• 전자공학회논문지SC
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• 제46권6호
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• pp.65-72
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• 2009

본 논문에서는 하나의 영상에서 모서리의 유형을 이용하여 실내 환경을 주행하는 로봇의 자기위치 검출방법을 제안한다. 먼저 실내공간이 가지는 기하학적 특징을 이용하여 영상 내의 평면과 벽면이 이루는 모서리의 유형과 위치와 2-D 지도 내의 코너들과의 상응관계를 분석한다. 입력된 영상에서 수직선 특징을 찾기 위한 알고리즘을 이용하여 모서리의 위치를 찾고 모서리 점의 가지를 검출하여 모서리 유형을 추정하고, 발견적 방법에 의해 영상에 나타난 모서리와 2-D 지도의 코너와의 상응관계를 찾는다. 상응된 점들로부터 원근 변환과 최소 좌승법으로 유도된 비선형 방정식의 해를 풀어서 카메라의 자기위치를 추정한다. 실험에서는 제안한 방법을 실제 복도공간을 대상으로 모서리 유형을 이용한 자기위치 검출 방법을 적용한 결과를 분석하여 제안한 방법의 유용성을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.2618-2624
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• 2009

전기추진선박의 추진시스템에서 중요하게 고려해야 할 사항이 전력변환장치에 의해 전동기에 공급되는 전압 및 전류에 포함되는 고조파 성분을 억제하는 것이다. 근래에 특수선박의 전기추진시스템에서 속도 및 토크제어기법으로 많이 사용하고 있는 벡터제어방식이 많은 제어기와 복잡한 연산을 요구하고 토크의 동적 특성이 전동기의 정수변화에 영향이 큰 단점을 가지고 있어서 대안으로 제시되고 있는 제어기법 중에 하나가 직접토크제어방식이다. 하지만 직접토크제어방식은 영벡터를 인가하지 않으므로 토크리플이 심하여 공급 전류파형에 고조파 성분이 포함되는 단점을 가지고 있으므로 이를 해결해야 한다. 본 논문에서는 유도전동기를 추진기로 채용하고 있는 LNG 선박의 전기추진시스템에서 직접토크제어방식을 사용하는 경우에 고조파 발생을 저감하기 위한 제어방식을 제시한다. 새로운 직접토크제어방식은 샘플링 주파수의 변화없이 복잡한 제어기를 사용하지 않고 인버터 스위칭 주파수를 일정하게 유지한 채 개선된 공간벡터 변조법에 의해 인버터를 제어하는 방식이다. 제안된 방식의 유효성은 추진기에 공급되는 전류파형에 포함된 고조파 성분의 분석과 속도제어 특성을 통해 입증한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권3호
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• pp.661-672
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• 2017

본 논문은 지구를 구체(Sphere)로 모델링하고, 좌표계 변환 없이 위경도 좌표계에서 지구 곡률이 고려된 곡선형태의 신호방향선(Line Of Bearing, LOB)을 이용하여 비선형 최소제곱법(Nonlinear Least Squared Estimator, NLSE)으로 고정형 신호원의 위치를 추정하는 방법을 소개한다. 그리고 추가적으로 지구를 타원체(Ellipsoid)로 모델링하여 위치추정성능을 개선하는 방법을 제안한다. 모의실험을 통해 지구 곡률이 고려된 곡선 LOB를 이용하는 NLSE 방법이 기존 삼각측량법(Triangulation Method) 대비 우수한 위치추정 성능을 가짐을 보이고 타원체 모델을 이용하여 위치추정성능을 개선함을 보인다.

• 한국지역지리학회지
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• 제12권4호
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• pp.496-507
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• 2006

본 연구는 고해상도 자료와 하이퍼스펙트럴 자료를 혼용하여 하와이 화산 국립공원 내 해안 지역의 식생을 분류하고자 하였다. 연구지역에 주로 나타나는 식생은 3종의 초본(broomsedge, natal redtop, and pili)과 작은 관목 등으로 대표되는 비초본으로 구분된다. 분류 기법으로는 unsupervised classification과 supervised classification을 결합한 하이브리드법을 이용하여 전체적으로 3단계 분류과정을 적용하였다. 첫째로는, IKONOS 고해상 위성자료를 이용하여, 식생 및 비식생지역을 unsupervised classification법을 통해 분류하였다. 두 번째로는, minimum noise fraction(MNF) transformation을 이용하여 AVIRIS하이퍼스펙트럴 자료로부터 주성분을 추출하여 자료를 압축하는 과정을 거쳤다. 20미터 해상도를 가진 AVIRIS 픽셀들은 대부분 용암면과 식생면으로부터 반사된 복사신호가 혼합되어 있기때문에, 용암과 식생의 지표피복 비율에 따른 선형모형을 적용하여 용암면이 갖는 반사 신호를 각 픽셀로부터 제거하였다. 최종적으로, 각 픽셀에 대하여, 식생피복 비율에 비례하는 AVIRIS 하이퍼스펙트럴 자료의 식생성분을 토대로 maximum likelihood algorithm에 따라 supervised classification법을 적용하여 초지 및 관목으로 대표되는 지표식생을 분류하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권5호
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• pp.653-662
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• 2002

지문인식은 입력지문이 데이터베이스 내에 있는 특성인의 지문과 일치하는지 여부를 확인하는 것이다. 이를 위해 대형 지문 데이터베이스에서는 여러 가지 전처리 과정과 분류 및 매칭을 하고 소형 지문데이터 인식에서는 분류를 하지 않고 바로 매칭을 한다. 매칭 방법은 특징점 (단점, 분기점)에 기초한 매칭이 주를 이루고 있는데, 특징점에 기초한 매칭은 지문의 변환, 회전, 비선형 변형, 가짜 특징점 등이 발생하는 문제로 특징점 추출 및 특징점들 간의 정확한 매칭에 매우 복잡한 계산을 필요로 하고, 지문의 품질향상을 위해 많은 전처리 과정이 필요한 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 지문인식에 특징점을 이용하지 않고, Gabor 필터에 지문을 통과시켜 얻은 지문의 융선에서 Gabor 특징값을 산출하여 이 특징값을 지문인식에 이용하는 간단한 새로운 방법을 제안하고 이 방법이 지문인식 실행에 가능성을 가지고 있음을 실험으로 증명하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.71-77
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• 2019

본 연구에서는 다중 선택 배낭 모형의 최적해를 찾는 해법을 제시하고자 한다. 다중 선택은 동일한 집단에 소속된 구성원들이 동시에 선택되거나 동시에 배제되는 상황에서 관찰된다. 각 집단 간 관련성의 측정치인 오목 함수가 의사결정기준으로 설정되었다. 다중 선택은 비선형 제약식으로 모형화 되는데 일반 배낭 제약식으로 변환될 수 있다. 따라서 최적 해법 개발을 위해 오목함수 최소화 문제와 배낭 문제의 일반적인 해법들에서 채택하고 있는 분지 한계 접근법을 이용하였다. 단체상에서 오목함수를 가장 근접하게 하한추정하는 함수가 1차식이라는 사실이 한계 전략의 이론적 토대가 된다. 또한 하위 단계에서도 1차식 목적함수가 유일하게 결정되도록, 후보 단체를 두 개의 초평면에 투사시킴으로써 1차원 낮은 두 개의 하위 단체로 분할하는 방법이 분지 전략의 핵심이다. 앞으로 본 연구의 결과는 다양한 형태의 배낭 제약식 하에서의 오목 함수 최소화 문제의 해법을 개발하는데 응용될 수 있을 것이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.79-84
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• 2019

본 논문은 QAM 신호의 전송시 비선형 통신 채널에서 발생되는 부호간 간섭을 최소화시켜 Qos를 개선할 수 있는 블라인드 등화 알고리즘인 CM-MMA (Constellation Matching-MMA)와 RMMA (Region-based MMA)의 성능 비교에 관한 것이다. 적응을 위한 탭 계수 갱신에서 CM-MMA는 기존 MMA 비용 함수에 sinusoidal power function의 constellation matching error 항을 부가되어 nonconstant modulus 신호의 오차를 이용하며, RMMA는 nonconstant modulus 등화기 출력 constellation을 4-QAM의 constant modulus 신호로 변환한 후 오차를 이용하게 된다. 이와 같은 오차 신호에 의해 이들은 상이한 적응 성능을 가지므로, 논문에서는 이들 알고리즘의 적응 등화 성능을 비교하며 이를 위하여 등화기 출력 성상도, 잔류 isi, 최대 찌그러짐과 SER을 적용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 RMMA가 CM-MMA 보다 수렴 속도, 잔여량 및 잡음 강인성의 모든 성능에서 우월함을 알 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제31권3호
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• pp.193-198
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• 2013

본 연구는 객체 정합 기법을 적용하여 건물 인허가 과정에서 제출되는 설계도면에 실세계의 좌표를 등록하는 방법을 제안한다. 일반적으로 설계도면에는 건물과 함께 건물이 위치할 필지 경계선이 포함되어 있다. 필지 경계선으로부터 얻어지는 폴리곤과 KLIS 연속지적도 상의 필지 폴리곤은 동일한 형상을 가지므로, 형상 정합 기법을 적용하여 좌표 등록에 필요한 변환 정보를 얻을 수 있다. 본 연구는 설계도면에 존재하는 선형들의 기하학적 왜곡을 방지하기 위하여 상사 변환을 적용하였다. 이 변환에 필요한 평행 이동량, 축적 변화량 그리고 회전 변화량은 각각 건설도면과 연속지적도의 대응 폴리곤의 무게중심 차이, 면적비, 그리고 선회 함수를 이용한 형상 정합 과정에서 얻어지는 최적 회전 변화량으로 결정하였다. 제안된 방법을 경기도 수원시를 대상으로 세움터에 제출된 건설도면에 적용하였으며, 좌표 등록의 위치정확도를 평가하기 위하여 좌표 등록된 설계도면의 건물 객체와 항공사진을 중첩하여 건물 모서리의 좌표를 비교하였다. 평가 결과 좌표 등록에 참조한 연속지적도와 항공사진의 위치 오차의 크기에 따라 구도심지역에서는 RMSE 기준 2.37m의 정확도를, 신도심지역에서는 0.95m의 위치 정확도를 얻을 수 있었다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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• pp.271-280
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• 1999

인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다. 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고요한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미있는 정보로 변환시켜줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망의 모형결합을 통해 기존연구과는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이브릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다. 기존의 주기분할방법론은 모형개발자입장에서 여러 가지 통계기준치중에서 최적의 기준치를 합리적으로 선택해야 하는 문제가 추가적으로 발생하며, 본 연구에서는 이상의 제반 문제들을 개선시키기 위해 통합방법론으로서 기존의 인공신경망모형을 구조적으로 확장시켰다. 이 모형에서 기존의 입력층 이전단계에 새로운 층이 정의된다. 이렇게 해서 생성된 새로운 통합모형은 기존모형에서 생성되는 기본적인 학습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실증사례 분석결과는 일일 환율예측문제를 적용하였을 경우, 기존의 방법론보다 더 나운 예측성과를 타나내었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권4호
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• pp.9-21
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• 2004

본 논문에서는 JPEG2000 표준에서 주파수 변환기법으로 채택된 이산 웨이블릿 변환과 선형양자화 방법을 채택하여 영상 전체가 아닌 영상의 부분 데이터만을 암호화하여 암호화를 위한 계산양을 줄이는 방법을 제안하였다. 또한 계산양이 많은 암호화 알고리즘 대신 비교적 계산양이 적은 카오스 시스템을 이용함으로써 계산양을 더욱 감소시켰다. 이 방법은 영상의 압축비를 유지하기 위해서 양자화와 엔트로피 코딩 사이에서 암호화를 수행하며, 부대역의 선택과 카오스 시스템을 이용한 무작위 변환방법을 사용한다. 영상에 대한 실험방법은 우선 암호화할 부대역을 선택한 후 영상데이터를 일정한 블록으로 만든 후 랜덤하게 좌/우로 시프트 하는 방법과 두 가지 양자화 할당 방식(Top-down/Reflection code)을 사용하여 암호화한 데이터를 압축 시 데이터양의 변화를 최소화하였다 또한, JPEG2000의 점진적 전송(Progressive transmission)에 적합한 암호화 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 소프트웨어로 구현하여 약 500개의 영상을 대상으로 실험한 결과 원 영상 데이터를 부분적으로 암호화함으로써 원 영상을 인식할 수 없을 정도의 암호화효과를 얻을 수 있음을 알 수 있었다. 따라서 제안한 방법은 작은 양의 암호화로 효과적으로 영상을 숨기는 방법임을 확인할 수 있었다. 본 논문에서는 여러 방식을 제안하였으며, 이들의 암호화 수행시간과 암호화효과 사이에 상보적인 관계가 있음을 보여, 적용분야에 따라 선택적으로 사용할 수 있음을 보였다. 또한 본 논문의 방식들은 응용계층에서 수행되는 것으로, 현재 유 무선 통합 네트워크의 중요한 문제로 대두되고 있는 끝과 끝(end-to-end)의 보안에 대한 좋은 해결방법으로 사용될 수 있으리라 기대된다.