• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.2021-2030
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• 2012

조기심실수축(PVC)은 가장 보편적인 부정맥으로 심실세동, 심실빈맥 등과 같은 위험한 상황을 유발할 수 있는 가능성을 가지고 있기 때문에 이의 조기 검출은 매우 중요하다. 특히 일반인들의 건강상태를 지속적으로 모니터링 해야 하는 헬스케어 시스템에서는 이를 위한 심전도 신호의 실시간 처리가 필요하다. 즉, 최소한의 연산량으로 정확한 R파를 검출하고, 대상 환자의 특징을 파악하여 PVC를 분류할 수 있는 적합한 알고리즘의 설계가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 PVC 실시간 분류를 위한 환자 적응형 패턴 매칭 기법을 제안한다. 이를 위해 전 처리 과정과 적응 가변형 문턱 값과 윈도우를 통해 R파를 검출하였으며, 검출 대상에 따른 정상신호 군을 선별하고 이를 벗어나는 신호를 이상신호로 분류하기 위해 해쉬 함수를 통한 패턴 매칭 기법을 적용하였다. 제안한 알고리즘의 R파 검출 및 정상신호 분류 성능을 평가하기 위해서 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하였다. 성능평가 결과, R파는 평균 99.33%, 이상신호 분류에 대한 에러율은 0.32%로 나타났다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 춘계학술발표대회 논문집 제23권 1호
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• pp.175-178
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• 2004

선박의 수중방사소음은 다양한 기계류나 추진기 혹은 선체와 유체간의 상호 작용으로 인하여 여러 형태의 특성신호로 나타나게 된다. 이는 선박의 운용조건, 장비 회전특성 및 내부구조에 따라 스펙트럼상에 상이한 주파수로 확인됨은 물론, 신호의 출현 형태에도 다양성을 보이고 있다. 일반적으로 선박소음은 속력 종속적인 추진 계통 성분과 비종속적인 보기류 신호로 구분되나 다수의 신호성분이 혼재되어 발생기원을 분류하는 것은 복잡한 과정을 거쳐야 한다. 본 연구에서는 이러한 점을 해결하기 위해 선박의 Tonal성 신호를 자동으로 탐지하고 분류하기 위해 규준화된 스펙트로그램 상에서 연속되는 신호에 가중치를 주어 지속성 신호여부를 판별한 후에 정해진 임계치를 초과하는 성분을 Tonal로 선정하였다. 선정된 Tonal에 대해 주파수선의 대역특성 및 시간 변동성에 대한 패턴인식 방법을 적용하여 Tonal의 발생기원이 속력 종속/비종속적인지를 자동으로 판별하는 알고리즘의 유용성에 대한 결과를 기술하였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제25권1호
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• pp.27-35
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• 2005

초음파 검사 방법은 여러 가지 물질들의 흠집이나 틈새, 티끌 등을 감지해내는데 널리 쓰이고 있다. 그 중 초음파 신호를 분석하는 절차는 전체의 신호처리 과정에서 아주 중요한 역할을 담당하고 있다. 이 논문은 최소평균 제곱 (LMS) 알고리즘을 이용하여 핵 전력 발전소에서 쓰이는 증기 발생기 튜브로부터 감지된 초음파 비파괴검사 신호를 분류 해내는 것에 관한 것이다. 이 초음파 신호는 튜브내의 흠집이나 틈새로부터 감지된 신호일수도 있고 또는 튜브 내의 침전물에 의해서 발생된 신호일 수도 있는데 이 두 가지 신호는 매우 유사하기 때문에 반드시 분류를 해내어 침전물에 의한 신호일 경우는 무방하지만 흠집이나 갈라진 틈새에서 나오는 신호일 경우는 더 이상의 오염이나 사고 등을 방지하기 위해 수리 또는 교체 등의 후속 조치로 이어져야 한다. 이러한 절차를 밟기 위하여 증기 발생기 튜브의 내부에서의 초음파 센서로부터 증기 발생기 튜브 사이의 거리를 측정하는데 모델링 기법에 기반한 deconvolution 방법이 제시되었으며 이 방법은 space alternating generalized expectation maximization (SAGE) 알고리즘을 이차원 미분 파라미터인 Hessian의 사용으로 인하여 수렴 속도가 빠른 Newton-Raphson 알고리즘과 함께 병행 사용하여 초음파 신호의 초점 도달 시간과 그 크기를 측정하여 초점 도달 거리에 따라 두 종류의 신호를 분류, 차별화 하는 기법이다. 이 알고리즘을 이용하여 흠집이나 틈새로부터 나온 신호일 경우와 퇴적물에 의해 나온 신호일 경우로 분류되었고 그 결과가 이 논문에 제시되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.429-432
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• 2010

주차장에서는 다양한 형태의 사건 사고가 발생하는데, 기존 DVR(CCTV)는 단순 영상녹화 기능만 지원하므로, 이를 효과적으로 분석하는데는 한계가 있다. 따라서, DVR의 영상카메라와 마이크를 통해서 입력되는 영상과 사운드 신호를 대상으로, 해당 영상이 발생하는 음향 신호의 종류를 파악하여, 특정 음향이 발생한 영상구간을 저장하여 이를 검색할 수 있다면, 주차장 관리자가 효과적으로 사건 사고를 대처할 수 있게 된다. 본 연구에서는 주차장에서 발생하는 차량관련 음향(충돌음, 과속음, 경적음, 유리파손, 비명)을 분류하기 위해 효과적인 특징벡터를 제안하고, 제안한 특징벡터를 이용하여 신경망 차량음향분류기를 설계하여 성능을 평가함으로써, 효과적으로 차량음향을 분류하기 위한 방법을 제안하였다. 또한, 신경망 차량음향분류기를 DVR시스템과 연동하여, 마이크로부터 입력되는 음향신호를 실시간 분석하고, 특정 소리가 발생한 영상구간을 기록함으로써, 음향 키워드에 의해서 해당 사고영상을 검색 및 디스플레이하는 시스템을 개발하였다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1998년도 추계학술발표 논문집
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• pp.50-58
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• 1998

EEG 생리신호의 분석은_ 국내에서도 최근에 활발한 연구가 진행되고 있으나, 시계열을 이용한 분석법은 많은 전문적인 지식을 요구하고 있기 때문에 시계열을 전문적으로 연구하지 않은 사람들에게는 많은 어려움을 내포하고 있다. 그러므로 시계열분석에 대한 지식이 혀는 분석자라도 보다 쉽게 이해하고 분석이 가능한 모형구축 및 판별분류에 대한 신호분석용 시계열분신 Tool의 개발이 미진한 상태이기 때문에 시계열분석에 의한 뇌파 신호의 분류에 대한 시스템을 개발하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.568-576
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• 2022

무선 신호 인식 및 자동 변조 분류(Automatic Modulation Classification) 기술은 넓은 주파수 대역에서 다양한 무선 통신 서비스를 단일 단말에서 유연하게 이용 가능한 SDR(Software Defined Radio) 플랫폼의 핵심 요소 기술로 필요성이 높아지고 있다. 최근에는 데이터 학습 기반의 딥러닝 기술을 기반으로 정확도가 향상된 여러 가지 자동 변조 분류 모델들이 제안되고 있다. 하지만, 대부분의 연구는 모델에 입력되는 무선 신호의 길이가 고정된 경우에 초점을 맞추고 길이가 가변적인 시나리오를 고려하지 않고 있다. 본 연구에서는 SDR의 개방형 플랫폼의 요소 기술로써 임의의 무선 신호의 길이에 대해 변조 분류가 가능한 방법을 제안한다. 이를 위해, 두 가지 입력 크기에 대해 학습된 Convolutional Neural Network(CNN) 기반의 주 모델(main model)과 하위 모델(small model)로 분류 시스템을 설계하고, 나머지 구간의 길이로 수신된 신호에 대해서는 자기 복제 패딩 기법으로 입력 샘플을 증강시켜 변조 분류를 수행한다. 분류 성능 정확도 및 계산 복잡도의 비교분석을 위한 RadioML 2018.01A 데이터셋을 사용한 실험을 통해 제안하는 기법이 모든 신호 대 잡음비(Signal-to-Noise Ratio, SNR) 영역에서 기존 방식보다 높은 정확도를 제공하면서도 낮은 연산량을 필요함을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제26권4호
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• pp.144-152
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• 2007

기존의 심음분류를 위한 연구들은 인공신경망을 이용하여 주로 이루어졌다. 그러나 심음신호의 통계적 특성을 분석 한 결과 HMM의 의한 신호모델링이 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서는 다양한 질병을 나타내는 심음신호를 HMM을 이용하여 모델링 하고 인식성능이 심음신호의 클러스터링에 따라서 많이 좌우되는 것을 알 수 있었다. 또한 실제 환경에서의 심음신호는 그 시작과 끝나는 시점이 정해지지 않은 연속신호이다. 따라서 HMM을 이용한 심음분류를 위해서는 연속적인 심음신호로부터 한 사이클의 분할된 심음을 추출할 필요성이 있다. 일반적으로 수동분할은 분할오류를 발생시키며 실시간 심음인식에 적합하지 않으므로 분할과정이 필요치 않는 ergodic형 HMM을 변형하여 사용할 것을 제안하였다. 그리고 제안된 HMM은 연속심음을 이용한 분류실험에서 매우 높은 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권2호
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• pp.185-192
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• 2013

본 논문에서는 MFCC를 이용한 GMM 기반의 음성과 혼합 신호 분류 알고리즘을 MPEG의 표준 코덱인 USAC에 적용하였다. 효과적인 패턴 인식을 위해 GMM을 이용하였고, EM알고리즘을 사용하여 최적의 GMM 파라미터를 추출하였다. 제안하는 분류 알고리즘은 두 가지 중요한 부분으로 나뉜다. 첫째는 GMM을 통해 최적의 파라미터를 추출하는 것 이고, 두 번째는 MFCC 값을 이용한 패턴인식을 통해 음성/혼합 신호를 분류하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가한 결과 MFCC를 이용한 GMM 기반의 제안된 방법이 기존 USAC의 방법보다 우수한 음성/혼합 신호 분류 성능을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제30권8호
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• pp.461-467
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• 2011

제한된 대역폭을 효율적으로 사용하기 위해서 도입된 가변 전송률은 먼저 신호의 정확한 분류를 필요로 한다. 특히 멀티미디어 서비스가 보편화 되면서 음성/음악 신호 분류의 중요성도 높아지게 되었다. 음성/음악 분류기 중, 서포트벡터머신 (SVM)을 이용한 분류기는 높은 분류 정확도로 주목받고 있다. 그러나 SVM는 많은 계산량과 저장 공간을 요구하므로 효율적인 구현이 요구되며, 특히 임베디드 시스템과 같이 자원이 제한 적인 경우에는 더욱 그러하다. 본 논문에서는 먼저 SVM을 이용한 음성/음악 분류기의 임베디드 시스템으로의 구현을 실행시간과 에너지소비의 관점에서 분석하고, 효율적인 구현을 위한 두가지 방법들을 제안한다. 서포트벡터의 판별결과에의 기여도를 바탕으로 기여도가 낮은 벡터들을 제외하는 방법과, 음성/음악 신호에 기본적으로 존재하는 각 프레임간의 상관관계를 이용하여 입력신호의 일부를 건너뛰는 방법이다. 이 기법들은 SVM의 학습 시 사용되는 다른 최적화 기법에 관계없이 적용이 가능하며, 실험을 통해 분류의 정확도, 실행시간, 그리고 에너지소비의 관점에서 그 성능을 증명하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.1289-1295
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• 2015

안테나에서 송출된 전자파 신호는 목표물로부터 반사되어져 수신된다. 이러한 반사 신호는 유전율 차이 등 목표물들의 물질 종류에 따라 서로 다른 특징들을 나타내게 된다. 따라서 이러한 반사 신호들의 특징들을 잘 활용하면 목표물들의 특성을 파악할 수 있다. 즉 위험 물질들의 분류 및 검사를 위하여 이러한 방법을 적용할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 실험을 통하여 획득한 이러한 반사파 신호들의 특징을 활용하여 상관성(correlation)을 도출함으로서 그 특성, 즉 위험 물질들을 판단할 수 있는 방법을 고찰하고자 한다. 이러한 상관성에 의한 판단 방법은 특정 목표물에 대한 기준 신호의 저장을 필요로 하지만 비교적 신뢰할 수 있는 결과들을 보여준다. 그러므로 이러한 수신신호들의 상관성을 이용한 방법을 적용한다면 위험물질들의 구별 및 분류 등에 폭 넓게 활용할 수 있을 것이다.