• The KIPS Transactions:PartB
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• v.14B no.4
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• pp.287-294
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• 2007

Many classification algorithms for real world data suffer from a data class imbalance problem. To solve this problem, various methods have been proposed such as altering the training balance and designing better sampling strategies. The previous methods are not satisfy in the distribution of the input data and the constraint. In this paper, we propose a focused sampling method which is more superior than previous methods. To solve the problem, we must select some useful data set from all training sets. To get useful data set, the proposed method devide the region according to scores which are computed based on the distribution of SOM over the input data. The scores are sorted in ascending order. They represent the distribution or the input data, which may in turn represent the characteristics or the whole data. A new training dataset is obtained by eliminating unuseful data which are located in the region between an upper bound and a lower bound. The proposed method gives a better or at least similar performance compare to classification accuracy of previous approaches. Besides, it also gives several benefits : ratio reduction of class imbalance; size reduction of training sets; prevention of over-fitting. The proposed method has been tested with kNN classifier. An experimental result in ecoli data set shows that this method achieves the precision up to 2.27 times than the other methods.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.19 no.2
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• pp.105-112
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• 1998

In this paper, several bandwidth sampling methods were compared using experimental result in which contains "multi-order sampling", which was proposed for envelope detections in RF ultrasonic signals. A "Quadrature sampling method" and "Second-order sampling method" were compared with it. The resultant image of second-order sampling method introduces too much error as compared with the result of quadrature sampling. But Multi-order sampling method, specialy 5-th sampling method showed quite good envelope detection property. This means that more economical and quite good performance digital beamforming system can be built by adopting this multi-order sampling method.s multi-order sampling method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.892-895
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• 2010

무선 기기의 소형화와 무선 통신 기술의 발달, 그리고 센서의 환경 정보 측정 기술 및 센서 네트워크의 확산으로 홍수, 태풍, 지진, 환경 오염, 등 재난의 피해를 줄이고자 재해 방지 시스템에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그리고 이러한 재해는 특정한 시간에 특정 지점에만 발생하는 특징이 있으며, 이 발생 시간을 제외한 나머지 시간대에서는 정상적인 상황을 유지한다. 이와 같은 특성은 센서 네트워크 응용에서 센서의 배터리 전력 유지 및 환경 정보 획득 방법을 설계할 때, 주요한 사안으로 고려되고 있다. 이 논문에서는 센서의 전력소비를 줄이고 대기 오염에 대한 정보를 오염 발생 시간에 따라 적절히 획득하기 위하여, 대기 오염 방지 시스템에서의 센서 샘플링 주기 조정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 대기 오염의 현재와 가까운 미래의 상태를 기반으로 센서의 샘플링 주기가 변화하는 규칙과 경계, 가중치를 설정한다. 그리고 매 샘플링 주기마다 센서 데이터 값과 이전에 저장된 오염 레벨을 고려하여 다음 샘플링 주기를 갱신한다. 이렇게 변화하는 샘플링 주기로 인해 대기 오염 감지 시스템은 측정 데이터의 정확도와 센서의 배터리 전력 소비의 균현을 적절히 유지할 수 있다. 제안된 샘플링 주기 기법은 다양한 환경 감시 응용에 활용될 수 있다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.12B
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• pp.2141-2153
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• 2000

본 논문에서는 DMT 기반의 xDSL 시스템의 수신단에서 발생하는 샘플링 위상 옵셋과 샘플링 주파수 옵셋에 의한 타이밍 오류를 분석한 후, 디지털 수신기에서 이를 보상하기 위한 비동기식 샘플링(full digital PLL) 방식을 제안한다. 기존의 논문에서는 DMT 방식의 xDSL 시스템에서 샘플링 위상 옵셋을 delay-rotor 특성을 이용한 주파수영역 위상 회전기로 보상하는 비동기식 샘플링 방식을 제안한 바 있다. 그러나 수신단에서 샘플링 시 존재하는 타이밍 오류로 인해 저역통과 필터링된 수신신호는 더 이상 delay-rotor 특성이 성립하지 않아 성능이 크게 저하된다. 본 논문에서는 샘플링 위상 옵셋을 완벽하게 보상할 수 있는 데이터 구간의 환형 컨벌루션화(circular convolution) 방식을 제안한다. 또한 샘플링 위상 옵셋과 샘플링 주파수 옵셋이 동시에 존재하는 경우 이를 보상할 수 있는 개선된 시간/주파수 혼성영역 보상방식을 제안한다. 또한 추가의 오버헤드를 사용하지 않고 샘플링 위상 옵셋과 샘플링 주파수 옵셋을 보상할 수 있는 시간영역 보상방식을 제안한다. 마지막으로 DMT 방식의 ADSL 시스템에 본 논문에서 제안된 비동기식 샘플링 방식들을 적용하여 모의실험을 통해 성능을 분석하고 기존의 방식과 비교하여 성능의 우수성을 확인한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.223-224
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• 2015

배전 계통 산업 현장에서는 스위칭 소자 및 제어장치, 전 자기기들이 한 대 맞물려 증가하고 있다. 또한, 스마트 그리드(Smart Grid) 및 마이크로 그리드(Micro Grid)의 개념이 도입되면서 분산 전원 이 널리 보급되고 있다. 이로 인해 현장에서는 많은 전기전자기기들이 설치되어 운영 중에 있고, 이것은 noise 및 고조파와 같은 왜란이 발생 되는 원인을 초래하고 있다. 왜란은 여러 전기 전자 장비들의 데이터 취득 왜곡 현상을 발생시키고, 이러한 데이터 손실로 인해 기기들의 오동작 및 사고를 발생시킨다. 대표적인 왜란으로는 common mode noise 같은 대지(大地) 등의 기준점과 각 신호선 사이에 나타나는 노이즈가 있으며, 선로 및 장비 특성에 따라 기수 및 우수 고조파가 있다. 이러한 왜란들은 전자기기들의 오동작 및 신호의 부 정확성으로 제품 신뢰성에 문제를 초래한다. 특히 데이터 계측 실패 및 Serial 통신을 함에 있어서 신호 손실을 발생시켜 데이터 변형을 초래한다. 이로 인해 배전선로에 위치한 전자기기들이 왜곡된 데이터로 동작을 하게 되고 이는 곧 선로의 사고를 발생시키게 된다. 따라서 왜란들을 사전에 방지하여 기기 오동작 및 부동작을 예방하기 위해서 산업계에서는 왜란에 대한 인식을 지속적으로 증가시키고 있다. 실제 현장에서도 이와 같은 왜란으로 인해 기기 오동작을 하는 경우가 많으며 이를 해결하기 위한 여러 신호처리 기법을 적용하고 있다. 이에 본 논문에서는 여러 종류의 샘플링 데이터 량을 생성할 수 있도록 샘플링 속도를 다변환(Multi-interchange)하고 각 샘플링 속도에 맞게 계측된 샘플링 데이터를 DFT 신호 처리하여 왜란으로부터 강건한 계통 주파수를 계측한다. 또한, 주파수 별 DFT 값을 Table화 하여 계통 주파수를 찾아낸다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.493-494
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• 2023

음성 기반의 감정 분석은 인간의 감정을 정확하게 파악하는 데 중요한 연구 분야로 자리잡고 있다. 최근에는 wav2vec2.0과 같은 트랜스포머 기반의 모델이 음성 인식 분야에서 뛰어난 성능을 보이며 주목받고 있다. 본 연구에서는 wav2vec2.0 모델을 활용하여 한국어 감성 발화 데이터에 대한 감정 분류를 위한 데이터 샘플링 전략을 제안한다. 실험을 통해 한국어 음성 감성분석을 위해 학습 데이터를 활용할 때 감정별로 샘플링하여 데이터의 개수를 유사하게 하는 것이 성능 향상에 도움이 되며, 긴 음성 데이터부터 이용하는 것이 성능 향상에 도움이 됨을 보인다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.4 no.1
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• pp.15-22
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• 2015

Estimating the number of distinct values is really well-known problems in network data measurement and many effective algorithms are suggested. Recent works have built upon technique called Linear Counting to solve the estimation problem for massive sets or spreaders in small memory. Sampling is used to reduce the measurement data, and it is assumed that sampling gives bad effect on the accuracy. In this paper, however, we show that the sampling on multi-set estimation sometimes gives better results for CSE with sampling than for MCSE that examines all the packets without sampling in terms of accuracy and estimation range. To prove this, we presented mathematical analysis, conducted experiment with real data, and compared the results of CSE, MCSE, and CSES.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.493-498
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• 2006

본 논문에서는 3D 파노라믹 가상 환경 생성을 위한 투영기반 메쉬 모델 생성 기법을 제안한다. 제안된 메쉬 모델 생성 기법은 멀티뷰 카메라를 이용해 다수의 시점에서 얻은 실내 환경의 3D 데이터로부터 메쉬 모델을 생성한다. 먼저 미리 보정된 카메라 파라미터를 이용해 입력된 임의의 3D점 데이터를 여러 개의 하위 점군으로 분할한다. 적응적 샘플링을 통해 각 하위 점군으로부터 중복되는 점 데이터를 없애고 새로운 점군을 생성한다. 각각의 하위 점군을 Delaunay삼각화 방법을 통해 메쉬 모델링하고, 인접한 하위 점군의 메쉬들을 통합하여 하나의 메쉬 모델을 생성한다. 제안된 메쉬 모델링 방법은 점군의 분할을 통해 각 부분의 메쉬 모델을 독립적으로 생성하므로 실내 환경과 같은 넓은 영역의 모델링에 알맞다. 또한, 적응적 샘플링을 통해 3D 데이터가 갖는 깊이 정보의 특징을 보존하면서 메쉬 데이터의 크기를 줄인다. 생성된 가상 환경 모델은 가상/증강현실 응용 어플리케이션 등에 적용이 가능하다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.12B
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• pp.2039-2045
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• 2000

본 논문에서는 계산이 간단한 두 가지의 GMSK (Gaussian minimum shift-keying) 변조기들을 제안한다. 제안된 방법들에서는 필터링과 적분과정의 순차적인 처리 대신에, 필터링되는 데이터 계열들에 따른 적분기 출력에서의 위상 성분들을 미리 구하고, ROM (read only memory)에 저장함으로써 계산량을 크게 줄일 수 있다. 첫 번째 방법에서는 필터링되는 심벌들에 따른 각 샘플시점에서의 위상 변화량들이 미리 계산되며, 위상 샘플 값은 필터에 입력되는 데이터 계열에 의한 샘플시점에서의 총 위상 변화량을 구하여 누적함으로써 얻어진다. 두 번째 방법에서는 입력되는 모든 가능한 데이터 계열들에 따른 모든 샘플시점에서의 총 위상 변화량들을 미리 구하여 ROM에 저장하며, 위상 샘플 값은 입력되는 데이터 계열에 따라 샘플시점에 해당하는 총 위상 변화량을 선택하여 누적함으로써 얻어진다. 또한, 두 번째 방법에서는 데이터 계열의 패턴에 따른 총 위상 변화량들의 대칭적인 성질을 이용함으로써 필요한 메모리량을 줄일 수 있다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.42 no.5
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• pp.403-411
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• 2023

Functional ultrasound imaging, such as elasticity imaging and micro-blood flow Doppler imaging, enhances diagnostic capability by providing useful mechanical and functional information about tissues. However, the implementation of functional ultrasound imaging poses limitations such as the storage of vast amounts of data in Radio Frequency (RF) data acquisition and processing. In this paper, we propose a sub-Nyquist approach that reduces the amount of acquired axial samples for efficient shear-wave elasticity imaging. The proposed method acquires data at a sampling rate one-third lower than the conventional Nyquist sampling rate and tracks shear-wave signals through RF signals reconstructed using band-pass filtering-based interpolation. In this approach, the RF signal is assumed to have a fractional bandwidth of 67 %. To validate the approach, we reconstruct the shear-wave velocity images using shear-wave tracking data obtained by conventional and proposed approaches, and compare the group velocity, contrast-to-noise ratio, and structural similarity index measurement. We qualitatively and quantitatively demonstrate the potential of sub-Nyquist sampling-based shear-wave elasticity imaging, indicating that our approach could be practically useful in three-dimensional shear-wave elasticity imaging, where a massive amount of ultrasound data is required.