• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.279-286
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• 2015

EMD는 미리 정의된 어떠한 기저함수도 사용하지 않으며 사용자에 의해 미리 정의된 파라미터값도 필요치 않은 완전히 데이터에 기반한 신호 처리의 특징을 갖는다. 그러나 유사한 스케일을 갖는 신호 모드로 분해하는 것을 방해하는 모드 혼합이 발생하는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 EEMD 알고리즘이 도입되었으며, EEMD는 처리하고자 하는 신호에 가우시안 백색 잡음을 혼합하여 앙상블 수만큼 신호를 만들어 EMD 방법을 적용함으로써 모드 혼합 문제를 해결한다. 그럼에도 EEMD는 잡음이 추가된 신호 분해 시 원 신호와 상이한 모드 수를 만들어 내며, 분해된 신호들을 원 신호로 재구성 시에도 레지듀 잡음이 포함된다. 본 논문은 개선된 EEMD알고리즘으로 EMD의 모드 혼합 문제를 해결하고 원신호를 정확히 재구성하며 EEMD 보다 적은 연산 비용으로 신호 모드 분리를 제안한다. 실험결과는 EEMD 방법과 비교하여 적은 체과정의 반복으로 빠른 모드 분리를 보여 주었으며 EEMD 방법의 20.87%의 비용만으로 완전한 신호 분해가 가능하였고, 신호 복원에 있어서도 EEMD 보다 우수한 성능을 보여주었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.71-74
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• 2005

유비쿼터스 헬스케어는 생체신호 측정기술과 생체신호 측정기의 소형화 경량화로 인해 의료분야의 획기적인 변화를 가져올 것으로 기대된다. 그러나 생체신호 측정 기술의 발전에 비해서 대부분의 생체신호 데이터는 각 시스템 고유의 데이터 포맷을 사용하기 때문에 사용범위가 제한되고 데이터 공유 및 호환에 어려움이 있어 구조적이며 시스템 독립적인 XML을 사용하여 생체신호 데이터를 표현하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 XML 기반의 HL7 Annotated ECG(HL7 aECG) 표준을 이용해서 생체신호 데이터를 표현하고 저장하는 방법을 제시한다. 제시된 방법은 ECG, 심음의 두채널 파형 정보를 포함한 바이너리 포맷을 HL7 aECG 문서로 표현하며, HL7 aECG 문서의 특성을 고려하여 비분할 저장 방식을 사용하고 효율적인 검색을 위해 메타데이터를 추출하여 관계형 테이블에 저장하는 분할 저장 방식을 병행하여 사용한다. 또한 저장된 메타데이터를 효율적으로 검색 및 관리하는 메타데이터 시스템을 설계하며 설계된 구조는 향후 다른 시스템과 연계의 가능성을 제공한다.

• 한국음향학회지
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• 제28권8호
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• pp.761-767
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• 2009

본 논문에서는 중 주파수의 송신신호를 사용하는 선체 고정형 소나에서 잔향에 의한 오경보 확률 (False Alarm Probability)을 감소시켜 표적의 탐지확률을 향상시키는 통계적 분할 기반 특성의 4분할 컨트라스트 박스 탐지기 (4-Segmentalized Contrast Box Detector, 4SBBD) 를 제안한다. 표적과 잔향이 인접하여 존재하는 경우 두 신호의 통계적 특성이 유사하여 표적 신호와 잔향을 분리 하지 못하는 단점을 가지는 기존의 컨트라스트 박스 탐지기를 개선하기 위하여 컨트라스트 박스를 4분할 하였으며, 선체 고정형 소나에서 획득된 실측 잔향 데이터와 합성 표적 신호를 이용하여 제안한 기법의 타당성을 검증한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.834-837
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• 2015

본 논문은 0-5 볼트의 범위에서 실시간 아날로그 ECG 신호를 생성하는 FPGA 하드웨어 기반 ECG 시뮬레이터를 설계하고 기능 및 특성을 기술하였다. 시뮬레이터에 의해 생성된 ECG 신호는 실험실 실험, 의료 기기 교정 및 연구에 사용되거나 다양하게 응용할 수 있다. 시뮬레이터의 ECG 신호는 신호 데이터를 생성하기 위하여 기존의 24bit 양자화로 획득한 후 실 데이터로 사용할 때에는 1kHz의 샘플링과 8비트로 분해, 양자화 되었다. 제안 시뮬레이터는 xilix Spartan-3를 이용하여 구현하였으며 PC와 설계 FPGA 시뮬레이터 간에 RS-232를 통하여 데이터를 전송할 수 있도록 하였다. 전송된 데이터는 메모리에 저장하고 저장된 데이터는 DAC(0808) 통하여 아날로그 ECG 신호로 출력되게 하였다. 또한 두 개의 버튼 수위를 통하여 심박수(HR)를 UP-DOWN할 수 있도록 하였다. 설계된 시스템의 평가를 위하여 기존의 심전도 입력을 사용하여 출력신호와 QRS파형의 획득을 위한 미분회로 통과 결과를 평가한 결과 적합한 결과를 얻을 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.679-688
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• 2021

보행능력은 의학적으로 다양한 뇌신경계 질환에서 사용되는 평가 지표이다. 보행에 관련된 뇌 활성화를 측정하고 분석하는 방법으로 뇌파 데이터에 대해 독립성분을 추출한 뒤 신호원 추정 및 시간-주파수 분석이 주로 사용된다. 기존의 트레드밀 기반 보행 뇌파 분석은 분할 측정한 뒤, 데이터를 병합하여 신호 전처리, 독립성분분석 및 신호원 추정을 수행하고 피험자 간 군집화를 통하여 대표 성분 클러스터들을 추출한다. 본 연구에서는 보행 뇌파에 대하여 데이터 통합 없이 각각의 분할 측정된 데이터에 대하여 개별적으로 신호 전처리, 독립성분분석 및 신호원 추정을 수행하고 모든 피험자로부터 추정된 독립성분에 대하여 피험자 간 군집화를 수행하는 새로운 방법을 제안한다. 데이터 통합이 독립성분 군집화 및 시간-주파수 분석에 미치는 영향을 조사하기 위해 기존의 통합 데이터에 기반한 두 가지 분석 방법과 본 연구에서 제안하는 데이터 통합이 없는 분석 방법을 비교하였다. 그 결과, 통합 데이터 방법들에서는 각각 2개씩의 성분 클러스터를 도출하였으나 제안하는 방법을 통해 4개의 성분 클러스터를 도출, 적은 피험자 수에도 불구하고 세분화된 보행 뇌 신호 성분 클러스터를 도출할 수 있었음을 확인하였다.

• Journal of Platform Technology
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• 제9권3호
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• pp.44-51
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• 2021

일반적으로 골든 타임은 인명 구조나 화재 진압 등의 사고 초기대응에 있어서 가장 중요한 시간을 의미한다. 골든 타임은 재난 상황별로 다르지만 화재나 구급에 있어서는 5분을 목표로 하고 있다. 하지만 실제 현장의 경우 구급차의 평균 출동 시간은 9분, 평균 이송 시간은 17.6분으로 골든 타임과 비교하여 상당히 큰 지연시간이 존재한다. 이러한 지연시간에는 다양한 원인이 존재하지만 가장 큰 원인은 교통체증이다. 해당 문제를 해결하기 위해 정부에서는 긴급 자동차 양보의무법 제정, 사고 발생률이 가장 높은 장소에 구급차 우선 배치 등을 골든 타임을 확보하고 있지만, 교통량이 빠른 속도로 증가하는 출퇴근 상황에서는 해결책이 되지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 신호등에 사운드 센서를 설치하여 수집된 소리 데이터를 활용한 딥러닝 기반 긴급차량 우선 신호 시스템을 제안하고 긴급차량의 주파수 대역을 추출하고 거리에 따라 다르게 나타나는 진폭 신호를 분류하는 실험을 진행하였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제33권2호
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• pp.226-231
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• 2013

펄스 열화상에서 서모그램 등 데이터의 플롯에 의해 표시되어지는 로그-로그 플롯을 활용해서 특정하게 정류(rectification)하여 펄스 서모그램을 잘 사용하도록 정의하고 열화상 신호복원(thermographic signal reconstruction; TSR) 기법에 의해 실험 데이터를 피팅하도록 한다, 이와 같은 물리적인 해석 및 수학적 대수기법에 의해 펄스열화상은 단순하면서도 효율적인 정규화가 가능하게 될 수 있다. 펄스열화상의 최적화는 로그대수 유도로 비교되는 콘트라스트(contrast)의 초기 검출과 TSR의 사용이라는 두 가지 돋보이는 접근 방법에 기반하여 이루어진다. 펄스자극열화상을 최적화하기 위해서 두 개의 매개변수, 즉 결함 콘트라스트의 신호 대 잡음비와 추출에 대한 선인식을 고려하는 것이 필요하다.

• 정보와 통신
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• 제31권11호
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• pp.35-45
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• 2014

주성분 분석 기법(PCA)는 가장 널리 사용되는 데이터 차원 감소 (dimensionality reduction) 기법으로 알려져 있다. 하지만 데이터에 이상점 (outlier)가 존재하는 환경에서는 성능이 크게 저하된다는 단점을 가지고 있다. Rank-Sparsity(Robust PCA) 기법은 주어진 행렬을 low-rank 행렬과 저밀도(sparse)행렬의 합으로 분해하는 방식으로, 이상점이 많은 환경에서 PCA기법을 효과적으로 대체할 수 있는 알고리즘으로 알려져 있다. 본 고에서는 RPCA 기법을 간략히 소개하고, 그의 적용분야, 및 알고리즘에 관한 연구들을 대해서 알아본다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.21-28
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• 2021

본 연구에서는 가전기기 5종에 대해 실제 측정 전력 데이터를 이용하여 딥러닝 기반의 NILM 기법을 제안하고 그 효용성을 검증 하고자 한다. 약 3주간 중앙 전력 측정 장치 및 5종 가전기기(냉장고, 인덕션, TV, 세탁기, 공기청정기)의 유효전력을 개별 측정하였다. 실측 데이터의 전처리 방법을 소개하고 Spectogram 분석을 통해 가전 기기별 특징을 분석하였다. 가전기기별 특징을 학습 데이터셋으로 구성하였다. 중앙 전력 측정 기기와 가전기기 5종에서 측정된 모든 전력 데이터를 시계열 매핑하여 시계열 데이터 분석에 우수한 RNN 계열의 LSTM 신경망을 이용해 학습을 수행하였다. 메인 중앙 전력 측정 장치의 전력 데이터만으로도 5종 전력 신호를 분해해낼 수 있는 알고리즘을 제안하였다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.165-165
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• 2017

모돈은 사육 특성상 제한된 파일롯 공간 안에 장시간 머물기 때문에 과중한 몸무게에 의한 지제 이상, 섭식 등의 불량, 수면상태의 불량 등을 지속적으로 관찰해야 하는 대상이다. 측면에 다수의 초음파 센서를 설치하여 기립의 상태 및 운동 시 몸체 궤적의 특성을 분석하여 종합적으로 모돈의 행동 특성을 정량화 하고자 하였다. 이 과정에서 계측 신호의 값을 대수적으로 비교하는 방식에 한계가 있음을 발견하였고, 이를 해결하고자 10 Hz/Ch 내외의 시계열 상대거리 궤적 신호를 주파수 도메인으로 변경하여 분석을 수행하였다. 일정 주파수에 집중되어 있는 주파수 값의 크기 변화(파워 스펙트럼 밀도)를 기준으로 모돈의 움직임의 정상 상태 유무 판별이 가능하였다. 단, 이러한 분석은 계측 데이터를 일괄 처리 방식으로 분석하는 방법으로 도출이 되었으므로, 계측과 정량 분석을 동시에 수행하기 위한 개선이 필요하였다. 계측 시스템에서 사용한 마이크로 프로세서는 Nucleo-446(STMelectronics, CA, USA)로 180 Mhz의 클럭 속도로 작동하나, 총 100 Hz 내외의 16비트 계측 신호에 대해 추가적으로 FFT 등의 주파수 변환 신호 처리를 수행하기에는 연산 능력이 부족하였다. 한편, 주파수 분석의 주기를 1분 단위로 할 경우 처리해야할 정보의 크기는 $100{\times}60{\times}5{\times}2Byte$ 이므로 1분 내에 해당 연산을 종료할 수 있는 추가의 연산 장치가 필요하였다. 계측과 주파수 도메인 변환 연산을 동시에 수행하기 위하여 1 Ghz의 연산능력을 가진 ARM A9 계열의 초소형 멀티코어 AP인 NanoPi Neo Air(Friendlyarm, Guangzhou, China)을 선정하였다. 4개의 코어를 각각 계측, Median 필터링, Smoothing 연산, FFT 분석에 사용하여 1분 단위, 2분 단위, 5분 단위의 주파수 분석을 동시에 수행하였다. 병렬 연산 라이브러리는 오픈 소스인 MPICH(www.mpich.org)를 이용하였다. 상대적으로 여유있는 자원을 보유하고 코어를 실시간으로 결정하여 다수의 모돈 개체 동시 모니터링을 위한 네트워크 연결 역할을 동시에 수행하도록 하였다. 1주일 내외의 요인 실험 수행 결과, 약 70 Mbyte의 데이터가 축적이 되었으며, 1분 단위, 2분 단위, 5분 단위의 주파수 도메인 변환 후 결과를 동시에 취득할 수 있었다. 일부 주파수 도메인 상의 파워 밀도 값이 모돈의 행동 특성에 분석에 유효한 정보를 제공함을 발견하였다. 모돈사 내 현장 보급이 가능한 초소형 AP와 멀티 코어 기반 병렬 처리 기법을 이용한 현장 진단 시스템 개발 연구를 지속적으로 수행할 것이다.