• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 B
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• pp.392-395
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• 2003

This paper describes a new iris segmentation and recognition method, which is robust to noises. Combining statistical classification and elastic boundary fitting, the iris is first segmented. Then, the localized iris image is smoothed by a convolution with a Gaussian function, down-sampled by a factor of filtered with a Laplacian operator, and quantized using the Lloyd-Max method. Since the quantized output is sensitive to a small shift of the full-resolution iris image, the outputs of the Laplacian operator are computed for all space shifts. The quantized output with maximum entropy is selected as the final feature representation. An appropriate formulation of similarity measure is defined for the classification of the quantized output. Experimentally we showed that the proposed method produces superb performance in iris segmentation and recognition.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권10호
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• pp.4214-4230
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• 2020

This paper introduces a pilot allocation scheme for massive MIMO systems based on deep convolutional neural network (CNN) learning. This work is an extension of a prior work on the basic deep learning framework of the pilot assignment problem, the application of which to a high-user density nature is difficult owing to the factorial increase in both input features and output layers. To solve this problem, by adopting the advantages of CNN in learning image data, we design input features that represent users' locations in all the cells as image data with a two-dimensional fixed-size matrix. Furthermore, using a sorting mechanism for applying proper rule, we construct output layers with a linear space complexity according to the number of users. We also develop a theoretical framework for the network capacity model of the massive MIMO systems and apply it to the training process. Finally, we implement the proposed deep CNN-based pilot assignment scheme using a commercial vanilla CNN, which takes into account shift invariant characteristics. Through extensive simulation, we demonstrate that the proposed work realizes about a 98% theoretical upper-bound performance and an elapsed time of 0.842 ms with low complexity in the case of a high-user-density condition.

• 한국전자파학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.444-450
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• 2004

이동통신 환경에서 송신 다이버시티를 이용하는 STBC-OFDW(Space Time Block Code-Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템의 성능은 두 심볼을 전송하는 시간 동안 채널 특성이 변하지 않을 경우, MRRC (Maximal Ratio Receiver Combining)의 다이버시티 이득을 얻는다. 그러나 채널 특성이 변하게 되면 수신단에서 수신 심볼간에 서로 간섭영향을 주기 때문에 MRRC의 다이버시티 이득이 발생하지 않는다. 따라서 이동통신환경에서 송신 다이버시티를 적용한 이동체가 고속으로 이동할 경우 이러한 간섭영향에 의한 성능 감소의 영향을 줄일 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 이동통신 환경에서 개선된 송신 다이버시티를 이용하여 STBC-OFDM 시스템의 성능을 개선시킬 수 있는 수신기 구조를 제안하였다. 제안하는 구조는 수신단에 ZF(Zero Forcing) 알고리즘을 이용한 간섭제거기를 사용하여 전송대역폭의 변화 없이 다이버시티 이득을 얻을 수 있다. 시뮬레이션 결과 도플러 주파수가 클수록 성능 개선 정도가 커지는 특징을 갖는다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권8호
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• pp.88-100
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• 1999

얼굴과 얼굴 구성 요소를 자동으로 검출하는 것은 얼굴 인식 시스템에서 반드시 필요한 과정이다. 본 논문에서는 얼굴의 크기와 회전 변화가 동시에 존재하는 영상에서 log-polar 사상(mapping)에 기반한 단일 log-polar 얼굴 탬플릿(template)을 사용하는 밝기 기반 템플릿 정합(matching)으로 얼굴과 눈을 자동으로 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 템플릿 정합에서는 입력 영상의 크기와 회전 변화를 템플릿의 크기와 회전 각도에 대하여 정규화시키는 과정이 필요하다. 그런데 인간 시각 시스템의 space-variant 특성과 유사한 구조를 가지는 log-polar 사상은 입력 영상의 크기와 회전 변화를 log-polar 평면상에서 수평과 수직 순환 이동으로 변화시키는 특성을 갖는다. 이러한 특성을 이용하여 입력 상반신 영상의 fixation point들에서 사상된 후보 log-polar 얼굴들은 log-polar 얼굴들을 log-polar 평면상에서 수평과 수직 이동시켜 템플릿과 정합한다. 따라서 제안한 방법은 얼굴의 크기와 회전 변화에 대응하기 위하여 계산량이 증대되는 multitemplate와 multiresolution 기법들은 적용할 필요성이 없게된다. 이러한 크기와 회전 불변 정합을 이용하여 제안된 방법은 얼굴과 눈을 동시에 검출할 수 있다. 얼굴의 크기와 회전 변화가 존재하는 상반신 영상 795장에 제안한 방법을 적용하여 98.7%의 얼굴과 눈의 검출율을 달성하였다.