• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제8권3호
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• pp.73-78
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• 2019

무선 네트워크에서 토폴로지의 빈번한 변화로 노드 간 링크 단절과 경로재설정이 발생하여 네트워크 내에 제어메시지 과부하와 같은 문제점들이 발생한다. 본 연구에서는 링크 단절과 제어 메시지 과부하와 같은 문제점을 해결하기 위하여 무선 네트워크 환경에서 주변 노드 탐색과정, 경로 탐색과정, 경로 관리과정의 3단계로 경로 설정을 수행하고 경로 관리 과정에서 존 마스터가 수집한 라우팅 테이블의 정보를 이용하여 링크 안정성 값을 산출한다. 그리고 산출 된 링크 값을 존 마스터가 모니터링 하여 임계 값 이하로 되면 링크 단절로 예측하고 해당 송수신 노드에게 경로 재설정을 수행하게 된다. 제안한 기법은 이동 노드 수 변화에 따른 데이터 처리량, 평균 경로 설정 시간 및 이동 노드의 속도 변화에 따른 데이터 처리량에서 기존의 OLSR 프로토콜보다 성능 향상을 나타내었다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제53권2호
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• pp.423-429
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• 2021

The investigation of the utilization of enriched ²⁰⁸Pb as a coolant to enhance the performance of a long-life fast reactor with a Modified CANDLE (Constant Axial shape of Neutron flux, nuclide densities, and power shape During Life of Energy production) burnup scheme has performed. The analyzes were performed on a reactor with thermal power of 800 MegaWatt Thermal (MWTh) with a refueling process every 15 years. Uranium Nitride (enriched ¹⁵N), ²⁰⁸Pb, and High-Cr martensitic steel HT-9 were employed as fuel, coolant, and cladding materials, respectively. One of the Pb-nat isotopes, ²⁰⁸Pb, has the smallest neutron capture cross-section (0.23 mb) among other liquid metal coolants. Furthermore, the neutron-producing cross-section (n, 2n) of ²⁰⁸Pb is larger than sodium (Na). On the other hand, the inelastic scattering energy threshold of ²⁰⁸Pb is the highest among Na, ^natPb, and Bi. The small inelastic scattering cross-section of ²⁰⁸Pb can harden the neutron energy spectrum. Therefore, ²⁰⁸Pb is a better neutron multiplier than any other liquid metal coolant. The excess neutrons cause more production than consumption of ²³⁹Pu. Hence, it can reduce the initial fuel loading of the reactor. The selective photoreaction process was developing to obtain enriched ²⁰⁸Pb. The neutronic was calculated using SRAC and JENDL 4.0 as a nuclear data library. We obtained that the modified CANDLE reactor with enriched ²⁰⁸Pb as coolant and reflector has the highest k-eff among all reactors. Meanwhile, the ^natPb cooled reactor has the lowest k-eff. Thus, the utilization of the enriched ²⁰⁸Pb as the coolant can reduce reactor initial fuel loading. Moreover, the enriched ²⁰⁸Pb-cooled reactor has the smallest power peaking factor among all reactors. Therefore, the enriched ²⁰⁸Pb can enhance the performance of a long-life Modified CANDLE fast reactor.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.15-29
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• 2018

본 논문에서는 기존 파티클 스웜 최적화를 기반으로 추적 대상 객체의 이동 궤적을 이용하는 객체 추적기에서 시간 정보 활용의 문제점을 개선한 강인한 객체 추적 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 추적 대상 객체와 유사한 특징을 가지는 변위들의 집합에 대한 위치들의 온라인 업데이트와 추적을 가능하게 한다. 객체들의 중첩을 검출하고 추적 대상의 위치를 결정하기 위해 궤적 정보와 변위들의 집합을 기반으로 적응적 파라미터를 사용하는 규칙기반 접근을 사용한다. 기존 알고리즘들과 비교해보면 제안하는 접근법은 가용한 정보를 복합적으로 사용함으로써 각종 임계값에 대한 적응적 조정을 가능하게 한다. 또한, 파티클 스웜 최적화에서 발산에 의한 손실과 불완전한 수렴의 문제를 해결하기 위해 효율적인 가중치 조절 함수를 제안하고 있다. 제안하는 가중치 조절 함수는 파티클들이 최적의 해에 수렴하기 이전에 전체 프레임 영역에서 탐색할 수 있도록 한다. 유사한 특징 조합을 가지는 다중 객체가 존재하는 환경에서 제안 알고리즘을 테스트한 결과, 기존 스웜 최적화 기반의 객체 추적기들에 비해 기존 유사 변위들에 대한 잘못된 추적을 현저히 줄이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.231-237
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• 2020

본 논문에서는 포아송 방정식을 기반으로 하는 영상 합성에 있어서 합성된 영상의 자연성을 향상시키기 위한 효율적인 동영상 혼합 블랜딩 기법을 제안한다. 영상 블랜딩 과정에서는 영상 합성의 목적에 따라 포아송 블랜딩과 알파 브랜딩 등 다양한 방법이 사용되고 있다. 본 논문에서 제안하는 혼합 블랜딩 방식은 포아송 블랜딩과 알파 블랜딩의 장점들을 조합함으로써 합성 영상에서 이음매가 없고 또한 객체의 색상 왜곡이 감소되는 특징을 갖는다. 먼저 소스 영상의 객체를 포아송 블랜딩 방법으로 합성한 후, 블랜딩 된 객체와 원래의 객체의 색차를 비교한다. 그리고 색차값이 임계값 이상인 경우, 소스 영상의 객체에 대해 알파 블랜딩을 수행하고 이를 포아송 블랜딩 된 객체와 가중치를 부여하여 합산한다. 모의실험과 분석을 통해 제안된 방법이 포아송 블랜딩과 알파 블랜딩에 비해 합성 영역의 자연성이 우수할 뿐 아니라 요구되는 계산량도 비교적 적다는 것을 볼 수 있다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.159-164
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• 2023

Solar energy harvesting IoT devices prioritize maximizing the utilization of collected energy due to the periodic recharging nature of solar energy, rather than minimizing energy consumption. Meanwhile, research on edge AI, which performs machine learning near the data source instead of the cloud, is actively conducted for reasons such as data confidentiality and privacy, response time, and cost. One such research area involves performing various audio AI applications using audio data collected from multiple IoT devices in an IoT edge computing environment. However, in most studies, IoT devices only perform sensing data transmission to the edge server, and all processes, including data preprocessing, are performed on the edge server. In this case, it not only leads to overload issues on the edge server but also causes network congestion by transmitting unnecessary data for learning. On the other way, if data preprocessing is delegated to each IoT device to address this issue, it leads to another problem of increased blackout time due to energy shortages in the devices. In this paper, we aim to alleviate the problem of increased blackout time in devices while mitigating issues in server-centric edge AI environments by determining where the data preprocessed based on the energy state of each IoT device. In the proposed method, IoT devices only perform the preprocessing process, which includes sound discrimination and noise removal, and transmit to the server if there is more energy available than the energy threshold required for the basic operation of the device.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.61-71
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• 2009

자동차의 번호판은 차량의 등록 정보를 확인할 수 있는 유일한 방법이다. 불법 주정차 단속 및 주차 관리 시스템에 차량의 등록 정보를 확인하기 위해 카메라를 이용한 무인 인식시스템의 개발이 활발히 연구되고 있다. 하지만, 일반 도로상에서 날씨나 주변 장애물들은 자동차 번호판 상에 조명 변화를 일으켜 번호판 문자의 추출을 어렵게 한다. 본 논문은 번호판 영상을 개선하여 조명변화에 강인한 문자 추출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 번호판 영상의 명암 대비도를 높이기 위해 Chi-Square 확률 밀도 함수를 이용한다. 또한, 정확한 문자영역을 추출하기 위해, 적응적인 문턱값을 적용함으로써 고품질의 이진화 영상을 얻는다. 번호판의 문자들을 추출하는 일련의 과정에서 방해가 되는 잡음들을 전처리와 레이블링을 통해 제거한다. 마지막으로 번호판의 문자들은 번호판의 기하학적 특징을 이용한 이진화 영상의 프로파일링으로부터 추출된다.

• 한국음향학회지
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• 제26권1호
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• pp.16-24
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• 2007

음성검출기는 이동 통신이나 음성신호처리 등에 매우 중요한 기법으로 사용된다. 일반적인 음성검출방식은 통계적인 모델을 기반으로 하여 likelihood ratio test (LRT)를 하게 된다. 그리고 이 값을 임계값과 비교하여 음성인지 아닌지 판단하게 된다. 본 논문에서는 가우시안 (Gaussian) 분포를 기반으로 하고 uniformly most powerful (UMP) 테스트를 이용하여 새로운 음성검출기법을 제안한다. 새로운 음성검출기법의 결정규칙은 기존 LRT에 기반하여 UMP 테스트를 통해 식을 유도하였다. UMP 테스트를 이용하면, 입력음성에 대한 절대값의 확률 분포를 Rayleigh 분포 형태로 얻을 수 있으며, 이 분포에 따라 최종적으로 음성검출을 하게 된다. 이 새로운 방식의 음성검출기는 기존의 방식에서 필요한 a priori signal-to-noise ratio (SNR) 값을 구하지 않고도 음성 유무를 판단할 수 있다는 장점이 있다. 실제로 다양한 음성검출에 대한 성능 평가결과, 제안된 기법이 기존 방식에 비해 우수한 성능을 나타내었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.181-191
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• 2000

본 논문에서는 증식형 MOS 트랜지스터와 저항만을 사용하여 기준전압을 발생하기 위한 두 가지 방법을 제안하였다. 첫 번째 방법은 문턱전압에 비례하는 전압성분과 열전압에 비례하는 전압성분을 합하여 온도보상을 하는 전압모드 방식이고, 두 번째는 문턱전압에 비례하는 전류성분과 열전압에 비례하는 전류성분을 합하여 온도보상을 하는 전류모드 방식이다. 설계된 회로들을 $0.65{\mu}m$ n-well CMOS 공정 페러미터를 사용하여 HSPICE 모의실험한 결과, 전압모드 회로의 경우 공급전압에 대한 변화율은 $-30^{\circ}C{\sim}130^{\circ}C$의 온도범위에서 0.21%/V 이하이고, 온도에 대한 변화율은 $3V{\sim}12V$의 공급전압 범위에서 $48.0ppm/^{\circ}C$ 이하이다. 전류모드 회로의 경우는 공급전압에 대한 변화율이 $-30^{\circ}C{\sim}130^{\circ}C$의 온도범위에서 0.08%/V 이하이고, 온도에 대한 변화율은 $4V{\sim}12V$의 공급전압 범위에서 $38.2ppm/^{\circ}C$ 이하이다. 또한 전력소모는 5V, $30^{\circ}C$일 때 전압모드 경우와 전류모드 경우 각각 $27{\mu}W$와 $65{\mu}W$로 저전력 특성을 보인다. 제작된 전압모드 기준전압 발생회로를 측정한 결과, 공급전압에 대한 변화율은 $30^{\circ}C{\sim}100^{\circ}C$의 온도범위에서 0.63%/V 이하이고, 온도에 대한 변화율은 $3.0{\sim}6.0V$의 공급전압 범위에서 $490ppm/^{\circ}C$ 보다 작다. 제안된 회로들은 구조가 간단하기 때문에 설계가 용이하고, 특히 전류모드의 경우 넓은 범위의 기준전압 발생이 가능하다는 장점을 갖는다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권6호
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• pp.66-74
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• 2010

최근 부호화기의 성능 및 전력이 제한된 환경을 위한 비디오 부호화 기술로 분산 비디오 부호화 기술 (DVC : Distributed Video Coding)이 각광받고 있으며, Wyner-Ziv (WZ) 부호화 기술은 이의 대표적인 기술이다. WZ 부호화기는 기존 인트라 부호화 기술과 채널 부호를 사용하여 각각 키 (key)프레임과 WZ 프레임을 독립적으로 부호화한다. WZ 복호화기는 프레임 간 시간적 유사도를 기반으로, 복호화 된 키 프레임으로부터 보조 정보 (Side Information)를 생성한다. 보조 정보는 가상의 채널 잡음이 존재하는 WZ 프레임으로 간주되고, 가상의 채널 잡음은 채널 부호 복호화 과정을 통해 제거된다. 따라서 WZ 부호화 기술의 성능은 채널 부호의 성능에 크게 좌우된다. 현존하는 채널 부호 중 LPDC 채널 부호와 Turbo 채널 부호는 강력한 에러 정정 능력을 가지고 있으며, 확률적인 계산을 기반으로 반복적인 복호화 알고리즘을 수행하는 것이 특징이다. 하지만 반복적인 복호화 과정은 상당히 소모적인 과정으로 WZ 복호화기의 복잡도를 증가시킨다. 실제 WZ 부호화 기술에 LDPCA 채널 부호를 사용한 경우, WZ 복호화기 전체 복잡도에서 채널 복호화 과정이 차지하는 비율은 평균 60%에 이른다. 채널 복호화 과정 복잡도의 감소를 위해 채널 부호 분야에서 제안되었던 HDA (Hard Decision Aided) 방법을 LDPCA 채널 부호에 적용할 경우, 채널 복호화 과정의 복잡도는 상당히 줄어든다. 하지만 HDA 방법 적용을 위해 설정할 경계치에 따라 율 왜곡 측면에서 상당한 성능 저하가 있을 수 있으며. 적정 경계치는 영상마다 각각 다르다. 이에 본 논문에서는 영상의 특성에 따라 경계치가 설정되는 적응적 HDA 방법을 제안한다. 제안 방법은 적정 율 왜곡 성능을 유지하며, 채널 복호화 과정 및 WZ 복호화 과정에서 각각 약 62%, 32%의 시간 절감 성능을 보인다.

• 전자공학회논문지C
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• 제36C권7호
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• pp.36-45
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• 1999

ATM망에서 트래픽 흐름을 제어하고 망 자원 사용을 효율적으로 사용하기 위해서는 폭주(Congestion)발생에 의한 망 성능 저하를 막고 폭주현상에 대처할 수 있는 적응적인 제어가 필요하다. 본 논문에서는 모든 트래픽에 대해 고정된 형태의 제어를 하는 Buffered Leaky Bucket과 적응성과 예측 기능을 갖는 신경회로망(Neural Network)을 이용하여 버퍼의 효율성을 높이고 망의 서비스 품질(QoS)로 구별되는 셀 손실율과 버퍼 지연을 테스트 및 성능 비교를 하였다. 또한 입력 트래픽의 다중화를 위해 사용되는 DWRR과 DWEDF의 셀 스케쥴링 알고리즘이 균등 지연을 만족할 수 있도록 개선하였다. 셀 스케쥴러로부터 망의 폭주 정보는 신경회로망을 이용한 Leaky Bucket에서 예측된 트래픽 손실율을 제어하고 손실율 정도에 따라 토큰 발생율과 버퍼 한계값은 제어된다. 이러한 트래픽 손실율 예측은 다음 입력 트래픽에 대한 손실과 버퍼지연을 줄일 수 있도록 제어의 효율성을 높일 수 있으며 다른 제어방식에도 응용될 수 있다. ATM 트래픽에 대한 신경회로망 학습과 예측 테스트를 위해 확률 랜덤 변수에 의해 발생된 셀 발생과 예측을 모의 실험하였으며, 이때 다양한 트래픽의 QoS가 향상되었음을 알 수 있었다.