• 전자공학회논문지SC
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• 제44권1호
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• pp.40-49
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• 2007

운전자를 위한 영상처리 시스템에서 도로 위의 움직이는 물체와 고정된 물체의 구분은 매우 중요한 문제이다. 많은 연구자들이 색상과 경계 기반의 추적 시스템은 'distracted' 현상으로 인해 잘못된 결과를 야기 시키는 데 이것은 동시에 모든 점들이 예상을 벗어난 경우에 대한 문제를 다루지 않기 때문이다. 본 논문에서는 순차적인 몬테카를로 필터를 사용하여 다중 차량 추적에 대응하며 광학적 흐름 기법의 명암 흐름과 히스토그램 기법의 색상 정보의 분포를 결합하여 실시간 시스템의 강인성과 정확성을 향상시킨다. 또한 고정된 물체의 경우 적응하는 입자 수의 밀도를 줄여 시간이 지남에 따라 추적 대상에서 제외된다. 두 개의 큰 흐름으로 나뉘는데 전자는 움직이는 물체와 고정된 물체를 구분하기 위한 예측 단계에 대하여 설명하고 후자는 센서인 영상으로부터 얻어진 정보를 측정 단계로 사용하여 겹쳐진 영역에 대응하는 방법에 대하여 논한다.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제16권6호
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• pp.760-770
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• 2016

A 12-bit 750 kS/s Dual-Sampling Successive Approximation Register Analog-to-Digital Converter (SAR ADC) technique with reduced Capacitive DAC (CDAC) is presented in this paper. By adopting the Adaptive Power Control (APC) technique for the two-stage latched type comparator and using bootstrap switch, power consumption can be reduced and overall system efficiency can be optimized. Bootstrapped switches also are used to enhance the sampling linearity at a high input frequency. The proposed SAR ADC reduces the average switching energy compared with conventional SAR ADC by adopting reduced the Most Significant Bit (MSB) cycling step with Dual-Sampling of the analog signal. This technique holds the signal at both comparator input asymmetrically in sample mode. Therefore, the MSB can be calculated without consuming any switching energy. The prototype SAR ADC was implemented in $0.18-{\mu}m$ CMOS technology and occupies $0.728mm^2$. The measurement results show the proposed ADC achieves an Effective Number-of-Bits (ENOB) of 10.73 at a sampling frequency of 750 kS/s and clock frequency of 25 MHz. It consumes only 0.13 mW from a 5.0-V supply and achieves the INL and DNL of +2.78/-2.45 LSB and +0.36/-0.73 LSB respectively, SINAD of 66.35 dB, and a Figures-of-Merit (FoM) of a 102 fJ/conversion-step.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.199-211
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• 2009

최근 무선네트워크 기술은 이동 응용프로그램을 위해 이종통신망 연결패스 상에서 병렬로 스트라이핑 데이터 기술을 이용해 고속 데이터를 전달을 가능케 한다 [2]. 전통적으로 대역폭지연프로덕트(BDP) 기반에서 고속전송은 송신자 측에서 다중 TCP 소켓의 튜닝을 요구한다. 더욱이, 메모리와 네트워크 요구의 균형을 유지하는 ATBT같은 기술은 유선기반의 단일 소켓상에서 하나의 플로우만 가정하여 설계되었다. 그러므로 본 논문은 여러 무선 패스를 경유하는 이종 무선네트워크 상에서 고속전송을 가능케하는 스트라이핑 전송기술에 적합한 버퍼튜닝 기술을 제안한다. 제안 기술은 이동성, 링크손실, 대역폭변동성 등의 특징을 지닌 무선 멀티홈 모바일 호스트상에서 작동하는 전송계층에서의 자원관리기술이다. 실험을 통하여 유선기반의 ATBT를 본 환경에 적용한 것보다 메모리, 평균 전송량에 있어 제안 기술의 성능이 우수하다.

• 상하수도학회지
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• 제25권4호
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• pp.581-589
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• 2011

Generally, treated water or raw water is transported into storage reservoirs which are receiving facilities of local governments from multi-regional water supply systems. A water supply control and operation center is operated not only to manage the water facilities more economically and efficiently but also to mitigate the shortage of water resources due to the increase in water consumption. To achieve the goal, important information such as the flow-rate in the systems, water levels of storage reservoirs or tanks, and pump-operation schedule should be considered based on the resonable water demand forecasting. However, it is difficult to acquire the pattern of water demand used in local government, since the operating information is not shared between multi-regional and local water systems. The pattern of water demand is irregular and unpredictable. Also, additional changes such as an abrupt accident and frequent changes of electric power rates could occur. Consequently, it is not easy to forecast accurate water demands. Therefore, it is necessary to introduce a short-term water demands forecasting and to develop an application of the forecasting models. In this study, the forecasting simulator for water demand is developed based on mathematical and neural network methods as linear and non-linear models to implement the optimal water demands forecasting. It is shown that MLP(Multi-Layered Perceptron) and ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) can be applied to obtain better forecasting results in multi-regional water supply systems with a large scale and local water supply systems with small or medium scale than conventional methods, respectively.

• 대한전자공학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.29-38
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• 1985

본 논문에서는 파형 코우딩 방식에 속하는 ADPCM을 NEC 7720 DSP를 사용하여 간단하고 성능이 우수하며 유연성 (flexibility)이 뛰어난 ADPCM cosec을 실시간 구현을 하였다. ADPCM 알고리듬은 적응 양자기와 1차의 고정예측기를 사용하였으며 프로그램을 최적화하여 하나의 NEC 7720으로 4 채널을 동시에 부호화 또는 복호화 할 수 있도록 하였다. 실제 전화음성과 RC 정형 Gaussian 잡음 및 1004Ht 정현파를 사용한 컴퓨터 시뮬레이tus으로부터 NEC 7720의 연산 정확도를 조사하였으며, SNR 및 청각조사로 부터 알고리듬 수행에 필요한 값들을 결정하였다. NEC 7720의 소프트웨어는 real-time hardware emulator로 실시간 동작을 확인하였는데 부호기에서 1샘플을 부호화하는데 최대 23. 25μs가 걸리고 4 채널을 모두 부호화하는데 113.5μs가 필요하였으며, 복호기에서는 각각 24. 75μs와 119. 5μs가 소요되었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권1호
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• pp.112-118
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• 2012

일상생활에서 음성안내 시스템을 이용한 안내 방송을 많이 접하게 되는데, 이러한 신호에 주변잡음이 추가되면 그 명료도가 떨어져서 이해하기가 곤란하다. 주변잡음은 항상 일정한 것이 아니라 시시각각 변화하는 불안정한 신호이다. 이렇게 불안정한 신호에 맞춰 출력신호를 조절하기는 어렵다. 본 논문에서는 백색소음 환경에서 잡음의 변화에 따라 음성안내출력신호를 적응적으로 변화시키는 방법을 제안하였다. 주변잡음은 열화된 방송신호에서 저장된 출력신호의 차로 구했다. 이 신호를 이용하여 신호대 잡음비를 추정하였으며, 음성안내레벨은 잡음의 변화에 따라 적응적으로 변하게 된다. 제안한 방법은 청자의 어음변별력을 향상시켜주며, 엠프의 에너지를 효율적으로 사용하는 장점이 있다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제35권11호
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• pp.1199-1204
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• 2011

본 연구에서는 원격촉진 시스템을 위한 양방향 원격조작 제어 전략개발의 일환으로, 작업환경의 실시간 파라미터 추정기법을 제안한다. 명시적 환경모델과 파라미터 추정은 원격제어에 있어 투명성의 개선과 작업환경의 경도정보를 제공할 수 있다. 본 연구는 기존의 환경모델이 갖는 문제점들을 개선하고 빠르고 안정된 알고리즘을 개발하기 위해, 연속체 역학 기반의 유한요소 모델과 확장 칼만필터를 이용한 추정 알고리즘을 포함하는 원격제어 기법을 제안한다. 이를 통해 사용자는 실시간으로 구현되는 환경 모델과 상호작용하며, 조작성의 향상 과 진단 및 분석을 위한 재료의 고유한 물성정보를 획득할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.49-56
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• 2010

본 논문은 직교주파수분할다중접속방식 기반의 마이크로 기지국을 위한 PHY-MAC 계층에서 최적화된 자원할당 기법에 대해 연구한다. 본 논문에서는 PHY-MAC 계층 간 제어 정보 흐름 및 기능 구현을 포함하여 계층 간 최적화된 2단계 자원할당 기법을 제안한다. 제안하는 2단계 자원할당 기법은 사용자 그룹핑 단계 및 자원할당 단계로 구성된다. 사용자 그룹핑 단계에서는 각 사용자별 PHY-MAC 계층 특성에 따라 사용자들을 매크로 기지국 자원을 할당받을 사용자 그룹과 마이크로 기지국 자원을 할당받을 사용자 그룹으로 분류한다. 자원할당 단계에서는 사용자 그룹 내의 각 사용자별로 실제 할당 받을 자원의 형태 및 양을 결정하는 스케줄러를 정의한다. 제안하는 기법에서는 다이버시티 및 AMC 기법을 스케줄러 정의에 활용한다. 시뮬레이션 결과는 제안하는 방법이 마이크로 기지국을 고려하지 않는 기존 방법에 비해 평균 셀 수율을 40~80% 증가시킬 수 있음을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권10호
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• pp.955-961
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• 2010

본 논문에서는 HOG 특정벡터와 영상분할을 이용한 부스팅 분류기반의 자동차영역 검출 알고리즘의 연구에 대해서 기술한다. 입력된 영상으로부터 차량을 검출하기위해 먼저 분할 후 합병(split-merge) 방법을 적용하여 영상을 분할한다. 그리고 가장 큰 두 영역을 검색 영역에서 제외하여 처리 속도를 향상 시킨다. 각 영역에 대해 HOG(histogram of oriented gradient) 특정을 추출한다. 분류기는 두 개의 모집단을 분류하는데 많이 사용되고 있는 AdaBoost 방법을 사용한다. 제안방법의 성능 평가를 위해 537개의 영상을 사용하여 분류기를 학습하였으며, 또한 학습에 사용하지 않은 비학습영상 500개를 사용하여 인식률을 구하였다. 실험결과 비학습영상에 대해 98.34%의 인식률을 얻었다. 결론적으로 제안된 방법이 지능형 자동차 제어 시스템에서 차량의 위치를 찾는 방법으로 활용될 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권9호
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• pp.27-35
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• 2021

인공생명체 연구는 자연 생명과 관련된 시스템이나 그 과정들, 진화 등을 평가해 다양한 응용과학 분야에 활용된다. 이러한 인공생명체의 원활한 활동을 위해 물리적 신체 설계와 행동 제어전략을 진화시키는 연구가 활발히 진행되었다. 그러나 형태와 신경망을 공진화시키는 것은 어렵기에 최적화된 움직임을 가진 인공생명체는 한 가지 형태에 한 가지 움직임만을 가지며 주변 환경 상황은 고려하지 않는 것이 대부분이다. 본 논문에서는 포식자-피식자 모델을 이용하여 형태와 신경망을 공진화하는 인공생명체가 환경적응형 움직임을 갖게 한다. 그런 다음 포식자-피식자 계층 구조를 최상위 포식자-중간 포식자-최하위 피식자 3단계로 확장하여 초기 개체군 밀도에 따라 시뮬레이션의 안정성을 판별하며 형태 진화와 개체군 역학 간의 상관관계를 분석한다.