• 제목/요약/키워드: design of algorithms

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소나 영상 기반의 수중 물체 인식과 추종을 위한 구조 : Part 2. 확률적 후보 선택을 통한 실시간 프레임워크의 설계 및 구현 (A Framework of Recognition and Tracking for Underwater Objects based on Sonar Images : Part 2. Design and Implementation of Realtime Framework using Probabilistic Candidate Selection)

  • 이영준;김태균;이지홍;최현택
    • 전자공학회논문지
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    • 제51권3호
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    • pp.164-173
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    • 2014
  • 수중 로봇 분야에서 수중 환경 인식은 매우 중요하나, 탁도 등의 제약으로 인하여 수중 광학 카메라의 사용은 제한적이다. 대안으로 기대하는 수중 영상 소나의 경우, 소나 영상의 품질이 영상 처리에 의해 자연물을 그대로 인식하기에 충분히 안정적이며 정확하지 못하다. 이를 극복하고자 본 논문의 Part 1에서 초음파의 특징을 고려한 인공 표식을 제안하였으며, 형상 행렬 기반의 인식 방법을 함께 제안하고 검증하였다. 그러나 실제 해양 환경은 복잡하고 동적인 잡음 요소가 많다. 이러한 문제를 추가로 해결하기위해 본 논문의 Part 2에서는 연속되는 소나 영상에서 확률적으로 인식 후보를 선별하여 인식하고, 추적하는 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 4단계, 즉 유사도 기반 관심 후보의 선정, 확률 기반 최종 후보의 선정, 선정된 후보의 인식, 그리고 인식된 물체의 추적으로 구성되어 있다. 이러한 4단계의 구조가 병렬로 처리되어 실시간 처리가 가능하며 인식 대상체의 변경이나 알고리즘의 보강을 위한 유연한 구조를 가진다. 제안한 프레임워크를 구성하는 파티클 필터 기반의 후보 선별 알고리즘과 평균-이동 (mean-shift) 기법에 의한 추적 방법을 함께 제안하였다. 수조 실험과 실해역 실험을 수행을 통하여 성능을 검증하였으며 결과에 대한 상세한 분석을 수행하였다. 인공 표식의 추적에서 얻어진 상대거리, 방향 등의 정보는 수중 로봇의 제어와 항법을 위해 사용될 것으로 기대하고 있다.

공간정보에 기반한 도로 데이터 자동생성 방법 (Automatic Generation Method of Road Data based on Spatial Information)

  • 주인학;최경호;유재준;황태현;이종훈
    • 한국공간정보시스템학회 논문지
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    • 제4권2호
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    • pp.55-64
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    • 2002
  • 효율적인 도로정보의 구축은 GIS에서 가장 중요한 주제이다. 본 논문에서는 도로정보를 자동으로 생성, 구축하기 위하여 모바일 매핑 기술과 영상인식 기술을 결합한 방법을 제안하였다. 모바일 매핑 시스템은 CCD 카메라, GPS, INS를 장착한 차량의 형태를 가지며, 취득한 영상에 나타난 공간객체의 좌표를 사진측량기법을 이용하여 계산한다. 모바일 매핑 시스템에 의한 공간객체 좌표추출과 데이터 구축은 자동화되지 않아 시간이 많이 드는 단점이 있다. 도로의 자동 인식은 영상인식 분야에서도 자동주행차량에 대한 연구의 형태로 진행되어 왔다. 그러나 영상인식에 기반한 방법들은 도로 차선에 적용할 경우 차선의 끊김 차량에 의한 가려짐 좋지 않은 날씨와 조명 등 실제의 도로나 도로변의 다양한 예외상황 때문에 원하는 결과를 얻기 힘든 경우가 많다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 모바일 매핑 시스템으로부터 획득된 GPS/INS 데이터 및 영상인식 기술을 모두 이용한 자동 도로데이터 생성방법을 제안하였다. 영상에 나타난 도로 차선의 3차원좌표로부터 영상에서 객체가 나타날 위치를 추정하기 위한 방법을 고안하였으며, 이러한 방법은 도로 차선을 찾기 위한 복잡한 영상처리 과정을 대폭 줄일 수 있다. 예외상황 때문에 도로차선을 추출하지 못한 경우에는 스플라인 인터폴레이션에 의하여 값을 얻는다. 인터폴레이션은 교차로나 급격한 변화 지점에 따라 구분된 도로 구간 단위로 이루어진다. 본 논문에서는 제안된 객체좌표 추정방법과 인터폴레이션 기법에 대한 실험 및 결과를 제시하였다.

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유전자알고리즘을 이용한 스마트 면진시스템의 퍼지제어 (Fuzzy Control of Smart Base Isolation System using Genetic Algorithm)

  • 김현수
    • 한국지진공학회논문집
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    • 제9권2호통권42호
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    • pp.37-46
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    • 2005
  • 현재까지 많은 스마트 면진시스템이 제안되었고 연구되어 왔다. 본 연구에서는 스마트 면진시스템의 면진장치와 보조감쇠 장치로서 새로운 형태의 마찰진자시스템(FPS)과 MR 감쇠기를 각각 사용한다. 퍼지로직제어기(FLC)가 고유의 견실성과 비선형 및 불확실성을 쉽게 다룰 수 있는 능력이 있기 때문에 MR 감쇠기의 감쇠력을 조절하는데 FLC를 사용한다. 또한 FLC의 성능을 최적화 하기 위해서는 유전자알고리즘(GA)을 사용한다. GA를 사용함으로써 소속함수의 형상을 조절하는 것뿐만 아니라 적절한 퍼지제어규칙을 결정할 수 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 부분개선 유전자알고리즘을 사용하였다. 이 방법은 유전자의 특정부분을 향상시키는데 효율적이다. FPS와 MR 감쇠기의 동적거동을 표현하기 위해서는 뉴로?퍼지 모델을 사용한다. FLC의 최적설계를 위하여 본 연구에서 제안된 방법의 효율성은 여러 가지 역사지진을 사용하여 계산된 동적응답을 기초로 하여 평가한다. 예제해석결과 제안된 방법은 적절한 퍼지규칙을 찾을 수 있고 GA로 최적화된 FLC는 수동제어기 뿐만 아니라 전문가의 지식에 기반한 FLC와 전통적인 준능동제어기보다 더 좋은 성능을 발휘한다.

Single-chip CMOS Image Sensor를 위한 하드웨어 최적화된 고화질 Image Signal Processor 설계 (Hardware optimized high quality image signal processor for single-chip CMOS Image Sensor)

  • 이원재;정윤호;이성주;김재석
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제44권5호
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    • pp.103-111
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    • 2007
  • 본 논문에서는 single-chip CMOS Image Sensor(CIS)용 고화질 image signal processor(ISP)에 최적화된 하드웨어 구조를 제안한다. Single-chip CIS는 CIS와 ISP가 하나의 칩으로 구현된 것으로, 다양한 휴대기기에 사용된다. 휴대기기의 특성상, single-chip CIS용 ISP는 고화질이면서도 저전력을 위해 하드웨어 복잡도를 최소화해야 한다. 영상의 품질 향상을 위해서 다양한 영상 처리 블록들이 ISP에 적용되지만, 그 중에 핵심이면서 하드웨어 복잡도가 가장 큰 블록은 컬러 영상을 만들기 위한 색 보간 블록과 영상을 선명하게 하기 위한 화질 개선 필터 블록이다. 이들 블록은 데이터 처리를 위한 로직 외에도 라인 메모리를 필요로 하기 때문에 ISP의 하드웨어 복잡도의 대부분을 차지한다. 기존 ISP에서는 색 보간과 화질 개선 필터를 독립적으로 수행하였기 때문에 많은 수의 라인 메모리가 필요하였다. 따라서 하드웨어 복잡도를 낮추기 위해서는 낮은 성능의 색보간 알고리즘을 적용하거나, 화질 개선 필터를 사용하지 않아야 했다. 본 논문에서는 화질 개선을 위해 경계 적응적이면서 채널간 상관관계를 고려하는 고화질 색 보간 알고리즘을 적용하였다. 또한 채널 간 상관관계를 고려하는 색 보간 알고리즘의 특성을 이용하여 색 보간 블록과 화질 개선 필터 블록이 라인 메모리를 공유하도록 설계함으로써, 전체 라인 메모리 수를 최소화하는 새로운 구조를 제안한다. 제안된 방법을 적용하면 화질 개선 필터 블록을 위한 추가적인 라인 메모리가 불필요하기 때문에, 고화질과 낮은 복잡도 모두를 만족시킬 수 있다. 제안 방식과 기존 방식의 MSE(Mean Square Error)는 0.37로, 메모리 공유로 인한 화질의 저하는 거의 없었고, 고화질 색 보간 알고리즘을 적용했기 때문에 전체적인 화질은 향상되었다. 제안된 ISP 구조는 Verilog HDL 및 FPGA를 이용하여 실시간으로 구현 검증되었다. 0.25um CMOS 표준 셀 라이브러리를 이용하여 합성하였을 때, 총 게이트 수는 37K개였으며 7.5개의 라인 메모리가 사용되었다.

치주질환 예측을 위한 치과 X-선 영상에서의 초해상화 알고리즘 적용 가능성 연구 (Investigation of the Super-resolution Algorithm for the Prediction of Periodontal Disease in Dental X-ray Radiography)

  • 김한나
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제15권2호
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    • pp.153-158
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    • 2021
  • 치주질환의 조기 진단률 및 예측 정확도 향상을 위한 X-선 영상 분석은 매우 중요한 분야이다. 이러한 치과 X-선 영상의 화질 개선을 위한 인공 지능 기반의 알고리즘 개발 및 적용에 관한 연구는 전 세계적으로 널리 수행 중이다. 따라서 본 연구의 목표는 치주질환 예측을 위한 치과 X-선 영상에서의 초해상화 알고리즘의 모델링 및 적용 가능성에 관하여 평가하는 것이다. 초해상화 알고리즘은 convolution layer와 ReLU를 기반으로 구성하였고, 저해상도 영상을 2배로 업샘플링 한 영상을 입력으로 사용하였다. 딥러닝 훈련을 위해 사용한 치과 X-선 데이터는 1,500장을 사용하였다. 영상의 정량적 평가는 2가지 영상의 비교를 통해 유사도를 측정할 수 있는 인자인 root mean square error와 structural similarity를 사용하였다. 이와 더불어 최근에 개발된 no-reference 기반으로 사용되는 natural image quality evaluator 와 blind/referenceless image spatial quality evaluator를 추가적으로 분석하였다. 결과적으로 기존에 사용되던 bicubic 기반의 업샘플링 기법을 사용하였을 때에 비하여 제안하는 방법이 치과 X-선 영상에서 평균적으로 유사도와 no-reference 기반의 평가 인자가 각각 1.86 그리고 2.14배 향상됨을 확인하였다. 결론적으로 치주질환의 예측을 위한 초해상화 알고리즘의 치과 X-선 영상에서의 유용성을 증명하였고 향후 다양한 분야에서의 적용 가능성이 높을 것으로 기대된다.

자전거 운동 시 소비되는 에너지량 계산 알고리즘 설계 (Design of an algorithm to calculate the amount of energy consumed during cycling)

  • 임명성;정진형;이상식;장지훈
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제14권1호
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    • pp.78-90
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    • 2021
  • 본 연구는 자전거 운동 시 소비되는 에너지량 계산을 위한 알고리즘을 개발하고자 하는 목적으로 수행되었다. 대학에 재학 중인 60명(남자 30명, 여자 30명)을 대상으로 자전거 운동 시 10초 간격으로 배출하는 호흡가스를 분석하고 에너지소비량을 측정하였으며, 시판 유선속도계로 측정된 결과 및 선행연구에서의 추론식과 비교 검증하였다. 남자의 자전거운동 시 시간에 따른 소비되는 에너지량을 추정하는 알고리즘은 '에너지소비량(Kcal)=5.048×(시간(분))-2.258(r2=0.998)'로 계산되었다. 여자의 자전거 운동 중 시간에 따른 에너지소비량 추정 회귀식은 '에너지소비량(Kcal)=4.466×(시간(분))-1.605(r2=.999)'로 계산되었다. 남자의 자전거운동 시 시간과 속도에 따른 에너지소비량 추정 회귀식은 '에너지소비량(Kcal)=(0.05×속도(kph))×(4.750×시간(분)+0.091)'로 계산되었다. 여자의 자전거 운동 시 시간과 속도에 따른 소비되는 에너지량 추정 회귀식은 속도 20kph 이하 조건에서는 '에너지소비량(Kcal)=(0.05×속도(kph))×(4.151×시간(분)-0.736)'으로 계산되었고, 속도 20kph 초과 조건에서는 '에너지소비량(Kcal)=(0.04×속도(kph))×(4.151×시간(분)-0.736)'으로 계산되었다. 결론적으로 자전거 운동 시 소비되는 에너지량을 계산하기 위한 알고리즘개발에는 시간 및 속도에 따른 에너지소비량 추론식 적용이 적절한 것으로 제언된다.

착용형 개인 건강관리 장치를 위한 실시간 생체신호 암호화 모듈의 설계 (Design of Real-time Vital-Sign Encryption Module for Wearable Personal Healthcare Device)

  • 김정채;유선국
    • 전자공학회논문지
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    • 제50권2호
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    • pp.221-231
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    • 2013
  • 정보통신 기술을 이용한 개인 의료정보의 교환은 건강관리 서비스의 중요한 과정이다. 그러나 그 과정은 정보유출의 위험성을 내포하므로 건강관리 서비스의 신뢰성을 보장하기 위하여 개인 의료정보는 보호되어야 한다. 본 논문에서는 착용형 개인건강관리 장치에서 생성되고 전송되는 개인의료 정보를 보호하기 위한 암호화 모듈을 설계하였다. 설계의 주요 목표는 실시간으로 암호화되어 전송 된 개인 의료정보가 당사자의 허가 없이 조회, 수정 및 활용될 수 없음을 보장하는 것이다. 이를 위하여 암호화 알고리즘으로 DES와 3DES를 Telos Rev B(16bit RISC, 8Mhz)에서 운용되는 모듈로 개발하였다. 그리고 실험은 착용형 개인 건강관리 장치에서 측정되는 생체신호에 대한 암호화 및 복호화 성능을 평가하기 위하여 수행되었다. 실험 결과 단위블록에 대한 암호화에 DES가 1.802 ms, 3DES가 6.683 ms가 소요되었다. 또한 Telos Rev B에서 암호화 된 정보가 다른 장치에서 오류 없이 복호화 될 수 있음을 확인함으로써 이종 기기 간 상호 운용성을 확인하였다. 결과적으로, 암호화 모듈이 사용자에게 개인 건강정보 접근권한에 대한 매우 강력한 의사결정권을 부여 할 수 있는 방법이므로 향후 신뢰적인 건강관리 서비스 구축에 기여 할 수 있을 것이다.

음성신호의 특성을 고려한 패킷 손실 은닉 알고리즘 (Packet Loss Concealment Algorithm Based on Speech Characteristics)

  • 윤성완;강홍구;윤대희
    • 한국통신학회논문지
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    • 제31권7C호
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    • pp.691-699
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    • 2006
  • VoIP(Voice over Internet Pratocol)와 같은 IP 네트워크망에서는 패킷 지연, 지터, 패킷 손실 등의 이유로 QoS(Quality of Service)를 보장받지 못하기 때문에, 패킷 손실을 은닉하는 방법에 대한 연구는 필수적이다. IP망에서 사용되는 대부분의 저전송률 음성부호화기는 자체적으로 패킷 손실 은닉(PLC: Packet Loss Concealment) 알고리즘을 사용하고 있지만, 예측 기법에 기반한 양자화 특성상 패킷 손실 이후에도 에러가 전파되는 문제가 있다. 또한, 손실된 패킷의 음성신호 특성을 고려하지 않고 과거 파라미터값을 반복시키는 기존 PLC 방법은 그 구현은 쉽지만 천이구간에서의 합성신호의 음질이 심각히 저하된다. 본 논문에서는 패킷 손실 환경에서 랩신호 특성에 따른 에러전파 영향을 정량적으로 분석하고 그 결과를 토대로 보간법 기반의 새로운 PLC 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 파라미터별로 음성신호의 특성을 고려해 선택적으로 보간법을 적용하고, 예측 필터의 메모리를 효과적으로 갱신한다. 성능평가 결과, 제안한 알고리즘은 VoIP에서 널리 사용되는 G.729 의 기존 PLC 알고리즘에 비해 다양한 FER 환경에서 성능이 향상되었다.

MIN-based 다중 처리 시스템을 위한 효율적인 병렬 Branch-and-Bound 알고리즘 설계 및 성능 분석 (Design and Performance Analysis of a Parallel Optimal Branch-and-Bound Algorithm for MIN-based Multiprocessors)

  • 양명국
    • 전기전자학회논문지
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    • 제1권1호
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    • pp.31-46
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    • 1997
  • 본 논문에서는 다층 연결 구조(Multistage Interconnection Network, MIN)를 기반으로 하는 병렬 컴퓨터 환경에서 효과적으로 운용할 수 있는 병렬 Optimal Best-First search Branch-and-Bound 알고리즘(pobs)을 제안하고, 성능을 분석하였다. 제안된 알고리즘은 먼저 해를 얻고자 하는 문제를 임의의 G개 부 문제로 분할하고 소수 프로세서로 구성된 프로세서 그룹들에 할당하여 각각의 지역 해를 산출하도록 하였다. 따라서 N개의 프로세서를 갖는 시스템은 G개 프로세서 그룹으로 구분되고 각 프로세서 그룹은 P(=N/G)개 프로세서를 보유하게 된다. 각 프로세서 그룹은 할당된 부 문제의 지역 해를 얻는 과정에 병렬 sub-Global Best-First B&B 알고리즘을 수행한다. 프로세서 그룹들이 산출한 지역 해들 가운데 최선의 값을 갖는 지역 해가 문제의 전역 해로 결정되는데, 이를 위하여 각 프로세서 그룹의 대표 프로세서는 할당된 부 문제의 지역 해를 다른 그룹들에게 전파하도록 하였다. 지역 해 전파는 프로세서 그룹들의 지역 해 비교를 통한 전역해 선정 기능과 함께 프로세서 그룹간 작업 불균형 문제를 상당 부분 해소하는 효과를 제공한다. 알고리즘 설계에 이어 성능 평가를 위한 분석 모형을 제시하였다. 제안한 모형은 B&B 알고리즘 수행에 따른 연산 소요시간과 통신 소요시간을 분리하여 처리함으로 병렬 처리 환경에서 보다 실질적인 알고리즘 성능 평가가 가능하게 함과 동시에, 다양한 컴퓨터 연결 구조에서의 알고리즘 성능 예측을 용이하게 하였다. B&B 알고리즘의 확률 특성을 토대로 작성된 성능 분석 연구의 실효성 검토를 위하여 MIN 기반 시스템을 대상으로 병행된 시뮬레이션 결과는 상호 미세한 오차 범위 내에서 일치하는 결과를 보여 제시한 성능 분석 기법의 타당성을 입증하였다. 또한, 본 논문에서 제안한 병렬 알고리즘을 MIN 기반 시스템에 적용하여 기존 알고리즘의 성능과 비교 평가 결과 제안한 pobs가 문제 해결 과정에서 전개되는 부 문제 수를 줄이고 프로세서간의 효율적인 작업 분배 효과를 제공하는 한편 프로세서간의 주된 통신 활동 범위를 국부적으로 제한하여 성능면에서 우수함을 입증하였다.

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CNN 기법을 활용한 운전자 시선 사각지대 보조 시스템 설계 및 구현 연구 (A Study on Design and Implementation of Driver's Blind Spot Assist System Using CNN Technique)

  • 임승철;고재승
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제20권2호
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    • pp.149-155
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    • 2020
  • 한국도로교통공단은 교통사고분석시스템(TAAS)을 활용하여 2015년부터 발생한 교통사고 원인을 분석한 통계를 제공하고 있다. 교통사고 발생 주요 원인으로, 2018년 한해 전체 교통사고 발생원인 중 전방주시 부주의가 대부분의 원인임을 TAAS를 통해 발표했다. 교통사고 원인에 대한 통계자료의 세부항목으로 운전 중 스마트폰 사용, DMB 시청 등의 안전운전 불이행 51.2%와 안전거리 미확보 14%, 보행자 보호의무 위반 3.6% 등으로, 전체적으로 68.8%의 비율을 보여준다. 본 논문에서는 Deep Learning의 알고리듬 중 CNN(Convolutional Neural Network)를 활용하여 첨단 운전자 보조 시스템 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)을 개선한 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 영상처리에 주로 사용되는 Conv2D 기법을 사용하여 운전자의 얼굴과 눈동자의 조향을 분류하는 모델을 학습하고, 차량 전방에 부착된 카메라로 자동차의 주변 object를 인지 및 검출하여 주행환경을 인지한다. 그 후, 학습된 시선 조향모델과 주행환경 데이터를 사용하여 운전자의 시선과 주행환경에 따라, 위험요소를 3단계로 분류하고 검출하여 운전자의 전방 및 사각지대 보조한다.