• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.96-98
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• 2022

MX-S2X(선박중심직접통신)은 디지털 통신 연계기술 개발 및 실증을 통한 육상·선박·시설의 유기적 연결을 제공함으로써, 향후 도래할 해상 통신 기술 인프라로서의 효과적 활용이 가능할 것으로 기대된다. 본 논문은 '초고속해상무선통신망 무설설비 다각화 및 통신연계 기술개발 '의 1차년도에 수행한 MX-S2X 시스템의 물리계층 설계에 대한 보완 및 해상통신을 위한 최적화를 통해 상세설계를 확정하고, 이를 구현/제작한 HW의 성능을 검증한다. 제작한 HW의 검증을 위해 시험환경을 구성하여 PER 성능을 측정하고 M&S 결과와 비교 분석함으로써 MX-S2X HW의 기능 및 성능을 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.1-10
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• 2015

본 논문에서는 기존에 많이 사용되는 복잡한 4단계 화재 감지 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해 그래픽스 처리 장치 (GPU)를 이용한 효율적인 병렬 구현 방법을 제안하였고 성능을 분석하였다. 또한 현재 많이 사용되고 있는 7가지 서로 다른 해상도 (QVGA, VGA, SVGA, XGA, SXGA+, UXGA, QXGA)의 비디오를 입력으로 하여 성능을 분석하였다. 더불어 각 해상도별 GPU 기반 실행시간과 고성능 CPU에서의 실행시간을 비교 분석하였다. 각 해상도의 5가지 화재 및 비 화재 비디오를 이용하여 모의 실험한 결과, GPU는 CPU보다 실행시간에서 우수한 성능을 보이는 동시에 FULL HD급의 높은 해상도인 UXGA 영상에서도 프레임 당 25.11ms의 실행시간이 소요되어 초당 30 프레임의 실시간 처리가 가능함을 보였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.33-35
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• 2019

해상구조물은 그 특성상 해상에서 고립되어 있고, 액체상태 또는 가스 상태의 탄화수소 등을 다루고 있어 사고발생시 대형사고로 이어질 가능성이 크다. 이에 해상구조물에는 유엔해양법협약에 따라 500m라는 넓이의 안전수역이 설정되어 있으며 추가로 설정되는 제한 수역은 명확한 근거 없이 상이한 넓이로 설정되어 있다. 이에 본 연구에서는 선박의 조종성능 및 해상구조물에서 다루는 화물의 고유한 위험특성을 파악하여 표준화된 안전수역을 설정하는 방안을 제시하고자 한다. 이에는 국제해사기구의 조종성능기준인 선회경의 크기제한, 초기선회성능, 정지성능 등이 있다. 본 연구는 정량화된 안전수역 및 제한수역 설정 등에 대한 기준을 제시하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.336-337
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• 2022

자율운항선박기술의 상용화를 위하여 개발되는 요소 및 통합기술의 성능시험과 실증은 필수적이며, 이를 위한 테스트베드 개발이 병행되어야 한다. 현재 국내에서는 자율운항선박 기술개발사업을 통해서 개발되는 기술의 성능검증을 위하여 울산시 고늘지구 인근에 성능실증센터가 구축되고 있으며, 성능실증센터는 시뮬레이션 기반 테스트베드를 비롯한 육상테스트베드와 시험해역과 시험선을 포함한 해상테스트베드로 구성된다. 해상테스트베드 시험선은 설계 단계에서부터 자율운항기술의 해상 실증 및 성능시험을 고려하여 건조되었으며, 본 논문을 통해 해상테스트베드 시험선의 기능과 구성요소에 대해 소개하고자 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.228-229
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• 2020

최근 딥러닝 기술은 여러 컴퓨터 비전 응용 분야에서 많이 쓰이고 있다. 물체 인식, 분류 및 영상 생성 등을 예로 들 수 있다. 특히 초고해상도 변환 문제에서 최근 딥러닝을 사용하면서 큰 성능 개선을 얻고 있다. Fast super-resolution convolutional neural network (FSRCNN)은 딥러닝 기반 초고해상도 알고리즘으로 잘 알려져 있으며, 여러 개의 convolutional layer로 추출한 저 해상도의 입력 특징을 활용하여 deconvolutional layer에서 초고해상도의 영상을 출력하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 병렬 연산 효율성을 고려한 FPGA 기반 convolutional neural networks 가속기를 제안한다. 특히 deconvolutional layer를 convolutional layer로 변환하는 방법을 통해서 에너지 효율적인 가속기를 설계했다. 또한 제안한 방법은 FPGA 리소스를 고려하여 FSRCNN의 구조를 변형한 Optimal-FSRCNN을 제안한다. 사용하는 곱셈기의 개수를 FSRCNN 대비 2.4 배 압축하였고, 초고해상도 변환 성능을 평가하는 지표인 PSNR은 FSRCNN과 비슷한 성능을 내고 있다. 이를 통해서 FPGA 에 최적화된 네트워크를 구현하여 FHD 입력 영상을 UHD 영상으로 출력하는 실시간 영상처리 기술을 개발했다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.540-543
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• 2020

기존의 초해상도 딥러닝 기법은 모델의 깊이가 깊어지면서, 좋은 성능을 내지만 점점 더 복잡해지고 있고, 실제로 사용하는데 있어 많은 시간을 요구한다. 이를 해결하기 위해, 우리는 딥러닝 모델의 가중치를 양자화 하여 추론시간을 줄이고자 한다. 초해상도 모델은 feature extraction, non-linear mapping, reconstruction 세 부분으로 나누어져 있으며, 레이어 사이에 많은 skip-connection 이 존재하는 특징이 있다. 따라서 양자화 시 최종 성능 하락에 미치는 영향력이 레이어 별로 다르며, 이를 감안하여 강화학습으로 레이어 별 최적 bit 를 찾아 성능 하락을 최소화한다. 본 논문에서는 Skip-connection 이 많이 존재하는 MSRN 을 사용하였으며, 결과에서 feature extraction, reconstruction 부분과 블록 내 특정 위치의 레이어가 항상 높은 bit 를 가짐을 알 수 있다. 기존에 영상 분류에 한정되어 사용되었던 혼합 bit 양자화를 사용하여 초해상도 딥러닝 기법의 모델 사이즈를 줄인 최초의 논문이며, 제안 방법은 모바일 등 제한된 환경에 적용 가능할 것으로 생각된다.

• 한국측량학회지
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• 제32권2호
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• pp.153-162
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• 2014

다양한 분야에서 CCTV가 널리 활용되고 있으며, CCTV의 감시 성능을 개선하기 위한 노력들이 지속되고 있다. 그러나, 정작 감시 성능을 정량적으로 평가하는 방법은 상당히 미비하다. 이에 본 연구는 CCTV 시스템이 대상 공간을 주어진 감시 목적에 부합하게 잘 감시하는가를 정량적으로 평가하는 방법을 제안한다. 먼저 대상 공간의 특정한 위치에서 특정한 방향을 바라보는 객체가 CCTV로 얼마나 정밀하게 관측되는 가를 정량적으로 나타내는 감시 해상도를 정의한다. 정의된 감시 해상도를 대상 공간에서 관심 있는 모든 위치와 방향에 대해 계산하여 감시 목적에 따라 요구되는 최적의 해상도 이상이 성취되는 비율로써 대상 공간에 대한 감시 성능 지수를 산출한다. 제시된 방법을 적용하여 대형 건물 지하주차장에 설치된 CCTV 시스템의 감시 성능을 평가하고 가시화하여 분석하고 개선하는 사례를 기술한다. 제안된 방법은 대상 공간이 감시 목적에 맞게 효과적으로 감시되고 있는지 정량화하여 평가하고, 대상 영역을 요구 성능으로 감시하기 위한 CCTV 시스템 설계의 최적화에 기여한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.1251-1254
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• 1998

본 논문에서는 최근들어 널리 연구되고 있는 다해상도 신호해석 방법인 웨이브렛 변환, 웨이브렛 패킷, 그리고 코사인 패킷 알고리듬을 음성개선에 이용하여 각각의 성능을 비교하였으며, 또한 이를 기존의 스펙트럼차감법의 성능과 비교 분석 하였다. 성능비교의 척도로는 SNR과 ㅋ스트랄 거리를 이용하였다. 실험결과 SNR면에서는 코사인 패킷이 가장 좋은 결과를 보였다. 그리고 ㅋ스트랄 거리의 경우 코사인 패킷과 웨이브렛 패켓이 훨씬 나은 결과를 보였으며 주관적인 청취결과 역시 코사인 패킷이 가장 좋은 결과를 보였고, 기존의 스펙트럼 차감법은 musical noise의 영향으로 인해 상대적으로 다른 방식에 비해 합성음의 음질이 많이 떨어짐을 확인할 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.327-328
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• 2007

에너지 흉부 단순 X선 영상으로부터 폐 종류 음영을 검출하기 위한 필터를 예측해서 성능좋게 평가하기 위한 방법을 제안한다. 더욱이 그 평가방법을 이용해서 기존에 제안된 다중 해상도 ${\nabla}^{2}G$ 필터의 평가를 행한다. 전문의의 진단보조 혹은 총합자동진단시스템의 구성요소로서 필터가 수행한 역할을 고려한 후, 필터가 만족해야만 하는 조건 및 그 조건을 만족한 경우에 있어서 몇가지 성능평가 척도를 명확히 한다. 제안한 평가방법을 통해서 다중해상도 필터가 단일해상도 필터에 비해 좋은 성능을 나타내고 있음을 명확히 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.683-684
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• 2021

논문은 재구성에 기반을 둔 초 해상도 알고리즘 모델에서 SRCNN과 VDSR의 전반에 걸쳐 구조와 성능에 대하여 알아본다. SRCNN 모델과 VDSR 모델의 구조와 각 방법의 알고리즘 프로세스를 간단히 소개하고 성능 평가 함수의 개선에 대하여 알아보도록 한다.