• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2005년도 춘계학술발표논문집
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• pp.180-183
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• 2005

본 논문에서는 인쇄체 아라비아 숫자를 인식하기 위해 가중 템플릿 정합 방법을 제안한다. 가중 템플릿 정합은 패턴의 특징이 나타나는 영역에 해밍거리(Hamming Distance) 의 가중치를 두어 패턴 특징을 강조하여 숫자 패턴의 인식률을 높이는 것이다. 또한 패턴의 표면을 울퉁불퉁한 영상으로 만드는 한 두 픽셀의 랜덤 노이즈를 제거하기 위하여 본 연구에서는 트리밍(trimming) 기법을 적용하였다. 실험에서는 트리밍을 하지 않고 단순 템플릿 정합을 사용했을 때의 혼돈 행렬(confusion matrix)과 트리밍을 한 후 가중 템플릿 정합을 사용했을 때 혼돈 행렬을 서로 비교해 인식률이 크게 향상된 것을 보인다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.209-211
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• 2007

2차원 상호작용하는 페르미온 계에 대한 혼돈 대각화 계산의 컴퓨터 계산 시간이, 대칭성 연산과 같은 여러 가지 방법을 이용함으로써 감소되었다. 첫째로, 각각의 격자를 업스핀(${\uparrow}$) 격자와 다운스핀(${\downarrow}$) 격자로 나누어서 2부분 격자가 가능케 했다. 이에 따라, 유효한 바탕 상태는 업스핀 배열에 다운스핀 배열을 겹침으로써 얻어진다. 결과적으로, 시험 바탕 상태를 저장하는데 사용되는 메모리 공간이 현저하게 감소되었다. 두 번째로, 바탕 상태 집합을 구성할 때, 해밀토니안 행렬의 원소들을 순람표에 기록하였다. 그럼으로써, 혼돈 대각화 과정에서 해밀토니안 행렬의 원소들을 반복적으로 계산하는 것을 피했다. 세 번째로, 바탕 상태 집합에 대칭성 연산을 적용함으로써 원 바탕 상태 집합이 대칭성 연산의 고유벡터들로 구성된 새로운 바탕 상태 집합으로 변환되었다. 기저 상태 파동함수는 대칭적인 바탕상태 (결합상태) 집합으로부터 구성되었다. 결과로서, 대칭성 연산을 이용함으로써, 혼돈 대각화 계산에 쓰이는 바탕상태의 총 개수가 50%까지 감소되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.138-143
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• 2006

본 논문은 불확실성을 포함한 비선형 시스템에 대한 제어를 위해 강인 지능형 디지털 재설계의 전 역적 접근 방안에 대해 제안하고자 한다. 이산화를 통한 제어기 설계에 있어서 불확실성이 포함된 실시간 비선형 시스템에 대해 보다 효율적이고 안정적인 접근을 위해 T-S 퍼지 모델이 사용되었다. 그리고 전역적 접근을 위한 방안으로서 문제를 볼록 최적화 관점으로 변환 후, 오차가 가질 수 있는 놈의 영역을 최소화 하여 상태 접합을 이루고자 하였다. 또한 쌍선형과 역 쌍선형 기법을 사용함으로써 불확실성이 포함된 비선형 시스템을 보다. 더 정확하게 분석하였다. 샘플링 기간이 충분히 작다면, 불확실 비선형 시스템의 실시간 시스템으로의 전환이 충분한 이유를 가지게 된다. 전 역적 접근을 통한 디지털로 제어된 시스템은 선형 행렬 부등식 형태로 바꾸어 시스템의 안정성을 보장하고자 하였다. 마지막으로 T-S 퍼지 모델로 분석된 혼돈 Lorenz system에 적용함으로써 제안된 방법의 안정성과 효율성을 확인한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1105-1112
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• 2020

1차원 3-이웃 셀룰라 오토마타(Cellular Automata, 이하 CA) 기반의 의사난수 생성기는 시스템의 성능을 평가하기 위한 테스트 패턴 생성과 암호 시스템의 키수열 생성기 등에 많이 응용되고 있다. 본 논문에서는 더 복잡하고 혼돈스러운 수열을 생성할 수 있는 CA기반의 키 수열 생성기를 설계하기 위해 각 셀의 상태전이에 영향을 주는 이웃을 5개로 확장한 1차원 대칭 5-이웃 CA에 대해 연구한다. 특히 대칭 5-이웃 CA를 합성하기 위해 Krylov 행렬을 이용하는 대수적인 방법과 Cho et al.의 알고리즘을 기반으로 한 1차원 n셀 대칭 5-이웃 CA 합성 알고리즘을 제안한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.873-880
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• 2020

본 논문에서는 영상의 픽셀 고유의 값을 변환하고 위치를 섞는 높은 보안성을 지닌 암호화 알고리즘을 제안한다. Wolfram 규칙으로 생성된 상태 전이 행렬로 최대 길이를 가지는 여원 CA 수열을 만든다. 이를 2차원 기저 영상으로 변환하여 원 영상과 XOR 연산을 한 후, 층밀리기 변형 및 재배열 과정을 통하여 암호화된 영상을 만든다. 영상의 안정성 분석을 통하여 제안하는 암호화 기법이 높은 보안성을 가졌음을 검증한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제47권4호
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• pp.266-273
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• 2019

다수의 소형 정찰용 무인항공기를 이용하여 탐색 및 정찰 임무를 수행하는데 있어서 무인항공기의 운용 대수, 비행고도 등 운용 조건에 따라 임무 수행의 효율성과 효과성은 크게 변경될 수 있다. 하지만 어떤 운용조건이 가장 합리적인지 판단하기는 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 자율비행에 따라 충돌을 회피하면서 표적을 탐지 및 판별할 수 있는 무인항공기 비행 시뮬레이션을 개발하여 다수의 무인항공기 운용 시 보다 효과적이고 효율적인 운용조건을 도출할 수 있는 방안을 제시하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.29-37
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• 2006

오늘날 컴퓨터 네트워크의 발전과 휴대통신의 광범위한 보급으로 연예 오락, 영상 문화콘텐츠, 전자상거래 또는 의료분야에 이르기 까지 멀티미디어 자료의 응용은 매우 중요한 위치를 차지하고 있다. 그러나 실제 이들 자료들이 발달된 통신망을 통하여 효율적으로 전파, 활용되기 위해서는 무엇보다도 이들을 저장하거나 전송하는 과정에서 충분한 안정성이 전제되어야 할 것이다. 이를 위하여 오늘날 많은 암호화 방법들이 개발되어 응용되고 있다. 그러나 대부분 원문에 대한 자료를 텍스트에 기반으로 하게 됨으로, 영상과 같이 자료의 양이 방대하고 실시간 처리하는데 제약이 존재하는 멀티미디어 자료에 직접 적용하기는 문제점이 많다. 이에 본 논문에서는 먼저 복잡성과 초기 조건에 대한 민감성 등 카오스적 특성을 지닌 Logistic 함수를 이용한 암호화 기법을 도입하고 다음으로 비트평면상에서 Boolean 행렬의 기본 연산을 이용한 대수적 암호화 알고리즘을 수행함으로써 효과적인 영상 암호화 방법을 제시하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.185-190
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• 2005

본 논문은 파리미터의 불확실성을 포함하는 Takagi-Sugeno(T-S) 퍼지 시스템을 위한 체계적인 출력 추종 제어기 설계기법을 제안한다. 불확실 T-S 퍼지 시스템은 효과적인 설계를 위하여 퍼지 입력 공간의 발화도의 우세성에 따르는 몇 개의 불확실 선형 시스템으로 표현된다. 출력 추종 제어 오차는 일반화된 리아푸노프 함수에 의하여 해석된다. 이에 따라 출력 추종 제어기 설계 문제는 몇 개의 불확실 선형 시스템의 안정화 문제로 변환된다. 강인 추종 제어기 설계 조건은 선형행렬 부등식의 형태로 유도된다. 마지막으로 파라미터 불확실성을 포함하는 혼돈 로렌Cm 카오스 시스템의 출력 추종 문제를 고려하여 본 논문에서 제안한 기법의 효용성을 입증한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.554-559
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• 2009

본 논문에서는 인쇄체 숫자를 인식하기 위해 가중 원형 정합(weighted template matching) 방법을 제안한다. 원형 정합은 입력 영상 전체를 하나의 전역적인 특징으로 처리하는 데 반해, 제안된 가중 원형 정합은 패턴의 특징이 나타나는 국부적인 영역에 해밍 거리(Hamming distance)의 가중치를 두어 패턴 특징을 강조하여 숫자 패턴의 인식률을 높인다. 실험에서는 기존의 원형 정합을 사용했을 때, 오류 역전파 신경망을 사용했을 때와 가중 원형 정합을 사용했을 때의 혼돈 행렬(confusion matrix)을 각각 서로 비교한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안한 방법에 의해 인쇄체 숫자의 인식률이 크게 향상된 것을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.27-35
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• 2023

본 논문에서는 복합소재 생산 분야에서 수요가 높은 프리프레그 섬유 제조 공정에 딥러닝 기반의 결함 검출 및 분류 시스템을 적용하여 생산성을 높이는 과정을 제안한다. 다양한 조건별 다량의 불량 발생으로 해결방안이 필요한 토우 프리프레그 제조 장비에 적용하기 위해 우선 결함 감지와 분류 모델 제작에 필요한 카메라 및 조명을 선정하여 최적의 환경을 구축하였다. 그리고 다중 분류 모델 제작에 필요한 데이터를 수집하고 정상 및 불량 조건에 따라 라벨링을 진행하였다. 다중 분류 모델은 CNN 기반으로 제작하였으며 VGGNet과 MobileNet, ResNet 등의 사전 학습모델을 적용하여 성능을 비교하고 정확도 및 손실 그래프로 개선 방향을 파악한다. 주요 문제로 과적합 문제를 확인하여 개선하기 위해 데이터 증강 및 Dropout 기법을 적용하여 보완하였다. 모델에 대한 성능 평가를 위해 혼돈행렬을 성능지표로 한 성능 평가를 진행하였으며 99% 이상의 성능을 확인하였다. 또한, 실제 공정에 적용하여 실시간 획득된 이미지에 대한 분류 결과를 확인해보며 판별 값이 정확히 도출되는지 확인한다.