• 스마트미디어저널
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• 제1권3호
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• pp.22-28
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• 2012

스마트미디어가 보편화되면서 고화질의 3차원 영상과 깊이맵에 대한 필요성이 대두되고 있지만, 현재 기술로는 완벽한 깊이맵을 직접 획득하는 것이 불가능하다. 스테레오 정합으로 획득된 깊이맵은 모호한 텍스처를 갖는 영역에서 낮은 정확도를 가지며, 깊이 카메라를 통해 직접 깊이맵을 획득한 경우에는 센서 잡음이나 낮은 해상도 등의 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 이미 획득된 깊이맵의 화질을 향상시키거나 고해상도로 변환하는 기술 동향을 살펴본다. 초기에 개발된 깊이맵만을 이용한 기술부터 대응되는 색상 영상 정보를 함께 이용한 기술을 소개하고, 최근 활발히 연구되고 있는 복합형 카메라를 이용하여 깊이맵 화질을 향상시키는 기술을 자세히 살펴본다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권4A호
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• pp.325-328
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• 2011

본 논문에서는 기하학적인 관점으로 이변량 가우시안 Q-함수의 Craig 표현에 대한 새롭고 간단한 유도를 제시하고 있다. 또한, 이러한 기하학적인 유도는 이변량 가우시안 Q-함수의 또 다른 Craig 표현 식을 제시하고 있다. 새롭게 유도된 이변량 가우시안 Q-함수의 Craig 식은 2개의 상관 가우시안 잡음에서 직교좌표의 변환으로 생성되는 2개 웨지 영역의 기하학으로부터 새롭게 구한 것이다. 제시된 Craig 형태는 이변량 가우시안 Q-함수로 표현되는 확률을 계산하는데, 중요한 역할을 할 수 있다.

• 한국인구학
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• 제30권1호
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• pp.1-24
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• 2007

인구고령화의 진전과 함께 노인들의 거주형태에 대한 사회적. 정책적 관심이 증기하고 있으며, 그에 대한 논의와 연구들 또한 많이 늘어나고 있다. 그러나 이들 연구 대부분이 횡단적 자료(단일 시점이든 여러 시점이든)와 분석에 의존함으로써 노인지 거주형태가 생애주기를 따라 변하는 모습을 충분히 보여주지 못하고 있다. 이 연구는 한국노동연구원의 제1차 및 제6차 노동패널자료를 이용해 노년기 거주형태의 유동성을 경험적으로 제시하려는 목적을 가진다. 이들 위해 거주형태의 출현율(prevalence rate)과 전이율(transition rate)을 개념적으로 구분하고 자녀동거여부에 대한 분석을 실시하였다. 두 시점에 대한 횡단폭 분석결과는 노인들의 사회인구학적 특성에 따른 자녀별거경향의 차이를 보여주더라도 생애주기에 따른 역동성을 보여주기에는 한계가 많음이 확인되었다. 두 시점 간의 거주형태 변화에 대한 패널분석에서는 다수 노인들의 거주형태가 주어진 기간 동안 안정적으로 나타났다. 그러나 거주형태의 변화를 경험하는 데에는 연령증가와 배우자 상태변화 등이 중요한 요인임이 확인되었다. 이러한 생애주기적 변화의 효과는 대부분의 계량적 연구에서 유추되는 수준이거나 질적 연구에서만 보고되어 왔던 것이다. 이 연구결과는 노년기 거주형태의 지속성을 보여주는 한편 변화 가능성과 요인을 파악함으로써 노년기 거주형태에 대한 개념적 이해론 공고히 할 것으로 기대된다. 또한 이 연구에서 제시된 방법론적 논의와 접근방식은 생애주기별 변화에 초점을 두고자 하는 다른 연구영역에서도 적용 가능할 것이라 기대된다.

• 건축사
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• 통권566호
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• pp.92-97
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• 2016

지난 두 회에 걸쳐 흔히 사람들이 이야기하는 파라메트릭 디자인의 전형에 가까우며 현재의 건축 및 시공 기술로 충분히 구현이 가능한 두 예를 살펴보았습니다. 조금 지루하다고 여기셨을 분들을 위해 앞으로 몇 회간은 시뮬레이션(simulation)에 대해 이야기를 해 볼까 합니다. 시뮬레이션은 단어가 의미하는 것처럼 실제의 현상을 모방하는 과정을 의미하며 이미 많은 분야에서 다양한 목적을 위해 사용되고 있습니다. 쉽게 머릿속에 떠오르는 시뮬레이션은 아마도 영화나 컴퓨터 게임에서 자연현상이나 물리적 법칙에 의한 사물의 거동 등을 본뜨고자 하는 목적의 특수효과를 위한 시뮬레이션, 과학자들이 자연의 현상의 이해 및 예측, 혹은 가설의 검증 등을 위해 사용하는 시뮬레이션, 엔지니어들이 물체의 물리적 화학적 거동을 시험해 보기 위해 사용하는 시뮬레이션 등이 아닐까 생각합니다. 시뮬레이션은 기본적으로 어떠한 현상에 대한 이해를 바탕으로 그러한 현상을 만들어 내는 법칙을 찾아내어 이를 디지털 모델화 하여야 합니다. 몇 회 전에 말씀드렸던 것처럼, 실험에 실험을 거듭하여 가장 영향력이 큰 변수를 찾아내고 미처 이해하지 못한 변수들을 보강하기 위해 도입하는 상수 등으로 이러한 과학적인 법칙을 도출하게 됩니다. 싸고 막강한 성능의 컴퓨터 및 데이터 저장방법 등을 등에 업은 빅 데이터(Big Data)를 통한 방법론이 이미 통계 및 확률의 분야에서 전통적인 알고리듬에 바탕을 둔 시뮬레이션에 우위를 점하고 있는 상황이긴 하지만, 개인적인 생각으로는 항상 다른 분야에 비해 기술적으로 한발 뒤쳐질 수밖에 없는 건축의 보수적인 속성 및 좀 더 많은 것에 대해 컨트롤을 하고 싶어 하는 많은 건축인들의 애착 등을 고려해 보았을 때 건축에서의 시뮬레이션이라는 영역은 아직도 알아야할 가치가 많다고 생각됩니다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.69-76
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• 2010

The segmentation of moving object in video sequence is a core technique of intelligent image processing system such as video surveillance, traffic monitoring and human tracking. A typical method to segment a moving region from the background is the background subtraction. The steps of background subtraction involve calculating a reference image, subtracting new frame from reference image and then thresholding the subtracted result. One of famous background modeling is Gaussian mixture model (GMM). Even though the method is known efficient and exact, GMM suffers from a problem that includes false pixels in ROI (region of interest), specifically shadow pixels. These false pixels cause fail of the post-processing tasks such as tracking and object recognition. This paper presents a method for removing false pixels included in ROT. First, we subdivide a ROI by using shape characteristics of detected objects. Then, a method is proposed to classify pixels from using histogram characteristic and comparing difference of energy that converts the color value of pixel into grayscale value, in order to estimate whether the pixels belong to moving object area or shadow area. The method is applied to real video sequence and the performance is verified.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.31-36
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• 2009

베이지안망은 불확실한 상황 하에서 영역지식을 표현하고 예측하기 위한 좋은 도구로 알려져 있다. 그러나 변수가 많아졌을 때 학습이 어렵고 시간의 요구량이 늘어나게 되어 효율적이고 신회도 높은 탐색에 문제가 있다. 이를 해결하기 위해서 노드의 순서를 정하여 효율적인 구조학습이 가능하도록 한다. 본 논문에서는 각 상황에 따른 확률의 엔트로피를 계산하여 다양한 변수간의 관계나 상호의존적인 상황에서도 오차를 줄이고 신뢰도를 높일 수 있는 효과적인 분류학습모델을 제시한다. 베이지안망 학습 방법 중 일반적으로 널리 알려져 있는 K2알고리즘에서 각 노드의 엔트로피 수치를 계산하여 엔트로피가 낮은 노드의 순서를 결정하여 결과적으로 빠른 시간 안에 최적화된 베이지안망의 모델을 구성하는 효율적인 학습모델을 제시한다.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2008년도 하계학술대회 논문집 Vol.9
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• pp.145-145
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• 2008

갈륨-질화물(GaN) 기반의 고속전자이동도 트랜지스터(high electron mobility transistor, HEMT)는 최근 마이크로파 또는 밀리미터파 등의 차세대 고주파용 전력소자로 각광받고 있다. AlGaN/GaN HEMT는 이종접합구조(heterostructure) 로부터 발생하는 이차원 전자가스(two-dimensional electron gas, 2DEG) 채널을 이용하여 높은 전자 이동도, 높은 항복전압 및 우수한 고출력 특성을 얻는 것이 가능하다. AlGaN/GaN HEMT에서 ohmic 전극 부분과 채널이 형성되는 부분과의 거리에 의한 저항의 성분을 줄이고 전자의 터널링의 확률을 증가시키기 위해서 recess된 구조가 많이 사용되고 있다. 그러나 이 구조에서는 recess된 소스와 드레인에 의해 AlGaN층의 제거로 AlGaN층의 두께에 영향을 미치며 그에 따라 채널에 생성되는 전자의 농도를 변화시키게 된다. 본 논문에서는 소스와 드레인의 Trench 구조를 제안하였다. ohmic 전극 부분과 채널간의 거리의 감소로 특성을 향상시켜서 recess 구조의 장점이 유지된다. 그리고 recess되는 소스와 드레인 영역에서 AlGaN층을 전체적으로 제거하는 것이 아니고 Trench 즉 일부분만 제거하면서 AlGaN층의 두께의 변화에 따른 문제점도 줄일 수 있다. 따라서 이러한 전극 부분을 Trench구조화 시킨 AlGaN/GaN HEMT의 DC특성을 $ATLAS^{TM}$를 이용하여 전산모사하고 최적화된 구조를 제안하였다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제39권2호
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• pp.51-59
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• 2002

본 논문에서는 음성 통화에서의 안전한 전송과 수신을 위하여 SEED 알고리즘을 이용한 음성 암호 시스템 설계를 하였다. 음성영역의 신호는 CODEC에 의해 디지털 신호로 변환된다. 그리고 개선된 SEED 알고리즘을 적용한 DSP는 이 신호를 암호화한다. CODEC은 암호화된 신호를 아날로그 음성신호로 변환한다. 이 음성 신호는 중간에 도청이나 감청을 한다고 하더라도 암호화되어있기 때문에 안전하게 전송할 수 있다. 수신자는 수신된 음성신호를 복호화 SEED 알고리즘을 이용하여 송신자의 원음성을 들을 수 있다. 본 논문에서는 16라운드인 SEED 알고리즘의 라운드 수를 32라운드로 설계하여 truncated differential 확률을 $2^{-143.1}$에서 $2^{-286.6}$이상으로 개선하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제20권6호
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• pp.789-799
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• 2007

본 논문에서는 구조의 재료물성치와 기하학적 인수의 공간적 불확실성에 의한 구조 응답변화도 산정을 위한 정식화를 제안하였다. 정식화는 추계론적 유한요소해석의 해석법 중의 하나인 가중적분법을 기본으로 하였다. 해석 대상 구조는 전단변형을 포함하는 평판구조로서, 평판구조에 나타날 수 있는 불확실 인수로는 재료적 측면에서는 재료탄성계수와 포아송비가 있으며, 기하학적 인수로는 평판의 두께를 들 수 있다. 선형탄성 영역에서 선형성을 나타내는 재료탄성계수와는 달리 평판의 두께는 3차함수로 강성에 기여하고, 포아송비의 경우 분수의 형태로 강성에 기여하므로 직접적으로는 이를 추계론적 해석에 고려할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 적합행렬내의 포아송비를 Taylor전개하여 사용하였다. 제안된 정식화에 의한 결과는 기존 연구결과는 물론 몬테카를로 해석에 의한 결과와도 비교하여 제안한 정식화를 검증하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.24-33
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• 2008

본 논문에서는 유한요소법(Finite Element Method)을 기반으로 하는 직접 구동형 영구자석 풍력발전기를 DEAS(Dynamic Encoding Algorithm for Searches)를 이용하여 연간 최대에너지 생산량(Annual Energy Production : AEP) 최대화를 목표로 최적설계 하였다. 특히, 풍력발전기의 전 운전영역을 고려하기 위하여 해당풍속에서의 통계적 확률밀도와 연간 운전시간을 적용하여 연간 최대에너지 생산량을 산정 하였으며, 여기서 발생한 과도한 해석수행 연산시간을 줄이기 위해서 전역 최적화 알고리즘인 DEAS를 적용하여 풍력발전기 최적설계를 수행하였다.