• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.442-445
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• 2023

최근 딥러닝 및 로봇기술의 발전으로 인해 대량의 데이터를 빠르게 수집하고 처리하는 연구 분야들로 확대되었다. 이와 관련된 한 가지 분야로써 다중 로봇을 이용한 분산학습 연구가 있으며, 이는 단일 에이전트를 이용할 때보다 대량의 데이터를 빠르게 수집 및 처리하는데 용이하다. 본 연구에서는 기존 Distributed Neural Network Optimization (DiNNO) 알고리즘에서 제안한 정적 분산 학습방법과 달리 단계적 분산학습 방법을 새롭게 제안하였으며, 모델 성능을 향상시키기 위해 원시 변수를 근사하는 단계수를 상수로 고정하는 기존의 방식에서 통신회차가 늘어남에 따라 점진적으로 근사 횟수를 높이는 방법을 고안하여 새로운 알고리즘을 제안하였다. 기존 알고리즘과 제안된 알고리즘의 정성 및 정량적 성능 평가를 수행하기 MNIST 분류와 2 차원 평면도 지도화 실험을 수행하였으며, 그 결과 제안된 알고리즘이 기존 DiNNO 알고리즘보다 동일한 통신회차에서 높은 정확도를 보임과 함께 전역 최적점으로 빠르게 수렴하는 것을 입증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.18-26
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• 2015

스캐너 대신 카메라를 이용하여 문서의 사본 영상을 촬영하면 촬영 각도에 따라 기하학적 왜곡이 발생하거나 그림자가 생길 수 있다. 본 논문에서는 카메라로 촬영한 문서 영상으로부터 왜곡을 보정하고 그림자 영향을 제거한 흑백 문서 영상 생성 알고리즘을 제안하였다. 카메라 렌즈의 방사 왜곡으로 인해 휘어진 테두리를 펴거나 촬영 각도에 따라 유입된 문서 외부 영역을 제거하기 위한 기하학적 보정을 위해 2차 미분 필터 기반의 문서 테두리 검출 방안을 마련하였다. 그리고 적응적 이진화 방법으로 그림자를 제거한 흑백 문서 영상을 생성하였다. 제안한 왜곡 보정 흑백 문서 영상 생성 알고리즘을 스마트 폰 카메라로 촬영한 문서 영상들을 대상으로 실험한 결과 우수한 처리 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38B권9호
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• pp.736-743
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• 2013

적외선 탐색 및 추적 시스템에서 원거리에 표적이 존재할 경우 표적의 크기가 매우 작고, 해무와 같은 클러터와 다양한 센서 잡음으로 인해 표적의 검출이 매우 어렵다. 특히 표적의 화소 값과 유사한 잡음이나 클러터가 존재하는 경우 일반적인 임계화 기법을 적용하는 경우 표적의 오검출 위험이 매우 높다. 이러한 이유로 본 논문에서는 영상의 밝기 정보와 표적에 대한 사전 정보를 이용하여 최적의 표적 검출 결과를 도출하기 위한 적응적 임계화 기법을 제안한다. 소형 표적을 강조하기 위하여 인간 시각 시스템을 반영한 CSF(Contrast Sensitivity Function)를 적용하고, 표적이 강조된 영상에서 영상의 밝기 정보와 거리 정보를 이용하여 표적을 검출한다. 다양한 환경 조건에서 획득된 적외선 영상에 대한 실험 결과들은 제안 알고리즘의 견실한 성능을 보여준다.

• 한국음향학회지
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• 제37권6호
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• pp.499-505
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• 2018

서로 떨어져 설치된 두 개의 음향 센서에 도달하는 신호의 상호 지연 시간을 추정하는 것은 실내 음향과 소나 등에서 목표물 위치 추정 문제나 추적 및 동기화에 이르기까지 다방면에서 쓰이고 있다. 시간 지연을 구하는 방법에서는 두 수신 신호 사이의 상호 상관을 이용한 방법이 대표적이다. 그러나 이 방법은 수신 음향 센서에 잡음이 부과 되는 것에 충분한 고려가 없었다. 본 논문은 수신 음향 센서에 모두 잡음이 부과된 경우를 고려한 새로운 시간 지연 추정 방법을 제안한다. 기존의 일반 상호 상관법과 적응 고유치 분석법과 비교를 통해서 새로 제안한 알고리즘이 유색 신호에 부가된 가우시안 잡음환경에서 우수성이 있음을 확인한다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.53-61
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• 2006

본 논문은 유도전동기 드라이브의 고성능 제어를 위한 적응 퍼지-뉴로 제어기를 제시한다. 이 알고리즘의 설계는 퍼지제어와 신경회로망을 사용하는 퍼지-신경회로망 제어기에 기초한다. 적응 퍼지-뉴로 제어기는 신경회로망의 학습패턴과 같은 퍼지 룰을 사용하고 또한 지령값과 실제값 사이의 오차를 최소화하기 위하여 신경회로망의 뉴런사이의 하중을 역전파 알고리즘 방법을 사용하여 조절한다. 적응 기준 모델 설계는 기준모델의 출력과 전동기 속도 사이의 오차와 오차 변화분을 기초로 한 퍼지 로직에 의하여 실행되는 적응 메카니즘을 제시한다. 적응 퍼지-뉴로 제어기의 제어 성능은 다양한 동작 상태에 대한 분석으로 평가한다. 제안한 제어시스템의 실험 결과는 고성능과 파리미터 변동과 정상상태 정확성, 순시응답의 강인성을 가진다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.2777-2784
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• 2011

본 논문에서는 비변수 추정 알고리즘을 토대로 선형배열 안테나와 원형배열 안테나로부터 수신되는 다중신호의 DOA와 적응 빔성형 알고리즘을 연구하고 분석하였다. 비변수 추정 알고리즘에서는 입사각의 함수로써 신호에너지를 추정하기 위하여 고분해능과 잡음억압을 도출하도록 비이차놈을 사용하여 규칙화 목적함수를 최소화하였다. 그리고 나서, 신호와 잡음공간 조정벡터로부터 DOA를 추정하였고, 공간벡터에 의하여 도출된 가중치 벡터를 적용하여 적응 빔성형 패턴을 개선하였다. 특히, 안테나 배열방법과 배열소자의 수에 따라 입사되는 다중신호의 방향성 판별 능력과 적응빔을 성형하는 능력을 비교하고 고찰하였다.

• 한국음향학회지
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• 제15권1호
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• pp.46-53
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• 1996

적응 LMS 알고리즘은 그 구조적 간결성으로 인해 많은 방면엣 활용되어 오고 있다. 이 논문에서는 입력 신호를 임의의 대역폭을 가진 서브밴드로 분할하여 처리한다. 각 서브밴드엣 신호의 동적범위가 줄어들 수 있으며 각 대역에서 독립적으로 수행되는 적응 필터링은 이로 인해 기존의 LMS 필터링보다 빠른 수렴 속도를 얻을 수 있다. 각 대역에서의 적응 필터링은 DCT 변환을 잉용하여 입력 신호의 백색화후 수행되며 이에 따라 탭입력 공분산 행렬의 고유치 분포율이 작아져 빠른 수렴 속도를 얻게 된다. 최종적으로, 각 서브밴드에서 필터링된 출력신호는 전 대역에 걸쳐 주파수 성분을 가지도록 합성 과정을 거쳐야 한다. 이 과정에서 웨이브렛 필터 뱅크는 스펙트럼 상에 간섭이 없는 완벽한 신호 복원을 가능하게 한다. 전산 모의 실험에서 가산성 백색 잡음이 가해진 음성신호 입력의 경우 제안된 알고리즘은 신호대 잡음비가 높아질수록 기존의 정규화 LMS(normalized LMS)보다 우수한 성능을 보였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제30권2호
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• pp.75-82
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• 2002

불확실한 측정값 근원의 문제에서는 표적을 최적으로 탐지해내는 것이 유용하다. 본 논문에서는 클러터 환경에서 표적을 추적하는 경우에 탐지확률 및 오경보확률과 동시에 탐지문턱값 처리에 따른 추적오차를 살펴보고, 문턱값과 표적추적 유효화영역의 최적화 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 시뮬레이션을 통해 상태추정오차공분산의 측면에서 성능을 분석한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.28-31
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• 2002

본 논문에서는 자율 이동 로봇의 학습을 위해 신경망과 진화 알고리즘을 이용한 방법을 제안한다. 이것은 자연계의 생물이 진화와 학습을 통해 환경에 적응해 나가는 방식과 유사하다. 또한 본 논문에서는 행동기반 제어 방법인 포섭구조를 이용해 로봇의 행동을 제어하는 방법을 제안한다 포섭 구조는 행동 규칙을 병렬적으로 모듈화 하여 낮은 레벨에서는 기본적인 행동을 담당하고, 높은 레벨에서는 좀 더 복잡한 행동을 담당하는 구조로 되어있다 따라서 각 행동 레벨이 협조를 함으로써 복잡한 임무를 수행할 수 있다. 포섭 구조에서 각 레벨의 제어기는 신경 망으로 구성하며 각 행동 레벨이 서로 영향을 주고받으며 진화함으로써 주어진 임무를 달성하도록 한다. 제안된 방법은 자율 이동 로봇인 Khepera 로봇을 이용해 실제 환경에서 구현함으로서 그 유효성을 입증한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권5호
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• pp.31-41
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• 2000

본 논문은 입력 영상에 따라 적응적으로 구해진 임계 값을 이용하여 움직임을 검출하는 블럭 단위 움직임 검출 기법을 제안한다 우선, 현재 영상을 블럭의 크기에 따라 블럭화 한 후 각 블럭의 특정 값을 구하고 이 전 영상에서 저장된 블럭 특정 값과의 차이 값을 구한 다음 임계 값을 이용하여 움직임을 검출한다. 본 논문 에서는 적응적인 임계 값을 구하기 위해서 움직임 벡터를 이용하여 움직임 블럭과 배경 블럭을 구분하고 각 각의 영역에 대한 통계척인 분포를 해석하여 움직임 판별을 위한 각 특정 값의 임계 값을 입력 영상에 따라 자동 조정한다 모의 실험을 통하여 블럭의 크기가 움직임 검출 성능에 미치는 영향, 노이즈의 영향, 특정 값의 종류에 따른 검출의 정확도 기존의 움직임 검출 알고리즘과의 성능을 비교 분석한다