회로를 무손실 정합회로 사이에 유손실 직렬 임피던스 또는 병렬 어드미턴스가 삽입된 구조로 생각한다. 증폭기의 이득과 반사계수사이의 선형관계식을 유도하고 이를 이용하여 적절한 이득과 반사계수를 선택하는 법을 제시한다. 증폭기의 이득 및 반사계수와 유손실 정합 소자의 임피던스 사이에는 쌍 일차 변환의 관계가 있으며 일정 이득 원이나 일정 반사계수원을 임피던스 평면 또는 스미스 차트에 그려 적절한 정합 소지값을 선택 할 수 있다. 본 논문에서 제안된 방법이 유용함을 보이기 위하여 증폭기설계 예를 제시하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.407-415
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• 2012

본 논문에서는 화상회의 시스템 등 인물 위주의 스테레오 영상으로부터 깊이 정보를 추출하기 위한 스테레오 정합 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 두 대의 스테레오 카메라로부터 획득된 영상에서 임계값을 이용하여 배경을 먼저 제거하고, 배경이 제거된 영상과 카메라 보정을 거친 영상을 이용하여 초기 변이지도(disparity map)와 R, G, B, white 4개의 색상 성분으로 분할한 영상을 생성하게 된다. 각 색상 정보로 분할된 영상의 경계(edge) 성분을 추출하고, 추출된 경계에서 정합 창을 이용하여 변이를 추정하고 각 색상 정보의 변이지도를 적절히 조합하여 최종 변이지도를 생성하게 된다. 실험 결과 제안한 기법이 기존의 영역기반(window based) 정합기법과 동적계획법(dynamic programing method) 등보다 인물 위주의 스테레오 영상에서 더 우수한 성능을 가지는 것을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권3C호
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• pp.279-287
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• 2009

본 논문에서는 컬러 정보를 이용한 계층적 스테레오 정합 기법을 제안한다. 특징기반의 스테레오 정합 방법을 이용하여 초기 변이지도를 생성하고, 계층적 스테레오 정합 기법으로 최종 변이지도를 획득한다. 영상을 R, G, B, white 4개의 색상 성분으로 분할하여 영상의 경계(edge)를 추출하고, 추출된 경계에서 정합 창을 이용하여 변이(disparity)를 추정한다. 추정된 변이는 각 색상 성분에서 자기상관도(autocorrelation)에 따라 주변 영역으로 확산되어 초기 변이지도(disparity map)를 생성한다. 초기 변이지도는 최종 변이지도를 생성하기 위한 변이 탐색의 초기값으로 사용되고, 각 색상 성분에서 정합 창과 탐색 범위(search range)의 변화를 이용하여 최종 변이 지도를 생성시킨다. 본 논문에서는 Middlebury stereo vision의 4개의 실험 영상을 가지고 객관적 성능 평가를 하였다. 실험 결과 제안한 기법이 기존의 Graph-cuts와 Dynamic Programming 기법보다 우수한 성능을 보였다. 최종 변이지도의 부정확한 변이는 전체 영상에서 평균11% 존재했고, 변이지도에서 불연속점의 경계가 뚜렷한 것을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.28-34
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• 2020

본 논문에서는 라이다(LIDAR) 센서와 일반 카메라 (RGB 센서)가 획득한 영상들을 정합하고, 일반 카메라가 획득한 컬러 영상에 해당하는 깊이맵을 생성하는 방법을 제시한다. 본 연구에서는 Slamtec사의 RPLIDAR A3 와 일반 디지털 카메라를 활용하고, 두 종류의 센서가 획득 및 제공하는 정보의 특징 및 형태는 서로 다르다. 라이다 센서가 제공하는 정보는 라이다부터 객체 또는 주변 물체들까지의 거리이고, 디지털 카메라가 제공하는 정보는 2차원 영상의 Red, Green, Blue 값이다. 두 개의 서로 다른 종류의 센서를 활용하여 정보를 정합할 경우 객체 검출 및 추적에서 더 좋은 성능을 보일 수 있는 가능성이 있고, 자율주행 자동차, 로봇 등 시각정보처리 기술이 필요한 영역에서 활용도가 높은 것으로 기대한다. 두 종류의 센서가 제공하는 정보들을 정합하기 위해서는 각 센서가 획득한 정보를 가공하고, 정합에 적합하도록 처리하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 두 센서가 획득하는 정보들을 정합한 결과를 제공할 수 있는 전처리 방법을 실험 결과와 함께 제시한다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제49권5호
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• pp.16-21
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• 2012

본 논문에서는 CMOS 기반의 BJT 제작에 있어서 일반적인 BJT 구조에 비해 정합특성이 우수한 새로운 BJT 구조를 제안하고, 특성을 비교 분석하였다. 새로운 정합 구조가 기존의 정합 구조에 비해 콜렉터 전류 밀도 $J_C$는 0.361% 감소하였고, 전류이득 ${\beta}$는 0.166% 증가하여 큰 차이가 보이지 않았지만, 소자 면적이 10% 감소했으며, 콜렉터 전류($A_{Ic}$)와 전류이득($A_{\beta}$)의 정합 특성이 각각 45.74%, 38.73% 향상되었다. 이와 같이 정합특성이 개선된 주 이유는 쌍으로 형성된 BJT 소자들의 에미터 간의 거리가 감소한 것이라고 생각되며, deep n-well 저항의 표준편차 값이 다른 저항들에 비해 큰 것으로부터 간접적으로 증명이 된다고 여겨진다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.287-293
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• 2012

본 논문에서는 영상의 다차원 명암도 증감에 기반을 둔 유사도 측정에 의한 효율적인 영상정합 방법을 제안하였다. 여기서 다차원 명암도는 영상의 4방향을 고려한 유사성 판정으로 영상이 가지는 속성을 더욱 더 많이 반영하기 위함이고, 명암도 증감은 인접 픽셀간의 밝기변화를 고려함으로써 좀 더 포괄적으로 유사성을 측정하기 위함이다. 또한 측정된 4방향 각각의 명암도 증감에 대한 정규상호상관계수를 구하고, 그 각각에 바탕을 둔 전체 정규상호상관계수, 각 방향의 상관계수에 대한 산술평균과 단순 곱 및 최대값으로 정규화된 상관계수의 산술평균과 단순 곱으로 정의된 유사도 계수로 각각 정합을 측정하였다. 제안된 방법을 22개의 243*243 픽셀 얼굴영상과 9개의 500*500 픽셀 인물영상을 대상으로 각각 실험한 결과, 영상의 속성을 잘 반영한 우수한 정합성능이 있음을 확인하였다. 특히 각 방향의 상관계수에 대한 산술평균 유사도가 가장 우수한 신뢰성을 가지는 정합척도임을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권12호
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• pp.1239-1246
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• 2003

대상 물체의 3차원 모델을 구축하기 위해서는 여러 시점에서 측정된 거리정보 데이타들을 하나의 좌표계로 통합하는 정합(registration) 과정이 필수적이다. 3차원 데이타의 정합을 위해 가장 널리 사용되는 ICP(Iterative Closest Point) 알고리즘은 거리정보 데이타 간에 겹치는 영역 또는 일치점 등에 대한 사전 정보가 필요하다. 본 논문에서는 임의의 시점에서 측정된 데이타를 반복적인 방법에 의해 자동으로 정합하는 개선된 ICP 방법이 제안된다. 3차원 데이타가 거리정보 영상으로 맺히는 관계를 나타내는 센서 사영조건(projection constraint), 데이타의 공분산(covariance) 행렬, 교차(cross) 사영 등을 이용하여 정합과정을 자동화하였으며, 유저의 개입이나 3차원 기계 보조 장치 등을 사용하는 별도의 초기값 측정 없이 3차원 모델을 정확하게 구성할 수 있다. 다양한 거리정보 데이타에 대한 실험을 통해 제안된 방법의 우수한 성능을 확인하였다.