• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.583-586
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• 2001

본 논문에서는 다중 대역통과 표본화 이론에 기반하여 1.9GHz IS-95신호와 2.2GHz IMT-2000 신호를 하나의 ADC(analog to digital converter)를 사용하여 동시에 표본화하고 디지털 처리를 수행하는 방법을 제안하고 실험을 통하여 검증하였다. 일반적인 방법으로는 본 논문에서 고려하는 두 신호를 동시에 표본화하기 위해서는 표본화 주파수가 최소한 1GHz 이상의 고속의 ADC를 사용해야 한다. 그러나 현재 ADC의 기술은 광대역의 신호를 직접 더지털화하기에는 아직 미흡하다. 반면에 대역통과 표본화 이론은 기존의 상용 ADC와 기콘의 RF 시스템을 이용하여 다른 대역에 위치한 두 신호를 통합처리 할 수 있는 기반을 제공하고 있다. 본 논문에서는 이러한 대역통과 표본화 이론에 기반을 두고 상용 ADC를 사용하여 표본화 시스템을 구현하여 IS-95신호와 IMT-2000 신호를 표본화하고 이를 컴퓨터에서 디지털 필터를 이용하여 두 신호를 분리하는 실험을 통하여 다중 대역통과 표본화의 적용 가능성을 검증하였다.

• 한국음향학회지
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• 제16권6호
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• pp.110-114
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• 1997

잡음 음성신호에 비균일 표본화 부호화법을 적용하면, PCM 균일표본화의 전송율 정도로 데이타 전송율이 높아진다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 비균일 표본화법을 성분분리된 음성신호에 적용하는 방법으로서 다중대역 비균일 파형부호화(MNWC)법을 제안하였었다. 그렇지만, 고대역의 성분에 대해 가우시안 잡음의 평균레벨로 단순하게 모델링 하였기 때문에, 비균일 표본화법에 비해 음질의 열화가 초래되었었다. 따라서 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 고대역의 성분을 중심주파수가 서로 다른 16가지의 가우시안 잡음으로 모델링하였다. 이렇게 하였을 때, 제안된 방법은 MOS평가가 평균 3.16 정도로 고음질을 유지하면서도 기존의 비균일 표본화법에 비해 1.5배 정도의 압축 율을 얻을 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.105-114
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• 2005

본 논문에서는 다중 시계열 패턴을 분석하여 계측 값을 예측하는 방법에 관하여 기술한다. 본 논문의 목적은 표본패턴들 중에서 입력패턴과 가장 유사한 패턴을 찾은 다음 그 표본패턴이 가지는 실측값과의 오차율을 산출하는 것이다. 따라서 인식이 아니라 계측이며 하드웨어가 아닌 소프트웨어 기술을 제안하다. 본 논문에서 제안하는 방법은 초기화, 인식 및 계측 등의 단계로 구성된다. 초기화 단계에서는 중요도를 사용하여 인자들 각각의 가중치를 산출한다. 학습 단계에서는 수집된 표본패턴을 먼저 DTW와 LBG 알고리즘을 사용하여 각 인자별 독립적으로 군집화를 수행한 다음, 모든 표본패턴에 대하여 군집의 번호들로 구성된 코드열을 생성한다. 계측 단계에서는 입력패턴에 대한 코드열을 생성한 다음 해슁으로 표본패턴들 중에서 같은 코드열을 가지는 표본들을 찾고, 이 표본들 중에서 입력패턴에 가장 잘 정합되는 하나의 표본을 선택하다. 최종적으로 이 패턴이 가지고 있는 실측값과 오차율을 출력한다. 성능평가는 반도체생산장치 중에서 하나인 식각장치로부터 얻어진 자료에 적용하여 수행한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제12C권1호
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• pp.63-68
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• 2005

본 논문에서는 다중레벨 직교진폭변조 신호론 위한 최우 변조분류기법의 성능을 분석한다. 기존의 연구와는 달리 여기서는 가용 변조방식에 대한 상대적인 분규성능과 단일표본관측을 적용할 경우 최우 분류기의 성능한계 둥을 제시하였다. 이를 위하여 본 논문에서는 가용 성상도에서 심볼간 최소 유클리드 거리론 동일하게 하여 심볼의 수가 자은 성상도가 보다 큰 성상도의 부분집합이 되도록 하였다 그리고 다중가설시험을 위한 표본의 수는 하나로 정하였다. 그 결과 모든 실험에서 신호대잡음비의 증가에 따라 분류성능이 향상됨을 될 수 있다. 특히, 참인 성상도가 4진 직교진폭변조인 경우 추가적인 정보나 관측표본 없이도 송신기에서 사용된 변조방식을 거의 완벽하게 분류함을 확인할 수 있다. 또한 16진과 64진 신호의 경우 그 부분집합이 되는 성상도에 의하여 공유된 심볼들의 영향으로 오분류 가능성이 상존하지만 단일표본관측만으로도 약 $80{\%}$의 정분류 성능을 얻을 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.69-72
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• 2012

RF(radio frequency) 신호보다 낮은 주파수로 표본화하는 BPS(bandpass sampling) 기술은 별도의 하향변환기를 사용하지 않고 표본화 처리만으로 기저대역 신호를 얻을 수 있으므로 수신기 회로를 간소화할 수 있어 유리하다. 표본화 장치를 2개 사용하는 2차 BPS 방식은 aliasing 현상에 의하여 기저대역에서 간섭이 발생하더라도 두 가지 표본화 신호의 관계를 이용하여 간섭 성분을 제거할 수 있다. 이 때 사용되는 interpolant 필터는 표본화된 두 신호 사이의 위상을 조절하는 것으로서, 간섭 제거 성능을 결정하는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 하나의 interpolant 필터를 사용하면서 다중 대역으로부터의 간섭 신호들을 제거할 수 있는 다중 대역 interpolant 필터를 제안하였다. Interpolant 필터 설계를 위한 여러 가지의 위상 특성을 제안하고, 각각에 대하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 연속적으로 변화하는 위상 특성을 가진 필터가 간섭 신호 제거 성능이 가장 우수한 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권12호
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• pp.1684-1690
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• 2004

본 논문은 시험 표본 주위의 영역에 대한 속성을 이용한 다중 인식기 선택 방법을 제안한다. 기존의 DCS-LA 동적 인식기 선택 방법은 시험 표본 주위의 학습표본들을 사용해서 각 인식기의 국부적 정확성을 계산하여 인식기를 동적으로 선택하기 때문에 인식 시간이 오래 걸린다. 본 논문에서는 특징공간에서 국부적인 속성을 계산해서 그 속성값에 적합한 인식기를 미리 선정해서 저장해 놓은 후 시험 표본이 들어오면 그 주변의 속성값에 따라 저장된 인식기에서 선택을 하기 때문에 인식시간을 줄일 수 있다. 국부적인 속성으로는 표본 주위의 작은 영역에 대한 엔트로피와 밀도를 계산하여 사용하였으며 이들을 특징공간속성(Feature Space Attribute)라고 하였다. 이들 두 속성으로 이루어지는 속성 공간을 규칙적인 사각형 셀로 나누어, 학습과정에서 각각의 학습표본에 대해 계산된 속성값이 어떤 셀에 속하는지를 구한다. 또한 각 셀에 속하는 학습표본들에 대해 각 인식기의 국부적 정확도를 구하여 셀에 저장한다. 시험 과정에서 시험표본에 대해 속성값 계산을 통해 그 표본이 속하는 셀을 구한 후 그 셀에서 국부적 정확도가 가장 높은 인식기로 인식한다. Elena 데이타베이스를 사용해서 기존의 방법과 제안된 방법을 비교하였다. 제안된 방법은 기존의 DCS-LA와 거의 같은 인식률을 나타내지만 인식속도는 약 4배 가까이 빨라짐을 실험을 통해 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권7호
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• pp.225-230
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• 2013

입력 신호보다 낮은 주파수로 표본화하는 BPS (bandpass sampling) 기술은 별도의 주파수 하향 변환기를 사용하지 않고 표본화 처리만으로 기저 대역 신호를 얻을 수 있으므로 수신기 회로를 간소화할 수 있어 유리하다. 표본화 장치를 2개 사용하는 2차 BPS 방식은 aliasing 현상에 의하여 기저 대역에서 간섭이 발생하더라도 표본화된 두 가지 BPS 신호 사이의 관계를 이용하여 간섭 성분을 제거할 수 있다. 이 때 사용되는 interpolant 필터는 두 BPS 신호 사이의 위상을 조절하는 것으로서, 간섭 제거 성능을 결정하는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 다중 대역으로부터 여러 개의 간섭 신호가 aliasing으로 유입될 때 하나의 interpolant 필터를 사용하면서 이들을 한꺼번에 제거할 수 있는 다중 대역 interpolant 필터를 제안하였다. 또한 제거할 간섭 신호가 없는 경우에는 수신하려는 신호 성분의 세기를 증대시킴으로써 신호의 품질을 3dB 개선시키는 방안을 제안하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하여 제안된 방법이 타당함을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.431-433
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• 2000

본 논문에서는 얼굴인식에 주로 사용되는 PCA를 얼굴포즈판별로 적용해 보았다. 얼굴포즈판별은 개개인의 얼굴특징을 강조해야 하는 얼굴인식과는 달리 일반적인 얼굴특징을 이용하기 때문에 PCA에 적합한 응용분야이다. 그러나, 다양한 얼굴포즈에 대한 영상을 하나의 표본집합으로 사용하면, 표본집합의 분산이 크기 때문에 포즈별로 표본집합을 달리하여 PCA모듈을 구성하는 것이 타당하다. 표본수집의 어려움은 3차원 한국인 표준모형을 이용해 극복하고, 이를 통하여 다양한 조명방향 및 얼굴포즈에 대한 표본을 수집하였다. 5방향의 얼굴포즈에 대한 판별 실험을 통하여 모율화된 PCA의 분류기로서의 가능성을 살펴보고, 조명에 따른 오류를 완하하고자 비 선형적 패턴을 나타내는 각 PCA모듈의 결과를 신경망에 적용하여 보았다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제11권1호
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• pp.83-90
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• 2000

이원분할표의 두 범주형 변수에 대한 독립성을 검정할 때 흔히 카이제곱 검정통계량이 사용된다. 표본추출 모형이 다항이나 곱다항인 경우 이 검정통계량이 독립성 가정하에서 근사적으로 카이제곱 분포를 따르게 되는 것은 잘 알려진 사실이다. 두 주변값이 모두 주어진 경우 독립성 가정하에서 표본추출 모형은 다중 초기하분포가 되며 앞의 모형과 마찬가지로 카이제곱 통계량에 근거한 검정을 사용할 수 있다. 이 연구에서는 주변값이 주어진 경우에 카이제곱 통계량의 소표본 분포를 대표본 분포인 카이제곱 분포와 비교하고자 한다. 표본크기가 작은 몇 개의 경우에 대해 카이제곱 통계량의 소표본 분포를 직접 계산해보았다. 표본크기가 큰 몇 개의 경우는 간단한 몬테칼로 알고리듬을 통해 소표본 분포를 생성하고 카이제곱 확률도와 콜모고로브-스미노브 단일표본 검정을 이용하여 대표본 분포와의 일치성을 알아보았다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권5호
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• pp.16-22
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• 2011

본 논문에서는 배경 차분에 의해 객체를 검출하고 확률적으로 표본화된 입자 필터링(particle filtering)기법을 사용한 다중객체 추적 기법을 제안한다. 확률적으로 표본화된 입자들을 사용하여 다중 객체에 독립적으로 적용할 때 발생하는 계산 복잡도(computational complexity)를 감소시키는 동시에 안정적인 추적을 가능하게 하였다. 객체의 색상정보를 사용한 히스토그램 분포에 의한 관측 모델(observation model)을 구성하고 객체의 움직임 정보를 위해 동적 모델을 공식화하여 영상을 해석하였다. 전체적인 추적 시스템은 베이시언 최대 우도 기법(Bayesian maximum likelihood method)을 근간으로 하되, 입자 필터링을 객체 추적에 적용하여 실용적인 현실 객체 추적 상황에도 강건하게 대처할 수 있음을 실험을 통해서 증명하였다.