• 한국통신학회논문지
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• 제37C권12호
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• pp.1328-1336
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• 2012

수중 음향통신 환경에서는 지상 RF 통신에 비하여 제한된 대역폭, 높은 페이딩효과, 높은 수중음파 전달지연과 같은 제약이 있다. 본 논문에서는 이러한 수중 음향통신의 제약을 극복하여 효과적인 대규모 수중감시시스템의 구축을 가능케 하는 계층적 네트워크 구조를 제안한다. 제안하는 네트워크구조는 수중센서, 클러스터헤드, 수중/해상 싱크 및 수중무인기를 포함하며, 패킷의 전송성공률을 최대화하고 센서노드의 전력소모를 최소화시키기 위하여 복수의 수중무인기를 이용한 하이브리드 형태의 데이터라우팅을 제공한다. 즉, 클러스터 내부에서 클러스터멤버들은 Tree구조기반 라우팅을 사용하여 클러스터헤드에게 데이터를 전송하며, 궤도 이동을 하는 수중무인기는 클러스터헤드로부터 병합된 센싱데이터를 수집하고 Store-carry-forward 방식으로 싱크노드에게 데이터를 전달한다. 수중무인기의 최장 궤도이동 시간을 최소화하기 위하여 Integer Linear Programming 기반의 알고리즘이 사용된다. 시뮬레이션을 이용한 성능분석을 통하여 제안하는 수중센서네트워크 구조가 기존의 Gradient 기반 라우팅과 Geographical Forwarding 방식에 비해 높은 전송성공율과 낮은 전력소모를 획득할 수 있음을 보인다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권4호
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• pp.821-827
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• 2018

Affective Computing은 HCI (Human Computer Interaction) 및 건강 관리 분야에서 다양한 애플리케이션이 개발됨에 따라 최근 몇 년 동안 관심이 높아지고 있다. 이에 필수적으로 필요한 인간의 감정 인식에 대한 중요한 연구가 있었지만, 언어 및 표정과 비교하여 심전도 (ECG) 또는 뇌파계 (EEG) 신호와 같은 생리적 신호 분석에 따른 감정 분석에 대한 관심은 적었다. 본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환을 이용한 EEG 기반 감정 인식 시스템을 제안하고 감정 관련 정보를 얻기 위해 다른 뇌파와 뇌 영역을 연구 하였으며, 웨이블릿 계수에 기초한 특징 세트가 웨이블릿 에너지 특징과 함께 추출되었다. 중복성을 최소화하고 피처 간의 관련성을 극대화하기 위해 mRMR 알고리즘이 피쳐 선택에 적용된다. 다중클래스 Support Vector Machine을 사용하여 4 가지 종류의 인간 감정을 크게 분류하였으며 공개적으로 이용 가능한 "DEAP"데이터베이스의 뇌파 기록이 실험에서 사용되었다. 제안 된 접근법은 기존의 알고리즘에 비해 향상된 성능을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.57-67
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• 1998

영상에서 관심 있는 물체의 윤곽선을 추출하기 위해서 Kass등은 Snakes라고 불리우는 능동적 윤곽선 모델(active contour model)을 제안하였다. 이 모델은 속도가 느리며 초기화에 민감하다. 이 문제를 개선하기 위해 Gunn은 두 개의 초기화를 이용하여 정확한 윤곽선을 추출하고 초기화에 덜 민감하도록 하였다. 이 방법은 기존의 다른 방법에 비해 정확한 윤곽선을 추출할 수 있었으나, 속도면에서는 상당히 효율적이지 못하고 잡음에 민감하였다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위하여 snakes을 이루는 각 윤곽점에 $8{\times}8$크기의 윈도우를 적용하여 윈도우내의 화소에 대해서만 에너지 최소화 알고리즘을 적용하였다. 그리고 영상내에 존재하는 잡음에 덜 민감하도록 하기 위해 윈도우를 각 윤곽점에서의 기울기에 대해 수직 방향으로 이동시키는 방법을 제안한다.

• 전기학회논문지
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• 제65권6호
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• pp.962-968
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• 2016

The large scaled lead-acid battery is widely used for efficient operation of the photovoltaic system in many islands. However, lithium-ion battery is now being introduced to mitigate the fluctuation of wind power and to replace lead-acid battery. Therefore, hybrid ESS(Energy Storage system) that combines lithium-ion battery with lead-acid battery is being required because lithium-ion battery is costly in present stage. Under this circumstance, this paper presents the optimal algorithm to create composition rate of hybrid ESS by considering fixed and variable costs in order to maximize advantage of each battery. With minimization of total cost including fixed and variable costs, the optimal composition rate can be calculated based on the various scenarios such as load variation, life cycle and cost trend. From simulation results, it is confirmed that the proposed algorithms are an effective tool to produce a optimal composition rate.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.21-29
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• 2016

본 논문은 명시야 (bright-field) 현미경 영상를 위한 데이터 기반 세포 분할 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘은 일반적인 사전 학습 기법과 다르게 동시에 두 개의 사전과 관련된 희소 코드 (sparse code)를 통해 정의된 에너지 함수의 최소화를 진행하게 된다. 두 개의 사전 중 하나는 명시야 영상에 대해 학습된 사전이고 다른 하나는 사람에 의해 수작업으로 세포 분할된 영상에 대해 학습된 것이다. 학습된 두 개의 사전을 세포 분할 될 새로운 입력 영상에 대해 적용하여 이와 관련된 희소 코드를 획득한 후 픽셀 단위의 분할을 진행하게 된다. 효과적인 에너지 최소화를 위해 합성곱 희소 코드 (Convolutional Sparse Coding)와 Alternating Direction of Multiplier Method(ADMM)이 사용되었고 GPU를 사용하여 빠른 분산 연산이 가능하다. 본 연구는 이전에 사용된 가변형 모델 (deformable model)을 이용한 세포 분할 방식과는 다르게 제시된 알고리즘은 세포 분할을 위해 사전 지식이 필요없이 데이터 기반의 학습을 통해서 쉽고 효율적으로 세포 분할을 진행할 수 있다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제35권12호
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• pp.1537-1542
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• 2011

본 논문은 복합형 하이브리드 굴삭기를 위한 동력전달계 제어기법에 대하여 기술하였다. 하이브리드 굴삭기는 기존 굴삭기의 동력전달계를 하이브리드화 하여 연비향상 및 배출가스 저감을 목표로 개발되고 있다. 특히 복합형 하이브리드 굴삭기는 유압시스템의 일부를 전기시스템으로 대체하여 낮은 유압효율로 인한 에너지 손실을 줄일 수 있도록 구성되어 있다. 해당 굴삭기의 하이브리드 동력 제어기는 동력전달계의 동력 흐름을 관리하여 굴삭기의 연비를 향상 시키고, 슈퍼 커패시터의 충전량을 적절한 범위에서 유지하며, 기존 굴삭기에 준하는 성능을 유지하여야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 슈퍼 캐패시터의 충전량 기반의 서모스탯(Thermostat)형 제어기와 실시간 최적해를 이용한 ECMS 제어기를 설계하였으며 시뮬레이션을 통하여 그 성능을 검증하였다. 시뮬레이션 결과, 하이브리드 굴삭기의 연비가 대략 20% 이상 향상될 것으로 기대되며, 특히 등가 연료 개념을 이용한ECMS 제어기의 성능이 서모스탯(Thermostat)형 제어기에 비해 연비 및 슈퍼 커패시터 충전량 관리 측면에서 보다 향상된 것을 확인하였다.