• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.1-10
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• 2018

본 논문은 지상무인전투체계 중의 하나인 무인경전투차량이 RGB 영상정보를 기초로 스스로 전차를 탐지하고 조준점을 산출하는 지능형 표적획득/처리기술의 기초연구이다. 무인 경전투 차량이 전장에서 적 전차와 조우 시, 적 전차를 자율적으로 탐지하고 스스로 조준하는 방법을 개발하기 위해, 영상정보로부터 전차의 주요특징을 식별 및 추출하고, Maximally stable extremal regions, 중간값 필터, k평균 클러스터링 그리고 Morphological filtering의 영상처리기법 및 인공지능 알고리즘을 통해 전차의 외형정보를 추출 및 분석하였으며, 식별된 전차 외형정보를 벡터화하여 전차의 중앙을 지향하는 조준점을 산출하였다. 또한, 본 연구의 성능을 측정하기 위해 선진국들의 주력전차의 영상정보를 수집 및 분석하였고, 제안한 방법의 객관적인 전차탐지 성능은 정확도 91.6%, 정밀도 90.4%, 재현율 85.8% 그리고 F-measure 88.1%의 결과를 보여주었다. 본 연구가 무인전투체계의 지능형 표적획득/처리기술 연구개발에 도움이 되기를 기대한다.

• 한국음향학회지
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• 제35권5호
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• pp.375-382
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• 2016

본 논문은 음선 기반 블라인드 디컨볼루션 기법을 이용한 수동형 시역전의 통신성능 향상에 대한 결과를 제시한다. 기존의 수동형 시역전에서 복원되는 신호는 수신된 탐침신호의 정합필터를 통해 구해진다. 하지만 수신된 탐침신호는 각 데이터 프레임의 채널 시변동을 반영하지 못하므로 복원된 신호의 통신 성능은 저하된다. 본 연구에서는 음선 기반 블라인드 디컨볼루션 기법을 이용하여 각 데이터 프레임의 채널 시변동이 반영된 전달함수를 모두 추정하고, 추정된 전달함수를 이용하여 수동형 시역전을 수행한다. 해상실험 데이터로부터 제안한 기법이 기존의 수동형 시역전보다 향상된 통신성능 결과를 보여준다.

• 정보화연구
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• 제10권3호
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• pp.371-378
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• 2013

다양한 형태의 학습 시스템이 생겨나고 있다. 그 중 E-러닝을 통한 동영상 학습에 대한 수요는 지속적으로 증가하고 있다. 하지만, 그렇다고 하여 모든 이가 이러한 시스템을 적합하게 활용할 수 있는 것은 아니다. 학업능력이 떨어지는 학생은 자신의 학습수준보다 높은 동영상을 학습할 경우 학습에 대한 흥미를 잃을 수 있고, 학업능력이 뛰어난 학생의 경우는 수준에 맞지 않는 동영상을 제공할 경우에는 심화 학습의 기회를 잃어버릴 수 있어 학습효율성을 저하하게 된다. 이러한 불편함을 해결하기 위해서는 사용자가 선호할 만한 정보를 예측하고 필터링 된 맞춤형 정보를 제공하는 추천시스템이 필요하다. 본 논문에서는 학생 레벨추천 시스템을 제안한다. 학생그룹과 학생간의 학습정보를 바탕으로 학습동영상과 학생의 레벨을 추론하고, 이를 토대로 동영상에 대한 학생의 상대적 난이도를 제시하고, 적합한 난이도의 동영상을 추천한다. 실험을 통하여 본 연구의 추천 서비스의 유용성을 검증하였다.

• 디자인학연구
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• 제18권3호
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• pp.219-222
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• 2005

본 작품은 쾌적하고 청결한 주거환경을 유지하기 위해 사용되는 공기청정기 제품에 있어서 벽면을 이용한 기기 운용방식에 관한 디자인 개발 연구이다. 최근 들어 생활수준이 향상됨에 따라 건강에 대한 관심이 증대되고 인간의 건강과 직결되는 실내에서의 공기청정에 대한 관심이 높아지면서 공기청정기의 사용과 그 수요가 크게 증가하고 있으며 이에 따라 공기청정기 시장도 확대되며 다양한 디자인의 제품들이 등장하고 있다. 그러나 현재 시장에 나와 있는 대부분의 제품들은 스탠드 방식으로서, 설치를 위해서는 적지 않은 공간이 필요하며 구조상 공기의 흡 배기를 위해 설치장소의 선정에 많은 제약이 따른다. 따라서 본 연구는 이미 에어컨 제품에서 널리 사용되고 있는 벽걸이 방식의 디자인 컨셉을 도입하여 설치장소의 제약 최소화와 함께 벽면장식의 효과도 가져을 수 있는 방식의 디자인을 시도하였다. 이 과정에서 사용자 편의를 위해 필터의 교환과 청소를 용이하게 하였고 다양한 기능을 간단하게 조작할 수 있도록 하였으며, 실내 어느 장소에나 잘 어울릴 수 있도록 전체적으로 슬림하면서도 미려하고 자연스러운 곡선이 직사각과 조화를 이루도록 디자인하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제30권1호
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• pp.60-69
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• 2019

본 논문에서는 전방 관측 특히, 곡선운동을 하는 차량용 전방 관측 역산란 합성 영상 형성에 대해 다룬다. 영상 형성을 위해 시간 영역 상관관계(time domain correlation: TDC) 기법이 사용되었으며, 차량의 전방 지면의 2D 영상을 얻는다. TDC는 공간변화 시스템에 대한 정합 필터링을 구현한 기법이므로 가우시안 잡음에 강건하다. 또한, 직선운동을 할 때의 영상과 곡선운동을 할 때의 영상에 대한 비교, 분석을 통해 곡선운동을 했을 때 영상의 엔트로피가 증가하는 대신 영상의 분해능이 향상되었음을 보인다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권4호
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• pp.107-115
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• 2011

본 논문은 대용량 동영상을 관리하기 위한 빠르고 효율적인 내용기반 중복 동영상 검출 알고리즘을 제안한다. 효율적인 중복 동영상 검출을 위해 대용량의 동영상을 처리하기 쉬운 작은 단위로 나누는 동영상 장면 전환 기반 분할 기술을 적용하였다. 동영상 서비스 및 저작권 보호 관련 사업모델의 경우, 필요한 기술은 아주 작은 구간의 동영상이나 한 장의 영상 을 검색하기보다는 상당한 길이 이상 일치하는 동영상을 파악하는 기술이 필요하다. 이러한 중복 동영상 검출을 위해 본 논문에서 동영상을 장면 전환을 기준으로 분할하여, 나누어진 장면 내에서 움직임 분포 서술자와 대표 프레임을 선택하여 프레임 서술자를 추출한다. 움직임 분포 서술자는 동영상 디코딩 과정에서 얻어지는 매크로 블록의 움직임 벡터를 이용한 장면 내 움직임 분포 히스토그램을 구성하였다. 움직임 분포 서술자는 정합시 고속 정합이 가능하도록 필터링 역할을 한다. 반면 움직임 정보만는 낮은 변별력을 가진다. 이를 높이기 위해 움직임 분포 서술자를 이용하여 정합된 장면간에 선택된 대표 프레임의 패턴 서술자를 이용하여 동영상의 중복 여부를 최종 판단한다. 제안된 방법은 실제 동영상 서비스 환경에서 우수한 인식률과 낮은 오인식률을 가질 뿐만아니라 실제 적용이 가능할 정도의 빠른 정합 속도를 얻을 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제19권1호
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• pp.97-102
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• 2000

부대역 코딩은 데이터의 압축을 위해 신호의 주파수를 부대역 필터로 통과시켜 서로 상관이 없는 주파수대역으로 분할하여 각 대역의 신호의 에너지에 적합한 비트 할당을 사용하여 인코딩한다. 실제로 부대역 신호의 코딩은 PCM, DPCM이 사용되는 데 고압축의 전송속도를 얻기 위해서 벡터양자기를 사용하였다. 대부분의 연구자들은 부호화기의 오차에만 주안점을 두고 전체 필터대역의 회복오차와 이 오차가 필터대역에 의존되는 것에는 연구가 진행되지 않았다. 본 논문은 벡터양자기를 사용한 부대역 코덱의 분석과 최적구현의 새로운 접근방법을 제공하여 준다. 본 논문에서는 부대역 코덱에서 벡터양자기의 코드 북의 크기와 벡터크기 그리고 대역필터계수에 의존되는 전체 시스템의 회복오차인 Mean Squared reconstruction Error(MSE)를 계산하였다. 본 논문에서는 각 대역의 구조에서 이 MSE로 양자화를 모델링하고 주어진 전송속도, 필터길이, 입력신호 상관모델의 함수인 이 MSE를 최소화하는 최적의 Finite Impulse Response(FIR) 필터를 구현하였다. 최적구현의 예로 2-채널의 paraunitary 필터뱅크의 4-tap 필터계수를 구하였다. 이 paraunitary 최적의 필터 계수들을 Monte Carlo 모의시험을 사용하여 구하였다. 이 논문은 벡터양자기를 사용한 부대역 코덱의 분석방법을 제공하여 주어서 그 활용도가 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제41권4호
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• pp.249-255
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• 2014

유전체 단위 반복 변이(CNV)는 유전적 구조변이의 하나로서, 암을 포함하는 인간의 질병과 밀접한 연관성이 있는 것으로 알려져 있다. 암 유전자를 규명하기 위하여, 연구자는 특정 암 환자의 대규모 유전체 데이터를 분석하여 CNV를 찾아내야하며, 동시에 대규모 유전/임상 데이터를 연계 분석하여야 한다. 본 연구는 NGS 데이터로부터 CNV를 추출하고, 추출된 CNV와 관련된 유전/임상 정보를 체계적으로 연계 분석하는 기능을 제공하는 새로운 분석 툴 CNVDAT를 제안한다. CNV 추출 모듈은 스케일 스페이스 필터링 기법을 이용하여 CNV를 추출하며, 리드 데이터에 잡음이 포함된 경우에도 CNV의 타입/위치를 정확히 추출해낸다. 또한 시퀀스 분석 모듈은 변이 영역의 브라우징 및 상호 비교를 지원하는 사용자 친화적 프로그램으로서, 암/정상 샘플의 변이 영역의 동시 분석 기능과 refGene, OMIM DB를 기반으로 하는 CNV-유전자-표현형 매핑의 연관성 분석 기능을 제공한다. 본 프로그램의 소스 코드와 샘플프로그램은 http://dblab.hallym.ac.kr/CNVDAT/에서 다운 받을 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제32권10호
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• pp.520-529
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• 2005

본 논문에서는 특징 기반 3D 모델링 알고리즘을 제안한다. 깊이 기반 기술을 다루는 전통적인 방법들은 영상 정합을 위한 깊이정보추출에 많은 시간을 필요로 한다. 특징 기반 알고리즘에서 삼각형 내부의 모든 픽셀들에 대한 모델링 오차 계산이 필요하다 할지라도 깊이 기반 보다는 특징기반 방법들이 보다 적은 계산 부담을 가지나 이는 또한 계산 시간을 증가 시킨다. 그러므로 제안된 알고리즘은 효율적인 3D 모델을 생성하기 위해 초기 3D 모델 생성, 모델 평가 및 모델 세분화의 3단계로 구성하였다. 초기 모델 생성을 위해 자기 변화와 델루니 삼각화가 사용되었고 이 단계에서 빠른 경계 추출과 점진적인 델루니 삼각화 및 삼각형 내부의 중심에 가까운 정점을 선택하거나 모든 픽셀에 대한 오차 계산을 위한 연산 시간을 줄이기 위해 형태학적 미분 연산자를 수정하여 이용하였다. 모델 생성 후 평가 단계에서 표면의 변이 변화와 근사 오차 및 표면의 크기를 평가하여 드물게 정합을 수행 하였고, 그 후 큰 오차를 갖는 표면들을 선택하여 작은 표면이 되게 세밀화 작업을 했다. 실험 결과 제안된 알고리즘이 평탄영역 및 급격한 영역에서 보다 적은 모델링 오류로 적응적인 모델을 획득할 수 있었고 모델 획득시간을 현저하게 줄일 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권2호
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• pp.113-121
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• 2012

본 논문은 대용량 동영상을 관리하기 위한 빠르고 효율적인 내용기반 중복 동영상 검출 알고리즘을 제안한다. 효율적인 중복 동영상 검출을 위해 대용량의 동영상을 처리하기 쉬운 작은 단위로 나누는 동영상 장면 전환 기반 분할 기술을 적용하였다. 동영상 서비스 및 저작권 보호 관련 사업모델의 경우, 필요한 기술은 아주 작은 구간의 동영상이나 한 장의 영상 을 검색하기보다는 상당한 길이 이상 일치하는 동영상을 파악하는 기술이 필요하다. 이러한 중복 동영상 검출을 위해 본 논문에서 동영상을 장면 전환을 기준으로 분할하여, 나누어진 장면 내에서 움직임 분포 서술자와 대표 프레임을 선택하여 프레임 서술자를 추출한다. 움직임 분포 서술자는 동영상 디코딩 과정에서 얻어지는 매크로 블록의 움직임 벡터를 이용한 장면 내 움직임 분포 히스토그램을 구성하였다. 움직임 분포 서술자는 정합시 고속 정합이 가능하도록 필터링 역할을 한다. 반면 움직임 정보만는 낮은 변별력을 가진다. 이를 높이기 위해 움직임 분포 서술자를 이용하여 정합된 장면 간에 선택된 대표 프레임의 패턴 서술자를 이용하여 동영상의 중복 여부를 최종 판단한다. 제안된 방법은 실제 동영상 서비스 환경에서 우수한 인식률과 낮은 오인식률을 가질 뿐만아니라 실제 적용이 가능할 정도의 빠른 정합 속도를 얻을 수 있었다.