• 전자공학회논문지
• /
• 제51권12호
• /
• pp.150-159
• /
• 2014

최신 영상 압축 표준 방식인 HEVC는 H.264/AVC에 비해 압축 효율을 크게 개선시킬 수 있지만, 부호화기 복잡도 또한 크게 증가한다. 특히 비정수 정밀도 움직임 보상에 사용되는 보간 필터의 길이가 종래 6-tap에서 8-tap으로 증가함으로 인해, 비정수 정밀도 움직임 추정에 많은 연산량이 요구된다. 본 논문에서는 HEVC의 비정수 움직임 추정 과정에 대한 압축 효율 기여도 및 복잡도를 분석하고, 이로부터 부호화기의 복잡도를 효과적으로 감소시키기 위한 방법을 제안한다. 먼저, 움직임 추정과 움직임 보상에 사용되는 보간 필터를 분리하고, 움직임 추정만을 위한 최적 필터 길이를 찾는다. 또한 최적 비정수 움직임 벡터를 찾기 위한 탐색 과정에서 특정 조건을 만족하는 일부 후보들만을 검사하고, 꼭 필요한 보간 과정만을 수행하도록 함으로써 부호화 복잡도를 감소시킨다. 실험 결과, 제안한 방법을 사용하면 평균 압축 성능 하락 폭 0.7%, 1.5%, 2.5%에서 부호화기 복잡도를 각각 13.6%, 18.5%, 21.1% 감소시킬 수 있었다. 또한 고해상도 영상($1920{\times}1080$)의 경우 압축 성능 하락 폭이 0.4%, 1.1%, 1.6%로 감소함으로써 제안한 방법이 고해상도 영상에 더욱 효과적임을 보였다.

• 전자공학회논문지SC
• /
• 제49권4호
• /
• pp.45-54
• /
• 2012

위치기반서비스에서 주요기술로는 GPS가 있지만, 현재 위성 통신을 통해 위치 추정이 불가능한 실내지역의 위치추정기술로는 저 전력 근거리 통신의 연구가 주로 이루어지고 있다. 특히 첩 대역확산방식을 이용한 저 전력 근거리 통신 기술이 신호도달거리의 확장, 잡음에 대한 영향, 저 전력 데이터 통신 등 여러 가지 면에서 기존의 근거리 통신 기술보다 더 나은 특징을 보임에 따라 위치 추정을 위하여 제안된 IEEE802.15.4a의 물리계층에 표준으로 채택되었다. 하지만, 첩 대역확산 방식을 통한 측정된 거리는 기본적으로 오차를 가지는데, 이를 측정된 거리에 따라 가중치 값을 나타내는 비례 계수를 이용하여 영이 아닌 평균값을 가지는 잡음으로 모델링 할 수 있다. 하지만 초기의 빠르고 정확한 위치 추정에는 다소 시간이 걸린다. 따라서 본 논문에서는 이동 노드의 정확한 위치 추정을 위하여 최소자승법과 확장 칼만 필터를 이용하여 보다 빠르고 안정된 위치 추정 시스템을 제안한다. 끝으로 실제 위치 추정 시스템의 구현으로 한 실험 결과를 바탕으로 제안된 알고리즘의 안정된 적응성과 정확성을 평가하여 그 성능을 알아보았다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.361-366
• /
• 2012

본 논문은 퍼지 제어기를 이용하여 전기 이륜차의 속도를 제어한다. 전기 이륜차는 스로틀에 대하여 빠른 응답성과, 정속주행 시 안정성이 요구 된다. 그러나 현재 양산중인 전기 이륜차는 1.5KW(50cc)급으로 탑승자 및 수화물 중량, 도로 상태(비포장 길, 아스팔트 길) 및 바람의 저항 등 부하 변동에 따라 속도 변화가 매우 크므로 정속 주행이 어려우며, 오르막길과 내리막길의 경사도에 따라 급격한 속도 변화가 발생된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 속도의 오차와 오차의 변화량을 퍼지 제어기의 입력 값으로 사용하고, 모터의 Q축 제어 량을 퍼지 제어기의 출력 값으로 설정 하여 퍼지 제어기를 구성하였다. 모터의 D축 제어 량은 Q축 제어 량에 비례적으로 설정하여 매입형 영구 자석 동기 전동기(Interior Permanent Magnet synchronous Motor, IPMSM)를 장착한 전기 이륜차를 구동하였다. 본 논문에 적용된 제어 대상은 1.5KW급 전기이륜차로서 모터의 속도 제어를 위하여 제안된 알고리즘을 이용한 퍼지 제어기를 사용 하였으며, 매입형 영구 자석 동기전동기의 토크 제어를 위하여 D, Q축 전류 제어기를 사용 하였다. 제안된 알고리즘을 이용한 퍼지 제어기는 설정된 속도를 잘 추종하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제18권4호
• /
• pp.456-462
• /
• 2008

분류란 새로운 자료를 주어진 클래스 중의 하나로 구분하는 것으로 가장 일반적으로 사용되는 데이터마이닝 기법 중의 하나이다. 그중 메모리기반 추론(MBR : Memory-Based Reasoning)은 추론 규칙 없이 특징들의 최초의 벡터 형태에 의해 표현된 학습패턴을 단순히 저장한다. 그리고 분류 시에 새로운 자료가 메모리에 저장된 학습패턴들과의 거리를 계산하여 가장 가까운 거리에 있는 학습패턴의 클래스로 분류하는 기법이다. MBR 기법에서 학습패턴이 커지면 저장에 필요한 메모리의 크기도 커질 뿐만 아니라 추론을 위한 계산도 많아지는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 대표적인 방법으로 초월평면을 이용하는 NGE 이론과 대표패턴을 추출하여 학습하는 FPA 기법과 RPA 기법 등을 들을 수 있다. 본 논문에서는 학습패턴 공간을 GINI-Index값을 이용하여 일련의 최적 분할점을 찾아 가변크기로 분할하는 동적분할평균(DPA : Dynamic Partition Averaging)기법을 제안하였다. 제안한 기법의 성능을 검증하기 위하여 MBR기법 중 널리 사용되는 k-NN 기법과 비교하였다. 제안한 기법이 k-NN기법에 비해 대표패턴 개수는 줄이고 분류성능은 유사하게 유지시킨 것을 보여주었다. 또한, 제안한 기법은 NGE 이론을 구현한 EACH 시스템과 대표패턴 기법인 FPA기법과 RPA기법 등과 비교하여 탁월한 분류 성능을 보여주었다.

• 지능정보연구
• /
• 제15권2호
• /
• pp.49-59
• /
• 2009

내용기반 이미지 검색은 색상, 질감 등의 이미지 자체의 자질들을 이용하여 검색하므로 텍스트 기반 이미지 검색의 객관성 부족과 모든 이미지에 사람이 주석을 달아야 하는 단점을 보완할 수 있는 이미지 검색 방법이다. 이러한 내용 기반 이미지 검색에서 사용되는 방식 중 SIM(Self-organizing Image browsing Map) 방식은 SOM 알고리즘을 이용하여 이미지들을 브라우징 가능한 그룹으로 맵핑하고 그 결과를 바탕으로 이미지를 검색하게 된다. 하지만 비슷한 이미지라 할지라도 이미지의 밝기, 피사체의 움직임 등에 의하여 색상 정보가 다르게 나타나게 되면 SOM 알고리즘의 학습 과정에서 유사한 이미지들을 그룹화한 노드를 BMU로 선택하지 못하고 떨어져 있는 다른 노드를 선택하게 된다. 이 경우 학습이 진행되면서 유사한 이미지들이 군집하는 과정을 거치지만 학습이 완료될 때까지 다른 유사 이미지들을 그룹화한 노드에 맵핑이 되지 못하는 경우가 발생한다. 그 결과, 검색 결과에 나타나지 못하여 적합 이미지 검색률이 낮아 질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 HSV 색상모델을 이용하여 양자화하고 이미지의 색상 특징 벡터를 추출한 뒤 SOM 알고리즘을 이용하여 이미지들을 브라우징 가능한 그룹으로 맵핑한다. 이때 SIM 방식의 문제점인 유사 이미지가 따로 맵핑되어 적합 이미지 검색률이 낮아지는 것을 줄이기 위하여 SOM을 두 개의 층으로 구성한다. 첫 번째 층에서 이미지의 색상 자질을 이용하여 학습을 완료한 후, 학습이 완료된 첫 번째 층 맵의 각 노드들의 연결 가중치를 이용하여 두 번째 층에서 다시 한번 학습을 수행한다. 두 개의 층으로 학습이 완료된 두 번째 층의 SOM에 질의 이미지의 특징 벡터를 입력하여 BMU를 선택하고 BMU와 연결된 첫 번째 층의 노드를 최종 선택하여 이미지를 검색한다. 실험결과, 제안된 이미지 검색 방법이 기존의 이미지 검색 방법 보다 적합 이미지의 검색 성공률이 높은 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제17권8호
• /
• pp.1947-1954
• /
• 2013

부정맥 검출을 위한 기존 연구들은 분류의 정확성을 높이기 위해 신경망, 퍼지 이론, SVM 등과 같은 비선형 방법이 주로 사용되어 왔다. 이러한 대부분의 방법들은 P-QRS-T 지점의 정확한 측정을 필요로 하며, 데이터의 가공 및 연산이 복잡하다. 또한 P파, T파의 개인차가 있어 파형을 구분할 수 없을 경우도 존재한다. 따라서 이러한 문제점을 극복하기 위해서는 최소한의 특징점을 추출함으로써 연산의 복잡도를 줄이고, 실시간으로 다양한 부정맥을 분류할 수 있는 적합한 알고리즘의 설계가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 QRS 특징점 변화에 따른 바이너리 코딩 기반의 실시간 부정맥 분류 방법을 제안한다. 이를 위해 전처리를 통해 잡음이 제거된 심전도 신호에서 R파, RR 간격, QRS 폭을 추출하고, 각 특징점들의 문턱치(threshold) 만족 여부를 바이너리 코드화시킴으로써 실시간으로 부정맥을 분류 하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 39개의 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스 레코드를 대상으로 PVC, PAC, Normal, BBB, Paced beat의 검출률을 비교하였다. 실험결과 PVC, PAC, Normal, BBB, Paced beat는 각각 97.18%, 94.14%, 99.83%, 92.77%, 97.48%의 우수한 평균 검출률을 나타내었다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제11B권2호
• /
• pp.187-198
• /
• 2004

월드 와이드 웹(World-Wide Web)은 가장 커다란 분산된 정보저장소로서 계속하여 빠른 속도로 성장해왔다. 그러나 비록 웹이 빠른 속도로 성장하고 있다 할지라도, 웹의 정보를 읽고 이해하는 데는 본질적으로 한계가 있다. 웹 사용자 입장에서 보면 웹의 정보 폭발, 꾸준하게 변화하는 환경, 사용자 요구에 대한 이해 부족 둥으로 오히려 혼란을 겪을 수 있다. 웹의 이러한 환경에서 사용자의 순회패턴(traversal patterns)을 탐사하는 것은 시스템 설계나 정보서비스 제공 측면에서 중요한 문제이다. 순회패턴 탐사에 관한 기존의 연구들은 세션(sessions)에 나타나는 페이지들간의 연관성 정보를 충분히 활용하지 못한다. 본 논문에서는 세션에 나타나는 페이지들간의 연관성 정보를 활용하여 빈발 k-페이지집합을 탐사하고, 이를 기반으로 하여 추천 페이지집합을 생성함으로써 효율적인 웹 정보서비스를 제공할 수 있는 Web Page Recommend(WebPR) 알고리즘들을 제안한다. 제안한 WebPR 알고리즘은 웹 사이트를 방문한 사용자에게 추천 페이지집합을 포함하는 새로운 페이지뷰(pageview)를 제공함으로써 궁극적으로 찾고자하는 목표 페이지에 효과적으로 접근할 수 있도록 해준다. 기존 연구들과의 가장 큰 차이점은 페이지들간의 연관성 정보를 활용하는 방법들을 일관성 있게 고려하고 있다는 점과 가장 효율적인 트리모델을 제안한다는 점이다. 두개의 실제 웹로그(Weblog) 데이터에 대한 실험은 제안한 방법이 기존의 방법들보다 성능이 우수함을 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제6권1호
• /
• pp.124-132
• /
• 2002

영상처리라는 것은 문자를 인식하거나 물체를 인식하는 등 어떠한 물체의 특징을 추출하여 그에 대한 정보를 가지고 자동제어 시스템이나 인식시스템에 도입하는 것이다. 그러나 이러한 시스템들에 도입시키기 위해서는 찾고자 하는 물체의 특징을 잘 검출할 수 있어야 하며 검출된 특징의 패턴도 잘 잘 구별해야 한다. 그러나 본 논문에서 다루고 있는 고무 타이어의 특성은 배경과 문자열이 존재하는 특징면이 잘 구분되지 않는다는 것이다. 이것은 곧 특징 추출이 어렵다는 것을 간접적으로 나타내고 있는 것이다. 그러므로 수많은 논문에서 손실된 특징 정보를 복원하기 위한 기술과 끊어진 문자 정보를 유추하여 맞춰 내는 등의 기술을 많이 연구해 왔다. 그러나 우리는 무엇보다 처음에 입력받는 영상이 좋아야만 나머지 필터링이나 영상 처리기법이 쉽다고 생각하여 입력 영상을 개선시킬 수 있는 광학적인 환경에 관심을 두기로 하였다. 본 논문은 이리한 영상처리기법 중에서 입력 영상을 보다 선명하게 받아들이기 위한 조건을 찾고 광학적인 이론을 찾고자 하는 논문이다. 본 논문은 타이어를 생산하는 라인에서 타이어에 각인되어 있는 문자를 인식하고 상위 컴퓨터인 호스트 컴퓨터에 자료를 전송함으로써 물류를 관리하고, 다음 공정인 전수 검사공정에서 각 타이어에 맞는 휠을 끼우기 위한 작업을 위한 것이다. 이러한 시스템을 위해서는 나은 양질의 입력영상을 획득해야만 인식과정에서 오인식을 줄일 수 있고 자동화 공정에 응용할 수 있다. 양질의 입력영상을 획득하기 위해서는 빛의 입사각도와 피사체가 이루는 각도가 어떠한 각의 형태를 가지는가 하는 것이 중요하며 또한 이것을 받아들이는 카메라의 각도가 피사체와 어떠한 각을 이루는가? 하는 것도 중요한 문제이다. 본 논문에서는 이에 대한 최적조건을 실험적인 방법으로 찾고, 이에 대한 결과를 광학적으로 증명해 보고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제32권7호
• /
• pp.581-591
• /
• 2005

협력적 여과 시스템은 희박성과 단지 두 고객만의 선호도에 따른 상관 관계로 추천을 제공한다는 문제점과 군집내의 가장 유사한 두 사용자만의 상관 관계에 의하여 추천을 한다는 단점이 있다. 또한, 상품의 내용을 기반으로 하지 않고 선호도만을 기반으로 하므로 추천의 정확도가 사용자에 의해 평가한 자료에만 의존한다는 문제점도 있다. 이와 같이 평가된 자료를 추천에 이용할 경우, 모든 사용자가 모든 상품에 대해 성의 있게 평가할 수는 없으므로 추천의 정확도가 낮아지는 결과를 가져온다. 따라서 본 논문에서는 엔트로피을 사용하여 사용자가 상품에 대하여 평가한 자료를 기반으로 검증되지 않은 사용자를 제외시키고, 다음으로 사용자 프로파일을 생성한 후 사용자를 군집시키며, 마지막으로 그룹의 대표 선호도를 추출하는 방법을 제안한다. 기존의 사용자 군집을 이용한 방법은 군집내의 사용자만을 대상으로 유사한 사용자를 찾으므로 희박성은 해결할 수 있으나 그 외의 단점을 해결하지 못하였다. 제안한 방법에서는 상품에 대해 평가한 선호도 뿐만 아니라 상품에 대한 정보를 반영하기 위하여 연관 단어 마이닝의 방법에 의해 협력적 사용자의 프로파일을 생성하고, 이를 기반으로 벡터 공간 모델과 K-means 알고리즘에 의해 사용자를 군집시킨다. 군집된 사용자를 대상으로 상품의 선호도와 사용자의 엔트로피를 병합함으로써 최종적으로 그룹의 대표 선호도를 추출한다. 대표 선호도를 이용한 추천 시스템은 한 사용자의 부정확한 선호도를 기반으로 추천을 하는 경우에 나타나는 추천의 부정확도 문제를 해결하며, 군집내의 가장 유사한 두 사용자만의 상관 관계에 의하여 추천을 하는 단점을 보완하고, 또한 그룹 내에 가장 유사한 사용자를 찾는 데 소요되는 시간을 절약할 수 있다는 장점을 갖는다.

• 대한전자공학회논문지SD
• /
• 제46권11호
• /
• pp.66-76
• /
• 2009

움직임 추정은 영상 부호화 시스템에서 큰 비중을 차지하는 부분으로, 실시간 동작을 위해서는 효율적인 구조를 필요로 한다. 따라서 H.264 전체 시스템을 위한 움직임 추정기 블록의 구현은 부호화 과정을 고속으로 수행할 수 있도록 별도의 전용 하드웨어 모듈로 설계하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 많은 연산량을 효율적으로 줄일 수 있도록 병렬 처리를 바탕으로 움직임 추정 감지 블록, 41개의 SAD(Sum of Absolute Difference)값 계산 블록, 최소의 SAD값 계산과 움직임 벡터 생성 블록을 제안하고자 한다. 움직임 추정 감지 블록과 최소의 SAD값 계산기에서는 선계산(pre-computation) 방법을 적용함으로써, 입력 Switching Activity를 줄여 고속 구현이 가능하도록 하였으며, 움직임 추정 감지 블록과 41개의 SAD값 계산 블록에서 가장 많은 부분을 차지하는 가산기 구조를 일반적으로 사용되는 Ripple Carry Adder 대신에 Carry Skip Adder를 적용함으로써, Adder Tree 구조를 고속으로 처리할 수 있도록 하였다. 또한 외부에서 탐색 영역 제어와 같은 주요 변수를 쉽게 제어할 수 있도록 하여, 하드웨어 구조의 효율성을 높였다. 시뮬레이션 및 FPGA 검증 결과, 움직임 추정기의 임계 경로를 발생시키는 MED블록에서 일반적인 구조를 적용했을 때보다 19.89%의 Delay 감소 효과를 얻을 수 있었다.