• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.218-219
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• 2023

본 논문은 에어갭 (물리적 분리된 네트워크 환경) 공격 벡터 중 음향 신호를 중점적으로 다루며, 음향 신호 공격 벡터에 대한 연구 동향과 실제 사용 가능성을 조사한다. 연구 결과, 에어갭 공격은 높은 수준의 스텔스와 무결성이 필요하며, 환경적 제약과 사회적 요소도 고려해야 한다. 또한, 실제 공격에는 다단계 프로세스와 통합된 모듈이 필요하며, 이러한 조건을 충족하는 공격은 제한적일 것으로 보인다. 제한적인 공격이 실제로 가능하더라도, 공격 성공 시 파급력이 크기 때문에, 본 논문은 에어갭 보안에 대한 중요성을 강조하며, 공격을 무력화 할 수 있는 높은 보안수준을 유지하기 위한 연구와 대응책이 필요함을 강조한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권3C호
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• pp.256-268
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• 2007

본 논문에서는 3차원 메쉬 시퀀스의 워터마킹 기법을 제안한다. 제안된 방법은 연결성 정보가 일정한 동형 메쉬 시퀀스의 각 꼭지점 좌표 벡터 크기 값을 시간축 웨이블릿 변환하고, 삽입하고자 하는 워터마크에 따라 고주파수(혹은 중간 주파수) 대역의 웨이블릿 계수의 확률 분포를 수정한다. 이 때, 저주파수 대역의 계수값을 참조하여 고주파수(혹은 중간 주파수 대역의 계수값을 복수개의 그룹(bin)으로 분할하고, 각 bin의 2차 모멘트를 변화시키는 방법으로 한 비트의 워터마크를 삽입한다. 동형 메쉬 시퀀스의 경우 한 그룹에 속한 꼭지점 좌표 크기의 웨이블릿 계수값 또한 같은 그룹에 할당되며, 워터마크는 이 웨이블릿 계수에 삽입된다. 제안된 방법은 신호의 확률 분포를 이용하기 때문에 일반적인 신호처리 변형에 강인할 뿐만 아니라, 워터마크 검출 시 원본이 없이도 삽입된 워터마크를 검출할 수 있다. 다양한 신호처리 공격 실험을 통해 제안된 방법의 유효성을 확인한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.11-14
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• 2000

현장감 있는 원거리 회의를 위해서는 두 채널 이상의 신호를 전송하는 스테레오 시스템이 필요하다. 이러한 원거리 회의 시스템의 경우 스피커와 마이크로폰간의 커플링에 의해 발생하는 음향 반향을 제거하기 위해 스테레오 음향 반향 제거기가 요구된다. 본 논문에서는 스테레오 음향 반향제거기의 성능을 효과적으로 개선하기 위하여 인간의 청각 특성과 음성 신호 특성을 이용한 전처리단을 제안한다 제안한 전처리단은 마스킹 현상을 이용하여 청각적으로 인지할 수 없는 크기의 부가 잡음을 음성 신호 분석을 통해 발생시켜 원 신호에 더해줌으로 두 채널 신호의 상호 상관 관계를 낮추어 준다. 또한 본 논문에서는 적응 반향 제거 알고리즘인 Affine Projection(AP) 알고리즘이 Cram-Schmidt(GS) 직교화 과정을 통한 벡터 연산으로 갱신될 수 있음을 이용하여, 별도의 음성 분석 과정 없이 AP알고리즘의 GS 직교화단으로 제안한 전처리단을 구현할 수 있음을 보이고, 최종적으로 전처리단과 적응 알고리즘이 결합된 스테레오 음향반향 제거를 위한 적응 알고리즘을 제안한다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2008년도 추계학술대회 논문집
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• pp.22-24
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• 2008

영구자석 동기전동기(Permanent Magnet Synchronous Motor)를 벡터 제어로 구동 시 정확한 회전자 위치정보가 요구된다. 일반적으로 레졸버(Resolver)를 이용하면 회전자의 절대 위치(absolute position)를 알 수 있다. 하지만 레졸버의 변압비 차이, 불평형 여자신호, 불균일한 인덕턴스 성분, 신호처리 회로상의 왜곡으로 인해 신호의 크기 불평형이 발생하고 이는 위치정보에 주기적인 오차 성분이 나타나게 되며, 이러한 오차 성분들은 토크에 영향을 준다. 본 논문에서는 이러한 오차 성분을 수학적 해석을 바탕으로 확인하고 보상하는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘의 타당성을 실험을 통해 검증하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권3호
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• pp.74-80
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• 2012

고정 비트율을 사용하는 resolution-constrained quantization 방식은 입력 데이터 분포에 따라 보로노이 셀의 크기가 달라지므로 이상 신호왜곡 (distortion outliers)을 발생시킨다. 본 논문에서는 generalized Lloyd algorithm (GLA)과 cell-size constrained vector quantization (CCVQ) 방식을 결합하여 이상 신호왜곡을 줄이는 벡터 양자화 방식을 제안한다. 즉, 왜곡에 대한 문턱 값에 따라서 데이터 분포를 내부와 외부영역으로 나누고, 각각 CCVQ와 GLA 방식을 사용하여 학습하도록 한다. 데이터 분포가 높은 내부영역에 CCVQ 방식을 사용하게 됨에 따라 GLA를 사용하는 외부영역에서 사용이 가능한 셀의 개수가 늘어나게 되며, 이로 인해 이상 신호왜곡을 줄일 수 있었다. 또한, 실제 코딩 환경에서는 일반적으로 training과 test 데이터의 분포가 다르게 나타나는 소스 불일치 (source mismatch) 문제가 발생하게 된다. 제안하는 방식은 source mismatch 문제로 인해 일어나는 신호왜곡과 이상 신호왜곡에 대해서도 성능 개선을 가능하게 하였다.

• 한국음향학회지
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• 제34권2호
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• pp.108-116
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• 2015

수중 음향 벡터센서는 음압 뿐 아니라 음파의 진행 방향에 관한 정보를 측정할 수 있는 센서이다. 본 논문에서는 미세 외팔보를 이용한 수중 음향 벡터 센서를 구현하기 위해 음향학적 이론을 바탕으로 음향과 기계 구조물의 상호작용을 이론적으로 정립하고자 하였다. 감응 방식으로 압전 효과를 이용한 두 가지 유니모프(unimorph)형태의 모델을 제시하였으며, 제시된 모델에 대하여 압전 미세 외팔보의 거동을 집중 질량 모델을 통해 음파가 임의의 주파수와 각도를 가지고 미세 외팔보로 입사할 때 나오는 신호의 크기를 구할 수 있는 전달함수를 유도하였다. 또한 이를 바탕으로 매우 얇고 유연한 구조물로 미세 외팔보를 설계하면 매질의 입자 속도에 관한 정보를 직접적으로 측정 가능한 센서로 활용할 수 있다는 것을 확인하였다.

• 방송과미디어
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• 제22권1호
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• pp.10-18
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• 2017

본 연구는 비접촉식 센서 기반의 웨어러블 디바이스를 이용한 딥러닝 기반의 제스처 인식에 대한 연구이다. 이를 위하여 Flexible MSG 센서를 기반으로 한 Flexible Epidermal Tactile Sensor를 사용하였으며, Flexible Epidermal Tactile Sensor는 손, 손가락 제스처를 취했을 때 손목, 손가락과 연결되어 있는 근육들의 움직임에 따라 발생하는 피부 표면의 전극을 취득하는 센서이다. 실험을 위하여 7가지 손, 손가락 제스처를 정의하였으며, 손목의 꺾임, 손목의 뒤틀림, 손가락의 오므림과 펴짐, 아무 동작도 취하지 않은 기본 상태에 대한 제스처로 정의하였다. 실험 데이터 수집에는 손목이나 손가락에 부상, 장애등이 없는 일반적인 8명의 참가자가 참가하였으며 각각 한 제스처에 대하여 20번씩 반복하여 1120개의 샘플을 수집하였다. 입력신호에 대한 제스처를 학습하기 위해 본 논문에서는 1차원 Convolutional Neural Network를 제안하였으며, 성능 비교를 위해 신호의 크기를 반영하는 특징벡터인 Integral Absolute Value와 Difference Absolute Mean Value를 입력신호에서 추출하고 Support Vector Machine을 사용하여 본 논문에서 제안한 1차원 CNN과 성능비교를 하였다. 그 결과 본 논문에서 제안한 1차원 CNN의 분류 정확도가 우수한 성능을 나타냈다.

• 한국음향학회지
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• 제21권1호
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• pp.62-68
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• 2002

MVDR (Minimum Variance Distortionless Response) 빔형성 기법은 간섭신호의 영향을 최소화하는 기법으로서 방위각 분해능은 우수하나, 높은 주파수 분해능을 얻기 위해서는 오랜 시간 동안 관측한 많은 양의 데이터가 필요하다. 짧은 빔출력 시간에 높은 주파수 분해능을 얻기 위해 기존의 SW (Steered Minimum Variance) 기법에서는 조향 공분산행렬 (steered covariance matrix)을 이용하여 전체 주파수 대역에 대하여 동일한 적응 가중벡터 (adaptive weighting vector)를 사용한다. 본 논문에서는 각 주파수별로 보다 정확한 적응 가중벡터를 얻기 위해 전체 대역을 여러 개의 부대역 (subband)으로 나누고, 각 부대역에 대한 적응 가중벡터를 얻는 SSMV(Subband Steered Minimum Variance) 기법을 제안한다. 연산량과 부대역의 크기를 줄이기 위해 전체배열을 여러 개의 부대열 (subarray)로 나누고, 각 부대역별로 적응 가중벡터를 구한다. 제안한 SSMW 기법의 성능을 확인하기 위해 실제 해상실험 데이터를 이용하여 신호처리를 하였으며, 그 결과 제안한 기법의 우수한 성능을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권6호
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• pp.271-278
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• 2004

본 논문에서는 디지털 신호처리를 이용하여 Classic, Hiphop, Jazz, Rock, Speech 등 5개의 오디오 장르를 자동적으로 분류하는 내용기반 오디오 장르 분류기를 제안하였다. 20초 분량의 질의 오디오로부터 23ms 크기의 Hamming window를 이동시켜 가며 Spectral Centroid, Rolloff, Flux 등 STFT 기반의 특징 계수들과 MFCC, LPC 등의 계수들을 구하여 총 54차에 해당하는 특징 벡터 열을 추출하였으며 분류 알고리즘으로는 k-NN, Gaussian, GMM 분류기를 사용하였다. 최적의 특징 벡터를 선별하는 알고리즘으로 총 54차의 특징벡터 중 가장 성능이 좋은 특징 계수들을 찾아 순차적으로 재배치하는 SFS(Sequential Forward Selection)방법을 사용하였고, 이를 이용하여 최적화 된 10차의 특징 벡터만을 선정해서 오디오 장르 분류에 사용하였다. SFS를 적용한 실험 결과 약 90% 가까운 분류 성공률을 보이고 있어 기존 연구에 비하여 약 10%∼20% 정도의 성능 향상을 꾀 할 수 있었다. 한편 실제 사용자들이 오디오 자동 장르 분류 시스템을 사용할 때 일어날 수 있는 상황을 가정하여 임의 구간에서 질의 데이터를 추출하여 실험을 수행하였으며 실험 결과 오디오 파일의 맨 앞과 맨 뒤 등 worst-case 질의를 제외하고는 약 80%대의 분류 성공률을 얻을 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.993-1000
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• 2015

MFCC는 음성 신호 처리에서 귀중한 특징 벡터들 중 하나이다. MFCC에서 명백한 결점은 푸리에 변환의 크기를 취함에 의해 위상 정보가 손실된다는 것이다. 이 논문에서 우리는 푸리에 변환의 실수부와 허수부 크기를 따로 취급함으로써 위상 정보를 활용하는 방법을 생각한다. 퍼지 벡터 양자화와 은닉 마코브 모델을 이용한 음성인식에 이 방법을 적용함으로써, 종전 방법에 비해 음성 인식 오류율을 줄일 수 있음을 보인다. 우리는 또한 수치해석을 통하여, FFT의 실수부와 허수부 각각에서 6개의 성분을 취하여 모두 12개의 MFCC 성분을 사용하는 것이 음성인식에 최적임을 보인다.