• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제5권6호
• /
• pp.307-312
• /
• 2016

증강현실 분야에서 호모그래피(Homography)를 이용한 비마커 기반의 객체 추적 기술(Markerless tracking)은 카메라의 방향, 위치를 파악하여 실세계의 영상에 가상의 객체를 정확하고 자연스럽게 증강할 수 있는 기술이다. 이와 같은 호모그래피를 추정하기 위한 방법으로 RANSAC 알고리즘이 많이 사용되고 있으며, 최근 기존의 RANSAC 알고리즘에 제약 조건 문제(Constraint Satisfaction Problem)를 적용하여 정확도를 향상시키고, 처리시간을 줄인 CS-RANSAC 알고리즘에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 CS-RANSAC 알고리즘은 샘플링 단계에서 정확도가 낮은 호모그래피를 추정하게 하는 특징점이 선택되어 불필요한 연산으로 인해 알고리즘의 효율성이 저하되는 경우가 있다. 따라서 본 논문에서는 효과적인 평면 호모그래피 추정을 위한 CS-RANSAC 기반의 특징점 필터링 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 호모그래피 평가 단계에서 Symmetric Transfer Error로 정확도가 높은 호모그래피를 추정하게 하는 특징점인지를 평가하고 불필요한 특징점들을 다음 샘플링 단계에서 제외함으로써 정확도를 향상키고 처리시간을 줄였다. 제안하는 CS-RANSAC 기반의 특징점 필터링 방법의 성능평가를 위하여 제안하는 방법을 적용한 알고리즘과 기존의 RANSAC 알고리즘, CS-RANSAC 알고리즘의 수행시간과 오차율(Symmetric Transfer Error), 참정보 포함비율을 비교하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 방법이 기존 CS-RANSAC 알고리즘보다 수행시간이 평균적으로 약 5% 단축되었고 오차율은 약 14% 줄어들어 더욱 정확한 호모그래피를 추정 할 수 있게 되었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제2권10호
• /
• pp.705-712
• /
• 2013

능동적 학습(active learning)은 소수의 라벨 데이터로 구성된 훈련 집합이 주어진 경우에 분류기 학습에 가장 도움이 될 만한 언라벨드 데이터를 선택하여 전문가에 의한 라벨링을 통해 훈련 집합에 포함시키는 과정을 반복함으로써 분류기의 성능을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 워드 연결(ward's linkage)을 이용한 계층적 군집화(hierarchical clustering)를 바탕으로 한 능동적 학습 방법을 제안한다. 제안된 방법은 각 군집에서 적어도 하나의 샘플을 포함하도록 초기 훈련 집합을 능동적으로 구성하거나 또는 기존의 훈련 집합을 확장함으로써 전체 데이터 분포를 반영할 수 있게 한다. 기존의 능동적 학습 방법들 중 대부분은 초기 훈련 집합이 주어져 있을 경우를 가정하는 반면에 제안하는 방법은 초기 클래스 정보를 가진 훈련 데이터가 주어지지 않은 경우와 주어진 경우에 모두 적용 가능하다. 실험을 통하여 제안하는 방법이 비교 방법들에 비해 분류기 성능을 크게 향상시킬 수 있는 효과적인 데이터 선택을 수행함을 보인다.

• 대한전자공학회논문지SD
• /
• 제42권12호
• /
• pp.53-60
• /
• 2005

본 논문에서는 저 전력 멀티미디어 응용을 위한 10b 100 MS/s $1.4\;mm^2$ CMOS A/D 변환기(ADC)를 제안한다. 제안하는 ADC는 해상도 및 속도 사양을 만족시키면서, 면적 및 전력 소모를 최소화하기 위해 기존의 다단 구조가 아닌 2단 파이프라인 구조를 사용하였다. 그리고 10 비트 해상도에서 1.2 Vp-p의 단일 및 차동 입력 신호 처리 대역폭을 넓히기 위해 입력 샘플-앤-홀드 증폭기에는 게이트-부트스트래핑 회로를 적용하며, 6 비트 해상도를 필요로 하는 두 번째 단의 flash ADC에는 오픈-루프 오프셋 샘플링 기법을 적용하였다. 또한 커패시터 등 소자 부정합에 의해 해상도에 크게 영향을 줄 수 있는 MDAC의 커패시터에는 3차원 완전 대칭 구조를 갖는 레이아웃 기법을 제안하였다. 기준 전류/전압 발생기는 온-칩으로 집적하여 잡음 에너지를 줄였으며, 필요시 선택적으로 다른 크기의 기준 전압을 외부에서 인가하도록 설계하였다. 제안하는 10b 시제품 ADC는 0.18 um CMOS 공정으로 제작되었고, 측정된 DNL 및 INL은 각각 0.59 LSB, 0.77 LSB 수준을 보여준다. 또한 100 MS/s의 샘플링 속도에서 SNDR 및 SFDR이 각각 54 dB, 62 dB 수준을 보였으며, 전력 소모는 56 mW이다.

• 융합보안논문지
• /
• 제6권3호
• /
• pp.117-126
• /
• 2006

본 논문은 소프트웨어 신뢰성장 모형에 대한 베이지안 모수추론과 모형선택 방법이 연구되었다. 소프트웨어 성장 모형은 내재되어 있는 오류와 고장 간격시간으로 모형화하면 소프트웨어 개발 단계에서 유용하게 사용할 수 있다. 본 논문에서는 사후 분포의 정보를 얻기 위한 다중 적분문제에 있어서 일종의 마코브 체인 몬테칼로 방법인 깁스 샘플링을 사용하여 사후 분포의 계산이 이루어졌다. 확산 사전 분포를 가진 소프트웨어 신뢰성에 의존된 일반적 순서 통계량 모형에 대하여 베이지안 모수 추정이 이루어 졌고 효율적인 모형의 선택방법도 시행되었다. 모형 설정과 선택 판단기준은 편차 자승합을 이용한 적합도 검정과 추세 검정이 사용되었다. 본 논문에서 사용된 소프트웨어 고장 자료는 Minitab(version 14) 통계 페키지에 있는 와이블분포(형상모수가 2이고 척도모수가 5)에서 발생시킨 30개의 난수를 이용한 모의 실험자료를 이용하여 고장자료 분석을 시행하였다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제6권8호
• /
• pp.2060-2071
• /
• 1999

소프트웨어 시스템이 복잡해지면 고장의 원인이 하나의 강도함수에 의해서만 일어나지 않고 여러 원인이 중첩되어 발생할 수 있다. 이러한 복잡한 시스템에 의한 우도함수의 계산상의 어려움 때문에 반복표본을 이용하는 깁스 샘플링 기법이 고려되었다. 관찰된 고장시점은 중첩모형으로 표현이 가능한 잠재(latent)변수들을 이용하여 깁스 알고리즘을 적용하였다. 단순모형과 중첩모형의 비교를 위해 사후베이즈 요인과 상대오차의 합을 이용하여 모형선택을 시도하였다. 수치적인 예에서 GOS 속성을 가진 Goel-Okumoto 모형과 Weibull 모형을 선택하고 NHPP의 자료는 Lewis와 Shedler[25]에 의해 제시된 Thining 알고리즘을 이용하여 발생된 자료를 이용하고 사전분포는 상대적으로 확산분포(diffuse priors)를 이용한 모수추정과 사후베이즈요인과 상대오차를 이용한 모형선택을 한 결과 단순모형들 보다 중첩모형이 좋은 형으로 간주할 수 있음을 보여 주었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
• /
• 제24권2호
• /
• pp.33-40
• /
• 2020

광섬유를 이용한 구조물 건전도 모니터링은 다양한 연구가 이루어졌다. 광섬유는 다중 및 분포로 변형률을 계측 할 수 있다. 광섬유 센서 중, FBG 센서는 동적 응답 계측과 정밀도가 높은 장점이 있지만, 계측 포인트의 제한이 있다. 분포형 광섬유 센서는 계측 포인트가 1000개가 넘지만, 샘플링 속도가 낮아 동적 계측이 불가능하다. 본 연구에서는 FBG와 브릴루안 상관영역 측정법의 장점만을 이용한 하이브리드 신경망 센서 계측 시스템이 제안하였다. 광섬유 브래그 격자를 포함한 광섬유를 이용하여 정적응답과 동적 응답을 선택적으로 계측 할 수 있는 계측 시스템이다. 제안된 시스템검증을 위하여 실내 실험을 수행하였으며, 기존의 센서와의 비교를 통해 정확도와 재현성을 검증하였다. 제안된 시스템을 활용하여, 동적 응답을 상시 계측하고, 전역적인 구조물의 상태를 평가한다. 이상 상태가 감지 되면, 분포형 계측 시스템을 이용하여 정적 응답을 계측하여, 구조물의 국부적인 상태를 평가한다. 제안된 시스템을 통해 효율적인 구조물 건전도 모니터링에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제50권7호
• /
• pp.3-9
• /
• 2013

본 논문에서는 IR-UWB (Ultra Wideband-Impulse Radio) 시스템을 위한 선택적 가중치를 적용한 에너지 검출기와 이에 적합한 동기 방법이 제안되었다. 구현이 용이한 에너지 검출기(ED)는 IR-UWB 시스템의 수신기로 많이 사용되나, 심볼 주기로 샘플링 된 에너지를 데이터 검출에 이용하기 때문에 수신 성능이 좋지 않은 단점이 있다. 이러한 단순한 에너지 검출기의 성능을 개선하고자 가중치를 적용한 에너지 검출기가 제안 되었다. 가중치를 적용한 에너지 검출기는 데이터 검출 이전에 동기 획득과 함께 가중치의 결정이 요구된다. 한편, 에너지를 이용한 검출 방법에서 최적의 가중치는 에너지 값이 되기 때문에 동기 획득과 가중치 획득이 동시에 이루어질 수 있다. 본 논문에서는 이러한 점을 이용하여 심볼 동기와 가중치 획득을 동시에 얻는 간단한 동기 방법을 제안한다. 또한, 제안된 알고리즘에서는 잡음 레벨 이하의 구간은 에너지 누적에서 제외함으로써 기존의 WED 보다 간단하지만 낮은 SNR에서 좀 더 향상된 성능을 가진 수신기를 얻을 수 있게 된다. 제안된 알고리즘은 IEEE 802.15.4a의 프리앰블 심볼과 채널 모델을 이용해 모의실험을 통해 검증되었다.

• 대한전자공학회논문지SD
• /
• 제48권10호
• /
• pp.39-45
• /
• 2011

본 논문에서는 선택적으로 클럭 신호를 입력하는 저 전력 전류구동 10비트 D/A 변환기 회로를 제안하였다. 제안된 DAC에서는 데이터가 변하지 않는 전류원 셀에 클럭 신호를 제한하여 클럭 전력 소모를 줄였다. 제안된 DAC는 1.2V 0.13${\mu}m$ CMOS 공정을 사용하여 제작되었으며, DAC 칩 면적은 0.21$mm^2$였다. 200MHz 샘플링 주파수와 1MHz 입력 신호 주파수에서, 제안된 DAC의 전력 소모량은 4.46mW였다. 클럭 신호에서 소모되는 전력은 입력 주파수가 1.25MHz와 10MHz일 때 각각 30.9%와 36.2%로 감소되었다. 측정된 SFDR은 입력주파수가 1MHz와 50MHz일 때 각각 72.8dB와 56.1dB였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.660-665
• /
• 2018

세계적으로 해양 자원 개발을 비롯하여 재난 방지 및 군사적 목적 등을 위하여 수중 환경 감시 및 제어를 가능하게 하는 수중 무선 통신망에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 국내에서도 호서대학교를 중심으로 '분산형 수중 관측 제어망'에 대한 연구가 진행되고 있는데, 본 논문에서는 해당 제어망 중 수중기지제어국과 수중기지국 사이의 음파 통신을 위한 인터폴레이터(Interpolator)를 연구하였다. 수중 음파 통신망은 양방향 듀플렉스(duplex) 통신을 위하여 서로 다른 4개의 주파수 링크를 정의하고 있으며, 링크에 따라 100배 혹은 200배 샘플링 레이트를 변환해야 한다. 또, 수중은 전원 공급이 원활하지 않은 환경이므로 저전력 설계가 중요하다. 따라서 저전력 인터폴레이터인 CIC 인터폴레이터를 기본으로 하여 링크에 따라 샘플링 레이트를 선택할 수 있도록 설계하였다. 하지만 CIC 인터폴레이터는 통과 대역 감쇠(passband droop)가 크고, 전이영역(transition region)이 넓기 때문에 채널 간격이 비교적 좁은 음파 통신에서는 저주파 대역 필터로서의 조건을 만족하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 통과 대역 감쇠를 보상하기 위한 보상 필터(compensator)와 전이 영역을 줄이기 위한 하프밴드 필터(halfband filter)를 추가하였다. Matlab을 이용하여 알고리즘을 검증한 후 Verilog-HDL로 하드웨어를 설계하고 Modelsim에서 시뮬레이션하여 동작을 검증하였다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제50권8호
• /
• pp.215-224
• /
• 2013

본 논문에서는 고해상도 영상에서 호모그래피를 효율적으로 추정하는 방법을 제안하였다. 호모그래피를 정확하게 추정하는 것은 영상 정합 기술에서 가장 중요한 부분이다. 하드웨어의 급속한 발전으로 고해상도 영상을 쉽게 취득 할 수 있게 되었지만, 데이터의 크기가 증가함에 따라 정확한 일치관계를 추정하는데 많은 계산량이 요구되었다. 또한, 고해상도의 영상에서 확률적으로 부정확한 호모그래피가 추정되는 문제가 발생하였다. 따라서 우리는 원 영상을 각 스케일별로 다운 샘플링한 다수의 영상을 생성하여 각 다운 샘플링된 영상에 해당하는 호모그래피를 추정한 후 투영 오차가 가장 작은 것을 선택하여 원 영상에 적용할 수 있게 보정할 수 있는 방법을 제안하였다. 또한, 영상을 정합하는 과정에서 기준 영상과 대상 영상의 색상 톤의 차이가 큰 경우에는 중첩영역의 지역 정보만을 이용하여 기준 영상과 대상 영상의 색상 톤을 일치시키는 방법을 제안하였다. 실험 결과 기존의 방법보다 3.2M 픽셀의 해상도 영상에서 약 3배, 8M 픽셀의 해상도 영상에서 약 5배 이상 빠른 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다. 이는 입력 영상의 해상도가 커질수록 제안한 방법의 효과가 더 커진다는 것을 보여준다.