• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.32 no.5A
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• pp.484-489
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• 2007

The main disadvantage of orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems is its sensitivity to carrier frequency offset and timing offset. This paper proposes a simple way of improving the performance of the integer frequency offset (IFO) estimator in OFDM-based digital video broadcasting (DVB) system. By modifying the conventional maximum likelihood (ML) estimator to have multi-stage estimation strategy, IFO estimator is derived. Simulations indicate that the proposed IFO estimator works robustly with reduced computational burden when compared to ML estimator.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.23 no.5
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• pp.1270-1281
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• 1998

Frequency offset in an orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) system is known to cause the inter-channel interference (ICI), amplitude and phase distortion of a received signal, resulting in a severe performance degradation of the total system. In this paper, we propose an improved pilot-based masimum likelihood frequency offset estimation technique, which uses the predefined sync-subchannels, and derive the error performance of the proposed frequency offset estimator analytically. The proposed technique improves the performance of the frequency offset estimator by adding up the frequency offset caused by coherent phase changes and averaging out the effect caused by random phase error. It is confirmed by computer simulations that the upper bound of error variance for the proposed frequency offset estimator analytically derived in this paper is correct, and that the proposed estimator has better performance than the previous ones in terms of error variance, tracking range, and time-varying characteristics of a channel.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2008.11a
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• pp.99-102
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• 2008

OFDM 시스템에서는 수신단의 샘플링 주파수가 정확하지 않을 경우 샘플링 주파수 옵셋으로 인한 ICI(Inter-Carrier Interference) 현상이 발생하여 수신 성능의 열화를 초래한다. 일반적으로 샘플링 주파수 옵셋의 추정은 연속된 2개의 OFDM 심볼의 파일럿 신호 또는 약속된 신호간의 상관을 통하여 수행된다. 본 논문에서는 주파수 영역에서 연속된 심볼들 간의 다양한 조합을 이용하여 샘플링 주파수 옵셋을 추정하고 그 성능을 비교한다. 이를 위해 각 방식을 DVB-T 시스템에 적용하여 모의실험을 수행한 결과와 기존 기법과의 성능을 비교 분석하였으며, 그 결과 AWGN 채널 환경에서 샘플링 주파수 옵셋 추정 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.33 no.10A
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• pp.941-948
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• 2008

In this paper, the effect of unobtainable channel frequency response (CFR) inside virtual subcarreiers on DFT-based channel estimation is derived and introduced numerically because the CFRs cause the leakage to the estimated channel and degrade the estimation performance. In addition, the performance of DFT-based channel estimation is analyzed with respect to the number of virtual subcarriers, pilot spacing and the number of unobtainable CFRs at equi-distance subcarriers inside virtual subcarriers.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.29 no.12
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• pp.969-975
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• 2018

The main function of the tracking radar is to automatically track the target. The amplitude-comparison monopulse radar utilizes a monopulse radar to estimate the angular components of a target. In this paper, the operating performance of the amplitude-comparison monopulse radar is quantitatively analyzed via the MSEs, with considerations on additive noise. The performance of the amplitude comparison monopulse radar can be predicted by comparing it with an approximated estimate.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.58-58
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• 2019

최근 기계학습기법에 대한 활발한 연구로 인하여 많은 기계학습기법들이 개발되었다. 이러한 최신기계학습기법은 기존에 사용되어온 기계학습기법과 경험식들보다 자연현상을 예측하고 재현하는데 높은 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 레이더 자료를 이용한 강우추정 기법으로는 ZR관계식이 널리 사용되고 있다. 이상적인 조건에서는 ZR 관계식을 이용한 레이더 강우추정이 양호한 성능을 보이나, 실제 레이더 자료를 이용한 강우추정은 이상적인 환경이 아닌 경우가 매우 많다. 이런 ZR관계식의 한계점을 보완하기 위한 방법으로 기계학습기법을 이용한 레이더 강우추정 기법들이 개발되었으나, 현재 한국의 레이더 자료를 대상으로 해서는 많은 연구가 진행되어 오지 않고 있다. 레이더 자료를 이용한 강우추정의 정확도 향상을 위해서는 최신 기계학습기법들의 레이더 강우추정 기법에 대한 적용가능성을 평가해 볼 필요성이 있다. 본 연구에서는 random forest, stochastic gradient boosted model, extreme learning machine의 강우 레이더 강우추정 기법으로의 적용성을 평가하였다. 강우추정 기법 개발 및 성능 비교를 위해서 2018년 광덕산 이중편파 레이더 자료를 이용하였다. 다양한 이중편파 매개변수 조합을 레이더 강우추정 기법의 입력변수로 적용하였다. 기존 연구의 사용되어 온 ZR관계식의 매개변수를 또한 강우사상과 이중편파 매개변수 조합을 이용하여 추정하였다. 기계학습을 적용한 레이더 강우추정 기법이 ZR관계식보다 상관계수와 제곱근오차를 기준으로 높은 강우추정 정확도를 보였다. 특히 개발된 강우추정 기법은 호우사상에서 높은 정확도를 보이는 것을 확인 할 수 있었다. 적용된 기계학습 기법 중에서는extreme learning machine이 레이더 강우추정기법 개발에 가장 적합한 것으로 나타났다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.5
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• pp.51-56
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• 1998

문장내 휴지구간의 위치와 길이는 합성음의 자연성을 결정짓는 주요 운율 파라미터 중 하나이다. 본 연구에서는 한국어 음성합성기의 합성음 생성에서 자연성 개선을 위해서 문장내 끊어읽기 위치 및 길이를 추정하기 위한 방법을 제안한다. 먼저 실제 발화에서 끊어 읽기가 발생하는 요인을 검토하였다. 그리고 이들 요인에 부합하여 텍스트에 4단계의 끊어 읽기를 표기함으로써 다량의 데이터를 확보하고 이를 이용한 NN 학습 결과와 HMM 추정 기의 성능을 비교 검토한다. 현재까지의 결과로는 NN 학습의 경우 끊어읽기 없는 경우와 긴 끊어읽기의 추정에서는 우수한 예측능력을 보이지만 짧은 끊어읽기, 중간 끊어읽기의 경 우는 HMM의 성능이 우수한 것으로 판명되었다. 전반적인 성능에서는 HMM이 우수하며 끊어읽기 종류에 따라 추정오차가 10∼25%로서 안정적인 결과를 얻었으며 TTS에의 활용 가능성을 보였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.04a
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• pp.106-108
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• 2004

서보 시스템의 전체 제어 성능은 기계적 상수의 변화와 부하 토크의 영향을 크게 받는다. 그러므로 서보 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 기계적 상수와 부하 토크를 정확히 알 필요가 있다. 본 논문에서는 Support Vector Regression (SVR)을 이용한 기계적 상수와 부하 토크의 추정 알고리즘을 제안한다. 여기서 제안된 추정 알고리즘인 SVR은 통계적인 학습 이론을 기반으로 한 새로운 추정 알고리즘으로 적은 샘플, 비선형, 국부해의 문제를 극복하고 강력한 성능을 발휘한다. 실험 결과는 제안된 SVR 알고리즘이 기계적 상수와 부하토크를 비교적 정확하게 추정하고 있음을 보여준다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.45 no.5
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• pp.18-24
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• 2008

In this paper we propose a novel method which improves digital image stabilization performance using adoptive selection of motion estimation area. Candidate area for motion estimation is decided and through two processes, multi image reference and edge energy distinction, final motion estimation area is selected. Then Motion estimation and compensation is following in selected area. Experimental results show that proposed method improves performance of digital image stabilization.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2014.07a
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• pp.247-248
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• 2014

유도 전동기의 센서리스 방법 중 적응 자속 관측기 기반의 센서리스 제어는 유도 전동기의 고정자 전압과 전류로부터 정지 좌표계 상의 고정자 전류와 회전자 자속을 추정하고, 추정된 회전자 자속과 고정자 전류 추정 오차로부터 회전자 속도를 추정하는 방식으로, 산업계에서 널리 사용되는 유도 전동기 속도 센서리스 제어 방식 중 하나이다. 기존의 적응 자속 관측기는 중/고속에서의 전류 추정 성능이 저하되어 중/고속에서의 제어 성능이 저하되는 단점이 있어 왔다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선하기 위한 개선된 적응 자속 관측기의 설계 방법을 제안하고 3.7kW 유도 전동기를 이용한 실험을 통하여 제안된 방식의 성능을 검증한다.