• 한국자동차공학회논문집
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• 제4권1호
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• pp.177-186
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• 1996

A convolution alogorithm combined with Fourier transformation is applied to the tomographic reconstruction of the asymmetric spray structure to identify the local drop size and volume concentration. The line of sight intergrated data from Malvern particle analyzer with multiangular scanning form a basic information for the deconvolution. Linear interpolation is tested to obtain the effect of increasing number of scanning angles. This transformation method predicts well the structure of asymmetric spray. The tehnique can be extended to other line of sight combustion diagnostics.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 C
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• pp.2348-2350
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• 2005

LHM (Left Handed Material)은 특정 주파수 범위에서 음의 유전율과 투자율을 가지는 물질이며 유효 유전율과 투자율은 분산 특성을 가지고 로렌츠(Lorentz) 물질과 비슷한 형태를 가진다. 본 논문에서는 FDTD (Finite Difference Time Domain) 법을 바탕으로 한 PLRC (Piecewise Linear Recursive Convolution) 법을 이용하여 LHM 내의 유효 전파특성을 모의한다. 모의실험 결과는 음의 유전율과 투자율을 가지는 주파수 범위를 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권6호
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• pp.344-353
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• 2006

본 논문은, 연필을 이용하여 종이에 선을 그렸을 때에 나타나는 효과를 모방하는 연필 스트로크 알고리즘을 제안한다. 비사실적 렌더링(NPR, Non-Photorealistic Rendering)에 대한 연구는 사람이 직접 그린 펜화나 수채화, 연필화, 파스텔화 등의 효과를 컴퓨터를 통해 자동으로 표현함을 목적으로 하고 있으며, 현재 그래픽스 분야에서 활발히 진행되고 있다. 이 중에서 연필에 대한 효과에 대한 연구는 LIC(Linear Integral Convolution)를 이용하여 최초 입력영상을, 방향성을 가진 벡터 영역이 반영된 출력 영상으로 변환하는 방식에 대한 연구가 대부분이었다. 그러나 이러한 변환 방식은 후처리방식이므로 사용자가 실시간으로 그림을 그리는 드로잉 툴에 적용하기 불가능하다. 본 논문에서는 무름의 정도에 따라 6B에서부터 6H의 연필들에 의해 실제 선이 그려지는 것을 관찰하고 이를 모방한 새로운 실시간 연필 스트로크 알고리즘을 제시하였다. 본 알고리즘은 연필상수, 스트로크 상의 픽셀 위치에 따른 노이즈 발생 등을 이용한 간단한 형태의 알고리즘임에도 불구하고, 구현 결과, 사용자가 일반 그래픽 에디터와 같은 환경에서 실제 연필 스트로크와 유사한 형태의 스트로크를 실시간으로 그릴 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.708-712
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• 2007

CG에서 물을 애니메이션하거나 다양한 특수효과를 표현하기위해 유체역학의 기술들이 사용되고 있다. H/W 성능이 높아지면서 이전에 불가능했던 알고리즘들이 실시간으로 가능해지고 있기는 하지만, 정밀한 표현에는 여전히 많은 시간이 소요되며, 성능과 사실성 사이의 균형을 위한 다양한 기술들이 연구되고 있다. 특히 게임과 같은 문맥을 가지는 곳에서 사용자의 요구에 의해 바다나 호수같은 넓은 지역의 물표면과 객체의 상호작용을 표현하기위해서는, 물리적 사실성을 어느 정도 희생하더라도 시각적인 사실성을 유지하는 범위에서 실행성능을 높이는 것이 우선시 된다. 본 논문에서는 물표면과 객체의 상호작용에 의한 다양한 물표면의 형태변화를 선형 컨벌루션 기법과 경계구를 이용하여 실시간으로 자연스럽게 애니메이션하는 방법을 제안한다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권1호
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• pp.24-29
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• 2016

높은 수준의 지능형 영상 감시 시스템을 만족하기 위해서는 단순히 객체를 검출해서 분류하는 것뿐만 아니라 대상에 대한 정확한 신원 정보까지 확인할 수 있어야 한다. 사람을 구별하는 대표적인 얼굴 인식은 얼굴 자체의 가변성뿐만 아니라 조명, 배경, 카메라의 각도와 같은 외적요인에 따라 인식률의 변화가 발생한다. 본 논문에서는 다양한 실험을 통해 거리 변화에 의한 얼굴 영상의 크기 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 분석한다. 얼굴 인식 실험은 1m~5m에서 추출한 실제 거리별 얼굴 영상으로 이루어졌다. 실험결과, 1인당 학습 영상의 수가 많을 경우는 얼굴 특징 추출 방법으로 LDA를 사용한 방법이 전체 평균 75.4%로 가장 우수한 성능을 나타냈다. 하지만 1인당 학습 영상의 수가 5장 이하가 될 때는 CNN을 사용한 방법이 69.8%로 가장 우수한 성능을 나타냈다. 또한, 저해상도 얼굴 인식의 경우 얼굴 영상의 크기가 $15{\times}15$보다 작아지면 인식률이 급격히 감소함을 확인했다.

• 응용통계연구
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• 제34권6호
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• pp.979-993
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• 2021

음향 장면 분류는 오디오 파일이 녹음된 환경이 어디인지 분류하는 문제이다. 이는 음향 장면 분류와 관련한 대회인 DCASE 대회에서 꾸준하게 연구되었던 분야이다. 실제 응용 분야에 음향 장면 분류 문제를 적용할 때, 모델의 복잡도를 고려하여야 한다. 특히 경량 기기에 적용하기 위해서는 경량 딥러닝 모델이 필요하다. 우리는 경량 기술이 적용된 여러 모델을 비교하였다. 먼저 log mel-spectrogram, deltas, delta-deltas 피쳐를 사용한 합성곱 신경망(CNN) 기반의 기본 모델을 제안하였다. 그리고 원래의 합성곱 층을 depthwise separable convolution block, linear bottleneck inverted residual block과 같은 효율적인 합성곱 블록으로 대체하고, 각 모델에 대하여 Quantization를 적용하여 경량 모델을 제안하였다. 경량화 기술을 고려한 모델은 기본 모델에 대비하여 성능이 비슷하거나 조금 낮은 성능을 보였지만, 모델 사이즈는 503KB에서 42.76KB로 작아진 것을 확인하였다.

• 전산구조공학
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• 제7권4호
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• pp.85-101
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• 1994

적층판의 동적거동에 대한 유한요소해석모델개발을 목적으로 전단변형을 적합하게 고려한 적층판이론에 대한 변분원리를 유도하였다. 유도방법은 Sandhu 등에 의해 개발된 다변수 경계치문제의 변분원리이론을 따랐으며, 지배방정식의 미분연산자 매트릭스를 self-adjoint로 만들기 위하여 convolution을 이중선형사상으로 사용하였다. 유도된 적층판의 범함수에는 경계조건, 초기조건뿐만 아니라 유한요소해석모델에서 생길 수 있는 요소간 불연속조건도 포함시킬 수 있다. 상태변수의 적합함수공간을 확장하거나 특정조건을 적용하므로서 다양한 형태의 범함수를 유도할 수 있으며, 이를 통해 다양한 유한요소해석모델의 개발이 가능함을 논하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.1443-1448
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• 2003

Model Predictive Control (MPC) has recently found wide acceptance in industrial applications, but its potential has been much impounded by linear models due to the lack of a similarly accepted nonlinear modelling or data based technique. The authors have recently developed a new method for obtaining Volterra kernels of up to third order by use of pseudorandom M-sequence. By use of this method, nonparametric NMPC is derived in discrete-time using multi-dimensional convolution between plant data and Volterra kernel measurements. This approach is applied to an industrial polymerisation process using Volterra kernels of up to the third order. Results show that the nonparametric approach is very efficient and effective and considerably outperforms existing methods, while retaining the original data-based spirit and characteristics of linear MPC.

• 전자공학회논문지B
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• 제30B권2호
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• pp.78-86
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• 1993

A nonlinear method for directional information processing is introduced, along with an application of directional feature enhancement. In this method, an input is convolved with a 2-D ong, norrow kernel, which is rotated through 360 degree, continuously or discretely in a large number of steps. An output is given by some function of the convolution results. Linear features that are aligned with the kernel are enhanced, otherwise, removed or suppressed. The method presented is insensitive to variation in the dimension of linear features to be processed and preserves a good enhancement capability even for an image characterized by low contrast and spatially varying brightness in noisy backgroung. Effects of the kernel legnth and width on the performance are discussed. A possible hybrid optical-electronic implementation is also discussed.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제7권2호
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• pp.114-125
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• 2020

본 연구는 유출모형 연구를 위해 주로 사용되었던 DNN에서 벗어나, 다양한 신경망을 이용하여 유출모형을 개발하고 모형의 적합성을 나타내고자 하였다. 이를 위해 분류문제에만 사용되었던 CNN을 활용하였는데, 본 모형의 입력자료로 일반적으로 CNN에서 사용하는 사진을 이용할 수 없으며, 연구의 특성상 유역조건 및 강우 등의 영향이 반영된 수치적(numerical) 이미지(image)를 사용해야 하는 난해점이 있다. 이를 해결하고자 NRCS의 CN을 사용하여 이미지를 생성했으며, CNN 모형의 입력자료로 충분히 활용 가능함을 나타냈다. 이에 더하여, 유출 추정을 위해서만 사용되어왔던 CN의 새로운 용도를 제시할 수 있었다. 모형의 학습 및 검정 결과, 전반적으로 안정적으로 모형의 학습 및 일반화가 이루어졌으며, 관측값과 산정값간의 관계를 나타내는 R²는 0.79로 비교적 높은 값이 나타났다. 또한, 모형의 평가결과는 Pearson 상관계수, NSE, 및 RMSE 등이 각각 0.84, 0.65 및 24.54 ㎥/s으로 나타나, 전반적으로 양호한 모형의 산정성능을 보인것으로 나타났다.