• 전자공학회논문지CI
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• 제49권1호
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• pp.16-22
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• 2012

본 논문에서는 알츠하이머병이 유도된 형질전환 마우스로부터 획득한 혈소판 라만 스펙트럼의 분석을 위해 가우시안 모델을 이용한 커브 피팅으로 기준선을 추정하고 보정하는 방법을 제안하였다. 측정된 라만 스펙트럼은 의미 있는 정보와 불필요한 노이즈 성분인 기준선과 가산 노이즈를 포함하고 있다. 스펙트럼의 효율적인 분석을 위해 노이즈를 포함하고 있는 스펙트럼을 몇 개의 피크를 포함하는 영역으로 분할하고 각 로컬 영역의 스펙트럼을 가우시안 모델을 이용한 커브 피팅으로 모델링한다. 가산 노이즈는 원 스펙트럼을 이 델로 대체하는 과정에서 명백하게 제거된다. 피팅된 모델의 로컬 최저점을 linear, piecewise cubic Hermite, cubic spline 알고리즘으로 보간하고 기준선을 보정한다. 기준선을 보정한 피팅 모델은 PCA(principal component analysis) 방법을 이용하여 특징을 추출하고 SVM(support vector machine)과 MAP(maximum $a$ posteriori probability) 분류 방법으로 성능 비교 실험을 하였다. 실험 결과에 따르면 linear 보간법이 모든 주성분 수에 대한 분류율의 평균에서 우세하였고 특히 piecewise cubic Hermite 보간법은 주성분의 수가 5개인 경우에서 SVM 분류율이 약 97.3%로 가장 좋은 성능을 보였다. 또한 이전의 연구 결과와 비교를 통해 제안한 기준선 보정 방법이 혈소판 라만 스펙트럼의 분석에 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제17권1호
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• pp.121-128
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• 1996

본 논문은 심전도 데이터 압축을 위해 적응 프랙탈 보간(AFI)알고리듬 방법을 제안한다. 기존의 분할 프랙탈 보간(PFI) 알고리듬은 고정된 크기의 정의역 블럭을 사용한다. 따라서 그 재생오차가 원래의 심전도 신호의 특정 부분에 집중된다. 이 문제를 해결하기 위해 적응 프랙탈 보간 알고리듬에서는 가변 정의역 블럭을 사용한다. 만약 미리 정한 허용오차가 만족되지 않으면 정의역 블럭은 두개의 더 작은 정의역 블럭들로 나뉘어지게 된다. 큰 정의역 블럭들은 높은 압축 효율을 얻기 위해 굴곡이 적은 파형을 부호화 하는데 사용되고, 더 작은 정의역 블럭들은 신호의 질을 유지하기 위해 급격히 변화하는 파형을 부호화 하는데 사용된다. 제안된 알고리즘은 MIT/BIH 데이터베이스를 사용하여 평가되었다. AFI알고리듬은 주어진 압축률에서 기존의 PFI알고리듬보다 상대적으로 적은 재생 오차를 나타냈다. 약 7.13% 정도의 실효치 차이가 허용되는 응용에서, AFI알고리듬은 매개변수들에 대한 엔트로피 코딩 없이 10.51 이상의 압축률을 얻을 수 있었다.

• 한국가스학회지
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• 제4권4호
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• pp.58-64
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• 2000

가스 저장$\cdot$ 공급 시설을 포함한 화학공정에서 측정된 데이터를 효과적으로 이용하기 위하여 정보의 손실의 최소화하면서 데이터를 압축하여 저장하고 재생할 수 있는 방법에 대한 연구가 진행되어 왔다 기존에 제안되었던 데이터 압축 저장 방법들의 단점을 극복하기 위하여, 부분 선형화 근사 방법과 k-means 클러스터링 알고리즘을 응용한 새로운 공정 데이터의 압축 방법을 제안하였다. 제안된 방법을 실공정 데이터에 적용하여 본 결과, 본 연구에서 제안된 방법이 기존의 방법보다 재현 능력이 우수함을 확인할 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2382-2384
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• 2002

The accuracy in maneuvering target tracking using multiple models is caused by the suitability of each target motion model to be used. The interacting multiple model (IMM) algorithm and the adaptive IMM (AIMM) algorithm require the predefined sub-models and the predetermined acceleration intervals, respectively, in consideration of the properties of maneuvers in order to construct multiple models. In this paper, to solve these problems intelligently, a genetic algorithm (GA) based-IMM method using fuzzy logic is proposed. In the proposed method, the acceleration input is regarded as an additive noise and a sub-model is represented as a set of fuzzy rules to model the time-varying variances of the process noises of a new piecewise constant white acceleration model. The proposed method is compared with the AIMM algorithm in simulations.

• 정보처리학회논문지A
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• 제8A권1호
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• pp.42-47
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• 2001

In this paper, we present a curve fitting algorithm using a ball curve. Our algorithm is recursive method for fitting, which is not a traditional ball function but a continuous ball function. This algorithm consists of two steps. The first step, it is classified the composite corner points to joint points until selected from the given data set. The second step is the curve fitting. The basis function for curve fitting is use to ball function. Also, the weighted least square method, to insert knot, is an efficient method for piecewise ball curve and ball curve segments will be smoothly connected at all composit points. The proposed algorithm will be applied to represent image representation, like fonts, digital image and GIS.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제52권1호
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• pp.16-21
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• 2003

The accuracy in maneuvering target tracking using multiple models is resulted in by the suitability of each target motion model to be used. The interacting multiple model (IMM) method and the adaptive IMM (AIMM) method require the predefined sub-models and the predetermined acceleration intervals, respectively, in consideration of the properties of maneuvers in order to construct multiple models. In this paper, to solve these problems, a genetic algorithm(GA) based-IMM method using fuzzy logic is proposed. In the proposed method, the acceleration input is regarded as an additive noise and a sub-model is represented as a set of fuzzy rules to calculate the time-varying variances of the process noises of a new piecewise constant white acceleration model. The proposed method is compared with the AIMM algorithm in simulation.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 B
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• pp.946-949
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• 2003

In this paper, a DDFS(Direct Digital Frequency Synthesis)chip has been designed focusing on the reduction of ROM size and implemented using FPGA. When calculating the sine value for the input phase value, we used the Taylor series expansion approximation method to reduce the number of addresses of ROM. We also used the piecewise straight line approximation method, ie, the stored value int the ROM is the difference of the sine value and the straight line approximation. Using this method, we could reduce four bits for each ROM data.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
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• pp.172-176
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• 2000

Airborne Multispectral Scanner(AMS) 영상에 대한 활용이 증가하면서 영상 보정에 대한 관심이 증가하고 있다. 최근 들어 AMS 장비와 더불어 GPS 수신기를 탑재해 항공기의 위치 보정은 물론 기하학적 영상 보정을 수행하는 DGPS에 대한 연구가 진행되고 있다. 그러나 다양한 AMS 영상의 응용을 위해 DGPS를 이용한 영상보정 뿐만아니라 영상자체에 대한 기하학적 보정에 대한 연구도 병행되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 AMS 영상의 지형 정합도를 향상시키기 이해 기존의 Geometric 보정 방법인 Affine 및 고차 다항식 방법으로 보정을 수행한 결과와 새로운 개념인 연속적인 Piecewise 알고리즘을 도입하여 보정한 결과를 비교하고자 한다. 또한 기준점의 배치 및 개수의 관계를 고찰하여 효율적인 영상정합방법을 제시하고자 한다. 이러한 Airborne Multispectral-scanner 영상 보정에 대한 연구는 다목적 실용위성의 기하학적인 보정에 관한 기초연구 자료로도 그 효용성이 클 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제31권5_6호
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• pp.288-296
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• 2004

본 논문은 미분오차 척도를 이용하여 메쉬를 간략화 하는 새로울 알고리즘을 제안한다. 많은 간략화 알고리즘은 거리 오차 척도를 이용하였으나, 거리 오차 척도는 높은 곡률을 갖는 동시에 작은 거리오차를 갖는 지역에 대해서는 메쉬 간략화를 위한 정확한 기하학적 오차 측정이 어렵다. 본 논문은 간략화를 위해 새로운 오차 척도인 미분 오차 척도를 제안한다. 미분 오차 척도란 거리 오차 척도와 거리 오차의 1차 미분인 탄젠트 오차 척도, 그리고 거리 오차의 2차 미분인 곡률 오차 척도를 합하여 정의된 오차척도로서, 모델의 특징 부분의 형상을 최대한으로 보존 가능하다. 메쉬는 이산 표면이지만 알지 못하는 부드러운 표면의 불연속선형 근사로 표현될 수 있고, 이산 표면은 미분이 추정 가능하므로 미분 오차 척도라는 새로운 개념을 도입할 수 있다. 본 간략화 알고리즘은 반복적인 모서리 축약(Edge Collapse)에 바탕을 두고 있고, 미분 오차 척도를 이용하여 기하학적으로 원래의 형상이 잘 유지되는 새로운 점의 위치를 찾을 수 있다. 본 논문에서는 기존 방법보다 더 작은 기하학적인 오차와 높은 품질의 간략화 된 모델의 예를 보여준다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권4호
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• pp.129-135
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• 2016

본 논문에서는 이동 창 함수 추적기라는 새로운 추적 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 이동표적의 궤적을 효율적으로 추정하기 위해 과거 궤적의 정보를 포함하는 이동 구간이 선형이라는 가정을 한 선형 창 함수를 적용하여 구현한다. 제안된 알고리즘의 창 함수의 파라메터는 측정 잡음의 영향을 줄이기 위해 그리고 알파-베터 추적기와 비교하여 더 적은 계산량 증가로 빠른 이동 표적 추적을 구현하기 위해 적절하게 선택할 수 있다. 본 논문에서 제안한 창 함수 추적기를 검증하기 위해 잡음상황에서 선형과 비선형 궤적에 대한 컴퓨터 모의실험을 수행했다. 또한 제안된 창 함수 추적기는 초기값에 대한 둔감한 특성과 예측할 수 없는 시변 측정 환경에서 창 함수 추적기를 사용할 경우 더 높은 자유도를 가짐을 보였다.