• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권7호
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• pp.408-416
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• 2017

본 논문에서는 주행 중 사각지역내의 차량을 빠르고 정확하게 실시간으로 검출하는 측후방 차량 검출 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 실시간 처리를 위해 MCT(Modified Census Transformation) 특징벡터를 기반으로 에이다부스트 학습을 통해 생성되는 캐스케이드 분류기를 사용한다. MCT 분류기는 검출윈도우가 작을수록 처리속도가 빠르고, 검출윈도우가 클수록 정확도가 증가한다. 제안 알고리즘은 이러한 특징을 이용하여 검출윈도우가 작은 분류기로 차량후보를 빠르게 생성한 후 보다 큰 사이즈의 검출윈도우를 가지는 분류기로 생성된 차량후보에 대해 정확하게 차량인지 검증한다. 또한, 차량분류기와 바퀴분류기를 동시에 사용하여 사각지역내로 진입하는 차량과 사각지역내의 인접차량을 효과적으로 검출한다.

• 한국대기환경학회지
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• 제25권1호
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• pp.46-56
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• 2009

The main purpose of this study was to investigate air quality trends of ambient aerosol with obtaining size-fractionated information. The suspended particulate matters were continuously collected on membrane filters and glass fiber filters by an 8-stage cascade impactor for 2 years (Sep. 2005 $\sim$ Sep. 2007) in Kyung Hee University-Global Campus. 8 ionic species ($Na^+$, ${NH_4}^+$, $K^+$, $Mg^{2+}$, $Ca^{2+}$, $Cl^-$, ${NO_3}^-$, and ${SO_4}^{2-}$) were analyzed by an IC after performing proper pretreatments of each sample filter. The average concentration levels of each ion were $9.24{\mu}g/m^3$ of ${SO_4}^{2-}$, $7.35{\mu}g/m^3$ of ${NO_3}^-$, $2.81{\mu}g/m^3$ of ${NH_4}^+$, $2.11{\mu}g/m^3$ of $Ca^{2+}$, $1.65{\mu}g/m^3$ of $Cl^-$, $1.87{\mu}g/m^3$ of $Na^+$, $0.80{\mu}g/m^3$ of $Mg^{2+}$, and $0.54{\mu}g/m^3$ of $K^+$, respectively. The distribution pattern of $Na^+$, $Mg^{2+}$, $Ca^{2+}$, $Cl^-$, and ${NO_3}^-$ was bi-modal and two peaks appeared in the range of $0.4{\sim}0.7{\mu}m$ and $3.3{\sim}4.7{\mu}m$, respectively. On the other hand, ${SO_4}^{2-}$, ${NH_4}^+$, and $K^+$ showed patterns of uni-modal distribution, mostly abounded in the fine mode group.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권10호
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• pp.166-174
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• 1998

신경망은 분산된 비선형 처리구조와 학습능력 때문에 높은 차수의 비선형 동특성 구현능력을 갖고 있으므로 비정적 신호에 대한 적응예측을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 두 가지 방법 (비선형 모듈구조와 비선형과 선형모듈이 직렬로 연결된 예측구조)으로 비정적 신호의 비선형 예측을 다루고 있다. 완전 궤환된 리커런트 신경망과 기존의 TDL(tapped-delay-line) 필터가 비선형과 선형모듈로 각각 사용되었다. 제안된 예측기의 동특성은 카오스 시계열과 음성신호에 대해 시험하였으며, 예측성능의 상대적인 비교를 위해 기존의 ARMA(autoregressive moving average) 구조의 선형 예측모델과 비교하였다. 실험결과에 의하면 신경망을 이용한 적응 예측기는 선형 예측기보다 예측성능이 훨씬 우수하였으며, 특히 직렬구조의 예측기는 신호가 크게 변화하는 시계열의 예측에 효과적으로 사용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제19권5호
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• pp.813-827
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• 2017

터널 내의 CCTV 영상은 동적으로 변화하는 요소들에 의해 영향을 받는 다양한 영상들을 촬영한다. 또한, 카메라의 상태 또한 관리 및 배치가 쉽지 않아 터널 내부 환경 변화에 따라 영상이 달라지는 경향이 있다. 본 논문에서는 터널 내에 설치된 CCTV 카메라 영상을 이용해 차량을 탐지하고 그 차량을 지속적으로 추적하는 새로운 방법을 소개한다. 터널 내 CCTV 카메라 영상은 모션블러 효과와 먼지로 인한 렌즈 흐려짐 효과로 인해 바로 차량을 탐지할 수 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위해 차영상/비-최대 억제 기법과 Haar Cascade 기법 등에 대한 효과 검토 실험을 제안하고 수행하였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 통해 터널 내에 설치된 CCTV에서 차량의 탐지와 추적을 효과적으로 수행할 수 있으며 다양한 터널 유고상황을 자동으로 파악하기 위한 중요 정보를 확보할 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.923-930
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• 2018

안테나 어레이 기반의 무선 통신 시스템에서 신호의 도래각(: Angle-of-Arrival, AOA) 정보는 매우 중요한 요소이며, 이를 추정하기 위한 다수의 방법들이 존재한다. 대부분의 도래각 추정 알고리즘은 등간격 선형 배열(: Uniform Linear Array, ULA) 안테나를 기반으로 하고 있으며, 몇몇의 알고리즘은 평면 배열(: Planar Array, PA) 안테나를 적용하였다. 본 논문에서는 등간격 사각 어레이 안테나를 기반으로 인접하게 위치한 여러 개의 신호 도래각들을 효율적으로 추정하기 위한 알고리즘을 소개한다. 제시된 알고리즘은 두 단계를 거치는데, 가까운 신호원들이 모여 이루어진 대략적인 신호원 그룹을 CAPON 알고리즘을 사용하여 추정한 후, 추정된 그룹 안에 포함되어 있는 각 신호원의 상세한 도래각을 Beamspace MUSIC 알고리즘을 사용하여 추정한다. 시뮬레이션을 통해 제시된 도래각 추정 알고리즘의 성능을 평가하고 분석한다.

• 융합정보논문지
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• 제12권3호
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• pp.294-301
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• 2022

본 연구에서는 열전발전기에 장착된 열전소자 간의 불균일한 온도편차에 의해 발생하는 부정합 손실을 저감할 수 있는 Multi-layer Cascade (MLC) 전기연결 방법을 제안한다. MLC의 성능을 검증하기 위해 열유동 현상 뿐만 아니라 열전소자에서 발생하는 다중물리현상을 반영한 수치해석 모델을 개발하였다. MLC는 고온도차를 경험하는 소자와 저온도차를 경험하는 소자를 서로 다른 Layer에 배치하여 구현할 수 있으며, 고온도차 소자와 저온도차 소자의 분류에는 수치해석 모델을 통해 얻어진 소자별 고온부 표면 온도를 활용하였다. MLC를 구성하는 각 Layer의 전기분선 비율을 변화시키며 이상적인 열전발전 성능과의 비교를 통해 MLC의 부정합손실 저감특성을 확인하였다. 최적 분선비율로 구성한 MLC의 경우 이상적인 결과 대비 96.5%의 발전성능을 보였으며, 열원의 유량이 적거나 발전시스템의 크기가 증가하여 소자 간의 온도편차가 클수록 부정합손실 저감효과가 더욱 증가하는 것을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.955-959
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• 2003

A technique for realizing linear phase IIR filters has been proposed by Powell-Chau which gives a real-time implementation of H(z-1).H(z), where H(z) is a causal nonlinear phase IIR filter. Powell-Chau system is linear but not timeinvariant system. Therefore, that system has group delay response that exhibits a minor sinusoidal variation superimposed on a constant value. In the signal processing, this oscillation seriously degrade the signal quality. Unfortunately, that system has a large sample delay of 4L and also more computational complexity. Proposed system is present a reduced computational complexity technique by moved the numerator polynomial of H(1/z) out to cascade with causal filter H(z) and remain only all-pole of H(1/z), then applied truncated infinite impulse response to finite with truncated IIR filtel $H_L$(z) and L sample delay to subtract the output sequence from the top and bottom filter. Proposed system is linear time invariance and group delay response and total harmonic distortion are also improved.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권10호
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• pp.4117-4135
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• 2020

Due to the angle of view, illumination and scene diversity, real-time dynamic face detection and recognition is no small difficulty in those unrestricted environments. In this study, we used the intrinsic correlation between detection and calibration, using a multi-task cascaded convolutional neural network(MTCNN) to improve the efficiency of face recognition, and the output of each core network is mapped in parallel to a compact Euclidean space, where distance represents the similarity of facial features, so that the target face can be identified as quickly as possible, without waiting for all network iteration calculations to complete the recognition results. And after the angle of the target face and the illumination change, the correlation between the recognition results can be well obtained. In the actual application scenario, we use a multi-camera real-time monitoring system to perform face matching and recognition using successive frames acquired from different angles. The effectiveness of the method was verified by several real-time monitoring experiments, and good results were obtained.

• Journal of Power Electronics
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• 제17권3호
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• pp.704-715
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• 2017

For three-phase synchronization applications, the synchronous reference frame phase-locked loop (SRF-PLL) is probably the most widely used technique due to its ease of implementation and satisfactory phase tracking performance under ideal grid conditions. However, under unbalanced and distorted grid conditions, its performance tends to worsen. To deal with this problem, a variety of filtering stages have been proposed and used in SRF-PLLs for the rejection of disturbance components at the cost of degrading the dynamic performance. In this paper, to improve dynamic performance without compromising the filtering capability, an effective hybrid filtering stage is proposed and incorporated into the inner loop of a quasi-type-1 PLL (QT1-PLL). The proposed filtering stage is a combination of a moving average filter (MAF) and a modified delay signal cancellation (DSC) operator in cascade. The time delay caused by the proposed filtering stage is smaller than that in the conventional MAF-based and DSC-based PLLs. A small-signal model of the proposed PLL is derived. The stability is analyzed and parameters design guidelines are given. The effectiveness of the proposed PLL is confirmed through experimental results.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권6호
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• pp.1869-1880
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• 2014

Wireless communication is one of most active areas in modern communication researches, QoS (Quality of Service) assurance is very important for wireless communication systems design, especially for applications such as streaming video etc., which requires strict QoS assurance. The modern wireless networks multi-layer protocol stack structure results in QoS metrics layered and acting in cascade and QoS metrics vertical mapping between protocol layers. Based on virtual buffer between protocol layers and queuing technology, a unified layered QoS mapping framework is proposed in this paper, in which we first propose virtual queue concept, give a novelty united neighboring protocol layers QoS metric mapping framework, and analysis method based on dicerete-time Markov chain, and numerical results show that our proposed framework represents a significant improvement over previous model.