The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.6
no.2
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pp.237-242
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2011
This paper proposes a detection algorithm for each section which detects the voiced section, unvoiced section, and the silence section at each frame using a multi-layer perceptron neural network. First, a power spectrum and FFT (fast Fourier transform) coefficients obtained by FFT are used as the input to the neural network for each frame, then the neural network is trained using these power spectrum and FFT coefficients. In this experiment, the performance of the proposed algorithm for detection of the voiced section, unvoiced section, and silence section was evaluated based on the detection rates using various speeches, which are degraded by white noise and used as the input data of the neural network. In this experiment, the detection rates were 92% or more for such speech and white noise when training data and evaluation data were the different.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.11
no.2
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pp.120-133
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1994
홀로그래픽 간섭계측기로터 나오는 영상 데이터를 해석하는 전문가시스템에 대하여 기술하였다. 그동안 간섭 띠무늬(fringe)를 해석하는 방법들이 어느 정도의 자동화를 이룩하며 개발되어왔다. 그러나, 복잡한 간섭 띠무늬 패턴(fringe pattern)및 심한 잡음이 생기게 되는 고속도 항공공학 분야 또는 실험기계공학 분야에서는 신뢰할 만한 자동화를 이룩하기가 매우 힘들었다. 현재 사용가능한 방법중에는 간섭띠무늬 추적, 위상전이, 푸리에 변환, 회귀분석 등이 있는데, 이들은 소음제거나 데이터 수정을 하는데 있어서 극히 국부적인 정보에만 의존하였다. 결과적으로, 특별히 심한 소음이 있는 경우, 부정확한 위상중첩이나 간섭띠무늬 순차배열문제에 부딪히게 되고 따라서 작업자의 수작업이 심각하게 필요하게 된다. 본 논문에서는 간섭띠무늬 추적방법의 자동화 를 위한 새롭고 포괄적인, 규칙기반 전문가시스템에 대하여 기술하였다. 새로 개발된 전문가 시스템은 간섭띠무늬 패턴에 대한 전체적인 또는 지연적인 정보를 추출해 내고 또 전문가가 가지고 있는 지식을 이용한다. 이 전문가 시스템은 저수준 및 고수준 처리를 동시에 할 수 있도록 상호연결기구를 채택하여 간섭띠무늬를 해석하는 적절한 해결책을 마련하였다. 또한 위상전이나 푸리에 변환 방법에서 문제가 되는 자동위상 중첩에 대해 개발된 전문가 시스템의 응용의 가능성에 대해서도 기술하였다.
This paper introduces a fast Fourier transform (FFT)-based spectral analysis method for the transient responses as well as the steady-state responses of linear discrete systems. The force vibration of a viscously damped three-DOF system is considered as the illustrative numerical example. The proposed spectral analysis method is evaluated by comparing with the exact analytical solutions as well as with the numerical solutions obtained by the Runge-Kutta method.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10b
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pp.643-645
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2003
위성사진에서 그림자 영역을 추출하고 그 화질을 개선하는 것은 이 분야에서 생길 수 있는 다양한 응용 때문에 관심있는 연구분야로 떠오르고 있다. 이 논문은 한국의 위성사진에서 흔히 볼 수 있는 아파트와 같은 건물이 있는 도시의 화상에서 그림자 영역을 자동 추출하는 방법을 제안하고 있다. 제안된 알고리듬은 공간영역에서 히스토그램의 특성을 이용하고 주파수영역에서 고속푸리에변환과 코릴레이션을 이용한다. 실험결과는 이 방법이 효과적임을 보여준다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.8
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pp.129-135
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2011
In this paper, we propose a multi target's elevation angle estimation method using multi beam forming technique. This method make a stacked beam to digital processing a received signal in array element. There can be desired receiving beam to application weight value at antenna element in beam forming. Currently, we are to make multi stacked beam using fast fourier transform in stead of phase shifter to be a computer performance much improvement. Also, we improve multi beam directivity using beam steering error correction technique in order to beam steering to desired direction in receiver. Through simulation, we show that the proposed elevation estimation method based on fast fourier transform and beam steering error correction technique, improves th performance of target estimation compared to previous method.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.23
no.1
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pp.116-124
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2009
This paper proposes a new Artificial-Intelligent(AI) Power Quality(PQ) diagnosis algorithm using Discrete Wavelet Transform(DWT), Fast Fourier Transform(FFT), Root-Mean-Square(RMS) value. The developed algorithm is able to detect and classify the PQ problems such as the transient, the voltage sag, the voltage swell, the voltage interruption and the total harmonics distortion. The 15.36[kHz] sampling frequency is used to measure the voltages in a power system. The measured signals are used for DWT, FFT, RMS calculation. For AI diagnosis of the PQ problems, a simple multi-layered Artificial Neural Network(ANN) with the back-propagation algorithm is adopted, programmed in C++ and tested in PSIM simulation studies. Finally, the algorithm, which is installed in MP PQ+256 with TI DSP320C6713, is proved to diagnose the PQ problems efficiently.
변압기 및 GIS 설비 내의 부분방전(Partial Discharge: PD) 발생 시 과도 UHF 신호들이 발생하고 그 신호들은 탱크 안에서 공진한다. 한 개 이상의 PD소스가 존재하고 간섭을 포함 할 때, PD에서 발생하는 본 신호들을 정확히 분류 할 수 있는 능력은 진단의 수준을 높일 것이다. 고속 푸리에 변환(FFT)은 주파수변화가 많을 시에, 주요 주파수의 특징 구별이 어렵다. 즉 푸리에 변환 적용 시 noise의 불규칙적인 파형으로 원 신호와의 구분이 어렵다. 그래서 시간과 주파수영역 모두에서 좋은 해상도를 나타내는 웨이블릿을 사용하였다. 변압기 및 GIS 설비 탱크에서 다른 위치의 PD소스로부터 UHF신호들을 인지하는 것에 대하여 웨이블렷에 기초된 방법은, 단지 한 개의 UHF 센서로 신호를 받았을 경우에도 묘사되어진다. UHF PD신호들의 시간-주파수 특성은 웨이블릿 변환으로부터 설립되고, 신호의 에너지 분포 mapping의 의미로 제공되어 진다. 유사함수(similarity function)는 다양한 웨이블릿 계수분포 사이에서 유사성의 측정을 제공하기 위하여 정의된다. 실험으로 측정된 데이터를 통하여 다중부분방전의 유무를 판단하고자 한다.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.12
no.7
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pp.1122-1130
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2001
In this paper, by applying the spectral domain wavelet concept to Green function, a fast spectral domain calculation of scattered fields is proposed to get the solution for the radiation integral. The spectral domain wavelet transform to represent Green function is implemented equivalently in space via the constant-Q windowing technique. The radiation integral can be calculated efficiently in the spectral domain using the windowed Green function expanded by its eigen functions around the observation region. Finally, the same formulation as that of the conventional fast multipole method (FMM) is obtained through the windowed Green function and the spectral domain calculation of the radiation integral.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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autumn
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pp.123-126
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1999
일반적으로 영상신호는 푸리에 분석법에 기초를 두고 있는 DST를 이용하여 압축된다. 그러나 DCT는 블록변환의 범주에 속하기 때문에 영상신호를 높은 압축률로 압축하거나 압축한 영상신호를 잡음이 존재하는 통신채널을 통하여 전송하면 복원한 영상신호의 품질을 떨어뜨리는 블록현상이 수신측에서 나타난다. 본 논문에서는 웨이블릿을 이용하여 잡음에 강한 특성을 가지는 영상신호의 압축방법을 연구하였다. 서로 다른 서브밴드에 속하는 웨이블릿 계수들은 직교 웨이블릿에 의하여 생성되었지만, 변환 방향과 원천이 같은 계수들의 경우 서로 종속적인 관계를 가지므로 이러한 특징을 이용하여 영상신호를 압축하였다. 웨이블릿을 이용하여 압축된 영상신호는 최근 고속의 데이터 전송을 가능하게 하여서 많은 고속 통신 서비스의 기초 기술로 각광을 받고 있는 OFDM 시스템을 이용하여 전송하였다.
무선 센서 네트워크는 화산 감시, 전장 감시, 동물 서식지 감시, 건축물의 감시, 농장 관리, 의료분야등 다양한 분야에서 연구되고 있다. 국내에서도 국가 정책 사업으로 교량 및 건축물의 균열 감시, 표적의 침입 탐지 및 식별을 위한 무선 센서 네트워크 연구가 활발히 진행 중이다. 특히, 무선 센서 네트워크의 다양한 분야의 연구 중에서 철조망을 이용한 표적의 침입 탐지 및 식별에 관한 연구는 산업 시설, 보안지역, 교도소, 군사지역, 공항 등 다양한 분야에서 사용된다. 현재 철조망 감시는 대부분 유선 센서 노드를 통한 유선 센서 네트워크 환경에서 이루어지고 있다. 기존의 유선 센서 네트워크는 높은 데이터 전송률을 통해 수신되는 높은 정보의 신호를 이용하여 고속 푸리에 변환에 의한 신호의 주파수 분석 기법을 사용해 왔다. 하지만, 유선 센서 네트워크의 높은 데이터 전송률과 비교하여 무선 센서 네트워크의 센서 노드는 유선 센서 네트워크에 비해 매우 낮은 데이터 전송률을 가진다. 따라서 무선 센서 네트워크에서 수신되는 신호의 정보가 매우 낮고, 유선 센서 네트워크에서 사용된 고속 푸리에 변환에 의한 신호의 주파수 분석에 따른 주파수별 특징 추출을 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 철조망 감시를 위한 높은 데이터 전송률을 보장하는 유선 센서 네트워크에 비해 제한된 통신자원과 센서 노드의 낮은 데이터 전송률로 인해 수신되는 한정적인 신호의 정보를 이용한 무선 센서 네트 워크에서 철조망의 표적 침입 탐지 및 식별을 위한 특징 추출 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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