• 대한원격탐사학회지
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• 제14권3호
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• pp.250-261
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• 1998

본 논문에서는 위성 영상을 이용하여 고속으로 수치지형표고 모델을 추출하기 위한 방법을 제안한다. 수치지형표고 모델 추출 방법은 위성의 위치와 자세를 계산하는 카메라 모델링 과정, 스테레오 영상으로부터 동일점을 찾아내는 정합과정 그리고 외부 표정 요소와 정합쌍을 이용하여 고도 정보를 추출하는 고도 정보 계산 과정으로 크게 구분된다. 이 중 정합 과정은 대상 영상의 모든 영역에 대하여 수행되므로 계산량이 많고, 수치지형표고 모델 추출 과정의 대부분의 수행시간을 점유한다. 따라서 본 논문에서는 수치지형표고 모델 추출 과정 중 대부분의 수행시간을 차지하는 정합 기법의 속도 향상을 통하여 수치지형표고 모델 제작 시간을 단축 시킨다. 본 논문에서 제안한 정합 기법의 속도 향상 방법은 두 가지로 분류된다. 첫째는 일반적으로 많이 사용되는 유사함수인 정규상관계수(NCC: Normalized Cross Correlation)에 비해 계산량이 적은 고속 GC(Gradient Correlation)을 사용한다. 둘째는 동일점을 찾기 위하여 사용되는 정합 창틀을 계산할 때, 이전에 미리 계산된 값을 이용하여 계산량을 감소시킨다. 실험에 사용한 입력 영상은 6000$\times$6000 크기의 충청 지역 level 1A SPOT위성 쌍의 일부분이다 실험 결과 기존의 수치지형표고 모델 추출 방법과 유사한 성능을 보이며 수행시간이 단축되는 것을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권4호
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• pp.819-830
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• 2017

FM 신호 기반 PCL 시스템은 FM 송신탑에서 송신되는 신호를 이용하여 이동하는 표적의 위치를 추적하는 수동형 레이더 기술로서, 송신탑에서 수신기에 LOS (line-of-sight)로 입사되는 직접경로 신호와 표적으로부터 반사된 표적반사 신호의 상호 상관 함수를 유도하여 표적의 위치를 추적한다. 하지만, 직접경로 신호와 지형 및 지표면 등에서 반사되는 간섭 신호가 표적반사 신호 획득을 위한 감시 채널에 동시에 측정되며, 이에 따라 표적의 위치를 정확하게 탐지하지 못하는 문제가 발생한다. 간섭 신호 제거에는 적응 필터가 효과적인 것으로 알려져 있지만, 기존 연구에서는 상호 상관 함수나 적응 필터 입출력 신호의 전력 비율로부터 간섭 신호의 제거 성능을 유도하기 때문에, 정확한 성능 분석이 어려운 문제가 존재하였다. 본 논문에서는 필터 계수의 각 성분이 특정한 간섭 신호를 제거하기 위해 유도된다는 특징을 활용하여, 각 간섭 신호 제거 성능을 적응 필터 계수에 대한 함수로 정리한다. 제안한 성능 분석 방법을 기반으로 적응 필터 기법의 성능을 비교 및 분석하여, 제안한 방법이 간섭 신호 제거 성능 분석에 효과적으로 활용될 수 있음을 보인다.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제18권4호
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• pp.388-394
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• 2014

In this paper, we propose a three-dimensional (3D) image correlator by use of computational integral imaging reconstruction based on the modified convolution property of periodic functions (CPPF) for recognition of partially occluded objects. In the proposed correlator, elemental images of the reference and target objects are picked up by a lenslet array, and subsequently are transformed to a sub-image array which contains different perspectives according to the viewing direction. The modified version of the CPPF is applied to the sub-images. This enables us to produce the plane sub-image arrays without the magnification and superimposition processes used in the conventional methods. With the modified CPPF and the sub-image arrays, we reconstruct the reference and target plane sub-image arrays according to the reconstruction plane. 3D object recognition is performed through cross-correlations between the reference and the target plane sub-image arrays. To show the feasibility of the proposed method, some preliminary experiments on the target objects are carried out and the results are presented. Experimental results reveal that the use of plane sub-image arrays enables us to improve the correlation performance, compared to the conventional method using the computational integral imaging reconstruction algorithm.

• Journal of Power Electronics
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• 제5권3호
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• pp.198-205
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• 2005

The mechanical system of a drive can often be modeled as a two- or three-mass-system. The load is coupled to the driving motor by a shaft able to perform torsion oscillations. For the automatic tuning of the control, it is necessary to know the mathematical description of the system and the corresponding parameters. As the manpower and setup-time necessary during the commissioning of electrical drives are major cost factors, the development of self-operating identification strategies is a task worth pursuing. This paper presents an identification method which can be utilized for the assisted commissioning of electrical drives. The shaft assembly can be approximated as a two-mass non-rigid mechanical system with four parameters that have to be identified. The mathematical background for an identification procedure is developed and some important implementation issues are addressed. In order to avoid the excitation of the system with its natural resonance frequency, the frequency response can be obtained by exciting the system with a Pseudo Random Binary Signal (PRBS) and using the cross correlation function (CCF) and the auto correlation function (ACF). The reference torque is used as stimulation and the response is the mechanical speed. To determine the parameters, especially in advanced control schemes, a numerical algorithm with excellent convergence characteristics has also been used that can be implemented together with the proposed measurement procedure in order to assist the drive commissioning or to achieve an automatic setting of the control parameters. Simulations and experiments validate the efficiency and reliability of the identification procedure.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권6호
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• pp.2297-2310
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• 2022

A condensation heat transfer model is essential to accurately predict the performance of the passive containment cooling system (PCCS) during an accident in an advanced light water reactor. However, most of existing models tend to predict condensation heat transfer very well for a specific range of thermal-hydraulic conditions. In this study, a new correlation for condensation heat transfer coefficient (HTC) is presented using machine learning technique. To secure sufficient training data, a large number of pseudo data were produced by using ten existing condensation models. Then, a neural network model was developed, consisting of a fully connected layer and a convolutional neural network (CNN) algorithm, DenseNet. Based on the hold-out cross-validation, the neural network was trained and validated against the pseudo data. Thereafter, it was evaluated using the experimental data, which were not used for training. The machine learning model predicted better results than the existing models. It was also confirmed through a parametric study that the machine learning model presents continuous and physical HTCs for various thermal-hydraulic conditions. By reflecting the effects of individual variables obtained from the parametric analysis, a new correlation was proposed. It yielded better results for almost all experimental conditions than the ten existing models.

• 한국재료학회지
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• 제33권4호
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• pp.164-174
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• 2023

The bandgap characteristics of semiconductor materials are an important factor when utilizing semiconductor materials for various applications. In this study, based on data provided by AFLOW (Automatic-FLOW for Materials Discovery), the bandgap of a semiconductor material was predicted using only the material's compositional features. The compositional features were generated using the python module of 'Pymatgen' and 'Matminer'. Pearson's correlation coefficients (PCC) between the compositional features were calculated and those with a correlation coefficient value larger than 0.95 were removed in order to avoid overfitting. The bandgap prediction performance was compared using the metrics of R² score and root-mean-squared error. By predicting the bandgap with randomforest and xgboost as representatives of the ensemble algorithm, it was found that xgboost gave better results after cross-validation and hyper-parameter tuning. To investigate the effect of compositional feature selection on the bandgap prediction of the machine learning model, the prediction performance was studied according to the number of features based on feature importance methods. It was found that there were no significant changes in prediction performance beyond the appropriate feature. Furthermore, artificial neural networks were employed to compare the prediction performance by adjusting the number of features guided by the PCC values, resulting in the best R² score of 0.811. By comparing and analyzing the bandgap distribution and prediction performance according to the material group containing specific elements (F, N, Yb, Eu, Zn, B, Si, Ge, Fe Al), various information for material design was obtained.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.676-681
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• 2013

For underwater vehicles, the use of sensors such as cameras and laser scanners is limited by the difference in environment compared to robots designed to work on dry land. In underwater environments, if use is made of sound signals, valuable information can be obtained. The most important application is the localization of underwater sound sources. The estimated location of a sound source can be used to control underwater robots or submarines. Thus, the purpose of this research is to estimate the source's direction and location in a noisy underwater environment. The direction of the sound source is obtained using two hydrophones. Furthermore, if we assume that the robot or sound source is moving, the location of the sound source is estimated using more than two estimated directions. The feasibility of the developed algorithm is examined by experiments in a water tank and in the ocean.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권10B호
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• pp.1995-2003
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• 1999

DS-CDMA 시스템에서 통신 채널의 왜곡이나 간섭으로 인하여 확산 코드의 상호 상관 함수가 직교하지 않으므로 해서 시스템에서 성능을 열화 시키는 원근 문제와 다중 사용자 간섭 문제가 발생한다. 이 문제들은 시스템의 성능을 열화 시키므로 DS-CDMA의 성능을 향상시키기 위해서는 간섭을 효율적으로 억제하는 알고리즘이 요구되어진다. 본 논문에서는 constant modulus 알고리즘을 이용한 블라인드 적응 간섭 억제기를 제시하였다. 모의 실험결과 순방향 채널에서 사용된 블라인드 적응 간섭 억제기는 가우시안 채널 하에서는 정상 상태 응답일 때, 신호대 간섭비가 약 7[dB]정도 향상을 보였으며, Rayleigh 페이딩 채널 하에서는 잡음 대 간섭비가 약 4[dB]정도의 향상을 보였고, 다중 경로 하에서는 약11[dB]정도의 좋은 성능을 보였다. 따라서 DS-CDMA 시스템에서 제안된 수신기가 기존의 수신기보다 더 나은 성능을 가짐을 알 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.287-293
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• 2018

FPGA (Field Programmable Gate Array)는 개발자가 유연하게 프로그래밍 할 수 있다는 장점으로 인해 다양한 분야에서 사용되고 있다. 하지만 외부에서 구현된 시스템이 비트스트림 형태로 FPGA에 탑재 될 경우 오작동을 일으키거나 정보를 유출시키는 등의 하드웨어 악성 기능이 포함될 가능성이 있다. 이러한 이유로 비트스트림 역공학은 필수적이며, 따라서 이와 관련된 연구들이 진행되어 왔다. 본 논문에서는 FPGA 비트스트림 역공학 연구 사례 중 가장 대표적인 역공학 알고리즘을 활용한 BIL 비트스트림 역공학 도구에 대한 분석 실험을 진행하여 성능 및 한계점을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.691-700
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• 2017

본 논문은 시각 장애인들을 위해 영상처리 기반의 자동 점자 변환기의 설계 및 구현에 관한 내용을 기술한다. 영상처리 기반의 변환 알고리즘은 웹캠으로 획득한 입력 영상을 이진 영상화 한 다음, 문자 영역을 라벨링 처리하여 저장되어 있는 문자 패턴 영상과 상호 상관도를 계산하여 해당되는 점자로 변환한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리즘을 모의 실험한 결과, A5 용지에 인쇄된 숫자와 알파벳에 대하여 각각 95%, 91% 변환 성공률을 보여 주었고, 아두이노를 이용하여 서보모터로 구현한 시제품 시험을 통해 89% 변환 성능을 확인함으로서 구현된 자동 점자 변환기의 실용화 가능성을 확인하였다.