• 대한전자공학회논문지TE
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• 제39권4호
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• pp.370-378
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• 2002

수치와 언어적 데이터를 조합한 퍼지 추론은 적응 필터 알고리듬에서 적용되어 왔다. 적응 IIR필터 설계에서 퍼지 전치필터는 퍼지의 Sugeno의 방법을 사용하였으며 소속함수와 추론규칙은 정확성을 개선할 수 있도록 신경망을 통하여 각각 생성하였다. 제안된 알고리듬은 성능평가를 위하여 시스템 식별에 적용하고 필터의 파라미터의 추정특성과 수렴속도에 대하여 성능을 평가하였다. 이와 같은 실험결과 직접구조에서 기존의 알고리듬의 수렴속도보다 우수한 성능을 보였으며 제안된 방법이 안정성 및 국부최소 점에 대한 문제를 극복할 수 있음을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.2731-2736
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• 2009

본 논문에서는 직교 기저행렬을 이용한 직교 주파수분할다중화 시스템의 새로운 구현방안이 수학적으로 개발된다. 직교기저행렬은 Haar 기저행렬을 기본으로 하고 있으나 직교 주파수분할다중화의 다중 부채널 신호를 변조하기에 적당한 형태를 갖추고 있다. 여기서는 새로운 기저행렬이 간단한 재귀알고리즘에 의하여 확장될 수 있음이 증명된다.그리고 송신기 조합행렬의 차수는 확장에 의하여 두배로 증가된다. 수신기에서 복조는 직교 기저행렬의 재귀에 의하여 생성되는 조합행렬의 역행렬에 의하여 수행된다. 따라서 제안된 직교 주파수분할다중화 시스템에서는 원 신호의 완벽한 재생이 가능함을 알 수 있다.

• 한국정밀공학회지
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• 제11권1호
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• pp.138-149
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• 1994

This paper introduces a new monitoring technique which utilizes an adaptive signal processing for feature generation, coupled with a multilayered merual network for pattern recognition. The cutting force signal in face milling operation was modeled by a low order discrete autoregressive model, shere parameters were estimated recursively at each sampling instant using a parameter adaptation algorithm based on an RLS(recursive least square) method with discounted measurements. The influences of the adaptation algorithm parameters as well as some considerations for modeling on the estimation results are discussed. The sensitivity of the extimated model parameters to the tool state(new and worn tool)is presented, and the application of a multilayered neural network to tool state monitoring using the previously generated features is also demonstrated with a high success rate. The methodology turned out to be quite suitable for in-process tool wear monitoring in the sense that the model parameters are effective as tool state features in milling operation and that the classifier successfully maps the sensors data to correct output decision.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제49권8호
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• pp.16-21
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• 2012

MEMS 기반의 자이로 센서는 회전 각도를 추출하는 과정에서 잡음성분에 의한 누적오차(drift) 및 영점(zero angle) 이탈현상이 발생한다. 본 연구에서는 이러한 누적오차를 제거하기 위한 DCF(Drift Compensatio Filter) 알고리즘과 각도 추출 시영점 이탈 방지를 위한 BACF(Boot Angle Compensation Filter) 알고리즘을 제안한다. DCF 알고리즘은 자이로 센서의 출력값에서 오프셋 및 잡음성분을 제거하여 순수 이동량을 얻을 수 있도록 설계한다. BACF 알고리즘은 자이로 센서로부터 출력되는 오프셋(Offset)에 포함된 잡음 성분을 재귀 평균법으로 계산하여 평균 오프셋을 구한다. 실험환경은 2축 자이로 센서 및 모바일 OIS 카메라가 탑재된 컨트롤 보드를 이용하여 5Hz의 ${\pm}0.5^{\circ}$의 진동에 대하여 BACF 및 DCF 알고리즘을 적용한 결과 누적 오차가 발생하지 않았으며, 영점 각도 추종이 정확히 이루어지는 결과를 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39A권3호
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• pp.149-154
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• 2014

상호-코렌트로피 개념은 가우시안 커널의 커널 밀도 추정법에 의해 구축된 두 가지 서로 다른 확률밀도함수의 내적으로 표현될 수 있다. N개의 랜덤 심볼열과 상호-코렌트로피의 최대화 (MCC) 에 바탕을 두고 개발된 블라인드 알고리듬은 탁월한 학습 성능을 보인다. 그러나 이 알고리듬은 MCC 기반으로 가중치를 갱신할 목적으로 설계되면서 과도한 계산 복잡도를 지니게 된다. 이 논문에서는 상호-코렌트로피의 기울기 계산을 반복적으로 수행하여 MCC 알고리듬의 계산상의 복잡도를 크게 줄이는 방법을 제안하였다. 기존의 MCC 알고리듬은 블록 처리 방식에 의해 기울기를 계산하여 $O(N^2)$의 계산량이 필요했던 반면 제안된 방법은 O(N)의 계산만을 수행한다. 시뮬레이션 결과로부터, 제안된 이 방법이 기존의 알고리듬과 비교하여 계산량의 부담을 크게 줄이면서도 동일한 학습 성능을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권6호
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• pp.2271-2288
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• 2015

The emerging high efficiency video coding (HEVC) standard adopts the quadtree-structured transform unit (TU) in the residual quadtree (RQT) coding. Each TU allows to be split into four equal sub-TUs recursively. The RQT coding is performed for all the possible transform depth levels to achieve the highest coding efficiency, but it requires a very high computational complexity for HEVC encoders. In order to reduce the computational complexity requested by the RQT coding, in this paper, we propose a fast TU size decision method incorporating an adaptive maximum transform depth determination (AMTD) algorithm and a full check skipping - early termination (FCS-ET) algorithm. Because the optimal transform depth level is highly content-dependent, it is not necessary to perform the RQT coding at all transform depth levels. By the AMTD algorithm, the maximum transform depth level is determined for current treeblock to skip those transform depth levels rarely used by its spatially adjacent treeblocks. Additionally, the FCS-ET algorithm is introduced to exploit the correlations of transform depth level between four sub-CUs generated by one coding unit (CU) quadtree partitioning. Experimental results demonstrate that the proposed overall algorithm significantly reduces on average 21% computational complexity while maintaining almost the same rate distortion (RD) performance as the HEVC test model reference software, HM 13.0.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권12호
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• pp.76-84
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• 1999

본 논문에서는 항공 영상을 이용한 통합된 비행체의 위치 추정기법을 제안하였다. 제안한 항법 변수 추정 시스템은 상대위치 추정과 절대위치 추정 두 부분으로 구성되어 있다. 상대위치 추정 기법은 연속된 두 영상의 상대적 움직임을 추정하고 이것을 누적함으로써 현재의 위치를 추정한다. 이러한 단순한 누적 방법으로 비행이 진행됨에 따라 오차가 점차 증가하게 된다. 그러므로 상대위치 추정 부분에서 발생하는 오차를 줄일 수 있는 절대위치 추정기법이 필요하다. 본 논문의 절대위치 추정기법은 영상정합과 DEM (Digital Elevation Model) 정보를 이용하는 방법으로 구성되어 있다. 영상정합을 위하여 robust oriented Hausdorff measure (ROHM)을 사용하였으며 DEM 정합을 위하여 여러 장의 영상 쌍을 사용하는 알고리듬을 이용하였다. 네 개의 항공영상을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 효율성을 보였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권7호
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• pp.733-742
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• 2007

데이터 스트림이란, 빠른 속도로 지속적으로 생성되는 무한한 크기의 방대한 양의 데이터 집합으로 정의된다. 무한한 데이터 스트림에 비해 주어진 메모리 공간은 유한하게 한정되어 있어, 이러한 제약조건을 충족시키는 범위 내에서 일정 한도내의 정확도 오차를 허용하기도 한다. 또한, 변화하는 데이터 스트림 내의 최신 클러스터를 찾기 위해서는 데이터 객체의 저장없이 오래된 데이터 스트림 내의 정보들을 비중을 감소시킬 수 있어야 한다. 본 연구에서는 데이터 스트림 분석을 위한 데이터 스트림 격자 기반 클러스터링 기법을 제시한다. 주어진 초기 격자셀에 대해, 데이터 객체의 빈도가 높은 범위를 반복적으로 보다 작은 크기의 격자셀로 분할하여 최소 크기의 격자셀, 단위 격자셀을 생성한다. 격자 셀에서는 데이터 객체들의 분포에 대한 통계값만을 저장하여, 기존의 클러스터링 기법에 비해 데이터 객체에 대한 탐색없이 효율적으로 클러스터를 찾을 수 있다. 또한, 가용 메모리 공간에 따라 단위 격자셀의 크기를 조절하여 클러스터의 정확도를 최대화할 수 있어, 주어진 메모리 공간에 맞게 적응적으로 성능을 조절할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권2호
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• pp.141-152
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• 2008

건물의 3차원 모델링은 3차원 공간정보를 구축하는데 있어서 매우 중요한 요소이다. 기존의 3차원 건물 모델링은 대부분 항공사진측량기술을 이용하여 수동으로 진행되어 많은 시간과 비용이 소요된다. 이러한 한계를 극복하기 위한 방안으로 최근에는 항공라이다(LiDAR) 데이터를 이용한 건물모델링 방법에 대한 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 항공라이다 데이터를 이용한 대부분의 3차원 건물모델링 연구는 보간과정을 통하여 격자구조로 변환하거나 수치지도 또는 항공영상 등의 이종 데이터간의 융합을 통하여 건물을 모델링하는 방안 등을 제시하였다. 본 논문에서는 점 데이터의 격자구조로의 변환 및 이종 데이터간의 융합 등의 방법을 배제하고 항공라이다 데이터만을 이용한 건물의 자동 모델링 방법을 제안하였다. 건물로 분류된 항공라이다 데이터를 옥트리 분할을 기반으로 3차원 공간상에서 재귀적으로 분할하여 패치(patch)를 구성하고, 동일한 속성을 갖는 패치들을 병합하여 건물의 구성요소를 추출한다. 추출되어진 건물의 구성요소를 대표하는 모델을 생성하여 전체적인 건물의 3차원 모델을 구성한다. 항공라이다 데이터를 이용하여 제안된 방법으로 실험한 결과, 다양한 형태의 건물 모델을 자동으로 구성할 수 있었다.