Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.48
no.6
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pp.9-16
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2011
Due to the development and proliferation of ubiquitous technologies and services, various sensor network applications are being appeared on the stage. The needs for algorithms requiring sensor data fusion and complex signal processing with a high-performance processor such as a digital signal processor are also increased. However, it is difficult to use such processor for the low-power sensor network operating with a battery because of power consumption. This paper proposes a hybrid-type sensor module architecture supporting wakeup/sleep software framework for the wireless sensor node and shows the implemented sensor node platform and performances focused on the energy consumption and wakeup time.
신호처리 방법이 다양해지고 복잡해짐에 따라서, 신호를 보다 정확하게 처리하고자 하는 관심이 높아지고 있다. 특히, 실세계에 존재하는 신호들의 통계적특성이 비정상성을 나타내고 있기 때문에 이를 위한 새로운 해석방법이 많이 연구되고 있다. 본 글에서는 최근들어서 신호처리의 여러 영역에서 사용되고 있는 웨이브렛 변환과 웨이브렛 변환평면에서의 신호처리 기술에 대해서 언급하였다. 웨이브렛 변환은 고주파 신호성분에 대해서는 짧은 윈도우를 사용하므로써 시간분해능을 좋게하기 때문에 스파이크형태를 갖는 고주파 신호를 분리하기에 용이하게하고, 저주파 신호성분에 대해서는 긴 윈도우를 사용하므로써 주파수 분해능을 좋게하여 관측시간이 길어야 하는 저주파 신호의 분리가 용이하다. 특히, 하나의 모 웨이브렛의 병진과 스케일에 의해서 가변적인 윈도우가 생성되기 때문에 해석방법이 간단하며, 필터뱅크를 이용하여 구현하므로써 적은 연산량으로 손쉽게 구현이 가능하다는 장점을 갖고 있다.
확정적 계측신호에 극한시키며 현장 혹은 연구실에 종사하고 있는 기계기술자에게 필요로 하는 애널로그계측과 디지틀계측의 특성과 계측시스템의 구성, 연산증폭기(Op. Amp)의 원리 및 응용, 측정신호의 선형화, 마이크로 프로세서의 원리 A/D, D/A 변환기의 원리 및 응용, 자료처리시 스템, 센서의 원리 및 응용, 디지틀계측시스템의 최근동향등 메카트로닉스시대에서 요청되는 계 측공학의 주요과제에 대하여 기술한다.
웨이브렛 이론은 응용수학에서 처음 소개된 후 다중해상도 표면 및 이산신호의 부대역 분해방법 등에 대한 단일화된 이론을 제공하고 있으며 최근 신호처리 전반에 걸쳐 널리 이용되고 있는 이론이다. 본 논문에서는 최근 들어 신호저리분야의 새로운 기법으로 제시된 웨이브렛 이론에 대한 소개와 더불어 이를 이용하여 음성개선, 유성음/무성음/묵음 판별, 끝점검출, 피치 및 성문 폐쇄시점 검출 등의 음성신호처리에 적용한 예들을 소개한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.05a
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pp.630-632
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2023
어텐션 메커니즘은 딥 뉴럴네트워크에 결합하여 언어 생성 모델에서 성능을 개선하였고, 이러한 성공은 다양한 신호처리 분야에 응용 및 확장되고 있다. 특정 입력 신호 부분에 선택적으로 집중함으로써, 어텐션 모델은 음성 인식, 이미지와 비디오 처리, 그리고 생체인식 등의 분야에서 더 높은 성능을 보여주고 있다. 어텐션 기반 모델은 심전도 신호를 이용한 개인식별 및 부정맥검출, 뇌파도 신호를 이용한 발작유형분류 및 수면 단계 분류, 근전도 신호를 이용한 제스처 인식 등에 사용되고 있다. 어텐션 메커니즘은 딥 뉴럴네트워크의 해석 가능성과 설명 가능성을 향상시키기 위해 사용되기도 한다. 신호 처리 분야에서의 어텐션 모델 연구는 지속적으로 진행 중이며, 다른 분야에서의 잠재력 탐구에 대한 관심이 높아지고 있다. 따라서 본 논문은 어텐션 메카니즘을 이용한 생체신호처리 연구 동향 분석을 수행한다.
기계 시스템이 점차 복잡해지는 현재의 추세에서 진동 분석기술은 기계 설계자와 사용자에게 모두 필수적인 도구로서 등장하고 있으며, 이에 따라서 분석기술도 단순한 진동 레벨측정이나 주파수 분석의 단계를 넘어서서 점차 복잡한 신호처리를 요구하고 있다. 본 논문에서는 기계 진동분석에 의한 상태진단과 결함탐지 기술에 대한 기본적인 개념을 설명하고, 이 기술의 응용에 따르는 실질적인 문제들을 실제 측정예와 병행하여 논술하고자 한다.
정보 이론은 최대한 많은 데이터를 매체에 저장하거나 채널을 통해 통신하기 위해 데이터를 정량화하는 응용 수학의 한 분야이다. 1948년 정보이론은 Shannon의 논문에서 발표되었으며 이 논문을 바탕으로 통신, 신호처리, 네트워크에의 데이터 처리 및 전송에 대한 획기적인 발전을 이루었다. 본 논고에서는 정보의 의미와 엔트로피, 채널 용량에 관한 내용을 다루어 정보이론의 기본 개념을 설명할 것이며, 또한 센서네트워크와 중계 채널 그리고 MIMO 시스템과 다른 분야에서 정보이론이 어떻게 적용되는지 그 응용분야에 대해 다뤄보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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