• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.69-80
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• 2019

본 논문은 PnP(plug and play) 기술을 지원하는 멀티모달 센서 플랫폼을 제안하였다. PnP 기술은 센서 모듈이 연결이 되면 자동으로 인식하여 응용프로그램을 사용하여 손쉬운 센서 제어를 제공한다. 멀티모달 플랫폼을 검증하기 위해, 펌웨어를 사용하여 센서를 실험하였다. 센서 모듈이 연결되면 펌웨어는 센서 모듈을 인지하여 센서 데이터를 읽는다. 따라서, PnP 기술 지원을 통해 소프트웨어 설정 없이 자동으로 센서를 연동할 수 있게 된다. 측정한 센서 데이터는 다양한 왜곡에 의해 오류를 가지고 있다. 따라서, 본 논문은 다항식 계산을 통해 센서의 오류를 보상하고자 한다. 다항식 보상기의 계수를 찾기 위해 유전자 알고리즘 방식을 사용하였다. 실험결과 악조건에서 97%의 오류를 제거하였다. 또한, 제안하는 플랫폼은 다양한 프로토콜의 센서를 지원하기 위해 UART, I2S, I2C, SPI, GPIO를 지원한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.154-162
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• 2003

셀룰라 신경회로망의 연상 메모리를 이용하여 시각적인 입력 데이터의 연산을 통하여 영상 패턴의 분류와 인식을 수행한다. 셀룰라 신경회로망은 일반적인 신경회로망과 같이 비선형 데이터의 실시간 처리가 가능하고, 세포자동자와 같이 이 격자구조의 셀로 이루어져 인접한 셀과 직접 정보를 주고받는다. 응용 분야로는 최적화, 선형/비선형화, 연상 메모리, 패턴인식, 컴퓨터 비전 등에 적용할 수 있다. 영상의 이미지 픽셀을 셀룰라 신경회로망의 셀에 대응하여 전체 이미지 영상을 모든 셀룰라 신경회로망의 셀에서 동시에 병렬로 처리할 수 있어 2-D 이미지 처리에 적합하다. 본 논문은 셀룰라 신경회로망에 의한 연상 메모리 구조를 설계하고, 학습된 하중값 메모리에서 가장 적당한 하중값을 선택하여 학습된 영상과 정확히 일치하는 출력을 얻는 방법을 제시한다. 학습을 통한 연상 메모리 구현에는 각각의 뉴런에서 일정하지 않은 다른 템플릿을 사용한다. 각각의 템플릿은 뉴런들 간의 연결 하중값을 나타내고 학습에 따라 갱신된다. 학습방법으로는 템플릿 하중값 학습에 뉴런들 간의 연결 하중값을 조정하는 가장 단순한 규칙인 Hebb의 학습방법이 사용되었고 분류값 학습에 LMS 알고리즘이 사용되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권12B호
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• pp.1426-1434
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• 2009

RFID/USN 융합 기술은 향후 유비쿼터스 네트워크 구축의 핵심 기술로 인식되고 있다. 특히 RFID/USN 융합기술을 지원하기 위한 무선 센서 네트워크에서는 네트워크 수명 증대를 위해 전력 절감 기술에 대한 중요성이 부각되고 있다. 이에 본 논문에서는 불필요한 활성 구간의 발생으로 인해 전력을 낭비하는 기존 무선 센서 네트워크의 구조의 문제점을 분석하고, 이를 해결하기 위한 새로운 전력 절감 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 전력 절감 알고리즘은 장기간 수면의 개념을 도입하여, 불필요한 활성 구간의 반복을 차단하고 긴 시간 수면구간을 적용할 노드를 노드 간 연결성과 잔여 전력량을 통해 선정하는 것을 특징으로 한다. 이를 위해 수학적 분석을 통한 전력 절감 이득과 모의실험을 통한 성능 분석을 수행하였고, 그 결과 센서 노드의 전력 소모를 획기적으로 줄일 수 있음을 입증하였다.

• 지능정보연구
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• 제10권1호
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• pp.65-75
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• 2004

네트워크로 연결된 환경에서 PIN 번호를 이용해 사용자의 신분을 증명하고 인증하는 방식이 일반적으로 활용되고 있다. 그러나, 아이디나 비밀번호가 해킹을 통해 유출되면 금전적인 피해뿐만 아니라 개인의 사생활까지도 침해받게 된다. 본 논문에서는 아이디나 비밀번호가 유출될 염려가 없는 안전한 인증방식으로 얼굴인식을 채택하였다. 또한, 2-Tier 간의 인증방식이 아닌 점점 분산화 되어 가는 네트워크 시스템을 고려해 3-Tier이상의 분산된 환경에서 원격으로 신분을 증명하고 인증할 수 있는 시스템을 제안하였다. 본 인증시스템의 얼굴인식 알고리즘으로는 최근 분류(Classification)와 특징추출(Feature Extraction)에서 빠른 속도와 정확성을 보이는 SVM(Support Vector Machine)과 PCA를 이용해 얼굴 특징을 분석하고, 분산된 환경에서 인공지능 기법을 활용해 인식속도 및 정확성을 높일 수 있는 분산형 인공지능 얼굴인증 모듈을 구현하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (C)
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• pp.52-54
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• 2006

RFID를 이용하는 물류 시스템에서 태그 객체의 위치 추적을 위해서는 태그 객체의 궤적을 모델링하고 효율적으로 검색하기 위한 색인 구성이 필수적이다. 태그 객체의 궤적은 리더의 인식 영역에 들어오고 나가는 두 점을 연결한 시공간 선분으로 표현할 수 있다. 그러나 태그 객체가 리더의 인식영역 밖으로 벗어나게 되면 태그 객체의 궤적을 표현 할 수 없으므로 위치 추적이 불가능하게 되는 문제를 가진다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 리더의 비 인식 영역에서 GPS를 이용한 태그 객체의 위치 추적을 병행할 필요가 있다. 본 논문에서는 RFID 시스템과 LBS 시스템을 연동한 환경에서 태그 궤적을 표현하기 위한 위치 추적 시스템의 모델을 제시하고. 제시된 모델에서 태그 객체의 위치 추적을 효율적으로 처리하기 위한 색인 구조를 제안한다. 제안된 색인 구조는 태그 객체의 현재 위치뿐만 아니라 과거 궤적을 효율적으로 처리하기 위한 새로운 삽입 및 분할 알고리즘을 제안하여 노드가 차지하는 영역을 최소화한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.155-161
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• 2024

본 논문에서는 기존의 CNN 기반 얼굴 감정 분석 모델에 랜드마크 정보를 특징 벡터로 추가하여 새로운 모델을 제안한다. CNN 기반 모델을 이용한 얼굴 감정 분류 연구는 다양한 방법으로 연구되고 있으나 인식률이 매우 저조한 편이다. 본 논문에서는 CNN 기반 모델의 성능을 향상시키기 위하여 CNN 모델에 ASM으로 구한 랜드마크 기반 완전 연결 네트워크를 결합함으로써 얼굴 표정 분류 정확도를 향상시키는 알고리즘을 제안한다. CNN 모델에 랜드마크를 포함시킴으로써 인식률이 VGG 0.9%, Inception 0.7% 개선되었으며, 랜드마크에 FACS 기반 액션 유닛 추가를 통하여 보다 VGG 0.5%, Inception 0.1%만큼 향상된 결과를 얻을 수 있음을 실험으로 확인하였다.

• 수산해양기술연구
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• 제26권3호
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• pp.295-302
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• 1990

본 연구에서는 시스토릭 어레이의 처리요소 수와 주어진 알고리즘을 처리하는 시간 두 평가기준에 대해서 최적의 시스토릭 어레이를 구현하기 위한 자동설계 소프트웨어 패케지를 개발하였다. 알고리즘의 크기에 맞는 시스토릭 어레이는 많은 처리요소를 요구하기 때문에 비효율적이므로 알고리즘을 분할하여 고정된 크기의 시스토릭 어레이로 사상시키는 방법을 이용했다. 시스토릭 어레이 설계과정에서 고려될 수 있는 여러 가지 사항들을 고려하여 처리요소의 통신패스 방향의 수를 줄이고 의존행렬의 열 벡터에서 값이 같은 열 벡터는 단일화하여 의존행렬의 크기를 줄여 발생되는 이용행렬의 수를 크게 줄였다. 따라서 기존의 Moldovan에 의한 방법보다 시스토릭 어레이를 설계하는 시간을 단축시켰으며, 처리요소의 수, 알고리즘의 수행시간, 분할밴드의 수 등을 계산하여 최적의 시스토릭 어레이를 설계했다. 작성된 프로그램에 동적 프로그래밍 알고리즘, QR분해 알고리즘과 행렬곱 알고리즘을 적용하여 각각에 대한 최적의 시스토릭 어레이를 설계하였으며 설계된 어레이의 구성을 CRT에 나타내어 어레이의 형태를 쉽게 인식할 수 있게 했다. 본 연구의 결과는 빠른 응답을 요구하는 신호 처리 및 데이터베이스 등에서 특수회로를 설계할 때 응용 될 수 있다. 그러나 본 연구에서의 시스토릭 어레이는 처리요소들이 분산되어 지역적으로 상호 연결되어 있으므로 한 처리요소가 제대로 동작하지 않으며 전체결과가 잘못된다. 따라서 몇 개의 처리 요소가 동작되지 않을 경우에도 전체 시스템이 정확하게 동작할 수 있는 폴트톨러런스 시스템의 설계가 앞으로의 고려사항이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.143-146
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• 2008

RFID 시스템에서 태그의 위치를 추적하기 위해서는 태그의 제적을 모델링하고 색인으로 구성해야 한다. 궤적은 태그가 판독기의 인식영역으로 들어갈 때와 나갈 때 보고되는 두 개의 시공간 위치를 연결한 선분으로 표현될 수 있다. 만약 태그가 판독기의 인식영역에 들어와 나가지 않는 경우에 태그의 궤적은 인식영역에 들어올 때만 보고된 점으로 표현되며, 질의 처리 시 이러한 태그를 찾기 위해 질의영역을 확장해야하는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 이 논문에서는 RFID 태그의 제적을 위한 구간 데이터 모델을 정의한다. 또한 구간 데이터 모델에 적합한 R-tree 기반 색인 구조인 IR-tree(Interval R-tree)를 제시하며 효율적인 질의처리를 위해 시간에 종속적인 동적 구간의 특성을 고려한 새로운 삽입 및 분할 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 다양한 데이터 집합에서 제안된 색인과 기존 알고리즘을 사용하는 색인과의 성능비교를 통하여 색인의 우수성을 입증한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.161-167
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• 2012

스마트폰과 같은 무선랜이 내장된 포터블 디바이스의 보급으로 누구나 무선랜을 사용하고 있다. 하지만 이러한 무선랜서비스는 인터넷의 접속과 위치 측위에 한정되어 있어 양질의 무선랜 서비스를 제공하는데는 한계가 있다. 따라서 무선랜의 센서화를 통해 적외선 센서방식과 같은 다른 대체방식으로 무선랜의 기능을 응용하여 자동적으로 위치를 인식할 수 있는 대체 인식 센서로서의 응용 방안을 제안하고자 한다. 센서화에는 무선랜과 엑세스포인트간의 신호감도를 사용하며, 무선랜 안테나 무지향성 신호출력으로의 조작을 가하고 이를 인식센서로 가정하여 방향을 인식하는 본 논문에서 제안한 알고리즘을 통하여 포토 커플러 등의 직접적인 센서가 없이도 인식센서와 같은 기능을 무선랜과 엑세스 포인트 간의 연결감도를 활용하여 그 기능을 수행할 수 있었다.

• 터널과지하공간
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• 제13권5호
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• pp.373-388
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• 2003

불연속면의 기하학적 특성 조사는 일반적으로 조사자가 암반 노출면에서 직접 측정 작업을 수행하여 자료를 획득한다. 이러한 방법은 조사 범위에 대한 제약이 있을 수 있고, 자료의 획득과 처리에 많은 비용과 시간을 소요하게 되는 단점이 있다. 이를 극복하기 위하여 디지털 영상 분석은 현장 측정에 대한 대안적인 방법으로 제시될 수 있으며, 자동화된 측정과 분석을 제공한다는 장점이 있다. 본 연구는 디지털 사진기에 의해 촬영된 암반 노출면 영상으로부터 절리의 궤적을 인식하기 위한 목적으로 수행되었으며. 결과적으로 부존하는 절리맵을 자동화된 방법으로 작성하고자 하였다. 이를 위하여 개발된 해석 과정은 Media cybernetic사의 ImagePro Plus ver 4.1의 매크로 명령을 사용하여 프로그램으로 작성하였다. 본 연구에서 수행된 영상처리 과정은 영상처리, 절리 인식, 절리 궤적 추적 단계로 구분된다. 영상 처리 단계는 암반 사면 영상에 나타나는 노이즈를 제거하거나 완화시키기 위한 단계로서 영상 필터들을 조합하여 적용하였다. 절리 인식단계는 암반과 절리의 명도차에 의한 국부적인 절리 궤적을 인식하는 과정이다, 인식된 절리는 절리 궤적 추적 단계에서 수치적 의사 결정이 가능한 구조로 재구성된 후 서로 연결되어 절리맵으로 완성된다. 암반 사면의 원 영상과 이러한 영상 처리 알고리즘에 의한 일련의 과정을 거쳐 작성된 절리맵을 비교한 결과, 75～80% 정도의 불연속면들이 인식된 것으로 나타났다. 본 연구와 관련하여 앞으로는 절리 궤적 추적에 더욱 적합한 영상을 획득하기 위한 영상 필터의 조합부분과 절리 궤적의 연결과정에서 seed pixel을 자동적으로 선택할 수 있는 부분을 보다 집중적으로 연구할 필요가 있을 것으로 생각한다.