• 한국전자거래학회지
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• 제23권2호
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• pp.111-121
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• 2018

항공기 엔진, 풍력발전기, 모터 등 회전기기에서 발생하는 많은 문제들은 진동이나 소음과 같은 신호 데이터를 측정하여 이상감지를 할 수 있으며, 주파수 분석 등 여러 가지 신호처리가 데이터 전처리 단계에서 필요하다. 본 논문에서는 진동 데이터를 분석하여 설비 이상상태를 감지하는 기법을 소개한다. 정상상태 데이터를 기반으로 마할라노비스 거리를 측정하여 이상상태 유무를 모니터링 하는 방식을 사용한다. 특히 신호 데이터의 전처리 기법들을 도입하여 이상상태 감지의 성능을 개선할 수 있음을 보여준다. 전처리 단계에서 신호 데이터 수집 과정에서 발생한 누설오차(leakage)를 없애기 위해 해밍 윈도우(Hamming window)를 적용하고, 신호 데이터의 원신호인 포먼트(formant)를 분리하기 위하여 켑스트럼(cepstrum) 분석을 실시한다. IMS 베어링 진동 공개데이터를 대상으로 시간 구간별로 6가지 통계지표를 추출한 후 마할라노비스 거리 분류기를 적용하여 성능을 검증하였다. 제시된 신호처리 전처리 기법을 적용함으로써 성능이 획기적으로 향상되는 것을 실험에서 보여주었다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2006년도 하계 학술대회 논문집
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• pp.101-104
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• 2006

2.4GHz 주파수 대역의 양방향 무선통신을 이용하는 많은 응용분야에 CC2400 칩을 이용한 RF시스템을 연구하였다, 데이터의 송수신을 관리하고 오류제어를 위해 마이크로컨트롤러를 사용하였다. 또한 CC2400은 데이터 처리를 위해 First-In-First-Out이 가능한 버퍼로 마이크로컨트롤러와의 유연한 통신을 제공하며, buster 전송이 가능하고 전송 간격마다 자체적으로 power-down 되어 평균 전력 소비를 줄인다 RF 송수신단에서는 2.4GHz의 주파수로 패킷 단위의 데이터 전송이 가능하도록 시스템 구현이 가능하다. CC2400과 마이크로컨트롤러 사이의 데이터 전송과 제어 신호를 실험을 통해서 확인하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.310-313
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• 2005

5GHz를 사용하고 최소6Mbps에서 최대 54Mbps까지 지원하는 IEEE 802.11a 무선 랜 에서는 데이터의 전송중에 발생하는 랜덤오류 및 연집오류의 정정을 위해서 길쌈부호기와 인터리버를 규정하고 있다. 길쌈부호기에서 다양하고 높은 데이터 전송율을 확보하기 위해서 변조방식과 전송율에 따라 높은 부호율을 얻기 위해 여러 개의 펑쳐링 기법을 사용해서 2/3와 3/4과 같은 높은 부호율이 얻어지도록 하고 있다. 펑쳐링을 거친 데이터는 Coding rate만큼의 비율로 데이터가 많아지고 이 데이터를 처리하기 위해서 가변클럭을 사용해야 한다. 가변클럭의 사용은 동기화 및 back-end 작업 시 여러 가지 문제를 발생시킨다. 본 논문에서 펑쳐링의 출력 비트를 바꾸고 인터리버에서 사용되는 메모리를 8x1의 메모리로 세분화 함으로써 Code rate에 상관없이 하나의 클럭으로 데이터의 병목현상을 처리 할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.703-705
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• 2023

본 연구는 대화 중 생체신호 데이터를 활용하여 감정 인식 분야에서 더욱 정확하고 범용성이 높은 인식 기술을 제안한다. 이를 위해, 먼저 대화별 길이에 따른 측정값의 개수를 동일하게 조정하고 효과적인 생체신호 데이터의 조합을 비교 및 분석하기 위해 차원 축소 기법인 T-SNE (T-distributed Stochastic Neighbor Embedding)을 활용하여 감정 라벨의 분포를 확인한다. 또한, AutoML (Automated Machine Learning)을 이용하여 축소된 데이터로 감정을 분류 및 각성도와 긍정도를 예측하여 감정을 가장 잘 인식하는 생체신호 데이터의 조합을 발견한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.90-96
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• 2023

합성곱 신경망을 비롯하여 딥러닝 신경망의 학습에서 많은 양의 훈련데이터의 확보는 과적합 현상을 피하고 우수한 성능을 가지기 위해서 매우 중요하다. 하지만, 딥러닝 신경망에서의 레이블화된 훈련데이터의 확보는 실제로는 매우 제한적이다. 이를 극복하기 위해, 이미 획득한 훈련데이터를 변형, 조작 등으로 추가로 훈련데이터를 생성하는 여러 증강 방법이 제안되었다. 하지만, 이미지, 문자 등의 훈련데이터와 달리, 인간 동작 인식을 행하는 합성곱 신경망의 생체신호 훈련데이터를 추가로 생성하는 증강 방법은 연구 문헌에서 찾아보기 어렵다. 본 연구에서는 합성곱 신경망에 기반한 인간 동작 인식을 위한 생체신호 훈련데이터를 생성하는 간편하지만, 효과적인 증강 방법을 제안한다. 본 연구의 제안된 증강 방법의 유용성은 추가로 생성된 생체신호 훈련데이터로 학습하여 합성곱 신경망이 인간 동작을 높은 정확도로 인식하는 것을 보임으로써 검증하였다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2007년도 춘계학술대회논문집
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• pp.238-242
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• 2007

자동차의 고장은 그 종류나 특징면에서 다양하게 나타나게 되므로 자동차의 진단과 점검에는 많은 노동력과 비용, 시간이 소요되며 운전자에 의한 정보를 기대하기 힘든 경우에는 진단이나 정비과정에 많은 어려움을 겪게 된다. 따라서 본 연구에서는 운전자에 의한 일반적인 정보와 진동 소음센서에 의한 정보의 신호처리기술을 종합하여 자동차 부품의 이상 신호 분석을 하였다. 그리고 정상 상태 대비 이상 신호에 따른 진동 소음 데이터 변화율을 계산하여 작동 모드 별 실내음압에 영향을 미치는 신호 및 해당 주파수 특성을 분석하였다. 이에 따라 자동차 정비 전문가 시스템 구축을 위한 기초 연구로 엔진부의 이상 신호와 각 부품 별 이상 신호로 나누어 분석하여 데이터 처리 과정 및 이상 증상 별 경향 파악에 본 연구의 목적을 둔다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2007년도 춘계학술대회논문집
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• pp.243-246
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• 2007

자동차의 고장은 그 종류나 특징 면에서 다양하게 나타나게 되므로 자동차의 진단과 점검에는 많은 노력과 비용, 시간이 소요되며 운전자에 의한 정보를 기대하기 힘든 경우에는 진단이나 정비과정에 많은 어려움을 겪게 된다. 따라서 본 연구에서는 운전자에 의한 일반적인 정보와 진동 소음 센서에 의한 정보의 신호처리기술을 종합하여 자동차 부품의 이상 신호 분석을 하였다. 그리고 정상 상태 대비 이상 신호에 따른 진동 소음 데이터 변화율을 계산하여 작동 모드 별 실내 음압에 영향을 미치는 신호 및 해당 주파수 특성을 분석하였다. 이에 따라 자동차 정비 전문가 시스템 구축을 위한 기초 연구로 엔진부의 이상 신호와 각 부품 별 이상 신호로 나누어 분석하여 데이터 처리 과정 및 이상 증상 별 경향 파악에 본 연구의 목적을 둔다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.1-6
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• 2009

수중이나 지하에서는 매질의 전도성으로 인하여 전파를 이용한 무선 통신이 어렵다. 이러한 경우 초음파 등과 같은 음향신호를 이용하여 무선통신을 하는데 이 경우도 시변 다경로현상, 도플러효과, 각종 감쇄 등으로 인하여 코히어런트방식의 통신에서는 장거리 전송이 어렵다. 따라서 장거리 전송에서는 FSK 등과 같은 넌코히어런트방식의 데이터 전송방식을 사용하는데 이 경우 음향신호의 전송속도가 늦다는 특성 때문에 넓은 대역폭의 데이터 전송이 어렵다. 수중에서 다양한 통신 수요에 따라 음성통신 뿐만 아니라 화상 데이터 전송 등이 요구되는데 이와 같은 많은 데이터 전송시 넌코히어런트방식의 통신에서 그 요구조건을 만족시키기가 어렵다. 본 연구에서는 시간지연신호에 디지털 데이터를 실음으로써 동시에 8비트 또는 16비트 등과 같이 여러 비트의 데이터를 전송함으로써 전송속도를 개선할 수 있는 새로운 전송프로토콜을 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.1485-1491
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• 2019

오늘날 생체신호의 종류 및 크기가 방대해짐에 따라 생체신호를 빅데이터로 정의하고 이를 분석하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 생체신호를 빅데이터로 처리함에 있어 소셜 네트워크에서 발생하는 빅데이터 처리와 비슷한 방법을 이용하고 있다. 생체신호 빅데이터는 특징값을 추출하여 이를 별도로 저장하고 다양한 분석기기로 분석할 수 있어야 한다. 즉 데이터의 상호운용성과 호환성이 보장되어야 하며 분석도구에서의 지표 표현이 간결해야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 생체신호를 표준화된 HL7의 표준 메타모델기반으로 표현하고 OMG의 표준 수학적 명세 언어인 OCL을 이용하여 생체신호를 분석하는 모델을 제안한다. 또한 제안한 모델을 이용하여 심전도 데이터를 이용한 칼로리 소모량을 구해봄으로써 활용 가능성을 확인한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.101-102
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• 2016

본 논문에서는 색상 코드와 음향 신호를 이용한 근거리 통신 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 송신은 데이터 부호화 알고리즘을 이용한 색상 코드 송신 방법과 주파수 대역을 설정 후 변조를 통한 음향 신호 송신 방법을 이용한다. 수신은 색상 코드가 검출되었을 경우 색상 값을 분석하고 복호화 알고리즘을 통해 데이터를 출력하며, 검출되지 않았을 경우 Band-Pass Filter를 이용하여 수신된 음향 신호 분석을 통해 데이터를 출력한다. 단어 정확도 실험 결과 기존의 색상 코드는 80.06%, 음향 신호는 74.75%의 정확도를 보였으나 본 연구에서 제안한 방법의 경우 84.95%의 정확도를 보였다.