• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.06d
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• pp.235-238
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• 2001

최근 효과적인 내용기반 영상검색을 위해 특징 추출 방법이 많이 연구되고 있다. 특히 칼라 정보를 이용하여 특징을 얻는 방법은 여러 가지 장점 때문에 많이 사용되고 있다 본 논문에서는 칼라 코렐로그램(color correlogram) 기반의 새로운 특징 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 웨이브릿 변환 계수를 사용하여 영상을 복잡한 영역과 그렇지 않은 영역으로 분할하고, 각 영역의 칼라 코렐로그램을 영상의 특징으로 사용해 영상을 검색하는 방법이다. 제안한 방법으로 영상을 검색하는 방법은 기존의 칼라 코렐로그램을 이용한 방법보다 성능이 우수함을 실험에서 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.927-930
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• 2001

본 논문에서는 웨이블렛 변환 알고리듬을 이용 한 음향반향 제거 기법을 제안하였다. 일반적으로 LMS 알고리듬은 간단하지만 그 수렴특성이 고유치 분포율과 탭 수에 의해 결정되는 단점이 있고 MDF (multidelay filter)를 이용한 적응 알고리듬은 블록단위로 수행되는 LMS를 수렴속도 측면에서 보완해주지만 긴 차수일때는 FFT에 비례하여 연산량이 늘어나는 단점이 있다. 본 논문은 웨이블렛의 직교성을 이용한 변환 적응 알고리듬을 음향반향 제거기에 도입하여 그 성능을 비교·평가하였다. 모의실험을 통해 시간영역 LMS, MDF 알고리듬과 비교하여 제안한 알고리듬의 수렴성능이 우수함을 보였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.673-676
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• 2001

디지털 워터마킹이란 디지털 데이터에 인간이 감지 할 수 없도륵 특정정보를 삽입하는 기술이다. 본 논문에서는 웨이블릿 3레벨을 이용하여 각 부대역에 디지털 영상 내부에 시각적으로 인식 가능한 심벌(마크, 심벌, 인장 또는 사인)을 삽입한다. 다중 문턱값을 이용하여 시각적으로 중요한 웨이블릿 계수를 선택하여 각 부대역별 웨이블릿 계수에 가중치를 달리 결정하여 삽입하고 PN코드를 이용한 디지털 워터마킹을 제안하였다. 제안한 워터마킹 방법은 실험을 통해 워터마크의 비가시성, 다양한 공격에 대하여 우수한 강인성을 확인하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.829-832
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• 2001

본 논문에서는 2차 통계치를 이용하여 패널추징 및 등화 기법을 제안하였다. 기존의 채널 추정 알고리듬은 잡음이 없는 환경에서 LS방법을 이용하기 때문에 잡음이 강한 패널에서는 원하는 성능을 얻을 수 없는 단점이 있다. 수신신호의 상관행렬의 최소 고유값에 대응하는 고유벡터는 채널의 임펄스 응답에 관한 정보를 포함하고 있다. 이러한 고유 벡터를 매시간마다 갱신시키면서 구하는 적응 알고리듬을 제안하고 이를 이용하여 블라인드 채널 추정 및 등화기 파라미터를 추정하였다. 제안한 알고리듬은 잡음에 강인한 특성을 보일 뿐 아니라 기존의 알고리듬들 보다 우수한 채널 추정 및 등화 성능을 모의 실험을 통하여 검증하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.12 no.2
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• pp.397-404
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• 1999

1997년말 발생한 외환위기 이후 불확실성의 증대로 시계열모형을 이용한 경제예측에 한계가 노정되고 있다. 이를 극복하기 위하여 경제주체의 기대(expectation)를 파악할수 있는 기업경기실사지수를 경제예측에 도입할 필요가 있다. 본고에서는 기업경기실사지수를 이용한 모형과 시계열모형을 추정하고 이들을 예측력 측면에서 비교, 분석해보았다. 분석결과 불확실성이 높았던 외환위기이후 기간에는 기업경기실사지수를 이용한 모형이 시계열모형보다 예측력면에서 우수한 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.77-80
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• 2000

본 논문에서는 새로운 학습알고리즘의 비선형 주요성분분석 신경망을 이용한 데이터의 효율적인 특징추출에 대하여 제안하였다. 제안된 학습알고리즘에서는 모멘트와 동적터널링을 조합하여 이용함으로써 최적해로의 수렴에 따른 발진을 억제하고 빠른 수렴속도로 전역최적해에 수렴되도록 학습시킬 수 있다. 제안된 학습알고리즘을 이용하여 128$\times$128 픽셀의 얼굴영상과 256$\times$128 픽셀의 자동차번호판 영상을 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 기울기하강의 학습알고리즘을 이용한 기존 비선형 주요성분분석 신경망보다 우수한 수렴성능과 특징추출성능이 있음을 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1995.10a
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• pp.159-165
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• 1995

본 연구에서는 비선형 동적장치에 의해 발생하는 비안정 신호의 비선형 적응 예측을 위한 효과적 방법을 서술한다. 이 방법을 실제 원자력 발전소의 데이타를 이용하여 이상연상(hetero-association) 방식의 예측을 수행하였다. 다입력/다출력의 신경망은 이러한 비선형 예측에 이용할 수 있으나 학습되지 않은 상황에 대한 예측에는 어려움이 있었다. 본 연구에서 서술한 방법은 학습과 실행이 동시에 가능한 형태로 역전파 학습 (backpropagation learning) 알고리듬을 이용한 다층 인식자 (multilayer perceptron) 신경망과 비교하여 비성형 비안정 신호에 대한 우수한 예측 능력을 보여 주었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.682-684
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• 2002

RNA 분자의 pseudoknot 구조는 이차 구조의 loop에 있는 염기와 이 loop 외부에 있는 염기와의 결합으로 생성되는 삼차 구조 요소이다. pseudoknot은 삼차 구조 형성에 필수적인 구조 요소일 뿐만 아니라, RNA 분자의 기능에 중요한 영향을 미친다. pseudoknot을 포함한 RNA 구조를 예측하는 문제는 매우 어려우며 많은 계산을 필요로 한다. 현재까지, 병렬 구조를 갖는 수퍼 컴퓨터에서 유전자 알고리즘을 이용한 프로그램의 예측 결과가 가장 우수하다고 알려져 있다. 그러나 이 프로그램은 수퍼 컴퓨터에서만 운용되기 때문에 일반 연구자가 쉽게 사용하기 어려운 단점이 있다. 본 논문은 유전자 알고리즘을 이용한 PC 기반의 pseudoknot 예측 프로그램에 대하여 기술한다. 실헙 결과는 PC 기반에서도 유전자 알고리즘을 이용하여 pseudoknot을 포함한 RNA 구조를 효과적으로 예측하고 있음을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1991.11a
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• pp.139-145
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• 1991

본 논문에서는 chamfer가 없는 경우에도 조립이 가능한 로봇 조립용 손목기구를 개발하였다. 손목기구에서는 chamfer있는 경우에 우수란 적응능력을 가지는 RCC(Remote Center Compliance) 구조가 이용되었으며 위치측정용 sensor와 공압 actuator를 이용하여 조립시 생기는 RCC 구조의 변형을 측정하여 이로부터 능동적으로 오차를 교정하도록 하였다. sensor signal로부터 적절한 오차교정방향을 찾아내는 algorithm 으로는 신경회로망을 이용하였으며 이 결과 손목기구의 비선형성에도 잘 적응함을 볼 수 있었다. 제작된 로봇 조립용 손목을 이용하여 chamferless part의 조립을 실험한 결과 clearance ratio가 0.02인 경우 eccentricity가 2mm 까지 오차교정이 가능함을 볼 수 있었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.269-272
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• 1998

본 논문에서는 스테레오 스피커를 통해 입체 음향을 재생할 때 발생하는 크로스 토크(corss talk)를 제거하기 위한 트랜스오럴 필터를 실시간으로 구현하였다. 실시간 처리를 위하여 일반적인 트랜스오럴 필터를 재구성하였으며, 범용 DSP(Digital Signal Processor) 칩인 TMS320C40을 사용하였다. 메인 프로그램은 C-언어를 이용하여 작성하였으며, 빠른 연산을 필요로 하는 컨벌루션 함수는 어셈블러 언어를 이용하여 최적화 하였다. 구현된 트랜스오럴 필터의 평가를 위해서 더미 헤드를 이용하여 녹음된 binaural 신호와 DSP를 이용하여 실시간으로 합성된 binaural 신호를 스테레오 스피커를 통해 재생하여 청취 실험하였다. 청취 실험한 결과 머리 밖에서 음상 정위가 이루어지고 공간감과 거리감은 헤드폰으로 청취할 때 보다 우수하게 나타났다.