• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.837-842
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• 2008

MPEG-2의 비트열은 시퀀스 계층, GOP(group of pictures)계층, 픽쳐 계층 등으로 계층화되어 있다. 각 계층의 헤더 정보는 각 계층에 속한 그룹들의 공통된 속성들을 모아놓은 것이 다. 따라서, 어떤 계층의 헤더 정보 오류는 그 계층에 속한 모든 그룹들의 복호화 과정을 오동작하게 하여 심각한 화질의 열화를 일으킨다. 본 논문에서는 MPEG-2 비디오 비트스트림의 헤더정보에 오류가 발생 할 경우 헤더정보를 양자화된 DCT 계수에 반복적으로 삽입하여 전송함으로써 양자화된 DCT 계수에 삽입 된 헤더 정보를 추출하고, 매크로블록의 활동성을 고려한 헤더 정보에 대한 오류를 복원하는 방법을 제안하였다. 제안된 매크로블록의 활동성을 고려한 헤더 정보에 대한 오류 복원 방법은 역 DCT 과정이 필요없으므로 효율적으로 블록의 활동도를 판단할 수 있었고, 또 제안된 방법을 통하여 헤더 정보에서 오류가 발생하였을 경우 헤더 정보의 오류가 복원된다는 것을 실험을 통하여 확인할 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.2331-2334
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• 2003

The basic difference between the EKF(Extended Kalman Filter) and UKF(Unscented Kalman Filter) stems from the manner in which Gaussian random variables(GRV) are represented for propagating through system dynamics. In the EKF, the state distribution is approximated by a GRV, which is then propagated analytically through the first-order linearization of the nonlinear system. This can possibly introduce large errors in the true posterior mean and covariance of the transformed GRV, which may lead to sub-optimal performance and sometimes divergence of the filter. However, the UKF addresses this problem by using a deterministic sampling approach. The state distribution is also approximated by a GRV, but is now represented using a minimal set of carefully chosen sample points. These sample points completely capture the true mean and covariance of the GRV, and UKF captures the posterior mean and covariance accurately up to the 2nd order(Taylor series expansion) for any nonlinearity. This paper utilizes the UKF to determine spacecraft orbit when only magnetometer is available. Several catastrophic failures of spacecraft in orbit have been attributed to failures of the spacecraft mission. Recently studies on contingency-major sensor failure cases- have been performed. For mission success, contingency design or plan should be implemented in case of a major sensor failure. Therefore the algorithm presented in this paper can be used for a spacecraft without GPS or contingency design in case of GPS failure.

• 한국습지학회지
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• 제10권1호
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• pp.11-20
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• 2008

본 연구에서는 수질모형의 적용 시 유량계수들의 적절한 추정방안을 살펴보았다. 유량계수들의 추정 시에 수리학적 유사구간의 최하류 단면을 기준으로 산정하는 것(기존의 관습적인 방법) 보다는 수리학적 유사구간 전체 단면을 고려하여 산정하는 것이 하천의 유속분포 또는 이동시간의 측면에서 보다 더 하천 유수의 흐름을 정확하게 표현할 수 있음을 알 수 있었다. 또한 어떤 특정 구간에서의 잘못된 유량계수의 추정은 수질 항목에 따라서는 해당구간 수질예측의 정확도뿐만 아니라 그 하류구간에서의 수질 예측에서도 오차가 계속 누적되는 것으로 나타남에 따라 유량계수의 산정에 보다 더 세심한 주의를 기울여야 할 것으로 판단된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.124-127
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• 2009

In this paper, we proposed automatically video colorization method with partial color sources in first frame. The input color sources are propagated to other gray pixels with the high correlation between two pixels. To robust again the errors in portion of the weak boundary, we calculate correlation between two pixels using dual-path comparison. Video colorization method should maintain the color connectivity between frames. Accordingly, we define reliability of primarily color by compare the color of neighborhood frames. We perform the color correction by blending neighboring color when the reliability of primarily color is low. We formalize this premise with energy function, and find the color to minimize the energy function. In this way, using property of video, we reduce the error caused by propagation and get result of natural changes between frames. Through simulation results, we show the proposed method derive a natural result more than previous method.

• 한국측량학회지
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• 제28권1호
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• pp.153-160
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• 2010

향후 구축될 3차원 수치지도의 정확도 검증을 위해서는 기준점 또는 검사점 역할을 할 수 있는 건물 모서리와 같은 대상점에 대한 정확한 3차원 좌표값이 반드시 필요하다. 건물 모서리 점에 대한 좌표는 GPS를 이용하여 결정한 지상기준점으로부터 거리 또는 각을 이용한 지상측량의 방법으로 결정할 수 있는데, 지상기준점의 오차는 지상측량을 통해서 최종적으로 건물 모서리좌표에 영향을 미치므로 이는 반드시 고려되어야 한다. 본 연구에서는 GPS 등으로 결정한 지상기준정의 오차정보가 지상측량을 통해 최종적인 미지수인 건물 모서리 점의 추정값에 미치는 영향에 대해서 수학적으로 분석하고 시뮬레이션 데이터틀 통해 수치적으로 테스트 했다. 지상기준점의 오차는 수평방향 1-4cm 수직방향 2-8cm에 대해서 각각 테스트 했으며 GPS 위치결정의 특성상 수칙방향의 오차가 수평방향의 오차의 두 배가 되도록 했다. 위치결정을 위한 지상측량 방법은 거리측량을 기준으로 테스트했으며, 추정된 건물 모서리점의 정밀도는 지상기준점의 오차에 거의 선형적으로 비례함을 알 수 있었다. 또한 건물 모서리 점의 최종 추정좌표는 관측장비의 정밀도에 따라 부여한 랜덤오차에 따라 달라지지만 추정 정밀도는 거의 일정함을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권6호
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• pp.261-268
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• 2015

음성채팅시스템에서 사용자의 음성 질의는 자동음성인식기를 통하여 텍스트 질의로 변환된다. 만약 자동음성인식기의 1순위 결과가 틀린다면 이 오류는 그대로 음성채팅시스템에 전파된다. 자동음성인식기의 1순위 정밀도를 향상시키기 위하여 본 논문에서는 RankSVM을 이용하여 자동음성인식기의 n개 결과를 재순위화하는 후처리 모델을 제안한다. 채팅시스템을 학습하기 위해서는 대용량의 채팅 문장들이 필요하다. 만약 새로운 채팅 문장들이 학습데이터에 자주 추가되지 않는다면 채팅시스템의 응답은 금방 진부해질 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 SVM을 이용하여 TV와 영화 시나리오로부터 채팅 문장들을 자동으로 선택하는 데이터 수집 모델을 제안한다. 실험에서 제안된 후처리 모델은 후처리를 하지 않은 모델보다 정확률에서 4.4%, 재현율에서 6.4% 더 좋은 결과를 보였다. 그리고 제안된 데이터 수집 모델은 98.95%의 높은 정확률과 57.14%의 재현율을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.127-142
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• 2016

딥러닝은 인공신경망(neural network)이라는 인공지능분야의 모형이 발전된 형태로서, 계층구조로 이루어진 인공신경망의 내부계층(hidden layer)이 여러 단계로 이루어진 구조이다. 딥러닝에서의 주요 모형은 합성곱신경망(convolutional neural network), 순환신경망(recurrent neural network), 그리고 심층신뢰신경망(deep belief network)의 세가지라고 할 수 있다. 그 중에서 현재 흥미로운 연구가 많이 발표되어서 관심이 집중되고 있는 모형은 지도학습(supervised learning)모형인 처음 두 개의 모형이다. 따라서 본 논문에서는 지도학습모형의 가중치를 최적화하는 기본적인 방법인 오류역전파 알고리즘을 살펴본 뒤에 합성곱신경망과 순환신경망의 구조와 응용사례 등을 살펴보고자 한다. 본문에서 다루지 않은 모형인 심층신뢰신경망은 아직까지는 합성곱신경망 이나 순환신경망보다는 상대적으로 주목을 덜 받고 있다. 그러나 심층신뢰신경망은 CNN이나 RNN과는 달리 비지도학습(unsupervised learning)모형이며, 사람이나 동물은 관찰을 통해서 스스로 학습한다는 점에서 궁극적으로는 비지도학습모형이 더 많이 연구되어야 할 주제가 될 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권9호
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• pp.801-811
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• 2010

급경사에서의 고립파의 처오름을 예측하기 위해 3차원 수치모형에 내부조파기법을 도입하여 수치모형실험을 수행하였다. 수치모형은 Navier-Stokes 방정식을 유한차분법을 이용하여 계산하는 동수압 모형으로서, 난류의 해석을 위해서 상대적으로 큰 에디(eddy)만을 고려하는 SANS(spatially averaged Navier-Stokes) 방정식을 푸는 LES(large-eddy-simulation) 기반의 수치모형을 사용한다. 엇갈림 격자체계에서 유한차분법을 사용하여 지배방정식을 해석하는 모형으로서 수치기법으로 Two-step projection 기법을 사용하여 SANS 방정식을 풀었으며, Poisson 방정식을Bi-CGSTAB 기법을 이용하여 풀고 압력장을 계산하였다. 또한, 자유수면의 추적을 위하여 2차 정확도의 VOF(volume-of-fluid) 기법을 사용하였다. 먼저 고립파를 3차원 공간의 일정 수심상에서 내부조파하여 해석해와 비교한 후 분산오차에 대해 분석하였다. 그리고 고립파를 내부조파하여 급경사에서의 고립파의 처오름 및 처내림 현상을 예측하고 수리모형 실험결과와 비교 및 분석하였다.

• 한국측량학회지
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• 제27권2호
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• pp.289-297
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• 2009

본 논문은 감독분류 기법을 활용한 도로 네트워크 추출의 기본 과정인 트레이닝 자료의 추출과정을 자동화함으로써 감독분류를 활용한 도로 네트워크 추출 과정의 자동화에 기여할 수 있는 방법론의 개발을 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구에서는 상호 기하보정 된 항공사진과 LIDAR 자료로부터 정사영상과 LIDAR 반사강도 영상을 제작하고, 기 구축된 수치지도를 활용하여 초기 트레이닝 자료를 자동으로 추출하였다. 하지만 위의 과정을 통하여 추출된 초기 트레이닝 자료는 기하보정과정에서 수반되는 기하학적 오차 및 다양한 개체들로 구성된 도로의 특성에 영향을 받아 다양한 분광특성을 포함하게 된다. 따라서 본 연구에서는 추출된 초기 트레이닝 자료에서 도로 추출의 기본이 되는 도로노면의 분광특성을 통계학적 기법인 기대최대화 알고리즘에 기초하여 효과적으로 결정하기 위한 방법론을 제안하였다. 또한 개발된 방법론의 평가를 위하여 동일지역에 대해 수동으로 취득한 트레이닝 자료와 본 연구에서 자동으로 추출한 자료를 비교 평가하여 정확도를 분석하였다. 실험결과에 대한 통계검증결과 본 논문에서 제안한 도로노면 트레이닝 자료 자동추출기법의 효용성을 증명하였다.