• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2019.07a
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• pp.324-325
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• 2019

본 논문에서는 3-Level Neutral-Point-Clamped (NPC) 인버터의 중성점 리플 전압 예측 기법을 제안한다. 산업용 계통 연계형 인버터의 경우, 계통 규정을 만족하기 위하여 전압 강하와 같은 계통 사고 발생 시 계통에 협조할 수 있도록 무효전류 보상이 요구된다. NPC 인버터는 두 개의 커패시터가 직렬로 이루어진 구조로 무효전류 출력 시 상단과 하단의 커패시터 전압에 3차 중성점 리플 전류로 인해 중성점 리플 전압이 발생한다. 따라서 중성점 리플 전압을 고려하여 출력 전류에 보상하지 않으면 무효전류의 품질에 악영향을 끼칠 수 있다. 본 논문에서는 하나의 DC 전압센서를 통하여 중성점 전류를 예측하고, 중성점 리플 전압을 보상하는 알고리즘을 제안한다. Hardware In the Loop (HIL) Simulation을 통하여 본 논문에서 제안한 알고리즘의 타당성을 검증한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.16 no.3
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• pp.493-502
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• 2021

A Vegetative Propagation by Runner(VPR) Algorithm-based on MPPT Algorithm that can track MPP by adapting to external environmental changes is presented. VPR is an optimization algorithm that mimics the plant ecology of movement and reproduction based on vegetation organs. The VPR algorithm includes a procedure for aging and a procedure for searching the surroundings by rhizomes. Accordingly, it is possible to continuously search around the optimal point. Therefore, the VPR-based MPPT algorithm can continuously search for an optimal point by adapting the changes in the external environment in the process of executing the MPPT algorithm. In this paper, we analyzed the performance of the VPR-based MPPT algorithm by a number of simulations. In addition, the superiority of performance was compared by performance comparison in the same environment as MPPT algorithm based on PSO.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.319-322
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• 2000

본 논문에서는 지문영상으로부터 제안한 알고리즘을 이용하여 특이점(Core, Delta)을 추출한 후 특이점의 개수와 종류에 따라서 5가지 부류(arch, tented arch, left loop, right loop, whorl)로 지문영상을 분류하였다. 지문영상을 8*8블록과 16*16블록으로 분할한 후 3*3 Sobel 마스크를 씌워서 대표 방향을 구하였다. 또한 블록으로 분할한 영상으로부터 분산을 구하여 전경과 배경을 분리(segmentation)시켜 수행속도를 향상시켰다. 전처리 과정으로는 일정한 블록마다 임계값을 다르게 적용시키는 블록 이진화 기법을 사용하였으며 특이점을 추출하기 위해서 서로 크기가 다른 2개의 블록으로 영상을 분할하였다. 우선 8*8블록으로 영역을 분할한 후 방향 성분을 구하고 특이점들을 추출하였다. 이 경우 잡영 때문에 특이점이 너무 많이 추출되는 문제점이 있으므로 이러한 해결책으로 16*16블록으로 영역을 분할하여 방향 성분을 구하고 특이점을 추출하였다. 이렇게 다른 두 영역에서 동시에 나타나는 특이점을 후보 특이점으로 잡아서 그 후보 특이점 주변으로 Poincare 지수를 적용하여 확실한 특이점을 선택한 후 5가지의 지문 형태로 분류하였다. 실험결과 대부분의 지문영상에 대하여 강건한 분류 특성을 보이고 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.712-714
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• 2005

본 논문은 효율적인 점 기반 렌더링(Point-based Rendering)을 위해 확장 이차 오류 척도(Quadric Error Metrics) 기법을 이용하는 간략화 알고리즘을 제안한다. 점 기반 렌더링의 기본 개념은 자유곡면을 메쉬와 같은 연결정보 없이 직접 점들로 표현하고, 렌더링하는 것이다. 확장 이차 오류 척도 기법은 메쉬를 간략화 하는데 있어 기하 정보뿐만 아니라 색상, 텍스쳐 좌표 정보까지 고려하여 간략화 하는 알고리즘이다. 이 연구는 3차원 점 데이터로부터 복원한 폴리곤 메쉬 모델로부터 효율적인 점 기반 렌더링(Point-based Rendering)을 위해 기하 정보 및 색상 정보까지 고려하여 원본 점 데이터를 간략화 하는 저용량의 효율적인 점 기반 렌더링 알고리즘을 제안하고, GPU 기반 렌더링 결과를 보였다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.21 no.4
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• pp.301-308
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• 2003

This study describes the methodology that improves the accuracy of the 3D object-space data extracted from IKONOS satellite images by improving the accuracy of a RPC(Rational Polynomial Coefficient) model. For this purpose, we developed the algorithm to adjust a RPC model, and could improve the accuracy of a RPC model with this algorithm and geographically well-distributed GCPs(Ground Control Points). Furthermore, when a RPC model was adjusted with this algorithm, the effects of geographic distribution and the number of GCPs on the accuracy of the adjusted RPC model was tested. The results showed that the accuracy of the adjusted RPC model is affected more by the distribution of GCPs than by the number of GCPs. On the basis of this result, the algorithm using pseudo_GCPs was developed to improve the accuracy of a RPC model in case the distribution of GCPs was poor and the number of GCPs was not enough to adjust the RPC model. So, even if poorly distributed GCPs were used, the geographically adjusted RPC model could be obtained by using pseudo_GCPs. The less the pseudo_GCPs were used -that is, GCPs were more weighted than pseudo_GCPs in the observation matrix-, the more accurate the adjusted RPC model could be obtained, Finally, to test the validity of these algorithms developed in this study, we extracted 3D object-space coordinates using RPC models adjusted with these algorithms and a stereo pair of IKONOS satellite images, and tested the accuracy of these. The results showed that 3D object-space coordinates extracted from the adjusted RPC models was more accurate than those extracted from original RPC models. This result proves the effectiveness of the algorithms developed in this study.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.91-94
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• 2012

본 논문에서는 3D 콘텐츠 제작에 있어 입체피로를 최소화하기 위한 영상의 수직시차 제거과정에 있어 사진측량기반의 강인기법을 제안하고자 한다. 영상의 수직시차 제거 과정은 크게 기하추정 단계와 에피폴라 변환 단계로 구성된다. 본 논문에서는 기하추정을 위해 사진측량에서 널리 활용되고 있는 공면조건 기반 상대표정 알고리즘을 적용한다. 이 때 상대표정 알고리즘에는 자동 정합점 추출에 따른 오정합과 위치오차에 강인성을 확보하기 위해 제약조건을 도입한 베이지안 접근방식을 적용하고자 하며, 이를 바탕으로 수행되는 에피폴라 변환에는 영상의 왜곡과 원 영상 대비 변형을 최소화하기 위해 공선조건기반의 중심투영변환기법을 적용하고자 한다. 알고리즘의 성능검증을 위한 비교 알고리즘으로, 기하추정에는 8점 알고리즘과 스테레오 캘리브레이션 기법이 사용되었으며 에피폴라 변환에는 Hartley 방법과 Bouguet 방법이 사용되었다. 실험결과는 제안알고리즘의 높은 정확도와 강인성, 그리고 활용적 가치를 보여주었다.

• Review of KIISC
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• v.31 no.1
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• pp.57-64
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• 2021

기존의 공개키 암호가 양자 알고리즘에 취약함이 밝혀지고 양자컴퓨터의 개발이 현실화됨에 따라 NIST는 미연방표준 양자 내성 암호 공모전을 실시하고 있다. FALCON은 공모전 Round 3까지 통과한 전자서명 알고리즘으로 서명 및 검증 속도가 빠르고 공개키 및 서명 길이가 짧다는 장점이 있다. 하지만 FALCON은 부동소수점 연산 등 특별한 구조로 설계되어 새로운 형태의 부채널 공격이 존재할 수 있다. 본 논문에서는 FALCON에 대한 세 가지 전력 분석 공격의 가능성을 제시한다. 또한 주어진 공격을 활용하여 개인키를 복원하는 방안에 대해서 제시한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.3
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• pp.294-299
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• 2005

This paper presents the separation performance of the linearly mixed image signals with additive noises by using an independent component analyses(ICAs) of the fixed-point(FP) algorithm based on Newton and secant method, respectively. The Newton's FP-ICA uses the slope of objective function, and the secant's FP-ICA also uses the tangent line of objective function. The 2 kinds of ICA have been applied to the 2 dimensional 2-image with $512\times512$ pixels. Then Gaussian noise and Laplacian noise are added to the mixed images, respectively. The experimental results show that the Newton's FP-ICA has better the separation speed than secant FP-ICA and the secant's FP-ICA has also the better separation rate than Newton's FP-ICA. Especially, the Newton and secant method gives relatively larger improvement degree in separation speed and rate as the noise increases.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.2 no.3
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• pp.297-308
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• 2001

We propose an algorithm which can reconstruct the 3D information from geographical information. The conventional techniques, the triangular patches and the Random Fractal Midpoint Displacement (RFMD) method, etc., have often been used to reconstruct natural images. While the RFMD method using Gaussian distribution obtains good results for the symmetric images, it is not reliable on asymmetric images immanent in the nature. Our proposed algorithm employs neural networks for the RFMD method to present the asymmetrical images. By using a neural network for reconstructing the 3D images, we can utilize statistical characteristics of irregular data. We show that our algorithm has a better performance than others by the point of view on the similarity evaluation. And, it seems that our method is more efficient for the mountainous topography which is more rough and irregular.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.745-747
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• 2004

소실점은 실 공간의 평행한 직선들이 영상에서 만나는 점으로서 카메라 파라미터 추정. 영상을 사용한 3차원 구조복원 등에서 널리 사용되는 영상 상에 존재하는 3차원 기하에 대한 암묵적인 특징 정보이다. 본 논문에서는 영상으로부터 안정적으로 소실점을 검출하기 위한 새로운 방법을 제시한다. 먼저 단위구 상에서 셀 기반의 소실 공간을 EM 알고리즘의 초기 소실점으로 사용함한 신뢰성 있는 소실점 추출 방법을 제안한다. 또한 단일 영상에서 제거되지 않는 이상치에 대해 다중 영상에서 H응 직선이 가자는 사영불변치인 planar collineation과 harmonic range를 이용하여 보다 정확한 소실점을 구하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 다양한 영상을 통해 실험한 결과 안정적이고 신뢰할만한 소실점 검출이 가능하였다.