• 한국광학회지
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• 제17권2호
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• pp.136-142
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• 2006

광강도 변조방식 광섬유 센서의 변위응답해석에 필요한 투광 조도분포를 수학적으로 모델링 하였다. 유도된 조도분포 모델은 스텝인덱스 멀티모드 광섬유를 대상으로 하며 실험적 검증을 통해 타당성을 확인하였다. 검증된 조도분포 모델을 적용하여 얻은 광섬유 센서의 변위응답 해석결과를 변위측정 결과와 비교하여 거의 일치함을 확인하였다. 또한 기존의 가우시안 조도분포 모델을 적용한 해석결과와 비교했을 때 제안한 조도분포 모델이 보다 정확한 결과를 나타냄을 보이고 있다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.442-445
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• 1997

We present a hybrid self-tuning method of fuzzy inference systems with hyper elliptic Gaussian membership functions using genetic algorithm(GA) and back-propagation algorithm. The proposed self-tuning method has two phases : one is the coarse tuning process based on GA and the other is the fine tuning process based on back-propagation. But the parameters which is obtained by a GA are near optimal solutions. In order to solve the problem in GA applications, it uses a back-propagation algorithm, which is one of learning algorithms in neural networks, to finely tune the parameters obtained by a GA. We provide Box-Jenkins time series to evaluate the advantage and effectiveness of the proposed approach and compare with the conventional method.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1259-1265
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• 2013

무선 LAN과 같은 전파환경 내에서 무선 AP 등의 적절한 배치를 통하여 효율적인 서비스 반경을 확보할 수 있다. 실험을 위해서 FDTD법을 이용하여 정식화하고, 무선 AP 대신에 계산 공간의 임의 위치에서 가우시안 펄스를 입력하였다. 장애물의 위치에 따른 구조적 영향을 고려하고 이에 따른 수신 이득을 계산하였다. 장애물은 완전 도체 또는 콘크리트 벽면으로 모델링하고, 장애물을 사이에 둔 송신점과 수신점 사이에서의 회절효과 등의 영향을 평가하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 1호
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• pp.36-39
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• 1999

본 논문에서는 기존의 반연속 HMM과 신경망 알고리즘인 RBF(Radial Basis Function)를 혼합한 형태를 음성인식에 적용한다. 기존의 반연속 HMM은 학습 과정에서 모든 모델과 상태에서 공유되는 L개의 가우시안 확률 밀도들과 각가우시안 확률 밀도들의 가중치를 결정하는 흔합 밀도계수 의해 입력 음성의 특징을 확률적으로 모델링하는 혼합 확률을 얻고 또 Maximum likelihood와 Baum-Welch 알고리즘을 이용해 초기확률, 전이확률, 관측확률, 평균벡터 $\mu$, 공분산 행렬 $\Sigma$을 학습해 나간다. 그러나 제안한 RBF/반연속 HMM 혼합형태는 RBF의 변형된 방식을 첨가해 반연속 HMM 관측 파라미터를 RBF에 의해 결정함으로써 보단 분별릭 있는 화자독립 인식 시스템이 된다. 그래서 인식 실험결과 인식률에 있어서 기존의 반연속 HMM보다 향상된 인식률을 얻는다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권12A호
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• pp.1948-1959
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• 1999

본 논문에서는 비용장 다중오류정정을 갖는 $\pi$/4-QPSK의 차동검파 시스템을 이용하여 가산성 가우시안 백색잡음(additive white Gaussian noise: AWGN)과 나카가미 늦은 페이딩(Nakagami slow fading)채널로 모델링된 이동통신채널에서 성능이 분석연구되었다. 비용장 다중오류정정은 두 개 이상의 타임스롯(time slots)만큼 지연되어 수신된 신호를 이용하여 형성된 출력이 패리티체크 비트가 되어 오류정정에 이용되었으며, 비용장연속 다중오류정정(NEC)의 차수가 증가함에 따라 성능이 증가됨을 보이고 나카가미 페이딩 변수가 증가함에 따라도 성능이 증가됨을 보였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제22권2호
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• pp.171-178
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• 2001

본 연구에서는 강건 시지연추정 알고리즘을 바탕으로 하여 표면근전도 신호로부터 새로운 근섬유 전도속도 측정방법을 제안하였다. 제시한 방법은 가우시안 가정 하에서 유도된 기존의 방법들로는 불가능한 비가우시안 충격성잡음을 포함하는 표면근전도 신호를 대상으로도 정확하게 근섬유 전도속도를 측정할 수 있다. 제시한 방법의 평가를 위하여 먼저, 마미총 증후군에 걸린 근질환자의 근전도 신호가 비가우시안 $\alpha$-stable 확률분포로 모델링할 수 있음을 보였으며, 정상인과 근질환자 6명의 피검자로부터 족저단신근과 내측광근에서 각각 근전도 신호를 수집하여 실험한 근섬유 전도속도 측정결과를 타 연구자들과 비교, 평가하였다. 실험결과, 족저단신근의 경우 근섬유 전도속도가 평균 4.60$\pm$0.50m/s로 내측광근의 경우 5.66$\pm$0.59m/s로 각각 구할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2002년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.21-24
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• 2002

본 논문에서는 광대역 무선 데이터 서비스용으로 표준화된 WLAN IEEE 802.11a Convolutional 부호기의 펑처링 패턴에 따른 성능을 분석하고, 간략화 된 구현 방법을 제시한다. 제한된 주파수 대역에서 Convolutional 부호기의 구조를 변경함이 없이 정보 전송율을 향상시키기 위해 부호기에서 출력되는 비트열을 일정한 비트 간격마다 1비트씩 생략하는 펑처링 기법이 주로 이용된다. IEEE 802.11a WLAN 채널코딩에서도 부호율이 l/2, 구속장 7인 Convolutional 부호기를 기반으로 2/3와 3/4과 같은 높은 부호율을 얻기 위해 펑처링 기법을 채택하고 있다. 본 논문에서는, 단일 하드웨어 구조를 사용해서 1/2의 기본 부호율로부터 전송율에 따라 WLAN IEEE 802.11a의 펑처링에 의한 부호율 2/3와 3/4에서, 부호기의 구조를 간략화하기 위해 펑처링 패턴 구조에 따른 부호화 성능을 조사하고 단일하드웨어 구조를 사용해서 이들 부호율의 시스템을 구현할 수 있도록 한다. 모의 실험에서는 부가 백색 가우시안 잡음 현상이 존재하는 채널을 모델링 해서, BPSK와 QPSK의 변조방법에 대해 WLAN IEEE 802.11a 펑처링 패턴에 따른 부호화 성능을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.129-130
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• 2018

본 논문에서는 셀룰라시스템 환경에서 특히, 채널추정에러가 존재하는 환경에서 D2D 통신을 위한 전력제어 알고리즘 성능을 분석한다. 채널추정에러의 성능분석을 위해 가우시안 채널 추정에러를 모델링하였으며, 이는 SIR 성능이 확률적 분포를 가지도록 한다. 실제 전송환경에서는 송신단과 수신단 사이의 채널환경 변화로 인해 채널 추정 에러는 불가피하다. 이러한 채널추정 에러가 D2D 단말 전력제어 알고리즘에 어떻게 영향을 주는지 실험을 통하여 분석하도록 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.405-406
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• 2007

본 논문에서는 FCM 기반 퍼지 뉴럴네트워크 구조를 제안하고 진화 알고리즘을 이용한 FCM 기반 퍼지 뉴럴네트워크의 구조와 파라미터의 최적화 방법을 제시한다. 클러스터링 알고리즘은 퍼지 뉴럴 네트워크에서 멤버쉽함수의 중심점과 반경 등을 결정하는 학습에 일반적으로 사용된다. 제안된 FCM 기반 뉴럴 네트워크에서 멤버쉽함수는 가우시안, 삼각형 타입등의 정해진 형태를 사용하지 않고 데이터들 사이의 거리에 관계된 계산을 수행하는 FCM에 의해 결정된다. 후반부는 상수형, 선형, 2차식 등의 다양한 다항식 구조로 표현될 수 있으며 다항식의 계수는 LSE를 이용하여 결정한다. FCM 기반 퍼지 뉴럴 네트워크는 퍼지규칙의 수, 입력변수의 선택, 후반부 다항식의 차수, FCM의 퍼지화 계수의 결정은 성능에 많은 차이가 있으며 이러한 구조와 파라미터의 최적화가 요구된다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 FCM 기반 퍼지뉴럴네트워크의 구조에 관련된 입력변수의 수, 퍼지규칙의 수 그리고 후반부 다항식의 차수와 파라미터에 관련된 퍼지화 계수를 최적화 한다. 제안된 방법은 비선형 시스템의 모델링에 적용하여 성능을 분석하였다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1999년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.138-142
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• 1999

심장의 수축 및 이완기에서의 좌심실 벽 움직임은 허혈 및 심근경색증과 같은 심장질환에서 영상적 진단의 주요한 특징이다. 심장은 동적 기관으로써 진단을 위해서는 속도와 같은 4차원 파라미터의 추정이 필요하다. 본 논문에서는 심장의 좌심실 형태 및 움직임을 모델링하여 동적으로 가시화하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 좌심실을 Dynamic Gaussian Blob 모델로 근사화하였다. 이 모델은 가우시안 함수 기반 FEM 요소와 superellipsoid를 통합한 것으로 좌심실의 형태 및 벽의 움직임을 물리기반 방법에 의해 묘사할 수 있다. 즉, 일련의 영상들로부터 좌심실 벽에 대응되는 3차원 점들을 추출한 후 이 점들에 작용되는 힘에 의해 박동하는 좌심실의 움직임을 추적한다. 이와 같은 좌심실 벽 움직임 시뮬레이션은 심장 움직임에 이상이 있는 질환의 진단을 위한 빠르고 간편한 보조 도구로써 사용되어질 수 있다.