• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
• /
• v.18 no.1 s.116
• /
• pp.31-36
• /
• 2007

In the RFID system, one of the important criteria of tag antenna performance is the detection distance. The most important factor determining the detection distance of the tag antenna is the Radar Cross Sections(RCS). In this paper, we propose a method to simply measure the RCS of the RFID tag antenna using two reader antennas(Tx and Rx) and a network analyzer. We estimate RCS' from the RCS equation based on the measured $S_{21}$ using the network analyzer. We compare the measured $S_{21}$ values with the calculated $S_{21}$ values and the simulated $S_{21}$ values using EM simulator. The used tag antennas are two kinds of dipole-type, metal-type, and an inductively-coupled type ones. In case of the dipole type, the measured, simulated and calculated values of the RCS are almost the same. In case of other types, we obtain the measured RCS values with a difference of about 3 dB.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2014.06a
• /
• pp.105-106
• /
• 2014

본 논문에서는 중요도 지도를 사용한 화소값 사이 척력 기반 영상 대조비 향상 기법을 제안한다. 공간상에서 인접한 화소들 사이에 자주 발생하는 화소값들의 차이를 크게 하면 효과적으로 영상의 디테일을 두드러지게 할 수 있다. 대조비 증가를 위해 화소값 사이 척력을 정의하고, 유효 화소값 사이 척력들의 합을 사용하여 대조비의 증가 정도를 조절한다. 중요도 지도는 영상의 화소마다 사람의 시선이 머무르는 정도를 상대적인 수치로 나타낸 것이다. 따라서 영상 화질을 개선할 때 중요도 지도를 사용하면 사람의 시선을 끄는 화소값들의 대조비를 선택적으로 높일 수 있다. 실험 결과를 통하여 제안 기법이 우수한 화질개선 영상을 생성함을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.07b
• /
• pp.364-366
• /
• 2005

소프트웨어 개발시 요구사항 협의단계에서 WinWin 협의모델은 이해당사자들이 모두 만족할 수 있는 합의값물 결정하도록 도와준다. 이해당사자들은 각각의 Win 조건을 정의하고, 이것을 품질특성별로 규명한 수치화된 값으로 만든 후 이를 대상으로 협의하여 합의값을 도출한다. 하지만 이같은 합의값을 도출하는 과정에서 모든 이해당사자들이 Win 조건에 도달했는지 설명할 수 있는 방법은 없다. 본 논문은 WinWin 모델에서 이같은 합의값 도출 과정을 규명 가능한 수준으로 만들어 전체적으로 WinWin 모델의 성능이 개선될 수 있다는 것을 제시한다. 각 이해당사자들은 WinWin 모델 내의 합의값 도출과정을 퍼지 합의모델인 OCA(Opinion Changing Aversion)를 이용하여 산출된 합의값의 신뢰도를 평가한다. 평가된 신뢰도를 향상시킬 때까지 반복이 가능하므로 전체적으로 OCA는 WinWin 협의모델의 성능을 개선시킬 수 있다는 것을 증명한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2007.06a
• /
• pp.266-270
• /
• 2007

LRFU 블륵 교체 정책은 LRU 정책과 LFU 정책 사이에 존재하는 교체 정책들의 스펙트럼이며, LRFU 기법의 제어 변수 $\lambda$는 스펙트럼 상에서 위치를 결정한다. 그리고 작업 부하(workload)마다 최적 $\lambda$값이 존재하며, 해당 작업 부하를 실행할 때 이 값을 LRFU 기법에 적용하면 LRFU 스펙트럼 상에서 최적의 성능을 보이는 블록 교체 정책이 선택된다. 하지만 LRFU 기법은 최적의 $\lambda$값 설정을 위한 정보를 제공하지 않기 때문에 작업 부하에 따른 최적의 $\lambda$값을 찾기 위한 별도의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 LRFU 정책을 기반으로 작업 부하에 따라서 효과적으로 $\lambda$값을 변화 시키는 적응형 LRFU 블록 교체 정책을 설명하고 있다. 적응형 LRFU 정책의 성능을 평가하기 위해서 트레이스 기반 모의 실험을 수행하였으며 실험 결과를 통해 적응형 LRFU 정책의 성능이 정적으로 선택된 최적의 $\lambda$값을 적용한 LRFU 정책의 성능에 근접함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2013.06a
• /
• pp.123-126
• /
• 2013

High Efficiency Video Coding 비디오 표준은 다양한 분할방식 및 35가지 예측모드를 허용하기 때문에 최적의 분할 및 예측모드를 결정하기 위한 연산량이 많다. 이를 줄이기 위하여 본 논문에서는 CU분할의 결정에 있어 가설검정을 이용하여 early splitting 및 early pruning을 위한 임계값을 설정하고, early splitting의 경우 연산의 결과값이 임계값보다 클 경우, early pruning의 경우 연산의 결과값보다 임계값보다 작을 경우 CU의 분할을 조기에 결정하는 논문[1]의 방법을 차용하여 CU의 분할을 조기에 결정하며, 추가로 비트율 및 왜곡을 연산하는 예측모드의 개수를 줄임으로써 인코더의 성능을 향상시켰다. 또한 예측모드를 결정할 때 RDOQ를 수행하지 않음으로써 예측모드를 빠르게 결정하며, TU의 분할에 있어서도 CBF의 값 및 임계값을 이용한 early pruning 방법을 수행하여 인코더의 성능을 향상시켰다. 실험결과 5.9%의 luma BDRate의 증가가 있었으나, 63.7%의 인코딩 시간이 절감되었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2013.06a
• /
• pp.52-55
• /
• 2013

본 논문은 Boosted Random Ferns 기반의 회전 불변 얼굴 검출 방법을 제안한다. 기존 Random Ferns 의 경우 특징값을 추출할 때 임의로 선택한 두 픽셀의 밝기값 비교를 통하여 이진 특징값을 추출한다. 이 경우 해당 픽셀의 밝기값에 잡음이 포함되면 특징값이 부정확하게 추출되는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 임의로 두 블록을 선택하고 해당 블록내 밝기값의 평균을 비교하여 이진 특징값을 추출하였다. 또한 픽셀 위치를 임의로 선택하여 ferns 를 구성하였던 기존의 방법 대신 최고의 분류 성능을 가지는 fern 들을 이용하여 분류기를 구성하기 위해, AdaBoost 의 방법을 Random Ferns 에 맞게 변경하였다. Boosted Random Ferns 를 트리 구조의 cascade 노드에 방향과 각도에 따라 배치하여 연산 속도를 향상시키고 false-positive를 줄이는 효과를 보았다. CMU Rotated Face Database 를 사용하여 평가하였을 때, 기존 Random Ferns 는 false-positive 의 수가 57 개 일 때 66%의 검출률을 보인 반면, Boosted Random Ferns 는 false-positive 의 수가 45 개 일 때 88%의 검출률을 보였다.

• The Korean Journal of Nuclear Medicine
• /
• v.25 no.2
• /
• pp.266-279
• /
• 1991

1989년 9월부터 1990년 8월까지 국제 원자력기구의 지역 계획에 의해 국내 26개 (후반부 31개)의 기관이 참가하여 T3, T4, TSH를 측정하여 결과를 모으고, 외부정도관적를 시행한 결과가 다음과 같다. 1) 외부정도관리를 위한 컴퓨터 소프트웨어를 작성하였다. 데이타의 입력, 정도 분석, 월별 보고, 분기별 보고 및 수행 분석 프로그램을 만들되 전체 검사실결과에서 추린 평균값(all laboratories trimmed mean: ALTM)으로 모집단평균을 삼아 편차, 편이, 편이평균 그리고 이들의 경시적 변화를 분석하도록 하였다. 2) 전후반 2회에 나누어 만든 및치 사이의 편차는 유의하지 않았다. T3값의 변이계수는 7.2%이하(정상 T3 값) 또는 9.2%와 13.4%사이 (높은 T3 값), 74 값의 변이계수는 4.6%이하(정상 또는 높은 T4값), 5.4%와 9.5%사이(낮은 T4값)이었다. TSH는 정상범위 값에서 21.7%이하의 변이 계수를 보였고 정상보다 낮거나 높은 TSH의 풀은 8 7%와 21.2%사이의 변이제수를 보였다. 3) 전체 검사실 추린 평균값(ALTM)에 따른 변이계수의 변동은, ALTM이 정상 T4값범위일 때 변이계수는 15%이하이었고, 낮은 T4값일 때는 중간값이 15%이고 분포범위는 50%까지이었다. T3값의 변이계수는 대체로 20%이하이었다. TSH의 변이계수는 1mU/L를 전후로 급격히 상승하여 200%에 달하였다. 4) 3표준편차보다 높거나 낮은 값을 보인 검사실들의 분포는 전체 검사실결과에서 추린 평균값(ALTM)과 상관없었다. 5) 첨가한 T3, T4, TSH에 대한 회수율은 T4는 104, 106%, T3는 67%, 74%, TSH는 87%, 86%이었다. 이상과 같이, 저자들이 만든 소프트웨어 프로그램으로 외부정도관리를 위하여 쉽게 데이터를 분석하고 보고서를 작성하여 갑상선호르몬의 경사신뢰도를 평가할 수 있게 되었으며, 위에 요약한 첫 해의 외부정도관리 결과를 바탕으로 참가기관의 동의하에, 앞으로 정도관리 항목의 확대와 외부정도관리의 지속적인 시행이 바람직하다고 생각하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2011.07a
• /
• pp.166-167
• /
• 2011

본 논문에서는 전력 소비자 입장에서 전력가격에 큰 비중을 차지하는 System Marginal Cost(SMP)를 줄이는 방법으로 ESS를 포함하여 Unit Commitment(UC)를 수행하는 방법과 그에 따른 효과를 분석하였다. 먼저 본 논문에서는 일반적인 UC를 Lagrangian Relaxation(LR) 기법으로 얻은 최적의 결과 값을 토대로 ESS를 추가하였다. 기존의 LR알고리즘으로부터 얻은 결과 값에 ESS를 추가하는 방법으로는 Dynamic Programming 방법의 한 종류인 Label Correcting Methods[]를 사용하였다. 기존의 UC 알고리즘 결과 값을 토대로 ESS를 추가하여 SMP 감소효과 분석을 위해 실 계통에서 사용되는 종류별 발전기 10대와 임의적으로 설정한 24시간의 부하 값을 토대로 MATLAB을 이용해서 구현하였고, 결과 값을 통해 실질적인 SMP 감소효과 유무를 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
• /
• 2005.11a
• /
• pp.588-594
• /
• 2005

사례기반추론(Case-Based Reasoning)은 다양한 예측 문제에 있어서 성공적으로 활용되고 있는 데이터마이닝 기법 중 하나이다. 사례기반추론 시스템의 예측 성능은 예측에 사용되는 최근접이웃(Nearest Neighbor)을 어떻게 설정하느냐에 따라 영향을 받게 된다. 따라서 최근접 이웃을 결정짓는 k 값의 설정은 성공적인 사례기반추론 시스템을 구축하기 위한 중요 요인 중 하나가 된다. 최근접 이웃의 설정에 있어서 대부분의 선행 연구들은 고정된 k 값을 사용하는 사례기반추론 시스템은 k 값을 크게 설정할 경우 최근접 이웃 안에 주어진 오류를 일으킬 수 있으며, k 값이 작게 설정된 경우에는 유사 사례 중 일부만을 예측에 사용하기 때문에 예측 결과의 왜곡을 초래할 수 있다. 본 이웃을 결정함에 있어서 Similarity Threshold를 이용하는 s-NN 방법을 제안하였다. 본 연구의 실험을 위해 UCI(University of california, Irvine) Machine Learning Repository에서 제공하는 두 개의 신용 데이터 셋을 사용하였으며, 실험 결과 s-NN 적용한 CBR 모델이 고정된 k 값을 적용한 전통적인 CBR 모델보다 더 우수한 성능을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2014.11a
• /
• pp.93-96
• /
• 2014

본 논문에서는 가상시점 영상을 생성할 때 발생하는 홀 영역을 효율적으로 채우는 방법을 제안한다. 가상시점 영상을 생성하려면 우선 깊이 영상에 대해 3차원 워핑을 수행한 뒤, 이때 발생하는 작은 홀을 미디언 필터를 이용하여 적절히 채워야 한다. 홀이 채워진 깊이 영상을 기반으로 하여 입력받은 참조 컬러 영상에 대해 3차원 워핑을 수행하여 가상 위치에 새로운 시점 영상을 생성하게 된다. 이때 또한 마찬가지로 3차원 워핑을 수행하기 때문에 홀 영역이 발생하게 된다. 텍스쳐 영상을 워핑하여 새로운 좌표계로 옮긴 영상은 주변 컬러 화소들과의 관계들을 가지고 있다. 텍스쳐 영상을 워핑한 결과 영상에서 발생하는 홀 영역을 채우기 위해 방향성을 고려한 홀 채움 방법을 사용한다. 홀 주변 화소 영역의 값들을 홀을 채우게 될 후보 화소 값으로 설정한 뒤, 각각의 화소값에 대해 비용값을 계산한다. 이때 가장 적은 비용값을 갖게 하는 주변 화소 값을 해당 영역의 홀 채움 값으로 사용하게 된다. 좌영상과 우영상을 워핑할 때 발생하는 홀 영역의 위치가 각각 다르게 나타난다. 홀 영역은 배경화소 값을 이용해 채울 경우 자연스러운 결과를 보인다. 배경화소 값을 이용하기 위해 좌영상과 우영상에 따른 새로운 홀 스캔 방향 또한 제안한다. 능동적으로 홀 스캔 방향을 선택하여 홀 주변 화소값들을 스캔해가며 워핑 결과 발생하는 홀 영역을 효율적으로 채우게 된다. 결과적으로 제안한 방법을 통하여 생성된 가상시점 영상의 화질이 좋아지는 결과를 확인할 수 있었다.