• 한국통신학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.1299-1310
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• 1992

최근에, 디지탈 데이터 전송을 위한 수신기 타이밍 검출 회로의 디지탈화에 관한 관심이 점점 증가하고 있다. 타이밍 검출 회로의 디지탈화의 결과로 인하여, 타이밍 에러 검출을 위한 새로운 디지탈 알고리즘이 필요하게 된다. 본 논문에서는, 직접 QPSK변조 기법에 적용할 수 있는 Angular Form(AF) Algorithm을 제시하였다. AF Algorithm은 기본적으로 복조된 각 (Detected Angle)과 천이논리표 (Transition Logic Table)등의 개념을 근거로 하여 개발되었다. Gaussian과 Impulsive 잡음을 모델링하여, 이들 두 잡음환경하에서 Monte-Carlo 시뮬레이션을 통하여 알고리즘 성능평가를 하였다. 성능평가 결과, AF Algorithm이 Gardner Algorithm보다 BER, RMS Jitter, S-curve등에서 성능이 개선됨을 알 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.3078-3080
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• 2005

본 논문에서는 AF 기능을 구현함에 있어서 2 백만 화소 카메라 모듈인 Sharp LZ0P3731의 기능, AF 모터 (VCM, Voice Coil Motor)에 작용하는 힘과 구동원리, 이를 구동하기 위한 H/W의 설계 특성, 및 DM270을 이용한 AF 제어 시 Focus Value의 특성 분석을 바탕으로 Focus Value 특성을 고려한 최적 AF 알고리즘을 개발하였다. 본 논문에서 제안한 최적 AF 알고리즘은 '최대의 Focus Value가 각 State의 Step Value 마다 각각 다른 위치에서 검출'되는 AF 모터 및 구동 H/W특성을 고려하여, 최적 AF 기능은 최대의 AF Value에 근접하는 Lens Position 제어가 가능하도록 하였다. 이를 검증하기 위한 윈도우용 S/W로 성능을 확인한 결과, 일반적인 AF 기능은 58 프레임으로 3.87초의 시간이 소요되는 반면, 제안한 AF 기능은 25 프레임으로 1.67초로 2배 이상의 빠른 AF 성능을 가졌다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.2547-2554
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• 2009

본 논문은 얼굴을 자동 초점(AF, Auto Focusing) 기능의 관심영역(ROI, Region of Interest)으로 이용하기 위한 얼굴 검출(Face Detection) 알고리즘 및 하드웨어 구현에 관한 것이다. 얼굴 검출을 위해 YCbCr 색 좌표계에서의 피부색 영역을 바탕으로 얼굴의 특징을 이용하였다. 얼굴에 해당하는 피부, 눈에 해당하는 에지, 그리고 입에 해당하는 음영의 픽셀수를 얼굴 특징으로 선택하였고, 얼굴 특징은 2,000개의 얼굴 샘플을 통하여 통계적으로 구하였다. 제안된 알고리즘은 하드웨어 설계 시, 하드웨어 자원의 효율성을 고려하여 영상의 중심에 가까운 두 명의 얼굴을 검출하게 하였다. 그리고 검출된 얼굴을 자동 초점의 관심 영역으로 이용하기 위하여 얼굴 영역을 사각형의 박스로 표시하였고, 영상에서 박스의 시작점과 끝점에 해당하는 위치를 출력하게 하였다. 하드웨어로 설계된 얼굴 검출 기능은 FPGA 보드와 모바일 폰 카메라 센서를 사용하여 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.2655-2663
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• 2011

지금까지 심방세동을 검출하는 방법은 P파의 형태, 시간 주파수 영역 분석법이 주를 이루었다. 하지만 P파는 잡음의 영향을 많이 받는 환경에서는 검출의 정확도가 떨어지며, 시간 주파수 영역 분석법은 RR 간격에 따라 변화하는 불규칙적 리듬에 관한 정보를 정확하게 얻지 못하는 단점이 있다. 본 연구에서는, P파의 형태는 고려하지 않고, 불규칙 RR 간격 리듬의 비선형적 특성 분석을 통한 심방세동 검출 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 불규칙 RR 간격 리듬을 다양성, 무작위성, 복잡성으로 각각 정의하고 제곱평균제곱근(RMSSD), 전환점비(TPR), 표본 엔트로비(SpEn)의 3가지 비선형적 특성 분석을 통하여 심방세동을 분류하였다. 제안된 알고리즘의 검출 성능을 평가하기 위해 3가지 통계치의 최적값을 설정하고 MIT-BIH 심방세동 데이터베이스와 부정맥 데이터베이스를 이용하여 실험하였다. 성능 평가 결과, MIT-BIH 심방세동 데이터베이스에 대해서는 민감도(sensitivity:94.5%), 특이도(specificity:96.2%)를 각각 나타내었으며, 부정맥 데이터베이스에 대해서는 민감도(89.8%), 특이도(89.62%)를 각각 나타내었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권5A호
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• pp.536-542
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• 2011

FCC는 디지털 방송 전환 후 발생되는 TVWS에서의 효율적인 스펙트럼 활용을 위해 비면허 시스템의 주파수 사용을 허용하였다. 다양한 면허 사용자 및 비면허 CR 사용자가 공존하는 환경에서 최적 채널 선택을 위해서는 우선 채널 사용 현황 파악이 요구된다. 데이터베이스를 통해 제공되는 면허 사용자 채널 정보 외에는 센싱 알고리즘을 통한 검출이 필요한데 본 논문에서는 단일 채널 수신만으로 채널 본딩된 비면허 CR 신호까지 검출할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 전산 모의 실험 결과 IEEE 802.11af 신호는 단일 채널의 경우에는 SNR=-18dB, 8 채널 본딩 신호의 경우에는 SNR=-7dB에서 검출 확률이 90% 이상으로 나타났으며, 동일 조건에서 ECMA 392 신호는 단일 채널의 경우에는 SNR=-14dB, 8 채널 본딩 신호의 경우에는 SNR=-6dB로 나타났다. 결과적으로 제안 알고리즘을 통해 단일 채널 수신만으로 채널 본딩 신호의 검출이 가능해짐으로써 전채널 센싱 소요 시간의 감소 및 시스템 오버헤드를 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.959-962
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• 2012

영상을 획득, 전송, 저장하는 과정에서 여러 가지 원인에 의하여 열화가 발생하고 있으며 열화의 주요한 원인은 잡음에 의한 것이라 알려져있다. salt & pepper 잡음에 의해 훼손된 영상을 회복시키는 기본적인 방법에는 MF, AF, CWMF 등이 있다. 본 논문에서는 임펄스 잡음을 제거하기 위해 변형된 평균 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 잡음의 검출과 잡음의 제거로 나눈다. 비 잡음 신호는 그대로 보존하고 잡음 신호는 제안된 알고리즘 필터로 처리한다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 성능을 비교하고 PSNR을 판단기준으로 사용하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제49권3호
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• pp.38-46
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• 2012

심방세동은 발작성 심방세동 단계에서부터 검출 및 분석하여 적절한 치료를 실시하여야 하며, 홀터 심전계를 통해서만 측정할 수 있다. 현재 12채널 심전계를 통해서는 심방세동 신호를 추출할 수 있는 효과적인 방법들이 개발되어 있으나, 홀터 심전계를 위한 방법으로는 심실활동 템플릿을 단순 제거하는 ABS(averaged beat subtraction)방법이 사용되고 있다. 최근 단일 채널 심전도로부터 심방세동 신호를 추출하기 위한 PCA(principal component analysis) 또는 SVD(singular value decomposition) 기반의 알고리즘이 제안되기도 하였으나, 구현이 복잡하고 전문가의 개입이 필요한 한계가 있다. 본 논문에서는 주 입력인 심방세동 심전도에서 심실활동을 이벤트로서 검출한 뒤 이를 기준 입력으로 하는 이벤트 동기 적응필터(ESAF, event-synchronous adaptive filter)를 제안하고, 심방세동 신호 추출 성능을 평가해 보았다. 그 결과 기존 ABS 방법에 비해 우수할 뿐만 아니라, 전문가의 개입 없이도 PCA 또는 SVD 기반의 알고리즘과도 대등한 성능을 보였다. 나아가 이형성 심실활동이 있는 경우에도 효과적으로 대응할 수 있는 확장 ESAF 방법을 제안하였으며, 단형성 심실활동이 있는 경우와 유사한 수준의 성능을 확인하였다. 제안된 알고리즘을 홀터 심전계에 적용하면 발작성 심방세동 심전도의 분석뿐만 아니라 항부정맥 약물의 치료효과를 실시간으로 보다 정확하게 평가할 수 있을 것으로 기대된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.233-238
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• 2009

본 논문에서는 얼굴을 자동 초점(Auto-focus) 디지털 카메라의 관심영역(ROI : Region Of Interest)으로 이용하는 시스템에서 요구되는 검출 영역의 안정적인 선택을 위한 방법을 제안한다. 이 방법은 디지털 카메라와 모바일 카메라에 포함되는 ISP(Image Signal Processor)에서 실시간으로 처리되는 프로그레시브 입력 영상에서 얼굴 영역을 관심영역으로 간주하고 자동으로 초점을 맞추는 방법이다. 얼굴 영역 검출을 위하여 사용한 학습 알고리즘은 에이다부스트 알고리즘을 이용하였다. 학습에 포함되지 않은 기울어진 얼굴에 대한 검출방법과 검출 결과에 대한 후처리 방법, 관심영역이 흔들리지 않고 일정한 영역을 유지하도록 하기 위한 안정화 대책을 제안한다. 제안된 ROI 영역 안정화 알고리즘에 대한 성능을 평가하기 위하여 움직임이 있는 얼굴에 대하여 기준 궤적과의 차이를 보이고, 각 궤적의 회귀곡선과의 RMS 오차를 안정화 성능평가의 척도로 이용하였다.