• 대한전자공학회논문지TC
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• 제42권1호`
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• pp.9-15
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• 2005

현재 위치결정기술에 주로 사용되고 있는 매체는 RF이다. 그러나 RF를 사용한 위치결정기술은 GPS나 실외의 LOS 상황에서 주로 이용되고 있다. 왜냐하면 실내에서는 다중경로 해상도가 좋지 않아 정확한 위치 값을 계산해 내기가 힘들기 때문이다. UWB는 다중경로 해상도가 높고 장애물 투과율이 좋은 실내 측위에 적합한 매체이며 현재 UWB 통신 및 위치측정에 사용하고자 하는 표준화가 IEEE 802.15 위원회에서 진행 중이다. 그러나 UWB를 이용한 실내 측위 알고리즘의 연구나 개발은 아직 미비하다. 본 논문에서는 실내 측위에서 UWB의 장점을 극대화 할 수 있는 TDOA 알고리즘 중 대표적인 두 가지 알고리즘을 분석하고 이를 UWB 실내 측위에 이용할 때 얼마나 정확한 위치를 추정할 수 있는지를 시뮬레이션을 통해 분석한다. 또한 UWB 채널모델을 분석하고 오차요소를 시뮬레이션에 적용하여 그 결과를 비교분석하며, 시뮬레이션 결과를 바탕으로 실내 측위를 위한 UWB의 가능성 및 적합한 알고리즘을 제안한다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제37권2호
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• pp.199-204
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• 2013

해상데이터통신은 아직 전송률과 비용의 제약으로 새로운 체계가 요청된다. 육상의 광대역접속기술들을 해상에서 최대한 활용하기 위하여 제안되는 자율망 모델에서 개별 링크별로 최적의 캐리어를 선택하여 전송성능을 최적화하는 경로배정방식을 제안한다. 이 방식은 각 링크별로 응용과 캐리어의 전송특성을 정규화된 값으로 최적 노드와 캐리어를 찾아 최적경로를 선택하는(MCS-NTC) 방식이다. 전송특성의 구체적인 값을 서로 비교하는 최다승방식(OMH-MW)과 성능을 비교하였다. 이를 통해 이 논문에서 제안하는 MCS-NTC 방식이 여러 전송특성(대역폭, 비용, 지연시간, 홉수, 캐리어수)과 경로탐색시간 측면에서 기존 방식에 비해 더 효율적인 경로를 형성함을 확인할 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제25권4호
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• pp.347-354
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• 2007

최근 대형 포털 업체들이 3차원 공간 영상 서비스를 선보이면서 3차원 가상 도시모델에 대한 수요가 증가하고 있고, 이에 따라 업체들은 경쟁적으로 보다 높은 해상도 및 정확도의 서비스를 제공하고자 노력하고 있다. 건물 모델은 3차원 도시모델의 구성요소 중 가장 많은 개체수를 차지하며, 각 개체별로 다양한 형태와 텍스쳐 정보를 가지는 특성으로 인해 현실적인 모델 제작은 시간이 많이 소요되고 제작비용도 높다. 이런 문제는 광범위 지역의 3차원 도시모델 서비스 및 업데이트를 제약하는 가장 큰 요소이다. 따라서 본 연구에서는 수치지도의 건물 레이어를 기반으로 생성된 건물 기하학적 모형에 항공사진 또는 위성영상과 같은 공간영상을 활용하여 빠르고 경제적으로 텍스쳐 매핑을 수행하여 실감 3차원 건물 모델을 생성할 수 있는 방법을 제안하였다. 실험결과 제안된 방법은 여러 가지 항공사진 및 위성영상을 이용한 빠르고 경제적인 3차원 빌딩 모델 생성에 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.33-42
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• 2022

본 논문에서는 운전자한테 실시간으로 블랙 아이스 경고를 보내기 위해서 도로 영상에서 블랙 아이스 영역 분할을 위한 다중 척도 팽창 컨볼루션 특징 융합에 기반한 딥러닝 모델을 제안한다. 제안한 다중척도 팽창 컨볼루션 특징 융합 네트워크는 인코더 블록에 서로 다른 팽창 비율 컨볼루션을 병렬로 추가하고, 서로 다른 해상도 특징 맵에서 서로 다른 팽창 비율을 설정하고, 다중 단계 특징 정보가 함께 융합된다. 다중 척도 팽창 컨볼루션 특징 융합은 수용 영역을 확장함과 동시에 공간의 세부 정보를 잘 보존하고 팽창 컨볼루션의 효과성을 높임으로써 기존 모델보다 성능을 향상시킨다. 실험 결과를 통해 본 논문 제안한 네트워크 모델은 병렬 평창 컨볼루션 수가 증가함에 따라 성능이 향상되는 것을 알 수 있었다. 제안한 방법의 mIoU 값은 96.46%로 U-Net, FCN, PSPNet, ENet, LinkNet 등 기존 네트워크보다 높았다. 그리고 파라미터는 1,858K개로, 기존 LinkNet모델보다 6배로 축소하였다. Jetson Nano에서 실험 결과 보면, 제안한 방법의 FPS는 3.63로 실시간으로 블랙 아이스 영역을 실시간으로 분할 할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_3호
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• pp.1931-1942
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• 2021

최근 고해상도 광학 위성영상의 활용성이 강조되면서 이를 이용한 지표 모니터링 연구가 활발히 수행되고 있다. 그러나 고해상도 위성영상은 낮은 시간 해상도에서 획득되기 때문에 그 활용성에 한계가 있다. 이러한 한계를 보완하기 위해 서로 다른 시간 및 공간 해상도를 갖는 다중 위성영상을 융합해 높은 시공간 해상도의 합성 영상을 생성하는 시공간 자료 융합을 적용할 수 있다. 기존 연구에서는 중저해상도의 위성영상을 대상으로 시공간 융합 모델이 개발되어 왔기 때문에 고해상도 위성영상에 대한 기개발된 융합 모델의 적용성을 평가할 필요가 있다. 이를 위해 이 연구에서는 KOMPSAT-3A 영상과 Sentinel-2 영상을 대상으로 기개발된 시공간 융합 모델의 적용성을 평가하였다. 여기에는 예측을 위해 사용하는 정보가 다른 Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model (ESTARFM)과 Spatial Time-series Geostatistical Deconvolution/Fusion Model (STGDFM)을 적용하였다. 연구 결과, 시간적으로 연속적인 반사율 값을 결합하는 STGDFM의 예측 성능이 ESTARFM 보다 높은 것으로 나타났다. 특히 KOMPSAT 영상의 낮은 시간 해상도로 같은 시기에서 KOMPSAT 및 Sentinel-2 영상을 동시에 획득하기 어려운 경우, STGDFM의 예측 성능 향상이 더욱 크게 나타났다. 본 실험 결과를 통해 연속적인 시간 정보를 결합해 상대적으로 높은 예측 성능을 가지는 STGDFM을 이용해 낮은 재방문 주기로 인한 고해상도 위성영상의 한계를 보완할 수 있음을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제20권2호
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• pp.77-85
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• 2001

본 논문에서는 폴리포닉 음과 같은 복잡한 스펙트럼을 갖는 오디오 신호를 정현파 성분으로 모델링하고, 이를 바탕으로 고음질의 시간축 변화된 음을 얻는 방법을 제안한다. 입력 신호는 옥타브 밴드 구조의 다중 해상도 필터 뱅크를 통과하고 여기에서 나온 각 서브밴드 신호로부터 정현파 성분이 축출된다. 서브밴드 신호의 정현파 분석시 정현파 성분을 추출하는 구간의 크기를 국지적인 신호의 특성에 따라 다르게 해 주는 동적 세그멘테이션 방법을 적용한다. 이렇게 함으로써 기존 정현파 모델링에서 신호의 천이 구간에서 발생하는 퍼짐 현상을 개선하고, 시간축 변화 시에도 원래 음에 가까운 음질을 얻을 수 있다. 정현파 분석을 위한 스펙트럼 분석 도구로는 심리 음향 모델을 적용한 matching pursuit을 사용함으로써 정현파 성분의 갯수를 줄이고, matching pursuit의 반복 과정에 대한 합리적인 정지 조건을 제공할 수 있다. 정현파 성분으로 표현하기 어려운 신호의 잡음 성분은 원래 신호에서 정현파 성분으로 합성된 신호를 뺀 것으로 얻을 수 있으며, 스펙트럼 포락선 근사화 방법으로써 모델링된다. 본 논문의 알고리즘을 적용해 다양한 폴리포닉 음에 대해 실험한 결과 제안한 정현파 모델링 방법이 원래 신호의 음질을 잘 복원할 수 있고, 시간축 변화율이 큰 경우에도 신호의 천이 구간을 잘 표현할 수 있음을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.216-222
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• 2008

본 논문은 배경복잡성, 조명변화, 무질서한 라인, 문자와 배경색의 유사성 등에 취약한 기존 연구의 단점을 보완하기 위해 컬러분할과 LoG연산자의 폐곡선 에지 특징 및 합성논리모델을 이용한 다중 문자 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안된 다중 문자 검출 알고리즘은 특징 검출, 문자형성, 문자검출 단계로 구성된다. 본 논문에서 제안한 새로운 다중 문자 검출 알고리즘은 웨이브렛, 형태학과 허프변환을 이용한 전처리 후 각 컬러영역을 순차적 AND 연산 및 OR연산을 수행함으로써 완전한 문자가 아닌 불완전 문자부분마저도 취합하여 검출률을 높일 수 있는 효율적인 방법임을 확인하였다. 또한 영상의 크기나 해상도, 기울어짐 등에 상관없이 문자영역이 첨가된 자연 영상을 대상으로 하며, 동일 영상에 대하여 기존의 문자 검출 알고리즘과 비교함으로써 제안알고리즘이 검출률면에서 우수함을 확인하였다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.40-50
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• 2019

최근에는 증강 현실 기술과 가상 현실 기술이 사용되는 의료 영상 분야에서 Low-end 시스템에 대한 정확한 인체 모델을 시각화하는 것이 중요하다. 모델의 기하구조를 줄이면 원래 모양과 다른 점이 나타나고 그 차이를 오류로 간주한다. 따라서 기하구조를 축소하면서 오류를 최소화해야 한다. 본 연구에서는 CT 나 MRI 등의 단층 영상에서 인체 장기에 해당하는 영역을 분할하여 3 차원 기하학적 모델을 생성함으로써 다중 해상도의 상세 단계 모델의 재구성 방법을 구현했다. 실험에서 가상 현실 플랫폼은 척추 영역을 재구성한 모델의 모양을 검증하기 위해 구축되었다. 가상 현실 플랫폼을 이용하여 3D 인체 모델과 환자 정보를 확인할 수 있다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제35권5호
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• pp.667-674
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• 2011

해상 데이터통신망은 앞으로 전통적인 RF과 위성, 그리고 육상의 광대역무선접속(BWA) 기술인 무선랜, WiBro, WiMAX 등 여러 전송매체와 접속기술을 기반으로 중첩되어 형성될 전망이다. 이 논문에서는, 육상의 통신응용 서비스를 해상에서 실현하기 위해 중첩된 자율망(MANET) 기반 데이터통신망 모델과 홉 단위로 최적의 전송매체를 선택하여 최적경로를 찾는 경로배정 프로토콜(OMH-MW)을 새롭게 제안한다. 응용과 매체의 전송특성을 고려하여 개별 특성에 대해 응용에 대한 매체의 최적성을 측정하고 그것의 순위(승수)에 의거하여 매체를 링크로 선택하는 방법을 제시한다. 하나의 매체만으로 구성되는 경로만을 대상으로 최적경로를 찾는 프로토콜(MWR)과 성능 비교하였다.

• 말소리와 음성과학
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• 제10권1호
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• pp.33-38
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• 2018

Although deep neural network-based acoustic models have greatly improved the performance of automatic speech recognition (ASR), reverberation still degrades the performance of distant speech recognition in indoor environments. In this paper, we adopt the DenseNet, which has shown great performance results in image classification tasks, to improve the performance of reverberant speech recognition. The DenseNet enables the deep convolutional neural network (CNN) to be effectively trained by concatenating feature maps in each convolutional layer. In addition, we extend the concept of multi-resolution CNN to multi-resolution DenseNet for robust speech recognition in reverberant environments. We evaluate the performance of reverberant speech recognition on the single-channel ASR task in reverberant voice enhancement and recognition benchmark (REVERB) challenge 2014. According to the experimental results, the DenseNet-based acoustic models show better performance than do the conventional CNN-based ones, and the multi-resolution DenseNet provides additional performance improvement.