• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권5호
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• pp.879-891
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• 2021

With improvements in living conditions, an increasing number of people are choosing to spend their time traveling. Comfortable tour routes are affected by the season, time, and other local factors. In this paper, the influencing factors and principles of scenic spots are analyzed, a model used to find the available routes is built, and a multi-route choice model based on a game theory utilizing a path recommendation weight is developed. A Monte Carlo analysis of a tourist route subjected to fixed access point conditions is applied to account for uncertainties such as the season, start time, end time, stay time, number of scenic spots, destination, and start point. We use the Dijkstra method to obtain multiple path plans and calculate the path evaluation score using the Monte Carlo method. Finally, according to the user preference in the input path, game theory generates path ordering for user choice. The proposed approach achieves a state-of-the-art performance at the pseudo-imperial palace. Compared with other methods, the proposed method can avoid congestion and reduce the time cost.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권2호
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• pp.337-351
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• 2021

Automatically recognizing facial expressions in video sequences is a challenging task because there is little direct correlation between facial features and subjective emotions in video. To overcome the problem, a video facial expression recognition method using spatiotemporal recurrent neural network and feature fusion is proposed. Firstly, the video is preprocessed. Then, the double-layer cascade structure is used to detect a face in a video image. In addition, two deep convolutional neural networks are used to extract the time-domain and airspace facial features in the video. The spatial convolutional neural network is used to extract the spatial information features from each frame of the static expression images in the video. The temporal convolutional neural network is used to extract the dynamic information features from the optical flow information from multiple frames of expression images in the video. A multiplication fusion is performed with the spatiotemporal features learned by the two deep convolutional neural networks. Finally, the fused features are input to the support vector machine to realize the facial expression classification task. The experimental results on cNTERFACE, RML, and AFEW6.0 datasets show that the recognition rates obtained by the proposed method are as high as 88.67%, 70.32%, and 63.84%, respectively. Comparative experiments show that the proposed method obtains higher recognition accuracy than other recently reported methods.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권3호
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• pp.556-570
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• 2021

The existing video expression recognition methods mainly focus on the spatial feature extraction of video expression images, but tend to ignore the dynamic features of video sequences. To solve this problem, a multi-mode convolution neural network method is proposed to effectively improve the performance of facial expression recognition in video. Firstly, OpenFace 2.0 is used to detect face images in video, and two deep convolution neural networks are used to extract spatiotemporal expression features. Furthermore, spatial convolution neural network is used to extract the spatial information features of each static expression image, and the dynamic information feature is extracted from the optical flow information of multiple expression images based on temporal convolution neural network. Then, the spatiotemporal features learned by the two deep convolution neural networks are fused by multiplication. Finally, the fused features are input into support vector machine to realize the facial expression classification. Experimental results show that the recognition accuracy of the proposed method can reach 64.57% and 60.89%, respectively on RML and Baum-ls datasets. It is better than that of other contrast methods.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권5A호
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• pp.493-500
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• 2006

논문은 OFDMA/TDD 시스템에서 하향링크 빔 형성 송신기의 효율적인 구조와 설계 변수의 최적화에 대하여 고찰하였다. 다수의 송신 안테나를 사용하는 하향링크 빔 형성 송신기 설계에 있어 다수의 사용자에 대한 효율적인 빔 형성 구조 설계와 송신기 블록의 word-length 는 송신기의 성능과 하드웨어 복잡도 측면에서 중요한 설계 변수가 된다. 본 논문에서는 기지국 수신에서 사용자 구분 없이 부반송파별 가중치만 메모리에 저장하고, IFFT 입력의 부반송파 단위에서 사용자에 따라 할당된 부반송파의 가중치를 고속으로 계산하여 적용하는 효율적인 빔형성기 구조를 제시하였다. 또한, 고정 소수점 시뮬레이션을 통하여 최적의 설계 변수를 분석하였다. 제시한 구조는 프레임 당 최대 사용자 수에 비례하게 메모리를 줄일 수 있으며, 또한 기지국 수신에서 사용자 제어 없이 FFT 출력을 바로 송신에 적용하여 OFDM 한 심볼의 처리 시간을 줄일 수 있고 송신기에서 빔 형성 계산은 별도의 처리 시간을 요구하지 않는 장점이 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권5호
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• pp.504-511
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• 2016

본 논문은 외부 부호로 DVB-S2 시스템에서 표준으로 제안된 LDPC 부호와 내부 부호로는 시공간 격자 부호를 사용하는 터보등화 방식의 MIMO 시스템을 제안한다. 시공간 격자 부호와 LDPC 복호기를 연접시킨 계층적 시공간 부호기는 duo-binary 터보 복호기와 연접시킨 터보 등화 방식과는 달리 LDPC 복호기의 내부에서만 반복 복호를 시행하여 성능이 저하되는 문제점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 시공간 격자 부호화 방식을 BCJR 복호기를 적용하여 LDPC 복호기가 전체 반복을 통하여 성능을 향상시키는 방안을 제시하고 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과 본 논문에서 제시하는 효율적인 연접 방식을 이용하면 기존 연판정 기반의 LDPC와 시공간 격자 부호를 연접하는 방식에 비하여 약 0.6 dB의 성능이 향상되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.587-594
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• 2005

본 논문에서는 시분할 방식을 확장하여 윈도를 통해 비터비 복호화 되는 단위를 다중으로 버퍼링하고 병렬적으로 처리하는 비터비 복호화기를 구현한다. 연속적으로 입력되는 신호를 복호화 길이의 배수로 버퍼링한 후 이를 고속의 비터비 복호화기 셀을 이용하여 병렬적으로 복호화를 수행한다. 비터비 복호화기 셀의 사용수에 비례하여 데이터 출력율을 얻을 수 있는데 입력 버퍼의 프로그래밍 및 수정에 따라서 이러한 동작을 만족시킬 수 있다. 구현된 비터비 복호화기 셀은 해밍 거리 계산을 위한 HD 블록, 각 상태의 계산을 위한 CM 블록, 비교를 위한 CS 블록, 그리고 trace-back을 위한 TB 블록 및 LIFO 등으로 구성된다. 비터비 복호화기 셀은 ALTERA의 APEX20KC EP20K600CB652-7 FPGA에서 $1\%(351;cell)$의 LAB(Logic a..ay block)를 사용하여 최대 139MHz에서 안정적으로 동작할 수 있었다. 또한 비터비 복호화기 셀과 입출력 버퍼링을 위한 회로를 포함한 전체 비터비 복호화기는 약 $23\%$의 자원을 사용하면서 최대 1Gbps의 데이터 출력율을 가질 수 있도록 설계하였다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.58-62
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• 2016

본 논문에서는 실내 임펄시브 노이즈 채널 환경에서 비콘 기반의 측위 시스템의 측위 정밀도를 향상시킬 수 있는 전처리 기법을 제안하였다. 임펄시브 노이즈는 복잡한 실내 구조 환경이나 간섭 환경에서 발생하며 이는 무선 통신에서 신호 복조 오류 확률을 증가시켜 정확한 데이터 복조를 어렵게 한다. 제안한 전처리 기법은 사용자의 위치 좌표를 산출하기 위한 비콘 기반의 삼각측량법을 수행하기 이전에 적용 및 수행되며, 제안 기법을 데이터 복소의 오류 확률을 감소시켜 정확한 데이터를 삼각측량법의 입력값으로 제공한다. 신뢰성 있는 데이터 입력을 통해 위치 좌표 결과값의 신뢰도를 향상시키는 매커니즘이다. 따라서 임펄시브 노이즈 완화를 위해 신호의 시간-주파수 분해능이 우수한 웨이블릿 잡음 제어 방법을 기반으로 임펄시브 노이즈에 특성에 따라 노이즈를 제거하는 적응적 임계 함수를 제안하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 적응적 임계 함수가 기존의 기법과 대비로 비교적 Bit Error Rate 성능 및 Signal-to-Noise Ratio 성능을 향상시키는 결과를 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.79-85
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• 2008

RFID 기반의 유비쿼터스 응용 서비스를 지원하는 미들웨어는 리더에 지속적으로 입력되는 데이터를 실시간으로 처리하고 응용 서비스에서 질의하는 결과를 획득해서 전달하여야 한다. 이와 같이 지속적으로 입력되는 대량의 데이터 스트림을 처리하기 위해서 데이터 스트림 관리 시스템(Data Stream Management System: DSMS)을 개발하기 위한 연구가 진행되고 있다. 기존 데이터 스트림에 대한 알고리즘은 대부분 연속 질의 결과들 사이의 평균오차를 줄이고, 부하 발생 시 데이터의 우선순위에 따라 버리는 것에 초점이 맞추어져 있다. 본 논문은 DSMS에 관한 연구와 고속 데이터 처리의 필요성을 말하고, 버퍼를 이용하여 고속데이터와 빠른 질의응답이 가능하도록 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통해 단일버퍼와 다중버퍼일 경우 데이터 처리 속도 성능평가와 제안한 알고리즘에 맞도록 버퍼가 생성 되는지 테스트하는 것으로 구성된다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제18A권1호
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• pp.1-10
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• 2011

물리적 모델링은 실제 악기음과 유사한 고음질의 음을 합성하는 방법으로 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 물리적 모델링은 악기의 소리를 합성할 때 필요한 수많은 파라미터들을 동시에 계산해야 하기 때문에 동시 발음수가 높은 악기의 경우 실시간 처리에 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 전통 현악기인 가야금의 음 합성 알고리즘을 실시간으로 처리 가능한 단일 명령어 다중 데이터(Single Instruction Multiple Data, SIMD) 방식의 멀티코어 프로세서를 제안한다. 제안하는 SIMD기반 멀티코어 프로세서는 가야금의 12개현을 제어하기 위해 12개의 프로세싱 엘리먼트(Processing Element, PE)로 구성되어 있다. 각각의 프로세싱 엘리먼트는 해당되는 가야금 현을 모델링하며, 각 현의 여기신호와 파라미터를 음 합성 병렬 알고리즘의 입력으로 받아 동시에 12개 현의 합성된 음을 실시간으로 생성할 수 있다. 표본화 비율을 44.1kHz로 설정하고 16비트 양자화 데이터의 음을 합성한 모의실험 결과, 제안한 SIMD기반 멀티코어 프로세서를 이용한 합성음은 원음과 매우 유사하였으며, 상용 프로세서(TI TMS320C6416, ARM926EJ-S, ARM1020E)보다 실행 시간에서 5.6~11.4배, 에너지 효율에서 553~1,424배의 향상을 보였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.279-285
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• 2007

The objective of the research is two fold. The first is to design and propose a stable and robust learning control algorithm. The controller is CMAC Learning Controller which consists of a model-based controller, such as LQR or PID, as a reference control and a CMAC. The second objective is to implement a reference control and CMAC at two different sampling rates. Generally, a conventional controller is designed based on a mathematical plant model. However, increasing complexity of the plant and accuracy requirement on mathematical models nearly prohibits the application of the conventional controller design approach. To avoid inherent complexity and unavoidable uncertainty in modeling, biology mimetic methods have been developed. One of such attempts is Cerebellar Model Articulation Computer(CMAC) developed by Albus. CMAC has two main disadvantages. The first disadvantage of CMAC is increasing memory requirement with increasing number of input variables and with increasing accuracy demand. The memory needs can be solved with cheap memories due to recent development of new memory technology. The second disadvantage is a demand for processing powers which could be an obstacle especially when CMAC should be implemented in real-time. To overcome the disadvantages of CMAC, we propose CMAC learning controller with multiple sampling rates. With this approach a conventional controller which is a reference to CMAC at high enough sampling rate but CMAC runs at the processor's unoccupied time. To show efficiency of the proposed method, an inverted pendulum controller is designed and implemented. We also demonstrate it's possibility as an industrial control solution and robustness against a modeling uncertainty.