• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.30 no.1C
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• pp.73-81
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• 2005

We propose an automatic modulation recognition scheme which extracts pre-defined key features from the received signal and then applies equal gain combining method to determine the used modulation. Moreover, we compare and analyze the performance of the proposed algorithm with that of decision-theoretic algorithm. Our scheme extracts five pre-defined key features from each data segment, a data unit for the key feature extraction, which are then averaged over all the segments to recognize the modulation according to the decision procedure. We check the performance of the proposed algorithm through computer simulations for analog modulations such as AM, FM, SSB and for digital modulations such as FSK2, FSK4, PSK2, and PSK4, by measuring recognition success rate varying SNR and data collection time. The result shows that the performance of the proposed scheme is comparable to that of the decision-theoretic algorithm with less complexity.

• Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.38 no.3
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• pp.117-122
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• 2001

The shock test of shipboard equipments is performed for the evaluation of the shock-resistant. capability by analyzing the maximum acceleration, the effective time duration and the shock response spectrum, etc. But some measured signals have impulsive noise and gaussian white noise because of the ambient noise, the acquisition equipment error and the transient movement of cables during the shock test. The improved transient signal analysis method which removes the noise of measured signal using the threshold policy of the median filter and the orthogonal wavelet coefficients is proposed. It was verified that the signal-to-noise ratio was improved about 30dB by the numerical simulation. And the shock response spectrum was extracted using the denoised shock response signal which was applied by this proposed method.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1997.10a
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• pp.233-238
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• 1997

위그너분포(Wigner Distribution)를 이용하여 진동신호를 분석하고, 신경회로망을 이용하여 온라인으로 진동발생에 따른 냉각재펌프의 이상상태를 진단하고자 하였다. 진동신호 분석을 위하여 현재 정상 가동중인 원전 냉각재펌프의 진동신호와 Rotor Kit으로부터 이상상태에 대한 모의신호를 추출하였다. 본 연구에서 진동신호 분석을 위하여 시간 및 주파수성분을 동시에 표현가능한 위그너분포 이론을 적용하므로써 기존의 시간 및 주파수성분을 별도로 표현하던 방법보다 신호분석이 용이함을 확인하였으며, 이 신호분석 결과를 바탕으로 역전파 신경회로망의 패턴인식 및 분류 특징을 이용한 진단결과는 실험데이타 량에 비추어 만족할 만한 인식률을 보였다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2009.04a
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• pp.14-17
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• 2009

본 연구에서는 장대교량에서 케이블의 장력을 간편하게, 그리고 자동적으로 추정할 수 있는 저비용 무선장력계측시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 크게 비용이 저렴하고 설치 및 관리가 용이한 무선 기반 하드웨어와 케이블에서 계측된 가속도 데이터로부터 장력을 자동으로 추정하여 주는 내장 (Embedded) 자동화 소프트웨어로 구성된다. 저비용 무선 기반 하드웨어는 연산능력을 가진 무선계측유닛과, 계측 신호개선을 위한 신호처리보드, 그리고 상용 MEMS 가속도계로 구성되었으며, 내장 자동화 소프트웨어는 계측된 신호의 주파수 분석을 위한 FFT 모듈, 케이블의 푸리에 스펙트럼으로부터 고유진동수를 자동으로 추출하기 위한 자동 피크 추출(Peak-picking) 알고리즘 모듈, 그리고 추출된 고유진동수를 활용하여 케이블의 장력을 추정하는 진동법 모듈로 구성되었다. 개발된 시스템의 검증을 위하여, 사장교의 케이블 축소모델을 제작하고 케이블 모델에 다양한 장력과 새그를 주어 진동실험을 수행하였다. 실험 결과, 개발된 시스템은 케이블 모델의 주파수응답스펙트럼으로부터 고유진동수를 정확하게 추정하였으며, 장력과 새그의 크기에 상관없이 매우 정확한 장력을 추정하였다.

• Proceedings of the KOSOMBE Conference
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• v.1991 no.11
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• pp.34-36
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• 1991

본 논문에서는 저주파의 envelope와 고주파의 neural oscillation 신호의 곱으로 이루어진 EEG 신호의 envelope를 추출을 하기 위하여 multiplicative homomorphic 시스템을 사용하였다. 이 방법은 다른 방법에 비하여 처리 과정이 간단하여 계산량이 감소되어 실시간 envelope 추출의 가능성을 보였으며, 또 neural oscillation signal의 주파수가 변하여도 정확한 envelope 추출할 수 있는 우수한 적응력을 보였다.

• Sleep Medicine and Psychophysiology
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• v.6 no.1
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• pp.52-60
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• 1999

Objectives: With the object of finding the appropriate conditions and algorithms for dimensional analysis of human EEG, we calculated correlation dimensions in the various condition of sampling rate and data aquisition time and improved the computation algorithm by taking advantage of bit operation instead of log operation. Methods: EEG signals from 13 scalp lead of a man were digitized with A-D converter under the condition of 12 bit resolution and 1000 Hertz of sampling rate during 32 seconds. From the original data, we made 15 time series data which have different sampling rate of 62.5, 125, 250, 500, 1000 hertz and data acqusition time of 10, 20, 30 second, respectively. New algorithm to shorten the calculation time using bit operation and the Least Trimmed Squares(LTS) estimator to get the optimal slope was applied to these data. Results: The values of the correlation dimension showed the increasing pattern as the data acquisition time becomes longer. The data with sampling rate of 62.5 Hz showed the highest value of correlation dimension regardless of sampling time but the correlation dimension at other sampling rates revealed similar values. The computation with bit operation instead of log operation had a statistically significant effect of shortening of calculation time and LTS method estimated more stably the slope of correlation dimension than the Least Squares estimator. Conclusion: The bit operation and LTS methods were successfully utilized to time-saving and efficient calculation of correlation dimension. In addition, time series of 20-sec length with sampling rate of 125 Hz was adequate to estimate the dimensional complexity of human EEG.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.20 no.4
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• pp.35-41
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• 2001

This paper describes Linear Discriminant Analysis and common vector extraction for speech recognition. Voice signal contains psychological and physiological properties of the speaker as well as dialect differences, acoustical environment effects, and phase differences. For these reasons, the same word spelled out by different speakers can be very different heard. This property of speech signal make it very difficult to extract common properties in the same speech class (word or phoneme). Linear algebra method like BT (Karhunen-Loeve Transformation) is generally used for common properties extraction In the speech signals, but common vector extraction which is suggested by M. Bilginer et at. is used in this paper. The method of M. Bilginer et al. extracts the optimized common vector from the speech signals used for training. And it has 100％ recognition accuracy in the trained data which is used for common vector extraction. In spite of these characteristics, the method has some drawback-we cannot use numbers of speech signal for training and the discriminant information among common vectors is not defined. This paper suggests advanced method which can reduce error rate by maximizing the discriminant information among common vectors. And novel method to normalize the size of common vector also added. The result shows improved performance of algorithm and better recognition accuracy of 2％ than conventional method.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.170-174
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• 2000

본 논문의 목적은 여러 생리학적 특징중 높은 신뢰성을 갖는 것으로 알려진 홍채로부터 고유한 특징을 추출하고, 인식/검증하는 알고리즘을 개발하는데 있다. 홍채패턴은 크게 주름과 주름내부의 패턴부분으로 구성되며 그 고유한 패턴은 주로 내부에 집중되어 있다. 본 논문에서는 홍채의 주름윤곽과 주름내부의 패턴 특징의 추출을 위해, 동공중심을 기준으로 반지름길이에 따라 홍채영역을 분리하여 ID신호를 추출하여 특징으로 사용하였으며, 전처리부에서는 thresholding 방법에 의해 안구로부터 홍채영상을 획득하고, 획득된 반지름별 ID 홍채특징으로부터 매칭시험을 수행하였다. 제안된 방법은 주름윤곽으로부터 ID 특징신호를 사용한 방법에서 무시한 홍채내부 패턴을 고려하였으며, 홍채 전체영역에 대해 2D 웨이블렛을 이용한 홍채특징추출 방법과 비교시보다 신속한 특징추출이 가능하다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2003.06a
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• pp.26-29
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• 2003

최근 컴퓨팅 환경의 동향은 사람과 컴퓨터간의 좀더 자연스러운 인터페이스와 사용자의 눈에 보이지 않는 하드웨어의 계발이다. 디지털 데스크는 이 두 아이디어가 결합된 컴퓨팅 환경의 대표적인 예이다. 즉, 디지털 데스크에서 아무 장치도 하지 않은 사용자의 fingertip을 컴퓨터의 입력 장치로 사용하는 것이다. 본 논문은 디지털 데스크에서 사용자 fingertip의 이동경로를 추출하고, 추출된 이동경로로 symbolic gesture를 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 Fingertip tracker, Gesture mode selector, 그리고 Symbolic gesture recognizer 세 개의 모듈로 구성된다. Fingertip tracker는 카메라로부터 입력되는 영상에서 사용자 fingertip의 이동경로를 추출하고, Gesture mode selector는 추출한 fingertip의 이동경로가 symbolic gesture인지를 구분한다. Symbolic gesture recognizer는 추출된 fingertip의 이동경로로 symbolic gesture를 인식한다. 이 방법을 문서교정 부호를 인식하여 전자문서를 교정하는 시스템에 적용해 본 결과 좋은 인식 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.241-244
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• 2000

본 논문에서는 차량 영상의 수평 및 수직 명암 값 변화 정보를 이용하여 번호판 영역을 추출하고 원형 패턴 벡터를 이용하여 번호판 내용을 인식하는 알고리즘에 관해 기술하였다. 제안된 알고리즘에서는 번호판 영역에서 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되고, 일정한 명암도 변화를 가지면서 다른 영역보다 밀집도가 높다는 특성을 이용하여 수평 및 수직 명암도 변화값을 구하여 차량영상에서 번호판 영역을 추출하며 상당히 어둡거나 밝게 입력된 영상에도 동일한 인식 성능을 얻기 위하여 밝기 보정을 수행한다. 또한, 입력 문자의 크기, 이동 및 회전에 무관한 특성을 추출을 위해 원형 패턴 벡터를 이용하여 차량 번호를 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법들을 적용한 결과 계산 속도가 훨씬 빠르며, 차량 번호판의 크기에 관계없이, 또한 잡음에 크게 영향을 받지 않으면서 번호판 추출이 정확하여 실시간 처리의 가능성을 제시하였을 뿐만 아니라 번호판 영역이 불투명하거나 불규칙한 조명 상태에서도 검출이 가능하였다.