• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.10d
• /
• pp.574-576
• /
• 2002

2D 영상을 가지고 인식 작업을 수행하는데 있어서 입력 영상의 질은 매우 중요한 요소이다. 특히 얼굴 인식과 같은 실시간 입력 데이터와 미리 등록되어진 데이터와 비교하는 경우는 입력 영상과 등록 영상의 상태 차이가 크면 좋은 알고리즘이라 할지라도 높은 성능을 내기는 힘들다. 즉, 테스트를 위한 입력 영상을 등록 영상의 수준과 유사하게 만들어 전체적인 성능을 높일 수 있는 적응형 방법이 필요하다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용하여, 하나의 샘플 이미지에서 환경 의존적인 요소를 제거 하기 위한 최적의 필터 조합과 특징 추출 마스크를 생성하였으며, 그것을 사용하여 인식 테스트를 수행하였다. 가상의 편향조명 노이즈를 첨가한 실험에서 진화 전의 약 25% 인식율은 진화 후 약 92% 까지 향상되었으며, 임의의 임펄스 노이즈에 관한 실험에서도 진화 전의 약 47%의 인식율에서 진화 후 약 84%의 높은 인식율 향상 결과를 보여주었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2018.10a
• /
• pp.225-227
• /
• 2018

세계화가 진행되는 요즘, 외국어의 한글 표기 수요가 점차 증가하고 있다. 하지만 현대 한글은 11,172자 밖에 표현할 수 없는 반면 훈민정음은 약 399억 음절을 표현할 수 있다. 하지만 기존 컴퓨터 시스템에서의 훈민정음은 훈민정음 창제원리가 반영되어 있지 않아 약 399억 음절을 온전히 표현할 수 없다. 본 연구의 목적으로 약 399억 음절 입력이 가능한 윈도우용 정음 입력기를 구현하기 위해 기존 연구에 이어 정음 조합 자동 장치를 연구하고 구현하여 이식함에 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
• /
• 2006.06a
• /
• pp.67-71
• /
• 2006

현재까지 제안된 자동 띄어쓰기 교정 모델들은 그 중의 대다수가 입력 문장에서 공백을 제거한 후에 교정 작업을 수행한다. 이러한 교정 방식은 입력 문장의 띄어쓰기가 잘 되어 있는 경우에 입력 문장보다 좋지 못한 교정 문장을 생성하는 경우가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 입력 문장의 띄어쓰기를 고려한 자동 띄어쓰기 교정모델을 제안한다. 이 모델은 입력 문장의 음절단위 띄어쓰기 오류가 5%일 때 약 8%의 성능 향상을 보였으며, 10%의 오류가 존재할 때 약 5%의 성능 향상을 보였다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
• /
• v.49 no.10
• /
• pp.43-46
• /
• 2012

In this paper, high efficiency power amplifier is implemented with high gain amplifier. Two-stage amplifier using adaptive bias control circuit improve efficiency at low input power. Fixed bias circuit and adaptive bias circuit both have about 76 % efficiency at maximum power level. However amplifier using an adaptive bias control circuit has 70 % at 6 dBm input power level when the amplifier using fixed bias circuit has 50%. The proposed power amplifier using the adaptive bias control circuit can have high efficiency at lower power level.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
• /
• v.14 no.3
• /
• pp.291-295
• /
• 2008

In this paper, we propose an input image reduction method to solve the problems of Radon transform which is a line structure analysis tool to correct a rotated object through a vision system. First we extract an object image removed background from the input image. Then we also select a reduced object image as a final input mage of Radon transform from the object image by considering slope. Finally we extract a rotated angle by using Radon transform with the final input image and correct the rotated object with the angle. In experimental results, we could improve the process time of about 64%, reduce the memory space of about 18% and make progress the line detection rate of about 18%.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
• /
• v.37 no.2
• /
• pp.198.2-198.2
• /
• 2012

태양 전지판의 전개 여부는 저궤도 위성의 발사 성공 여부를 판단하는 가장 중요한 항목 중 하나이다. 태양 전지판이 성공적으로 전개되어야만 태양 지향 자세제어에 의해 위성 운용에 필요한 전력 생성이 가능하기 때문이다. 그러므로 발사 후 지상국 교신을 통해 최우선적으로 태양 전지판의 전개 여부를 판단한다. 태양 전지판의 전개 여부는 다양한 실패 상황에 가정해 총 5가지 조건을 통해 판단한다. 첫째, SAR1, SAR2의 입력 전류가 모두 0.8A보다 커야 한다. 만약 하나라도 0.8A 미만이라면 한 개 이상의 태양 전지판이 전개되지 않고 1번 태양 전지판이 태양 지향을 하지 못하는 상황이다. 둘째, SAR1 입력 전류와 SAR2 입력 전류의 값이 유사해야 한다. 만약 입력 전류 값이 크게 차이가 난다면 2번과 3번 태양 전지판 중 하나만 태양 지향을 하는 경우이다. 셋째, CSSA#5 출력 전류가 3.2mA보다 커야 한다. 만약 3.2mA보다 작다면 2번과 3번 태양 전지판의 전개가 실패하고 1번 태양 전지판이 태양 지향을 하는 경우 또는 1번 태양 전지판이 전개 실패하고 태양 지향을 하는 경우이다. 넷째, S/C Roll, Pitch, Yaw rate이 모두 0.2 deg/sec 보다 작아야 한다. 만약 body rate이 크다면 1번 태양 전지판의 전개 실패 상황을 예상할 수 있다. 다섯째, 각 태양 전지판의 온도 차이가 $35^{\circ}C$ 보다 작아야 한다. 만약 온도 차이가 크다면 1번 태양 전지판 전개 실패 상황에서 2번과 3번 태양 전지판이 태양 지향을 하는 경우이다. 총 다섯 가지의 조건을 모두 만족해야만 태양 전지판이 성공적으로 전개되었다고 판단한다. 태양 전지판의 전개 판단은 위성이 발사체에서 분리되고 약 4500초 이후 시점에 스발바드 지상국과의 교신을 통해 확인되었다. 이 시점의 SAR1 입력 전류는 약 2.00A, SAR2 입력 전류는 약 1.93A였기 때문에 모두 0.8A보다 크고 서로 유사한 값임을 확인했다. CSSA#5의 출력 전류는 약 3.5mA의 값을 나타냈다. S/C Roll rate은 -0.0084 deg/sec, Pitch rate은 -0.0072 deg/sec, Yaw rate은 -0.0303 deg/sec의 값을 나타냈다. 각 태양 전지판의 최대 온도 차이는 $7.7^{\circ}C$의 값을 나타냈다. 5가지 조건을 모두 만족함으로써 태양 전지판 전개는 성공적으로 수행된 것으로 판단했다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2016.11a
• /
• pp.129-130
• /
• 2016

본 논문에서는 다중 입력의 크기를 비교하기 위한 알고리즘 및 VLSI 구조를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 여러 입력을 동시에 비교한 후에 간단한 디지털 논리 함수를 이용하여 그 입력들 중에서 가장 큰 값(혹은 가장 작은 값)을 검출하는 방법을 제공할 수 있다. 이 방식의 단점은 하드웨어 자원이 증가하는 것인데, 이를 위해 중복된 논리 연산을 재사용하는 방법도 제안한다. 제안하고자 하는 방식은 회로 속도의 증가, 즉 지연시간의 감소에 초점을 맞추었다. 제안한 비교 알고리즘은 HDL로 설계한 후에 Magna Chip의 $0.18{\mu}m$ CMOS 라이브러리를 이용하여 구현하였다. 제안한 비교방법은 전통적인 방식에 비해서 4 및 8 입력인 경우에 약 0.5 및 1.1배 만큼 하드웨어 자원을 더 소비하면서, 약 1.5 및 1.8배 만큼 동작 주파수를 향상시킬 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2000.07d
• /
• pp.2554-2556
• /
• 2000

기존의 게임기를 포함한 여러 입력장치들의 대부분이 미세한 조작과 변위의 변화, 특히 가속도와 변위의 세분화가 어려웠다. 또한 외부의 충격에 내구성이 약한 단점들이 있었다. 본 연구에서는 최근 게임기 산업에서 3차원 입력장치를 필요로 함에 따라 기존의 2차원 변위에 더해서 3차원 입력장치의 구현을 기반으로 저가형의 소형 다축load cell 센서방식을 채택하여 부분 변위의 조작, 내구성과 기존 하드웨어의 단순화 등 여러 면에서 개선이 되었으며, 보다 정밀하고 다양한 입력에 대응하기 위하여 센싱 신호처리 회로의 개선과 디지털 통신방식을 부가하였다. 본 논문에서는 이 구현을 위한 하드웨어와 소프트웨어에 대한 연구결과를 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
• /
• 2000.04a
• /
• pp.251-258
• /
• 2000

인공신경망에 의해 부도예측을 하기 위해서는 여러 개의 재무비율을 입력변수 즉, 입력노드로 이용하는데, 이 가운데 적절한 입력노드를 선정하는 일은 예측력을 결정하는데 있어서 매우 중요하다. 본 연구에서는 새로운 입력노드 선정 휴리스틱을 제안하기 위하여 적절한 훈련이 끝난 인공신경망 모델에서 각 입력노드와 연결되는 가중치들의 합에 대한 절대값인 연결강도가 작은 경우 해당 노드는 출력값에 대한 설명력이 약할 것이다라는 연결강도판별 명제를 제시한다. 즉, 연결강도가 연결강도임계치보다 작은 입력노드는 제거 대상으로 분류할 수 있을 것이고, 이들 노드를 제외한 입력노드는 그렇지 않은 경우보다 더 나은 예측력을 보여 줄 수 있을 것이다. 연결강도판별 명제를 실증적으로 입증하기 위해 본 연구에서는 연결강도판별 선처리 과정에 대한 방법론을 제안하고 제안된 방법론에 의해 부도예측을 실시하여 아무런 선처리를 거치지 않은 모형과 비교하였고, 또 기존의 입력변수 선정방식 중에 하나인 의사결정트리 방식에 의한 입력변수 선정 모형과도 비교하여 더 나은 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.04b
• /
• pp.286-288
• /
• 2001

오늘날 전자수첩에서부터 셀룰라 폰(휴대폰), PDA, 그리고 HFC 등에 이르기까지 휴대형 정보기기의 사용이 급증하고 있다. 이러한 장비는 한글을 입력하기 위한 한글자판을 제공하는 경우가 대부분인데, 전자 수첩과 같이 물리적 자판이 제공되는 경우와 터치 스크린 사에 소프트웨어적으로 제공되는 경우가 있으며, 두 경우 모두 자판의 크기 때문에 한 두 손가락만을 이용하여 글자를 입력하게 된다. 이 논문에서는 이러한 경우, 보다 빠르게 한글을 입력할수 있는 한글 자판 배열을 유전자 알고리즘을 이용하여 찾는 것에 대하여 연구한다. 실험 결과 유전자 알고리즘을 이용하여 생성한 자판이 기존의 자판에 비하여 평균적으로 약33%~49% 정도 빠르게 글자를 입력할 수 있다.