• 한국통신학회논문지
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• 제24권9B호
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• pp.1795-1805
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• 1999

OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템에서 송·수신단의 샘플링 주파수가 일치하지 않으면 샘플링 주파수 옵셋에 의한 채널간 간섭(interchannel interference: ICI)이 발생하게 되어 시스템의 성능이 저하된다. 본 논문에서는 고속 전송률을 갖는 OFDM 시스템에서 샘플링 주파수 옵셋을 추정할 수 있는 두 가지 시간영역 기법을 제안한다. 첫 번째 방식은 심볼 동기와 반송파 주파수 동기가 이루어졌다는 가정하에서 송신단에서 훈련심볼을 전송한 후 수신단에서 일정 시간 간격을 갖는 두 샘플신호 사이의 위상차를 구하여 샘플링 주파수 옵셋을 추정한다. 두 번째 방식은 반송파 주파수 옵셋과 샘플링 주파수 옵셋이 동시에 존재하는 경우에 서로 다른 주파수 성분을 갖는 두 OFDM 훈련심볼과 간단한 대수 연산에 의해 두 옵셋을 동시 추정한다. 두 가지 샘플링 주파수 옵셋 추정기법은 모두 시간 영역에서 처리되므로 시간지연이 발생하지 않으며, ICI의 영향을 받지 않으므로 우수한 성능을 갖는다. 제안된 방식의 성능을 여러 가지 모의실험을 통하여 검증한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.318-321
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• 2021

최근 정보통신의 발달과 함께 인터넷에 접속하는 사용자 수와 그에 따른 비디오 데이터의 전송량이 늘어나는 추세이다. 이렇게 늘어나는 많은 비디오 데이터를 관리하고 분석하기 위해서 최근에는 딥 러닝 기법을 많이 활용하게 된다. 일반적으로 비디오 데이터에 딥 러닝 모델을 학습할 때 컴퓨터 자원의 한계로 인해 전체 비디오 프레임에서 균등한 간격 또는 무작위로 프레임을 선택하는 방법을 많이 사용한다. 하지만 학습에 사용되는 비디오 데이터는 항상 시간 축에 따라 같은 문맥을 담고 있는 Trimmed 비디오라고 가정할 수가 없다. 만약 같지 않은 문맥을 지닌 Untrimmed 비디오에서 균등한 간격 또는 무작위로 프레임을 선택해서 사용하게 된다면 비디오의 범주와 관련이 없는 프레임이 샘플링 될 가능성이 있기 때문에 모델의 학습 및 최적화에 전혀 도움이 되지 않는다. 이를 해결하기 위해 우리는 각 비디오 프레임에서 심층 특징을 추출하여 평균값을 계산하고 이와 각 추출된 심층특징들과 코사인 유사도를 계산해서 얻은 유사도 점수를 바탕으로 Untrimmed 비디오에서 의미 있는 비디오 프레임을 추출하는 기법을 제안한다. 그리고 Untrimmed 비디오로 구성된 데이터셋으로 유명한 ActivityNet 데이터셋에 대해서 대표적인 2가지 프레임 샘플링 방식(균등한 간격, 무작위)과 비교하여 우리가 제안하는 기법이 Untrimmed 비디오에서 효과적으로 비디오의 범주에 해당하는 의미 있는 프레임 추출이 가능함을 보일 것이다. 우리가 실험에 사용한 코드는 https://github.com/titania7777/VideoFrameSampler에서 확인할 수 있다.

• 한국운동역학회지
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• 제18권3호
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• pp.23-31
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• 2008

이 연구는 압력중심점 변수를 이용하여 고령 여성 그룹 20명($68.9{\pm}6.8$세)을 대상으로 눈뜨고 정적서기 테스트시 주로 사용되고 있는 두 발을 모아 나란히 붙인 위치(FTP)와 피험자 자신이 편하게 느끼는 간격으로 나란히 놓은 위치(PFP)에 따른 적절한 샘플링 시간을 알아보는데 목적이 있다. 샘플링 시간은 FTP 발 위치를 이용할 경우 20초 이상, PFP 발 위치를 이용할 경우 60초 이상이 적절한 것으로 나타났다. FTP 발 위치 20초와 PFP 발 위치 60초 보다 짧은 샘플링 시간은 안정성을 나타내는 샘플을 제공하지 않거나, 역으로 너무 길어지면 피로 유발로 인해 안정성을 나타내는 샘플을 왜곡시킬 수 있을 것이다. 차후 다양한 그룹들을 대상으로 적절한 샘플링 시간에 대한 추가 연구와 보다 긴 샘플링 시간으로 인해 나타나는 피험자들의 특이적인 현상에 대한 연구가 기대된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.149-154
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• 2017

스마트폰과 같은 모바일 기기는 입력으로부터 결과를 확인하기까지의 반응시간이 짧을수록 기기의 체감성능이 높아진다. 애플리케이션의 반응시간을 짧게 할 수 있다면 이러한 체감성능을 높일 수 있게 된다. 이에 관련하여 온디맨드 거버너는 주파수를 바꿀 때 샘플링 간격으로 인한 약점이 있어 프로그램의 실행을 느리게 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 애플리케이션의 실행에 맞춰 온디맨드 거버너의 샘플링 주기를 가변시키는 기법을 제안한다. 기법의 적용에 따라 실행시간과 전력소모량을 비교한 결과, 프로그램의 실행 체감성능에 연관되는 초기실행시간 부분에 대하여 3.34% 개선되는 것을 확인할 수 있었으며, 가변적 샘플링 주기에 따른 기기의 전체적인 전력소모량의 차이는 유의미하게 나타나지 않았다.

• 한국음향학회지
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• 제20권1호
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• pp.3-12
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• 2001

뜯는 현악기의 물리적 모델에서는 선형 시스템에 의해 현을 따라 이동하는 파동이 모델링 된다. 현재 양질의 악기 음 합성을 위해 사용되는 물리적 모델링 방법은 J.O. Smith가 제안한 디지털 도파관[1] 이론을 기초로 한다. J.O. Smith는 디지털 도파관 모델을 유도하기 위해 파동 방정식의 해를 이용했으며, 시간 변수를 기준으로 한 모델을 유도했다. 본 논문에서는 기존의 이론에 파동 방정식의 공간 변수도 고려해 악기를 모델링 함으로써 기존의 디지털 도파관 모델을 변형한 새로운 모델을 제시하였다. 새로운 악기 모델에서는 파동의 속도에 관계없이 공간 변수의 샘플링 간격을 일정하게 유지한 상태에서 시간 변수의 변화에 따른 파동의 이동을 묘사할 수 있도록 하였다. 이렇게 함으로써 새로운 악기 모델은 악기의 물리적인 움직임을 더 정확히 묘사할 수 있으며, 결과적으로 더 좋은 음질의 뜯는 현악기 음을 합성할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.329-346
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• 2022

최근 소셜 미디어의 숏폼(Short form) 동영상(인스타그램, 틱톡, 유튜브) 시장이 점차 증가하면서 인공지능 영역에서는 이를 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대표적인 연구분야로 동영상 내의 패션 상품을 탐지하고 상품 이미지를 검색하는 Video to shop 을 들 수 있다. 이와 같은 동영상 기반 인공지능 모델에서는 Convolution 연산을 사용하여 상품의 특징을 추출한다. 하지만 연산 자원의 제한으로 인해, 동영상의 모든 프레임을 사용하여 특징을 추출하는 것은 현실적으로 불가능하다. 이로 인해, 기존 연구에서는 전체 프레임 중 일부만 샘플링해서 사용하거나, 주제의 특성을 활용한 샘플링 방법을 개발하여 이를 통해 위 문제점을 개선하고, 모델의 성능도 향상시켰다. 기존의 Video to shop 연구에서는 프레임을 샘플링 할 때, 무작위로 일부분의 프레임을 샘플링하거나 균등한 간격으로 샘플링 한다. 하지만 이러한 샘플링 방법은 상품이 존재하지 않는 노이즈 프레임을 샘플링 하면서 패션 상품 검색 모델의 성능을 저하시킨다. 이에 본 연구는 노이즈 프레임을 제거하고 검색 모델의 성능을 향상시키는 샘플링 방법 MF(Missing Fashion items on frame) sampler를 제안한다. MF sampler는 키 프레임 메커니즘(Mechanism)을 발전시켜 자원 한계의 문제점을 개선했다. 또한, 노이즈 탐지 모델을 활용한 노이즈 프레임 제거를 통해 검색 모델의 성능을 향상시켰다. 이와 같은 결과는 실험을 통해 확인되었고, Video to shop 패션 상품 검색에 있어 성능 향상과 효과적인 학습이 가능하다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(A)
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• pp.181-182
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• 2010

• 터널과지하공간
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• 제13권5호
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• pp.344-352
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• 2003

시추공 또는 선형조사선과 같은 1D측선에서 측정된 절리 자료의 샘플링 편향을 보정하는 절차를 기술하였다. ID 측선에서 절리가 관측될 수 있는 확률은 측선 방향에 대한 절리의 상대적인 방향 이외에도 절리 크기, 절리 모양 및 측선 길이 등의 복합적 요인에 의하여 결정될 수 있다. 본 연구에서는 절리의 모양을 원판형이라 가정하고 절리의 방향 및 크기에 의하여 나타날 수 있는 절리 자료의 방향 편향 효과를 동시에 보정할 수 있는 방법론을 제시하고, 현장적용을 통하여 방향 편향 보정이 절리군의 방향분포에 미치는 영향에 대하여 고찰하였다. 또한, 유한 길이의 측선으로부터 산정된 절리군의 간격분포는 샘플링 영역인 측선 길이에 따라 다르게 나타날 수 있으며, 이와 같은 간격 편향에 대한 보정절차를 기술하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.97-97
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• 2018

기후변화로 악화되는 수문기상 환경에서 돌발홍수 예보, 짧은 지속기간(5분)의 확률강우량 생산 등을 위해서는 짧은 관측 주기의 강수량 생산 고려 필요하다. 지상강수량은 1분 간격으로 생산(기상청)하고 있으나 공간적으로 보다 정밀한 레이더 강수량은 기상청 10분, 국토교통부 2.5분 간격으로 생산하고 있는 현실이다. 연속으로 누적하여 강수량을 측정하는 강수량계와는 달리 레이더의 관측방식은 순간 관측 방식으로 회전 속도 혹은 주기에 따라 강수량이 달라질 수 있다. 특히 홍수예보를 위한 강수관측이 주목적인 국토교통부 강우레이더의 경우 최근의 돌발홍수 발생 빈도가 높아짐에 따라 초단시간(2분 이내) 강수량 생산의 필요성도 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 관측 주기에 따른 관측 강수량 오차(불확실도) 분석을 실시하였다. 이를 위해 샘플링 방법을 이용하여 10분까지의 레이더 관측주기에 따른 1시간 누적강수량을 산정하고, 이를 이용하여 관측 주기에 따른 지상강수량계(AWS)와의 상관계수(correlation coefficient) 및 정규화오차 정확도(1-NE)를 분석하였다. 분석결과 샘플링 주기의 증가에 따라 오차가 증가하는 것으로 나타나, 강수량 추정의 정확도가 중요한 홍수예보를 위해서는 짧은 주기의 관측(짧은 주기의 강우량 생산)이 정확도 확보 측면에서 유리할 것으로 사료된다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제45권2호
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• pp.55-60
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• 2008

광섬유 Bragg 격자의 외부에 주기적인 압력을 인가하여 여러 개의 파장을 반사시키는 샘플격자를 파장선택 소자로 이용하여 다파장 어븀 첨가 광섬유(Erbium-doped fiber, EDF) 링 레이저를 구현하였으며 압력의 주기를 변화시켜 발진파장간격을 가변하였다. 광섬유 Bragg 격자에 인가된 압력의 주기는 $200{\mu}m$, $580{\mu}m$, $1000{\mu}m$로 변화시켰으며, 이때 발진파장간격은 각각 4.1nm, 1.41nm, 0.82nm이었다.