• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.412-417
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• 2013

태양광 발전 시스템의 해석적 모델링은 시스템의 동특성을 예측하거나 고장검출 및 진단 등과 같은 고급 공학 기술에 중요하게 적용할 수 있어 최근 많은 각광을 받고 있다. 본 논문은 대용량 학습 데이터를 갖는 태양광 발전 시스템에 대한 확률론적 모델링을 제시한다. 우선 태양광 일사량과 온도 입력 변수에 대한 태양광 시스템의 출력 전력과의 입출력 함수관계를 정의한다. 이 함수관계를 바탕으로 세 확률변수(일사량, 온도, 전력)에 대하여 조건부 확률 식으로 표현한다. 조건부 확률 분포 추정은 대용량 데이터 시스템에 적합한, 전체 표본 데이터 수 대비 관련 변수의 경우의 수에 대한 비율로 나타내었다. 추정한 확률분포를 통해 평균값 이론을 적용하여 시스템의 출력을 추정하게 된다. 본 논문에서 제안한 모델링 기법은 두 태양광 발전 단지의 사례 연구를 통해 성능을 검증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.207-217
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• 1993

본 논문에서는 송신된 확산부호와 수신기 내의 기준 확산부호 사이의 위상차에 대한 사전 확률을 알고 있을 때, 동기가 맞을 확률이 높은 셀부터 낮은 셀의 순서로 검사하는 Expanding Window Search 방법을 이용하여 직접확산(Direct Sequence) 통신 시스팀의 초기동기 과정의 상태도를 구성한다. 각 검색에서 앞선 검색 때보다 증가하는 윈도우를 초항이 a고 공비가 r인 등비 수열의 형태로 증가하도록 하였으며, 마코프처리(Markov process)와 메이슨 이득공식(Mason’s gain formula)을 이용하여 상태도를 해석하고 평균 시간을 구한다. 그리고 검색 횟수 n과 검출 확률 $P_d$의 변화에 따른 평균동기 시간의 증감을 사전 확률이 없을 때의 평균등기 시간과 비교한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권2호
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• pp.94-101
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• 2012

본 논문은 커버 영상으로부터 스테고 영상의 검출율을 높이기 위한 개선된 스테그분석 기법을 제안한다. 스테그분석에서 스테고 영상의 검출율을 높이려면 데이터 은닉에 의해 야기되는 작은 변화가 증폭되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 두 단계의 방법을 통해 커버 영상과 스테고 영상의 특징 벡터를 추출한다. 먼저 스테고 잡음을 두배 이상 확대하기 위해 주어진 영상을 상위 4비트와 하위 4비트로 각각 분해한다. 각 분해된 영상에 대하여 3-레벨 Haar 웨이블릿 변환을 통해 총 12개의 부밴드를 생성하고, 생성된 부밴드에 대하여 동일 스케일 상에서 다른 부밴드 계수간의 동시발생 확률을 구한다. 웨이블릿 영역에서 부 밴드간 계수의 동시발생 확률은 데이터 은닉에 의해 상관성에 영향을 받게 되므로 커버 및 스테고 영상을 구분하기 위한 특징으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 동시발생 확률의 특성함수에 대한 모멘트를 구하여 특징 벡터로 사용한다. 추출된 특징 벡터는 신경망회로망 분류기를 사용하여 커버 영상과 스테고 영상을 학습하고 판별한다. 제안 방법의 성능평가를 위해 S-tool에 의한 LSB 및 COX의 SS, F5 임베딩 방법에 의한 다양한 삽입률의 스테고 영상을 사용하였으며, 실험결과 제안한 기법은 기존의 기법에 비해 비밀 메시지 삽입 유무의 검출율을 향상시킬 뿐만 아니라 판별의 정확도가 높음을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권5B호
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• pp.931-941
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• 2000

안테나 배열을 이용하는 직접 대역 확산 시스템에서 포착 가능한 SNR의 범위를 크게 낮출 수 있는 안테나 배열을 사용한 직렬 포착 방식을 제안한다. 제안된 포착 방식에서의 SNR 향상을 위하여, 안테나 요소마다 동일한 PN 위상을 갖도록 조정된 비동기 I-Q 정합 여파기들에서의 독립된 판정 변수들의 합을 초기 포착을 위한 판정 변수로 사용한다. 제안된 방식의 성능 분석을 위하여 가우시안 전송로와 Rayleigh 페이딩 전송로에서 검출확률과 오인확률이 유도되며, 이를 이용하여 평균 포착시간이 분석된다. 수치적 분석 결과를 통하여, 안테나 개수가 늘어남에 따라 제안된 방식의 포착 성능이 계속적으로 향상됨을 확인할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권2호
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• pp.134-140
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• 2011

압축 센싱 (Compressed Sensing) 기술을 통해 $M{\times}N$ 측정 행렬의 원소들이 특정의 독립적인 확률 분포에서 뽑혀 identically 분포의 성질을 가지고 있을 때 $M{\ll}N$의 경우에도 스파스 (sparse) 신호를 높은 확률로 정확하게 복원할 수 있다. $L_1$-최소화 알고리즘이 불완전한 측정에 대해서도 스파스 (sparse) 신호를 복원할 수 있다는 것은 잘 알려진 사실이다. 본 논문에서는 OMP를 변형시킨 support 검출과 가중치 기법을 이용한 $L_1$-최소화 방법을 통하여 스파스 (sparse) 신호의 복원 성능을 향상시키는 알고리즘을 제안하고자 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권10A호
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• pp.958-964
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• 2007

이 논문은 maximum a posteriori (MAP) 비트 검출(bit detection)의 비트 오류 확률 (bit error probability: BEP)과 비트 최소 평균 제곱 오류(bit minimum mean square error: bit MMSE)사이의 관계를 유도한다. BEP는 bit MMSE의 1/4 보다 크고 1/2보다 작음을 유도한다. 이 결론을 이용하면 bit-linear linear-dispersion (BLLD) 부호를 적용한 다중 입출력 (multiple-input multiple-output: MIMO) 통신 시스템에서 가우시안 채널의 mutual information의 미분 값의 하한과 상한을 BEP로부터 얻을 수 있고 나아가서 mutual information의 하한과 상한을 구할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.564-571
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• 2009

본 논문에서는 다중 주파수 채널이 운용중인 CR 기지국에서 외부대역 협력 스펙트럼 센싱 방식을 제안하였다. 그리고 ATSC 디지털 TV 신호인 경우에 대한 신호검출결과를 제시하였고 주파수 선택적 Rayleigh 페이딩 채널에서 외부대역 협력 센싱 방법에 대한 신호검출확률과 오경보 확률을 유도하였다. 수치해석 결과로는 CR 기지국에서 통신 중인 다중 주파수 채널의 CR단말기들이 측정한 incumbent 신호의 채널 전력이 유사한 경우에는 외부대역 협력 스펙트럼 센싱을 시행함으로써 incumbent 신호의 센싱 성능이 향상됨을 보여주고 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.387-391
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• 2008

움직이는 객체를 검출하기 위해서 정확한 배경을 사용하기 위해 널리 사용되는 방법으로는 가우시안 혼합 모델이다. 가우시안 혼합 모델은 확률적 학습 방법을 사용하는데, 이 방법은 움직이는 배경일 경우와 이동하던 물체가 정지하는 경우 배경을 정확히 모델링하지 못한다. 본 논문에서는 확률적 모델링을 통해 혼잡한 배경을 모델링하고 객체의 계층적 처리를 통해 보다 정확한 배경으로 갱신할 수 있는 학습 방법을 제안한다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권7호
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• pp.123-128
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• 2012

본 논문에서는 보다 정확한 물체 인식을 위하여 물체의 특징점 검출 시스템을 제안한다. 물체의 특징점 검출 시스템은 학습 단계와 검출 단계로 구분된다. 학습 단계에서는 각 특징점의 탐색영역을 설정하기 위한 관심영역모델과 탐색영역에서 특징점을 검출하기 위한 각 특징점별 검출기를 생성한다. 검출 단계에서는 학습 단계에서 생성했던 관심영역모델을 이용하여 입력 영상에서 각각의 특징점의 탐색영역을 설정한다. 시스템에서 검출하고자 하는 특징점 검출 방법은 고속 푸리에 변환을 이용하기 때문에 검출 속도가 빠르며 물체의 추적 시 실패하는 확률이 낮아진다. 제안하는 방법을 개발하여 실험 영상에 적용한 결과 추적하고자 하는 물체가 불규칙적인 속도로 움직일 때에도 안정적으로 추적함을 알 수 있었다. 실험 결과는 기존의 방법들에서 사용되었던 다양한 데이터 집합에 적용하였을 때 우수한 성능을 보여준다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 춘계학술발표대회 논문집 제23권 1호
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• pp.53-56
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• 2004

본 논문은 잡음 환경하에서 특징 벡터의 차원 축소를 통한 음성 구간 검출에 관한 연구이다. 음성/비음성 분류는 통계적 모델을 이용한 분류-기반 방법을 사용한다. 검출기에서 실시간 적응화를 위해 우도-기반의 특징 벡터에 대한 차원 축소 방법을 제안한다. 이 방법은 음성/비음성 클래스에 대한 가우시안 확률 밀도 함수에 의한 비선형적 우도값을 새로운 특징으로 취하는 방법이다. 음성/비음성 결정은 우도비 검증(Likelihood Ratio Test)의 방법을 이용하며, LDA(Linear Discriminant Analys)에 의한 축소 결과와 성능을 비교한다. 실험 결과 제안된 차원 축소 방법을 통하여 2차원으로 축소된 특징 벡터가 고차원에서의 결과와 대등함을 확인하였다.