• 한국통신학회논문지
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• 제30권1C호
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• pp.44-53
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• 2005

본 논문에서는 무인 감시 시스템의 안정적인 성능을 위해서 배경 장면에서 일정 영역 내에서 반복적인 움직임이 발생하는 경우와 급격한 조도 변화가 발생한 경우에 이동물체 검출 성능을 개선하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 배경 영상을 초기화하기 위하여 배경 장면을 프레임 샘플링한 후, 샘플링 된 프레임들을 블록으로 각각 분할하여 각 블록 화소의 총 휘도 값을 계산하였다. 배경 영상의 초기화는 시간적으로 인접된 프레임들 사이에 동일 위치에 놓인 블록의 최대 휘도 값과 최소 휘도 값만을 선택하여 배경 프레임을 각각 재구성 하여 배경 기준 영상으로 놓았다. 이동물체 검출은 현재 영상 프레임을 블록으로 분할하여 각 블록 내의 화소들의 총 휘도 값을 계산하고, 계산된 값이 초기화 된 두 장의 기준 영상의 휘도 범위를 벗어나면 이동물체가 존재하는 블록으로 결정하고, 벗어나지 않으면 배경으로 판단하였다. 제안한 알고리즘의 타당성을 검토하기 위하여 실내 및 실외 환경에서 사람과 자동차를 대상으로 알고리즘의 성능을 평가한 결과, 제안한 방법의 에러율이 기존 방법들의 에러율보다 $0.01{\%}$에서 $20.33{\%}$까지 작아졌고 이동물체 검출율은 제안한 방법이 기존 방법보다 $0.17{\%}$에서 $22.83{\%}$까지 향상되어 제안한 방법의 우수함을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권7호
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• pp.573-581
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• 2014

본 논문에서는 주파수 도약 대역확산 시스템에서 도약에 대한 사전 정보 없이 수신신호를 복조 할 수 있는 도약 위상 추정기를 제안하였다. 복조 과정은 첫째 샘플링 된 수신 신호를 DFT(Discrete Fourier Transform)를 한 후 도약 대역 내에 존재하는 신호 중 가장 큰 크기를 갖는 주파수 성분을 선택한다. 둘째 검출된 신호는 차곱 과정과 다운샘플링을 통하여 기저대역신호로 변환된 후 도약위상 추정기에서 도약 주파수에 의해서 발생된 도약 위상을 추정한다. 제안된 위상 추정기의 수학적 모델에 대한 성능 분석을 위해 확률밀도함수 및 분산 성능을 구하고 모의실험 결과와 비교하여 잘 일치함을 확인하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.89-92
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• 2001

본 논문에서는 프로그램-가능한(programmable) 소프트웨어 무선(software radio)$^{[1]}$ 디지털 통신을 위한 연구로, ASK(Amplitude Shift Keying), FSK(frequency Shift Keying), 그리고 PSK (Phase Shift Keying) 변조$^{[2]-[4]}$를 DSP(Digital Signal Processor)를 사용하여 프로그램-가능한 소프트웨어(알고리즘)로 구현하였다. 세개 의 서로 다른 변조 방식들, ASK, FSK, 그리고 PSK를 하나의 DSP에 구현하여 선택적 변조가 가능하도록 하였다. 사용된 DSP는 모토롤라(Motorola) 사의, 24-비트, 40 MHz에서 20 MIPS(Million Instruction per Second)로 동작하는 DSP56002$^{[5]-[6]}$이고, A/D (Analog to Digital) 와 D/A(Digital to Analog) 변환기는 크리스털(Crystal)사의 16-비트 그리고 최대 샘플링(sampling) 주파수 50 kHz인 CS4215 코덱 칩(codec chip)$^{[8]}$ 이 사용되었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권12호
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• pp.966-978
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• 2002

기계학습 기법을 이용한 문서분류시스템의 정확도를 결정하는 요인 중 가장 중요한 것은 학습문서 집합의 선택과 그것의 구성방법이다. 학습문서집합 선택의 문제란 임의의 문서공간에서 보다 정보량이 큰 적은 양의 문서집합을 골라서 학습문서로 채택하는 것을 말한다. 이렇게 선택한 학습문서집합을 재구성하여 보다 정확도가 높은 문서분류함수를 만드는 것이 학습문서집합 구성방법의 문제이다. 전자의 문제를 해결하는 대표적인 알고리즘이 능동적 학습(active learning) 알고리즘이고, 후자의 경우는 부스팅(boosting) 알고리즘이다. 본 논문에서는 이 두 알고리즘을 Naive Bayes 문서분류 알고리즘에 적응해보고, 이때 생기는 여러 가지 특징들을 분석하여 새로운 학습문서집합 구성방법인 AdaBUS 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 능동적 학습 알고리즘의 아이디어를 이용하여 최종 문서분류함수룰 만들기 위해 임시로 만든 여러 임시 문서분류함수(weak hypothesis)들 간의 변이(variance)를 높였다. 이를 통해 부스팅 알고리즘이 효과적으로 구동되기 위해 필요한 핵심 개념인 교란(perturbation)의 효과를 실현하여 문서분류의 정확도를 높일 수 있었다. Router-21578 문서집합을 이용한 경험적 실험을 통해, AdaBUS 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 Naive Bayes 알고리즘에 기반한 문서분류시스템의 정확도를 보다 크게 향상시킨다는 사실을 입증한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.11-20
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• 2015

본 논문은 캐릭터의 특정 신체 부위를 3차원 가상 환경 안의 원하는 위치로 드래깅 함으로써 미래의 동작 시퀀스를 지시하는 새로운 대화형 기법을 제시한다. 캐릭터의 동작 시퀀스는 미리 촬영된 동작 데이터의 세부 구간들을 모션 그래프 구조에 따라 시간적으로 재배열 함으로써 합성한다. 손 동작 추적 장치에 의하여 사용자의 3차원 위치 입력이 주어지면, 모션 그래프를 공간 상에 펼침으로써 캐릭터의 현재 상태로부터 도달 가능한 잠재적 미래 상태들을 샘플링 하고, 선택된 신체 부위와 입력 위치 간의 거리가감소하는 미래 상태를 검출하여 해당 자세를 사용자에게 제시한다. 연속적으로 검출된 자세 간의 변화를 최소화 함으로써 사용자가 입력 위치를 변화 시킴에 따라 어떤 상태가 검출될지 예상하기 용이하도록 하고, 결과적으로 원하는 미래 상태에 신속하게 도달하도록 한다. 제안된 방법의유용성은 브레이크 댄스, 권투, 농구 등의 동작 데이터를 이용한 실험을 통하여 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권5호
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• pp.805-812
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• 2003

본 논문에서는 비동질 포아송 과정(NHPP)에 기초한 소프트웨어 에러 현상에 대한 신뢰도 모형을 고려하고 사전정보(Prior information)를 이용한 베이지안 추론을 시행하였다. 고장 패턴은 NHPP에 대한 강도함수와 평균값 함수로서 나타낼 수 있다. 따라서 본 논문에서는 대수형 포아송 실행시간 모형(Logarithmic Poisson model), Crow 모형 그리고 Rayleigh 모형에 대하여 베이지안 모수 추정방법을 적용하였다. 효율적 모형을 위하여 이들 모형에 관한 모형선택을 편차자승합(SSE)의 합을 이용하여 시행하였고 모수의 추정을 위해서 마코브체인 몬테카를로(MCMC) 기법중에 하나인 깁스샘플링(Gibbs sampling)과 메트로폴리스 알고리즘을 이용한 근사추정 기법이 사용되었다. 수치적인 예에서는 Musa의 T1 자료를 이용하여 모수 및 신뢰도를 추정한 수치 결과론 나열하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.382-382
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• 2011

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이며, 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이는 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 수위를 직접 예측함으로써 이러한 오차의 문제점을 극복 하고자 한다. Neuro-Fuzzy 모형은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 소속함수를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화한다. 따라서 수학적 알고리즘의 적용이 어려운 강우와 유출관계를 하천유역이라는 시스템에서 발생된 신호체계의 입 출력패턴으로 간주하고 인간의 사고과정을 근거로 추론과정을 거쳐 수문계의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 이러한 유전자 알고리즘은 전역 샘플링을 중심으로 한 수법으로 해 공간상에서 유전자의 개수만큼 복수의 탐색점을 설정할 뿐만 아니라 교배와 돌연변이 등으로 좁아지는 탐색점 바깥의 영역으로 탐색을 확장할 수 있기 때문에 지역해에 빠질 위험성이 크게 줄어든다. 따라서 예측과 패턴인식에 강한 뉴로퍼지 모형의 해 탐색방법을 유전자 알고리즘을 사용한다면 보다 정확한 해를 찾는 것이 가능할 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 상류의 수위자료로부터 하류의 단시간 수위예측에 관해 연구하였으며, 이를 위해 유전자 알고리즘을 이용항여 소속함수를 최적화 시키는 형태의 Neuro-Fuzzy모형에 대하여 연구하였다.

• 공업화학
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• 제32권6호
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• pp.700-705
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• 2021

본 연구에서는 하이드로늄 이온 농도를 모니터링하기 위한 티타늄(Ti) 와이어를 기반으로 하는 휴대용 일회용 pH 센서를 성공적으로 개발하였다. 센싱 전극은 Ti 와이어에 이리듐 산화물을 전기화학적으로 증착하여 제조하였고, 기준 전극으로 Ti 와이어에 Ag/AgCl 잉크를 코팅하였다. pH 센서에 두 개의 전극을 결합한 후 pH 센서를 다양한 pH 용액에 담그면 개방 회로 전위 신호를 수집할 수 있다. 상기 제조된 pH 센서는 감도, 응답 시간, 반복성, 선택도 및 안정성 측면에서 우수한 전기화학적 감지 성능을 보여 주었다. 현장 검사 응용을 시연하기 위해서 pH 센서를 모바일 애플리케이션과 통신할 수 있는 무선 전자 모듈과 통합하였다. 이 휴대용 pH 센서는 실제 샘플의 pH 변화를 정확하게 측정했으며 결과는 상용 pH 측정기의 데이터와 일치하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.27-36
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• 2019

본 연구에서는 공개된 뇌파 데이터인 DEAP(A Database for Emotion Analysis using Physiological Signals) 데이터 세트를 활용한 감정분류 분석 및 정확도 향상에 대한 실험을 진행하였다. 실험에는 32명에 대한 32개의 뇌파측정 채널 데이터가 모두 사용되었다. 전처리과정에서는 뇌파 데이터에 대한 256Hz 샘플링작업을 진행하였고, 유한 임펄스 응답 필터를 사용하여 주파수 대역별로 쎄타(4-8Hz), 슬로 알파(8-10Hz), 알파(8-12Hz), 베타(12-30Hz), 감마(31-45Hz) 파형에 대한 데이터를 추출하였다. 추출한 데이터는 시간-주파수 변형을 통하여 데이터의 상태를 구분한 후에, 독립성분분석방법을 통해 잡음(Artifact)을 제거하여 데이터를 정제했다. 도출된 데이터는 분류기 기계학습 알고리즘 실험을 시행할 수 있도록 CSV 파일로 변형 하였으며, 감정분류에는 Arousal-Valence 평면을 사용하였다. 감정은 "긍정적(Positive)", "부정적(Negative)" 이외에 평온한 상태로 존재하는 "중립적(Neutral)"의 3가지 상태로 분류하였다. 정확도를 개선하기 위해서 랜덤 포레스트(Random Forest) 알고리즘에 속성 선택적 분류기(Attribute Selected Classifier: ASC) 방식에 의해 선택된 속성을 적용하여 실험하였다. 정확도는 "각성(Arousal)" 부분에서 Koelstra의 결과보다 "32.48%" 높은 결과가 도출되었고, Liu의 실험의 "정서가(Valence)"와 비교해보면 ASC(Random Forest) 결과가 "8.13%" 더 높은 결과를 도출하였다. 정확도를 개선하기 위해 ASC 방식을 적용한 랜덤 포레스트 분류기 실험결과에서는 전체평균을 기준으로 기존 연구 결과와 대비하여 "2.68%" 높은 정확도가 도출되었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.27-34
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• 2017

가장 간단한 샘플링을 위한 목적으로 SPL (Smoothed Projected Landweber)기법 기반의 움직임 보상 블록 압축센싱 기법이 모든 센싱 프레임들에 대해 분산 압축 비디오 센싱 기술이 적용되는 효과적인 방안으로 연구되어 오고 있다. 그러나 기존의 움직임 보상 블록기반의 압축센싱 기법은 매우 간단하여 복원된 위너-지브 프레임에서 우수한 화질을 제공하지 못하는 한계점이 있다. 본 논문에서는 기존의 움직임 보상 블록기반의 압축센싱 기법을 이용한 위너-지브 프레임에서 우수한 화질을 제공될 수 있도록 알고리즘을 변형한다. 즉, 제안된 알고리즘은 참조 프레임이 연속적인 프레임들에 있어 시간적 상관관계에 기초해서 적응적으로 선택되도록 하는 방법으로 설계된다. 다양한 실험 결과를 통하여 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비해 우수한 화질을 제공할 수 있음을 확인한다.