• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.465-468
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• 2005

기존의 MMA(Multi-Modulus Algorithm)는 심벌간 간섭(Intersymbol Interference: ISI)이 심한 등화 초기에는 부정확한 판단을 할 가능성이 매우 높기 때문에 눈모형을 열리게 하는데 어려움이 있다. 이러한 문제점을 피하기 위해 최근에 MCMA(Modified Constant Modulus Algorithm)를 기반으로 한 SMMA(Sliced MMA)가 제안되었다. SMMA는 높은 SNR 조건에서는 MMA보다 개선된 성능을 보이나, 낮은 SNR 조건에서는 비용함수에 사용되는 판정 값이 부정확할 가능성이 매우 높다는 사실을 알 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 등화 초기에 블라인드 수렴 특성을 저하시키지 않으면서 정상상태 성능을 개선하는 다중 modulus 블라인드 등화 알고리즘 기법을 제시한다. 제안한 방법에서는 단일 modulus와 다중 modulus의 선택적 적용을 위해 등화기 출력의 잔류심벌간 간섭 양을 이용한 초기수렴검출 기법을 고안${\cdot}$적용하여 최적의 전환 시점을 자동으로 겨??ㅇ하였다. 제안 알고리즘의 성능을 모의실험을 통하여 수렴 속도와 잔류 ISI 성능에서 기존방식에 비해 제안한 방식의 유용성을 확인하였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권8호
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• pp.81-87
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• 1999

일반거인 피쳐검출 및 추적 알고리즘에는 Garbor-jet를 이용한 elastic bunch graph matching (EBGM), rotation normalized cross-correlation (NCC-R) 및 화소의 고유치를 이용한 Shi-Tomasi-Kanade(STK) 알고리즘 등이 있다. 이들 중에서 EBGM, NCC-R은 피쳐모델에 의해 피쳐를 검출하지만 STK 알고리즘은 피쳐를 자동적으로 검출하는 특징을 가진다. 본 논문에서는 STK알고리즘인 Newton-Raphson (NR) 추적의 초기화 문제를 해결하기 위해서 모델링된 피쳐영역에서 STK 알고리즘으로 피쳐를 검출한 후, NR 방법으로 피쳐를 추적할 때, NR 방법에 의한 피쳐추적의 정확성을 개선시키기 위해 block matching agorithm (BMA)-NR 방법을 제안하였다. NR 방법에 의한 피쳐변위수렴시 BMA-NR 방법이 NBMA-NR (no BMA-NR)방법보다 피쳐추적의 정확성이 향상되었는데, 이는 NR의 서치영역크기로 인한 국소 최소치(local minimum) 문제를 해결하였기 때문이다.

• 생물환경조절학회지
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• 제20권2호
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• pp.63-71
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• 2011

영상처리는 정확한 오이의 형상 및 위치를 인식하기 위하여 형상인식 알고리즘에 대한 연구를 수행하였다. 다양한 오이형상을 인식하기 위한 방법으로는 신경회로망의 연상 메모리 알고리즘을 이용하여 오이의 특정형상을 인식하였다. 형상인식은 실제영상에서 오이의 형상과 위치를 판정할 수 있도록 알고리즘을 개발한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 본 알고리즘에서는 일정한 학습패턴의 수를 2개, 3개, 4개를 각각 기억시켜 샘플패턴 20개를 실험하여 연상시킨 결과, 학습패턴으로 복원된 출력패턴의 비율은 각각 65.0%, 45.0%, 12.5%로 나타났다. 이는 학습패턴의 수가 많을수록 수렴할 때, 다른 출력패턴으로 많이 검출되었다. 오이의 특정형상 검출은 $30{\times}30$간격으로 자동검출 되도록 처리하였다. 실제영상에서 자동 검출로 처리한 결과, 오이인식의 처리시간은 약 0.5~1초/1개(패턴) 빠르게 검출되었다. 또한, 다섯 개의 실제 영상에서 실험한 결과, 학습패턴에 대한 다른 출력패턴은 96~99%의 제거율을 나타내었다. 오이로 인식된 출력패턴 중에서, 오검출된 출력패턴의 비율은 0.1~4.2%를 나타내었다. 본 연구에서는 신경회로망을 이용하여 오이의 형상 및 위치를 인식할 수 있도록 알고리즘을 개발하였다. 오이의 위치측정은 실제영상에서 학습패턴과 유사한 출력패턴의 좌표를 가지고, 오이의 위치좌표를 추정할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권5호
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• pp.25-34
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• 2008

동일한 위치에서 같은 장면을 담고 있지만 서로 다른 시간에 획득된 두 장의 영상을 서로 비교하여 움직이는 자동차등에 의한 겹침과 같은 이상점의 집합을 검출할 수 있다. 영상들의 서로 다른 밝기 특성에 의한 영향을 줄이기 위하여 다항식 회귀 모델에 근거한 밝기 보정을 하였다. 이상점 집합으로 인한 영향을 약화시키면서 정확한 이상점 검출을 위하여 회귀분석을 단순히 반복하는 알고리듬을 도입하였다. 본 논문에서는 회귀분석을 반복하는 알고리듬의 성능을 잡음분산의 추정의 수렴 특성을 관찰하므로 분석하였으며, 교정 상수를 잡음분산 추정에 사용하여 강인한 검출이 가능하도록 하였다. 합성 영상과 실제 영상에 검출 알고리듬을 실험하여 그 강인성을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.445-447
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• 2005

MCMA(modified constant modulus algorithm) accomplishes blind equalization and carrier phase recovery simultaneously. But, the error level of MCMA is not zero when the equalizer converges completely. Because the MCMA uses a special signal point instead of a original signal point. MCMA-DO(decision-directed) improves the steady-state performance but the performance of equalizer is decided by switching time between the MCMA and the DD. In this paper, according to the residual ISI(intersymbol interference) of the equalizer output, the most suitable switching time is decided automatically.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2013년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.451-452
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• 2013

제안된 토폴로지의 특징은 각 모듈에 연결된 모든 DC/DC컨버터 출력이 변압기 1개에 연결하는 구조를 취하고 있다. 이러한 구조는 배터리의 전압 밸런싱용 모든 컨버터가 하나의 고조파 변압기를 통하여 자속을 공유하는 형태를 취함으로 모든 컨버터의 입력 전압이 자동으로 같아지는 전압으로 수렴하게 된다. 특히 본 구조는 직렬로 연결된 여러 개의 배터리 전압을 한 개의 전압검출만으로 추적이 가능하여 BMS 관리를 위한 다수의 전압센서를 제거할 수 있는 특징을 갖고 있다.

• 한국음향학회지
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• 제18권7호
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• pp.45-55
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• 1999

본 논문에서는 그레인 잡음을 제거하기 위해서 웨이브렛 변환(wavelet transform)에 근간을 둔 웨이브렛 적응 필터(WLMS adaptive filter : Wavelet domain Least Mean Square adaptive filter)를 사용하였다. 보통 그레인 잡음은 고온의 환경에서 금속의 결정구조가 변화함에 따라 발생된다. 웨이브렛 평면에서의 적응 필터링은 필터의 입력신호를 직교 변환하여 입력으로 이용함으로써 수렴 속도를 향상시킬 수 있는 장점을 가지고 있다. 적응 필터의 기준 입력 신호는 원시 입력 신호를 지연시킨 신호를 이용하였으며, 적응 필터의 출력은 다시 CA-CFAR(Cell Average - Constant False Alarm Rate) 임계 추정기(threshold estimator)를 거쳐 자동적으로 원하는 신호부분만 나타내도록 하였다. 우선 신호의 통계적 특성을 알기 위하여 run 테스트를 수행하여 기준 입력 신호가 비정상성(nonstationarity)을 나타냄을 보였고, 웨이브렛 적응필터가 시평면 적응필터보다 수렴속도면에서 우수함을 보였으며, 각 적응 필터의 출력신호에 대해서 신호대 잡음비를 통해 성능평가를 하였다. 시평면 적응 필터링 후에는 신호대 잡음비가 2-3㏈ 향상을 보였고, 반면 웨이브렛 적응 필터링후에는 신호대 잡음비가 4-6㏈ 향상을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.152-159
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• 2005

본 논문에서는 스텝 크기(step size)를 자동적으로 조절함으로써 빠른 수렴비와 낮은 초과 MSE를 갖는 TS(Tagaki-Sugeno) 퍼지 모델과 ISI에 강하고 위상변화에 둔감한 CMA(constant modulus algorithm)를 접목시킨 새로운 퍼지 확률 기울기(Fuzzy Stochastic Gradient) 알고리즘을 제시하고 비이상적인 전송채널에 의해서 발생한 왜곡을 보상함으로써 수신 측에서 비트 검출 오류를 감소시키기 위하여 국내 지상파 디지털 TV의 표준으로 되어 있는 VSB 방식에 적용 가능한 등화기(equalizer)를 구현하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.429-432
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• 2020

본 논문에서는 카메라의 포커싱과 아웃포커싱에 의해 이미지에서 뿌옇게 표현되는 DoF(Depth of field, 피사계 심도) 영역을 합성곱 신경망을 통해 찾는 방법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB채널기반의 상호-상관 필터를 이용하여 DoF영역을 이미지로부터 효율적으로 분류하고, 합성곱 신경망 네트워크에 학습하기 위한 데이터를 구축하며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 이미지-DoF가중치 맵 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 이미지와 상호-상관 필터 기반으로 추출된 DoF 가중치 맵을 이용하며, 네트워크 학습 단계에서 수렴률을 높이기 위해 스무딩을 과정을 한번 더 적용한 결과를 사용한다. 본 논문에서 제안하는 합성곱 신경망은 이미지로부터 포커싱과 아웃포커싱된 DoF영역을 자동으로 추출하는 과정을 학습시키기 위해 사용된다. 테스트 결과로 얻은 DoF 가중치 이미지는 입력 이미지에서 DoF영역을 빠른 시간 내에 찾아내며, 제안하는 방법은 DoF영역을 사용자의 ROI(Region of interest)로 활용하여 NPR렌더링, 객체 검출 등 다양한 곳에 활용이 가능하다.