• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.444-450
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• 2015

소형 및 저가형 CCD 카메라의 성능은 소형 쿼드콥터의 정밀 추적기능을 구현하는데 있어서 충분한 성능을 갖추고 있지 못하는데 본 연구에서는 덜 정확한 GPS 보다 CCD 카메라를 이용한 보행자와 같은 대상물의 상공에서 강건한 호버링을 유지시키기 위한 방법을 제시하였다. 기존의 연구 대상이었던 고정된 물체가 아닌 보행자를 타깃으로 이용한 UAV의 절대 위치를 추정하는 방법을 제시하였다. 이는 UAV가 산악이나 사람들이 붐비는 공공지역에서 이동할 때 UAV의 절대위치를 인식할 수 있는 방법이 없을 경우 UAV 주변에서 움직이는 물체의 정보를 활용하여 UAV의 절대위치를 보정하는 방법으로 매우 유용하다. 연구를 위해서 보행자의 위치를 알고 있는 것으로 가정하나 실제적인 상황 속에서는 영상매칭을 통하여 그 정보를 수신하는 것으로 해석한다. 본 연구를 위하여 UAV의 위치 추정 불확실성을 정량적으로 나타내었으며, 좌표계 변환을 통한 영상기반의 기하학적 구속 식을 유도하여, 칼만 필터를 적용하여 로봇의 위치를 보정하여 위치 추정 불확실성을 줄일 수 있음을 보였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제39권1호
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• pp.1-10
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• 2002

다중 사용자 DS-CDMA 시스템에서 더 좋은 성능을 얻고자 컨볼루션 부호와 시공간 차등 부호의 직렬 연쇄 구조를 제안한다. 본 논문에서 시스템은 다중 접속 간섭(MAI ; Multiple-access Interference) 를 억제하기 위해 다른 사용자의 확산 코드, 동기, 그리고 전력 정보 등을 필요로 하지 않는 단일 사용자 검파기(SUD : Single User Detection) 를 고려한다. 채널 부호로 사용된 부호화율 1 과 메모리 수 1 을 가지는 차등 부호는 부호화로 인한 효율 저하를 가져오지 않으며 최소 상태수를 가지게 된다. 그리고 시공간 블록 부호를 통해 다중 안테나로 인한 다이버시티 이득을 얻게 된다. 이러한 시공간 직렬 연쇄 컨볼루션 차등 부호를 복호함에 있어서 서로간의 정보를 교환하는 반복 복호 처리를 이용한다. 실험 결과로부터 본 시공간 연쇄 부호 기법이 DS-CDMA 시스템에서 기존의 컨볼루션 부호보다 유사한 복잡도에서 더 나은 성능과 유연성을 제공함을 알 수 있다. 또한 제안한 기법이 SUD를 하는 DS-CDMA 시스템에 적용될 때, 처리이득(PG : Processing Gain) 이나 간섭 억제 여파기의 탭 개수의 증가에 따라 성능 향상이 일어나며, 원근 간섭 전력 문제가 심한 경우에 성능 저하가 일어남을 알 수 있다.

• 전력전자학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.98-106
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• 2001

본 논문에서는 영구자석 동기 전동기의 정밀 속도 제어의 방법으로 외란 관측기를 이용한 외란 보상방법과 파라미터 추정에 의해 보상기의 이득을 조절하도록 함으로서, 외란이 없는 등가 지표시스템의 응답 특성을 추정하도록 제안하였다. 외란 관측기에 의한 보상방법은 잘 알려진 데드비트 외란 관측기를 이용하였으며 잡음에 약한 데드비트 관측기의 단점을 보완하기 위하여 후단필터로서 MA처리를 통하여 잡음에 대한 영향을 줄이도록 하였다. 또한 관측기의 단점을 보완하기 위하여 후단필터로서 MA처리를 통하여 잡음에 대한 영향을 줄이도록 하였다. 또한 관측기의 파라미터와 실제 시스템의 파라미터의 차이로 발생하는 외란 추정 오차를 줄이고자 실제 시스템과 파라미터 보상기로 구성된 등가 시스템이 지표 시스템이 되도록 구성하였다. 시스템에 사용된 RLS파라미터 추정기는 외란에 의하여 편향된 추정 특성을 가진다. 이러한 파라미터 추정문제에 대하여 파라미터 추정기가 높은 성능을 갖는 데드비트 외란 관측기를 포함하도록 함으로서 외란에 의한 문제를 해결하였다. 이와 같이 제안된 제어기는 외란 및 파라미터 변화를 갖는 시스템에서 강인한 고정밀 제어를 할 수 있으며, 이의 안정성과 효용성을 컴퓨터를 이용한 모의 실험과 TMS320C31이 내장된 DS1102 DSP 보드를 이용하여 실험으로써 보였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.16-23
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• 2010

최근 뇌 과학 연구에 관심이 높아지면서 두뇌 훈련게임, 교육응용분야 및 BCI(brain Computer Interface)등 여러 분야에서 뇌파를 이용한 장치들이 개발 되고 있다. 본 논문에서는 전두엽 뇌파를 이용해서 간편하고 손쉽게 사용할 수 있는 블루투스 기반 무선 포터블형 뇌파 측정장치를 설계 제작하였다. 10~100 ${\mu}V$의 낮은 진폭을 가진 뇌파를 증폭하여 수V까지 증폭하였고 불필요한 잡음신호와 60 Hz의 전원 노이즈를 제거 하기위하여 저역필터, 고역필터 및 노치 필터를 설계하였다. 또한, 아날로그 뇌파신호를 디지털신호로의 변환과 PC로의 무선 전송을 위해 PIC24F192 마이크로컨트롤러를 사용하였다. AD변환 샘플링율은 1kHz로 하였고, 블루투스방식의 무선전송방식을 이용하여 38,400bps로 PC로 전송하였다. PC로 입력할 때 LabVIEW 프로그램를 이용하여 뇌파신호를 수신하여 모니터링 하였다. 상용 뇌파측정 장치인 Biopac MP100과 개발된 장치에 각각 $1{\mu}V$, 0~200Hz의 동일한 사인파 시뮬레이션 신호를 입력한 후 FFT 변환 후 각각 파워스펙트럼을 분석하여 성능 검증을 비교했다. 상용 Biopac 시스템 MP100과 비교해 본 결과 특히, 30Hz이하의 주파수영역에서 유사한 주파수 응답 특성결과를 얻어 제작된 시스템의 정확도가 우수함을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권5호
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• pp.689-698
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• 2005

현재 위치기반 서비스를 제공하기 위하여 다양한 시스템들이 사용되고 있다. 그러나 기존의 시스템들은 상당히 많은 사용자들에게 빠른 서비스를 제공하기에는 적합하지가 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 빠른 데이터 처리와 대용량의 데이터 관리를 동시에 지원하는 다중레벨 DBMS를 사용하여야 한다. 스냅샷을 갖는 다중레벨 DBMS는 디스크에 모든 데이터를 가지고 있으며, 빠른 처리를 요구하는 데이터는 스냅샷의 형태로 메인메모리 데이터베이스에서 관리한다. 이 시스템의 성능을 최적화하여 위치기반 서비스를 제공하기 위해서는 스냅샷에 존재하는 데이터를 효율적으로 사용할 수 있도록 질의를 분류하는 컴포넌트가 필요하다. 본 논문에서는 위치기반 서비스를 위한 다중레벨 DBMS에서 질의 분류 컴포넌트를 설계하고 구현한다. 제안된 컴포넌트는 입력된 질의를 메모리 질의, 디스크 질의, 하이브리드 질의로 분류하여 스냅샷 사용율을 높이고, 스냅샷의 일부분을 사용할 수 있도록 질의의 비공간과 공간 필터 조건을 분할하는 메커니즘을 사용하였다. 따라서, 제안된 컴포넌트는 효율적인 질의 분류를 통하여 스냅샷을 최대한 이용함으로써 시스템의 성능을 향상시킨다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제34권4호
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• pp.866-873
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• 2017

산업이 발전함에 따라 전 세계적으로 환경오염에 대한 문제가 대두되고 있으며, 자동차 배출가스 규제도 점점 강화되고 있다. 하지만, 배출가스는 단순한 자동차만의 문제가 아닌 연료물성성분에 따른 영향도 받는 것으로 알려져 있으며, 특히, 디젤엔진의 경우 CRDI 엔진이 개발 및 상용화되면서 고성능 엔진은 고성능 연료를 필요로 하고, 그 중 대표적인 것이 연료의 윤활성으로 밝혀진바, 이에 본 연구에서는 연료물성변화가 자동차 주요부품 및 배출가스에 미치는 영향을 확인하고자 하였다. 윤활성이 취약한 연료($651{\mu}m$/품질기준 $400{\mu}m$이하)를 차량에 사용하여 고압펌프 및 인젝터, 매연저감장치 등의 파손이 발생하며, 매연 및 배출가스, 연비가 악화되는 것을 확인하였다. 또한, 파손된 매연저감장치(DPF)를 확인한 결과 철분성분이 다량 검출되었으며 이는 연료에 철분성분이 많이 함유되어 있어, 배출가스에 영향을 미쳐 매연저감장치(DPF)의 처리능력을 초과한 입자상물질의 배출로 인한 파손으로 추정 및 확인하였다.

• 한국재료학회지
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• 제28권12호
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• pp.732-737
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• 2018

We develop a purification process of $Hg_2Br_2$ raw powders using a physical vapor transport(PVT) process, which is essential for the fabrication of a high performance acousto-optic tunable filter(AOTF) module. Specifically, we characterize and compare three $Hg_2Br_2$ powders: $Hg_2Br_2$ raw powder, $Hg_2Br_2$ powder purified under pumping conditions, and $Hg_2Br_2$ powder purified under vacuum sealing. Before and after purification, we characterize the powder samples through X-ray diffraction and X-ray photoelectron spectroscopy. The corresponding results indicate that physical properties of the $Hg_2Br_2$ compound are not damaged even after the purification process. The impurities and concentration in the purified $Hg_2Br_2$ powder are evaluated by inductively coupled plasma-mass spectroscopy. Notably, compared to the sample purified under pumping conditions, the purification process under vacuum sealing results in a higher purity $Hg_2Br_2$ (99.999 %). In addition, when the second vacuum sealing purification process is performed, the remaining impurities are almost removed, giving rise to $Hg_2Br_2$ with ultra-high purity. This high purification process might be possible due to independent control of impurities and $Hg_2Br_2$ materials under the optimized vacuum sealing. Preparation of such a highly purified $Hg_2Br_2$ materials will pave a promising way toward a high-quality $Hg_2Br_2$ single crystal and then high performance AOTF modules.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.271-274
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• 2014

본 논문에서는 UHD급 영상의 실시간 처리를 위한 고성능 HEVC(High Efficiency Video Coding) SAO(Sample Adaptive Offset) 부호화기의 효율적인 하드웨어 구조를 제안한다. SAO는 HEVC에서 새롭게 채택된 루프 내 필터 기술 중 하나이다. 본 논문에서 제안하는 SAO 부호화기 하드웨어 구조는 메모리 접근 최소화 및 화소들의 처리를 간소화하기 위해 three-layered buffer를 사용한다. 또한 연산시간 및 연산량을 줄이기 위해서 4개의 화소들을 병렬적으로 에지 오프셋과 밴드 오프셋으로 분류하며, 화소들의 분류와 SAO 파라메터 적용을 2단계 파이프라인 구조로 구현하고, 하드웨어 면적을 줄이기 위해서 덧셈과 뺄셈, 쉬프트 연산, 그리고 재귀 비교기만을 사용한다. 본 논문에서 제안하는 SAO 부호화기 하드웨어 구조는 Verilog HDL로 설계하였으며, TSMC $0.18{\mu}m$ CMOS 표준 셀 라이브러리를 사용하여 합성한 결과 약 180k개의 게이트로 구현되었다. 또한, 110MHz의 동작주파수에서 4K UHD급 해상도인 $4096{\times}2160@30fps$의 실시간 처리가 가능하다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.175-182
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• 2020

비접촉식 시선추적 기술은 인간과 컴퓨터간의 인터페이스로서 장애가 있는 사람들에게 핸즈프리 통신을 제공하며, 최근 코로나 바이러스 등으로 인한 비접촉시스템에도 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 따라서 본 논문에서는 인간 중심의 상호 작용을 위한 상황인식 다중영역 분류기 및 ASSL 알고리즘을 기반으로 한 사용자 인터페이스 기술을 개발한다. 이전의 AdaBoost 알고리즘은 안구 특징 사이의 공간적 맥락 관계를 이용할 수 없기 때문에 눈의 커서 포인팅 추정을 위한 안면 추적에서 충분히 신뢰할 수 있는 성능을 제공 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 비접촉식 시선 추적 및 마우스 구현을 위한 눈 영역의 상황기반 AdaBoost 다중 영역 분류기를 제시한다. 제안된 방식은 여러 시선 기능을 감지, 추적 및 집계하여 시선을 평가하고 온 스크린 커서 기반의 능동 및 반 감독 학습을 조정한다. 이는 눈 위치에 성공적으로 사용되었으며 눈 특징을 감지하고 추적하는 데에도 사용할 수 있다. 사용자의 시선을 따라 컴퓨터 커서를 제어하며 칼만 필터를 이용하여 실시간으로 추적하며, 가우시안 모델링을 적용함으로써 후처리하였다. Fits law에 의해 실험하였으며, 랜덤하게 대상객체를 생성하여 실시간으로 시선추적성능을 분석하였다. 제안하는 상황인식을 기반 인식기를 통하여 비접촉 인터페이스로서의 활용이 높아질 것이다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제26권4호
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• pp.17-34
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• 2023

Camera trapping has been used as a non-invasive survey method that minimizes anthropogenic disturbance to ecosystems. Nevertheless, it is labor-intensive and time-consuming, requiring researchers to quantify species and populations. In this study, we aimed to improve the preprocessing of camera trapping data by utilizing an object detection algorithm. Wildlife monitoring using unmanned sensor cameras was conducted in a forested urban forest and a green space on a university campus in Cheonan City, Chungcheongnam-do, Korea. The collected camera trapping data were classified by a researcher to identify the occurrence of species. The data was then used to test the performance of the YOLO-X object detection algorithm for wildlife detection. The camera trapping resulted in 10,500 images of the urban forest and 51,974 images of green spaces on campus. Out of the total 62,474 images, 52,993 images (84.82%) were found to be false positives, while 9,481 images (15.18%) were found to contain wildlife. As a result of wildlife monitoring, 19 species of birds, 5 species of mammals, and 1 species of reptile were observed within the study area. In addition, there were statistically significant differences in the frequency of occurrence of the following species according to the type of urban greenery: Parus varius(t = -3.035, p < 0.01), Parus major(t = 2.112, p < 0.05), Passer montanus(t = 2.112, p < 0.05), Paradoxornis webbianus(t = 2.112, p < 0.05), Turdus hortulorum(t = -4.026, p < 0.001), and Sitta europaea(t = -2.189, p < 0.05). The detection performance of the YOLO-X model for wildlife occurrence was analyzed, and it successfully classified 94.2% of the camera trapping data. In particular, the number of true positive predictions was 7,809 images and the number of false negative predictions was 51,044 images. In this study, the object detection algorithm YOLO-X model was used to detect the presence of wildlife in the camera trapping data. In this study, the YOLO-X model was used with a filter activated to detect 10 specific animal taxa out of the 80 classes trained on the COCO dataset, without any additional training. In future studies, it is necessary to create and apply training data for key occurrence species to make the model suitable for wildlife monitoring.