• 제목/요약/키워드: 코드워드

검색결과 143건 처리시간 0.017초

밀리미터파 레이더 기반 손동작 인식 시스템 및 알고리즘에 관한 연구 (Study on the Hand Gesture Recognition System and Algorithm based on Millimeter Wave Radar)

  • 이영석
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
    • /
    • 제12권3호
    • /
    • pp.251-256
    • /
    • 2019
  • 본 연구에서는 손동작을 인식하기 위하여 밀리미터파 기반 레이더에서 얻어진 손동작의 주파수 반향 특성을 이용하는 알고리즘 및 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 밀리미터파 아날로그 송수신부, ADC부 및 신호 처리부가 원칩으로 구현된 시스템을 이용하여 데이터를 수집하도록 구성하였고, 제안한 알고리즘은 반사된 주파수 영상의 제르니케모멘트로부터 얻어진 전역 및 지역 디스크립터로 구성된 BoF에서 K-means 클러스터링을 이용하여 코드 워드를 생성하고 SVM을 이용한 손동작 분류를 수행하였다. 수행 결과는 혼동행렬에서 얻어진 정밀도, 민감도 및 정확도를 이용하여 평가였다. 정확도 평가에서는 제안한 방법은 GZM방법 및 LZM방법과 비교하여 성능 평가를 위한 인덱스에서 제안한 방법이 95.6%의 성능을 보였고 비교한 나머지 두 방법은 88.4% 및 84%을 나타내어 제안한 방법이 기존의 두 방법에 비하여 7~8% 성능이 향상되었으며 정밀도 및 민감도에서도 나머지 두 방법에 대하여 향상된 성능을 나타내었다. 제안한 방법은 소형화된 밀리미터파 기반 레이더를 이용하여 동작 인식을 할 수 있는 임베디드 시스템의 응용가능성을 보여준다.

단일 비트플립 오류정정 기능을 갖는 증강된 Quantum Short-Block Code (Augmented Quantum Short-Block Code with Single Bit-Flip Error Correction)

  • 박동영;서상민;김백기
    • 한국전자통신학회논문지
    • /
    • 제17권1호
    • /
    • pp.31-40
    • /
    • 2022
  • 본 논문은 기존 QSBC(Quantum Short-Block Code)의 기능은 보전하면서 파울리 X 및 Y 오류에 의한 단일 비트플립 오류정정 기능을 부가한 증강된 QSBC를 제안한다. 증강된 QSBC는 기존 QSBC에 정보워드 수만큼의 추가적인 보조 큐비트와 Toffoli 게이트를 삽입해 단일 파울리 X 오류의 진단과 자동정정 기능을 부여한 것이다. 본 논문은 종자 벡터를 이용한 증강된 QSBC의 일반적 확장 방법과 확장성을 반영한 단일 비트플립오류 자동정정 함수의 Toffoli 게이트 실현 방법도 제시하였다. 본 논문이 제안한 증강된 QSBC는 보조 큐비트 삽입으로 인해 코딩률이 최소 1/3과 최대 1/2인 trade-off를 갖는다.

계층 클러스터 트리 기반 라만 스펙트럼 식별 고속 검색 알고리즘 (A Hierarchical Cluster Tree Based Fast Searching Algorithm for Raman Spectroscopic Identification)

  • 김순금;고대영;박준규;박아론;백성준
    • 한국산학기술학회논문지
    • /
    • 제20권3호
    • /
    • pp.562-569
    • /
    • 2019
  • 최근에 원 거리에서 폭발 물질의 감지를 위해 라만 분광 기기의 관심이 점차 증가하고 있다. 더불어 측정된 화학물질에 대한 라만 스펙트럼을 대용량 데이터베이스의 알려진 라만 스펙트라와 비교하여 식별할 수 있는 고속 검색 방법에 대한 요구도 커지고 있다. 지금까지 가장 간단하고 널리 사용되는 방법은 주어진 스펙트럼과 데이터베이스 스펙트라 사이의 유클리드 거리를 계산하고 비교하는 방법이다. 하지만 고차원 데이터의 속성으로 검색의 문제는 그리 간단하지 않다. 가장 큰 문제점중의 하나는 검색 방법에 있어서 연산량이 많아 계산 시간이 너무 오래 걸린다는 것이다. 이러한 문제점을 극복하기 위해, 우리는 정렬된 분산에 따른 MPS Sort+PDS 방법을 제안하였다. 이 방법은 벡터의 두 개의 주요한 특징으로 평균과 분산을 사용하여 후보가 될 수 없는 많은 코드워드를 계산하지 않으므로 연산량을 줄이고 계산 시간을 줄여준다. 본 논문에서 우리는 기존의 방법보다 더욱 더 향상된 2가지 새로운 방법의 고속 검색 알고리즘을 제안한다. PCA+PDS 방법은 전체 데이터를 사용하는 거리 계산과 똑같은 결과를 가지면서 PCA 변환을 통해 데이터의 차수를 감소시켜 계산량을 줄여준다. Hierarchical Cluster Tree 알고리즘은 PCA 변환된 스펙트라 데이터를 사용하여 이진 계층 클러스터 트리를 만든다. 그런 후 입력 스펙트럼과 가장 가까운 클러스터부터 검색을 시작하여 후보가 될 수 없는 많은 스펙트라를 계산하지 않으므로 연산량을 줄이고 계산 시간을 줄여준다. 실험은 정렬된 분산에 따른 MPS Sort+PDS와 비교하여 PCA+PDS는 60.06%의 성능 향상을 보였다. Hierarchical Cluster Tree는 PCA+PDS와 비교하여 17.74%의 성능향상을 보였다. 실험결과는 제안된 알고리즘이 고속 검색에 적합함을 확인시켜 준다.