• 한국항행학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.69-76
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• 2002

이동 단말기에 의한 데이터 통신 서비스가 증가함에 따라, 높은 에러율과 이동성을 가진 무선 환경에서 사용자의 요구에 의한 인터넷 컨텐츠의 접속이 효율적으로 이루어지기 위해 WAP 이라는 프로토콜이 제안되었다. 그러나, 현재 WAP의 전송 속도가 제한되어 있기 때문에, 데이터를 송수신하는 데는 많은 시간이 소요된다. 본 논문은 WTP-SAR(Wireless Transaction Protocol-Segment And Re-assembly) 알고리즘을 사용하여 WAP 패킷의 전송 시간을 분석하였다. 이러한 WAP의 전송 능력을 향상시키기 위한 한 방법으로 WTP에서 SAR 기능을 사용하여 상위 계층에서 내려온 전체 메시지를 분할하고, RLP(Radio Link Protocol) 타임 슬롯에서 패킷을 전송한다. 그리고 차세대 시스템을 위한 무선 CDMA 망에서 다양한 RLP 계층의 크기를 고려한 WAP 패킷의 전송 시간을 분석한다. 결과로부터 WAP 패킷의 전송 시간과 이에 따른 효율적인 WAP 패킷의 크기를 얻을 수 있었다.

• 전자공학회논문지C
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• 제36C권5호
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• pp.48-55
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• 1999

본 논문에서는 CMOS CCD 카메라 인터페이스 응용을 위한 자동 이득 제어(Automatic Gain Control: AGC)회로를 제안한다. 제안하는 자동 이득 제어 회로는 디지털 신호에 의해 직접 제어되므로 기존의 회로와 달리 별도의 D/A 변환기가 필요 없으며, 신호의 정착 특성은 이득 제어 신호의 변화에 거의 독립적이다. 또한 큰 캐패시턴스를 얻기 위해 적용된 캐패시터 조합 기법은 수위치드 캐패시터 기법을 사용한 자동 이득 제어 회로의 대역폭을 크게 향상시킨다. 캐패시터의 구현시 발생하는 부정합 오차 (mismatch error)는 제안하는 레이아웃 기법에 의해 0.1% 이내로 제한된다. 자동 이득 제어 회로의 출력 신호는 동일 칩에 집적된 10비트 A/D 변환기로 전달된다. 제안하는 자동 이득 제어 회로를 실장한 CCD 카메라 인터페이스 전체 시스템 시제품 0.5 um n-well CMOS 공정으로 구현되어 32dB 이득 제어 영역과 1/8dB 이득 제어 단계를 가지며, 3V 전원 전압과 25MHz의 동작 속도에서 총 173mW의 전력을 소모한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.413-418
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• 2009

유 무성음의 음원을 이용한 음성부호화 시스템에서는 프레임 내에 유성자음과 무성자음이 공존하는 경우에 음질왜곡을 일으킬 수 있다. 따라서 프레임 내에 유성자음과 무성자음이 공존하지 않도록 하기 방법으로써 무성자음을 탐색하고 검출을 포함하는 천이 구간을 제안하였다. 본 연구는 최소 자승법과 주파수 대 역 분할법을 사용함으로써 TS 근사합성의 새로운 방식을 제시하였으며 결과적으로 이는 0.547KHz이하와 2.813kHz 이상에서의 주파수 정보를 이용함으로써 TS내에서 고품질의 근사합성 파형을 얻을 수 있었다. 보다 중요한 것은 최대 오류신호는 TS 내에 저 왜곡 근사 합성파형이 생길 수 있다는 것이다. 이 방식은 유성음/묵음/TS의 새로운 음성부호화, 음성해석 및 음성 합성에 적용할 수 있으리라 생각한다.

• 대한조선학회 특별논문집
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• 대한조선학회 2013년도 특별논문집
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• pp.35-41
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• 2013

Nowadays, automated modeling system for steel margin based on interactive user interface has been developed and applied to the production design stage. The system could increase design efficiency and minimize human error owing to recent CAD technique. However, there has been no approach to the pre-nesting design stage at all in early modeling process especially where ship model should be handled at more than two design stages using AVEVA Marine. A designer of the design stage needs artificial intelligence system beyond modeling automation when 3D model must be prepared in early modeling process using AVEVA Marine because they have focused on 2D nesting traditionally. In addition, they have a hard time figuring out the model prepared in previous design stage and modifying the model for steel purchase size in early modeling process. In this paper, artificial intelligence modeling system for automated application of steel margin in early modeling process using AVEVA Marine is developed in order to apply to the pre-nesting design stage that can detect effective segments before a calculation to find if a segment locates near block butt boundaries by filtering noise segments among lines, curves and surface intersections based on IT big data analysis.

• 한국정밀공학회지
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• 제30권4호
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• pp.368-374
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• 2013

Maintenance works for current high-rise buildings significantly depend on human labor, unlike other construction processes that are gradually being automated. Herein, this paper proposes robotic building maintenance system using motion control, in specific, reducing a system jerk which is directly subjected to improve the process performance and economic feasibility. The sensor for detecting straight and curvature section of the building facade, moreover rail-joint segment can be detected and be utilized for reducing jerk of the system. Analysis of the proposed system error caused by excessive vibration, e.g. jerk motion is introduced. To enhance the stability and safety of the system, herein, the strategy is proposed for enhancing the performance of the system based on anti-jerk motion control algorithm which comes out increasing the stability and sustainability of the integrated system, as well.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.160-171
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• 2006

본 논문에서는 복잡한 배경, 심한 조명 변화 등의 다양한 환경 변화에서도 얼굴을 정확히 검출하기 위하여 영역 분할을 이용한 얼굴 검출을 제안한다. 입력된 영상에서 배경요소들로, 인한 검출 오류를 줄이기 위하여 JSEG 방법을 사용하여 영상을 영역 단위로 분할한다. 분할된 각 영역에서 사전 정의된 피부색에 해당되는 픽셀들을 추출한다. 각 영역에서 추출된 픽셀들의 비율을 이용하여 얼굴 후보 영역을 결정한다. 그리고 결정된 얼굴 후보 영역에서 얼굴요소에 해당되는 눈과 눈썹이 위치 정보와 색상 정보를 이용하여 최종 얼굴 영역을 검출한다. 본 논문에서 제안한 방법을 이용하여 다양한 제약 조건을 지닌 영상들에 대하여 얼굴을 검출해본 결과, 배경이 복잡한 영상, 조명 변화가 심한 영상, 얼굴 크기가 다양한 영상, 얼굴이 다수 존재하는 영상들에서 좋은 검출 결과를 보여주었다.

• 한국음향학회지
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• 제19권5호
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• pp.13-19
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• 2000

음성신호의 음소경계 추출방법 중 음소에 대한 사전지식 없이 음성 데이타, 혹은 특징벡터의 변화를 감지하여 음소경계를 추출해 내는 맹목 세그먼테이션은 연속음형 인식시스템이나 코퍼스 제작에 중요한 역할을 하며 많은 연구가 진행되어 왔다. 이러한 맹목 세그먼테이션 방법은 사전지식을 필요로 하지 않아 비교적 쉽게 접근할 수 있으나 음운학적인 지식, 또는 음소나 음소경계에 대한 지식과 경험 데이타 등을 이용하는 지식 기반 세그먼테이션 방법에 비해 성능이 좋지 못한 단점이 있다. 본고에서는 우리말의 연속 음성을 맹목 세그먼테이션해서 후보 경계를 추출한 다음, 음절핵의 위치정보를 이용하여 후보 경계를 후처리함으로써 세그먼테이션 효율을 높이는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 전처리과정에서는 확률적인 거리 모델을 이용한 클러스터링 방법을 이용하였으며, 후처리과정에서는 음절의 핵 사이에 위치할 수 있는 음소의 수는 제한된다는 선험적인 지식을 이용하였다. 실험결과, 제안하는 방법을 이용했을 때의 삽입오류는 맹목 세그먼테이션에 비해 약 25% 감소하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제32권4호
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• pp.168-176
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• 2005

본 논문에서는 모델 기반으로 한 장의 사진으로부터 중점 정보를 포함한 선분을 이용하여 물체를 3차원 재구성하는 방법을 제안한다. 미리 정의된 다면체를 원시기하모델로 사용하며 한 장의 영상으로부터 복원을 시도하였다. 미리 정의된 다면체 모델을 원시기하모델로 사용하며 사용자가 원시기하모델(primitive)의 각 대응점(correspondence point)을 사진에 매핑 시키는 것으로서 3차원 재구성이 수행된다. 기존의 모델기반 3차원 재구성은 카메라 파라미터들을 복원하거나 반복(iteration)을 통한 오차최소화 기법을 사용하였다. 하지만 본 논문은 원시기하모델에 포함되어 있는 선분들과 그 선분들의 중점 정보로부터 선분을 3차원 복원하며 복원된 선분들로부터 원시기하모델을 재구성하는 방법을 제안한다. 이러한 방법은 선분을 복원하는 단계에서 요구되는 최소한의 카메라 파라미터(focal length) 만으로 원시기하모델을 재구성 할 수 있다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제40권5호
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• pp.179-188
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• 2019

In ultrasound telemedicine, it is important to reduce the size of the data by compressing the ultrasound image when sending it. Ultrasound images can be divided into image context and other information consisting of patient ID, date, and several letters. Between them, ultrasound context is very important information for diagnosis and should be securely preserved as much as possible. In several previous papers, ultrasound compression methods were proposed to compress ultrasound context and other information into different compression parameters. This ultrasound compression method minimized the loss of ultrasound context while greatly compressing other information. This paper proposed the method of automatic segmentation of ultrasound context to overcome the limitation of the previously described ultrasound compression method. This algorithm was designed to robust for various ultrasound device and to enable real-time operation to maintain the benefits of ultrasound imaging machine. The operation time of extracting ultrasound context through the proposed segmentation method was measured, and it took 311.11 ms. In order to optimize the algorithm, the ultrasound context was segmented with down sampled input image. When the resolution of the input image was reduced by half, the computational time was 126.84 ms. When the resolution was reduced by one-third, it took 45.83 ms to segment the ultrasound context. As a result, we verified through experiments that the proposed method works in real time.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.1542-1550
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• 2019

부정맥 분류를 위한 기존 연구들은 분류의 정확성을 높이기 위해 신경회로망(Artificial Neural Network), 퍼지(Fuzzy), 기계학습(Machine Learning) 등을 이용한 방법이 연구되어 왔다. 특히 딥러닝은 신경회로망의 문제인 은닉층 개수의 한계를 해결함으로 인해 오류 역전파 알고리즘을 이용한 부정맥 분류에 가장 많이 사용되고 있다. 딥러닝 모델을 심전도 신호에 적용하기 위해서는 적절한 모델선택과 파라미터를 최적에 가깝게 선택할 필요가 있다. 본 연구에서는 심실 조기 수축 비트 검출을 위한 딥러닝 기반의 최적 파라미터 검출 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 잡음을 제거한 ECG신호에서 R파를 검출하고 QRS와 RR간격 세그먼트를 추출하였다. 이후 딥러닝을 통한 지도학습 방법으로 가중치를 학습시키고 검증데이터로 모델을 평가하였다. 제안된 방법의 타당성 평가를 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 통해 각 파라미터에 따른 딥러닝 모델로 훈련 및 검증 정확도를 확인하였다. 성능 평가 결과 R파의 평균 검출 성능은 99.77%, PVC는 97.84의 평균 분류율을 나타내었다.