• 한국자동차공학회논문집
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• 제25권3호
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• pp.367-373
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• 2017

In this paper, a new shift map was proposed to improve the fuel economy of a transmission mounted electric device(TMED) type dual clutch transmission(DCT) plug-in hybrid electric vehicle(PHEV) by considering transmission and motor losses. To construct the shift map, powertrain efficiencies of the engine-DCT-motor were obtained at each gear step. A shift map that provides the highest powertrain efficiency was constructed for the given wheel torque and vehicle speed. Simulation results showed that the fuel economy of the target PHEV can be improved by the new shift map compared with the existing engine optimal operating line(OOL) shift control.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권6호
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• pp.55-60
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• 2004

결정된 변속선도에 의한 자동변속 패턴은 운전자에게 편리한 변속을 제공한다. 하지만, 운전자의 운전 성향이 개인마다 다양함으로 고정된 변속선도를 여러 운전자에게 동일하게 제공하는 것은 불만의 요소로 인식되고 있다. 이에, 본 논문에서는 운전자의 성향을 결정할 수 있는 입력을 이용한 학습 모듈을 설계하여 운전 성향을 판단하고자 한다. 판단된 운전 성향을 이용하여 변속선도를 조정함으로써 운전자의 의지에 부합되는 변속패턴을 제공하고자 한다. 실제 주행 시 얻은 데이터를 이용하여 제안된 모듈의 성능의 우수함을 보인다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.417-425
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• 2013

디지털 통신 기술은 보다 높은 데이터 효율과 정보의 효율적인 부호화에 초점을 맞추고 있다. 또한, 보안성을 높이고 외부 요인의 간섭을 최소화하는 것이 중요하다. DCSK(Differential Chaos Shift Keying)나 CDSK(Correlation Delay Shift Keying)와 같은 비선형 시스템에서는 정보를 효율적으로 부호화하여 보안성을 높이고 외부 요인의 간섭을 최소화시키는 방법으로 카오스 통신 시스템을 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 DCSK 방식과 CDSK 방식에 카오스 맵을 적용하여 카오스 통신 시스템의 BER 성능과 정보의 항재밍 특성을 평가한다. 시뮬레이션을 통해 Gauss iterated map이 다른 3개의 카오스 맵보다 좋은 성능을 얻을 수 있다는 것을 알 수 있다. 또한, DCSK 방식과 CDSK 방식은 카오스 맵을 적용함으로써 더 좋은 항재밍 특성을 얻을 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권3호
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• pp.239-248
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• 2010

혈액 세포 영상에서 백혈구는 환자의 건강상태를 파악하는데 중요한 정보를 제공하며, 이를 통해 다양한 질병을 조기에 예측할 수 있다. 따라서 질병의 조기 예측을 위해 혈액세포에서 백혈구의 분리는 매우 중요한 단계이다. 본 논문에서는 중요도 맵과 단계적 영역 병합을 이용하여 혈액 세포 영상에서 백혈구를 자동으로 분할하는 기법을 제안한다. 백혈구 세포 영역은 염색물질에 의해 주변에 비해 두드러진 색상, 질감 정보를 가짐으로 이를 기반으로 중요도 맵(Saliency Map)을 만든다. 이를 통해 세포 영상에서 두드러진 영역을 찾아 sub-image를 분리하고, 각 sub-image에서 mean-shift 알고리즘을 적용하여 영역 클러스터링을 수행한다. Mean-shift 적용 후 얻은 클러스터들에 대해 단계적 영역 병합 알고리즘을 적용하고, 최종적으로 백혈구 핵으로 판단되는 단일 클러스터를 얻을 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법은 혈액 세포 영상을 사용하여 테스트한 결과 71%의 핵 검출 정확도를 보였으며, 기존의 다른 알고리즘보다 뛰어난 성능을 나타내었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.30-35
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• 2005

결정된 변속선도에 의한 자동변속 패턴은 운전자에게 편리한 변속을 제공한다. 하지만, 운전자의 운전 성향이 개인마다 다양함으로 고정된 변속선도를 여러 운전자에게 동일하게 제공하늘 것은 불만의 요소로 인식되고 있다. 이에, 본 논문에서는 운전자의 성향을 결정할 수 있는 입력을 이용한 학습 모듈을 설계하여 운전 성향을 판단하고자 한다. 판단된 운전 성향을 이용하여 변속선도를 조정함으로써 운전자의 의지에 부합되는 변속패턴을 제공하고자 한다. 실제 주행시 얻은 데이터를 이용하여 제안된 모듈의 성능의 우수함을 보인다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제48권1호
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• pp.18-23
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• 2011

본 연구는 자동차에 장착된 일반적인 자동변속기의 문제점을 향상시키기 위해서 지능형 변속선도 결정 모듈을 제안한다. 전형적인 자동변속기의 변속선도는 운전자의 습관 및 성향이 반영되지 않기 때문에 운전자가 원하는 변속점을 제공하지 못한다. 기존의 변속선도는 불필요한 기어의 변화가 발생하고 연료효율에도 좋지 않다. 또한 가끔 킥-다운과 같은 현상이 발생한다. 그래서 본 논문에서는 개인적인 운전자의 운전 스타일을 고려한 변속선도를 결정하는 지능형 변속 제어 방법을 연구한다. 운전스타일은 주행 중인 자동차의 실제 데이터를 이용하여 운전자의 성향 및 운전 습관에 의해 판단된다. 이 모듈은 실제 자동차 데이터를 학습하기 위해 신경회로망을 사용한 계층적 구조로 구성된다. 제안된 지능형 변속선도 제 어 모듈은 각 운전자의 운전스타일에 따라 운전에 필요한 토크와 속도를 제공하여 운전자에게 적합한 변속점과 변속시간을 제공할 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.213-218
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• 2013

본 논문에서는 효율적 항만관리를 위하여 영상기반 선박 검출 방법을 제안한다. 움직이는 선박의 추적이 용이하도록 시각집중 알고리즘과 평균이동 알고리즘을 적용하여 배경정보를 포함하지 않는 선박영역을 검출한다. 시각집중알고리즘은 배경으로부터 두드러진 특징을 갖는 객체를 추출하는데 효과적이기 때문에 해상에서 선박을 검출하는데 용이하다. 돌출영역에 포함되어 있는 배경정보를 제거하기 위하여 평균이동 알고리즘을 이용하여 영상 분할 및 클러스터링을 한다. 돌출영역 내에 있는 화소 중에서 돌출영역 주변의 클러스터와 같은 컬러값을 갖는 화소를 배경으로 처리함으로써 선박만을 검출한다. 항만에 설치된 고해상도 카메라의 영상을 이용하여 선박 검출 시뮬레이션 결과 제안하는 방법이 선박을 검출하는데 효과적임을 보인다.

• 충청수학회지
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• 제31권4호
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• pp.461-466
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• 2018

$Let\;f:X{\rightarrow}X$ be a continuous surjection of a compact metric space X and let ${\sigma}_f:X_f{\rightarrow}X_f$ be the shift map on the inverse limit space $X_f$ constructed by f. We show that if a continuous surjective map f has some shadowing properties: the asymptotic average shadowing property, the average shadowing property, the two side limit shadowing property, then ${\sigma}_f$ also has the same properties.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권6호
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• pp.479-485
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• 2013

최근 정보 보안이 중요시됨에 따라서 향상된 보안성과 낮은 도청 확률을 가지는 무선 통신 기술에 대한 관심이 급격히 증가하고 있다. 카오스 신호는 불규칙한 현상으로 인하여 정보를 효율적으로 부호화 하는데 적용할 수 있다. 카오스 신호는 초기 조건에 매우 민감하며 초기 조건을 모른다면 신호의 감지가 어렵다는 단점을 가지고 있지만 다중 경로 간섭에 강한 장점을 가진다. 본 논문에서는 디지털 카오스 변조 방식인 CDSK 방식에서 여러 가지 카오스 맵을 적용하여 수신 성능을 평가한다. 또한, CDSK 방식에서 확산인자 (Spreading factor)의 변화에 따른 수신 BER 성능을 분석한다. 시뮬레이션 결과, Hennon map을 사용할 경우 다른 Chaotic map들 보다 훨씬 좋은 수신 성능을 얻을 수 있었으며, 확산인자가 70에서 가장 좋은 수신 BER 성능을 얻는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.384-385
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• 2011

본 논문은 중요도 맵과 Mean Shift 알고리즘을 이용하여 모바일 폰 영상 내의 와인 라벨 검출 방법을 제안한다. Mean Shift 알고리즘은 비모수적 클러스터링 기술로 클러스터의 수에 대한 사전 지식이 없이도 클러스터링이 가능한 알고리즘인데 실행 시간이 많이 필요한 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 입력 칼라 와인 영상에 Saliency Map을 먼저 적용하고 영상의 두드러진 영역을 찾는다. 다음으로 Mean Shift 알고리즘을 이용한 분할 결과에서 얻은 칼라 마스크를 따라 빈도가 가장 높은 칼라 영역을 찾고 와인 라벨 영역을 검출한다. 실험결과를 통하여 제안된 방법을 모바일 폰을 이용하여 획득된 다양한 와인 영상의 라벨 영역을 효율적으로 검출할 수 있음을 볼 수 있다.