Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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v.9
no.2
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pp.451-454
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2005
Recently, many methods to analyze signal have been proposed and representative methods are the Fourier transform and wavelet transform. In these methods, the Fourier transform represents signal with combination cosine and sine at all locations in the frequency domain. However, it doesn't provide time information that particular frequency occurs in signal and depends on only the global feature of the signal. So, to improve these points the wavelet transform which is capable of multiresolution analysis has been applied to many fields such as speech processing, image processing and computer vision. And the wavelet transform, which uses changing window according to scale parameter, presents time-frequency localization. In this paper, we proposed a new approach using a wavelet of cosine and sine type and analyzed features of signal in a limited point of frequency-time plane.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1993.10a
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pp.76-78
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1993
간접적인 방법으로 가공중(In process)공구상태를 감시하기 위해, 센서신호를 분석하는 방법으로 시간영역 (Time Domain) 해석과 주파수 영역(Frequency Domain)해석이 주로 이용되어 왔다. 시간영역해석의 경우 RMS,PEak Value, 평균/분산을 이용한 정적분석과 AR 모델, ARMA 모델, Kalman Filter등 동적 시계열 모델이 연구되어 왔다. 주파수영역해석의 경우 푸리에 변환 (Fourier Transform)에 의한 신호해석 기술이 주로 이용되고 있다. 그러나 푸리에 변환된 결과에는 시간정보가 포함되어 있지 않고, 국부적인 변환결과가 전체를 대표하는 성질을 가지고 있다. 이에 비해 웨이브렛(Wavelet) 변환은 고주파성분에 대해서는 시간분해능이 높고, 저주파 성분에 대해서는 주파수분해능이 높은 다중해상도 해석기술로서 국소적인 변동점을 민검하게 검지하는 것이 가능하다. 본연구에서는 엔드밀 가공중 발생하는 공구의 파손을 검출하기 위해, 전류센서로 부터 얻은 이송축 부하 전류의 변화에 웨이브렛 변환을 통해 공구의 파손을 검출하는 방법에 대한 연구결과를 소개한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06a
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pp.469-472
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2011
신체 부위를 움직이는 상상을 할 때, 일반적으로 뇌의 감각 및 운동 피질 영역에서 특정 주파수 대역의 EEG(Electroencephalography) 신호의 세기가 감소하거나 증가하는 ERD(Event-Related Desynchronization)/ERS(Event-Related Synchronization) 현상이 발생한다. 하지만 ERD/ERS는 현상은 피험자에 의존적이고 매시도마다 큰 차이를 보인다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서 각 시간-주파수 공간에 대하여 서로 다른 공간 필터를 구성하는 비 동질(non-homogeneous) 공간 필터 최적화 방법을 제안한다. EEG 신호는 시간에 대하여 비정상적(non-stationary) 특징을 가지기 때문에 제안하는 방법과 같이 시간에 따라 변화하는 ERD/ERS 특징을 반영하여 공간적 특징을 추출하는 방법은 시간에 대한 변화를 고려하지 않은 기존의 방법보다 우수한 성능을 보인다. 본 논문에서는 International BCI Competition IV에서 제공하는 4가지 동작 상상(왼손, 오른손, 발, 혀)에 대한 EEG 신호 데이터를 사용하여 동작 상상 분류 실험을 하고 이 결과를 기존의 타 방법들과 비교 분석하였다. 실험 결과, 피험자에 따라 서로 다른 시간-주파수 특징이 추출됨을 확인하였고, 최적화된 공간 필터들이 시간에 따라 변화하는 것을 확인하였다. 또한 이러한 특징을 이용하여 분류를 수행하였을 때, 더욱 우수한 분류 결과를 보임을 확인하였다.
It is necessary to analyze underwater acoustics channel(UAC) modeling and simulation for underwater weapon system development and acquisition. In order to analyze UAC, there are underwater acoustics propagation numerical analysis models(Ray theory, Parabolic equation, Normal-mode, Wavenumber integration). However, If these models are used for multiple frequency signal analysis, they are inaccurate to calculate result of analysis effectiveness and restricted for signal processing and analysis. In this paper, to overcome this problem, we propose simple/multiple frequency signal analysis model of the Pseudospectral Time-Domain Method synthetic environment UAC applied to underwater environment noise model as like as realistic underwater environment. In order to confirm the validation of the model, we performed the 9 scenarios simulation(4 scenarios of single frequency signal, 4 scenarios of multiple frequency signal, 1 scenario of single/multiple frequency signal like submarine radiated noise) for validation and confirmed the validation of this model through the simulation model.
Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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1994.11a
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pp.183-192
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1994
본 논문에서는 복호키를 모르는 해독자의 입장에서 주파수 영역 비화 및 시간 영역 비화(의사 난수 치환 방법, 유니폼 치환 방법, 의사난수-유니폼 치환 방법)되어진 미지의 신호를 수신한 후 비록 영역을 판단하는 알고리즘과 원 신호를 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 원신호 검출 소요 시간을 측정한 후 사용하고자하는 스크램블링 방식에서 적절한 키를 선택하는 방법을 제시하였다. 각 비화 영역 신호의 세기와 3.6KHz 고역 통과 필터링 후의 신호의 세기를 비교ㆍ분석한 후 비화 영역을 판단하였으며, 퓨리에 변환 후의 신호의 특성과 영교차점(zero-crossin )을 비교ㆍ분석한 후 원 신호를 검출하는 알고리즘을 구현하였다. 그리고 각 영역 비화 신호에 대한 원 신호의 검출 시간을 비교하므로써 7일 동안 보호가 필요한 정보를 비화시키는데 필요한 비화 단위인 블럭의 크기(즉, 키의 크기)를 제안하였다.
This paper describes a method of musical frequency estimation using tree structured octave band filter banks and the constant Q spectral transform. The performances of the proposed method are compared with those of the conventional constant Q transform using FFT. The performances are evaluated by the estimated fundamental frequency, varying the bandwidth and the frequency resolutions. The results are as follows. With the same frequency resolution of the conventional constant Q transform using FFT, the proposed method gives the better time resolutions, thus, the limit of the processing bandwidth is removed. And, when the bandwidth and the frequency resolution are set high for more accurate results, the computational complexity of the proposed method is less than that of the conventional one.
A conventional Closest Point of Approach (CPA) analysis allows a non-maneuvering moving source that is radiating a constant frequency tone to be located using doppler shifted frequency measurements obtained by a stationary receiver. The original frequency, relative speed of the target, time at the CPA, and range from the CPA to the sensor are estimated by the conventional CPA. However, this paper proposes a new CPA analysis that allows the motion parameters of a target to be estimated using the bearing and frequency measurements obtained by a moving receiver that has a constant velocity. The validity of the proposed estimation scheme is confirmed through a performance analysis and simulation study.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2010.05a
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pp.655-657
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2010
현재 코골이를 방지하는 위한 기구로는 양압 산소호흡기, 스프레이, 전기자극기, 수술, 구강내 보조기구가 있으나 개인용으로 사용하기에는 가격이 너무 고가이어서 일반적인 코골이 환자에게 적용하기에는 무리가 있으며 사용자에 따라 부작용의 위험이 있다. 본 논문에서는 정확하고 안정적인 코골이 신호인식을 위해 시계열 분석방법을 통해서 선형적인 성질보다 비선형적인 성질이 강한 코골이 신호의 카오틱 신호 유무를 해석하였다. 본 논문에서 사용한 시계열 데이터는 30대 성인남자로부터 수면시간 6시간중중 발생하는 코골이 음성신호를 마이크를 통해 샘플링 주파수 22kHz, 모노 형태로 수집한 것이다. 위상공간의 궤적 분석, 매입차원에 의한 상관적분 분석, 파워 스펙트럼과 자기상관함수 분석 등의 정량 및 정성적 분석방법을 통해서 수집한 코골이 신호의 분석결과 신호가 부분적으로 주기적 성질을 가지는 카오스 신호임을 확인하였다.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.25
no.2
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pp.251-254
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2014
In this paper, we studied a technique of extracting a Frequency Hopping(FH) signal for analysis using high-speed parallel processing structure. Unlike fixed frequency signal, FH signal is difficult to detect and analyze because FH systems use many random frequencies instead of a single carrier frequency. To solve this problem we designed a method that analyze FH signal using high-speed parallel processing. In order to apply parallel processing, we use CUDA using GPU and compare single processing with prarallel processing. As a result, using CUDA on a GPU is about 8.53 times faster than single processing.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1997.11a
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pp.9-13
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1997
본 논문에서는 two-ray 시간선택성 레일레이 페이딩 채널상에서 DPSK 신호를 차동검출 (differential detection)할 때 심볼에러율을 분석한다. 현재까지 수행된 많은 연구는 주파수 선택성 페이딩 채널 및 단일 경로 시간선택성 페이딩 채널을 대상으로 하였고, 다경로 시간선택성 페이딩 채널을 대상으로 한 예는 극히 드물다. 또한 다경로 시간선택성 페이딩 채널을 가장 간단히 모델링 할 수 있는 two-ray 페이딩 채널에 대한 연구도 지금까지 수행된 예가 극히 적다. 본 논문에서는 심볼열의 형태에 따라 수신신호들간의 관계를 세가지 그룹으로 나눈 후 각각의 경우에 대하여 위상 옵셋값을 계산하는 방식을 취하였다. 이와 같이 계산된 위상옵셋과 신호대 잡음비를 인자로 하여 차동검출된 신호가 가지는 위상의 확률밀도 함수를 계산하고 이 함수를 이용하여 심볼에러율을 계산하였다. 결과로부터 two-ray 페이딩 채널의 특성을 결정짓는 지연시간과 지연신호의 전력이 증가함에 따라 위상 옵셋값 및 에러율이 모두 증가하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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