• 디지털융복합연구
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• 제20권1호
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• pp.185-190
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• 2022

Bluetooth는 다양한 소비자 전자 장치 간의 연결 매체로 널리 사용되는 공통 무선 기술이다. Bluetooth 수신기는 주로 신호 대 잡음비 성능 개선을 위해 일반적으로 Viterbi 알고리즘을 채택하지만 전송단에서의 irrational modulation index(무리수 변조 지수)로 수신단의 지속적인 탐색 및 추정이 필요하며 이를 위한 복잡한 하드웨어와 계산을 요구한다. 본 논문에서는 이러한 복잡도 문제를 해결하기 위해 비동기 최대 우도 추정(MLE, Maximum-likelihood Estimation) 기반 8-state Viterbi FSM을 제안한다. 본 논문에서 제안한 최적의 Viterbi FSM은 전송단에서의 변조 지수에 대한 사전 정보 및 추정이 필요 없으며 GFSK(Gaussian Frequency Shift Keying) 심볼 검출이 가능하다. 제안한 알고리즘에 대한 성능은 HV1/HV2 패킷을 사용하여 평가하였으며, 시뮬레이션 결과는 DD(Decision Direct)와 같은 이상적인 접근 방식과 비교하여 10^-3 BER에서 약 2dB 성능 향상을 보여주었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.59-60
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• 2008

비선형 부하의 급증으로 고조파로 인한 문제가 점차적으로 커지고 있으나 국내에서는 고조파 관리 기준 및 적용절차의 미비로 제대로 된 고조파 관리가 이루어지지 못하고 있다. 따라서 국내 송전계통에 연계되어는 있는 고압수용가에서 계통으로 유출할 수 있는 고조파 크기를 산정하는 프로그램이 필요하다. 국외에서는 IEC 61000-3-6 고조파 관리기준을 바탕으로 고압 수용가의 고조파 허용치 산정 알고리즘이 개발된 상태이다. 그러나 이 알고리즘을 국내 송전계통에 바로 적용할 수 없다. 따라서 이 알고리즘을 바탕으로 국내 송전계통 실정에 맞는 알고리즘으로 보완하고, 마이크로 소프트 엑셀 프로그램을 이용하여 고압 수용가 고조파 허용치 산정 프로그램을 개발하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_1호
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• pp.999-1009
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• 2019

북극항로의 개척 가능성과 정확한 기후 예측 모델의 필요성에 의해 북극해 고해상도 해빙 지도의 중요성이 증가하고 있다. 그러나 기존의 북극 해빙 지도는 제작에 사용된 위성 영상 취득 센서의 특성에 따른 데이터의 취득과 공간해상도 등에서 그 활용도가 제한된다. 본 연구에서는 Sentinel-1 A/B SAR 위성자료로부터 고해상도 해빙 지도를 생성하기 위한 딥러닝 기반의 해빙 분류 알고리즘을 연구하였다. 북극해 Ice Chart를 기반으로 전문가 판독에 의해 Open Water, First Year Ice, Multi Year Ice의 세 클래스로 구성된 훈련자료를 구축하였으며, Convolutional Neural Network 기반의 두 가지 딥러닝 모델(Simple CNN, Resnet50)과 입사각 및 thermal noise가 보정된 HV 밴드를 포함하는 다섯 가지 입력 밴드 조합을 이용하여 총 10가지 케이스의 해빙 분류를 실시하였다. 이 케이스들에 대하여 Ground Truth Point를 사용하여 정확도를 비교하고, 가장 높은 정확도가 나온 케이스에 대해 confusion matrix 및 Cohen의 kappa 분석을 실시하였다. 또한 전통적으로 분류를 위해 많이 활용되어 온 Maximum Likelihood Classifier 기법을 이용한 분류결과에 대해서도 같은 비교를 하였다. 그 결과 Convolution 층 2개, Max Pooling 층 2개를 가진 구조의 Convolutional Neural Network에 [HV, 입사각] 밴드를 넣은 딥러닝 알고리즘의 분류 결과가 96.66%의 가장 높은 분류 정확도를 보였으며, Cohen의 kappa 계수는 0.9499로 나타나 딥러닝에 의한 해빙 분류는 비교적 높은 분류 결과를 보였다. 또한 모든 딥러닝 케이스는 Maximum Likelihood Classifier 기법에 비해 높은 분류 정확도를 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2399-2402
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• 2003

주위 광원에 화이트 밸런스 된 카메라로 촬영한 피사체의 RGB신호를 D/sub 65/ 광원하의 표준 디스플레이 상에서 느끼는 자극치 L₁M₁S₁값과, 실제 촬영 장소에서 눈이 충분히 주위 조건에 색순응 된 후 피사체에 대해서 느끼는 자극치 L₂M₂S₂값은 다르게 느껴진다. 이는 LMS 시세포의 파장별 감도특성과 카메라의 RGB 칼라 필터의 파장별 감도특성이 다르기 때문이다. 또한 주위 광원의 종류와 밝기에 따른 물리적인 자극 변화에 대해서 카메라의 경우는 RGB 각 채널의 이득이 선형적 변화를 가진다. 그리고 눈의 경우는 LMS 시세포의 감도가 비선형적 특성을 가지기 때문에 색감의 차이를 발생시킨다. 본 논문에서는 촬영시의 주위 조건에서 원 피사체를 직접 볼 때 느끼는 색감을 표준 시환경인 D/sub 65/ 광원하에서 화이트밸런스가 D/sub 65/인 디스플레이를 통해 피사체 이미지를 볼 경우에 동일한 색감을 느끼도록 하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 이용하여 표준 조건하에서 디스플레이 하였을 때 촬영 조건에서의 등색감을 재현할 수 있다.

• Spatial Information Research
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• 제19권1호
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• pp.21-28
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• 2011

최근 대도시지역의 고밀화와 주거환경에 대한 관심의 증가로 인해 일조권 확보를 위한 분쟁이 빈발하고 있다. 일조권 분석에서 정확한 일조 침해여부를 분석하기 위해서는 주변 지형 지물의 영향으로 인한 일조시간 변화를 고려하여야 한다. 이에 본 연구에서는 정확한 일조 침해분석을 위하여 부산광역시를 대상으로 HV 알고리즘을 이용하여 지형에 의한 일조시간 변화를 분석하였다. 분석결과 첫째, 표고가 50m 증가함에 따라 대상지역의 최소일조시간과 평균 일조시간이 감소하는 지형에 의한 영향이 나타났다. 둘째, 법적 기준에서 지정된 시간범위에서 최고 78.6%에 해당하는 지역이 일조시간에 영향을 받았다. 셋째, 주변지역의 지형별 특성이 일조시간에 큰 영향을 미치고 있었다. 따라서 정확한 일조권 분석을 위해서는 반드시 주변지역의 지형에 대한 고려가 필요하다고 하겠다. 또한 본 연구에서 사용된 HV 알고리즘과 그 결과로 나온 하늘에 대한 가시권은 실질적인 일조권 분석에 앞서 법적 일조시간에 영향을 미치는 주변지역의 지형에 의한 영향을 분석하기에 도움이 될 것으로 간주된다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2014년도 추계학술대회 논문집
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• pp.141-142
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• 2014

본 논문에서는 전기자동차 고전압 시스템의 구성에 대하여 서술하고, 배터리의 에너지를 부하단의 액츄에이터에 전달 및 차단 역할을 수행하는 고전압 릴레이 동작에 대한 제어 알고리즘에 대하여 기술하였다. 또한 고전압 릴레이 제어시에 고려되어야 될 요소에 대한 이론적인 해석을 수행하였으며, 전기자동차의 고전압 시스템에 대한 모델링을 구현하고 스파이스 해석 툴을 통한 시뮬레이션으로 이를 검증하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.77-84
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• 2006

본 논문에서는 HVS(Human Visual System)와 신경회로망 중 SOM(Self-Organizing Map)을 이용하여 DWT 영역에서 영상에 적응적인 워터마킹 알고리즘을 제안한다. HVS는 brightness sensitivity와 texture sensitivity의 두가지 특성으로 설명될 수 있다. SOM은 영상의 지역적인 특징들을 얻는데 사용된다. 따라서 HVS와 SOM을 이용하여 삽입되는 워터마크의 최적의 강도와 길이를 결정한다. 실험을 통해 제안한 방법이 최적의 워터마크 강도와 길이를 제공하며 비가시성 테스트에서 우수함과 다양한 공격에 강인함을 알 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.267-270
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• 2016

차량 인식 기술은 지능형 자율주행 차량 및 첨단 운전자 보조 시스템 (ADAS: Advanced Driver Assistance System)의 개발에 있어서 핵심 요소 기술이다. 영상 기반의 차량 검출 알고리즘은 일반적으로 가설 생성 (HG: Hypothesis Generation) 단계와 가설 검증 (HV: Hypothesis Verification) 단계로 구성된다. 가설 검증 단계는 관심 영역 (ROI: Region of Interest) 내에 차량이 존재할 가능성이 있는 후보 영역을 만드는 단계로서 전체 알고리즘의 복잡도와 성능에 영향을 미친다. 본 논문에서는 관심 영역 내에 존재하는 그림자와 차량으로 인한 에지를 검출하고 두 특징 정보를 결합한 가설 생성 방법을 제안하고 차량 후방 영상을 이용하여 사각지대를 감시하는 시스템에 제안 방법을 적용하는 실험을 수행하였다. 실험 결과로 제안 방법이 차량 후보 영역의 존재 여부와 위치 정보를 판단하기에 적합하며 이를 통해 차량 검출 알고리즘의 계산 복잡도를 개선하면서도 다음 단계인 가설 검증 시 검출 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.436-443
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• 2003

본 논문에서는 HVS 및 DWT 기반의 비디오 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘에서는 인간의 시각 구조와 유사한 특성을 나타내는 DWT을 이용하여 각 비디오 프레임을 4-레벨로 분해한 후, 웨이블릿 계수들에 대한 HVS를 이용하여 워터마크를 삽입한다. 이때 가장 낮은 레벨에 속한 부대역들은 최고주파 성분을 나타내므로 견고성을 위하여 워터 마크 삽입에서 제외시키고, 나머지 부대 역들에서 PSCs (perceptually significant coefficients)를 선택한 후 이들에 대하여 워터마크를 삽입한다. 기저대역에서는 계수값들의 크기에 따라 PSCs를 선택하고, 고주파 부대역에서는 SSQ (successive subband quantization) 방법을 이용하여 PSCs를 선택함으로써 견고성을 향상시킨다. 이렇게 선택된 기저대역 및 고주파 부대역들의 PSCs에 대하여 비가시성을 위하여 웨버 법칙 및 공간적인 마스킹 효과를 각각 이용하여 워터마크를 삽입한다. 따라서 제안한 워터마킹 알고리즘은 우수한 비가시성 및 견고성을 확보할 수 있다. 본 논문에서 제안한 워터마킹 알고리즘의 성능 평가를 위한 모의 실험에서 이 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 비가시성 및 견고성 면에서 모두 우수함을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.33-41
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• 2008

워터마킹 분야의 많은 연구 가운데 최근 JPEG2000과의 호환성, 다중해상도 분해, HVS에 기반한 시스템의 구현 등의 이점으로 웨이블릿 변환 기반 알고리즘에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 대부분 강인성 등에 중점을 두고 이론적 측면만을 지나치게 강조하여 복잡하고 실제적으로 적용하기 곤란한 면이 있다. 본 논문에서는 대용량의 많은 데이터를 대상으로 로고를 워터마크로 이용하는 강인한 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 웨이블릿 2단계 변환을 수행하며 랜덤 치환을 위해 LFSR을 채택하였으며 원영상과 랜덤 치환된 워터마크 영상을 $8{\times}8$ 블록으로 나누어 '1'의 순서로 매핑하여 워터마크를 삽입한다. 실험결과로 성공적으로 워터마크가 삽입되어 가시적으로 워터마크가 드러나지 않으며 JPEG 압축, 저주파 필터, 고주파 필터, 밝기 변화 둥의 영상 처리에 강인성이 있음을 보여 준다.