• 천문학논총
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• 제20권1호
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• pp.125-134
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• 2005

In this paper, we propose a small-scale Gigabit VLBI observing system for the Korean VLBI Network (KVN) under construction. The system consists of high-speed sampler, IP-VLBI board, PC-VSI board, and software correlator. Radio signal received by receiver is sampled by high-speed sample. at 1 Gsps (Gigabit sample per second) rate with 2 bits quantization. The digitized signal is recorded in PC and the software correlator does the cross correlation. IP-VLBI board will be used for the geodesy VLBI observation, while PC-VSI board is for the astronomical VLBI observation. The PC-VSI board adopts the VSI-H (VLBI Standard Interface Hardware). The proposed system is based on commercial PCs and therefore can be built inexpensively.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.180-181
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• 2018

JPEG은 가장 널리 사용되는 표준 이미지 압축기술이다. 본 논문에서는 이미지 압축 알고리즘을 소개하고 압축 및 압축 해제의 각 단계를 서술하고자 한다. 이미지 압축은 디지털 이미지를 데이터 압축을 적용하는 과정이다. 이산여현변환은 시간 도메인에서 주파수 도메인으로 변환하는 기술이다. 먼저, 이미지는 8 by 8 픽셀 블록으로 분할하게 된다. 둘째, 위에서 아래로 왼쪽에서 오른쪽으로 진행하면서 DCT가 각각의 블록에 적용하게 된다. 셋째, 각 블록은 양자화를 통해 압축을 진행한다. 넷째, 이미지를 구성하는 압축된 블록의 배열은 크게 줄어든 공간에 저장된다. 끝으로, 원하는 경우 이미지는 역 이산여현변환 (IDCT)을 사용하는 프로세스인 압축 해제를 통해 재구성하게 된다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제2권3호
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• pp.160-167
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• 2013

Resource allocation based on quantized feedback plays a critical role in wireless mesh networks with a time division multiple access (TDMA) physical layer. In this study, a resource allocation problem was formulated based on quantized feedback for TDMA wireless mesh networks that minimize the total transmission power. Three steps were taken to solve the optimization problem. In the first step, the codebook of the power, rate and equivalent channel quantization threshold was designed. In the second step, the timeslot allocation criterion was deduced using the primal-dual method. In the third step, a resource allocation scheme was developed based on quantized feedback using the stochastic optimization tool. The simulation results show that the proposed scheme not only reduces the total transmission power, but also has the advantage of quantized feedback.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.1-8
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• 2014

Digital watermarking techniques are attracting attention as a proper solution to protect copyright for multimedia data. This paper proposes a new audio watermarking method based on Discrete Cosine Transformation (DCT) and Discrete Wavelet Transformation (DWT) for copyright protection. In our proposed watermarking method, the original audio is transformed into DCT domain and divided into two parts. Synchronization code is applied on the signal in first part and 2 levels DWT domain is applied on the signal in second part. The absolute value of DWT coefficient is divided into arbitrary number of segments and calculates the energy of each segment and middle peak. Watermarks are then embedded into each middle peak. Watermarks are extracted by performing the inverse operation of watermark embedding process. Experimental results show that the hidden watermark data is robust to re-sampling, low-pass filtering, re-quantization, MP3 compression, cropping, echo addition, delay, and pitch shifting, amplitude change. Performance analysis of the proposed scheme shows low error probability rates.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권7호
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• pp.1749-1758
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• 1997

전력수요의 예측은 예측기간에 따라 중장기 전력수요 예측과 단기 부하 예측으로 구분할 수 있다. 기존의 단기 부하예측은 주로 역전파 알고리즘(back propagation algorithm)다층퍼셉트론을 이용하여 예측을 하였으나 이는 학습시간이 많이 걸릴 뿐만 아니라 학습도중에 지역최소점(local minima)에 빠져 학습이 계속되지 못한다는 문제가 있다. 본 논문은 이러한 역전파 알고리즘의 문제점을 해결할 수 있는 방법으로 Radial Basis 함수(Radial Basis Function)를 이용하여 동적 단기부하 예측 모형을 제안한다. Radial Basis 함수는 하나의 은닉층(hidden layer)을 갖고 있으며, 전방향(feed-forward)학습을 한다는 특징이 있다. 본 논문에서 제안한 단기 부하 예측모형은 학습을 하기 위하여 시간대별 부하량을 클러스터링 하고, 이 클러스터의 중심값을 Radial Basis 함수의 은닉층으로 하여 학습을 한 다음 예측하고자 하는 패턴을 한 단위로 하여 시단대별로 예측하였다. 기존의 연구에서의 클러스터링 방법으로는 통계학의 K-Means 방법이나 Kohonen의 LVQ(Learning Vector Quantization)을 주로 이용하였으나 본 논문에서는 패턴의 분류에 있어서 다른 알고리즘보다 편차가 작은 Pal, et. al.의 GLVQ(Generalized LVQ) 알고리즘을 이용하였다. 본 논문에서 이용한 데이타는 1995년 3월 1일-3일, 6월 1일-3일, 7월 1일-3일, 9월 1일-3일, 11월 1일-3일의 72시간 데이타를 입력하여 월별 4일의 24시간의 예측시간으로 예측하였다. 실험결과 월별 1일과 3일까지의 학습데이타로 1시간 후의 부하량을 24시간동안 예측한 결과 1.3795%의 평균 오차율로 예측하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.929-940
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• 2009

본 논문에서는 컨투어렛 변환 영역 상에서 저작권 보호, 인증 및 변형 검출 등을 위한 다중 목적의 워터마킹 기법을 제안한다. 컨투어렛 변환은 웨이블릿 변환보다 다방향성의 에지 및 부드러운 윤곽선 검출 성능이 보다 우수하여 제안한 방법에서는 4레벨 라플라시안 피라미드와 2 레벨 방향성 필터 뱅크를 이용한 컨투어렛 변환 영역 상에서 워터마크를 삽입한다. 먼저 제안한 방법의 첫 번째 단계에서는 저작권 보호를 위한 강인성 워터마킹 기법으로 워터마크 비트에 따라 원 패턴의 시퀀스를 생성하여, 이들 시퀀스 형태로 방향성 고주파 대역의 평균 계수 대역 내에 투영한다. 그리고 투영된 계수들의 분산 분포에 워터마크 비트를 각각 삽입한다. 그리고 두 번째 단계에서는 인증 및 변형 검출을 위한 준연약성 워터마킹 기법으로써, 최상위 레벨의 저주파 대역 내에 이진 워터마크 영상을 적응적 양자화기에 의하여 삽입한다. Checkmark 2.1를 이용한 평가 실험에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 강인성 및 비가시성이 보다 우수함을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권3호
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• pp.1614-1632
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• 2017

Bag of visual words is a popular model in human action recognition, but usually suffers from loss of spatial and temporal configuration information of local features, and large quantization error in its feature coding procedure. In this paper, to overcome the two deficiencies, we combine sparse coding with spatio-temporal pyramid for human action recognition, and regard this method as the baseline. More importantly, which is also the focus of this paper, we find that there is a hierarchical structure in feature vector constructed by the baseline method. To exploit the hierarchical structure information for better recognition accuracy, we propose a tree regularized classifier to convey the hierarchical structure information. The main contributions of this paper can be summarized as: first, we introduce a tree regularized classifier to encode the hierarchical structure information in feature vector for human action recognition. Second, we present an optimization algorithm to learn the parameters of the proposed classifier. Third, the performance of the proposed classifier is evaluated on YouTube, Hollywood2, and UCF50 datasets, the experimental results show that the proposed tree regularized classifier obtains better performance than SVM and other popular classifiers, and achieves promising results on the three datasets.

• 전기전자학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.234-240
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• 2013

본 논문에서는 단일-극 커패시터 방식의 터치센서를 위한 incremental 델타-시그마 아날로그-디지털 변환기를 설계하였다. 델타-시그마 모듈레이터의 구조는 단일비트 2차 cascade of integrators with distributed feedback(CIFB)를 사용하였으며 $0.18-{\mu}m$ CMOS 공정을 이용하여 제작하였다. Incremental 델타-시그마 아날로그-디지털 변환기의 입력으로 이어지는 센서가 넓은 입력 범위를 얻고 높은 정확성을 가지도록 변환기 앞에 shielding 신호와 디지털적으로 조절 가능한 오프-셋 커패시터를 위치시켰다. 본회로의 공급전압은 2.6 V에서 3.7 V이며 ${\pm}10-pF$의 입력범위를 가지고 fF 이하의 해상도를 필요로 하는 단일-극 커패시터 방식의 터치센서에 적합하다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제48권10호
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• pp.6-14
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• 2011

본 논문에서는 배터리의 전류, 전압을 측정하기 위한 analog front-end IC 를 설계 하였다. 회로는 크게 programmable gain instrumentation amplifier (PGIA)와 델타-시그마 모듈레이터로 구성 되어 있다. 델타-시그마 모듈레이터는 2차 단일 비트 구조이고 0.25 ${\mu}m$ CMOS 공정을 사용 하였다. 설계된 회로는 오버 샘플링 비율이 256일 때 2 kHz 신호 대역에서 signal-to-noise ratio (SNR)는 82 dB 의 성능을 가지고, differential nonlinearity (DNL)은 ${\pm}$ 0.3 LSB (16bit 기준), integral nonlinearity (INL)은 ${\pm}$ 0.5 LSB 이다. 전체 소비 전력은 4.5 mW 이다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제4권2호
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• pp.149-154
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• 2004

In this research, we selected the speech recognition to implement the electric wheelchair system as a method to control it by only using the speech and used DTW (Dynamic Time Warping), which is speaker-dependent and has a relatively high recognition rate among the speech recognitions. However, it has to have small memory and fast process speed performance under consideration of real-time. Thus, we introduced VQ (Vector Quantization) which is widely used as a compression algorithm of speaker-independent recognition, to secure fast recognition and small memory. However, we found that the recognition rate decreased after using VQ. To improve the recognition rate, we applied ART2 (Adaptive Reason Theory 2) algorithm as a post-process algorithm to obtain about 5% recognition rate improvement. To utilize ART2, we have to apply an error range. In case that the subtraction of the first distance from the second distance for each distance obtained to apply DTW is 20 or more, the error range is applied. Likewise, ART2 was applied and we could obtain fast process and high recognition rate. Moreover, since this system is a moving object, the system should be implemented as an embedded one. Thus, we selected TMS320C32 chip, which can process significantly many calculations relatively fast, to implement the embedded system. Considering that the memory is speech, we used 128kbyte-RAM and 64kbyte ROM to save large amount of data. In case of speech input, we used 16-bit stereo audio codec, securing relatively accurate data through high resolution capacity.