• 한국전자파학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.107-114
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• 2002

미지의 신호원들의z 합성으로부터 관측된 신호만을 이용하여 통계적으로 독립인 원신호를 추출하는 문제를 블라인드 신호분리라 한다. 본 논문에서는 보통의 실내에서 얻어진 비정상(non-stationary) 합성신호로부터 원신호론 추출해내는 블라인드 신호분리 기법을 제안한다. 제안된 기법은 관측 신호들 간의 이타 상호상관 값이 제로가 될 때만 최소값을 가지는 비용함수를 최소화시키는 방식으로 블라인드 신호분리를 구현한다. 제안된 기법의 유효성을 컴퓨터 시뮬레이션과 보통의 실내에서 관측된 2개의 합성신호로부터 2개의 원신호를 추출해내는 실험을 통하여 증명한다.

• 한국음향학회지
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• 제29권1호
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• pp.82-90
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• 2010

본 논문에서는 HMM기반 음성합성시스템에서 합성음의 음질 개선을 위한 방법으로 스펙트럼 정보에 기반한 여기신호 추출방법을 제안한다. 제안된 방법은 스펙트럼 정보와 여기신호를 함께 통계적 모델로 만든 후에 합성 과정에서 스펙트럼 정보를 기반으로 여기신호를 추출해 냄으로써 스펙트럼 파라메터에 가장 적합한 여기신호를 사용할 수 있다. 제안된 방법으로 합성음의 음질을 MUSHRA 테스트 및 WB-FESQ점수를 통해 확인해 본 결과, 비슷한 조건에서 기존에 사용되는 STRAIGHT 방법을 이용한 합성음보다 좋은 음질을 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.1816-1822
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• 2003

광섬유 브라그 격자와 광 분기 결합기로 구성된 새로운 구조의 파장 선택형 광신호 삽입/추출 모듈을 제안하였다. 제안된 광신호 삽입/추출 모듈은 동일한 동작을 수행하는 기존의 모듈에 비해 매우 단순한 구조를 가지고 있으며 초저가로 구현이 가능하다는 장점을 갖고 있다. 제안한 모듈의 동작 특성을 실험적으로 측정 및 분석한 결과, 155Mbps급의 전송속도를 갖는 WDM 전송 시스템 내에서 no­crosstalk power penalty를 가짐을 확인하였다 출력 단에서 투과되는 채널의 삽입 손실은 3.5㏈ 이하이었고 추출 단으로 추출되는 신호의 삽입 손실은 21㏈ 이하로 비교적 높은 값을 가졌다. 반면에 추출된 신호의 채널 소광비는 15㏈ 이상이었고 투과되는 신호의 채널 소광비는 26㏈ 이상으로 상용화된 모듈과 비교해 거의 비슷한 수준의 값을 가짐을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.612-615
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• 2016

본 논문에서는 EPIC(Electric Potential Integrated Circuit) 센서를 통해 추출된 동작신호에 대해 이산 웨이블릿 변환（Discrete Wavelet Transform : DWT)과 선형 판별분석（Linear Discriminant Analysis : LDA), Support Vector Machine(SVM)을 사용하는 동작 분류 시스템을 제안한다. EPIC 센서 신호에 대해 이산 웨이블릿 변환을 사용하여 웨이블릿 계수인 근사계수(approximation coefficients)와 상세계수(detail coefficients)를 구한 후, 각각의 웨이블릿 계수에 대해 특징 파라미터를 추출한다. 이 때, 특징 파라미터는 14개의 통계적 특징 추출 파라미터 중에 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm : GA)을 통하여 선택한 우수한 특징 파라미터이다. 웨이블릿 계수들에서 추출한 특징 파라미터는 선형 판별분석을 적용하여 차원을 축소하고 SVM의 훈련 및 분류에 사용한다. 실험결과, 4가지 동작에 대한 EPIC 센서 신호분류에서 제안된 방법의 분류율이 99.75%로 원신호에 대한 HMM 분류율 97% 보다 높은 정확률을 보여주었다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2003년도 하계학술대회 논문집
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• pp.126-129
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• 2003

자동 음성 인식(ASR) 시스템에, 끝점 추출과 에너지 정규화는 중요한 역할을 하게 된다 그러나 낮은 SNR이나 nonstationary 환경에서, 기존 방법은 끝점 추출과 에너지 정규화에 있어서 자주 실패하게 되며, ASR을 급격히 열화시키곤 한다. ASR을 수행하기 위해, 최적의 필터에 3상태 천이도를 사용하고, 필터는 정확성과 강인함을 확실히 하기 위해 여러 이론들을 이용하여 설계하였고 여러 가지 잡음이 있는 음성 신호환경에서 거의 일정한 응답을 주었다. 검출된 끝점은 곧바로 에너지 정규화에 적용된다. 실험 결과는 제안된 알고리즘이 낮은 SNR에서 에러율을 크게 감소시키고 있다는 것을 보여준다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권5호
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• pp.89-99
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• 2010

본 논문에서는 스테레오 형식의 음악 신호에서 가창 신호와 같은 음원을 분리하기 위한 통합 알고리즘을 제시한다. 스테레오 형식의 음악 신호에서 특정한 악기 음원을 분리하는 문제는, 획득한 음악 신호가 다양한 악기들이 동시에 연주되는 혼합신호라는 점을 고려하고, 각각의 악기를 음원이라고 가정할 때, 획득한 혼합 신호의 개수가 음원의 개수보다 적은 비결정(underdetermined) 환경에서의 음원 분리 문제가 된다. 비결정 환경에서는 신호가 혼합되는 공간에 대한 가정을 기반하는 전통적 음원 분리 방식을 적용하기 힘들며, 목표 음원의 특정한 특성을 활용하여 추출하게 된다. 본 논문에서 제안하는 통합 알고리즘은 이종의 특성을 활용하는 음악 음원 분리 알고리즘들을 유기적으로 통합하는 구조이며, 구체적으로는 가창 신호와 같은 특정한 음원 추출을 위해 주로 사용되어 왔던 스테레오 채널 정보를 활용하는 방식과, 모노 혼합 신호에서 두드러지는 음원의 음정을 이용하여 음원을 추출하는 두 가지 방식을 통합하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서 제안하는 구조는 각각의 음악 음원 분리 알고리즘이 가지고 있는 고유의 약점을 해소함으로써, 목표 음원의 복원 신호가 통합 과정에 의해 향상될 수 있다는 강점이 있으며, 그것을 실제 상업 음악 콘텐츠를 대상으로 한 실험을 통해 검증한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.200-203
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• 2016

최근 자율주행자동차에 대한 관심이 증가함에 따라 교통 상황을 인식하는 방법에 대한 연구도 활발하게 진행되고 있다. 특히 교통신호등의 인식은 치명적인 결과를 야기하는 교통사고와 밀접하게 연관된다는 점에서 중요성이 더욱 부각되고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 비전 시스템을 기반으로 한 교통신호등 인식 방법을 제안한다. 차선, 표지판 등과는 다르게 교통신호등은 빛을 발하는 특징이 있으며 그 모양과 형태 또한 규격화 되어 있다. 이러한 특징 중 색상과 형태 특징을 이용하여 두 단계의 추출과정을 거쳐 교통신호등을 인식한다. 먼저 HSV 색 공간에서 적색, 녹색, 주황색의 빛을 발하는 영역을 찾아낸 뒤, 신호의 원형 특징을 이용해 가로, 세로 사이즈와 크기로 신호의 후보를 추출한다. 다음, 신호등의 검은 박스 영역을 찾기 위해 추출한 신호 후보군의 주변부가 검정색인지를 확인한다. 최종적으로 신호등의 박스 부분을 검출하여 신호를 발하는 위치를 기반으로 신호를 인식한다. 실험결과 많은 계산량을 요구하는 기계학습을 사용하지 않고도 실시간 처리와 높은 인식률로 교통 신호를 인식할 수 있음을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권1호
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• pp.89-96
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• 2013

본 논문에서는 특이값 분해을 이용한 클러터 신호 제거 알고리즘의 연산속도를 향상 시킬 수 있는 기법을 제시한다. IR-UWB Radar를 이용하여 실내 위치 추적 시스템을 위해서는 수신 신호에서 목표물 신호를 추출하여야 한다. 특이값 분해를 이용하여 클러터 신호를 제거함으로써 수신신호로 부터 목표물의 신호를 추출할 수 있다. 특이값 분해를 이용한 클러터 신호 알고리즘은 목표물의 신호 추출 성능이 우수하나 연산속도가 느리다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이런 단점을 극복하는 기법을 제시한다. 실제 IR-UWB Radar 시스템에 적용한 실험을 통해 본 논문에서 제시한 기법이 연산속도를 향상시키는 것을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.287-290
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• 2002

지문인식 알고리즘 구현에 있어서 일반적인 전처리 과정을 거쳐, 특징추출시 본 논문에서는 방향성이 추출된 영상에서 블록을 형성하여 각 블록에서의 방향성 특징들을 인공지능 기법의 한 분야인 신경회로망의 입력패턴으로 사용하여 특이점 추출을 수행했으며, 이를 바탕으로 PC없이 독립적으로 동작할 수 있는 지문인식 신호처리보드를 설계하여 그 신뢰성을 테스트한 결과 충분히 독립적으로 동작할 수 있음을 입증하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 추계종합학술대회논문집
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• pp.73-76
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• 2000

본 논문에서는 기존의 8개의 삼각형을 이용한 특징추출 알고리즘을 개선하여 8의 배수로 특징의 수를 증가시키는 알고리즘을 제안하고, 블록기반 특징추출의 알고리즘과 성능을 비교한다.