• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.149-155
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• 2015

본 논문에서는 선형성이 개선된 5MHz의 샘플링 주파수를 가지는 10-비트 디지털/아날로그 변환기를 제안한다. 제안하는 디지털/아날로그 변환기는 10-비트 R-2R 기반 디지털/아날로그 변환기, rail-to-rail 입력 범위의 차동 전압증폭기를 이용하는 출력버퍼, 그리고 바이어스 전압을 위한 밴드-갭 기준전압 회로로 구성된다. R-2R 디지털/아날로그 변환기의 2R 구현에 스위치를 위해 사용되는 인버터의 turn-on 저항 값을 포함하여 설계함으로 선형성을 개선시킨다. DAC의 최종 출력 전압 범위는 출력버퍼에 차동전압증폭기를 이용함으로 R-2R의 rail-to-rail 출력 전압으로부터 $2/3{\times}VDD$로 결정된다. 제안된 디지털/아날로그 변환기는 1.2V 공급전압과 1-poly, 8-metal을 이용하는 130nm CMOS 공정에서 구현되었다. 측정된 디지털/아날로그 변환기의 동적특성은 9.4비트의 ENOB, 58dB의 SNDR, 그리고 63dBc의 SFDR이다. 측정된 DNL과 INL은 -/+0.35LSB 미만이다. 제작된 디지털/아날로그 변환기의 면적과 전력소모는 각각 $642.9{\times}366.6{\mu}m^2$과 2.95mW이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.1203-1212
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• 2013

본 논문에서는 HEVC 복호기내 화면내 예측의 연산 복잡도를 감소시키기 위해 공유 연산기, 공통 연산기, 고속 smoothing 결정 알고리즘, 고속 필터계수 생성 알고리즘을 적용한 하드웨어 구조를 제안한다. 공유 연산기는 공통수식을 공유하여 smoothing 과정의 연산 중복성을 제거하고, DC모드의 평균값을 미리 계산하여 수행 사이클 수를 감소시킨다. 공통 연산기는 모든 예측모드의 예측픽셀 생성과 필터링 과정을 하나의 연산기로 처리하기 때문에 연산기의 개수를 감소시킨다. 고속 smoothing 결정 알고리즘은 비트 비교기만을 사용하고, 고속 필터계수 생성 알고리즘은 곱셈연산 대신 LUT를 사용하여 연산 개수, 하드웨어 면적과 처리 시간을 감소시킨다. 또한 제안하는 구조는 2개의 공유 연산기와 8개의 공통 연산기를 사용하여 병렬처리함으로써 화면내 예측의 수행 사이클 수를 감소시킨다. 제안하는 구조를 TSMC 0.13um CMOS 공정 라이브러리를 이용하여 합성한 결과 게이트 수는 40.5k, 최대 동작 주파수는 164MHz이다. HEVC 참조 소프트웨어 HM 7.1에서 추출한 데이터를 이용하여 성능을 측정한 결과 제안하는 구조의 수행 사이클 수가 기존 구조 대비 93.7% 감소하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권2호
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• pp.163-170
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• 2006

인터넷의 급속한 성장으로 전자편지는 정보 전달의 중요한 수단으로 사용되고 있다. 그러나 수신자가 원하지 않는 전자편지(쓰레기 편지)들이 무분별하게 배달될 수 있으며, 이로 인해 사회적으로는 물론이고 경제적으로도 큰 문제가 되고 있다. 이와 같이 쓰레기 편지를 차단하거나 여과하기 위해서 많은 연구자와 회사에서 꾸준히 연구를 진행하고 있다. 일반적으로 쓰레기 편지를 결정하는 기준은 수신자에 따라서 조금씩 차이가 있다. 또한 쓰레기 편지와 정보성 편지에 따라서 수신자가 취하는 행동이 다르다. 이 논문은 이런 사용자 행동을 쓰레기 편지 여과 시스템에 반영하여 그 시스템의 성능을 개선한다. 제안된 시스템은 크게 두 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 사용자 행동을 추론하는 단계이고 두 번째 단계는 추론된 사용자 행동을 이용해서 쓰레기 편지를 여과하는 단계이다. 두 단계 모두에서 점진적인 기계학습 방법(TiMBL - IB2)을 이용한다. 제안된 시스템을 평가하기 위해 12명의 사용자로부터 12,000통으로 이루어진 전자편지 말뭉치를 구축하였다. 실험 결과는 사용자에 따라 $81%{\sim}93%$의 분류 정확도를 보였다. 사용자의 행동 정보를 포함하는 편지 분류 결과는 그렇지 않은 결과에 비해 평균 14%의 분류 정확도가 향상되었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권10호
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• pp.2461-2469
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• 1997

목표물 탐지 및 인식은 신경망의 적용이 활발한 하나의 분야로서, 일반적인 형태인식 문제들의 요구 사항에 추가적으로 translation invariance와 실시간 처리를 요구한다. 본 논문에서는 이러한 요구 사항을 만족하는 새로운 신경망의 구조를 소개하고, 이의 효과적인 학습 방법을 설명한다. 제안된 신경망은 특징 추출 단계와 형태 인식 단계가 연속(Cascade)된 가중치 공유 신경망(Shared-weight Neural Network)을 기본으로하여 이를 확장한 형태이다. 이 신경망의 특징 추출 단계는 입력에 가중치 창(weight kernel)으로 코릴레이션 형태의 연산을 수행하며, 신경망 전체를 하나의 2차원 비선형 코릴레이션 필터로 볼 수 있다. 따라서, 신경망의 최종 출력은 목표물 위치에 첨예(peak)값을 갖는 코릴레이션 평면이다. 이 신경망이 갖는 구조는 병렬 또는 분산 처리 컴퓨터로의 구현에 매우 적합하며, 이러한 사실은 실시간 처리가 중요한 요인이 되는 문제에 적용할 수 있음을 의미한다. 목표물과 비목표물간의 숫자상 불균형으로 인하여 초래되는 오경보(false alarm) 발생의 문제를 극복하기 위한 새로운 학습 방법도 소개한다. 성능 검증을 위하여 제안된 신경망을 주차장내에서 이동하는 특정 차량의 탐지 및 인식 문제에 적용하였다. 그 결과 오경보 발생이 없었으며, 중형급 컴퓨터를 이용하여 약 190Km로 이동하는 차량의 추적이 가능한 정도의 빠른 처리 결과를 보여 주었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권1호
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• pp.55-64
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• 2013

디지털 고성능 영상장비의 대중화와 강력한 이미지 편집 소프트웨어의 출현으로 인해 고품질의 위 변조가 가능하게 되었다. 특히 화폐 위 변조 범죄가 급격히 증가하고 있지만, 일반인이 위 변조 지폐를 발견하는 비율은 낮은 수준이다. 본 논문에서는 범용 스캐너를 이용하여 위 변조 지폐를 판별할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘에서는 위 변조 지폐를 출력하는 과정에서 나타나는 인쇄물의 고유한 특징에 기반하여 위 변조 여부를 판별한다. 비지역적 평균 알고리즘을 이용하여 인쇄 과정에서 나타나는 노이즈 특성을 추출하고, 명암도 동시발생 행렬을 계산하여 지폐의 특징값을 추출하였다. 추출한 지폐의 고유한 특징값을 학습기반 데이터 분류기에 적용하여 위 변조 여부를 판별하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위해 총 324장의 1만원권 지폐와 8대 프린터에서 출력한 위조지폐 이미지로 실험하였다. 또한 노이즈 추출에 있어 기존 프린터 판별 기술에서 사용되었던 위너필터와 이산웨이블릿변환 기반 알고리즘과 비교 분석을 수행하였다. 그 결과 제안한 알고리즘이 위 변조 판별에 있어서 94% 이상의 정확도를 보였으며, 위 변조 지폐 인쇄기기 식별에 있어서는 93% 이상의 정확도를 보여서 기존 프린터 판별 기술을 이용한 것보다 우수함을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권2호
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• pp.165-177
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• 2008

최근 spatial decorrelation을 극복하기 위하여 비교적 짧은 기선(baseline)을 지니는 여러 시기의 차분간섭도(differential interferogram)로부터 시계열 지표변위(time-series surface deformation)를 관측할 수 있는 small baseline subset(SBAS) 알고리즘이 개발되었다. 이 SBAS 알고리즘은 singluar value decomposition(SVD)을 이용하여 시간별로 완벽하게 연결되지 않는 차분간섭도로부터 시계열 지표변위를 관측하였을 뿐 아니라 공간적으로 저주파 필터와 시간적으로 고주파 필터를 이용하여 대기효과를 보정하였다. 그러나 이 알고리즘은 초기 관측시 시계열 지표변위를 선형으로 가정하였기 때문에 각 차분간섭도의 phase unwrapping 오차를 정확하게 보정하기 어려웠을 뿐 아니라 시계열의 지표변위에 존재하는 노이즈 성분을 완화시키지 못했다. 이와 같은 단점을 보완하기 위하여 이 연구에서는 기존의 SBAS 알고리즘을 개선하였다. 이 개선된 SBAS 알고리즘은 각 차분간섭도의 phase unwrapping 오차를 최소화하기 위하여 반복적으로 시계열 지표면 변위를 개선하였고, 시계열 지표변위의 노이즈를 제거하기 위하여 유한차분근사법(finite difference approximation)을 이용하였다. 서로 다른 지역의 26개의 ERS-12자료와 21개의 RADARSAT-1 fine beam (F5) 자료를 이용하여 개선된 SBAS 알고리즘을 실험하고 분석하였다. ERS-1/2자료에서는 LOS(line-of-sight) 지표변위가 약 13년 동안 최대 -40cm가 관측되었고, RADARSAT-1 fine beam 자료에서는 약 2년 동안 최대 -3cm의 LOS 지표변위가 관측되었다.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제24권3호
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• pp.440-445
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• 2017

본 연구에서는 기능성이 증대된 칡 소재 개발을 위하여 로스팅 조건에 따른 칡 추출물을 제조하였으며, 각 추출물에 대한 지표성분 함량 및 항상화 활성 등을 검토하였다. 칡의 지표성분이 puerarin 함량을 로스팅 조건에 따라 분석을 실시하였으며, 그 결과 로스팅 온도와 시간이 늘어남에 따라 puerarin 함량이 증가하는 경향을 나타내었다. 또한, 로스팅 조건에 따른 총 페놀과 플라보노이드 함량의 경우도 puerarin 함량의 결과와 마찬가지로 유사한 경향을 보이고 있었다. 항산화 활성을 평가하기 위하여 ABTS 및 DPPH 라디칼 소거능을 실시하였으며, 전체적으로 로스팅 온도와 시간이 늘어남에 따라 활성이 높아지는 경향을 보여 로스팅 처리한 칡이 일반적인 칡 보다 우수한 것으로 나타났다. 이러한 결과를 종합하여 볼 때 칡을 활용한 기능성 식품 및 다류 개발에 있어서, 로스팅 공정을 적용하는 것이 효과적인 것으로 생각된다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제30권3호
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• pp.229-235
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• 2019

본 논문은 동일 대역 전이중 무선 통신 시스템의 구현에 관한 연구이다. 아날로그 RF 영역의 신호는 분리된 안테나를 이용하여 자기간섭 신호 크기를 줄이고, 디지털 영역은 SDR(Software Defined Radio)을 통해 자기간섭 신호를 제거하여 동일 대역 전이중 무선 통신 방식을 구현하였다. USRP X310 장치에 송신단의 안테나와 수신단의 안테나를 각각 사용하였으며, SDR 장치의 송수신단의 이득을 조절하여 수신단의 안테나로 들어오는 자기간섭 신호의 크기와 외부에서 수신하고자 하는 신호의 크기를 -64 dB으로 동일하게 설정하였다. 전이중 무선 통신 성능을 검증하기 위하여 소스데이터는 이미지를 사용하였으며 변조 방식은 OFDM 방식을 사용하였다. 반송파 주파수는 2.67 GHz, 대역폭은 20 MHz인 WiFi 표준 프레임을 사용하였다. 수신 신호에서 자기간섭 신호는 디지털 신호처리로 상쇄하였으며, 최대 34 dB까지 자기간섭 신호를 제거하였다. 자기간섭 신호를 제거하지 않았을 때는 OFDM 복조가 불가능하였다. 하지만 자기간섭 신호 제거량의 크기를 변화시켜가면서 BER을 측정한 결과, 자기간섭 신호를 34 dB 제거한 경우 BER이 $2.63{\times}10^{-5}$로 줄어들었고, 비터비 복호기(Viterbi decoder)를 통과한 결과, 100 Mbit data 송출량 동안 에러가 검출되지 않았다.

• 방사성폐기물학회지
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• 제17권3호
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• pp.279-298
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• 2019

사용후핵연료의 효율적 관리를 위하여 한국원자력연구원에서 수행 중인 파이로 공정으로부터 발생되는 폐기물 처리기술에 대한 최근 연구동향을 종합적으로 고찰하였다. 파이로 폐기물 처리기술은 처분 대상 폐기물의 감용 및 포장, 저장과 최종 처분에 적합한 고화체 제조를 목표로 하고 있다. 한국원자력연구원에서 수행 중인 파이로 폐기물 처리 기술개발 접근 방향은 공정 흐름으로부터 발생한 폐기물내 주요 핵종들을 분리하고 회수한 물질 등을 재사용함으로서 폐기물 발생량을 최소로 하며 동시에 분리한 핵종을 별도로 고화처리하는 것이다. 폐기물 처리 주요 기술 특성은 먼저 전해환원용 원료물질 제조를 위하여 전처리 고온 열처리 공정을 사용하며, LiCl 과 LiCl-KCl 염으로부터 핵종을 분리하고 회수염의 재사용 및 핵종 함유량을 증대시킨 최종 고화체 제조 기술을 개발하는 것이다. 따라서 실험실 규모 실험 결과를 토대로 최근에는 공정 용량 증대를 위한 자료 확보를 목적으로 공학규모 시험을 수행 중에 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.26-38
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• 2021

본 논문에서는 원격 탐사 영상에 대한 특징 기반 영상 정합 (Image Registration) 방법의 고속화를 위한 딥러닝 기반 특징점 필터링 방법인 DLKF (Deep Learning Keypoint Filtering)를 제안한다. 기존의 특징 기반 영상 정합 방법의 복잡도는 특징 매칭 (Feature Matching) 단계에서 발생한다. 이 복잡도를 줄이기 위하여 본 논문에서는 특징 매칭이 영상의 구조물에서 검출된 특징점으로 매칭되는 것을 확인하여 특징점 검출기에서 검출된 특징점 중에서 구조물에서 검출된 특징점만 필터링하는 방법을 제안한다. DLKF는 영상 정합을 위하여 필수적인 특징점을 잃지 않으면서 그 수를 줄이기 위하여 구조물의 경계와 인접한 특징점을 보존하고, 서브 샘플링 (Subsampling)된 영상을 사용한다. 또한 영상 분할 (Image Segmentation) 방법을 위해 패치 단위로 잘라낸 영상을 다시 합칠 때 생기는 영상 패치 경계의 잡음을 제거하기 위하여 영상 패치를 중복하여 잘라낸다. DLKF의 성능을 검증하기 위하여 아리랑 3호 위성 원격 탐사 영상을 사용하여 기존 특징점 검출 방법과 속도와 정확도를 비교하였다. SIFT 기반 정합 방법을 기준으로 SURF 기반 정합 방법은 특징점의 수를 약 18% 감소시키고 속도를 약 2.6배 향상시켰지만 정확도가 3.42에서 5.43으로 저하되었다. 제안하는 방법인 DLKF를 사용하였을 때 특징점의 수를 약 82% 감소시키고 속도를 약 20.5배 향상시키면서 정확도는 4.51로 저하되었다.