• 전자공학회논문지
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• 제53권6호
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• pp.174-180
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• 2016

본 논문은 영구자석 동기전동기의 위치 센서 없는 속도 제어를 위해 상태변수 값을 추정하기 위한 다양한 종류의 무향변환을 가지는 무향 칼만 필터에 관한 연구이다. 센서리스 전동기 구동을 위해 무향 변환 및 무향 칼만 필터의 원리를 기술하고 응용을 설명한다. 일반적으로 사상 과정은 스케일링 파라미터에 따라 기본 형태 및 일반적 형태의 두 종류로 구분 할 수 있으며 계산 시간, 샘플들의 수 및 샘플들에 관한 가중치들이 서로 차이가 난다. 그러나 스케일링 파라미터 값이 시스템 성능에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 정보는 거의 없다. 시뮬레이션 및 실험적 결과들은 센서리스 전동기 구동 장치를 위한 다양한 스케일링 파라미터를 가지는 무향 변환 성능의 상호 비교 및 유효성을 보여준다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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• pp.91-94
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• 2001

본 논문에서는 멀티웨이브릿 필터뱅크를 이용한 임베디드 제로 트리 구조(embedded zero tree structure)의 영상 압축방법을 제안한다. 본 논문에서 사용한 멀티웨이브릿 함수는 근사화 차수가 2인 새로운 방법의 DGHM 멀티웨이브릿을 사용하였으며, 영상을 부호화하기 위하여 임베디드 제로 트리 구조의 코딩기법을 사용한다. 높은 근사화 차수를 갖는 멀티웨이브릿 필터는 보다 우수한 에너지 압축 효과를 가지게 된다. 따라서 본 논문에서는 우수한 에너지 압축 효과는 내기 위하여 수학적으로 정립이 된 근사화 차수가 2인 DGHM 멀티웨이브릿을 영상압축에 사용한다. 또한 기존의 멀티웨이브릿 필터들보다 높은 성능을 갖는 DGHM 멀티스케일링 및 멀티웨이브릿 필터를 구성하여 영상을 완전복원이 되도록 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.1933-1938
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• 2008

기존의 대표적인 디지털 통신방식으로 주파수 편이 변조(FSK: Frequency Shift Keying), 위상 편이 변조(PSK-Phase Shift Keying), 진폭 편이 변조(ASK: Amplitude Shift Keying) 방식들이 있다. 본 논문에서는 디지털 통신에서 2진 정합필터를 이용하여 웨이브릿 편이변조 신호를 복원하는 알고리즘을 제안한다. 웨이브릿 편이 변조 시스템은 스케일링 함수(scaling function)와 웨이브릿(wavelet)을 이용한다. 스케일링 함수를 1로, 웨이브릿 함수를 0으로 할당하여 2진 데이터를 변조한다. 기존의 웨이브릿 편이 변조시스템에서는 복원을 위해 후처리가 필요하였다. 본 논문에서는 웨이브릿 편이 변조 수신기에서 2진 정합필터를 이용하여 웨이브릿 편이 변조 신호를 복원한다. 그래서 별도의 후처리 과정 없이 복원이 가능하였다. 모의실험 결과 제안한 알고리즘이 타당함을 확인하였다.

• 한국반도체및디스플레이장비학회:학술대회논문집
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• 한국반도체및디스플레이장비학회 2003년도 춘계학술대회 발표 논문집
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• pp.8-11
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• 2003

본 연구는 AC서보 모터의 벡터 제어를 구현하는데 있어 디지털 제어에 의한 시간 지연 및 Af) 변환기, QEP(Quadrature Encoder Pulse Circuit)등 주변 소자의 시간 지연에 의한 노이즈를 최소화하지 위하여 고성능 저 전압형 DSP인 TMX320F2812를 사용하였다. TMX320F2812는 150MIPS의 빠른 연산 속도와 12비트의 AD 컨버터, QEP회로는 물론 공간 전압 벡터 PWM을 발생시킬 수 있는 기능을 가진 모터 제어용 원친 DSP이다. 이와 같이 주변 회로들을 내장한 고성능 DSP의 사용은 모터 제어부의 하드웨어적인 구성을 간소화 시키고 이로 인한 비용 절감을 얻을 수 있다. 또한 전류 샘플을 위한 필터 부분을 디지털 필터화 하여 전류 샘플링 노이즈를 제거하였고, 옵셋 전압을 이용한 SVPWM을 구현하여 연산 시간을 대폭 단축 하였다. TMX320F2812의 단점인 고정 소수점 연산에 대해서는 각 변수에 대한 스케일링을 통해 유효 자리를 확보하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.457-458
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• 2021

딥러닝 알고리즘 중 DCNN(DeConvolutional Neural Network)은 이미지 업스케일링과 생성·복원 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보여주고 있다. DCNN은 많은 양의 데이터를 병렬로 처리할 수 있기 때문에 하드웨어로 설계하는 것이 유용하다. 최근 DCNN의 하드웨어 구조 연구에서는 overlapping sum 문제를 해결하기 위해 deconvolution 필터를 convolution 필터로 변환하는 TDC(Transforming the Deconvolutional layer into the Convolutional layer) 알고리즘이 제안되었다. 하지만 TDC를 CPU(Central Processing Unit)로 수행하기 때문에 연산의 최적화가 어려우며, 외부 메모리를 사용하기에 추가적인 전력이 소모된다. 이에 본 논문에서는 저전력으로 구동할 수 있는 FPGA 기반 TDC 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 하드웨어 구조는 자원 사용량이 적어 저전력으로 구동 가능할 뿐만 아니라, 병렬 처리 구조로 설계되어 빠른 연산 처리 속도를 보인다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제3권3호
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• pp.83-87
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• 2000

송신원의 파워 증가가 제한되고 인공잡음이 존재하는 지역에서 양질의 탄성파 자료를 획득하기 위하여 근/원기준점(reference)을 이용한 탄성파 잡음예측필터를 개발하였다. 잡음예측필터에 사용된 방법은 backpropagation 알고리즘을 이용한 3층의 인공신경망(neural network)으로서, 훈련자료(training data) 및 검증자료(testing data)에 훈련된 잡음예측필터를 적용시 신호대잡음비(signal-to-noise ration)를 약 3배 정도 증가시켰다. 그러나, 일반적으로 전기, 전자탐사 자료의 질을 향상하기 위해 사용되는 스케일링(scaling)기법으로는 전혀 탄성파의 잡음을 제거할 수 없었다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권8호
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• pp.67-73
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• 2015

디지털 영상의 배포에서, 위 변조자에 의해 영상이 변조되는 심각한 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 영상의 Fourier 변환 변이계수를 이용한 미디언 필터링 (Median Filtering: MF) 영상의 포렌식 판정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서, 영상의 각 수평, 수직라인의 Fourier 변환 (Fourier Transform: FT)을 하고, 이웃 라인과의 변이계수를 기반으로 하여 MF 검출 (Median Filtering Detection: MFD)을 위한 10 Dim. 특징벡터를 정의한다. 이는 MF 검출기의 SVM (Support Vector Machine) 학습에 사용된다. 제안된 미디언 필터링 검출 스킴은 동일 10 Dim. 특징벡터의 MFR (Median Filter Residual)과 Rhee의 MF 검출 스킴과 비교하여 원영상, JPEG (QF=90), Down 스케일링 (0.9) 그리고 Up 스케일링 (1.1) 영상에서는 성능이 우수하며, Gaussian 필터링($3{\times}3$) 영상에서는 성능이 일부 높았다. 제안된 알고리즘은 성능평가 전체항목에서 민감도 (Sensitivity; TP: True Positive rate)와 1-특이도 (1-Specificity; FP: False Positive rate)에 의한 AUC (Area Under ROC (Receiver Operating Characteristic) Curve)가 모두 1에 수렴하여 'Excellent (A)' 등급임을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제39권5호
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• pp.441-446
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• 2020

본 논문은 심층 신경망을 이용한 화자 인증(Speaker Verification, SV) 시스템에서, 심층 신경망 내부에 존재하는 각 특징 지도(Feature Map)들의 분별력을 강화하기 위해 기존 특징 지도 스케일링(Feature Map Scaling, FMS) 기법을 확장한 α-FMS 기법을 제안한다. 기존의 FMS 기법은 특징 지도로부터 스케일 벡터를 구한 뒤, 이를 특징 지도에 더하거나 곱하거나 혹은 두 방식을 차례로 적용한다. 하지만 FMS 기법은 동일한 스케일 벡터를 덧셈과 곱셈 연산에 중복으로 사용할 뿐만 아니라, 스케일 벡터 자체도 sigmoid 비선형 활성 함수를 이용하여 계산되기 때문에 덧셈을 수행할 경우 그 값의 범위가 제한된다는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계점을 극복하기 위해 별도의 α라는 학습 파라미터를 특징 지도에 원소 단위로 더한 뒤, 스케일 벡터를 곱하는 방식으로 α-FMS 기법을 설계하였다. 이 때, 제안한 α-FMS 기법은 스칼라 α를 학습하여 특징 지도의 모든 필터에 동일 값을 적용하는 방식과 벡터 α를 학습하여 특징 지도의 각 필터에 서로 다른 값을 적용하는 방식을 각각 적용 후 그 성능을 비교하였다. 두 방식의 α-FMS 모두 심층 심경망 내부의 잔차 연결이 적용된 각 블록 뒤에 적용하였다. 제안한 기법들의 유효성을 검증하기 위해 RawNet2 학습세트를 이용하여 학습시킨 뒤, VoxCeleb1 평가세트를 이용하여 성능을 평가한 결과, 각각 동일 오류율 2.47 %, 2.31 %를 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.132-141
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• 2019

매우 제한된 전송 대역을 이용하여 비디오 데이터를 전송해야 하는 필요성은, 광대역을 통한 비디오 서비스가 활성화되어 있는 현 시점에서도 꾸준히 존재한다. 본 논문에서는 초협대역 네트워크를 통한 저해상도 비디오 전송을 위해, 공간 확장형 스케일러블 비디오 코딩 프레임워크에서 기본 계층의 부호화된 프레임을 심층 신경망 기반 초해상화 기법을 이용하여 업스케일링 하여 향상 계층 부호화 시에 예측 영상으로 활용하여 부호화 효율을 높이는 방법을 제안한다. 기존의 스케일러블 HEVC (High efficiency video coding) 표준에서는 고정된 필터로 업스케일링을 하는데 비해, 본 논문에서는 초해상화 수행을 위해 학습된 심층신경망을 기존의 고정 업스케일링 필터를 대체하여 적용하는 스케일러블 비디오 코딩 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 스킵 연결과 잔차 학습 기법 등이 적용된 심층 콘볼루션 신경망 구조를 제안하고, 비디오 코딩 프레임워크의 실제 응용 상황에 맞추어 학습시켰다. 입력 해상도가 $352{\times}288$이고 프레임율이 8fps인 영상을 110kbps로 부호화 하는 응용 상황에서, 기존의 스케일러블 HEVC 프레임워크에 비해 제안하는 스케일러블 비디오 코딩 프레임워크의 화질이 더 높고 부호화 효율이 우수함을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지C
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• 제36C권1호
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• pp.49-58
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• 1999

본 논문에서는 통과 대역폭이 5KHZ, ripple이 0.1dB이하인 스위치드 캐패시터(Switched Capacitor) 필터를 $0.8{\mu}m$ single poly CMOS ASIC 표준 공정을 이용하여 집적화된 단일 칩으로 제작하였다. 제안된 5차 타원 저역 통과 필털의 구성은 MOS 스위치와 poly 캐패시터, 5개의 2단 CMOS op-amp로 구성하였다. 필터구현은 LC 수동형으로부터 연속전달함수 H(s)를 구하고 쌍선형 z변환을 통하여 이산전달함수 H(z)으로 바꾸어 2차 바이쿼드(biquad)를 종속 연결하는 빌딩블록 방식을 택하였다. 또한 op-amp의 구동범위를 고려하면서 캐패시터 면적을 감소시킨 스케일링 실시한 동일 특성의 필터를 제작하여 그 특성 변화를 비교, 분석하였다. 측정결과 ${\pm}2.5V$ 전원, 50KHz의 표본 주파수에서 2종의 필터 모두 4.96~4.98KHz의 통과 대역폭에 0.7~0.81dB의 리플, 35~38dB정도의 저지대역 이득감쇠 특성을 보였다.