• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.604-606
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• 2003

본 논문은 향상된 Scale Invariant Feature Transform (SIFT) 기법과 이로부터 얻어진 로컬 특징 영역에서 다중특징을 이용한 물체인식 방법에 대하여 논하였다. SIFT 기법 [1]은 물체의 크기. 회전. 3차원 좌표변환에 강인한 특성을 갖는다. 이 기법에서는 크기가 다른 가우시안 (Gaussian) 함수를 적용한 영상들의 차이에서의 최대 및 최소값이 특징점으로 결정된다. 하지만 SIFT 알고리듬의 특성상, 인식되어야 될 물체의 비교적 큰 크기 변화, 중요도가 낮은 특징점들의 추출, 그리고 서로 다른 물체에서 추출된 유사한 특징벡터등이 인식 시스템의 신뢰도를 저하 시킬 수 있다. 이에 대응방안으로, 본 논문에서는 상대적으로 낮은 인식정보를 갖는 추출된 특징점을 제거하기 위한 기법과 서로 다른 물체에서 생성된 유사 특징벡터의 구분을 위한 특징점에서의 방위 (orientation) 비교법 및 색차 (chrominance) 정보를 사용에 대하여 기술하였다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제35권8호
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• pp.1132-1140
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• 2011

해상풍력발전단지 건설 시 기초지반이 해상 점성토층의 지반일 경우 플랜트 자체 하중의 영향과 풍력과 같은 외부 모멘트 영향으로 인해 침하 발생을 야기할 수 있기 때문에 연약지반 분포를 파악하는 것은 풍력플랜트 입지를 위해 매우 중요한 사항이다. 이러한 연약지반 분포를 파악하는 방법은 시추조사 방법이 가장 최적의 방법이지만, 현장의 여건이나 경제적 제약이 큰 단점을 가지고 있다. 따라서 이러한 문제점을 보완하기 위해 현재 지구통계학적 방법을 이용한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 풍력 플랜트 설치를 가정한 해상 영역을 설정하여 지구통계학적 기법을 통하여 연약 지반층 두께 분포의 추정을 연구 수행하였다. 연약 지반층은 표준 관입시험치의 결과를 이용하여 구분하였으며, 지구통계학적 기법은 정규크리깅과 순차가우시안 시뮬레이션을 이용하여 결과를 비교하였다. 그 결과 비슷한 영역에서 최대 점성토의 두께를 가지는 영역이 나타남을 파악할 수 있었으며, 그 결과의 불확실성을 정량적으로 평가할 수 있었다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제41권1호
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• pp.111-117
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• 2017

조난 사고 발생 시 구조선의 현장 도착시간은 매우 중요하다. 본 연구에서는 구조선의 도착시간을 추정하기 위한 실험 데이터 구축 방법을 제시하였다. 이를 위하여 선박통항확률분포를 활용하였다. 목포항을 연구 대상 해역으로 선정하고, 1년간의 AIS 데이터를 활용하였다. 선박통항확률분포를 조사하기 위해 기준선을 설정하고, 선박의 횡거리 분포를 계산하여, 정규분포와 이중 가우시안 혼합분포로 적합 시킨 후 각 매개변수를 추출하였다. 정규분포의 ${\mu}$, ${\mu}{\pm}1{\sigma}$와 이중 가우시안 혼합분포의 ${\mu}_1$ 위치를 각각 변침점으로 설정하여 위치와 확률을 도출하였다. 이를 매개변수 종류별로 연결하여 시나리오를 구축하여 도착시간을 계산할 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권5호
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• pp.168-176
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• 2014

영상 시퀀스로부터 움직이는 객체의 검출은 비디오 감시, 교통 모니터링 및 분석, 사람 검출 및 추적 등에서 가장 기본적이며 중요한 분야이다. 안개와 같은 환경적 요인에 의하여 화질이 저하된 영상 속에서 움직이는 객체를 검출하는 일은 매우 어렵다. 특히, 안개는 주변 물체의 색상을 모두 비슷하게 만들고 채도를 떨어뜨려 배경으로부터 객체를 구별하기 힘들게 만든다. 이런 이유로 안개 영상 속에서 객체 검출 성능은 매우 낮으며 신뢰할 수 없는 결과를 나타내고 있다. 본 논문은 안개와 같은 환경적 요인을 제거하고 객체의 검출 성능을 높이기 위한 방법으로 안개 지수를 기반으로 안개 유무를 판단하고, Dark Channel Prior을 이용하여 안개 영상의 전달량을 추정하고 안개가 제거된 영상으로 복원하였으며 가우시안 혼합 모델을 이용한 배경 차분 방법을 이용하여 객체를 검출하였다. 그리고 제안된 방법의 성능을 비교하기 위해 안개 제거 전과 후의 영상에 대한 Recall 과 Precision을 측정하여 안개 제거에 따른 성능 향상 정도를 수치화하여 비교하였다. 결과적으로 안개 제거 후 영상의 가시성이 매우 향상되었으며 객체 검출 성능이 매우 향상됨을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권12C호
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• pp.1297-1308
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• 2006

유한체상의 곱셈은 타원곡선 암호시스템의 구현에 있어 가장 중요한 연산 중 하나이다. 본 논문에서는 가우시안 정규기저를 이용하여, $GF(2^m)$상의 새로운 곱셈 알고리즘 및 VLSI 구조를 제안한다. 제안된 곱셈 알고리즘은 정규기저 원소의 대칭성이용과 계수의 인덱스 변형에 기반하며, 타원곡선 암호 시스템을 위해 NIST(National Institute of Standards and Technology) 및 IEEE 1363에서 권고하는 다섯 가지 $GF(2^m)$, $m\in${163, 233, 283, 409, 571}, 모두에 적용 할 수 있다. 제안된 곱셈알고리즘에 기만한 VLSI 구조는 기존의 $GF(2^m)$상의 정규기저 곱셈기에 비해 속도 혹은 하드웨어 면적에 있어 향상된 성능을 보인다. 또한 본 논문에서는 정규기저 원소의 기본 곱셈 행렬을 쉽게 찾을 수 있는 방법을 제시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.259-264
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• 2017

신생아의 출생체중은 자궁내발육부전이나 과체중출생아를 진단하는 데 사용되는 등, 의학적으로 여러 가지 중요한 정보를 제공한다. 본 논문에서는 2011년부터 2013년까지 한국에서 태어난 신생아의 출생체중 데이터를 분석하고, 생물학적으로 부자연스러운 체중 분포를 관찰할 수 있음을 보인다. 이러한 비상식적인 체중 분포는 데이터 수집과정 등에서 오류가 존재함을 의미하는데, 특히 임신주수가 28주에서 32주인 신생아들의 체중 데이터에서 현저한 오류 데이터를 관찰할 수 있다. 이를 보정하기 위해, 본 논문은 가우시안 혼합 모델을 사용하여 오류 데이터와 정상 데이터를 예측하고, 오류 데이터로 예측된 자료들을 삭제하는 과정을 제안한다. 제안된 보정 과정을 통하여 보다 자연스럽고 의학적으로 의미 있는 출생체중 백분율을 구할 수 있음을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권3A호
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• pp.272-280
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• 2009

배경잡음 측정은 전파환경 조사 및 주파수 점유율의 비교기준인 임계레벨을 산출하는데 반드시 수행되어야 하는 매우 중요한 과정이다. 배경잡음 측정은 측정대상 대역에서 가급적 잡음만으로 구성된 부대역을 선정하고, 선정된 표본 부대역에 대하여 잡음전력을 측정하여 대상대역에 대한 대표값으로 사용하는 과정으로 이루어진다. 본 논문에서는 배경잡음으로 백색가우시안 잡음을 가정하고, 잡음 측정의 첫 번째 단계에서 신호가 적고 대부분 잡음으로만 구성된 대역을 선별하는데 적용될 수 있는 특이값 분해 (singular value decomposition, SVD)를 이용한 잡음대역 선정 방법을 제안한다. 기존에 널리 쓰여지는 방법인 신호강도확률분포 (amplitude probability distribution, APD) 방법과의 성능비교를 통하여 우수성을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.125-131
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• 2019

4차 산업혁명을 통해 다양한 디지털 장비가 보급되고 있으며, 이에 따라 데이터 처리의 중요성이 높아지고 있다. 데이터 처리는 장비의 신뢰성에 큰 영향을 미치는 만큼 그 중요성이 증가하고 있으며, 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 영상에 존재하는 잡음의 특성을 고려하여 AWGN을 제거하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 잡음 표준편차를 유추하여 필터링 과정에 사용하였으며, 필터링 마스크의 표준편차와 비교해 고주파 성분에 대한 필터와 저주파 성분에 대한 필터를 구분하여 잡음을 제거하였다. 제안하는 알고리즘을 평가를 위해 기존 방법들과 시뮬레이션하였으며, 차영상 및 PSNR과 프로파일을 통해 비교 분석하였다. 제안한 알고리즘은 잡음의 영향을 최소화하였으며, 영상의 중요 특성을 보존하며 효율적으로 잡음을 제거하는 성능을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.29-34
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• 2017

최근 카오스 동력학에 대한 연구가 많은 연구자들에 의해서 물리학, 화학, 수학, 공학, 및 사회과학 분야에서 관심을 받고 있다. 특별히 사회과학에서는 중독, 행복, 가족, 사랑 모델이 주요 연구 대상이다. 이중 사랑은 사람이 가지고 있는 4가지 감정 중 하나로서 많은 정의가 있으나 그 각각의 정의가 모두 일치하지 않는다. 최근에는 사랑을 미분방정식으로 표현하고 이 수식에서 비선형 거동 또는 카오스 거동을 찾고자 하는 노력이 중요한 연구의 하나이다. 본 논문에서는 외력을 가진 로미오와 줄리엣의 사랑모델을 기반으로 이 외력을 사람의 행동이나 인식 가까운 형태로 만들기 위해 가우시안 퍼지 소속 함수를 제시하고, 시계열과 위상공간을 통하여 이들의 특성에서 비선형 특성이 존재하는지를 확인한다.

• 한국음향학회지
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• 제27권7호
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• pp.372-378
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• 2008

음성 검출기 (VAD, Voice Activity Detector)는 이동 통신이나 음성신호처리 등에 매우 중요한 기법으로 사용된다. 일반적인 음성 검출방식은 이산 푸리에 변환 (DFT, Discrete Fourier Transform)영역에서 통계적인 모델을 기반으로 하여 우도비검정 (LRT, Likelihood Ratio Test)을 하게 된다. 그리고 이 값을 임계값과 비교하며 음성인지 아닌지 판단하게 된다. 본 논문에서는 신호 준공간 (Signal Subspace)에 기반한 새로운 통계적 음성 검출 기법을 제안하다. 확률적인 주성분 분석 (PPCA, Probabilistic Principal Component Analysis)은 신호 준공간 방법에서 잡음신호에 대한 확률적인 모델을 얻기 위해 사용된다. 제안된 기법은 신호 준공간 영역에서 우도비검정에 기반을 두는 결정규칙을 적용하였다. 음성 검출 실험 결과는 신호 준공간 모델에 근거한 음성 검출기 기법이 주파수 영역에 기반한 가우시안 (Gaussian) 음성 검출기 보다 향상된 검출 결과를 보여준다.