• 한국음향학회지
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• 제18권1호
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• pp.25-31
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• 1999

본 연구에서는 음향측정 목적의 선형배열에 가우시안 가중치를 적용시킨 광대역 단일 빔형성 알고리듬을 제안한다. 제안 알고리듬은 배열 내의 모든 센서를 동시에 사용하여 1회에 광대역 수신 빔을 형성시킨다. 여기서 주파수 종속 함수의 가우시안 가중치는 각 센서의 수신 주파수 범위를 제어하도록 시간지연 보상 전에 적용된다. 시뮬레이션 결과, 제안 알고리듬에 의해 형성된 광대역 단일빔의 지향지수 및 빔패턴 특성이 광대역 음향신호 측정에 가용함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.2403-2408
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• 2013

본 연구에서는 이중게이트 MOSFET에 대한 차단전류를 분석하기 위하여 도핑분포함수에 따라 상단과 하단게이트에 의한 전류분포를 분석할 것이다. 분석을 위하여 실험치에 유사한 결과를 얻을 수 있도록 채널도핑농도의 분포함수로써 가우시안함수를 사용하여 유도한 포아송방정식의 이차원 해석학적 전위모델을 이용하여 차단전류를 분석하였다. 특히 소자 파라미터인 채널길이, 채널두께, 게이트산화막 두께 및 채널도핑농도 등을 파라미터로 하여 가우스함수의 이온주입범위 및 분포편차의 변화에 대한 차단전류의 변화를 분석하였다. 분석결과 차단전류는 소자파라미터에 의한 상하단 전류의 변화에 따라 커다란 변화를 보이고 있었으며 특히 채널도핑함수인 가우시안 함수의 형태에 따라서도 큰 변화를 보이고 있다는 것을 관찰할 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1997년도 영남지회 학술발표회 논문집 Acoustic Society of Korean Youngnam Chapter Symposium Proceedings
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• pp.5-8
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• 1997

음성신호는 성대를 통과한 공기 흐름의 성질에 따라 유성음과 무성음으로 구분될 수 있다. 그 중 유성음에서는 성대의 규칙적인 지동이 존재하게 된는 데 이때 성대가 닫히는 순간을 GCI(Glotal Closure Instant)라 하며 성대 진동의 기본주기를 피치라고 한다. 이러한 피치는 음성합성, 음성인식, 피치동기 음성신호의 분석등에 중요한 파라미터 중의 하나이다. 본 논문에서는 가우시안 함수의 일차미분형태를 갖는 웨이브렛 함수를 사용할 경우 신호의 급격한 변화부분을 검출할 수 있다는 성질을 이용하여 음성 신호의 GCI를 찾아내고 이를 이용하여 피치를 검출하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39A권3호
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• pp.140-148
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• 2014

본 논문은 전자기파 신호 계산에 있어 하이브리드 방식의 기저 함수로써 Gaussian 함수를 제안하고자 한다. 하이브리드 방식은 전반부 시간 및 낮은 주파수 데이터를 이용하여 후반부 시간 및 높은 주파수 데이터를 구하는 방식이다. 시간을 이용한 MOT, 주파수를 이용한 MOM 방식의 장점만을 가져오기 때문에 전자기 분석 데이터를 구하기 위한 시간이 감소되며 오차가 적다는 장점이 있다. 이를 위해서는 기저 함수를 필요로 하며 Hermite, Laguerre를 기저 함수로 사용한 기존의 방법과의 비교를 통해 제안된 방법의 성능을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.2158-2165
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• 2007

본 논문에서는 비선형 블라인드 채널등화기의 구현을 위하여 가우시안 가중치(gaussian weights)를 이용한 개선된 퍼지 클러스터(Modified Fuzzy C-Means with Gaussian Weights: MFCM_GW) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존 FCM 알고리즘의 유클리디언 거리(Euclidean distance) 값 대신 Bayesian Likelihood 목적 함수(fitness function)와 가우시안 가중치가 적용된 멤버십 매트릭스(partition matrix)를 이용하여, 비선형 채널의 출력으로 수신된 데이터들로부터 최적의 채널 출력 상태 값(optimal channel output states)들을 직접 추정한다. 이렇게 추정된 채널 출력 상태 값들로 비선형 채널의 이상적 채널 상태(desired channel states) 백터들을 구성하고, 이를 Radial Basis Function(RBF) 등화기의 중심(center)으로 활용함으로써 송신된 데이터 심볼을 찾아낸다. 실험에서는 무작위 이진 신호에 가우시안 잡음이 추가된 데이터를 사용하여 기존의 Simplex Genetic Algorithm(GA), 하이브리드 형태의 GASA(GA merged with simulated annealing(SA)), 그리고 과거에 발표되었던 MFCM 등과 그 성능을 비교 분석하였으며, 가우시안 가중치가 적용된 MFCM_GW를 이용한 채널등화기가 상대적으로 정확도와 속도 면에서 우수함을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.1818-1825
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• 2017

ADCP(Acoustic Doppler Current Profiler) 는 초음파의 도플러 효과를 이용하여 수중에서 유속의 측정 및 교란 정도를 분석한다. 따라서 수신되는 각 공간 영역에 대한 속도 정보를 추출하기 위하여 수신 펄스 신호에 대한 자기 상관 함수나 FFT(Fast Fourier Transform) 스펙트럼을 추정한다. 그러나 자기 상관 함수 추정은 수신되는 반사 신호가 가우시안 형태의 대칭적인 도플러 스펙트럼을 가진다는 가정이 필요하며 이러한 조건이 만족 되지 않는 경우 추정치에서의 큰 편향오차가 발생할 수 있다. 또한 유속의 변화가 빠르게 나타나는 경우 신호 획득시간이 짧아 유속을 측정하기 위한 자기 상관 함수 나 FFT 스펙트럼의 정확한 추정이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 반사 신호가 대칭형 또는 비대칭형 가우시안 형태의 스펙트럼을 보이면서 상대적으로 짧은 반사 획득 신호인 경우에도 정확한 유속 추정이 가능한 AR(Autoregressive) 스펙트럼 첨두치 추정 방법을 제안하였다. 이러한 방법을 이용하면 기존 방법에 비하여 그 정확도를 개선할 수 있음을 보였다. 제안된 방법의 평가를 위하여 다양한 환경에서의 모의 신호들을 구현하였으며 그 결과들을 비교하고 분석하였다.

• 한국음향학회지
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• 제11권1호
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• pp.22-34
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• 1992

변환 격차 코드는 모든 레이트에서 정상 가우시안 소오스와 자승 오차 왜곡에 대해 최적코드이다. 본 논문은 실제 데이타의 통계적 특성에 잘 맞는 코드를 얻기 위해 점근적으로 최적인 변환 격자 코드를 훈련시켰다. 훈련 알고리즘은 격자 코드북을 탐색하기위한 M알고리즘과 코드북을 새롭게하기 위한 LBG 알고리즘을 사용했다. 훈련된 변환 격자 코드의 성능을 조사하기 위해서 상관 계수가 0.9인 1차 AR 가우시안 소오스와 실제 음성 데이타를 사용하였다. 1차 AR 소오스에서, 훈련에 사용되지 않은 데이타에 대한 SNR은 레이트에 따라 샤논의 정보량 왜곡 함수에 의한 SNR보다 0.6에서 1.4dB 낮았으나, 이것은 같은 계산량을 사용한 다른 코딩 결과들보다 우수 했다. 실제 음성 데이타는 레이트 1.0 bits/sample에서 코딩을 했으며, 보다 좋은 성능을 얻기 위해 윈도우 함수와 이득 적용을 사용했다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권2호
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• pp.395-406
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• 2017

전력 공급 시스템의 효율적인 운영을 위해 전력수요예측은 필수적이다. 본 연구에서는 군집분석과 분류분석을 이용하여 일 단위 시간별 전력수요량 시계열 패턴의 유형을 살펴보고자 한다. 전력거래소에서 수집된 2008년 1월 1일부터 2012년 12월 31일까지의 일 단위 시간별 전력수요량 데이터를 추세성분, 계절성분, 오차 성분으로 구성된 시계열 자료로 변환하여 사용하였다. 추세성분을 제거한 시계열 자료의 패턴을 구분하기 위한 군집 분석방법은 k-평균 군집분석 (k-means), 가우시안혼합모델 혼합 모델 군집분석 (Gaussian mixture model), 함수적 군집분석 (functional clustering)을 고려하였다. 주성분분석을 통해 24시간 자료를 2개의 요인로 축소한 후 k-평균 군집분석과 가우시안 혼합 모델, 함수적 군집분석을 수행하였다. 군집분석 결과를 토대로 2008년부터 2011년까지 총 4년간 데이터를 4가지 분류분석방법인 의사결정나무, RF (random forest), Naive bayes, SVM (support vector machine)을 통해 훈련시켜 2012년 군집을 예측하였다. 분석 결과 가우시안 혼합 분포기반 군집분석과 RF를 이용한 군집예측 결과의 성능이 가장 우수하였다.

• ETRI Journal
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• 제7권4호
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• pp.3-10
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• 1985

비간섭성 LED 광원으로 부터의 빛이 다중모우드 광섬유를 약 10km이상 지났을 때 광의 입사조건에 무관하게 정상상태(Steady-state) 에 이르며, 정상상태의 광섬유 출사단의 near-field 광 파워 분포가 가우시안(Gaussian) 함수 형태임을 알 수 있었다. 이 가우시안 함수형태의 정상상태에서 측정된 광섬유의 손실은 매우 안정된 측정치를 나타내었다. 한편 가간섭성 LD광원을 사용할 경우 10km까지 near-field광 파워 분포에서 스페클(Speckle) 현상을 볼 수 있었고, LD의 간섭성과 발광 모우드 형태의 불균일로 인하여 20km 이상까지 LED에서와 같은 정상상태에 이르지 않고 있었으나 이 상태에서 측정된 광섬유의 손실치는 비교적 안정하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.53-60
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• 2013

본 논문에서는 소형표적의 검출속도를 개선하기 위하여, SAD 알고리즘을 이용한 소형표적 검출 방법을 제안한다. 먼저 미디언 필터를 사용해서 클러터를 제거한다. 다음으로 다양한 크기의 구조 요소를 이용해 닫힘 연산과 열림 연산을 수행하고, 닫힘 연산 결과와 열림 연산 결과를 차 연산 하여 표적 후보 화소를 추출한다. 정확한 소형 표적을 검출하기 위해 표적 후보 영역에서 가우시안 거리 함수를 이용하여 표적을 검출한다. 검출 속도를 개선하기 위하여 다음 7프레임에서는 표적의 방향성을 예측한 후, SAD알고리즘을 이용해서 표적을 검출한다. 제안한 방법은 예측된 영역에서만 표적을 추출함으로써 97%의 검출율을 나타내며, 실시간 처리가 가능한 장점을 가지고 있다.