• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.433-433
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• 2023

토양수분은 물 순환의 필수적인 요소로써 수문순환 및 기상 현상에 큰 영향을 미친다. 현재 우리나라에서는 토양수분 자료구축을 위해 Frequency Domain Reflectometry (FDR), Time Domain Reflectometry (TDR) 센서를 활용하여 지점 단위 토양수분 자료를 생산하고 있다. 그러나 한반도는 도서, 산간 지역이 다수 분포하고 있어, 지점관측 센서만으로 공간 대표성을 갖는 토양수분 자료를 산출하기 어렵다. 이에, 광범위한 지역을 장기간 모니터링 할 수 있는 원격탐사 기법을 활용하여, Advanced SCATterometer (ASCAT), Soil Moisture Active and Passive (SMAP) 등의 공간 단위 토양수분 자료의 적용성이 평가되고 있다. 하지만, 공간 토양수분 자료의 검증을 위해 필수적인 지점 토양수분 자료가 구축되지 않은 미계측지역이 다수 존재하며, 한반도와 같이 지형적 복잡성이 높게 나타나는 지역에서는 계측지역에서의 활용성 평가 결과가 미계측지역에서도 유사하게 나타난다고 가정하기 어렵다. 이에 본 연구에서는, 미계측지역의 공간 토양수분 자료를 산출하고자 계측지역에서 SM2RAIN 알고리즘으로 산출된 강수량 자료와 위성 산출 자료 그리고 지점관측 자료의 관계성을 분석했다. SM2RAIN 알고리즘의 입력자료는 Advanced SCATterometer (ASCAT) 토양수분 자료를 활용했다. ASCAT 토양수분 자료와 SM2RAIN 강수 자료의 검증을 위해 기상청에서 제공하는 Automated Agriculture Observing System (AAOS) 토양수분 자료, Automatic Weather System (AWS) 강수량 자료와 Global Precipitation Measurement (GPM) 강수 자료를 활용하였다. 전반적으로 ASCAT 토양수분을 통해 산출한 SM2RAIN 강수량의 추정과GPM 강수량이 유의미한 상관성이 나타나는 것을 확인할 수 있었으며, 추후 Downscaling 기법과 연계하여 지형적 복잡성이 높게 나타나는 지역의 토양수분 추정이 가능할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.167-167
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• 2017

스마트팜 내부의 3차원 공간의 온도, 습도, 기압, 공기질 분석을 통한 돈사 미세 조절 기술에 대한 연구가 진행 중이다. 해당 특성 중에서 기압을 제외한 환경인자들은 돈사 내의 구조 특성상 위치별로, 시간별로 매우 상이한 변이의 형태를 보인다. 일정 시점을 기준으로 계측 지점 이외의 지점에 대한 환경인자들을 공간적으로 추정하는 기술은 대표적으로 컴퓨터 분석 기술에 의존하고 있다. 시간 복잡도가 매우 높은 CFD(Computer Fluid Dynamics) 방식은 정밀도 측면에서 유리하나, 상응하는 제어 기술/하드웨어 등의 부재로 모델링 결과의 활용도가 낮다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 CFD를 수행하는 과정에 있어 실질적으로 유효한 단위로 공간 분해능을 낮추고, 동등한 크기의 세부 공간에 대한 모델링을 병렬적으로 수행하기 위한 방안을 연구하였다. 실험적으로 돈사 환경을 3차원으로 구성하기 위하여, 공기 흡입구, 배출구, 기둥, 덕트 요소를 포함시켰다. 실내 공간을 1차적으로 가로, 세로, 높이방향으로 $3{\times}3{\times}3$ 균등 분배한 후 3차원 행렬로 분할하였다. 각 분할된 행렬에 대한 연산 수행을 위하여 현재까지 대중에 공개된 SBC(Single Board Computer) 중 가장 높은 연산 수행 능력이 있는 Odroid-XU4(Hardkernel, AnYang, Korea) 16식을 병렬 클러스터링 기술로 연동하였다. 하나의 AP당 8개의 코어가 내장되어 있으므로, 총 128개의 코어를 이용하여 동시에 128개의 3D 정방행렬 연산이 가능하도록 구성하였다. 모델링을 위한 수학적 모델로는 실험적으로 Steady turbulent model (Newtonian coefficient)을 이용하였다. 클러스터링을 이용한 병렬 처리의 특성상 균등한 정보량을 동시에 배분해야 하므로 108 ($27{\times}4$)개의 코어를 이용하여 1차적으로 나뉜 공간을 다시 4등분하여 동시에 $12{\times}12{\times}12$에 해당하는 공간 분해능에 대한 처리를 동시에 수행할 수 있도록 하였다. 2단계에 걸쳐 분할한 공간 세그먼트에 대한 클러스터링 연산 수행 결과 초당 15회 정도의 연산을 수행할 수 있었으며, 시간 분해능을 100으로 설정한 경우 약 5초가 수행되었다. 선행적으로 수행하였던 CFD 모델링 (OpenFOAM)과 비교하였을 때 상대적으로 정밀도가 낮은 3차원 모델링 결과를 얻을 수 있었다. 모델링에 소요되는 시간을 비약적으로 경감 시킨 장점을 살려 적정한 공간 분할 기법과 추가로 발생하는 다수의 바운더리 조건을 근사적으로 추정할 수 있는 데이터 마이닝 기술이 보완되어야 할 것이다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.43 no.2 s.308
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• pp.82-86
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• 2006

The design of a pattern recognition system generally involves the three aspects: preprocessing, feature extraction, and decision making. Among them, a feature extraction method determines an appropriate subspace of dimensionality in the original feature space of dimensionality so that it can reduce the complexity of the system and help to improve successful recognition rates. Linear transforms, such as principal component analysis, factor analysis, and linear discriminant analysis have been widely used in pattern recognition for feature extraction. This paper shows that singular value decomposition (SVD) can be applied usefully in feature extraction stage of pattern recognition. As an application, a remote sensing problem is applied to verify the usefulness of SVD. The experimental result indicates that the feature extraction using SVD can improve the recognition rate about 25% compared with that of PCA.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.10 no.3
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• pp.57-63
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• 2005

Kim and Fenn et al. proposed two modular AB multipliers based on LFSR(Linear Feedback Shift Register) architecture. These multipliers use AOP, which has all coefficients with '1', as an irreducible polynomial. Thereby, they have good hardware complexity compared to the previous architectures. This paper proposes a modular $AB^2$ multiplier based on LFSR architecture and a modular exponentiation architecture to improve the hardware complexity of the Kim's. Our multiplier also use the AOP as an irreducible polynomial as the Kim architecture. Simulation result shows that our multiplier reduces the hardware complexity about $50\%$ in the perspective of XOR and AND gates compared to the Kim's. The architecture could be used as a basic block to implement public-key cryptosystems.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.348-351
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• 2011

가변적인 블록을 이용하는 H.264/AVC 인터 화면에서의 모드 결정 방법은 $16{\times}16$부터 $P8{\times}8$ 모드까지 인터 모드에 대해 비트율 왜곡값을 계산 한 뒤 공간적 상관도를 고려하기 위해 인트라 $4{\times}4$와 인트라 $16{\times}16$ 모드까지 비트율 왜곡값을 계산하고, 계산된 비트율 왜곡값 중 가장 작은 값을 갖는 모드를 최종 모드로 선택한다. 하지만 이러한 과정으로 부호기의 복잡도는 증가한다. 복잡도를 감소시키기 위해 본 논문에서는 IPPP구조에서의 인터 모드와 인트라 모드의 특징을 이용하여 고속 부호화를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 인터 모드에 대해서 최적 모드를 결정하기 위한 비트율 왜곡값의 상관도와 시간 상관도를 이용하고, 인트라 모드에 대해서는 인트라 화면 내에서의 각 인트라 모드에 대한 최대 최소 임계값을 이용하여, 발생확률이 낮은 인터와 인트라 모드의 활성화 여부를 결정한다. 본 알고리즘의 적용 범위는 상대적으로 인터 화면에서 발생 빈도가 낮은 $16{\times}8$, $8{\times}16$, $P8{\times}8$와, 인트라 $4{\times}4$, 인트라 $16{\times}16$ 모드이다. 제안하는 알고리즘은 기존의 H.264/AVC에 비해 1.36% 비트가 증가 했고, PSNR은 0.06dB 감소했다. 즉, 부호화 효율의 큰 감소 없이 평균 42.58%의 부호화 시간을 감소시켰다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.15 no.11
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• pp.6838-6844
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• 2014

3GPP LTE-Advanced systems adopt multiple antennas for high speed data transmission. In general, the receiver complexity of a spatially mutiplexed (SM) multiple-input multiple-output (MIMO) system grows in proportion to the number of candidate vectors. A large number of candidate vectors increases the reliability of the soft output values. The maximum likelihood (ML) signal detection with a large number of candidate vectors achieves high performance. On the other hand, low complexity receiver techniques with a small number of candidate vectors provide soft output values, such as low reliability. This paper addresses the improving reliability of the soft output obtained from a small number of candidate vectors. The improved performance of the proposed technique with the aid of computer simulations is reported.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.39C no.8
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• pp.637-642
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• 2014

In this paper, we propose a efficient shift index searching algorithm for design of the block LDPC codes. It is combined with the message-passing based cycle search algorithm and ACE algorithm. We can determine the shift indices by ordering of priority factors which are effect on the LDPC code performance. Using this algorithm, we can construct the LDPC codes with low complexity compare to trellis-based search algorithm and save the memory for storing the parity check matrix.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.8
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• pp.601-605
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• 2009

Recently, photo sharing and publishing based Social Network Sites(SNSs) are increasingly attracting the attention of academic and industry researches. Millions of users have integrated these sites into their daily practices to communicate with online people. In this paper, we propose an efficient face annotation and retrieval system under SNS. Since the system needs to deal with a huge database which consists of an increasing users and images, both effectiveness and efficiency are required, In order to deal with this problem, we propose a face annotation classifier which adopts an online learning and social decomposition approach. The proposed method is shown to have comparable accuracy and better efficiency than that of the widely used Support Vector Machine. Consequently, the proposed framework can reduce the user's tedious efforts to annotate face images and provides a fast response to millions of users.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.208-208
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• 2016

수문순환과정의 시공간적 거동을 해석하고 이를 정량화 하는 것은 효율적인 수자원 관리 및 계획을 위해 반드시 선행되어야 하는 연구이다. 특히 토양수분은 물 에너지 순환에서 지표면과 대기 사이의 복잡한 관계를 이해하기 위한 중요한 수문인자로, 이를 정확하게 측정하기 위한 방법들이 다각도로 발전되어 왔다. 그 중 위성 데이터를 활용한 토양수분 산정은 미계측 지역의 토양수분을 지속적이고 광역적이게 관측할 수 있는 선진 기술로 각광받고 있다. 그러나 대부분의 위성 자료들이 가지고 있는 공간 해상도는 복잡한 지형 환경을 대상으로 한 지역의 원격 탐사로서는 국지적인 수문학적 현상들을 분석하는데 어려움을 가지고 있다. 특히 우리나라의 경우 국토의 70% 정도가 산지로 이루어져 있으며 경사도가 $5^{\circ}$ 이하의 평탄한 지역은 약 23%에 그치는 등 복잡한 식생 지형 환경을 가지고 있다. 따라서 인공위성의 해상도와 식생 투과도를 고려할 때 저 해상도의 위성 토양수분만으로는 우리나라와 같이 면적에 비해 복잡한 환경에 기반 한 수문학적 현상들을 충분히 분석하는데 한계점이 있다. 따라서 본 연구에서는 support vector machine (SVM) 기계학습을 활용하여 ASCAT과 AMSR2 위성 토양수분의 상세화를 수행하여 고해상도의 토양수분을 산정하였고, 이를 지점관측 자료와 비교해 상세화도 자료의 신뢰성을 평가하였다. 검증된 고해상도 토양수분 데이터는 향후 자연재해 분석에 있어 예측의 정확성을 높이고 수문순환 및 기후 모델링에 있어서 중요한 입력 인자로 활용될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.67-69
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• 2021

인공 지능, 사물 인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 모바일을 중심으로 시작된 4차 산업혁명은 최근 메타버스(Metaverse)시대로 자연스럽게 확장되어 가고 있다. 메타버스 시대의 핵심 기술인 VR(Virtual Reality)/AR(Augmented Reality)/MR(Mixed Reality)과 이를 디스플레이 하기 위한 HMD(Head Mounted Display)나 글래스(glass) 장치들은 사용자에게 고품질 영상뿐만 아니라 3차원 공간에 대한 6DoF(Degrees of Freedom)급의 자유도를 제공해야 한다. 이에 발맞춰 MPEG에서는 최근 실사 및 CG(Computer Graphics)로 제작된 다시점 텍스쳐 및 깊이 영상에 대한 효과적인 압축 방법을 찾기 위한 MIV(MPEG Immersive Video) 표준화를 진행중이다. 본 논문은 최신 2차원 압축 표준인 VVC(Verstitle Video Coding)를 기반으로 MPEG MIV 1.0 표준 프레임워크를 검증해본다. 특히 높은 압축율에 비해 복잡도가 높은 VVC 표준의 특성을 고려하여 HHI에서 개발한 최적화 코덱인 VVenC를 이용하여 압축 효율과 복잡도 관점에서 MIV 표준 활용을 위한 최적의 솔루션을 찾고자 한다.