• 한국통신학회논문지
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• 제35권7C호
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• pp.587-593
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• 2010

본 논문에서는 extrinsic information transfer (EXIT) chart를 이용하여 다중 안테나 시스템에서 irregular low-density parity-check (LDPC) code를 설계하는 방법을 기술한다. 다중 안테나 기반의 Irregular LDPC code 설계를 위하여 maximum a posteriori probability (MAP) 방식의 다중 안테나 검출 방식이 사용되었으며 수신기는 다중 안테나 검출기와 LDPC 복호기 사이에서 복호된 soft 정보를 주고 받는 turbo iterative 구조를 가정하였다. 다중 안테나 기반의 irregular LDPC code의 edge degree 분포는 EXIT chart와 linear optimization programming 기법을 사용하여 얻을 수 있으며 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법으로 설계된 irregular LDPC code의 성능을 다양한 환경에서 검증하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권12호
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• pp.1247-1259
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• 2005

본 연구는 웹카메라와 같은 저해상도의 동영상으로부터 실시간 다중 얼굴 인식 시스템을 제안한다. 동영상을 이용한 얼굴 인식 시스템은 크게 얼굴 검출 단계와 얼굴 분류 단계로 나눌 수 있다. 첫째, 얼굴 검출 단계에서는 빠르고 강인한 객체 검출 성능을 가진 AdaBoost를 이용하여 얼굴 후보 영역을 검출하였고, 검출된 얼굴 후보 영역에 대한 주성분을 수행하여 데이타의 크기기 현저히 줄어든 특징 벡터를 구한 다음에 특징 벡터에 대해 SVM 기반 이진 분류를 수행하여 얼굴 후보 영역을 검증하였다. 둘째, 얼굴 분류 단계에는 주성분 분석과 멀티 SVM을 이용하여 각 얼굴들을 분류하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 방법은 저해상도에서도 높은 얼굴 검출율과 동영상에서 실시간 처리가 가능한 빠른 다중 얼굴 검출과 인식 성능을 보였다. 또한 팬-틸트 기능을 가진 웹카메라를 이용한 자동 추적형 얼굴 인식 시스템을 적용하여 얼굴 검출 성능을 향상시켰고, 얼굴 인식 시스템의 응용으로 무선 On/off 얼굴인식 도어락 시스템을 구현하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.171-177
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• 2018

최근 많은 이미지 데이터 셋들은 일반적인 특성을 추출하기 위한 다양한 데이터 클래스와 특징을 가지고 있다. 하지만 이러한 다양한 데이터 클래스와 특징으로 인해 해당 데이터 셋으로 훈련된 물체 검출 딥러닝 모델은 데이터 특성이 다른 환경에서 좋은 성능을 내지 못하는 단점을 보인다. 이 논문에서는 하위 카테고리 기반 물체 검출 방법과 오픈셋 물체 검출 방법을 이용하여 이를 극복하고, 강인한 물체 검출 딥러닝 모델을 훈련하기 위해 능동 준지도 학습 (Active Semi-Supervised Learning)을 이용한 다중 분기 트리 구조를 제안한다. 우리는 이 구조를 이용함으로써 데이터 특성이 다른 환경에서 적응할 수 있는 모델을 가질 수 있고, 나아가 이 모델을 이용하여 이전의 모델보다 높은 성능을 확보 할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2005년도 학술대회
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• pp.191-194
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• 2005

본 논문에서는 방송 영상에서 조명효과와 크기변화 등에 강인한 얼굴패턴 검출기법을 제시한다. 제안된 얼굴검출 모델은 영상 전처리 과정과 얼굴패턴 검출 과정으로 이루어진다. 전처리 과정은 조명변화에 대한 보정기능과 다중필터에 의한 후보영역 선별기능으로 구분된다. 얼굴패턴 검출과정은 다단계의 특징지도 생성과정과 패턴분류 과정으로 이루어진다. 특징지도를 생성하기 위하여 가보(Gabor) 필터계층을 포함하는 CNN(Convolutional Neural Networks)모델을 도입하였다. 다양한 배경을 고려한 효과적인 학습을 위하여 본 논문에서는 억제성의 뉴런(Inhibitory neuron)을 포함하는 구조의 CNN모델을 적용한다. CNN으로부터 추출되는 특징집합은 최종 단계에서 WFMM(Weighted Fuzzy Min Max) 모델을 사용하여 분류된다. 이때 사용되는 특징집합의 크기는 분류기의 규모 및 계산량의 결정적인 역할을 준다. 이에 본 연구에서는 최종 분류 과정에 사용되는 특징의 수를 효과적으로 줄이기 위해 FMM모델을 사용하는 적응적인 특징 선별 기법을 제안한다. 또한 실제 영상을 통한 실험결과로부터 제안된 이론의 타당성을 고찰한다.

• 정보보호학회지
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• 제20권3호
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• pp.48-57
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• 2010

본 고는 휴먼 객체 검출 및 분류를 위한 것으로서, 입력된 동영상에서 배경 이미지와의 차분 영상을 통해 객체 영역을 검출하고, 검출된 객체 영역에서 얼굴 즉 헤드 영역을 검출하는 방법에 대해서 설명한다. 실시간으로 녹화된 동영상에서 사람이 움직이는 위치와, 크기 등이 아주 다양하며, 또한 한 사람이 아닌 여러 사람 객체를 검출하기 위하여 다중의 사람객체 검출기를 이용한 캐스케이드 사람 객체 추출 방법을 제안한다. 얼굴 크기 등을 고려하여 헤드 영역의 shape 를 기반으로 하여 1차 검출을 수행하고, 검출되지 않은 영역에 대하여 히스토그램 기반의 얼굴 영역을 검출한다. 또한 중복된 영상에 대해 베이지안 얼굴 검출기를 통해 인증함으로써 성능을 향상시킬 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.257-262
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• 2010

본 논문에서는 다중 사용자들이 존재하는 협력통신 시스템에서 다중 사용자 간 신호를 효율적으로 검출하기 위한 방법을 제안하였다. 협력통신 시스템의 신호 프레임 포맷 중 각 사용자 간 동기를 맞추기 위해 사용되는 동기채널의 NULL 공간에 확산코드를 삽입하여 전송하고, 수신단에서는 삽입된 확산코드들 사이의 상관관계를 이용하여 원하는 신호를 검출한다. 실험 결과로 AWGN, Rician, Rayleigh 채널에서 각각 m-sequence를 이용한 신호간 상관관계를 보여주며 본 논문의 실험결과를 이용하면 신뢰성 있는 협력통신이 가능할 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제43권10호
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• pp.1-7
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• 2006

다중 송수신 안테나 시스템에서 비트 오류 확률 성능면에서 최적의 기법으로 알려진 ML(Maximum-Likelihood) 복호기를 구현하기 위해 격자 복호 기법이 제안되었다. 그러한 격자 복호 기법에 기반한 복호기에는 구 복호기, K-best 복호기 등이 있으며, K-best 검출 기법은 격자 복호 기법의 실제 구현에 가장 적합하지만 오차 전달 현상에 의한 성능 저하라는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 K-best 검출 기법의 단점을 보완해 비트 오류 확률 성능을 개선하고 평균 연산량을 낮춘 적응 K-best 기법을 제안하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39A권4호
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• pp.180-187
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• 2014

본 논문에서는, 하향 다중 사용자 MIMO 환경에서 간섭 검출 및 제거를 하기위해 확장된 fixed-complexity sphere decoder (FSD) 알고리즘이 제안되었다. 제안된 알고리즘은, generalized sphere decoder (GSD) 알고리즘을 이용한 채널행렬 확장과 간섭신호와 요구신호를 고려한 채널행렬 순서화를 통해 FSD 알고리즘을 간섭신호 검출에 활용 가능하도록 확장 하였다. IEEE802.11ac의 통신모드 중 네 명의 다중 사용자에게 각각 702 Mbit/s 전송이 가능한 환경의 몬테카를로실험을 통해서, 제안된 알고리즘이 10% packet error rate기준으로 간섭제거 기능이 없는 maximum-likelihood 검출성능 대비 $E_b/N_0$가 약 3 dB 향상됨을 보여주었다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.22-26
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• 2010

본 논문에서는 다중 사용자들이 존재하는 협력통신 시스템에서 다중 사용자 간 신호를 효율적으로 검출하기 위한 방법을 제안하였다. 협력통신 시스템의 신호 프레임 포맷 중 각 사용자 간 동기를 맞추기 위해 사용되는 동기채널의 NULL 공간에 확산코드를 삽입하여 전송하고, 수신단에서는 삽입된 확산코드들 사이의 상관관계를 이용하여 원하는 신호를 검출한다. 실험 결과로 AWGN, Rician, Rayleigh 채널에서 각각 Kasami/walsh sequence를 이용한 신호간 상관관계를 보여주며 본 논문의 실험결과를 이용하면 신뢰성 있는 협력통신이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.240-241
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• 2019

최근 객체 추적 분야에서의 딥러닝 활용도가 증가하고 있다. 대표적인 딥러닝 기반 객체 추적 시스템은 객체 검출 알고리즘과 추적 알고리즘의 연쇄된 형태로 구성된 형태이다. 따라서 추적 시스템의 성능은 객체 검출기의 성능에 매우 의전적이라는 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 위와 같은 검출-추적의 직관적인 구조로 구성된 시스템에서 딥러닝 기반 검출기에 대한 의존성을 낮추고 또한 추적기의 동작 속도를 증가시키는 방법을 제안한다.