• 융합신호처리학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.91-97
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• 2007

신호에서 급격한 변화의 지점은 신호의 특징을 분석함에 있어서 가장 중요한 요소이며, 영상에서 에지는 위치, 모양 그리고 재질 등과 같은 다양한 정보를 포함한다. 따라서 이러한 에지를 검출하기 위한 많은 연구가 수행되었으며, 공간영역에서 컨벌루션 마스크를 이용한 방법들이 대표적이다. 그러나 이와 같은 초기의 방법들은 영상에 잡음과 다양한 종류의 에지가 존재할 경우, 선택적으로 에지를 분리하는 것이 용이하지 않다. 한편, 멀티스케일 에지 검출이 가능한 웨이브렛은 영상의 특징들을 분석하기 위해 광범위하게 응용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 잡음에 강인한 웨이브렛 기반의 에지 검출기를 제안하여 라인-에지 성분을 선택적으로 분리 검출하였다.

• International Journal of CAD/CAM
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• 제9권1호
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• pp.37-46
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• 2010

Existing methods for the registration of blurred images are efficient for the artificially blurred images or a planar registration, but not suitable for the naturally blurred images existing in the real image mosaic process. In this paper, we attempt to resolve this problem and propose a method for a distortion-free stitching of naturally blurred images for image mosaic. It adopts a multi-resolution and robust feature based inter-layer mosaic together. In each layer, Harris corner detector is chosen to effectively detect features and RANSAC is used to find reliable matches for further calibration as well as an initial homography as the initial motion of next layer. Simplex and subspace trust region methods are used consequently to estimate the stable focal length and rotation matrix through the transformation property of feature matches. In order to stitch multiple images together, an iterative registration strategy is also adopted to estimate the focal length of each image. Experimental results demonstrate the performance of the proposed method.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제37권9호
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• pp.38-46
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• 2000

본 논문에서는 신뢰성이 높고, 효율적으로 최적해에 도달하는 GA 학습기법을 광 연결에 응용하기 위한 소자 설계에 적용하였다. 실시간에 가까운 광 신호 처리를 위해 프로그래머블 SLM에 CGH 공간 필터를 입력하여 복합 광 신호 처리 시스템을 구성하여 실험하였다. 광학 실험에 의해 실제로 CCD 배열 검출기에서 얻어진 스폿 빔을 정략적인 데이터로 측정하기 위해 기하학적인 변형을 수행한 결과, $3{\times}3$ 스폿 빔에 대하여 그레이 레벨로서 스폿 빔들의 평균이 202, 최대값이 225, 최소값이 186으로 얻어졌고, 균일도가 $1.93{\times}10^{-1}$ 로서 시뮬레이션 결과와 유사하게 안정된 분포로 출력되었다.

• The Korean Journal of Physiology and Pharmacology
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• 제23권2호
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• pp.131-139
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• 2019

Manually reviewing electroencephalograms (EEGs) is labor-intensive and demands automated seizure detection systems. To construct an efficient and robust event detector for experimental seizures from continuous EEG monitoring, we combined spectral analysis and deep neural networks. A deep neural network was trained to discriminate periodograms of 5-sec EEG segments from annotated convulsive seizures and the pre- and post-EEG segments. To use the entire EEG for training, a second network was trained with non-seizure EEGs that were misclassified as seizures by the first network. By sequentially applying the dual deep neural networks and simple pre- and post-processing, our autodetector identified all seizure events in 4,272 h of test EEG traces, with only 6 false positive events, corresponding to 100% sensitivity and 98% positive predictive value. Moreover, with pre-processing to reduce the computational burden, scanning and classifying 8,977 h of training and test EEG datasets took only 2.28 h with a personal computer. These results demonstrate that combining a basic feature extractor with dual deep neural networks and rule-based pre- and post-processing can detect convulsive seizures with great accuracy and low computational burden, highlighting the feasibility of our automated seizure detection algorithm.

• 전기학회논문지
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• 제67권12호
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• pp.1671-1677
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• 2018

In this research, the collision detection system based on insect's visual interneuron has been designed. The lobula giant movement detector (LGMD) corresponds to the movement value that increases in direct collision process. If the collision is detected by the LGMD only, it could generate a crash warning even in a non-collision situation, resulting in a lot of false alarms. Directionally sensitive movement detectors (DSMD) are directionally sensitive algorithm based on the elementary movement detectors (EMD) in four directions (up, down, left, and right). In this paper, we propose an efficient VLSI architecture for a realtime collision detection system that is robust to the surrounding environment while improving accuracy. The proposed architecture is synthesized with Dongbu Hightech 110nm standard cell library and shows 333MHz of maximum operating frequency and requires 8400 gates with about 16.5KB of internal memories.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제46권9호
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• pp.58-67
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• 2009

본 논문에서는 높은 대역폭과 넓은 동적 영역을 갖는 DVB-S2를 위한 새로운 디지털 이득 제어 시스템을 제안하였다. DVB-S2 시스템의 PAPR은 매우 크며, 요구되는 정착 시간은 매우 작기 때문에 일반적인 폐-루프 아날로그 이득 제어 방식은 사용할 수 없다. 정확한 이득 제어와 기저 대역 모뎀과의 직접적인 인터페이스를 위해서 디지털 이득 제어가 필요하다. 또한 아날로그 이득 제어 방식에 비해 정착 시간과 공정, 전압, 온도 값의 변화에 둔감한 이점을 갖는다. 본 논문에서는 세밀한 해상도와 넓은 이득 영역을 갖기 위해서 AGC 시스템 및 구성회로를 제안하였다. 이 시스템은 높은 대역폭의 디지털 VGA와 넓은 파워 범위를 가진 RMS 검출기, 저 전력의 SAR 타입 ADC, 그리고 디지털 이득 제어기로 구성되어 있다. 파워 소모와 칩면적을 줄이기 위해 한 개의 SAR 타입 ADC를 사용했으며, ADC 입력은 4개의 파워 검출기를 사용하여 시간 축 상에서 인터리빙 방식으로 구현하였다. 모의실험 및 측정 결과는 제안하는 AGC 시스템의 이득 에러가 $10{\mu}s$ 내에서, 0.25 dB보다 낮은 것을 보여주고 있다. 전체 칩은 $0.18{\mu}m$ CMOS 공정을 사용하여 설계하였다. 제안된 IF AGC 시스템의 측정 결과는 0.25 dB의 해상도와 80 dB의 이득 범위, 8 nV/$\sqrt{Hz}$의 입력 기준 잡음, $IIP_3$는 5 dBm, 전력 소모는 60 mW임을 보여주고 있다. 파워검출기는 100 MHz 입력에서 35 dB의 동적 영역을 갖는다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권12호
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• pp.99-108
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• 2015

클럭 펄스에 동기 되어 동작하는 임베디드 마이크로컨트롤러는 미션 크리티컬한 응용환경에서 입력 클럭에 가해지는 급격한 전기적 왜란의 영향에 의해 오동작이 발생되기 쉽다. 다양한 외부 전기적 노이즈에 대한 내성 있는 시스템 동작이 요구되며 시스템 클럭 관점에서 견고한 회로 디자인 기술이 점차 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 시스템의 비이상적인 상황을 방지하기 위해 자동 클럭 에러 검출을 위한 온 칩클럭 컨트롤러 구조를 제안한다. 이를 위해 에지 검출기, 노이즈 제거기와 글리치 프리 클럭 스위칭 회로를 적용하였고, 에지 검출기는 입력 클럭의 비이상적인 저주파수 상태를 검출하는데 사용 되었으며, 딜레이 체인 회로를 이용한 클럭 펄스의 노이즈 제거기는 글리치 성분을 검출 할 수 있도록 하였다. 이렇게 검출된 입력 클럭의 비이상적인 상황은 글리치 프리 클럭 변환기에 의해 백업 클럭으로 스위칭하게 된다. 회로 시뮬레이션을 통해 제안된 백업 클럭 변환기의 동작을 검증하였고 테스트환경에서 방사노이즈를 인가하였을 때 시스템 클럭의 내성에 대한 주파수 특성을 평가하였다. 본 기법을 범용 MCMCU 구조에 추가적으로 적용하여 작은 하드웨어의 추가만으로도 시스템 클럭의 안전성을 확보하는 하나의 방법을 제시한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권5호
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• pp.574-580
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• 2016

본 논문에서는 Single Board 컴퓨터와 V2I (Vehicle to Infrastructure) 구조를 통해 다중 차량을 군집으로 제어하는 시스템을 소개한다. 그리고 이 시스템에서 핵심이 되는 중계기의 회피 기동 판단 알고리즘을 소개한다. 중계기는 이 알고리즘을 통해 차량으로부터 받는 센서 데이터를 활용하여 차선 위에 장애물이 있는지를 파악하고, 회피 기동 필요 여부를 판단한다. 해당 시스템의 성능 실험은 차선 위에 장애물이 있는 상황에서 Wi-Fi를 통한 다중 차량과 중계기 서버 간에 TCP/IP로 회피 기동 판단을 위한 주행 데이터를 전송하고 차량들의 주행 상태를 관찰하는 방식으로 진행하였다. 실험 결과를 통해 ISM (Industrial Scientific Medical) 주파수 간섭이 있는 상황에서 초기에 구현했던 회피 기동 판단 알고리즘이 높은 실패 확률을 가지고 있다는 것을 알게 되었고, 그것을 줄이기 위한 방법을 연구하게 되었다. 연구 결과 회피 기동 판단 알고리즘에 데이터 변화 감지기를 적용하는 방식으로 해결방법을 찾게 되었다. 본 논문에서는 ISM 주파수 간섭 상황에서 개선 사항인 데이터 변화 감지기 적용이 시스템의 신뢰도에 주는 영향을 보여주고자 한다. 본 기술을 적용하고 개선한다면, 차량 간 통신 또는 차량과 인프라 간의 통신을 통해 다중 충돌 사고와 같은 위기 상황에 대해 더욱 효과적으로 대응할 수 있을 것이며, 나아가 무인 운전 기술에 적용할 수 있을 것이다. 또한 추후 유사 시스템 구현에 대해 선행 연구 자료로서 이용될 수 있을 것이다.

• 한국광학회지
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• 제17권5호
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• pp.383-390
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• 2006

Shack-Hartmann 파면측정 센서는 적응광학 분야에서 파면측정용으로 가장 널리 사용되고 있다. Shack-Hartmann 센서에서 파면측정 알고리즘은 크게 점영상의 중심점 탐색 알고리즘과 파면복원 알고리즘으로 나눌 수 있다. 이 중 점영상의 중심점 탐색은 파면측정 결과에 크게 영향을 미치나 많은 연구결과에도 불구하고 최적의 중심점 측정 알고리즘 및 내부 변수 설정에 대한 일반적인 해결책은 아직 제시되지 못하고 있다. 현재, 중심점 탐색 알고리즘으로는 무게중심법(center of gravity)이 가장 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 중심점 탐색 알고리즘에 의한 측정 정확도 분석을 위해 무게중심법과 상관관계법(correlation)을 함께 고려하였다. 이를 위해 Shack-Hartmann 센서의 파면측정 과정을 전산모사하였고, 이로부터 중심점 탐색 알고리즘과 관련하여 무게중심법 및 상관관계법에서의 노이즈 특성을 비교, 분석하였다. 또한, 무게중심법에서 문턱값(threshold value)의 설정에 따른 파면측정의 정확도에 대한 분석을 통하여 노이즈 제거를 위한 최적의 문턱값을 제안하였다. 이와 더불어 Shack-Hartmann 센서 시스템을 구성하여 디포커스(defocus)를 발생시키고 이를 측정하는 실험을 수행함으로써 파면측정 알고리즘 및 전산모사 결과를 검증하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제42권7호
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• pp.71-78
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• 2005

K-Best 알고리듬은 일정한 최대 복잡도를 가지기 때문에 ML (Maximum Likelihood) 수신기나 sphere decoding 수신기에 비해 실시간 구현에 적합한 알고리듬으로 알려져 있다. 그러나 ML 수신기에 가까운 성능을 내기 위해 충분히 큰 K값을 적용할 경우 여전히 높은 복잡도를 가지게 되며, 구현에 좀 더 적합하도록 작은 K값을 적용할 경우, 최대 복잡도는 낮아지는 반면오차 전달(error propagation)에 의해 높은 SNR 영역에서 에러 플로링(error flooring)이 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 오차 전달 문제를 해결하기 위해 각 레벨 별로 K값을 감소시키는 K-reduction 기법을 제안하였으며, 모의 실험을 통해 연산량 및 비트 오차 확률 측면에서 이득이 있음을 확인하였다.