• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.42 no.2 s.332
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• pp.61-74
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• 2005

Digital Multimedia Broadcasting(DMB) is a reliable multi-service system for reception by mobile and portable receivers. DMB system allows interference-free reception under the conditions of multipath propagation and transmission errors using COFDM modulation scheme, simultaneously, needs powerful channel error's correction ability. Viterbi Decoder for DMB receiver uses punctured convolutional code and needs lots of computations for real-time operation. So, it is desired to design a high speed and low-power hardware scheme for Viterbi decoder. This paper proposes a combined add-compare-select(ACS) and path metric normalization(PMN) unit for computation power. The proposed PMN architecture reduces the problem of the critical path by applying fixed value for selection algorithm due to the comparison tree which has a weak point from structure with the high-speed operation. The proposed ACS uses the decomposition and the pre-computation technique for reducing the complicated degree of the adder, the comparator and multiplexer. According to a simulation result, reduction of area $3.78\%$, power consumption $12.22\%$, maximum gate delay $23.80\%$ occurred from punctured viterbi decoder for DMB system.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.35 no.2
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• pp.307-318
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• 2015

In this study, the efficiency of two-dimensional inundation analysis using road network was demonstrated in order to reduce the simulation time of numerical model in urban area. For this objective, three simulation conditions were set up: Case 1 considered only inundation within road zone, while Case 2 and 3 considered inundation within road and building zone together. Accordingly, Case 1 used grids generated based on road network, while Case 2 and 3 used uniform and non-uniform grids for whole study area, respectively. Three simulation conditions were applied to Samsung drainage where flood damage occurred due to storm event on Sep. 21, 2010. The efficiency of suggested method in this study was verified by comparison the accuracy and simulation time of Case 1 and those of Case 2 and 3. The results presented that the simulation time was fast in the order of Case 1, 2 and 3, and the fit of inundation area between each case was more than 85% within road zone. Additionally, inundation area of building zone estimated from inundation rating index gave a similar agreement under each case. As a result, it is helpful for study on real-time inundation forecast warning to use a proposed method based on road network and inundation rating index for building zone.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.49 no.2
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• pp.28-34
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• 2012

Various feature extraction algorithms are widely applied to real-time image processing applications for extracting significant features from images. Feature extraction algorithms are mostly combined with image processing algorithms mostly for image tracking and recognition. Feature extraction function is used to supply feature information to the other image processing algorithms and it is mainly implemented in a preprocessing stage. Nowadays, image processing applications are faced with embedded system implementation for a real-time processing. In order to satisfy this requirement, it is necessary to reduce execution time so as to improve the performance. Reducing the time for executing a feature extraction function dose not only extend the execution time for the other image processing algorithms, but it also helps satisfy a real-time requirement. This paper explains FAST (Feature from Accelerated Segment Test algorithm) of E. Rosten and presents FPGA-based embedded hardware accelerator architecture. The proposed acceleration scheme can be implemented by using approximately 2,217 Flip Flops, 5,034 LUTs, 2,833 Slices, and 18 Block RAMs in the Xilinx Vertex IV FPGA. In the Modelsim - based simulation result, the proposed hardware accelerator takes 3.06 ms to extract 954 features from a image with $640{\times}480$ pixels and this result shows the cost effectiveness of the propose scheme.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.12 no.10
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• pp.1845-1852
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• 2008

The key elements of inter prediction are motion estimation(ME) and motion compensation(MC). Motion estimation is to find the optimum motion vectors, not only by using a distance criteria like the SAD, but also by taking into account the resulting number of 비트s in the 비트 stream. Motion compensation is compensate for movement of blocks of current frame. Inter-prediction Encoding is always the main bottleneck in high-quality streaming applications. Therefore, in real-time streaming applications, dedicated hardware for executing Inter-prediction is required. In this paper, we studied a motion estimator(ME) for H.264/AVC. The designed motion estimator is based on 2-D systolic array and it connects processing elements for fast SAD(Sum of Absolute Difference) calculation in parallel. By providing different path for the upper and lower lesion of each reference data and adjusting the input sequence, consecutive calculation for motion estimation is executed without pipeline stall. With data reuse technique, it reduces memory access, and there is no extra delay for finding optimal partitions and motion vectors. The motion estimator supports variable-block size and takes 328 cycles for macro-block calculation. The proposed architecture is local memory-free different from paper [6] using local memory. This motion estimation encoder can be applicable to real-time video processing.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1605-1609
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• 2010

CGCM3.1 SRES B1 시나리오의 2D 변수들을 입력값으로 인공신경망 모형을 이용한 스케일 상세화기법으로 강부식(2009)은 소양강댐 유역의 월 누적강수 경향분석을 실시하였다. 원시 GCM 시나리오를 스케일 상세화 시키기 위한 기법의 하나로 인공신경망 모형을 사용할 수 있는데, 이 경우 GCM에서 모의되는 강수플럭스, 해면기압, 지표면 근처에서의 일 평균온도, 지표면 근처에서의 일평균온도, 지표면으로부터 발생하는 잠열플럭스 등과 같은 22개의 변수를 잠재적인 예측인자로 사용하여 신경망을 구성하게 된다. 입력변수세트의 구성은 인공신경망의 계산 효율을 좌우하는 중요한 요소라 할 수 있다. 본 연구에서는 변수의 물리적 특성을 고려하여 순차적인 변수선택을 통한 신경망 입력변수 세트를 구성하고 입력세트 간의 학습성과 비교를 통하여, 최적 입력변수 선정 및 신경망의 학습효과를 높일 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 물리적 상관성이 높다고 판단되는 GCM_Prec, huss, ps를 입력변수로 하여 순차적인 케이스를 학습해본 결과 huss와 ps를 입력변수로 하는 케이스에 대해서 적은 오차와 높은 상관성을 보였다, 또한, 신경망의 학습 효과를 높이기 위해 홍수기와 비홍수기로 구분하여 학습한 결과 홍수기와 비홍수기로 구분하여 신경망을 구성하였을 경우가 향상된 모의값을 나타내었다. 기후변화모의자료는 CCCma(Canadian Center for Climate Modeling and Analysis)에서 제공되는 CGCM3.1/T63 20C3M 시나리오를 사용하였으며, 관측값으로는 AWS에서 제공된 일 누적강수를 사용하였다. 인공신경망의 학습기간은 1997년부터 2000년이며, 검증기간은 2001년부터 2004년으로 구성하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.367-367
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• 2017

지국온난화에 의한 기후변화는 전 세계적으로 강수의 편중이나 이상기온 등의 현상들이 빈번하게 발생하여 가뭄 및 홍수로 인한 피해가 점차 늘어나고 있다. 제주도는 수자원의 98% 이상을 지하수에 의존하고 있기 때문에 기후변화에 따른 수자원 영향에 대한 지속적인 관심과 연구가 필요한 지역이다. 본 연구에서는 표준강수지수를 활용한 제주도 가뭄의 공간적 특성을 분석하기 위하여 가뭄 속성 인자들 간의 상관관계가 높은 변수인 가뭄지속시간과 가뭄 심도를 변수로 선택하여 각 지역의 가뭄특성과 지역 분류를 수행하였다. 제주도의 4개 기상대(제주, 서귀포, 성산, 고산)의 관측소별 표준강수지수(SPI 3, 6, 9, 12)를 산정한 결과 SPI 12가 SPI6에 비해 비교적 단순한 경향을 가지고 있는 것으로 확인 되었으며 단기간 일수록 변동성이 심하고 장기간 표준강수지수는 비교적 극심한 가뭄을 판단하기 위한 자료로 활용이 가능한 것을 확인하였다. 지역별 가뭄의 특성을 고려하기 위한 지역을 구분하기 위하여 한가지 요소로만 구분할 수 없어 가뭄 속성 인자들의 동질성을 구분하였으며 가뭄 속성인자의 변량을 71.8%를 설명해 주는 2개의 요인을 주요인으로 산정하였다. 인자분석의 결과로 추출된 2개의 변수로 비계측적 군집방법 중 하나인 K-means 기법을 이용하여 군집분석을 실시하여 7번의 반복계산에 걸쳐 군집이 종료 되었으며 최종적으로 2개의 군집이 형성 되었다. 기후변화는 전 세계와 제주도 수자원에 지속적인 영향을 미칠 것으로 전망되어 수자원 정책 평가 및 관리에 매우 신중한 대비책을 요구하고 있다. 향후 다양한 입력자료를 활용하고 가뭄 산정기법과 가뭄 분류 등을 통하여 활발한 후속 연구가 필요하다.

• Smart Media Journal
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• v.6 no.4
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• pp.9-16
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• 2017

The railway point machine is an especially important component that changes the traveling direction of a train. Failure of the point machine may cause a serious railway accident. Therefore, early detection of failures is important for the management of railway condition monitoring systems. In this paper, we propose a noise-robust anomaly detection method in railway condition monitoring systems using sound data. First, we extract feature vectors from the spectrogram image of sound signals and convert it into modulation feature to ensure robust performance, and lastly, use the support vector machine (SVM) as an early anomaly detector of railway point machines. By the experimental results, we confirmed that the proposed method could detect the anomaly conditions of railway point machines with acceptable accuracy even under noisy conditions.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.3 no.2
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• pp.185-195
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• 1999

항공이동통신분야에서는 아날로그형 음성통신의 한계점을 극복하고, 운용자의 업무 부담을 경감할 목적으로 항공이동데이터통신망(VDL)을 이용한 데이터 통신이 항공운용통신(AOC) 분야에서 발전되었으며, 이를 항공교통서비스(ATS) 분야에 적용하기 위한 연구가 국제민간항공기구(ICAO)의 CNS/ATM 구축 권고에 의하여 미국, 유럽 등 항공 선진국에서 진행되고 있다. 본 논문은 항공교통서비스 분야에 VDL을 이용한 데이터 링크 서비스를 제공하기 위하여 디지털형의 출발전비행허가(PDC) 시스템을 개발한 내용의 결과이다. 개발된 PDC 시스템은 하나의 PC급 단일 시스템으로 항공교통관제소, VDL 통신망, 관제사 등이 원격으로 연동되어 실시간 및 동시에 PDC 정보를 처리하여야 한다. 이를 위하여 제안된 기법은 하나의 프로세서에 여러 개의 쓰레드를 갖는 멀티 쓰레드 방식이 도입되어 설계되었다. 멀티 쓰레드 방식이 사용된 이유는 시스템의 간소화, 효율적인 내부 자원의 이용, 데이터 처리에 있어서 우수한 성능을 발휘하기 때문이다. 본 논문은 김포공항 PDC 시스템의 구조 및 설계 내용을 기술하고, 실제 운용 결과에 대한 데이터를 분석하였다. 김포공항 PDC 시스템의 운용결과를 이용한 분석한 결과, 운용초기단계로 모든 항공기에 시스템이 구축되지 않아 매일 평균 25대의 항공기가 운용하여 평균 10%의 이용률을 나타내며, 최대 34대의 항공기가 이용하고 있다. 메시지 송/수신에 걸리는 시간을 분석한 결과, 항공기의 PDC 요청부터 MAS의 수신에 소요되는 시간은 최소 14초부터 최대 983초(16분 23초)까지로써, 평균 122초(2분 2초)의 시간을 나타내었다. 또한 신뢰성을 확인하기 위하여 가용도를 계산한 결과 99.7%로써 상당히 신뢰할 수 있는 수준이었다. 또한, 다중 처리를 위하여 사용된 방식인 멀티 쓰레드 방식이 적절히 동작함을 확인할 수 있었다. 앞으로, 전체 연동 시스템이 자동화로 구축될 경우, PDC의 요청부터 발송 및 확인까지 상당히 짧은 시간 내에 이루어져 관제업무 능률을 향상시킬 수 있을 것이다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.38 no.3
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• pp.264-273
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• 2010

In this work, autonomous formation flight tests of multiple UAVs are experimentally studied. After a guidance and control system for a UAV is designed and tested, PID formation controller for follower UAV is tested using longitudinal and lateral distance feedback. It is shown that more stable and efficient formation guidance system is obtained by using position and attitude of the leader aircraft, which is exploited to calculate virtual waypoint for follower. In order to improve transient response during turn, part of roll command of the leader is added to the guidance command. Finally, autonomous formation flight test results of 3 UAVs are shown by using the best guidance algorithm suggested.

• Journal of IKEEE
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• v.18 no.1
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• pp.57-63
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• 2014

This paper is to technically implement the sensing platform for Home-Wellness Robot. The self-Localization of indoor mobile robot is very important for the sophisticated trajectory control. In this paper, the robot's self-localization algorithm is designed by RF sensor network and fuzzy inference. The robot realizes its self-localization, using RFID sensors, through the collaboration algorithm which uses fuzzy inference for combining the strengths of triangulation and triangulation. For the triangulation self-Localization, RSSI is implemented. TOA method is used for realizing the triangulation self-localization. The final improved position is, through fuzzy inference, made by the fusion algorithm of the resultant coordinates from trilateration and triangulation in real time. In this paper, good performance of the proposed self-localization algorithm is confirmed through the results of a variety of experiments in the base of RFID sensor network and reader system.