• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2009년도 춘계학술발표논문집
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• pp.781-784
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• 2009

본 논문에서는 실제 수중 환경에서 선박 또는 잠수함으로부터 발생하는 인위적인 천이신호와 돌고래, 새우 등의 해양 생물로부터 발생하는 천이신호들을 식별하기 위한 특징벡터 추출 기법을 제안하였다. MFCC와 엔트로피 기반의 웨이블릿 패킷 기법을 이용하여 특징을 추출하고, 이 두 특징들을 동시에 적용하여 수중 천이신호를 식별하고자 한다. 기존의 방법인 MFCC와 웨이블릿 패킷 기법과 이 두 방법을 동시에 적용했을 때의 식별률을 비교하였고, 전방향 신경회로망(feed-forward neural network)을 그 특징벡터의 성능을 평가하기 위한 식별기로 사용하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.172-174
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• 2013

선회조기감지시스템은 조타기-AIS-ECDIS를 통하여 선박 상호간에 조타 상황을 신속히 전달해 주는 시스템을 의미한다. 본 연구에서는 실선실험을 위한 장비구성과 각 단계별로 신호를 추출하고, 추출된 신호를 장비에 실어 송수신하는 하는 내용을 다루고자 한다. 조타기에서는 조타핸들, Autopilot Dial 신호, 그리고 ROT 신호를 NMEA 형식으로 추출하고, 이를 AIS 장비의 특정 또는 다양한 정보영역에 입력하여 송수신하는 방법을 모색한다. 그리고 최종적으로 수신된 AIS 정보를 ECDIS에 표현하는 방법을 제시한다. 이러한 선회조기감지시스템이 구축되면 다양한 실선실험을 통하여 그 성능을 점검할 계획이다.

• 한국음향학회지
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• 제26권3호
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• pp.123-128
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• 2007

본 논문에서는 수중 천이 신호에 대한 식별 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 해양의 배경잡음은 스펙트럼 특성 및 에너지 변화가 적은 정재성을 갖는 반면에 천이 신호는 스펙트럼 및 에너지 변화가 큰 비정재성을 가진다. 따라서 수중 천이 신호 식별을 위하여 선행되어져야 하는 수중 천이 신호 탐지에서는 프레임 단위로 스펙트럼 변이와 에너지 변화를 이용한다. 제안한 수중 천이 신호 식별 알고리즘에서는 특징 벡터를 추출하기 위하여 위그너-빌 분포 함수를 기반으로 고유치 분해를 이용한다. 추출된 특징 벡터를 기반으로 탐지된 수중 천이 신호의 특징 벡터와 식별하고자 하는 데이터베이스에 있는 기준 신호의 특징 벡터와의 상관 값을 프레임 단위로 계산하고, 각 클래스별로 프레임 사상도를 산출하여 최대 값을 갖는 기준 신호로 탐지된 수중 천이 신호를 식별한다.

• 대한인간공학회:학술대회논문집
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• 대한인간공학회 1997년도 추계학술대회논문집
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• pp.482-486
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• 1997

인간과 기계의 인터페이스로서 EEG를 이용한 방법이 새로이 부각되고 있다. 두뇌 피질로부터 추출되 는 EEG 신호를 처리해서 컴퓨터로 하여금 사람의 생각을 예측사고 원하는 바를 처리해주도록 하자는 것 이 궁극적인 목표이다. 본 연구에서는 두뇌피질 부위 중 손과 팔의 움직임에 민감하게 반응하는 부분 으로부터 EEG 신호(signal)를 추출해서 오른손 움직임인지 왼손 움직임인지를 구분해 주는 운동 신호 분류 방법을 제안하고 실험했다. 제안된 방법에서 성공률은 최대 89%를 보였으며, 이 방법을 응용하면 간단한 작업을 EEG로 처리하는 인터페이스의 설계,구현이 가능할 것이다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.2255-2256
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• 2008

음성인식 시스템을 설계함에 있어서는 대표적으로 사람의 성도 특성을 모방한 LPC(Linear Predict Cording)방식과 청각 특성을 고려한 MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)방식이 있다. 본 논문에서는 MFCC를 통해 특징파라미터를 추출하고 해당 영역에서의 수행된 작업을 매틀랩 알고리즘을 이용하여 그래프로 시현하였다. MFCC 방식의 추출과정은 최초의 음성신호로부터 전처리과정을 통해 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하고, 잡음부분을 최소화하며, 음성 부분을 강조한다. 이 신호는 다시 Windowing을 통해 음성의 불연속을 제거해 주고, FFT를 통해 시간의 영역을 주파수의 영역으로 변환한다. 이 변환된 신호는 Filter Bank를 거쳐 다수의 복잡한 신호를 몇 개의 간단한 신호로 간소화 할 수 있으며, 마지막으로 Mel-cepstrum을 통해 최종적으로 특징 파라미터를 얻고자 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.599-607
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• 2006

여러 형태의 Tonal 신호로 나타내어지는 선박 수중방사소음 원인을 효율적으로 분류하기 위해서 Tonal 신호를 잡음으로부터 분리하고 임계값을 초과하는 Tonal 신호를 자동으로 추출하였다. 추출된 신호의 발생기원이 속력 종속적인지 속력 비종속적인지 여부를 Q factor및 신경회로망의 패턴인식 기법을 이용하여 자동으로 판별하는 알고리즘을 제안하였다. 또한, 수치 시뮬레이션 및 실제 수중에서 측정된 선박소음에 적용하여 제안된 알고리즘의 유용성 여부에 대하여 검토하였다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2010년도 정기 학술대회
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• pp.347-351
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• 2010

판과 같은 구조물의 손상 감지를 위해, 손상 전 구조물의 임피던스 신호를 기저신호(Baseline impedance signal)로 이용하여 직접적으로 비교하지 않는 새로운 개념의 무기저 손상진단 기법(Reference-free impedance method)을 제시한다. 박막 압전소자(이하 PZT)를 판의 상하 표면에 부착시킨 한 쌍의 병치 PZT를 이용하여 손상으로 인해 모드변환을 일으키는 전기역학적 신호(Electro Mechanical Signatures ; 이하 EMS)를 추출한다. 이 연구에서는 스펙트럼 요소법(Spectral Element Method ; 이하 SEM)을 이용하여 주파수 영역에서 병치된 PZT의 EMS를 파악하기 위한 수치해석을 수행한다. 특히, 손상에 의해 발생된 모드변환 EMSMC를 병치된 PZT의 극성에 기인한 신호분해 기법을 적용하여 추출하고, 분해된 모드변환 EMSMC가 손상의 위치와 크기에 따라 받는 영향을 추가로 분석한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.737-740
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• 2014

본 연구는 이종 생체 신호를 이용하여 심장 박동 신호를 검출하도록 고안되었다. 제안 알고리즘은 이종 생체 신호의 특징점을 추출하는 과정과 이를 이용하여 심장 박동의 특징점을 추정하는 과정으로 구성되어 있다. 특히, electrocardiogram(ECG)의 특징점과 동일한 위상의 잡음 신호로 인해 특징점 추출이 난해한 경우 이종 생체 신호를 이용해 특징점의 위치를 추정하는 방법을 사용하였다. Physionet 의 Challenge/2014 데이터베이스에서 잡음이 존재하는 레코드를 대상으로 수행한 심장 박동 검출 실험에서 Sensitivity 는 98.97%, positive predictivity 는 99.54%를 기록했다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.635-638
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• 2005

전자계 신호의 시간 변동량을 추출하여 파형으로 나타내는 동작곡선 등은 그 형태가 매우 복잡하다. 이러한 신호의 관측파형에 대하여 특징을 나타내는 변곡점과 같은 신호의 특정 시간을 정확히 결정하는 것이 중요하다. 이러한 특징을 검출하는데 흔히 필터를 설계하여 사용하게 된다. 특히 잡음이 신호에 중첩될 때 자연관측필터를 적용하면 변곡점 추출이 가능하다. 본 논문에서는 잡음이 혼재될 경우에 변곡점의 양호한 추출을 위하여 최적의 차수의 자연관측필터 설계방법을 제안 한다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2003년도 하계학술대회 논문집
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• pp.90-93
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• 2003

본 논문에서는 watershed segmentation을 이용해서 특정한 영역의 윤곽선정보를 바탕으로 영상을 추출하는 방법을 제안한다. 일반적인 영역추출방법에는 폐곡선을 이용한 영역추출방법, snake라 불리는 에너지 최소화를 이용한 active contour 방법 등 여러 가지가 있다. 특히 이러한 방법에는 연산시간이 많이 걸린다는 단점이 있는데, 이러한 문제점을 해결하기 위해서 canny edge detector를 사용하여 윤곽선 정보를 추출하고, watershed segmentation으로 영상을 분할한 후 윤곽선 정보를 이용해서 특정 영상의 영역에 대한 부분을 병합하여 추출하는 방법을 사용하였다. 제안하는 방법으로 기존의 추출 방법중의 하나인 levelset과 비교 실험한 결과 거의 동일한 영상의 결과를 얻을 수 있었으며 연산시간을 줄일 수 있었다.