• 방송공학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.327-334
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• 2002

본 논문에서는 H.26L 동영상 부호화 표준 방식의 블록화 현상 및 링 현상을 효과적으로 제거하여 화질 개선된 영상을 얻기 위한 루프 필터 방식에 대한 제안한다. 기존 동영상 부호화 방식과 다른 형태의 움직임 보상 및 변환 방식을 기반으로 하는 H.26L 동영상 압축 방식의 블록화 현상 및 링 현상의 정도는 부호화 형태, 양자화 크기 및 움직임 정토에 의해 다르게 표현되므로 제안 방식에 서는 상기 정보에 따라 필터 형태 및 필터 계수가 다르게 설정되도록 하였으며, 필터 과정에서 발생할 수 있는 과잉 열화 현상을 줄이기 위한 제약 조건을 투영 연산 과정을 통해 정의하였다. 상기 부가 정보는 부호화부 및 복호화부 과정에서 이용 가능하므로 루프 필터 형태로 이용했으며, 부호화부 및 복호화부의 계산량을 절감하기 위해 알고리즘을 단순화 시켰다. 제안된 방식의 성능을 실험을 통해 확인할 수 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.45-50
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• 2015

본 논문은 능동 소음 제어를 위한 적응 알고리즘들의 성능을 비교함으로써 효과적인 적응 알고리즘을 보인다. 일반적인 적응 알고리즘으로는 normalized least mean square (NLMS) 알고리즘이 있다. NLMS는 구조가 간단하고 수렴 속도가 빠르다는 장점이 있어서 널리 사용되고 있다. 하지만 상관도가 높은 신호에 대해서는 수렴 성능이 떨어지는 문제가 발생한다. 이에 수렴 성능을 개선하기 위해 affine projection (AP) 알고리즘을 사용하고 있다. 하지만 연산량의 문제로 AP 알고리즘의 사용이 제한적이다. 이러한 사실을 바탕으로 협대역 소음 제어를 위한 능동 소음 제어 시스템에서 NLMS와 AP 알고리즘을 연산량과 수렴 성능을 비교함으로써 효과적인 알고리즘을 도출하였다. 실험을 통해 NLMS와 AP 알고리즘의 소음 제어 성능이 차이가 크게 발생하지 않는 것을 확인함으로써 NLMS가 AP 알고리즘에 비해 소음 제어에 효과적임을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권5호
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• pp.515-520
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• 2003

본 논문에서는 2장의 영상으로부터 카메라 내부 파라미터를 추출하는 교정 방법을 제시한다. 카메라 교정은 2차원 영상으로부터 3차원 정보를 얻기 위해서는 필수 불가결한 기술이다. 기존의 많은 연구들이 수행되어 왔는데, 영상내에 체크 패턴을 포함한 3장의 영상을 이용하는 방법과 연속된 3장의 영상으로부터 Kruppa 방정식을 풀어 카메라 교정하는 방법이 대표적인 예가 되겠다. 본 논문에서는 인간이 만든 조형물에서 쉽게 발견할 수 있는 기하학적인 정보를 이용하여 보다 쉽고 빠르게 내부 파라미터를 추출한다. 이러한 내부 파라미터는 소실점들로부터 추정되며 대응되는 2장의 영상에서 대응점들로부터 외부 파라미터를 추출할 수 있다. 이렇게 교정된 내부, 외부 파라미터를 이용하여 사영 행렬을 유도하고, 유도된 사영행렬로 3차원 정보를 얻게 되고 3차원 재구성을 구현하게 된다.

• 한국항공우주학회지
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• 제45권4호
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• pp.310-317
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• 2017

오늘날 다양한 나라에서 위성항법시스템을 운용, 개발하고 있다. 또한 GNSS의 성능향상을 위해 정지궤도위성을 이용하는 SBAS가 운용 중에 있다. 가장 대표적으로 사용되는 SBAS는 미국에서 개발한 GPS의 WAAS이다. SBAS에서는 사용자에게 정확성, 가용성, 연속성, 무결성을 보장하기 위해 다양한 알고리즘이 사용되고 있다. 이 중 위성에 대한 무결성을 보장하기 위한 알고리즘이 있다. 이 알고리즘은 위성오차를 추정하고 보정정보를 생성하여 사용자에게 제공한다. 여기서 위성궤도오차를 3차원으로 추정하게 된다. 이렇게 위성궤도오차를 3차원으로 추정하기 위해서는 기준국 배치가 중요하게 된다. 기준국의 배치가 넓을수록 시선각 벡터가 넓게 분포되어 추정 정확도가 향상될 수 있다. 여기서 대표적 SBAS 운영국인 미국과 한국의 지역적 특성으로 인한 분석을 수행하고자 한다. 한국은 미국에 비해 매우 협소한 지리적 특성을 가지고 있다. 따라서 3차원 위성궤도오차 추정 기법을 그대로 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 협역지역에서 위성궤도오차를 3차원으로 추정하는 것이 아닌 스칼라로 값으로 사용하는 방식을 제안한다. 제안하는 기법은 기준국(Reference)과 위성간의 시선각 (LOS, Line-Of-Sight) 벡터에 궤도오차를 투영한 스칼라 값을 이용하는 것이다. 이 방식을 이용하여 정상상태, 고장상태의 한국과 미국지역에서 기저선 거리에 따른 오차 변화를 확인하도록 한다. 이 오차변화 차이를 비교하여 제안하는 기법의 사용 가능성을 제시한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제2권6호
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• pp.995-1001
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• 1995

패턴인식은 전처리, 특징추출, 식별의 과정을 거쳐 인식을 하게된다. 식별과정 에서 여러개의 패턴이 흩어져 있을 경우에 유사한 패턴끼리 클러스터링을 위하여 한 카테고리 내에서 패턴을 분할하게 된다. 클러스터링 방법에는 통계적인 방법으로 k-means 방법, ISODATA알고리즘등이 있으며〔1〕, 최근에는 신경망에 의한 클러스터링 방법으로 T, Kohonen의 LVQ(Learning Vector Quantization)가 주로 이용되었다〔6〕. Nikhil R, Pal. et al은 LVQ알고리즘을 보다 개선한 방법으로 GLVQ(Generalized LVQ, 1993)를 제안하였다〔4〕.본 논문은 GLVQ 알고니즘으로 패턴을 클러스터링 할 경우에 효율적인 특징추출 방법을 제안한다. 본 논문에서는 20명의 필기체 숫자 0에서 9까지 의 200개 패턴을 여러 가지 방법으로 특징 추출하여 GLVQ알고리즘으로 10개(0-9의 패턴) 의 클러스터로 구분하고, 해당 클러스터에서 오분류되는 패턴의 비율로서 그 효율성을 비교 하였다. 그 결과 투영조합 방법을 이용하였을 경우 98.5%의 분류율을 나타내었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39A권12호
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• pp.739-745
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• 2014

압축 센싱에서 측정 행렬 A의 3s-Restricted Isometry Constant가 1/2 혹은 $1/\sqrt{3}$보다 작다면 모든 s-Sparse 벡터 $x{\in}R^N$는 측정 벡터 y=Ax 또는 잡음이 섞인 벡터 y=Ax+e로부터 Iterative Hard Thresholding (IHT) 알고리즘에 의해 복원될 수 있다. 하지만, 이러한 복원은 신호 획득 기법의 특정한 가정 하에서 실질적인 알고리즘들에 의해 보장된다. 복원을 위한 핵심적인 가정 중에 하나는 측정 행렬이 Restricted Isometry Property (RIP)를 만족해야만 하는 것인데, 이 조건은 압축 센싱의 실제 응용 환경에서 종종 만족되지 않는다. 본 논문에서는 이방성 (Anisotropic) 경우에서 Restricted Biorthogonality Property (RBOP)로 불리는 RIP의 일반화와 Oblique Pursuit으로 불리는 새로운 복구 알고리즘들을 분석한다. 또한, IHT 알고리즘들을 위해 Restricted Biorthogonality Constant의 관점에서 성공적인 Sparse 신호 복원에 대한 분석을 제시한다.

• 한국측량학회지
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• 제30권4호
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• pp.405-412
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• 2012

SLI(Street-Level Imagery)와 벡터지도의 합성을 통해 두 데이터 간의 위치 편차를 제거한 후, SLI의 매개변수를 기반으로 두 데이터의 대응되는 건물영역을 찾을 수 있다. 그러나 합성 이후에도 여러 요인으로 인하여 건물영역이 완전히 일치하지는 않는다. 본 연구는 영상의 영역분할을 통해 두 데이터 간의 건물영역 일치도를 향상시키는 것을 목적으로 한다. 합성을 통해 생성한 벡터 지도의 건물 객체를 SLI 영상에 투영한 선을 영역분할의 초기 정보로 사용한다. 우선, 필터링, 분할(segmentation), 하늘영역 탐지를 통해 하늘 영상을 생성한다. 그리고 에지 검출자를 통해 건물 분리 후보선을 추출한 후, 색상 차이와 하늘정보를 함께 활용하여 건물 최적분리선을 추출함으로써 보다 정확한 건물영역으로 분할한다. 실제 데이터에 대한 실험 결과, 영역 분할을 통해 건물영역 일치 정확도가 83.3%에서 89.7%로 향상된 것을 확인하였다. 본 연구의 성과는 SLI 서비스를 강화하는데 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 한국정밀공학회지
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• 제22권12호
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• pp.184-189
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• 2005

An experimental study of the femtosecond laser machining of Si materials was carried out. Direct laser machining of the materials for the feature size of a few micron scale has the advantage of low cost and simple process comparing to the semiconductor process, E-beam lithography, ECM and other machining process. Further, the femtosecond laser is the better tool to machine the micro parts due to its characteristics of minimizing the heat affected zone(HAZ). As a result of line cutting of Si, the optimal condition had the region of the effective energy of 2mJ/mm-2.5mJ/mm with the power of 0.5mW-1.5mW. The polarization effects of the incident beam existed in the machining qualities, therefore the sample motion should be perpendicular to the projection of the electric vector. We also observed the periodic ripple patterns which come out in condition of the pulse overlap with the threshold energy. Finally, we could machined the groove with the linewidth of below $2{\mu}m$ for the application of MEMS device repairing, scribing and arbitrary patterning.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권6호
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• pp.1155-1163
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• 2012

본 논문은 이원 고정효과모형의 가정하에 실험자료를 분석할 때 고정효과와 관련된 변동량을 구하는 문제를 다루고 있다. 고정효과에 따른 변동량의 계산을 위한 방법으로 제2종 분석을 이용하고 있다. 모형비교의 방식을 이용하여 고정효과에 따른 변동량을 계산하는 제2종 제곱합은 비교하는 모형의 적합에서 주어지는 잔차제곱합의 차에 근거를 두고 있다. 이와는 달리, 본 논문에서는 고정효과와 관련된 모형행렬로의 사영에 의한 변동량의 계산방법을 다루고 있다. 사영에 의한 제2종 제곱합의 계산은 기존의 방법보다 간편하고 효율적임을 보여준다.또한 사영에 의한 제2종 분석으로 변동량의 계산에 있어 균형자료와 달리 불균형자료에 있어서 어떤 점에서 차이가 있는가를 구체적으로 논의하고 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권3호
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• pp.1243-1263
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• 2018

The two-stage linear discrimination analysis (TSLDA) is a feature extraction technique to solve the small size sample problem in the field of image recognition. The TSLDA has retained all subspace information of the between-class scatter and within-class scatter. However, the feature information in the four subspaces may not be entirely beneficial for classification, and the regularization procedure for eliminating singular metrics in TSLDA has higher time complexity. In order to address these drawbacks, this paper proposes an improved two-stage linear discriminant analysis (Improved TSLDA). The Improved TSLDA proposes a selection and compression method to extract superior feature information from the four subspaces to constitute optimal projection space, where it defines a single Fisher criterion to measure the importance of single feature vector. Meanwhile, Improved TSLDA also applies an approximation matrix method to eliminate the singular matrices and reduce its time complexity. This paper presents comparative experiments on five face databases and one handwritten digit database to validate the effectiveness of the Improved TSLDA.