• 한국유체기계학회 논문집
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• 제10권6호
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• pp.32-37
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• 2007

Aerodynamic forces and moments have been used to control rocket propelled vehicles. If control is required at very low speed, Those systems only provide a limited capability because aerodynamic control force is proportional to the air density and low dynamic pressure. But thrust vector control(TVC) can overcome the disadvantages. TVC is the method which generates the side force and roll moment by controlling exhausted gas directly in a rocket nozzle. TVC is classified by mechanical and fluid dynamic methods. Mechanical methods can change the flow direction by several objects installed in a rocket nozzle exhaust such as tapered ramp tabs and jet vane. Fluid dynamic methods control the flight direction with the injection of secondary gaseous flows into the rocket nozzle. The tapered ramp tabs of mechanical methods are used in this paper. They installed at the rear in the rocket nozzle could be freely moved along axial and radial direction on the mounting ring to provide the mass flow rate which is injected from the rocket nozzle. In this paper, the conceptual design and the study on the tapered ramp tabs of the thurst vector control has been carried out using the supersonic cold flow system and schlieren system. This paper provides the thrust spoilage, three directional forces and moments and distribution of surface pressure on the region enclosed by the tapered ramp tabs.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권1호
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• pp.27-34
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• 2013

배경제거는 동영상의 내용을 자동으로 분석하기 위한 매우 중요한 기술의 하나로 움직이는 객체를 검출하고 추적하기 위한 핵심 기술이다. 본 논문에서는 배경 모델과 함께 배경 영상을 제공하는 새로운 샘플링 기반의 배경제거 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법에서는 움직임이 빠른 객체와 느린 객체를 동시에 처리하기 위해 다중 구간 샘플링 기법을 이용하여 배경 모델을 생성한다. 이러한 다중 구간 배경 모델들로부터 최선의 배경 모델을 만들기 위해 "신뢰도"를 사용한 것이 본 논문의 특징이다. 배경 제거 분야에서 다양한 모델을 병합하여 하나의 모델을 만들기 위해 신뢰도를 정의하여 사용한 경우는 현재까지 보고되지 않았다. 실험을 통해 제안된 방법이 다양한 속도의 객체가 존재하고 시간에 따른 그림자의 이동과 같은 환경 변화가 있는 응용에서도 안정적인 결과를 나타내는 것을 알 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.745-756
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• 2009

자율 가상 캐릭터는 인공시각을 이용하여 가상 환경을 인지하고 인지한 정보를 바탕으로 상황에 맞게 판단하여 지능적인 인간처럼 행동한다. 자율 가상 캐릭터는 주로 인공 시각을 이용하여 환경을 인식하며 현재까지 연구된 대부분의 인공 시각은 정해진 시야각에 들어온 정보를 여과 없이 모두 인지하는 방법을 사용하고 었다. 그러나 이러한 시각 체계는 한 번에 너무 많은 정보를 저장함으로 시스템의 효율성과 현실성을 떨어뜨리며, 게임과 같은 동적 환경에서는 실시간 처리가 어렵다. 따라서 실제 인간과 같은 시각 체계를 구현하려면 주목한 정보만 저장하는 시각적 주목 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 인공 시각을 통해 얻은 정보 중에서 시각적으로 중요한 정보만올 저장하는 주목 시각 기법을 연구하고 이를 구현하기 위해 기존 주목 맵을 향상시켜 적용하였다. 특히 주목 맵 요소 중에서 처리 속도가 느린 방위 랩을 제거하고 침입자 검출을 적용한 동적 특정 맵을 추가하여 향상된 주목 맵을 제안하였다. 실험을 통해 자율 가상 캐릭터가 3차원 가상 환경에서 정적 동적 객체에 대한 주목 영역을 정확하게 찾는 것을 확인하였으며, 처리 속도 또한 기존 연구보다 1.6배 정도 향상되었음을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.29-37
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• 2024

본 논문에서는 환자와 같은 특정 객체의 움직임을 감지하고 추적하기 위한 효율적인 영상처리 시스템을 제안한다. 이진화된 차 영상에서 객체의 윤곽선추출을 위하여 기존 알고리즘대비 대비 정밀한 감지가 가능하고 혼성모드설계에 용이한 세선화 알고리즘을 적용하여 영역을 추출한다. 연산량이 많은 이진화와 세선화 단계를 RTL(Register Transfer Level) 기반으로 설계하여 논리회로 합성을 거쳐 최적화된 하드웨어 블록으로 대체된다. 설계된 이진화 및 세선화 블록은 표준 180n CMOS 라이브러리를 이용하여 논리회로로 합성한 후 시뮬레이션을 통하여 동작을 검증하였다. 소프트웨어기반의 성능비교를 위해 32bit FPGA 임베디드시스템 환경에서 640 × 360 해상도의 샘플 영상을 적용하여 이진 및 세선화 연산에 대한 성능분석도 실시하였다. 검증결과 혼성모드 설계가 이전의 소프트웨어로만 이루어지는 처리속도에서 이진 및 세선화 단계에서 93.8% 향상될 수 있음을 확인하였다. 제안된 객체인식을 위한 혼성모드 시스템은 인공지능 네트워크가 적용되지 않는 엣지 컴퓨팅 환경에서도 환자의 움직임을 효율적으로 감시할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.552-560
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• 2021

현재 국내 수산 양식업은 스마트화를 추진하고 있지만, 여전히 양식 단계의 많은 과정에서 사람의 주관적인 판단으로 진행되고 있다. 수산 양식업 스마트화를 위해서 선행되어야 할 부분은 양식장 내 물고기들의 상태를 효과적으로 파악하는 것이다. 어류 개체 수, 크기, 이동경로, 이동속도 등을 파악하여 실시간 모니터링 할 수 있게 된다면 사료 자동 급이, 질병유무판단 등 다양한 양식자동화를 진행할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 수중 촬영한 어류비디오 데이터를 이용하여 실시간으로 어류의 상태를 파악 할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 어류 객체검출을 위해 딥러닝 기반 최신 객체검출 모델들을 적용하여 검출 성능을 비교 평가 하였고, 검출 결과를 이용하여 비디오내의 연속적인 이미지 프레임에서 어류 객체 ID부여, 이동경로 추적 및 이동속도를 측정할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 객체 검출 성능 92%(F1-score 기준)를 보였으며, 실제 테스트비디오 상에서 실시간으로 다수의 어류 객체를 효과적으로 추적하는 것을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 이용하여 향후 사료 자동 급이, 어류 질병 예측 등 다양한 스마트양식 기술에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제13A권7호
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• pp.561-572
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• 2006

모바일 다비이스는 시스템 자원이 매우 제한적이기 때문에 응용프로그램을 실행시키기 위해서는 자원들을 효율적으로 관리하여야 한다. 특히 제한적인 메모리에 대한 동적 관리기법은 모바일 디바이스의 운영체제 및 플랫폼에서 매우 중요한 요소이다. 그러나 기존 동적 메모리 관리기법들은 응용프로그램의 실행 스타일과 사용되는 객체의 라이프 타임(life time), 객체 종류 및 종류 분포를 고려하치 않음으로써 효율적으로 메모리를 관리할 수 없으며, 응용프로그램의 실행 속도를 저하시킨다. 따라서 본 논문에서는 모바일 응용프로그램의 실행 특성을 분석하고, 분석한 결과를 토대로 모바일 디바이스용 응용프로그램의 실행 시 메모리를 절약하고, 실행 속도를 향상시키는 새로운 동적 메모리관리기법을 제안 및 개발하였다. 기존 동적 메모리 관리 모듈과의 응용프로그램 실행 속도를 비교한 결과. 제안한 동적 메모리 관리기법은 테스트용 응용프로그램을 실행할 때 링크드 리스트[11]에 비하여 6.5배, Doug. Lea 메모리 관리기법[13]에 비하여 2.5배, Brent 메모리 관리기법[15]에 비하여 10.5배 빠른 실행 속도를 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.715-725
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• 2020

본 논문에서는 고차원의 특징 벡터에서 질의와 가장 가까운 k개의 데이터를 찾는 k-최근접 질의 최적화 방법을 제안한다. k-최근접 질의는 k개의 데이터를 포함할 가능성이 있는 범위를 기반으로 범위 질의로 변환되어 처리하는 기법이다. 본 논문에서는 처리 비용을 감소시키고 검색 속도를 가속화 할 수 있는 최적의 범위를 도출하기 위해 k-최근접 질의 처리 시 DNN 모델을 이용한 최적화 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 온라인 모듈과 오프라인 모듈로 구성된다. 온라인 모듈에서는 클라이언트로부터 요청을 받아 실제 질의를 처리한다. 오프라인 모듈에서는 과거 최적화 기법의 결과를 학습 로그로 사용한 DNN 모델로 최적의 범위를 도출하고 온라인 모듈로 전달한다. 제안하는 기법의 우수성 및 타당성의 입증을 위하여 다양한 성능 평가를 수행한다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제19A권2호
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• pp.85-92
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• 2012

본 논문에서는 다수의 고속 이동체들의 위치를 측정할 수 있는 확장성 있는 실시간 위치 측정 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 위치 서비스가 필요한 영역을 확장 시 기본 단위인 매크로셀이라고 불리는 정사각형의 격자들로 나누고, 한 매크로셀은 $N{\times}N$ 개의 마이크로셀로 나눈다. 마이크로셀의 각 꼭짓점에는 위치 기준 노드가 중앙에는 중재 노드가 설치된다. 위치를 측정하고자 하는 이동체는 우선 중재 노드와의 통신을 통하여 위치 측정을 위한 허가를 받아야 한다. 그러므로 한 마이크로셀내에서는 오직 허가된 하나의 이동 노드만이 위치 기준 노드들과 연속적으로 통신하면서 자신의 위치를 계산할 수 있다. 제안된 시스템의 성능을 측정하기 위하여, 제안된 시스템을 모델링하고 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 시스템은 위치 측정을 위한 통신 시간이 짧고 고속 이동체의 위치를 계산할 경우 오차가 적은 것으로 나타났다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.43-54
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• 2008

본 논문에서는 RF 신호를 사용하여 냉장고 내 물품에 부착된 전자태그를 비접촉 상태에서 인식하여 물품의 정보와 주변 환경정보를 자동 추출할 수 있는 RFID 기술을 활용한 물품 정보 관리 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 단순 인터넷 접속 기능만을 제공하는 기존 스마트 냉장고의 한계를 극복하기 위해, 냉장고 안에 보관된 식료품에 부착된 전자태그에서 정보를 읽어 자동으로 데이터베이스에 저장하고 이 데이터베이스를 토대로 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 댁내 혹은 원격지에 위치한 사용자에게 각종 편의 정보를 제공하도록 구성되었다. 본 논문에서는 RFID 기반 스마트 냉장고의 개발시 요구사항을 분석하고, 이를 기반으로 효율적인 물품 인식을 위한 물품 위치 추적 방식과 태그 인식 거리를 고려하여 효율적인 RFID 안테나 이동 방식 제안, 프로토타입 냉장고 외형 제작, 태그에서 습득한 정보의 효율적 관리 및 검색을 위한 정보 관리 시스템 구현을 수행하였다. 마지막으로 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위해 제안한 시스템 구성 하에서 RFID 리더가 한 번에 인식할 수 있는 태그의 개수, 저장된 식품의 전자 태그 접촉면과 태그의 각도에 따른 인식 여부, 제품 검색시 RFID 리더기의 이동 속도에 따른 태그 인식 여부를 프로토타입 냉장고 상에서 실험하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권10호
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• pp.323-328
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• 2020

최근에는 딥러닝 기술을 이용하여 물체 검출 및 인식에서 성능이 크게 향상되는 새로운 접근방법들이 빠르게 제안되고 있다. 객체, 특히 얼굴객체 검출에 관한 여러 기법(Faster R-CNN, R-CNN, YOLO, SSD 등) 중 SSD는 다른 기법들보다 정확도와 속도에서 우수하다. 동시에 여러 객체 검출 네트워크들(object detection network)도 쉽게 이용할 수 있다. 본 논문에서는 객체 검출 네트워크 중 Mobilenet v2 network를 이용하고 SSD와 결합한 모델을 훈련하고, TensorRT engine을 이용하여 기존의 성능보다 4배 이상의 속도로 객체를 검출하는 방법에 대해 제안하고 실험을 통해 성능을 검증한다. 제안한 방법의 성능 검증을 위한 응용으로 얼굴객체 검출기(facial object detector)를 만들어 다양한 상황에서 동작과 성능을 실험하였다.