• 비파괴검사학회지
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• 제25권2호
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• pp.110-116
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• 2005

비젼시스템을 검사, 물체위치 결정 및 용접 작업등에 실시간 응용하고자할 때 CCD카메라에서 얻어진 많은 데이터를 처리해야 하기 때문에 전산처리 속도를 줄이는 것이 매우 중요하다. 또한, 비젼시스템 모델에 포함되어 있는 매개변수를 추정하는데 있어서 Newton-Raphson 방법 같은 반복적인 기법을 사용하면 많은 전산처리 시간을 필요하게 되어 실시간 응용을 어렵게 한다. 위의 문제점을 해결하기 위해 확장칼만필터링 같은 효율적인 방법이 필요하다. 확장칼만필터링 방법은 CCD카메라로부터 얻어지는 측정데이터의 불확실성을 고려할 뿐만 아니라, 순환적인 처리 기법을 사용하므로 전산처리 속도 향상을 가져온다. 이리하여 본 연구는 비젼시스템 모델에 포함된 카메라 내부 및 외부 매개변수를 설명하는 6개 매개변수 추정과 이를 이용한 물체 치수를 추정하는데 확장칼만필터링 방법을 적용하였다. 마지막으로 개발된 추정기법의 실시간 적용의 타당성을 실험을 통하여 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.416-419
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• 2015

본 논문에서는 HEVC(High Efficiency Video Coding) 부호기의 실시간처리를 위한 효율적인 하드웨어 변환기 하드웨어 설계를 제안한다. HEVC 부호기는 율-왜곡 비용을 비교하여 변환 모드($4{\times}4$, $8{\times}8$, $16{\times}16$, $32{\times}32$)를 결정한다. 율-왜곡비용은 변환과, 양자화, 역양자화, 역변환을 통해 계산된 왜곡값과 비트량으로 결정되므로 상당한 연산량과 소요시간이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 변환을 통한 계수의 합계를 비교하여 변환 모드를 결정하는 새로운 방법을 제안한다. 또한, 제안하는 하드웨어구조는 $4{\times}4$, $8{\times}8$, $16{\times}16$, $32{\times}32$ 변환 모드에 대한 공통 연산기와 멀티플렉서, 재귀 가감산기, 쉬프터 만으로 구현하여 연산량을 대폭 감소시켰다. 제안하는 변환 모드 결정 방법은 HM 10.0과 비교하여 BD-PSNR은 0.096, BD-Bitrate는 0.057 증가하였으며, 인코딩 시간은 약 9.3% 감소되었다. 제안된 하드웨어는 TSMC 130nm CMOS 표준 셀 라이브러리로 합성한 결과 최대 동작 주파수는 200MHz, 약 256K개의 게이트로 구현되었으며, 140MHz의 동작주파수에서 4K UHD급 해상도인 $3840{\times}2160@60fps$의 실시간 처리가 가능하다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.627-630
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• 2014

최신 비디오 부호화 표준인 HEVC(High Efficiency Video Coding)에서는 재귀적으로 동일한 4개의 블록으로 분할될 수 있는 쿼드 트리 기반의 부호화단위(CU: Coding Unit) 구조를 적용하여 높은 부호화 효율을 얻는다. 각 깊이(depth) 레벨에서 각 CU는 가변 크기의 예측단위(PU: Prediction Unit)로 분할된다. 하지만 각 부호화트리단위(CTU: Coding Tree Unit) 마다 최적의 CU 분할구조와 각 CU 마다 최적의 PU 모드를 결정하기 위한 상당한 계산 복잡도 증가를 야기한다. 본 논문에서는 이러한 계산 복잡도를 줄이기 위하여 PU 탐색을 조기 종료하는 고속 PU 결정 기법을 제시한다. 제한 기법은 상위 깊이 CU의 최적 모드와 부호화 율-왜곡 비용을 이용해서 현재 깊이 CU에서의 특정 모드의 율-왜곡 비용 계산을 생략함으로써 PU 탐색을 조기 종료한다. 실험결과 제안기법은 HM 12.0 대비 0.2%의 비트 증가에 18.1%의 계산시간 감소 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.1115-1124
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• 1988

A two-dimensional systolic array for fast Fourier transform, which has a regular and recursive VLSI architecture is presented. The array is constructed with identical processing elements (PE) in mesh type, and due to its modularity, it can be expanded to an arbitrary size. A processing element consists of two data routing units, a butterfly arithmetic unit and a simple control unit. The array computes FFT through three procedures` I/O pipelining, data shuffling and butterfly arithmetic. By utilizing parallelism, pipelining and local communication geometry during data movement, the two-dimensional systolic array eliminates global and irregular commutation problems, which have been a limiting factor in VLSI implementation of FFT processor. The systolic array executes a half butterfly arithmetic based on a distributed arithmetic that can carry out multiplication with only adders. Also, the systolic array provides 100% PE activity, i.e., none of the PEs are idle at any time. A chip for half butterfly arithmetic, which consists of two BLC adders and registers, has been fabricated using a 3-um single metal P-well CMOS technology. With the half butterfly arithmetic execution time of about 500 ns which has been obtained b critical path delay simulation, totla FFT execution time for 1024 points is estimated about 16.6 us at clock frequency of 20MHz. A one-PE chip expnsible to anly size of array is being fabricated using a 2-um, double metal, P-well CMOS process. The chip was layouted using standard cell library and macrocell of BLC adder with the aid of auto-routing software. It consists of around 6000 transistors and 68 I/O pads on 3.4x2.8mm\ulcornerarea. A built-i self-testing circuit, BILBO (Built-In Logic Block Observation), was employed at the expense of 3% hardware overhead.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제11권4호
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• pp.597-606
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• 2010

본 논문에서는 증강현실 환경에서 보다 강건한 카메라 정보 추정을 위한 입자필터 기반의 카메라 추적 기법에 대해서 설명한다. 실시간 카메라 추적을 위해서는 일반적으로 칼만 필터, 또는 확장 칼만 필터 등이 많이 이용되지만, 카메라의 급격한 흔들림 및 장면의 가려짐 등과 같은 불안정한 조건에서는 정상적인 카메라 추적이 매우 힘들다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 입자필터링 기법은 시스템 상태에 대한 측정 표본입자의 가중치를 별도의 가중치 계산과정을 이용하지 않고 가우스 분포를 기반으로 계산하였으며, 카메라 입자를 수렴시키기 위한 별도의 처리과정을 거치지 않고 시스템의 실제 불확실도에 근사화되도록 재표본화된 표본입자 집합을 이용하여 카메라 상태의 추정을 수행하였다. 또한 제안된 방법은 보다 많은 수의 표본 입자를 이용하는 환경에서도 실시간 처리가 가능한 장점이 있다. 실험을 통하여 다양한 환경 하에서 제안된 방법의 효율성과 정확성을 확인하였다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제25권1호
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• pp.1-16
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• 2021

Machine learning models have been widely used for landslide susceptibility assessment (LSA) in recent years. The large number of inputs or conditioning factors for these models, however, can reduce the computation efficiency and increase the difficulty in collecting data. Feature selection is a good tool to address this problem by selecting the most important features among all factors to reduce the size of the input variables. However, two important questions need to be solved: (1) how do feature selection methods affect the performance of machine learning models? and (2) which feature selection method is the most suitable for a given machine learning model? This paper aims to address these two questions by comparing the predictive performance of 13 feature selection-based machine learning (FS-ML) models and 5 ordinary machine learning models on LSA. First, five commonly used machine learning models (i.e., logistic regression, support vector machine, artificial neural network, Gaussian process and random forest) and six typical feature selection methods in the literature are adopted to constitute the proposed models. Then, fifteen conditioning factors are chosen as input variables and 1,017 landslides are used as recorded data. Next, feature selection methods are used to obtain the importance of the conditioning factors to create feature subsets, based on which 13 FS-ML models are constructed. For each of the machine learning models, a best optimized FS-ML model is selected according to the area under curve value. Finally, five optimal FS-ML models are obtained and applied to the LSA of the studied area. The predictive abilities of the FS-ML models on LSA are verified and compared through the receive operating characteristic curve and statistical indicators such as sensitivity, specificity and accuracy. The results showed that different feature selection methods have different effects on the performance of LSA machine learning models. FS-ML models generally outperform the ordinary machine learning models. The best FS-ML model is the recursive feature elimination (RFE) optimized RF, and RFE is an optimal method for feature selection.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.213-220
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• 2018

본 논문은 동종업계의 경쟁업체가 시장을 독점하고 있는 상황에서, 신규로 점포를 개설하여 경쟁업체 고객을 빼앗아 경쟁업체 점포를 문을 닫게 하여 생존할 수 있는 점포위치를 결정하는 생존 점포 개설 위치 선정 문제(SFLP)를 다룬다. 이 문제는 포화된 시장에서 문을 여는 점포보다 문을 닫는 점포가 훨씬 많아지고 있는 현실에서 점포를 신규로 개설하고자 할 때 부닥치는 난제이다. 이 문제에 대해 Serra et al.는 반복적 휴리스틱 집중 알고리즘을, Han et al.은 반복적인으로 최대 고객 확보 위치를 찾는 알고리즘을 제안하였다. 그러나 이들 방법은 다수의 위치들에 대해 반복적으로 계산하는 어려움이 있다. 본 논문에서는 경쟁업체 인접 지점들만을 대상으로 경쟁업체 점포를 폐쇄시키면서 최대 고객을 확보할 수 있는 지점으로 해를 구하고, 최소 고객 확보 지점을 최대 고객을 확보한 다른 경쟁업체 점포를 폐쇄시킬 수 있는 지점으로 변경하는 과정을 수행하였다. 제안된 알고리즘은 단순하면서도 MS-Excel을 활용하여 해를 구할 수 있는 장점을 갖고 있다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제43권4호
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• pp.23-32
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• 2020

Many small and medium-sized manufacturing companies process various product types to respond different customer orders in a single production line. To improve their productivity, they often apply batch processing while considering various product types, constraints on batch sizes and setups, and due date of each order. This study introduces a batch scheduling heuristic for a production line with multiple product types and different due dates of each order. As the process times vary due to the different batch sizes and product types, a recursive equation is developed based on a flow line model to obtain the upper bound on the completion times with less computational complexity than full computation. The batch scheduling algorithm combines and schedules the orders with same product types into a batch to improve productivity, but within the constraints to match the due dates of the orders. The algorithm incorporates simple and intuitive principles for the purpose of being applied to small and medium companies. To test the algorithm, two case studies are introduced; a high pressure coolant (HPC) manufacturing line and a press process at a plate-type heat exchanger manufacturer. From the case studies, the developed algorithm provides significant improvements in setup frequency and thus convenience of workers and productivity, without violating due dates of each order.

• 정보보호학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.11-22
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• 1999

LMS 적응필터는 많은 신호처리 응용분야에서 광범위하게 사용되고 있으나 반복 적 최소 자승 (RLS) 적응 필터와 비교해서 주어진 안정상태 평균 자승 에러에 대한 수렴특성이 떨어진 다. 본 논문은 LMS 알고리즘의 수렴속도를 향상시키기 위해 폐기된 탭 입력 데이터를 몇 개의 한정된 버퍼를 이용 탭 가중치를 적응적으로 조절하여 수렴특성을 개선한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 스텝 크기 매 개변수 $\mu$값의 증가는 보다 빠른 수렴속도와 평균 자승에러를 감소시키는 효과를 가지므로 데이터 재순 환 버퍼 구조에서 탭 가중치의 갱신에 비례하여 평균 자승 에러의 수렴속도가 재순환 버퍼 B를 증가시 켜 수렴속도가 (B+1)배 만큼 증가한다. 데이터 버퍼 알고리즘을 이용한 제안된 TDL 필터가 LMS 알고 리즘과 동일한 수렴조건을 가지고 실행될 때 연산복잡성의 실질적 부담감을 배제하고 채널 간의 상호심 볼간섭을 보다 효율적으로 제어하면서 적응 횡단선 필터의 수렴속도를 증기시켜 개선한다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.429-440
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• 2021

최근 심층 합성 곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 이미지 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들은 좋은 성과를 보여주고 있다. 현존하는 딥러닝 기반 초해상도 기법들 중 하나로 잔여 밀집 블록을 이용하여 초기의 특징 정보를 마지막 계층에 전달하여 이후의 계층들이 이전의 계층들의 입력정보를 사용하여 복원하는 RDN(Residual Dense Network)이 있다. 하지만 계층적인 모든 특징을 연결하여 학습하고 다수의 잔여 밀집 블록을 쌓게 되면 좋은 성능에도 불구하고 많은 파라미터의 수와 연산량을 가지게 되어 느린 처리 속도와 네트워크를 학습하는데 많은 시간이 소요되고 모바일 시스템에 적용이 어렵다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이전의 정보를 다시 사용하는 연속 메모리 구조인 잔여 밀집 구조와 이미지의 특징맵에 따라 중요도를 결정해주는 채널 집중 기법을 이용한 잔여밀집 채널 집중 블록을 재귀적인 방식으로 사용하여 추가적인 파라미터 없이 네트워크의 깊이를 늘려 큰 수용 영역을 얻으며 동시에 간결한 모델을 유지할 수 있는 방식을 제안한다. 실험 결과 제안하는 네트워크는 RDN과 비교 하였을 때 4배 확대 배율에서 평균적으로 PSNR 0.205dB만큼 낮지만 약 1.8배 더 빠른 처리속도, 약 10배 더 적은 파라미터의 수와 약 1.74배 더 적은 연산량을 갖는 것을 실험을 통해 확인하였다.