• 한국융합학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.1-8
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• 2019

본 논문에서는 피부색 추출과정에서 그림자나 조명에 의해 얼굴 표면이 손실되어 피부색 추출이 되지 않는 문제점을 해결하기 위하여 개선된 얼굴 피부색 추출 방법을 제안하였다. 기존의 HSV를 이용한 방법은 조명에 의해 얼굴표면이 밝게 비춰지는 경우에 피부색 추출과정에서 피부색 요소가 손실되기 때문에 얼굴표면에 손실 영역이 나타나게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 피부색을 추출한 뒤 손실된 피부 요소 중 HSV 색공간에서 피부색의 H 채널 값 범위에 있는 요소들을 판단하여 손실된 부분의 좌표와 원본 이미지 좌표의 결합을 통해 피부색이 손실되는 부분을 최소화 하는 방법을 제안하였다. 얼굴 검출 과정으로는 추출한 피부색 이미지에서 질감 특징정보를 나타내는 LBP Cascade Classifier를 이용하여 얼굴을 검출하였다. 실험결과 제안하는 방법이 기존의 RGB와 HSV 피부색 추출과 LBP Cascade Classifier 방법을 이용한 얼굴검출보다 검출률과 정확도는 각각 5.8%, 9.6% 향상된 결과를 보였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제38권3호
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• pp.28-34
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• 2001

여파기의 스커트 특성을 향상시키기 위해서 동일한 주파수 특성을 지닌 독립적인 고온초전도 헤어핀 콤여파기를 효과적으로 cascade하는 방법을 제시하였다. Cascade 여파기는 공진기들을 마름모 형태로 배열한 구조로서 공진기 사이의 교차 결합을 최소화 할 수 있고 한정된 원형의 웨이퍼에 좋은 스커트 특성을 얻고자 할 때 효과적으로 쓰일 수 있다. 시뮬레이션 결과에 의하면 18 폴 cascade 여파기의 스커트 특성은 통과 대역 아래쪽과 위쪽에서 40dB/MHz 이상 감소하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1081-1088
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• 2021

현대 무선통신 시스템은 대규모의 안테나 요소가 장착된 메시브 배열 안테나를 사용하여 다수의 사용자에게 원활한 통신 서비스를 지원하기 위해 빔형성 기술을 활용한다. 신뢰도 높은 빔형성 기술은 안테나로 입사되는 신호에 대한 도래각(Angle-of-Arrival : AOA) 정보가 필수적으로 요구되는데, 일반적으로 도래각 정보는 고분해 성능을 가지는 MUSIC(: Multiple Signal Classification)과 같은 도래각 추정 알고리즘을 통해 추정된다. MUSIC 알고리즘은 우수한 추정성능을 갖지만, 메시브 배열 안테나 사용 시 알고리즘의 급격한 복잡도 증가로 인해 실시간 도래각 추정이 어렵다. 이와 같은 문제점을 개선하기 위해, 본 논문은 안테나 요소 ON/OFF 기능을 가지는 FMCCA(: Flexible Massive Concentric Circular Array) 안테나 기반의 캐스케이드 도래각 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 캐스케이드 AOA 추정 알고리즘은 전체 안테나 요소 중 일부 안테나 요소를 사용하는 CAPON 알고리즘과 전체 안테나 요소를 사용하는 Beamspace MUSIC 알고리즘으로 구성되며, 다양한 시나리오를 가정한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 알고리즘의 도래각 추정 성능을 검증한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.163-169
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• 2014

Using the classical cascade voltage control strategy, this paper proposes an analytical solution to an MPC (Model Predictive Control) problem with a hexagonal input constraint set for the inner-loop to regulate the output voltage of the UPS (Uninterruptible Power Supply). Focus is placed on how to deal with the hexagonal input constraint set without any approximation. Following the conventional cascade voltage control strategy, the PI (Proportional-Integral) controller is used in the outer-loop in order to regulate the output voltage. The simulation results illustrate that the capacitor voltage rapidly goes to its reference in a satisfactory manner while keeping other state variables bounded under an unexpected load changes.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.598-604
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• 2012

영상신호는 신호를 처리하는 과정에서 다양한 잡음에 의해 훼손되어지며, 이러한 신호를 복원하기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 랜덤 임펄스 잡음을 제거하기 위한 캐스케이드 필터 알고리즘을 제안하였다. 알고리즘은 잡음검출과 잡음제거 등 두 과정으로 구성되었으며, 잡음검출을 위하여 마스크의 분산과 중앙화소에 의한 분산을 이용하였다. 또한, 잡음신호에 대해서 스위칭 self adaptive weighted median 필터로 처리한 후, 변형된 가중치 알고리즘을 적용하여 제거하였다. 제안한 알고리즘은 잡음신호만을 제거하고 비잡음신호는 그대로 보존하여, 우수한 에지 보존특성 및 잡음제거 능력을 나타내었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.335-348
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• 2019

Cell segmentation and counting represent one of the most important tasks required in order to provide an exhaustive understanding of biological images. Conventional features suffer the lack of spatial consistency by causing the joining of the cells and, thus, complicating the cell counting task. We propose, in this work, a cascade of networks that take as inputs different versions of the original image. After constructing a Gaussian pyramid representation of the microscopy data, the inputs of different size and spatial resolution are given to a cascade of deep convolutional autoencoders whose task is to reconstruct the segmentation mask. The coarse masks obtained from the different networks are summed up in order to provide the final mask. The principal and main contribution of this work is to propose a novel method for the cell counting. Unlike the majority of the methods that use the obtained segmentation mask as the prior information for counting, we propose to utilize the hidden latent representations, often called the high-level features, as the inputs of a neural network based regressor. While the segmentation part of our method performs as good as the conventional deep learning methods, the proposed cell counting approach outperforms the state-of-the-art methods.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.1465-1470
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• 2006

본 논문에서는 단거리 무선 통신의 새로운 국제 표준으로 부상하고 있는 2.4 GHz ZigBee 응용을 위한 저전력 CMOS LNA(Low Noise Amplifier)를 설계하였다. 제안한 구조는 전류 재사용 기법을 이용한 2단 cascade구조이며 회로의 설계에서 TSMC $0.18{\mu}m$ CMOS 공정을 사용하였다. 전류 재사용단은 두 단의 증폭기 전류를 공유함으로써 LNA의 전력 소모를 적게 하는 효과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 LNA설계 과정을 소개하고 ADS(Advanced Design System)를 이용한 모의실험 결과를 제시하여 검증하였다. 모의실험 결과, 1.0V의 전압이 인가될 때 1.38mW의 매우 낮은 전력 소모를 확인하였으며 이는 지금까지 발표된 LNA 중 가장 낮은 값이다. 또한 13.83dB의 최대 이득, -20.37dB의 입력 반사 손실, -22.48dB의 출력 반사 손실 그리 고 1.13dB의 최소 잡음 지수를 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권10호
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• pp.3490-3507
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• 2014

License plate detection (LPD) is one of the most important aspects of an automatic license plate recognition system. Although there have been some successful license plate recognition (LPR) methods in past decades, it is still a challenging problem because of the diversity of plate formats and outdoor illumination conditions in image acquisition. Because the accurate detection of license plates under different conditions directly affects overall recognition system accuracy, different methods have been developed for LPD systems. In this paper, we propose a license plate detection method that is rapid and robust against variation, especially variations in illumination conditions. Taking the aspects of accuracy and speed into consideration, the proposed system consists of two stages. For each stage, Haar-like features are used to compute and select features from license plate images and a cascade classifier based on the concatenation of classifiers where each classifier is trained by an AdaBoost algorithm is used to classify parts of an image within a search window as either license plate or non-license plate. And it is followed by connected component analysis (CCA) for eliminating false positives. The two stages use different image preprocessing blocks: image preprocessing without adaptive thresholding for the first stage and image preprocessing with adaptive thresholding for the second stage. The method is faster and more accurate than most existing methods used in LPD. Experimental results demonstrate that the LPD rate is 98.38% and the average computational time is 54.64 ms.

• Journal of Power Electronics
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• 제13권4호
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• pp.679-691
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• 2013

High-power electromagnetic transmitter power supplies are an important part of deep geophysical exploration equipment. This is especially true in complex environments, where the ability to produce a highly accurate and stable output and safety through redundancy have become the key issues in the design of high-power electromagnetic transmitter power supplies. To solve these issues, a high-frequency switching power cascade based emission power supply is designed. By combining the circuit averaged model and the equivalent controlled source method, a modular mathematical model is established with the on-state loss and transformer induction loss being taken into account. A triple-loop control including an inner current loop, an outer voltage loop and a load current forward feedback, and a digitalized voltage/current sharing control method are proposed for the realization of the rapid, stable and highly accurate output of the system. By using a new algorithm referred to as GAPSO, which integrates a genetic algorithm and a particle swarm algorithm, the parameters of the controller are tuned. A multi-module cascade helps to achieve system redundancy. A simulation analysis of the open-loop system proves the accuracy of the established system and provides a better reflection of the characteristics of the power supply. A parameter tuning simulation proves the effectiveness of the GAPSO algorithm. A closed-loop simulation of the system and field geological exploration experiments demonstrate the effectiveness of the control method. This ensures both the system's excellent stability and the output's accuracy. It also ensures the accuracy of the established mathematical model as well as its ability to meet the requirements of practical field deep exploration.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권6호
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• pp.654-662
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• 2010

본 논문은 2단계 연속(cascade) 방법을 이용한 향상된 보행자/비보행자 인식 알고리즘을 제안한다. 인식을 위한 분류기로는 약한 분류기를 강한 분류기로 만드는 아다부스트 알고리즘을 적용하였다. 먼저 두 가지 특징벡터를 추출 한다: (i) 기존의 기울기 히스토그램(HOG) 특성과 (ii) 한 점이 가지는 곡률특성 네 가지를 이용한 곡률-HOG를 제안하고 이용하였다. 그 다음 훈련 영상을 통하여 두 가지의 특징 벡터에 대해 약한 분류기로부터 강한 분류기를 얻었으며, 인식은 입력 영상으로부터 하나의 특징을 선택하여 이미 만들어진 강한 분류기를 통하여 1차적인 인식과 오인식을 실시하며, 오인식된 영상에 대해 2차적인 특징을 투입하여 이에 해당하는 강한 분류기를 통하여 2단계 아다부스트 알고리즘을 적용하여 최종적인 인식결과를 얻는다. 두 가지의 서로 다른 특성 벡터를 이용하여 연속 방법에 의한 2단계 아다부스트 알고리즘을 적용한 결과 기존의 실험 방법보다 더 정확한 인식 결과를 얻을 수 있었다.