정확한 오이의 형상 및 위치를 인식하기 위하여 형상인식 알고리즘에 대한 연구를 수행하였다. 실제 영상에서 오이의 형상과 위치를 판정할 수 있도록 알고리즘을 개발한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 오이의 특징형상 검출은 $15{\times}15$ 간격으로 자동검출 되도록 처리하였다. 오이로 인식된 출력패턴 중에서 오검출된 출력패턴의 비율은 0.1~4.2%로 나타났다. 오류역전파 알고리즘은 영상크기를 $445{\times}363$, $501{\times}391$, $300{\times}421$, $450{\times}271$, $297{\times}421$의 크기에 따라 출력패턴을 얻은 결과 영상의 크기에 따른 검출 값의 변화는 없는 것으로 나타났다. 학습패턴 수가 25개로 증가하면 영상에서 다른 패턴을 검출하는 비율이 16.02%로 나타났다. 또한 학습패턴이 2개인 경우 40개의 영상에서 8개의 오이를 검출하지 못하였다. 학습패턴의 수가 7~9개인 경우 오이의 검출이 가장 좋은 것으로 나타났다.
고 수준의 정보 보안이 요구되는 분야에서 최근 많이 사용되고 있는 홍채 인식 알고리즘에서는 홍채 근육의 무의 패턴을 이용하여 고유한 홍채 코드를 생성하고, 이를 이용하여 동일인인지 여부를 판별하게 된다. 그런데 홍채 영역의 위치에 다른 불필요한 정보가 포함되어 홍채 영역을 가리게 된다면, 홍채 인식에서 오류가 발생할 확률도 증가하게 된다. 그 불필요한 정보 중에 대표적인 것이 속눈썹이다. 홍채 영역을 덮고 있는 속눈썹을 홍채 패턴으로 취급하여 인식에 그대로 사용할 경우, 속눈썹의 위치가 변경되게 되면 그에 따라 홍채 코드 역시 바뀌게 되어 인식 오류도 증가하게 될 것이다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 이 논문에서는 마스크 기반으로 속눈썹을 추출함으로써 정확한 홍채 영역을 검출하고, 이를 이용하여 홍채 인식의 성능을 향상시키는 방법을 제안하고자 한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 속눈썹 추출 알고리즘을 사용하지 않았을 때의 인식성능(EER)보다 제안하는 알고리즘을 사용했을 때의 인식 성능이 $0.18\%$ 향상되는 결과를 얻었다.
본 논문에서는 통신 시스템에서 발생하는 에러를 정정 및 검출하기 위한 새로운 부호와 그 복호 방식을 제안하였다. 데이터 0의 런 길이를 제한하고 데이터 1의 최소 밀도를 증가시키기 위하여 (15, 7) BCH 부호를 변형하였으며 전체 패리티 비트를 추가하였다. 제안된 부호는 (16, 7) 블록 부호이며 비트 클럭 신호의 재생 능력과 높은 에러 제어 능력을 가지고 있다. 제안된 부호에서 데이터 0의 런 길이는 7 이하이고, 데이터 1의 밀도는 1/8 이상이며 최소 해밍 거리가 6임을 입증하였다. 제안된 부호를 사용하였을 때의 복호 에러 확률, 에러 검출 확률, 바른 복호 확률을 제시하였다. 기존의 다른 방식들에 비하여 오류 제어 능력이 우수함을 확인할 수 있었다.
논문은 W-CDMA 고속 다운링크 패킷접속(HSDPA: high-speed downlink packet access) 시스템에서 다중경로 간섭성분에 대해 직렬간섭제거(SIC successive interference cancellation) 알고리즘을 적용하여 오류율 성능을 유도하고 수치해석으로 성능을 분석한 것이다. 성능분석 결과에 의하면, 다중경로수가 증가함에 따라 오류율 성능이 급격하게 포화됨을 알 수 있었고, 확산이득(PG)이 증가할수록 성능향상이 매우 커짐을 확인하였다. 두개의 다중경로와 평균 오류율 $1.0{\times}10^{-3}$에서 확산이득 PG=64와 128의 경우 기존 검출방식에 비해 직렬간섭제거 성능이 각각 7dB와 1.4dB이상 우수함을 보였다. 파일럿 채널과 데이터 채널들에 할당하는 가중치가 '1'에 가까울수록 오류율 성능이 포화됨을 알 수 있었다. 그리고 다중코드수(K)가 증가할수록 다중경로수에 비례한 간섭전력 증가로 인해 성능저하가 커졌다. 또한 상대적으로 뒤에 도달한 다중경로의 페이딩 채널이득이 적을수록 성능이 향상됨을 알 수 있었다 이상과 같은 성능분석 결과에 따르면 고속전송을 위한 다중코드, 낮은 처리이득 및 채널 페이딩 등의 환경에서 성능향상을 위해서는 다중경로 간섭제거가 필수적임을 알 수 있었다.
기존의 부호화 기술은 부호화기의 복잡도가 복호화기에 비해 매우 높은 구조로 이루어져 있다. 하지만 최근에 부호화기 복잡도의 대부분을 차지했던 움직임 예측/보상과정을 없애는 경량화 부호화 구조에 대한 연구가 중요해졌다. Wyner-Ziv 부호화 기술은 이의 대표적인 기술로서 부호화기는 단순히 현재 프레임에 대한 패리티 정보만을 생성하며 프레임 간 유사성을 이용하는 어떠한 처리절차도 행하지 않기 때문에 종래의 기술에 비해 매우 간단한 구조를 갖는다. 하지만 Wyner-Ziv 부호화 구조에서는 잡음이 많은 보조영상을 복호화에 이용 할 경우 채널 코드의 복호화 오류가 발생한다. 이러한 복호화 오류는 특히 영상 간 유사성이 적어 보조정보를 잘 만들 수 없는 경우 더 많이 발생하며 복원된 영상에 마치 Salt & Pepper와 같은 형태의 잡음으로 나타난다. 이러한 잡음은 비록 그 발생빈도가 적더라도 복원된 영상의 주관적인 화질을 상당히 떨어뜨리는 요소로 작용하므로 이전에는 공간적 유사성을 이용하여 이러한 오류를 정정하는 선택적 미디언 필터를 사용한 경량화 부호화 방법을 제안하였었다. 하지만 이전 방법에서는 텍스처가 복잡한 영상의 경우, 필터적용에 따른 텍스처의 손실이 오류정정으로 얻는 이득보다 더 큰 경우가 발생하는 문제점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 선택적 미디언 필터에 복원영상과 보조정보 내 잡음에 관한 정보를 제공함으로써 필터링에 따른 텍스처의 손실을 최소화하는 향상된 경량화 부호화 방법을 제안한다. 실험결과는 이전 방법에 비해 최대 0.84dB에 이르는 성능향상을 보였다.
의존 구문 분석은 문장을 구성하는 성분들 간의 의존 관계를 분석하고 문장의 구조적 정보를 얻기 위한 기술이다. 의미역 결정은 문장에서 서술어에 해당하는 어절을 찾고 해당 서술어의 논항들을 찾는 자연어 처리의 한 분야이다. 두 기술은 서로 밀접한 상관관계가 존재하며 기존 연구들은 이 상관관계를 이용하기 위해 의존 구문 분석의 결과를 의미역 결정의 자질로써 사용한다. 그러나 이런 방법은 의미역 결정 모델의 오류가 의존 구문 분석에 역전파 되지 않으므로 두 기술의 상관관계를 효과적으로 사용한다고 보기 어렵다. 본 논문은 포인터 네트워크 기반의 의존 구문 분석 모델과 병렬화 순환 신경망 기반의 의미역 결정 모델을 멀티 태스크 방식으로 학습시키는 통합 모델을 제안한다. 제안 모델은 의존 구문 분석 및 의미역 결정 말뭉치인 UProbBank를 실험에 사용하여 의존 구문 분석에서 UAS 0.9327, 의미역 결정에서 PIC F1 0.9952, AIC F1 0.7312의 성능 보였다.
본 논문에서는 연집 오류(burst error)에 우수한 정정 능력을 보이는 고속 RS(Reed-Solomon) 복호기를 제안한다. 제안된 RS 복호기는 RS(n, k, t); (37 < n ≤ 255, 21 < k ≤ 239, t = 8)의 사양을 지원하며 수정 유클리드 알고리즘(modified Euclid´s algorithm)을 이용한 시스톨릭 어레이(systolic array) 방식의 병렬처리 구조로 설계되었다. 고속 RS 복호기의 효율적인 VSLI 설계를 위하여 새로운 방식의 수정 유클리드 알고리즘 연간 회로를 제안한다. 제안된 수정 유클리드 알고리즘 회로는 2t + 1의 연산 지연 시간을 갖으며 기존 구조의 연산 지연 시간인 3t + 37에 비하여 t = 8 인 경우 약 72%의 연산 지연이 감소하였다. 제안된 구조를 VHDL을 이용하여 설계하였으며 SAMSUNG 0.5㎛(KG80) 라이브러리를 이용하여 논리 합성과 타이밍 검증을 수행하였다. 합성된 RS 복호기의 총 게이트 수는 약 77,000 개이며 최대 80MHz의 동작 속도를 나타내었다.
얼굴 인식의 전처리 단계로써 얼굴의 특징 영역인 눈, 코, 입을 추출하는 방법들이 최근 다양하게 연구되고 있다. 얼굴 영상의 특징 영역을 추출 하는 방법에는 일반적으로 특징 점을 이용한 방법과 에지 정보를 이용한 방법이 있다. 특징 점을 이용한 방법은 높은 정확도를 보이는 반면 느린 수행시간을 보이는 문제점이 있으며, 에지 정보를 이용한 방법은 빠른 수행시간을 보이지만 정확도가 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 정확도와 수행시간을 동시에 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 빠른 수행 시간을 위해 에지 정보와 에지의 방향성 정보를 이용하여 대략적으로 영역을 추출하여, 잡음에 의해 발생된 에지나 빛에 의해 추출되지 못한 에지에서 생긴 눈 추출의 오류는 추출된 영역의 가로, 세로 비율과 각 영역의 공간 정보를 이용하여 해결한다. 실험 결과에서 85%의 정확도와 평균 0.3초의 수행시간을 보였으며, 에지 정보를 이용한 방법의 문제점인 정확도와 특징 점을 이용한 방법의 문제점인 수행시간을 동시에 향상시킨 결과를 보였다.
본 논문에서는 지문 영상의 개별적이고 부분적인 특성(밝기, 품질 차이 등)을 고려하여 지문의 특징량 추출을 수행함으로써 지문 입력기간의 차이에서 오는 문제점을 극복하며, 정합 과정시에는 회전 및 크기 변화, 위치 이동 등에 관계없이 균일한 성능을 보장하면서도 실시간 내에 처리가 가능한 자동 지문인식 알고리즘을 제안한다. 특히 본 방법에서는 지문의 분류 작업을 융선의 전체적인 흐름 모양과 중심점, 삼각주와 같은 특이점간의 상호 관계를 이용하여 결정하게 된다. 개발된 알고리즘을 평가하기 위해 NIST 지문 및 한국인의 연령과 직업별 인구 분포에 따라 구축된 압착 날인 지문, 그리고 회전 날인 후 수치화된 지문과 같은 다양한 영상들에 대해 제안된 방법을 적용하였으며, 전체적인 인식 성능이 타인 수락 오류율을 0%로 설정했을 때 본인 거부 오류율이 0.07%라는 결과를 얻을 수 있었다.
멀티 레벨 낸드 플래시 메모리는 한 셀에 2 비트 이상의 정보를 저장하는 구조이고, 비트 위치별 채널 LLR의 밀도 함수 l-밀도가 비대칭 특성을 가지고 있다. 이런 특성은 이진 무기억 대칭 채널 조건에서 설계된 오류 정정부호의 성능이 제대로 발휘되지 못하게 할 뿐만 아니라, 멀티 레벨 낸드 플래시 메모리용 연판정 복호를 수행하는 이진 오류 정정 부호의 설계도 어렵게 한다. 본 논문에서 밀도 미러링과 EM 알고리즘을 이용하여 오류 정정 부호 설계를 위한 차선책을 소개한다. 밀도 미러링은 EM 알고리즘을 적용하기 전에 0 부호어를 전송한 경우로 가정할 수 있도록 하기 위해서 채널 LLR을 처리하는 과정이고, 이후 채널 LLR l-밀도를 EM 알고리즘을 적용하여 K개의 성분으로 이루어진 대칭 가우시안 혼합 밀도로 근사화하는 방법을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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