• 한국통신학회논문지
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• 제29권1C호
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• pp.102-110
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• 2004

본 논문에서는 이차원 이산 웨이블릿 변환을 이용한 실시간 영상 압축 및 복원 프로세서의 구조를 제안하고 ASIC(Application specific integrated circuit) 라이브러리를 이용하여 최소의 하드웨어로 구현하였다. 구현된 하드웨어에서 데이터 패스부는 웨이블릿 변환과 역변환을 수행하는 DWT 커널(Kernel)부, 양자화기 및 역양자화기, 허프만 엔코더 및 디코더, 웨이블릿 역변환 시 계수의 덧셈을 수행하는 덧셈기 및 버퍼, 그리고 입출력을 위한 인터페이스와 버퍼로 구성하였다. 제어부는 프로그래밍 레지스터와 명령어를 디코딩하여 제어 신호를 생성하는 주 제어부, 그리고 상태를 외부로 알리는 상태 레지스터로 구성된다. 프로그래밍 조건에 따라서 영상을 압축할 때의 출력은 웨이블릿 계수, 양자화 계수 혹은 양자화 인덱스, 그리고 허프만 코드 중에서 선택하여 발생할 수 있고 영상을 복원할 때의 출력은 허프만 디코딩 결과, 복원된 양자화 계수 그리고 복원된 웨이블릿 계수 중에서 선택하여 발생할 수 있다. 프로그래밍 레지스터는 총 16개로 구성되어 있는데 각각이 한번의 수직 혹은 수평 방향의 웨이블릿 변환을 수행할 수 있고 각각의 레지스터들이 차례대로 동작하기 때문에 4 레벨의 웨이브릿 변환을 한번의 프로그래밍으로 수행가능하다. 구현된 하드웨어는 Hynix 0.35m CMOS 공정의 합성 라이브러리를 가지고 Synopsys 합성툴을 이용하여 게이트 레벨의 네트리스트(Netlist)를 추출하였고 이 네트리스트로부터 Vela 툴을 이용하여 타이밍정보를 추출하였다. 추출된 네트리스트와 타이밍정보(sdf 파일)를 입력으로 하여 NC-Verilog를 이용하여 타이밍 시뮬레이션을 수행하여 구현된 회로를 검증하였다. 또한 Apollo 툴을 이용하여 PNR(Place and route) 및 레이아웃을 수행하였다. 구현된 회로는 약 5만 게이트의 적은 하드웨어 자원을 가지고 최대 80MHz에서 동작 가능하였다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제42권1호
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• pp.13-20
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• 2005

본 논문에서는 M. Bilginer 등이 제안한 CVEM(common vector extraction method)을 이용하여 한국어 화자독립 고립단어 인식실험을 수행하였다. CVEM은 학습용 음성신호들로부터 공통된 특징의 추출이 비교적 간단하고, 많은 계산 량을 필요로 하지 않을 뿐만 아니라 높은 인식 결과를 보여주는 알고리즘이다. 그러나 학습 음성의 개수를 일정 한도 이상으로 늘릴 수 없고, 추출된 공통벡터들 간의 구별정보(discriminant information)를 가지고 있지 않다는 문제점을 가지고 있다. 임의의 음성군으로부터 최적의 공통벡터를 추출하기 위해서는 다양한 음성들을 학습에 사용해야만 하는데 CVEM은 학습용 음성 개수에 제한이 있으므로 지속적인 인식률 향상을 기대하기 어렵다. 또한 공통벡터들 간의 구별정보 부재는 단어 결정에 있어서 치명적인 오류의 원인이 될 수 있다. 본 논문에서는 CVEM이 가지고 있는 이러한 문제점들을 보완하면서 인식률을 향상시킬 수 있는 새로운 방법인 KSCM(k-clustering subspace method)과 DCVEM(discriminant common vector extraction method)을 제안하였고 이 방법을 사용하여 고립단어를 인식하였다. 그리고 제안한 방법들의 우수성을 입증하기 위해 ETRI에서 제작한 음성 데이터베이스를 사용, 다양한 방법으로 실험을 수행하였다. 실험 결과 기존 방법의 문제점들을 모두 극복할 수 있었을 뿐 아니라 기존에 비해 계산량의 큰 증가 없이 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

• 센서학회지
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• 제7권1호
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• pp.31-38
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• 1998

ISFET을 측정할 때 다채널 센서를 이용하면 신뢰도를 향상시킬 수 있고 노이즈를 제거할 수 있다. 향후 하나의 소자를 이용하여 여러 가지 이온을 측정할 수 있는 센서를 제조하기 위해서도 다채널 센서는 반드시 필요한 과정이다. 그러나 다채널 센서를 개발시 각 센서에 개별적으로 바이어스를 인가한다면 센서의 개수만큼 바이어스 회로가 필요하다. 본 논문에서는 영전위회로에 스위칭방식을 도입하여 4개의 pH-ISFET을 바이어스 하는 방식을 제안하였다. 제안된 회로는 4개의 센서에 대해 단지 하나의 바이어스 회로가 필요하므로 개별적인 바이어스 인가방식에 비해 전력을 적게 소모하며 적은 면적에 구현할 수 있다. 제안된 회로는 이산소자를 이용하여 성능을 검증하였다. 또한 최근 센서시스템이 휴대화 되어지는 경향에 따라 검증된 바이어스 회로를 CMOS를 이용하여 집적화 하였다. 설계된 바이어스 회로의 마스크 면적은 $660{\mu}m{\times}500{\mu}m$이다. ISFET은 반도체 집적회로 공정에 의해 제조되므로 향후 CMOS를 이용한 신호처리 회로와 함께 하나의 칩에 집적화 하여 다기능, 다채널, 그리고 지능형의 스마트센서 시스템으로 개발되어져야 바람직할 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권8호
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• pp.579-588
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• 2013

본 논문에서는 화재 비디오 영상의 저작권 보호를 위해 효과적인 워터마킹 기법을 제안한다. 제안하는 워터마킹 기법은 명암도 동시발생 행렬과 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용하여 화재의 색상과 텍스처의 특징을 효율적으로 이용한다. 명암도 동시발생 행렬은 각 후보 화재 영상의 블록에 대한 에너지와 동질성을 계산하여 텍스처 데이터 셋을 만드는데 사용하며, 퍼지 클러스터링은 화재 비디오 영상의 색상 분할과 워터마커 삽입을 위한 텍스처 블록을 결정하기 위해 사용된다. 선택된 텍스처 블록은 이산 웨이블릿 변환을 통해 네 가지 서브밴드 (LL, LH, HL, HH)를 가지는 1차 레벨 웨이블릿 구조로 분해되고, 워터마커는 사람의 시각에 영향을 주지 않는 LH 영역에 삽입된다. 모의실험결과, 제안한 워터마킹 기법은 약 48 데시벨의 높은 첨부 신호 대 잡음 비와 1.6-2.0의 낮은 M-특이치 분해 값을 보였다. 또한, 제안한 워터마킹 기법은 노이즈 첨가, 필터링, 크로핑, JPEG 압축과 같은 영상처리 공격에서도 기존 이미지 워터마킹 알고리즘보다 정규화된 상관 값에서 높은 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권5호
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• pp.663-672
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• 2002

본 논문에서는 자동 추적 시스템을 이용하여 카바메이트 계열의 농약인 카보퓨란의 치명적인 투여에 대하여 반자연적인 조건에서 반응하는 깔따구의 움직임을 관찰하였다. 4령기에 있는 깔따구를 $6cm\times{7cm}\times{2.5cm}$ 크기의 서식 장소와 $18^\circ{C}$의 수온, 명기와 암기를 각각 10시간, 14시간의 조건에서 관찰을 하였다. 추적 시스템은 깔따구 몸체의 부분 점들을 탐지하여 추적하도록 하였다. 모든 실험은 반자연적인(semi-natural) 상태에서 진행되었으며 약제 카보퓨란(Carbofuran 0.1mg/l) 처리 전 후 이틀씩 모두 4일에 걸쳐서 연속적으로 진행되었다. 실험 결과 약제의 처리후에 압축된 지그제그 형태로 나타나는 "떨림 현상"과 같은 비정규적인 행동들이 종종 나타남을 알 수 있었다. 약제 처리된 종들의 행동 변화를 탐지하기 위하여, 웨이블릿 분석이 다른 움직임 패턴들을 특징화하기 위하여 사용되었다. 이산 웨이블릿에 기반하여 추출된 파라미터들은 약제처리 전후의 움직임에 대한 다른 유형의 패턴들을 표현하기 위하여 인공 신경망을 통하여 학습되었다. 이러한 웨이블릿과 인공 신경망의 통합 모델은 특징화된 움직임 패턴들의 발생 시점을 탐지할 수 있었으며, 수질 모니터링을 위한 독성 물질의 유입을 자동으로 탐지할 수 있는 도구로써 사용될 수 있음을 알 수 있었다.을 알 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1709-1718
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• 2021

항공수심라이다[airborne bathymetric LiDAR (Light Detection And Ranging)] 시스템의 웨이브폼(waveform) 데이터는 기존의 이산반환(discrete-return) 데이터에 비해 정확도, 해상도, 신뢰도가 향상된 데이터를 제공하며, 사용자의 데이터 처리 통제력을 강화하며 반환신호에 대한 추가적인 정보 추출을 가능하게 한다. 웨이브폼 분해(waveform decomposition)는 수면과 해저 반사, 수중산란 및 각종 노이즈가 혼재되어 수신된 웨이브폼으로부터 각각의 에코(echo)를 분리하는 기술로, 지형 포인트 추출을 위해 선행되어야 하는 처리 과정이자 측량 성과를 좌우하는 주요 기술이다. 본 연구에서는 항공수심라이다 원시 데이터로부터의 포인트 추출 성능을 향상시키 위해 새로운 웨이브폼 분해 기술을 개발하였다. 기존의 웨이브폼 분해 기술들이 웨이브폼 피크(peak)들을 가우시안(Gaussian) 분해의 초기값으로 사용하여 분해된 에코의 개수와 분해 성능이 피크 탐지 결과에 좌우되는데 반해, 제안한 기술은 최초 피크들 외에 잠재적인 피크 후보들을 추정하여 추가함으로써, 분해 모델의 근사 정확도를 향상시켰다. 국내 개발된 항공수심라이다 장비인 씨호크(Seahawk)로부터 동해안에서 취득된 웨이브폼 데이터를 이용한 실험 결과, 가우시안 분해 방법 대비 제안한 방법의 모델 근사 적합도(RMSE 기준)가 약 37% 향상된 결과를 얻었다.