• 한국통신학회논문지
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• 제32권10A호
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• pp.965-973
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• 2007

무선네트워크에서 TCP버전을 통해 프로토콜을 적용하여 양방향의 노드가 중복된 응답으로 데이터가 순서에서 벗어나 손실됨을 분석하고, 개선된 비율제어 알고리즘으로 성능 처리율을 연구한다. TCP 대역폭에서 트래픽 패킷 재전송 형태를 취하면서 노드사이의 혼잡이 발생 할 경우 프로토콜과 알고리즘을 적용하였다. 또 대역폭 시스템 클라이언트 수 및 연속파일 전송 간의 평균 유휴시간을 조정함으로써 경쟁 레벨을 생성하여 다중패킷 손실에 대한 빠른 재전송 및 복구를 효율적으로 수행한다. 본 논문은 연결효율이 증가함으로서 손실이 줄어들며, 비율 기반 하에 윈도우 크기를 적절하게 조절하는 슬라이딩 윈도우 흐름제어를 이용해 손실율을 줄여서 혼잡제어 성능을 개선한다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1997년도 추계학술대회
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• pp.517-527
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• 1997

Magnetic Resonance Spectroscopic Imaging is a methodology combining the imaging and spectroscopy. It can provide the spectrum of each areas of image so that one can easily compare the spectrum of one position to another position of the image. In this study, we developed pulse sequence or the spectroscopic imaging method, RF wave forms or the saturation of water signal, computer simulations to validate our method, and confirmed the methodology with phantom experiment. Then we applied the spectroscopic method to human subject and identified a few important metabolites in in vivo. To develope a water saturating RF waveform, we used Shinnar-Le-Roux algorithm and obtained maximum phase RF waveform. With this RF pulse, it could suppress the water signal to 1:1000. The magnet is shimmed to under 1.0ppm with auto-shimming technique. The saturation bandwidth is 80Hz(2ppm). The water and fat seperation is 3.3ppm(about 140Hz at 1 Tesla magnet), the bandwidth is enough to resolve the difference. But we are more concerned about the narrow window in between the two peaks, in which the small quantity of metabolites reside. We performed the computer simulation and phantom experiments in 8*8 matrix form and showed good agreement in the image and spectrum. Finally we applied spectroscopic imaging to the brain of human subject. Only the lipid signal was shown in the periphery region which agrees with the at distribution in human head surface area. The spectrum inside the brain shows the important metabolites such as NAA, Cr/PCr, Choline. We here have shown the spectroscopic imaging which is normally done above 1.5 Tesla machine can be performed in the 1 Tesla Magnetic Resonance Imaging Unit.

• 한국항공우주학회지
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• 제39권9호
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• pp.848-857
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• 2011

영상센서 기반의 충돌회피 시스템을 구성하기 위해서는 수 픽셀 이내의 낮은 신호대잡음비 환경에서 다수의 표적을 탐지할 수 있는 알고리듬이 필요하다. 이처럼 영상 내에서 희미하게 나타나는 잠재적인 표적과 잡음을 구분하기 위한 방법으로서 연속적인 영상 정보를 효율적으로 처리하는 Track-Before-Detect (TBD) 알고리듬이 연구되고 있다. 본 논문에서는 기존의 TBD 알고리듬을 확장하여 다수 표적 탐지 요구조건을 만족시키기 위한 두 가지 방식의 기법을 제시하였다. 첫 번째 방식은 동적 계획법과 K-평균 클러스터링 기법에 기반을 두고 있으며 두 번째 방식은 은닉 마르코프 모델에 Sub-Window 기법을 적용하였다. 제안한 방식의 성능 및 차이점은 수치해석 결과를 통해 분석하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.206-211
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• 2005

본 논문에서는 블루투스 기저대역에 적용하기 위한 상관기와 액세스 코드 생성모듈의 설계에 대해 다룬다. 상관기와 액세스 코드 생성 모듈은 블루투스 유닛 사이의 연결설정과 패킷판별, 클록 동기화를 수행한다. 상관기 모듈은 1Mb/s 전송속도를 가지는 입력신호에 대해 슬라이딩 윈도우 상관을 취하여 유용한 패킷판별과 클록 동기화를 행하며, 그 구성은 Wallace tree 구조의 CSA(Carry Save Adder)와 임계 값 판별기로 구성된다. 액세스 코드 생성모듈은 블루투스 표준안에서 제시한 4단계의 생성과정에 따라 설계하였으며 BCH(Bose-Chadhuri-Hocquenghem)순회 부호기(cyclic code)와 제어장치로 구성된다. 의사 랜덤 시퀀스는 동기화 문제를 해결하기 위해 임의의 저장장치에 저장된 형태로 사용하였다. 본 논문에서 제시한 상관기와 액세스 코드 생성모듈은 하드웨어 묘사언어인 VHDL로 설계되었으며 시뮬레이션 및 테스트를 위해 Xilinx FPGA를 사용하여 검증하였다. 설계된 회로의 합성결과는 치대 4.689ns의 임계지연과 최대 7-bit까지의 상관허용 오차를 보여준다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제46권6호
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• pp.803-816
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• 2014

Defense-in-depth is a fundamental safety principle for the design and operation of nuclear power plants. Despite its general appeal, defense-in-depth is not without its drawbacks, which include its potential for concealing the occurrence of hazardous states in a system, and more generally rendering the latter more opaque for its operators and managers, thus resulting in safety blind spots. This in turn translates into a shrinking of the time window available for operators to identify an unfolding hazardous condition or situation and intervene to abate it. To prevent this drawback from materializing, we propose in this work a novel safety principle termed "observability-in-depth". We characterize it as the set of provisions technical, operational, and organizational designed to enable the monitoring and identification of emerging hazardous conditions and accident pathogens in real-time and over different time-scales. Observability-in-depth also requires the monitoring of conditions of all safety barriers that implement defense-in-depth; and in so doing it supports sensemaking of identified hazardous conditions, and the understanding of potential accident sequences that might follow (how they can propagate). Observability-in-depth is thus an information-centric principle, and its importance in accident prevention is in the value of the information it provides and actions or safety interventions it spurs. We examine several "event reports" from the U.S. Nuclear Regulatory Commission database, which illustrate specific instances of violation of the observability-in-depth safety principle and the consequences that followed (e.g., unmonitored releases and loss of containments). We also revisit the Three Mile Island accident in light of the proposed principle, and identify causes and consequences of the lack of observability-in-depth related to this accident sequence. We illustrate both the benefits of adopting the observability-in-depth safety principle and the adverse consequences when this principle is violated or not implemented. This work constitutes a first step in the development of the observability-in-depth safety principle, and we hope this effort invites other researchers and safety professionals to further explore and develop this principle and its implementation.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권5호
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• pp.48-56
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• 2006

본 논문에서는 심리음향 모델과 MDCT/IMDCT(Modified DCT/Inverse Modified DCT)를 이용하여 고음질 오디오 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 디지털 오디오 워터마크는 디지털 오디오 신호를 주파수 영역으로 변환 한 다음 주파수 영역에 워터마크를 삽입하지만 삽입된 워터마크에 의해 디지털 오디오 음질이 영향을 받게 된다. 제안된 알고리즘에서는 디지털 오디오 데이터를 PN(Pseudo Noise) 코드를 사용하여 확산시킨 다음 심리음향 모델을 참조하여 MDCT 과정을 통하여 오디오 워터마크를 삽입시킨다. MDCT 과정에서 고음질의 오디오를 얻기 위해 필터뱅크 출력의 첨예도에 따라 256, 1,024 또는 2,048 포인트의 윈도우가 선택되어진다. 본 논문에서 워터마크 계수 ${\alpha}$가 2.5 이하일 때, 워터마크의 검출률이 SDMI(Secure Digital Music Initiative)의 제안 조건을 50% 이상 상회 하며, SNR은 4종류의 공격(압축, 절단, FFT, 에코)에 대해 $50{\sim}68dB$ 값을 가짐을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권6호
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• pp.699-704
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• 2001

본 논문에서는 혼성 모듈 구조의 recurrent 시간지연신경회로망(time-delay neural network)과 HMM(hidden Markov model)을 결합한 음성인식을 위한 새로운 구조에 대해 연구하였다. 시간지연신경회로망에서는 윈도우 크기를 확장하는 것이 인식률 향상에 유리하므로 이를 위해 첫 번째 은닉층에 궤환 구조를 사용하여 윈도우 크기를 실제로 크게 하지 않고도 동일한 효과를 얻을 수 있도록 하였다. 다음 이 시간지연신경망에서 입력된 음소의 특징 벡터의 시간에 따라 변화하는 성질을 잘 처리 할 수 있도록 시간지연신경회로망의 입력층을 복수의 상태로 나누어 음소특징의 시간축에 대한 각 상태마다 특징 감지기를 갖도록 하였다. 이때 시간지연신경회로망은 전체 음성인식 영역에 적용될 수 있도록 모듈 방식의 구조로 구성되었다. 그리고 이 모듈 구조 시간지연신경망의 출력 벡터를 HMM에 연결하여 서로 결합 하므로써 양 구조의 장점을 취하는 혼성 구조의 인식시스템을 구성하였고 이때 이 혼성 구조에서 효율적으로 적용할 수 있는 HMM 파라미터 smoothing 방법을 제시하였다.

• KIEE International Transactions on Power Engineering
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• 제4A권4호
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• pp.171-177
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• 2004

In the current age of the information oriented society in which we live, many people use PCs and are dependant on the databases provided by the network server. However, online data can be missed during the occurrence of a blackout and furthermore, power failure can greatly effect Power Quality. This has resulted in the trend of using interruption-free live-line work when trouble occurs in a power system. However, 83% of the population receives an electric shock experience when a laborer is performing interruption-free live-line work. In the interruption-free method, education and training problems have been pinpointed. However, there are few instructors to implement the necessary training. Furthermore, the trainees undergo only a short training period of just 4 weeks. In this paper, to develop a method with no restrictions on time and place and to ensure a reduction in the misuse of materials, immersion type virtual reality (or environment) technology is used. The users of a 3D immersion type VR training system can interact with the system by performing the equivalent action in a safe environment. Thus, it can be valuable to apply this training system to such dangerous work as 'Interruption-free live-line work exchanging COS (Cut-Out-Switch)'. In this program, the user carries out work according to instructions displayed through the window and speaker and cannot perform other tasks until each part of the task is completed in the proper sequence. The workers using this system can utilize their hands and viewpoint movement since they are in a real environment but the trainee cannot use all parts and senses of a real body with the current VR technology. Despite these weak points, when we consider the trends of improvement in electrical devices and communication technology, we can say that 3D graphic VR application has high potentiality.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.43-49
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• 2019

초고속의 유무선 인터넷은 다양한 형태의 미디어 데이터를 손쉽게 획득할 수 있는 유용한 창구이다. 이에 반해, 일반인들이 개인 정보가 노출된 대상 객체를 포함하고 있는 미디어 데이터까지도 인터넷을 통해 용이하게 획득할 수 있으므로 사회적으로 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 입력되는 여러 가지 종류의 영상으로부터 개인 정보가 노출된 대상 객체를 학습 알고리즘을 이용해 강인하게 검출하고, 검출된 대상 객체 영역을 효과적으로 블로킹하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법에서는 먼저 뉴럴 네크워크 기반의 학습 알고리즘을 사용해 영상으로부터 개인 정보를 포함하고 있는 대상 객체만을 검출한다. 그런 다음, 격자형 모자이크를 생성해 이전 단계에서 검출된 대상 객체 영역 위에 오버랩함으로써 개인 정보를 포함하고 있는 객체 영역을 효과적으로 블로킹한다. 실험 결과에서는 제안된 알고리즘이 입력되는 다양한 영상으로부터 개인 정보가 노출된 대상 영역을 강인하게 검출하고, 검출된 영역을 모자이크 처리를 통해 효과적으로 블로킹한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제시된 객체 블로킹 방법은 객체 보안, 물체 추적, 영상 블로킹 등과 같은 컴퓨터 비전과 관련된 여러 응용 분야에서 유용하게 활용될 것으로 예상된다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.163-177
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• 2019

스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.