• 방송공학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.948-955
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• 2019

360도 VR(Virtual Reality) 비디오 서비스에 대한 관심이 증가함에 따라서 대용량의 VR 비디오 데이터를 압축하여 전송하기 위한 기술이 빠르게 발전하고 있다. QER(Quality Emphasized Region) 기반의 전송 기법은 360도 VR 영상을 영역별로 나누고 차별화된 화질의 영상으로 전송함으로써 몰입감을 유지하고 대역폭의 낭비를 줄이는 뷰포트 적응적 360도 비디오 스트리밍 시스템(Viewport-Adaptive 360-Degree Video Streaming System)의 일종으로 개발되었다. 사용자 시점에 해당하는 특정 QER을 선택하기 위해서는 QEC(Quality Emphasis Center) 거리 계산 과정과 QER 전환을 요청하는 시그널링 과정이 필요하다. QEC 거리계산은 QER의 개수만큼 계산을 반복하기 때문에 클라이언트에게 높은 계산 복잡도를 요구한다. 또한 QER 전환 요청을 위한 시그널링 메시지의 전송 주기는 효율적 대역폭 사용과 원활한 QER 전환 사이에서 서로 절충적인(trade off) 관계를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 MMT 프로토콜 기반의 개선된 QER 선택 알고리듬을 제안한다. 개선된 QER 선택 알고리듬은 미리 준비된 QER_ID_MAP을 사용하여 시스템 계산 복잡도를 줄이는 동시에, 시그널링 주기를 적응적으로 수정하여 네트워크의 부담을 최소화하고 적시에 적절하게 QER 변환이 가능하도록 제안된 방법이다.

• 한국음향학회지
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• 제28권1호
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• pp.77-83
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• 2009

본 논문에서는 비정상 잡음환경에서 음질향상을 위한 비선형 함수와 사전 음성부재 확률을 이용한 최소 통계치(MS) 방법의 잡음전력편의 보상 방법을 제안한다. 비정상 잡음환경에서 잡음전력추정을 위해 최소 통계치 방법이 잘 알려져 있지만, 예측된 잡음전력 추정 값은 실제 잡음 전력 값보다 하향 편의 되는 특성을 나타낸다. 제안한 방법은 비선형 함수를 적용한 적응보상파라미터와 사전 음성부재 확률 값을 혼용하는 잡음전력편의 보상방법이다. 특히, 적응보상 파라미터는 사후 SNR을 이용한 비 선형함수를 적용하여 잡음수준의 증감에 따라 파라미터 값을 조절한다. 또한, 사전 음성부재확률 값이 1로 수렴할 경우, 적응보상파라미터 값은 각 주파수별로 최대치까지 증가하지만, 확률 값이 0에 가까워지면 반대의 특성을 나타낸다. 제안한 알고리즘의 잡음전력추정 및 음질향상의 성능평가를 위해 다양한 종류의 잡음과 비정상적인 극심한 잡음환경을 설정하여 실험하고, 음질향상을 위해 주파수 차감법과 결합하였다. 알고리즘의 성능은 다양한 잡음환경의 신호 대 잡음비 (SNR)와 Itakura-Saito 음질왜곡 평가법을 이용하여 기존 최소 통계치 (MS)방법에 비해 우수한 결과를 나타냈다.

• 전기학회논문지
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• 제67권2호
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• pp.239-247
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• 2018

Adaptive Beamforming (ABF) algorithm, which is a typical jammer suppression algorithm, guarantees the performance on the assumption that the jamming characteristics of the TDS (Training Data Sample) are stationary, which are obtained immediately before and after transmitting the pulse signal. Therefore, effective jammer suppression can not be expected when the jamming characteristics are non-stationary. In this paper, we propose a new jammer suppression algorithm, of which power spectrum fluctuates fast. In this case, we assume that the location of the jammer station is fixed during the processing time. By applying the MPM (Matrix Pencil Method) to the jamming signal in TDS, we can estimate jammer parameters such as power and incident angle, of which the power will vary fast in time or range bins after TDS. Though we assume that the jammer station is fixed, the estimated jammer's incident angle has an error due to the noise, which degrades the performance of the jammer suppression as the jammer power increases fast. Therefore, the jammer's incident angle should be re-estimated at each range bin after TDS. By using the re-estimated jammer's incident angle, we can construct new covariance matrix under the non-stationary jamming environment. Then, the optimum weight for the jammer suppression is obtained by inversing matrix estimation method based on the matrix projection with the estimated jammer parameters as variables. To verify the performance of the proposed algorithm, the SINR (signal-to-interference plus noise ratio) loss of the proposed algorithm is compared with that of the conventional ABF algorithm.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권1B호
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• pp.39-49
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• 2012

다수의 노드들이 유사한 이동 특성을 보이는 그룹 이동성을 고려하였을 때, 동일 그룹에 속한 노드간의 상대 속도는 작기 때문에 그룹 내 라우팅 업데이트 주기를 길게 설정하여 라우팅 오버헤드를 최소화하는 것이 가능하지만, 수집된 정보의 정확성이 저하되기 때문에 상대 속도가 큰 그룹 간의 패킷 전송 성공률이 감소된다. 그룹 간의 라우팅 오버헤드를 패킷 전송 성공률의 저하 없이 감소시키기 위해 이동 적응적인 라우팅 업데이트 구조가 본 논문에서 제안된다. 제안하는 알고리즘은 각 그룹 단위로 이동성을 예측을 하고 이를 통해 라우팅 업데이트 주기를 유동적으로 조절하여 라우팅 오버헤드를 감소시킨다. 또한 적절한 인접 그룹을 중계(relay) 그룹으로 설정하여, 추후 이동성에 의해 두 그룹간의 직접적인 연결이 단절되더라도 중계 그룹을 통해 통신이 원활이 유지될 수 있도록 지원함으로써 오버헤드가 감소하고 패킷 전송 성공률이 높아지게 된다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제44권7호통권361호
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• pp.35-40
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• 2007

최근 이동통신 서비스가 광범위하게 사용되고 서비스 영역의 용이한 확대로 인하여 무선중계기에 대한 수요가 급격히 증가하고 있다. 그러나 무선중계기에는 중계된 전송 신호의 일부가 궤환되어 다시 수신안테나에 수신되는 궤환 간섭 신호가 발생한다. 궤환 간섭 신호의 제거에 이용하는 LMS (Least Mean Square) 알고리즘은 연산량이 적어 실시간으로 적용할 수 있지만, 필터 계수를 갱신에 일정한 스텝 사이즈(step size)를 사용하여 시변 채널과 같은 상황에서 성능이 저하된다. 이런 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 궤환 간섭 제거기의 참조 입력 (reference input)과 에러 신호 사이에서 상관도를 구하여, 스텝 사이즈를 조정하는 새로운 가변 스텝 사이즈 LMS 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 WCDMA 무선 중계기에서 궤환 간섭 신호를 제거하는 필터에 적용하여 모의실험을 하였고, 기존의 간섭 제거 알고리즘과 비교하여 성능이 우수함을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권12호
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• pp.509-516
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• 2022

3차원 공간에서 물체들의 정확한 자세 예측은 실내외 환경에서 장면 이해, 로봇의 물체 조작, 자율 주행, 증강 현실 등과 같은 많은 응용 분야들에서 폭넓게 활용되는 중요한 시각 인식 기술이다. 물체들의 자세 예측을 위한 과거 연구들은 대부분 각 인식 대상 물체마다 정확한 3차원 CAD 모델을 요구한다는 한계점이 있었다. 이러한 과거 연구들과는 달리, 본 논문에서는 3차원 CAD 모델이 없어도 RGB 컬러 영상들만 이용해서 미지 물체들의 자세를 예측해낼 수 있는 새로운 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델은 적응형 깊이 추정기인 AdaBins를 이용하여 스스로 미지 물체 자세 예측에 필요한 각 물체의 깊이 지도를 효과적으로 추정해낼 수 있다. 벤치마크 데이터 집합들을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안한 모델의 유용성과 성능을 평가한다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권5호
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• pp.155-164
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• 2015

본 연구에서는 다양한 HEVC 구문요소들을 적응적으로 파이프라인 및 병렬 처리할 수 있는 CABAC 복호화기 아키텍처를 설계 및 구현하였다. CABAC는 높은 압축률을 제공하지만, 구문요소 단위 순차적 복호화와 문맥간 강한 데이터 종속성, 빈 단위 복호화 과정 때문에 고성능 복호화 처리를 어렵게 한다. CABAC의 복호화 처리 성능을 높이기 위하여 연속된 flag 타입의 구문요소에 대해서는 다음에 복호될 구문요소들을 선행 연산하여 적응적으로 파이프라인 처리하였고, 멀티빈으로 구성된 구문요소는 최대 3개 빈까지 병렬 처리하는 고성능 구조를 설계하였다. 또한 이진산술복호기를 가속화하기 위해 문맥모델 업데이트와 재정규화를 선행 병렬 연산하고, 복호화 결과값에 따라 선택해서, 이진산술복호기의 임계 지연시간을 개선하였다. 제안하는 HEVC CABAC 아키텍처는 최대 1.01bins/cycle의 처리 성능으로 기존 구조대비 약 2배의 가속화 성능을 갖는다. 65nm ASIC 합성 결과 224M bins/sec.의 복호화 성능을 보이며, QFHD영상의 실시간 처리를 가능하게 하였다.

• Steel and Composite Structures
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• 제34권5호
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• pp.743-767
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• 2020

Due to the impressive flexural performance, enhanced compressive strength and more constrained crack propagation, Fibre-reinforced concrete (FRC) have been widely employed in the construction application. Majority of experimental studies have focused on the seismic behavior of FRC columns. Based on the valid experimental data obtained from the previous studies, the current study has evaluated the seismic response and compressive strength of FRC rectangular columns while following hybrid metaheuristic techniques. Due to the non-linearity of seismic data, Adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) has been incorporated with metaheuristic algorithms. 317 different datasets from FRC column tests has been applied as one database in order to determine the most influential factor on the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to the simulated seismic loading. ANFIS has been used with the incorporation of Particle Swarm Optimization (PSO) and Genetic algorithm (GA). For the analysis of the attained results, Extreme learning machine (ELM) as an authentic prediction method has been concurrently used. The variable selection procedure is to choose the most dominant parameters affecting the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to simulated seismic loading. Accordingly, the results have shown that ANFIS-PSO has successfully predicted the seismic lateral load with R² = 0.857 and 0.902 for the test and train phase, respectively, nominated as the lateral load prediction estimator. On the other hand, in case of compressive strength prediction, ELM is to predict the compressive strength with R² = 0.657 and 0.862 for test and train phase, respectively. The results have shown that the seismic lateral force trend is more predictable than the compressive strength of FRC rectangular columns, in which the best results belong to the lateral force prediction. Compressive strength prediction has illustrated a significant deviation above 40 Mpa which could be related to the considerable non-linearity and possible empirical shortcomings. Finally, employing ANFIS-GA and ANFIS-PSO techniques to evaluate the seismic response of FRC are a promising reliable approach to be replaced for high cost and time-consuming experimental tests.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권9호
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• pp.361-368
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• 2014

차량 번호판 인식 시스템은 복잡한 교통환경의 효율적 관리를 위해 발전되어 현재 많은 곳에 사용되고 있다. 그러나 조명, 잡음, 배경변화, 번호판 훼손 등 환경변화에 큰 영향을 받기 때문에 제한된 환경에서만 동작하며, 실시간으로 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 조명변화와 잡음에 강건하며 빠른 번호판 인식을 위한 휴리스틱 분할 알고리즘 및 이를 이용한 실시간 번호판 인식 시스템을 제안한다. 첫 번째 단계는 Haar-like 특징과 Adaboost를 이용하여 번호판을 검출한다. 이 방법은 적분영상을 이용하며 케스케이드 구조로 구성되어 있어 빠른 검출이 가능하다. 두 번째 단계에서 적응 히스토그램 평활화 방법과 노이즈를 경감시키는 바이레터럴 필터를 이용하여 번호판의 종류를 결정한 후, 번호판 종류에 따라 적분영상을 이용한 적응 이진화, 픽셀 프로젝션, 사전지식 등을 기반으로 빠르고 정확한 문자 분할을 한다. 세번째 단계에서는 HOG와 신경망 알고리즘을 이용하여 숫자를 인식하고, SVM을 이용해 한글을 인식한다. 실험결과는 번호판검출에 94.29%의 검출률, 2.94%의 오경보율을 보이며, 문자분할에서는 검출률 97.23%, 2.94%의 오경보율을 보였다. 문자인식에서 평균 인식률은 98.38%이다. 평균 운용시간은 140ms으로 빠르고 강인한 실시간 시스템을 만들 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권2B호
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• pp.120-129
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• 2012

전술 네트워크는 통신 인프라의 부족과, 산악 지형 등의 지형적 특성에 의하여 원활한 통신이 이루어지지 않는 경우가 생긴다. 무선 메쉬 네트워크 (WMN)는 메쉬 포인트들의 멀티-홉 통신을 통하여 별도의 통신 인프라 없이 넓은 지역에 대하여 무선 통신을 공급한다. 따라서, 전술 네트워크에서 무선 메쉬 네트워크의 활용 가능성은 매우 크다. 그러나 기존에 연구되었던 무선 메쉬 네트워크는 메쉬 네트워크를 구성하는 메쉬 포인트들의 이동성을 고려하지 않는다. 본 논문에서는 전술 상황을 고려하여 메쉬 포인트들이 그룹 이동성을 갖을 때 예상되는 MAC의 collision 문제와 PHY의 채널 사용 문제를 해결한다.