• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.5 no.5
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• pp.761-770
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• 2004

The multicarrier direct sequence code-division (MC-DS/CDMA) is a well-known multiple access and data transmission scheme that is applicable for various mobile and wireless communications. Particularly for modern, smart vehicles equipped with multiple sensors, MC-DS/CDMA is one of the possible means for giving the sensors to get connected one another for sending and receiving messages and control information. For intra-vehicalur communicaiton and networking applications, we have proposed a novel MC-DS/CDMA multiple access and data transmission scheme incorporating a new idea of inserting sub-symbol based cyclic prefixes for compromising inter-symbol interference. In the performance investigation of our MC-DS/CDMA, we have looked into system performances related to bandwidth utiltzation, coding gain, and multiple number of sensors. Since the channel delay is comparatively shorter inside of vehicle than any other general mobile channels, the proposed scheme can be a successful candidate for networking wireless sensors simultaneously operting in an intelligent vehicle.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.12
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• pp.1016-1023
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• 2009

A license plate recognition system consists of image processing in which characters and features are extracted, and pattern recognition in which extracted characters are classified. Feature extraction plays an important role in not only the level of data reduction but also performance of recognition. Thus, in this paper, we focused on the recognition of numeral characters especially on the feature extraction of numeral characters which has much effect in the result of plate recognition. We suggest a hybrid statistical feature model which assures the best dispersion of input data by reassignment of clustering property of input data. And we verify the effectiveness of suggested model using multi-layer perceptron and learning vector quantization neural networks. The results show that the proposed feature extraction method preserves the information of a license plate well and also is robust and effective for even noisy and external environment.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.9
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• pp.2129-2137
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• 2015

Lots of research and development works have been actively focused on the self-driving vehicles, locally and globally. In order to implement the self-driving vehicles, lots of fundamental core technologies need to be successfully developed and, specially, it is noted that traffic lights detection and recognition system is an essential part of the computer vision technologies in the self-driving vehicles. Up to nowadays, most conventional algorithm for detecting and recognizing traffic lights are mainly based on the color signal analysis, but these approaches have limits on the performance improvements that can be achieved due to the color signal noises and environmental situations. In order to overcome the performance limits, this paper introduces the morphological analysis for the traffic lights recognition. That is, by considering the color component analysis and the shape analysis such as rectangles and circles simultaneously, the efficiency of the traffic lights recognitions can be greatly increased. Through several simulations, it is shown that the proposed method can highly improve the recognition rate as well as the mis-recognition rate.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.14-22
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• 1998

본 연구에서는 Texas instruments 사의 저가형 부동소수점 디지털 신호 처리기인 TMS320C32를 이용하여 실시간 화자종속 음성인식 하드웨어 모듈을 개발하였다. 하드웨어 모듈의구성은 40MHz 의 TMS320C32, 14bit 코덱인 TLC32044, EPROM 과 SRAM 등의 메모리와 호스트 인터페이스를 위한 로직회로로 이루어져 있다. 뿐만 아니라 이 하드웨어 모듈을 PC 상에서 평가해보기 위한 PC 인터페이스용 보드 및 소프트웨어도 개발하였다. 음성인식 알고리즘은 C 및 어셈블리를 이용한 최적화를 통하여 계산속도를 대폭 개선하였다. 현재 인식률은 일반 사무실 환경에서 30단어에 대하여 95% 이상으로 매우 높은 편이며, 특히 배경음악이나 자동차 소음과 같은 잡음환경에서도 잘 동작한다.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 2000.02a
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• pp.230-231
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• 2000

최근 자동차, 항공기 등 연소과정을 수반하는 산업이 발전함에 따라 연소환경에 대한 관심이 높아지고 있다. 그런데 연소환경을 접촉식 방법으로 측정하게 되면, 측정기기가 연소환경에 영향을 주기 때문에 정확한 측정을 하기는 어렵다. 그래서 레이저를 이용한 비접촉식방법이 활용되고 있으며,$^{(1)}$ 그 중에서 LIGS(laser induced grating spectrosopy)나 DFWM(degenerate four wave mixing)$^{(1)}$ 은 신호대 잡음비가 높기 때문에 미세량으로 존재하는 분자를 검출하는데 유용할 뿐만 아니라 2차원 영상수집도 가능하다. 또한 LIGS의 시분해 신호를 분석하면 연소장내의 온도와 입자의 밀도 등을 산출할 수 있다. 본 실험에서는 대기압에서 불완전 연소장의 soot에 대한 신호를 수집, 분석하여 화염 위치에 따른 온도 변화와 soot의 농도 등을 정량적으로 조사했다.$^{(2)}$ (중략)

• Speech Sciences
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• v.10 no.3
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• pp.251-261
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• 2003

There has been many research efforts to overcome the problems of speech recognition in noisy conditions. Among the noise-robust speech recognition methods, model-based adaptation approaches have been shown quite effective. Particularly, the PMC (parallel model combination) method is very popular and has been shown to give considerably improved recognition results compared with the conventional methods. In this paper, we experimented with the VTS (vector Taylor series) algorithm which is also based on the model parameter transformation but has not attracted much interests of the researchers in this area. To verify the effectiveness of it, we employed the algorithm in the continuous density HMM (Hidden Markov Model). We compared the performance of the VTS algorithm with the PMC method and could see that the it gave better results than the PMC method.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2018.06a
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• pp.104.2-104.2
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• 2018

최근 사물인터넷(IoT) 관련 자율주행자동차의 센서와 스마트기기의 개발이 활성화 되고 있다. 도금기술은 종래에 장식용으로 많이 사용되어 왔으나 정보통신기기의 전송속도 향상, 스마트부품의 국산화 개발도 요구되고 있다. 2000년대 이전까지만 하더라도 KHz대역에서부터 MHz대역을 사용하는 신호전송 부품에는 도금두께는 두꺼울수록 제품의 수명을 향상시킨다고 알려졌다. 하지만, 도금두께가 두꺼우면 재료의 손실은 물론, 방향을 타거나 잡음이 발생하기도 한다. 또한, 신호의 전송속도까지도 느려지게 되어 최근 개발되고 있는 GHz대역의 스마트기기에는 치명적인 신뢰성불량을 초래하게 된다. 이에 필자가 30년간 도금현장에서 근무하면서 터득한 인쇄회로기판 도금기술을 기본으로, 신호고속전송을 위한 도금기술과 최근 정보통신 부품 적용되고 있는 센서용 도금기술을 소개함으로써 향후 스마트기기 개발에 적용하고자 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.568-570
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• 2002

최근, 분류기 쪽에서는 모듈라 학습을 이용한 방법들에 대해서 상당한 관심이 모아지고 있다. 모듈라 학습 방법은 divide and conquer 개념에 바탕을 두고 있기 때문에 복잡한 문제에 대해서 학습 질 측면이나 학습 속도 면에서 단일 분류기에 비해 좋은 결과들을 나타내고 있다. 인공신경망을 이용한 분류 방법 쪽에서도 이러한 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 번호판 인식을 위한 간단한 형태의 모듈라 신경망을 제안하고 이의 성능을 평가하였다. 실험 결과, 일반적인 차량 번호판의 영상에서 성공적인 결과를 보였으며, 잡음에 의한 훼손된 번호판도 좋은 인식 결과를 보였다. 또한 인식률 측면 뿐만 아니라 학습 속도 면에서도 상당한 이득이 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.207-210
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• 2006

자동차 추돌 방지용 레이더는 도로 사정이나 기후에 따른 운전자의 인지 및 판단이 불가능한 상황에서도 차량 간의 추돌을 예방할 수 있는 시스템이다. 현재까지 연구 개발된 차량용 레이더는 초음파나 밀리미터 웨이브 등을 이용하므로 가격이나 크기 등에서 경쟁력을 갖추지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 적외선 레이저 다이오드를 매트릭스 형태로 배열한 다중 파장 구조 방식을 제안하였다. 이는 악천후에서의 탐지 능력을 개선시킬 수 있다. 또한 의사 잡음 수열의 상관 특성을 이용하여 인접 차량의 레이저 신호에 의한 간섭 영향을 최소화시킬 수 있기 때문에 차세대 ITS 기술 선점 및 산업 경쟁력을 확보 등의 효과를 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1996.10a
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• pp.91-97
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• 1996

We have all heard sounds that did not sound "right" while riding in an automobile. Objectionable sounds are difficult to find and understand because the sound field is complex and dynamic in the near field of an automobile. Many different noise sources and transmission paths must be understood before an engineering change can be recommended. This paper reviews the fundamental characterization of sound and chscusses the Sound Intensity measurement technique. Sound intensity measurements locate sources and sinks of acoustic energy. Used with narrowband analysis equipment, acoustic noise sources can be identified. Sound intensity measurements are made -in-situ and do not require specmi anechoic facilities. The measurement results in a vector representation of the near field sound field and can discriminate between multiple sound sources.d sources.