• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.781-791
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• 1999

DD(Decision Diagrams) is an efficient operational data structure for an optimal expression of boolean functions. In a graph-based synthesis using DD, the goal of optimization decreases representation space for boolean functions. This paper represents boolean functions using OPKFDD(Ordered Pseudo-Kronecker Functional Decision Diagrams) for a graph-based synthesis and is based on the number of nodes as the criterion of DD size. For a property of OPKFDD that is able to select one of different decomposition types for each node, OPKFDD is variable in its size by the decomposition types selection of each node and input variable order. This paper proposes a method for generating OPKFDD efficiently from the current BDD(Binary Decision Diagram) Data structure and an algorithm for minimizing one. In the multiple output functions, the relations of each function affect the number of nodes of OPKFDD. Therefore this paper proposes a method to decide the input variable order considering the above cases. Experimental results of comparing with the current representation methods and the reordering methods for deciding input variable order are shown.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.1045-1048
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• 2019

최근 CCTV 사용이 보편화되면서 방범 목적으로 서비스 시설이나 공공시설에 설치되는 CCTV의 수가 급격하게 증가하고 있다. 그에 따라 CCTV를 감시하는 노동력이 부족해지는 문제가 발생하여 이를 대체하기 위해 카메라 영상을 통하여 한번 인식한 사람을 다른 시간이나 장소에서 촬영된 영상에서 다시 인식하는 사람 재인식 기술이 주목받고 있다. 또한, 이러한 사람 재인식 기술은 보안 분야뿐만 아니라 영화나 드라마와 같은 영상 컨텐츠에 적용되어 불법 복제물을 찾는 일에 사용될 수도 있다. 기존의 사람 재인식에는 이미지의 유사도를 계산하는 방법이 사용되었지만, 조명이나 카메라 각도가 달라지면 성능이 급격하게 떨어지는 문제가 있었다. 최근에는 딥러닝 기술이 발달하면서 전반적인 영상처리 분야의 성능이 향상되었고, 사람 재인식 분야 역시 딥러닝을 활용하면서 성능이 향상되었다. 하지만 딥러닝을 활용한 방법의 경우 보통 두 개의 이미지를 입력으로 사용하여 같은지 다른지를 판단하게 되므로 각 이미지의 공통점이나 차이점을 동시에 고려하기는 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 이러한 점을 해결하기 위해 세 개의 사람 이미지를 입력으로 사용하여 특징을 추출하고, 특징 맵을 재구성하여 각 이미지의 차이점과 공통점을 동시에 고려하며 학습할 수 있는 모델을 제안한다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권2호
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• pp.13-17
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• 2024

본 논문에서는 규칙의 수를 줄여 간결한 지식 기반을 보장할 수 있는 합 기반의 전건부를 가지는 뉴로-퍼지 제어기를 제안하였다. 제안된 뉴로-퍼지 제어기는 모든 입력 변수의 AND 조합을 전건부로 하는 구조의 퍼지 규칙보다 더 큰 입력 영역을 커버하기 위해 전건부에 입력 퍼지 집합의 합집합 연산을 허용하였다. 이러한 뉴로-퍼지 제어기를 구성하기 위해 본 논문에서는 OR 및 AND 퍼지 뉴런으로 구성된 multiple-term unified logic processor (MULP)를 고려하였다. 이러한 OR 및 AND 퍼지 뉴런은 조정 가능한 연결 강도 집합을 가지므로 학습을 통하여 최적의 연결 강도 집합을 찾을 수 있다. 초기 최적화 단계에서 유전 알고리즘은 제안된 뉴로 퍼지 제어기의 최적화된 이진 구조를 구성하고, 이후 확률에 기반한 강화 학습은 성능 지수를 더욱 향상시켜서 유전 알고리즘에 의해 최적화된 제어기의 이진 연결을 개선하였다. 역진자 시스템을 제어하기 위한 모의실험 및 실험을 통해 제안된 방법의 유효성을 검증하였다.

• 한국음향학회지
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• 제21권1호
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• pp.42-46
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• 2002

본 논문에서는 스테레오 음향 반향 제거기의 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 전처리 방법의 반향 제거기를 제안한다. 제안한 반향 제거기는 MINT (Multiple input/output INverse Theorem) 필터링에 의해 실내 전달함수의 잔향이 저감되어진 입력을 사용함으로써 필터계수의 추정오차를 감소시켜 성능을 향상시킬 수 있었다. 실제의 스테레오 음성과 실제 음장의 전달함수를 사용한 시뮬레이션 결과, 제안한 방법이 NLMS (Normalized Least Mean Square)와 Projection 등의 적응 알고리즘 종류에 관계없이 ERLE가 3∼5 dB 향상됨을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.100-107
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• 2008

본 논문에서는 다중객체 환경에서 특정한 객체를 추출과 추적을 하기 위하여 입력되는 영상의 처리과정을 간소화하여 실시간으로 수행할 수 있는 방법을 제시하였다. 실내환경의 많은 객체들 중 특정영역에 입력되는 객체를 추출하고 추출된 객체를 지속적으로 추적하기 위하여 상단의 카메라와 전면의 카메라의 상호정보교환을 통하여 특정 객체를 지속적으로 추적할 수 있음을 실험을 통하여 검증하였다. 상단의 카메라에서 입력받은 영상에서 x 축의 정보를 전면의 카메라에 전송하여 전면의 카메라는 객체의 x축 정보를 계산하지 않고 빠르게 객체영역을 획득할 수 있으며, 전면카메라에서는 객체들 간의 겹침현상을 해결할 수 없지만 상단의 카메라와 정보를 공유하므로 객체들 간의 겹침현상을 해결할 수 있었다. 실험결과 기존의 객체추적 시스템보다 객체를 추적하기위한 연산량이 줄어들었으며, 객체추출 및 추적의 정확성이 향상되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권5B호
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• pp.794-800
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• 2010

디지털 선박에서는 선박 내의 각종 센서로부터 측정된 디지털 데이터에 대한 정확하고 에너지 효율적인 관리가 필요하다. 센서 네트워크에서 대용량의 입력 스트림 데이터 전체를 데이터베이스에 모두 저장하여 한꺼번에 처리하는 것은 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 디지털 선박 내 센서 네트워크의 에너지 효율성과 정확성을 고려하여 여러 센서에서 지속적으로 들어오는 다차원 스트림 데이터의 처리 성능을 높이고자 한다. 디지털 선박 내에 다수 개의 센서(온도, 습도, 조도, 음성 센서)를 배치하고 효율적인 입력 스트림 처리를 위해서 슬라이딩 윈도우 기반으로 질의를 처리하고 Mjoin 방법으로 다중 질의 계획을 수립한 후 SVM 알고리즘을 통해 저장 데이터를 축소하는 효율적인 처리 기법을 제안한다. 분류된 데이터들 중 필요하지 않는 데이터는 자동으로 데이터베이스에서 삭제되고 유효한 데이터는 디지털 선박 모니터링 시스템에 이용하였다. 35,912개의 데이터 집합을 사용하여 실험한 결과 실제 입력되는 데이터보다 저장 공간의 18.3%를 축소함으로써 효과적임을 보였다.

• Journal of Power Electronics
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• 제17권4호
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• pp.1037-1047
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• 2017

The Differential Power Processing (DPP) converter is a promising multi-module photovoltaic inverter architecture recently proposed for photovoltaic systems. In this paper, a DPP converter architecture, in which each PV-panel has its own DPP converter in shunt, performs distributed maximum power point tracking (DMPPT) control. It maintains a high energy conversion efficiency, even under partial shading conditions. The system architecture only deals with the power differences among the PV panels, which reduces the power capacity of the converters. Therefore, the DPP systems can easily overcome the conventional disadvantages of PCS such as centralized, string, and module integrated converter (MIC) topologies. Among the various types of the DPP systems, the feed-forward method has been selected for both its voltage balancing and power transfer to a modified H-bridge inverter that needs charge balancing of the input capacitors. The modified H-bridge multi-level inverter had some advantages such as a low part count and cost competitiveness when compared to conventional multi-level inverters. Therefore, it is frequently used in photovoltaic (PV) power conditioning system (PCS). However, its simplified switching network draws input current asymmetrically. Therefore, input capacitors in series suffer from a problem due to a charge imbalance. This paper validates the operating principle and feasibility of the proposed topology through the simulation and experimental results. They show that the input-capacitor voltages maintain the voltage balance with the PV MPPT control operating with a 140-W hardware prototype.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권3호
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• pp.233-238
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• 2010

본 논문에서는 화질 저하 모델에 기반한 다중 인식기 결합을 이용하여 저화질 영상에 대한 인식 성능을 개선하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 화질 저하 모델을 이용해 특정 화질에 각각 특화된 복수의 인식기들을 생성한다. 인식 과정에서는 인식기들의 결과를 가중 평균에 의해 결합함으로써 최종 결과를 결정한다. 이 때, 각 인식기의 가중치는 입력 영상의 화질 추정 결과에 따라 동적으로 결정된다. 입력 영상의 화질에 특화된 인식기에는 큰 가중치를, 그렇지 않은 인식기에는 작은 가중치를 지정한다. 그 결과, 입력 영상의 화질 변이에 효과적으로 적응할 수 있다. 뿐만 아니라, 복수의 인식기를 사용하기 때문에 저화질 영상에 대하여 단일 인식 시스템보다 더욱 안정적인 성능을 나타낸다. 제안하는 다중 인식기 결합 방법은 화질을 고려하지 않은 다중 인식기 결합 방법이나, 화질을 고려한 단일 인식 방법과 비교하여 더 높은 인식률을 보였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.440-448
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• 2019

이 논문에서는 빈칸 되묻기 방식 기반 다중 키워드 처리가 가능한 주문용 챗봇을 제안한다. 일반적으로 챗봇을 이용한 주문 서비스의 경우에는 개발자가 미리 정의한 순서에 따라서만 주문이 진행된다. 그리고 한번의 답변으로 들어올 수 있는 입력 정보가 정해져 있기 때문에 사용자에 따라 다른 입력을 고려하지 못한다. 이 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 빈칸 되묻기 방식을 사용하여 다중 키워드 동시 처리를 하고자 한다. 빈칸 되묻기 방식은 다음과 같이 진행된다. 첫번째, 각 주문 단계에서 입력 받아야 하는 정보를 저장할 수 있는 배열을 미리 만들어 둔다. 그리고 각 주문 단계별로 받을 수 있는 정보들을 키워드로 미리 지정한다. 두번째로, 입력된 문장에서 키워드를 추출하는 작업을 진행한다. 그리고 추출된 키워드들을 해당하는 주문 단계의 배열에 채워 넣는다. 마지막으로, 각 주문 단계의 배열을 체크하면서 비어있는 단계에 대한 질문만 진행하여 부족한 정보들을 전부 채운다. 배열이 모두 채워지면 주문이 완료된다. 제안하는 방식은 한 문장에 주문과 관련된 키워드가 여러 개이더라도 처리가 가능하다. 그리고 한 번에 여러 개의 키워드를 처리할 수 있기 때문에 주문 단계를 생략하여 주문 시간을 줄일 수 있다. 안드로이드 스마트폰을 이용해 챗봇을 구현하고 빈칸 되묻기 방식을 이용해 주문 단계의 동적 처리가 되는지 실험을 통해 확인한다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제5권5호
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• pp.366-373
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• 2016

This paper proposes a pre-processing algorithm to improve the coding efficiency of perceptual video coding. First, an input image is decomposed into multiple sub-bands through linear sub-band decomposition. Then, the sub-bands that have low visual sensitivity are suppressed by assigning small gains to them. Experimental results show that if the proposed algorithm is adopted for pre-processing in a High Efficiency Video Coding (HEVC) encoder, it can provide significant bit-saving effects of approximately 12% in low delay mode and 9.4% in random access mode.