• 지구물리와물리탐사
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• 제20권2호
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• pp.72-77
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• 2017

3차원 주파수 영역과 라플라스 영역 파동장을 얻기 위해 시간 영역에서 파동 전파 모델링을 하는 동시에 푸리에 변환과 라플라스 변환을 수행하였다. 이 과정에서 효율적인 계산을 위해 OpenACC와 GPU를 이용한 병렬 연산을 수행하였다. OpenACC를 이용하면 기존의 C, C++, Fortran 등 프로그래밍 언어에 간단한 지시어(directive)를 추가하여 GPU 연산 가속기를 사용할 수 있기 때문에 CUDA 또는 OpenCL과 같은 GPGPU 프로그래밍 언어를 배우지 않고도 GPU를 이용한 프로그래밍을 할 수 있다. OpenACC 프로그램은 GPU 메모리 공간 할당, 호스트와 디바이스 간의 데이터 복사 및 GPU 연산 과정을 자동으로 또는 사용자 정의에 따라 수행하게 된다. 수치 실험으로 OpenACC와 GPU를 사용한 3차원 파동 전파 모델링 프로그램과 단일 CPU 코어를 사용한 프로그램의 성능을 비교하였다. 상속도 모델과 SEG/EAGE 암염돔 속도 모델을 이용한 결과, OpenACC와 GPU를 사용한 경우 단일 CPU 코어를 사용하였을 때보다 계산 속도가 각각 53배와 30배 정도 향상되었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.335-343
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• 2024

본 논문은 FMCW LiDAR의 실시간 표적 신호처리 기법에 관해 기술하고 있다. FMCW LiDAR는 높은 검출민감도를 가져 낮은 출력만으로 장거리 측정이 가능하면서도 눈, 비, 안개 등 열악한 환경에서 강건한 검출성능을 가져 자율주행자동차용 차세대 LiDAR로 주목받고 있다. 본 논문은 주파수 영역의 신호처리를 위해 필요한 고속 데이터 획득, 전송 및 병렬 신호처리를 위한 하드웨어 구조에 대해 기술하였다. 획득된 시계열 신호로부터 주파수 특성을 분석하기 위하여, 푸리에 변환 연산을 FPGA로 구현하였다. 변환된 주파수영역 데이터로부터 강건한 표적검출 성능을 확보하기 위한 C-FAR 알고리즘에 대해 기술하였다. 표적의 스펙트럼 신호로부터 주파수 측정값의 해상도를 향상하고, 측정된 주파수 값을 표적의 거리 및 속도 정보로 변환하는 과정에 대해 상세히 기술하였다. 스캐너 2D 위치 및 표적의 거리 정보를 활용하여 3차원 영상으로 변환하고 이를 전시하였다. 제안된 FPGA 구조의 병렬 신호처리 알고리즘 적용을 통하여 FMCW LiDAR의 실시간 표적 신호처리 및 고해상도 영상획득 성능을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권1호
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• pp.70-79
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• 2017

본 논문에서는 도로안내표지판 내의 거리정보를 빠르고 정확하게 획득하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 표지판의 인식, 거리를 획득하기 용이한 전 처리 과정, 거리정보를 습득하는 것으로 구성된다. 표지판의 인식은 여러 가지 잡음을 해결하기 위해 감마 보정을 포함한 색상검출을 사용하였으며, 거리정보를 용이하게 획득하기 위해서 직선 인자를 이용한 기울기 보정과 고속 푸리에변환을 이용한 해상도 보정을 적용하였다. 거리정보를 습득하는 과정은 모폴로지 연산을 통해 영역을 부각하고 레이블링, 템플릿 매칭을 사용하였다. 이러한 과정을 통해 도로안내표지판의 거리정보를 습득하여 분기점까지 남은 거리를 출력하는 시스템을 제안하였다. 결과적으로 연산속도 개선에 중점을 두어 실시간으로 처리할 수 있는 시스템에 사용 가능하며, 그 결과 프레임 당 평균 0.46초의 속도를 가지며, 정확도에서도 유사도 0.65의 수치를 갖는다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.184-191
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• 2018

OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)은 다중캐리어를 사용해 고속통신을 가능하게 하는 MCM(MultiCarrier Modulation)시스템이며, 전력과 스펙트럼 효율의 단점을 갖는다. 따라서 본 논문에서는 기존의 단점을 보완하고, 효율적인 MCM시스템 설계를 목표로 한다. 제안하는 시스템은 IFFT(Inverse Fast Fourier Transform) 연산 대신에 IDWT(Inverse Discrete Wavelet Transform) 연산을 사용하게 된다. 웨이블릿 변환 기반의 OFDM 시스템 설계를 통해 기존의 OFDM 시스템과 BER(Bit Error Rate), 스펙트럼 효율, PAPR(Peak to Average Power Ratio) 성능 비교를 진행하였다. 그 결과, 기존의 OFDM과 Wavelet-OFDM은 동일한 BER 성능을 나타내었고, Discrete Meyer 웨이블릿을 사용한 Wavelet-OFDM에서는 기존의 OFDM과 동일한 스펙트럼 효율을 갖는다. 또한, 여러 가지 웨이블릿을 기반으로 구성한 Wavelet-OFDM의 모든 시스템은 기존의 OFDM보다 낮은 PAPR 성능을 갖는다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제27권5호
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• pp.464-474
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• 2000

완전교환 통신은 행렬전이, 푸리에변환 혹은 분산 테이블 검색과 같은 여러 가지 응용에서 아주 많이 활용되는 통신 방법이다. 본 논문은 웜홀 방식을 채용한 2차원 토러스에서의 개시 지연 시간을 줄이기 위하여 분할 및 합병 (divide-and-conquer) 방식을 사용한 효율적인 완전교환 통신 알고리즘을 제 안한다. 전체망을 2x2 형태의 기본셀로 분할한 뒤 각 기본셀에서는 마스터노드라고 불리는 특정 노드를 지정하여 기본셀내의 여타 노드들의 메시지를 이 마스터노드가 수집한다. 이 마스터노드들이 다른 모든 노드로 보내질 메시지를 수집한 뒤 각 기본셀내의 모든 마스터 노드들만이 가상 망을 형성하여 망의 크기가 N/2 x N/2으로 줄어든 상태로 완전 교환 알고리즘을 수행한다. 마스터노드들간의 완전교환 연산을 수행 한 뒤 이 마스터노드들은 자기가 전담했던 여타 노드들의 메시지를 재분배해 줌으로써 주어진 완전교환 연산을 완료한다. 기존의 여러 가지 알고리즘과의 비교 분석을 제시하였으며 제시한 알고리즘이 약 2배 정도의 개시 지연시간 면에서 우수함을 보인다.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.211-218
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• 2022

연속파 레이다는 카메라나 라이다와 같은 센서에 비해서 안정성과 정확성이 보장된다는 장점이 있다. 또한 이진 신경망은 다른 딥러닝 기술에 비해서 메모리 사용량과 연산 복잡도를 크게 줄일 수 있는 특징이 있다. 따라서 본 논문에서는 연속파 레이다와 이진 신경망 기반 사람 식별 및 동작 분류 시스템을 제안한다. 연속파 레이다 센서를 통해 수신된 신호를 단시간 푸리에 변환함으로써 스펙트로그램을 생성한다. 이 스펙트로그램을 기반으로 레이다를 향해 사람이 다가오는지 감지하는 알고리즘을 제안한다. 더불어, 최적화된 이진 신경망 모델을 설계하여 사람 식별 90.0%, 동작 분류 98.3%의 우수한 정확도를 지원할 수 있음을 확인하였다. 이진 신경망 연산을 가속하기 위해 FPGA (field programmable gate array)를 이용하여 이진 신경망 연산에 대한 하드웨어 가속기를 설계하였다. 해당 가속기는 1,030개의 로직, 836개의 레지스터, 334.906 Kbit의 블록 메모리를 사용하여 구현되었고, 추론에서 결과 전송까지 총 연산 시간이 6 ms로 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.

• 전기학회논문지
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• 제57권9호
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• pp.1485-1490
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• 2008

This paper proposes a new Fourier transform-based phasor estimation method to eliminate the adverse influence of the exponentially decaying dc offsets when Discrete Fourier Transform (DFT) is used to calculate the phasor of the fundamental frequency component in a relaying signal. By subtracting the result of odd-sample-set DFT from the result of even-sample-set DFT, the information of dc offsets can be obtained. Two dc offsets in a relaying signal are treated as one dc offset which is piecewise approximated in one cycle data window. The effect of the dc offsets can be eliminated by the approximated dc offset. The performance of the proposed algorithm is evaluated by using computer-simulated signals and EMTP-generated signals. The algorithm is also tested on a hardware board with TMS320C32 microprocessor. The evaluation results indicate that the proposed algorithm has the stable and accurate eliminating performance even if the input signal contains two decaying dc components having different time constants.

• 전력전자학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.234-241
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• 2011

본 논문은 출력 전압의 선형성을 확장하기위한 정적 과변조 기법에 대한 것이다. 제안하는 방식은 기본파 전압 크기 지령에 해당하는 변조 지수로부터 직접 과변조 영역에서의 순시치 전압 크기를 얻어내는 방식을 취하며, 전압 위상 지령의 형태도 간소화시킨 간단한 정적 과변조 기법이다. 제안된 기법은 지령치 전압 크기 계산시 삼각함수의 연산이 불필요하다. 순시치 전압 크기와 유지각은 출력전압의 크기가 변조 지수에 해당하는 지령치 전압의 기본파 크기와 동일하도록 푸리에 급수 전개를 통하여 미리 계산된 근사식을 이용한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.697-702
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• 2021

고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform, FFT)은 다양한 응용처에서 널리 사용되는 주요 신호처리 블록이다. 일반적으로 1024 포인트 이상의 긴 FFT 처리의 경우 높은 SQNR(Signal-to-Quantization Ratio)를 유지하면서도 낮은 하드웨어 복잡도의 구현이 매우 중요하다. 본 논문에서는 낮은 복잡도의 FFT 알고리즘과 간단한 동적스케일링 기법을 제시한다. 이를 통해 2048 포인트 FFT연산에 대해서 널리 알려진 radix-2 알고리즘에 비해 곱셉기의 수를 절반으로 줄일 수 있으며, 또한 twiddle factor를 저장하기 위해 필요한 테이블의 크기를 radix-2 및 radix-2² 알고리즘에 비해 각각 35% 및 53%로 축소할 수 있다. 그리고 내부 데이터의 폭을 점진적으로 늘리지 않고서도 55dB 이상의 높은 SQNR을 달성하는 것을 확인하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.365-372
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• 2022

관성 측정 센서는 사람 행동 인식 시스템에 주로 사용되는 센서들에 비해 크기가 작고 가벼우며 낮은 비용으로 시스템의 경량화를 달성할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 관성 측정 센서를 이용한 이진 신경망 기반 걸음걸이 패턴 분석 시스템을 제안하고, 연산 가속을 위한 FPGA 기반 가속기 설계 및 구현 결과를 제시한다. 관성 측정 센서를 통해 걸음걸이에 대한 6가지 신호를 측정하고, 단시간 푸리에 변환을 이용하여 스펙트로그램을 추출한다. 높은 정확도를 가지는 경량화 시스템을 갖추기 위해 걸음걸이 패턴 분류에 BNN (binarized neural network) 기반 구조를 사용하였고, 검증 결과 97.5%의 높은 정확도와 메모리 사용량이 합성곱 신경망에 비해 96.7% 감소한 것을 확인하였다. 이진 신경망의 연산 가속을 위해 FPGA를 이용한 하드웨어 가속기 구조로 설계하였다. 제안된 걸음걸이 패턴 분석 시스템은 24,158개의 logic, 14,669개의 register, 13.687 KB의 block memory를 사용하여 구현되어 62.35 MHz의 최대 동작 주파수에서 1.5ms 내에 연산이 완료되어 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.