• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2001년도 춘계학술대회논문집:21세기 신지식정보의 창출
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• pp.288-299
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• 2001

높은 비트율로 부호화 되어있는 비디오 스트림을 낮은 비트율로 다시 부호화할 때 입력 비트 스트림으로부터 뽑아낸 움직임 벡터를 그대로 재 사용한다면 양자화 에러에 의해 심각한 화질의 열화가 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 트랜스 부호화 시에 계산량을 줄이면서 화질의 열화를 방지하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 입력 비트 스트림으로부터 뽑아낼 수 있는 중간 정보들을 이용해서 움직임 벡터를 정재해서 사용할 것인지 아니면 그대로 재 사용할 것인지를 판단한다. 제안한 방법은 영상의 움직임 특성에 따른 임계값을 결정할 수 있어서 움직임 벡터를 단순히 재 사용하는 방법보다 계산량을 줄이면서 화질의 열화를 방지할 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권5호
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• pp.2434-2453
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• 2019

To improve the separation performance of time-frequency overlapped radar and communication signals from a single channel, this paper proposes an effective separation method based on an improved empirical wavelet transform (EWT) that introduces a fast boundary detection mechanism. The fast boundary detection mechanism can be regarded as a process of searching, difference optimization, and continuity detection of the important local minima in the Fourier spectrum that enables determination of the sub-band boundary and thus allows multiple signal components to be distinguished. An orthogonal empirical wavelet filter bank that was designed for signal adaptive reconstruction is then used to separate the input time-frequency overlapped signals. The experimental results show that if two source components are completely overlapped within the time domain and the spectrum overlap ratio is less than 60%, the average separation performance is improved by approximately 32.3% when compared with the classic EWT; the proposed method also improves the suitability for multiple frequency shift keying (MFSK) and reduces the algorithm complexity.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제46권2호
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• pp.233-247
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• 2008

공정 모니터링 기술은 공정 내에서 일어나는 예상치 못한 조업변화 및 이상을 조기에 감지하고 조업 이상에 영향을 끼친 근본 원인을 밝혀내어 제거해 줌으로써 공정의 안정적인 조업과 양질의 제품생산의 기반을 제공하여 준다. 데이터에 기반한 통계적 공정 모니터링 방법은 양질의 공정 데이터만 주어진다면 통계적 처리를 접목하여 비교적 쉽게 모니터링을 할 수 있고 공정의 데이터 분석에 이용할 수 있는 도구를 얻을 수 있다는 장점이 있다. 그러나 실제 공정에서는 비선형성, non-Gaussianity, 다중 운전모드, 공정상태변화로 인해 기존의 다변량 통계적 방법을 이용한 공정 모니터링 기법은 비효율적이거나, 공정 감시 성능의 저하, 종종 신뢰할 수 없는 결과를 야기한다. 이러한 경우 기존의 방법으로는 더이상 공정을 정확히 감시할 수 없기 때문에 최근에 많은 새로운 방법들이 개발 되었다. 본 총설에서는 이러한 단점을 보안하기 위해 최근 주목할 만한 연구결과인 공정 비선형성을 고려한 커널주성분분석(kernel principle component analysis) 모니터링 기법, 주성분분석 모델 조합을 이용한 다중모델(mixture model) 모니터링 기법, 공정 변화를 고려한 적응모델(adaptive model) 모니터링 기법, 그리고 센서 이상진단과 보정의 이론과 응용결과에 대하여 소개한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제42권3호
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• pp.39-52
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• 2005

본 논문에서는 실내환경의 3차원 복원을 위해 다시점 카메라부터 획득된 부분적인 3차원 점군에 대한 정합 기법을 제안한다. 일반적으로, 기존의 정합 방법들은 많은 계산량을 요하며, 정합하는데 많은 시간이 소요된다 또한, 상대적으로 정밀도가 낮은 3차원 점군에 대해서는 정합이 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 투영 기반 정합 방법을 제안한다. 첫 번째, 시간적 특성을 기반으로 변화량이 큰 3차원 점들을 제거하고, 공간적 특성을 이용하여 현재 화소의 주변 3차원 점을 참조하여 빈 영역을 채움으로써 깊이 영상 정제 과정을 수행한다. 두 번째, 연속된 두 장면에서의 3차원 점군을 동일한 영상 평면으로 투영하고, 두 단계 정수 매핑을 적용한 후 수정된 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 특징 추적기를 사용해 대응점을 찾는다. 그리고 적응적 탐색 영역에 기반하여 거리 오차를 최소화함으로써 정밀한 정합을 수행한다. 마지막으로, 대응되는 점들에 대한 색을 참조하여 최종적인 색을 계산하고, 위의 과정을 연속된 장면에 적용함으로써 실내환경을 복원한다. 제안된 방법은 대응점을 2차원 영상 평면에서 찾음으로써 계산의 복잡도를 줄이며, 3차원 데이터의 정밀도가 낮은 경우에도 정합이 효과적이다. 또한, 다시점 카메라를 이용함으로써 몇 장면에 대한 색과 깊이 영상만으로도 실내환경의 3차원 복원이 가능하다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권4호
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• pp.51-61
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• 2004

치과 분야에서 치아가 개별적으로 조작될 수 있는 3차원 치아 모델은 치과 치료와 시술 시뮬레이션을 위해 중요한 요소이다. CT영상으로부터 이러한 치아 모델을 재구성하기 위해서는 각 치아의 경계를 정확하게 분할할 수 있어야 한다. 그러나 기존의 3차원 재구성 시스템에서 사용되는 임계화 방법은 치아들과 치아와 비슷한 밝기의 치조골이 서로 인접해서 나타나는 CT 영상열에서 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 CT영상에서 부드러운 치아 경계를 추출하기 위해 B-spline 곡선 적합을 이용한 치아 분할 방법을 제안한다. 성공적인 적합을 위해서 이전 슬라이스의 분할정보와 적응 최적 임계화 방법을 기반으로 한 초기경계 생성방법을 제안한다. 그리고 적합과정에서 이웃한 유사한 물체에 적합되는 것을 줄일 수 있는 유전자 알고리즘을 이용한 B-spline 적합방법을 제안한다. 평가결과 제안된 알고리즘은 개별치아의 경계를 성공적으로 검출하였으며 이를 이용하여 시술과 치료 과정의 시뮬레이션을 위한 치아의 3차원 모델을 정확하고 부드럽게 생성할 수 있음을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권12A호
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• pp.2027-2035
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• 2001

본 논문에서는 ETSI와 3GPP에서 차세대 이동통신 IMT-2000 서비스의 음성부호화기의 표준으로 채택한 AMR을 인터넷을 통한 멀티미디어 서비스에서 사용하기 위해 부가 정보를 이용한 손실 패킷 복구 방법이 첨가된 전송방법을 제시한다. 인터넷과 같은 패킷 교환 망에서의 음성 통신에서 과도한 패킷 손실은 급격한 음질 저하를 유발한다. 본 논문에서는 음성 패킷 데이터를 순방향 오류정정(FEC)의 부가 정보로 사용하고 연속 패킷 손실이 발생하였을 경우 오류 은닉방법을 사용하여 패킷 손실에 의한 음질 저하를 개선하는 방법을 제안한다. 순방향 오류정정방법 중 부가 음성 정보를 원래의 음성정보와 함께 보냄으로써 손실된 음성은 부가 음성 정보를 이용해 복구할 수 있다. 본 연구에서 사용한 AMR 음성 부호화기는 CELP기반의 음성 부호화기 이므로 음성 부호화기의 특징을 이용해 2개 이상의 군집오류가 발생했을 경우 패킷 손실이 일어나기 전후의 데이터를 이용해서 손실된 패킷으로 인한 영향을 최소로 하는 오류은닉 방법을 사용하였다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 AMR 부호화기의 고음질 압축 방법인 12.2 kbit/s 모드로 전송하는 방법과 ITU-T 표준안인 CS-ACELP로 전송하는 방법을 SNR과 MOS 측정을 통해 비교하였다. 제안된 방법이 10%의 평균 패킷 손실률에서 부호화기 자체의 오류은닉 기술을 적용한 AMR - 12.2 kbit/s 모드보다 MOS값에서는 1.1, SNR값은 5.61 dB 높았으며, 제안된 방법은 20%의 손실률에서도 통신 가능한 음질을 유지하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.174-183
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• 2014

본 논문에서는 다양한 재생환경에서 적응적으로 홀로그램 비디오를 서비스하기 위한 스케일러블 코딩 방법을 제안한다. 이 방법은 광원정보와 디지털 홀로그램 모두를 스케일러블 부호화 및 복호화에서 사용하는 방법으로, 복원된 영상의 해상도, 즉 영상의 크기를 스케일링하는 해상도-스케일러블 코딩 방법이다. 이 방법은 광원정보와 디지털 홀로그램 각각의 차영상을 압축하는 방식을 사용하고 있으며, 디지털 홀로그램의 차영상은 손실압축, 광원정보의 차영상은 무손실압축 방법으로 압축한다. 제안하는 방법을 실험한 결과 기존의 방법에 비해 압축률 대비 화질이 매우 우수하고, 특히 압축률이 증가할수록 기존방법보다 월등한 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제9C권3호
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• pp.375-384
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• 2002

현재의 인터넷은 가변적인 대역폭과 패킷손실 그리고 지연으로 인하여 대화식 응용의 QoS 보장이 어렵다. 특히 최근에 정보의 기반구조로 중요성이 강조되고 있는 VOIP는 패킷손실률과 종점간지연이 클 때 통화품질이 크게 떨어지므로 네트웍 수준에서나 응용 수준에서 에러제어 기법이 요구된다. 인터넷 전화와 같은 대화식 응용을 위한 응용 수준의 에러 제어 기법으로 FEC(Forward Error Correction)가 가장 많이 사용되고 있는데, 이 기법은 주정보와 더불어 부가정보를 전송함으로서 패킷손실을 복구하는 방법으로 네트웍의 상태에 따라 적응적으로 부가정보의 양을 조절한다. 그러나 기존의 알고리즘들은 패킷손실률만을 고려하여 부가정보를 조절하였으며 부가 정보를 증가시킬 때 수반되는 종점간지연을 간과함으로써 통화품질을 떨어뜨리는 단점이 있다. 본 논문에서는 패킷손실률뿐만 아니라 종점간지연을 고려하는 FEC기반 에러제어 기법인 SCCRP (Selecting a Codec Combination using Reward and Penalty)를 제안한다. 실험 결과, SCCRP는 다른 알고리즘들에 비해 복구 후 패킷손실률은 물론 복구 후 종점간지연을 낮게 유지하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.143-154
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• 2021

본 논문에서는 JPEG Pleno에서 제공하는 디지털 홀로그램 표준화 데이터를 압축하는 방법을 제시한다. 디지털 홀로그램의 수치 복원에서 시각화를 위한 랜덤 위상의 추가는 간섭현상으로 인한 스페클 노이즈와 더블어 홀로그램의 압축 효율을 떨어트린다. 홀로그램은 완전 복소의 부동소수점 형태의 데이터로 구성되며 초고해상도와 스페클 노이즈로 인해 홀로그램 특성에 맞춘 압축기술 개발이 필수적이다. 먼저, 다양한 웨이블릿 필터를 이용하여 홀로그램 데이터에 대한 주파수 특성 분석을 진행하여 필터 종류에 따른 에너지 집중도를 분석한다. 두 번째로 에너지 집중도를 이용한 부대역 선택 알고리즘에 대해 소개한다. 마지막으로 JPEG2000의 웨이블릿 필터인 Daubechies 9/7을 이용한 JPEG2000, SPIHT, H.264 결과와 제안하는 방법을 이용하여 압축 및 복원하고 압축률 대비 정량적 화질평가를 통해 그 효율을 분석한다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제51권3호
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• pp.807-817
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• 2019

Airborne Gamma Ray Spectrometry (AGRS) with its important applications such as gathering radiation information of ground surface, geochemistry measuring of the abundance of Potassium, Thorium and Uranium in outer earth layer, environmental and nuclear site surveillance has a key role in the field of nuclear science and human life. The Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS), with its advanced numerical unconstrained nonlinear optimization in collaboration with Artificial Neural Networks (ANNs) provides a noteworthy opportunity for modern AGRS. In this study a new AGRS system empowered by ANN-BFGS has been proposed and evaluated on available empirical AGRS data. To that effect different architectures of adaptive ANN-BFGS were implemented for a sort of published experimental AGRS outputs. The selected approach among of various training methods, with its low iteration cost and nondiagonal scaling allocation is a new powerful algorithm for AGRS data due to its inherent stochastic properties. Experiments were performed by different architectures and trainings, the selected scheme achieved the smallest number of epochs, the minimum Mean Square Error (MSE) and the maximum performance in compare with different types of optimization strategies and algorithms. The proposed method is capable to be implemented on a cost effective and minimum electronic equipment to present its real-time process, which will let it to be used on board a light Unmanned Aerial Vehicle (UAV). The advanced adaptation properties and models of neural network, the training of stochastic process and its implementation on DSP outstands an affordable, reliable and low cost AGRS design. The main outcome of the study shows this method increases the quality of curvature information of AGRS data while cost of the algorithm is reduced in each iteration so the proposed ANN-BFGS is a trustworthy appropriate model for Gamma-ray data reconstruction and analysis based on advanced novel artificial intelligence systems.