• 한국통신학회논문지
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• 제31권5C호
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• pp.512-518
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• 2006

몰입감을 향상시키는 초대형 화면을 생성하기 위하여 여러 개의 프로젝터에서 투사되는 영상을 연결하여 마치 하나의 프로젝터에서 투사되는 영상처럼 보이게 하는 기술에 대한 연구가 활발히 진행 되고 있다. 각 프로젝터의 밝기는 그 모델이나 램프의 사용기간에 따라서 달라진다. 이를 보정하기 위하여 여러 프로젝터에서 투사된 영상들의 밝기를 균일하게 맞추는 일이 중요하다. 기존의 방법들은 프로젝터의 밝기 값만을 고려한 방법으로 밝기 보정을 하면 디스플레이 되는 화면이 어두워지는 경향이 있다. 본 논문에서는 프로젝터의 밝기만을 고려하던 기존의 밝기 보정 방법들과는 달리 프로젝터의 입력 영상의 밝기를 고려한 프로젝터의 밝기 보정방법을 제안하였다. 그 결과 기존의 방법들에 비해 멀티 프로젝터를 사용하여 스크린에 투사된 영상들의 밝기를 개선하여 자연스러운 영상을 얻을 수 있다. 이상의 과정을 simulation하여 그 동작을 확인하였고, 실제 영상에 적용하여 그 성능의 우수성을 입증하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제6권2호
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• pp.21-34
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• 1998

SAR 센서는 자체의 에너지원으로 영상을 취득하는 능동센서이며, 대기 중 투과효과가 매우 높으므로 기존의 광학센서로는 해결하지 못하였던 지역이나 상황의 분석에 그 가치가 매우 높다. 본 논문에서는 SAR 센서에 의해 취득된 영상들을 이용하여 수치표고모형을 추출하는 기법들의 이론적인 연구와 실제적인 적용을 통하여 그 문제점과 활용 가능성을 평가하여 보았다. 비교평가에 사용한 자료는 수치지도의 등고선 자료를 이용하였으며, 추출된 수치표고모형과 평균제곱근오차를 계산함으로서 추출 정확도를 평가하였다 수치표고모형 추출에 이용된 기법은 기존의 광학 영상에 적용되어왔던 입체모델 형성을 통한 지형표고를 추출하는 기법과 레이다 간섭 효과를 통한 지형표고 추출 기법이었다. 본 논문의 결과를 토대로, 현재 한국내의 지형여건을 고려한다면 입체시 기법에 의한 DEM 추출이 가장 적절할 것이며 레이다 간섭을 이용한 DEM 추출은 시기적인 문제와 산림의 산란효과에 의한 비상관 문제가 해결되어야만 할 것으로 생각된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1348-1356
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• 1991

MAN(Meropolitan Area Network)은 높은 전송속도로, 텍스트 위주의 트래픽뿐만 아니라 음성 신화와 같은 실시간 트래픽도 제공하는 도시 영역의 네트워크로써, 그 필요성이 커가고 있다. 특히 광섬유를 이용한 MAN의 경우 기존의 네트워크 구조를 그대로 사용하면 스테이션의 수가 제한되거나, 중간 처리노드가 많아 신뢰성이 떨어지고, 음성신호의 전송을 위한 지연시간을 만족하지 않는 등의 단점이 있다. 또한, 이러한 단점들을 극복하기 위하여 제안된 여러 MAN이나 IEEE 802.6 표준안으로 제안된 MAN의 경우, 그 방식이나 구현이 복잡하다고 할 수 있다. 본 연구는 서울의 43개 전화국들을 중심으로 지역망간을 접속하는 광섬유를 이용한 계층적 Metropolitan Area Network의 설계 및 성능 평가에 관한 것이다. 기존의 네트워크를 검토하여 그 단점을 극복할 수 있도록 LAN과 백본 네트워크 각각에 적합한 토폴로지와 액세스 프로토콜을 설계하여, 성능을 분석한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권2B호
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• pp.83-89
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• 2007

본 논문에서는 OLT의 중앙집중 제어에 의한 대역폭 중재 없이 ONU간의 분산적인 동적 대역폭 할당을 이룰 수 있는 파워 검출 기반의 TDM-PON의 MAC 프로토콜을 제안하였다. 기존의 E-PON에서 사용하는 소프트웨어 기반의 DBA 방식과 달리, 제안된 방식은 하드웨어 기반의 파워 검출을 활용하여 동적 대역폭 할당 알고리즘을 수행함으로써 간단하고 빠르며 비용효과 측면에서 장점을 가진다. 제안된 가입자 망의 성능 평가는 수식적 분석과 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 수행하였으며, 특히 다양한 트래픽 모델 환경에서 제안된 방식의 성능향상 정도를 기존 E-PON들과 비교 및 분석하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권2호
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• pp.263-270
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• 2008

무선 통신 기술이 발달함에 따라 유비쿼터스 환경에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 초기 물류분야에서 활용되었던 RFID기술은 점차적으로 센싱 기능을 추가하면서 발전하고 있고, 추후에는 이 센서들 간의 네트워크가 구축되어 USN (Ubiquitous Sensor Network) 형태로 발전해나갈 것이다. 본 연구에서는 전력설비에 대한 감시 감독을 위해 RFID를 이용하여 전력 설비에 대한 자산 관리나 감시 및 순시에 대한 정보를 기록, 관리하며, 다양한 센서를 이용하여 전력 설비에 대한 실시간 정보를 수집할 수 있도록 USN을 활용하는 전력설비관리 서비스 프레임워크를 구현하였다. 안정적인 전력 공급을 위해서는 전력 선로에 대한 안전성 확보가 중요한 요소이며, 이를 위해 실시간 감시는 매우 중요한 요소 중 하나이다. 현재는 중요 설비에 대하여 광케이블이나 PLC 등과 같은 유선 통신망을 설치하여 감시 정보를 수집하고 있다. 본 연구에서는 고가의 유선망을 설치하지 않고 무선 통신 기반의 저가형 센서를 이용하여 데이터를 수집하고 전송할 수 있도록 무선센서노드를 개발하였다. 또한 각 장비로부터 실시간으로 전송되는 데이터를 안정적으로 수집하고 필터링 및 요약을 통해 응용 프로그램에 정보를 제공할 수 있도록 서비스 프레임워크를 설계하였으며, 이를 바탕으로 전력설비관리 서비스를 개발하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권4호
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• pp.1765-1794
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• 2019

Genetic Programming (GP) is an intelligence technique whereby computer programs are encoded as a set of genes which are evolved utilizing a Genetic Algorithm (GA). In other words, the GP employs novel optimization techniques to modify computer programs; imitating the way humans develop programs by progressively re-writing them for solving problems automatically. Trial programs are frequently altered in the search for obtaining superior solutions due to the base is GA. These are evolutionary search techniques inspired by biological evolution such as mutation, reproduction, natural selection, recombination, and survival of the fittest. The power of GAs is being represented by an advancing range of applications; vector processing, quantum computing, VLSI circuit layout, and so on. But one of the most significant uses of GAs is the automatic generation of programs. Technically, the GP solves problems automatically without having to tell the computer specifically how to process it. To meet this requirement, the GP utilizes GAs to a "population" of trial programs, traditionally encoded in memory as tree-structures. Trial programs are estimated using a "fitness function" and the suited solutions picked for re-evaluation and modification such that this sequence is replicated until a "correct" program is generated. GP has represented its power by modifying a simple program for categorizing news stories, executing optical character recognition, medical signal filters, and for target identification, etc. This paper reviews existing literature regarding the GPs and their applications in different scientific fields and aims to provide an easy understanding of various types of GPs for beginners.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.291-298
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• 2019

본 논문에서는 디지털 홀로그램을 효율적으로 분해하기 위해서 다양한 웨이블릿 함수들을 이용한 프레넬릿 변환 방식을 제안하였다. 제안한 웨이블릿 함수 기반의 프레넬릿 변환들을 구현한 후에 디지털 홀로그램에 적용하고 계수들의 에너지에 대한 특성을 분석한다. 구현한 웨이블릿 함수 기반의 프레넬릿 변환은 광학적으로 획득되거나 혹은 컴퓨터 생성 홀로그램 기법으로 생성된 홀로그램의 복원과 처리에 매우 적합하다. 스플라인 함수의 특성을 분석한 이후에 이를 기반으로 하는 웨이블릿 다해상도 해석 방법에 대해서 살펴본다. 이러한 과정을 통해 광학적 간섭 현상을 통해 생성된 프린지 패턴을 효과적으로 분해할 수 있는 변환 도구를 제안하였다. 다양한 분해 특성을 갖는 웨이블릿 함수기반의 프레넬릿 변환을 구현하였고 이를 이용하여 프린지 패턴을 분해한 결과들을 보인다. 결과를 살펴보면 랜덤 위상의 포함여부에 따라 계수들의 에너지 분포가 크게 다르다는 것을 확인할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.374-376
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• 2021

임상에서 암 관련 질병의 확진을 위해 영상장비를 이용한 기초 진단 이후 추가적인 방법으로 생체검사 등을 이용한 병리적 검사가 필수적이다. 이러한 생체검사를 진행하기 위해서는 전문지식을 가진 종양학자, 임상병리사 등의 도움과 최소한의 소요시간은 확진을 위해 반드시 필요하다. 최근 들어, 인공지능을 활용한 암세포의 자동분류가 가능한 시스템 구축에 관련된 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만, 이전 연구들은 한정된 알고리즘을 기반으로 하여 세포의 종류와 정확도에 한계를 보인다. 본 연구에서 심층 학습의 일종인 합성곱 신경망을 통해 총 4가지의 암세포를 식별하는 방법을 제안한다. 세포 배양을 통해 얻은 광학영상을 OpenCV를 사용하여 세포의 위치 식별 및 이미지 분할과 같은 전처리 수행 후, EfficientNet을 통해 학습하였다. 모델은 EfficientNet을 기준으로 다양한 hyper parameter를 사용하고, InceptionV3을 학습하여 성능을 비교분석 하였다. 그 결과 96.8%의 높은 정확도로 세포를 분류하는 결과를 보였으며, 이러한 분석방법은 암의 확진에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국측량학회지
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• 제40권2호
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• pp.91-108
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• 2022

대부분의 경우 광학 RGB 영상을 딥러닝(DL: Deep learning)의 학습 데이터로 사용하여 객체탐지, 인식, 식별, 분류, 의미적 분할 및 객체 분할 등을 수행하지만, 실세계의 3차원 객체들을 2차원 영상으로 완전하게 파악하는 것은 한계가 있다. 그러므로 대표적인 3차원 지형 공간정보인 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)과 더불어 DSM에 내재된 특성정보를 이용하여 3차원 지형지물을 분석하는 것이 효과적이다. 건물과 같이 기하학적으로 정형화된 형태의 인공구조물은 3차원 공간데이터로부터 얻을 수 있는 기하학적 요소와 특성을 이용하여 객체의 분류와 형상 묘사가 가능하다. 이 연구는 고차원 시각정보(high-level visual information) 시스템에서 중요한 역할을 하는 내재된 고유의 특성정보(intrinsic information)를 기반으로 하며, 이를 위하여 객체의 기하학적 요소인 경사와 주향을 DSM으로부터 도출하고, 다방향에서 생성한 음영기복영상(SRI: Shaded Relief Image)과 함께 DL 모델의 학습 수행에 사용하였다. 실험은 ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)에서 제공하는 데이터 셋 중에서 DSM과 레이블 데이터를 객체의 의미적 분류를 위해 개발된 합성곱 기반의 SegNet 학습에 사용하였다. 지형지물을 분류하고 분류 결과를 이용하여 건물을 추출하였다. 특히 DL 모델의 학습 성능 향상을 위해 학습 데이터의 여러 조합에 따른 시너지 효과를 분석하는 것에 핵심이다. 제안한 방법은 건물 분류와 추출에 효과적임을 보여주고 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권3호
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• pp.1-12
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• 2011

대형 멀티터치스크린의 구현은 기존의 저항막, 정전용량, 초음파 방식으로는 기술 제약 및 비용 등의 문제로 구현에 어려움이 있어 주로 적외선을 이용하는 방식을 많이 사용한다. 적외선을 사용한 멀티터치스크린은 대형스크린을 구현하기 용이하지만 멀티터치에 기술적인 제한을 갖고 있는 경우가 많다. 이러한 단점을 보완하기 위해 적외선 카메라를 이용한 FTIR(Frustrated Total Internal Reflection), DI(Diffuse Illumination)방식들이 Microsoft의 차세대 유저인터페이스인 Surface를 통해 제안되었다. FTIR이나 DI 방식은 대형스크린의 구현이 쉽고 멀티터치의 개수에 제한을 받지 않는다. 하지만 FTIR은 터치 포인트의 검출은 쉬운 반면에 스크린의 크기와 재질, 적외선 LED 배열을 위한 모듈, 많은 소비전력 등의 단점을 가지고 있고 DI 방식은 구조상의 문제로 터치 검출이 어려운 반면 FTIR이 가지고 있는 단점을 해결할 수 있다. 본 논문에서는 기존에 제안된 DI 방식의 터치 포인트 검출시의 문제점을 해결하기 위해 손가락 외곽선을 이용한 영상처리 알고리즘, 광학 렌즈 왜곡 현상을 효과적으로 보정하기 위한 알고리즘에 대해 연구하였다. 또한 멀티터치의 터치 정확도를 높이기 위한 Calibration 알고리즘과 정확한 제스처 및 정확한 이동을 위한 Tracking 기법을 고안하였다. 연구 결과 DI 방식을 위해 본 논문에서 제안한 영상처리 알고리즘들은 간단하면서 쉽게 대형 멀티터치스크린 구현을 위한 효과적인 방법이 될 수 있을 것으로 판단된다.