• 제목/요약/키워드: 필터 링

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수면단계 분석을 위한 특징 선택 알고리즘 설계 (The Design of Feature Selecting Algorithm for Sleep Stage Analysis)

  • 이지은;유선국
    • 전자공학회논문지
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    • 제50권10호
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    • pp.207-216
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    • 2013
  • 본 연구의 목적은 수면상태 분석을 위한 분류기를 설계해줌과 동시에 생체신호를 기반으로 하여 수면상태 판별에 유효한 주요 특징벡터들을 추출함에 있다. 수면은 인간의 삶에 중요한 영향을 끼친다. 따라서 사람들이 수면부족 혹은 수면장애를 겪게 되면 집중력 감퇴, 인지기능 장애 등의 문제를 가질 우려가 생기게 되므로, 수면단계 판별에 관한 많은 연구들이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 피험자가 수면을 취하는 동안 피험자의 생체신호를 획득하였다. 획득 된 생체신호로부터 필터링 등의 전처리 과정을 통하여 특징들을 추출하여 주었다. 추출된 특징들은 유전 알고리즘과 신경망을 결합하여 만든 새로운 알고리즘의 입력으로 사용되었으며, 알고리즘은 수면단계 분석을 위하여 높은 가중치를 가지는 특징을 선택하여 주었다. 이에 따른 결과로 뇌파 신호와 심전도 신호 모두 사용 시 알고리즘의 정확도는 약 90.26%가 나왔으며, 선택되어진 특징은 뇌파 신호의 ${\alpha}$파와 ${\delta}$파의 주파수 파워와 심전도 신호의 SDNN(Standard deviation of all normal RR intervals)이다. 선택된 특징은 수면상태를 분류하는데 중요한 역할을 함을 알고리즘을 반복적으로 수행하여 확인하였고, 이 연구는 추후 수면장애의 진단 혹은 수면분석의 지침을 만드는데 사용가능할 것으로 사료된다.

딥 러닝을 이용한 실감형 콘텐츠 특징점 추출 및 식별 방법 (A Feature Point Extraction and Identification Technique for Immersive Contents Using Deep Learning)

  • 박병찬;장세영;유인재;이재청;김석윤;김영모
    • 전기전자학회논문지
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    • 제24권2호
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    • pp.529-535
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    • 2020
  • 4차 산업의 주요 기술로 실감형 360도 영상 콘텐츠가 주목받고 있다. 전 세계 실감형 360도 영상 콘텐츠의 시장 규모는 2018년 67억 달러에서 2020년 약 700억 달러까지 증가될 것이라고 전망하고 있다. 하지만 대부분 실감형 360도 영상 콘텐츠가 웹하드, 토렌트 등의 불법 유통망을 통해 유통되고 있어 불법복제로 인한 피해가 증가하고 있다. 이러한 불법 유통을 막기 위하여 기존 2D 영상은 불법저작물 필터링 기술을 사용하고 있다. 그러나 초고화질을 지원하고 두 대 이상의 카메라를 통해 촬영된 영상을 하나의 영상에 담는 실감형 360도 영상 콘텐츠의 특징 때문에 왜곡 영역이 존재하여 기존 2D 영상에 적용된 기술을 그대로 사용하기엔 다소 무리가 있다. 또한, 초고화질에 따른 특징점 데이터량 증가와 이에 따른 처리 속도 문제와 같은 기술적 한계가 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 왜곡이 심한 영역을 제외한 객체 식별 영역을 선정하고, 식별 영역에서 딥 러닝 기술을 이용하여 객체를 인식하고 인식된 객체의 정보를 이용하여 특징 벡터를 추출하는 특징점 추출 및 식별 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존에 제안 되었던 스티칭 영역을 이용한 실감형 콘텐츠 특징점 추출방법과 비교하여 성능의 우수성을 보였다.

비행장애물 회피를 위한 라이다 기반 송전선 고속탐지 및 적용가능성 분석 (Fast Detection of Power Lines Using LIDAR for Flight Obstacle Avoidance and Its Applicability Analysis)

  • 이미진;이임평
    • Spatial Information Research
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    • 제22권1호
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    • pp.75-84
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    • 2014
  • 송전선은 항공사고를 야기하는 대표적인 장애물로써 인지되며, 비행 중 충돌회피를 위해 송전선의 실시간 탐지는 아주 중요하다. 최근 들어 이러한 비행장애물 회피를 위해 기상조건에 영향을 덜 받으며 주야에 관계없이 데이터 획득이 가능한 라이다의 활용이 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 라이다 데이터를 이용하여 비행장애물 회피를 위해 송전선을 고속으로 탐지하는 방법을 개발하였다. 제안된 방법은 먼저 지표면에서 반사된 점을 필터링 과정을 통해 제거하여 비지면점을 추출하고, 이중에서 분산 행렬의 고유값 비율을 이용하여 선형적으로 분포하는 점들을 추출하고, 마지막으로 송전탑(기둥)이나 굴뚝같이 수직방향으로 선형적으로 분포하는 점들이나 길이가 작은 선형점들을 제거한다. 구현된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 송전선이 포함된 영역에서 취득된 실측 및 시뮬레이션 데이터에 적용하였다. 탐지성능은 약 80%정도로 분석되었고, 처리시간은 평균 0.2초가 소요되었다. 향후 제시된 방법을 다양한 시험환경에 대해 실험을 수행하여 개선한다면, 비행장애물 회피용 시스템에 효과적으로 활용될 것을 판단된다.

위상고정 유전체 공진형 발진기의 설계 및 제작에 관한 연구 (A Study on the Design and Fabrication of Phase Locked Dielectric Resonance Oscillator)

  • 서곤;박창현;김장구;최병하
    • 대한전자공학회논문지TC
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    • 제42권3호
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    • pp.25-32
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    • 2005
  • 본 논문에서는 부성저항 특성을 갖는 발진기 이론을 적용하여 직렬 궤환형 유전체 공진 발진기를 구성하고 바랙터 다이오드를 삽입하여 전압 제어 유전체 공진 발진기를 제작한 후, 샘플링 위상비교기와 루프 필터를 결합한 PLL방식을 도입하여 고안정 주파수 발생기인 위상고정 유전체 공진형 발진기를 설계 및 제작하였다. 설계 제작한 PLDRO는 주파수 12.05 GHz에서 13.54 dBm의 출력 전력을 얻었으며, 이때의 주파수 가변 동조 범위는 중심 주파수에서 약 ${\pm}7.5\;MHz$ 이며, 전력 평탄도는 0.2 dBm으로서 매우 우수한 선형 특성 결과를 얻었다. 또한 데이터 전송시 오율특성에 상당한 영향을 미치는 위상 잡음은 carrier로부터 100 KHz 떨어진 offset 지점에서 14.5 dBc/Hz을 얻었다. 고조파 특성은 2 차 고조파에서 -41.49 dBc 이하의 특성을 나타내었다. 이러한 특성은 위상고정을 하기 전의 전압 제어 발진기보다 더욱 향상된 특성을 보였으며, 종전의 PLDRO보다 위상 잡음과 전력 평탄도면에서 개선시킬 수가 있었다.

시변 주파수 선택적 채널에서 OFDM시스템을 위한 Curve-Fitting 채널추정 방법 (A Curve-Fitting Channel Estimation Method for OFDM System in a Time-Varying Frequency-Selective Channel)

  • 오성근;남기호
    • 대한전자공학회논문지TC
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    • 제43권3호
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    • pp.49-58
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    • 2006
  • 본 논문에서는 시변 주파수 선택적 페이딩 채널에서 OFDM (orthogonal frequency division multiplexing) 시스템을 위한 curve-fitting 채널추정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 시간영역 및 주파수영역에서 1차원 curve-fitting을 통하여 smoothing과 interpolation을 순차적으로 수행함으로써 채널추정 정확도를 크게 개선할 수 있다. 먼저, 파일럿 심벌들을 사용하여 LS(least-Square) 추정치를 구하고, 이를 바탕으로 파일럿 밀도가 상대적으로 높은 영역을 선택하여 최소자승오차 기준에 따라 적절한 차수의 다항식으로 1차원 curve-fitting을 수행한다. 다음으로, 이 다항식을 이용하여 주어진 범위 내에 존재하는 LS 추정치들을 smoothing하고, interpolation 또는 prediction을 통하여 데이터 전송을 위하여 필요한 채널추정치들을 구한다. 이어서, 선택된 영역에서 얻어진 채널추정치들을 나머지 영역에서 또 다른 다항식을 사용하여 동일한 과정으로 1차원 curve-fitting을 통하여 smoothing과 interpolation을 수행함으로써 시간영역 및 주파수영역에서의 채널추정을 완료한다. 모의실험을 통하여 다양한 채널환경에서 MSE (mean square error) 및 BER (bit error rate) 성능을 분석한 결과, 제안된 방법이 기존의 채널추정 방법들에 비하여 월등히 우수하며, 최적의 Wiener 필터링 방법보다도 우수함을 보였다.

움직임과 영상 패턴 서술자를 이용한 중복 동영상 검출 (Detecting near-duplication Video Using Motion and Image Pattern Descriptor)

  • 진주경;나상일;정동석
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제48권4호
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    • pp.107-115
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    • 2011
  • 본 논문은 대용량 동영상을 관리하기 위한 빠르고 효율적인 내용기반 중복 동영상 검출 알고리즘을 제안한다. 효율적인 중복 동영상 검출을 위해 대용량의 동영상을 처리하기 쉬운 작은 단위로 나누는 동영상 장면 전환 기반 분할 기술을 적용하였다. 동영상 서비스 및 저작권 보호 관련 사업모델의 경우, 필요한 기술은 아주 작은 구간의 동영상이나 한 장의 영상 을 검색하기보다는 상당한 길이 이상 일치하는 동영상을 파악하는 기술이 필요하다. 이러한 중복 동영상 검출을 위해 본 논문에서 동영상을 장면 전환을 기준으로 분할하여, 나누어진 장면 내에서 움직임 분포 서술자와 대표 프레임을 선택하여 프레임 서술자를 추출한다. 움직임 분포 서술자는 동영상 디코딩 과정에서 얻어지는 매크로 블록의 움직임 벡터를 이용한 장면 내 움직임 분포 히스토그램을 구성하였다. 움직임 분포 서술자는 정합시 고속 정합이 가능하도록 필터링 역할을 한다. 반면 움직임 정보만는 낮은 변별력을 가진다. 이를 높이기 위해 움직임 분포 서술자를 이용하여 정합된 장면간에 선택된 대표 프레임의 패턴 서술자를 이용하여 동영상의 중복 여부를 최종 판단한다. 제안된 방법은 실제 동영상 서비스 환경에서 우수한 인식률과 낮은 오인식률을 가질 뿐만아니라 실제 적용이 가능할 정도의 빠른 정합 속도를 얻을 수 있었다.

지역적 대비를 보상하는 색역 사상을 통한 상세정보 향상 (Detail Enhancement by Spatial Gamut Mapping Based on Local Contrast Compensation)

  • 송인용;하호건;하영호
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제49권4호
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    • pp.58-66
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    • 2012
  • 다양한 방법으로 영상을 재현하는 많은 장치들이 있다. 그러나 지원할 수 있는 색의 범위인 색역의 차이 때문에 동일한 칼라 영상이 장치별로 서로 다르게 보이는 현상이 발생한다. 최근 색역 사상은 이미지내의 주변 픽셀에 적응적으로 색역 사상을 수행하는 방법인 공간적인 색역 사상이 많이 사용되고 있다. 그러나 공간적인 색역 사상 방법은 색상 이동, 후광 효과, 상세정보 보존에 대한 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 색역 사상 방법에서 색역 밖 영역의 경계영역 보존으로 인해 상세정보 보존이 잘 되지 않는 문제점을 해결하기 위하여 입력 영상의 정보를 활용해서 영상의 상세정보를 보존하는 공간적인 색역 사상 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저, 입력 영상을 색역 절단 방법을 이용해서 색역 사상을 수행하고 입력 영상과 색역 사상된 영상을 각각 저역 통과 필터링 한 후, 입력 영상의 상세정보과 색역 사상된 영상의 상세정보를 계산한다. 제안한 방법의 상세정보는 입력영상의 상세정보와 색역 사상된 영상의 상세정보의 차로 구할 수 있다. 마지막으로 제안한 방법으로 구한 상세정보를 색역 사상된 영상에 더 해줌으로써 상세정보가 보상된 영상을 얻게 된다. 그리고 상세정보 보상과정에서 색역 밖으로 나간 값을 색역 안으로 넣어주기 위해 다시 색역 절단 방법을 이용한 색역 사상을 수행해서 결과 영상을 얻는다. 제안한 방법을 모니터와 프린터 간에 색재현에 적용하는 실험을 통해 보다 선명하고 대비가 높은 영상 얻을 수 있다.

그래픽 DRAM 인터페이스용 5.4Gb/s 클럭 및 데이터 복원회로 (A 5.4Gb/s Clock and Data Recovery Circuit for Graphic DRAM Interface)

  • 김영란;김경애;이승준;박성민
    • 대한전자공학회논문지SD
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    • 제44권2호
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    • pp.19-24
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    • 2007
  • 최근 대용량 데이터 전송이 이루어지면서 하드웨어의 복잡성과 전력, 가격 등의 이유로 인하여 입력데이터와 클럭을 함께 수신 단으로 전송하는 병렬버스 기법보다는 시리얼 링크 기법이 메모리 인터페이스에 많이 사용되고 있다. 시리얼 링크 기법은 병렬버스 기법과는 달리 클럭을 제외한 데이터 정보만을 수신단으로 보내는 방식이다. 클럭 및 데이터 복원 회로(clock and data recovery 혹은 CDR)는 시리얼 링크의 핵심 블록으로, 본 논문에서는 그래픽 DRAM 인터페이스용의 5.4Gb/s half-rate bang-bang 클럭 및 데이터 복원회로를 설계하였다. 이 회로는 half-rate bang-bang 위상검출기, current-mirror 전하펌프, 이차 루프필터, 및 4단의 차동 링타입 VCO로 구성되었다. 위상 검출기의 내부에서 반 주기로 DeMUX된 데이터를 복원할 수 있게 하였고, 전체 회로의 용이한 검증을 위해 MUX를 연결하여, 수신된 데이터가 제대로 복원이 되는지를 확인하였다. 설계한 회로는 66㎚ CMOS 공정파라미터를 기반으로 설계 및 layout하였고, post-layout 시뮬레이션을 위해 5.4Gb/s의 $2^{13}-1$ PRBS 입력데이터를 사용하였다. 실제 PCB 환경의 유사 기생성분을 포함하여 시뮬레이션 한 결과, 10psRMS 클럭 지터 및 $40ps_{p-p}$ 복원된 데이터 지터 특성을 가지고, 1.8V 단일 전원전압으로부터 약 80mW 전력소모를 보인다.

웹 마이닝을 이용한 개인 광고기법에 관한 연구 (A Study on Personalized Advertisement System Using Web Mining)

  • 김은수;송강수;이원돈;송정길
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제8권4호
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    • pp.92-103
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    • 2003
  • 최근 전자상거래의 발전과 인터넷 사용자의 급증으로 온라인 상에서 수많은 광고들이 서비스되고 있다. 하지만 이러한 광고서비스는 사용자들의 성향 분석을 기초로 하기보다는 해당 광고의 일방적 서비스에 그치고 있다. 따라서 많은 웹사이트들이 해당 광고의 효율적 서비스를 위해 개인화된 광고서비스를 원하고 있고 해당 서버의 로그 분석을 통한 서비스를 연구 및 시행하고 있다. 본 논문에서는 서버측 로그데이터의 분석이 아닌 로컬 시스템의 로그데이터를 이용하여 사용자의 선호도와 성향을 분석한다. 또한 해당 사이트 별 분류 카테고리를 만들어 해당 분류의 가중치를 부여함으로써 개인화된 광고 시스템을 제안하려고 한다. 사용자의 선호도 분석은 웹 개인화 기법 중 협업 필터링의 대상이 되는 사용자 선호도 정보를 방문 사이트 분류에 사용하고 학습에이전트의 대상이 되는 인터넷 사용자의 행동을 해당 사이트의 방문횟수로 가정하여 사용자의 성향분석을 시도하였다. 사용자의 선호도를 벡터로 표현하고, 성향분석 결과를 단순 적용형태가 아닌 연속적 데이터로 간주하였으며 이전 데이터와 이후 데이터의 성향분석 변화를 제안하는 기법을 이용하여 새롭게 분석하고 피드백 시킴으로써 지속적인 갱신과 적용을 할 수 있도록 제안하였다. 이러한 결과를 통해 해당 분류의 광고들을 선정하고 선정된 광고에 사용자 성향분석과 동일한 과정을 적용시킴으로써 차별화된 광고 서비스를 제공할 수 있는 방법을 제시하였다.

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효과적인 이메일 분류를 위한 빈발 항목집합 기반 최적 이메일 폴더 추천 기법 (A proper folder recommendation technique using frequent itemsets for efficient e-mail classification)

  • 문종필;이원석;장중혁
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제16권2호
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    • pp.33-46
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    • 2011
  • 이메일이 중요한 정보 전달과 의사소통의 수단으로 널리 활용된 이래 사람들은 이메일을 내용에 따라 적절하게 분류하는 작업에 많은 노력을 기울려 왔다. 이메일은 문서의 길이나 문체가 다양하며 사용되는 단어들이 비정규적이다. 또한 이메일 분류 기준은 일반적으로 해당 이메일 사용자의 주관에 따라 정의된다. 따라서 기존의 일반적인 문서분류 기법으로는 이메일을 효율적으로 분류하는데 어려움이 있다. 상업용 이메일 프로그램에서 제공되는 분류 기능은 메일 클라이언트에서 지원하는 텍스트 필터링을 이용한다. 한편 이메일의 자동 분류에 관한 연구는 확률 기반의 나이브 베이지안 기법을 응용하여 정확도를 높일 수 있는 연구가 주로 진행되어 왔으며, 대부분 영문 이메일에 대한 연구이다. 본 논문에서는 빈발 패턴 마이닝 기법을 적용하여 한글 이메일에 대한 개인 맞춤형 폴더 추천기법을 제시한다. 이메일의 맞춤형 폴더 추천 기법은 이메일에 대한 전처리 과정과 빈발 항목집합을 이용한 메일 폴더의 프로파일 생성과정으로 구성된다. 생성된 프로파일은 분류 대상이 되는 각 메일이 개인별 맞춤형 기준에 따라 가장 적합한 이메일 폴더로 효과적으로 분류되는데 활용된다. 또한 제안된 기법을 적용한 이메일 분류 시스템을 구현한다.