• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권4호
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• pp.10-21
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• 2008

본 논문은 실시간 감시 시스템을 위한 웨이블릿(wavelet) 기반의 신경망과 불변 모멘트를 이용한 이동물체 인식과 추적 방법을 제안한다. 제안한 방법의 첫 번째인 움직임 후보영역 검출 단계에서는 연속된 두 프레임간의 차영상 분석 방법을 기반으로 하여 물체의 움직임에 의해 화소값 변화가 발생한 후보영역을 검출한다. 두 번째인 물체 인식 단계에서는 검출된 후보영역에 웨이블릿 신경망(wavelet neural network: WNN) 기반의 인식 방법을 사용하여 추적하고자하는 물체가 포함되어 있는지를 판별한다. 세 번째인 물체 추적 단계에서는 인식된 물체에 웨이블릿 불변 모멘트(invariant moments) 기반의 매칭 방법을 사용하여 인식된 이동 물체를 추적한다. 영상내에서 이동물체를 검출하기 위해 본 논문에서는 이전 영상과 현재 영상간의 화소밝기 차이에서 적응적 임계값(adaptive threholding)을 사용하여 주위 환경 변화에 강인한 이동물체 검출이 가능하였다. 또한 물체의 인식과 추적을 위해 웨이블릿 특징값을 사용함으로써, 계산 시간의 감소와 영상의 잡음에 의한 영향을 최소화시킬 수 있을 뿐만 아니라, 물체 인식 정확도가 향상되었다. 제안한 방법을 일반 도로에서 획득한 영상에서 실험한 결과, 자동차 검출율은 92.8%, 프레임당 처리 시간은 0.24초이다. 이것을 통해 제안한 방법은 실시간 지능형 교통 감시 시스템에 유용하게 적용될 수 있음을 알 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.100-106
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• 2005

OFDM은 심볼간 간섭에 대한 강인성으로 인하여 4세대 광대역 이동통신에 적합한 변조방식으로 활발히 연구되고 있다. OFDM 전송 기술은 신호 대 잡음비에 따라서 각 부반송파의 변조기법을 적응적으로 적용할 수 있다. 본 논문에서는 광대역 이동 채널에서 OFDM 시스템을 위한 적응적 변조기법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 목표 BER의 SNR 임계값을 이용하여 각 부반송파에 초기 비트를 할당하고, Chow 알고리즘을 적용하여 전체 비트수를 목표 비트수와 같게 제어한다. 또한, 제안한 알고리즘은 부반송파들을 블록으로 구성함으로써 부반송파의 비트할당을 위한 시그날링 오버헤드를 줄였다. 제안한 알고리즘은 광대역 이동채널에서 블록내의 부반송파의 수, 목표 BER, 그리고 도플러 주파수에 대한 적응형 OFDM 시스템의 성능을 평가하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제46권6호
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• pp.78-85
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• 2009

시변 채널에서 상향 직교 주파수 분할 다중 접속 (OFDMA uplink : Orthogonal Frequency Division Multiple Access uplink) 시스템은 도플러 현상 (Doppler Effect)과 시간 비동기에 의한 부반송파 간의 간섭 (ICI : Inter-Channel Interference)으로 인해 치명적인 성능 열화가 발생한다. 본 논문에서는 OFDM uplink 시스템에서 부반송파 간의 간섭으로 인한 열화를 줄이기 위해 혼합 간섭 제거 기법 (HIC : Hybrid Interference Cancellation)을 제안한다. 제안된 혼합 간섭 제거 기법은 직렬 간섭 제거 기법 (SIC : Successive Interference Cancellation)의 강인한 간섭 제거 효과와 병렬 간섭 제거 기법 (PIC : Parallel Interference Cancellation)의 복잡도 감소 효과를 동시에 얻을 수 있도록 설계되었다. 이것은 신호 대 간섭 및 잡음 비 (SINR : Signal-to-Interference and Noise Ratio)에 따라 정렬된 수신 신호의 효과적인 군(Group) 선택과 위너 여파기 (WF : Wiener Filter), 그리고 시변 채널 특성을 고려한 신호 선택 기준을 통해 구현된다. 모의 실험 결과에서는 기존 OFDMA 기법의 등화기가 시변 페이딩 채널의 영향이 커짐에 따라 성능 열화가 심해지는 것에 반해 제안된 간섭 제거 기법은 간섭 제거를 위한 신호 선택 기준에 의해 저복잡도에서도 비트 오류 확률 성능이 더욱 향상되며, 또한 성능과 복잡도의 교환이 가능한 유연한 시스템인 것을 보여 준다.

• 한국음향학회지
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• 제24권1호
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• pp.58-68
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• 2005

본 논문에서는 잡음 환경에서 강인한 음성 인식을 위하여 특징 보상 기법의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 기존의 음성 모델 기반의 특징 보상 기법에서 이용되는 오염 음성 모델 추정 방식은 입력 음성에 대한 변별력 있는 사후 확률 예측을 보장하지 못하며, 부정확하게 계산된 사후 확률은 복구된 음성에서 명료도 하락의 문제를 일으킨다. 제안하는 기법에서는 오염 음성 모델 추정 과정에 분별적 훈련 방식의 하나인 최소 분류 오류 (MCE) 훈련 기법을 도입한다. MCE 훈련 기법을 적용하기 위해 변별력 하락의 가능성을 가지는 '경쟁 요소' 를 결정하는 기법을 제안한다. 병렬결합된 혼합 모델 (PCMM) 기반의 특징 보상에 MCE 훈련 기법을 적용하는 과정을 제안하고 변별력 향상의 영향을 관찰한다. Aurora 2.0 데이터베이스와 실제 자동차 주행 환경에서 수집된 음성 데이터베이스에 대한 성능 평가를 실시한다. 실험 결과는 제안한 기법이 음성 인식 성능 향상에 도움이 되는 것을 입증한다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.850-858
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• 2013

본 논문에서는 스테레오스코픽 3D 동영상에서 왼쪽과 오른쪽 영상 사이의 프레임 동기가 맞지 않아 시청에 어려움을 주는 문제를 해결하기 위해 두 영상에서 물체의 움직임에 따른 시간적 프레임 차분 영상을 이용한 동기화 방법을 제안한다. 먼저, 스테레오 조정(rectification) 과정을 통해 수직 시차를 보정한 왼쪽과 오른쪽 입력 동영상에서 시간적 프레임 차분 영상을 구하고, 두 차분 영상들에 대한 수평 방향 프로파일을 계산한다. 그 다음, 두 수평 프로파일의 절대 오차에 대한 평균 (mean of absolute difference(MAD))을 계산하여 그 값이 최소가 되는 프레임 조합을 찾아 스테레오스코픽 3D 동영상의 동기를 맞출 수 있도록 하였다. 실험결과, 두 영상의 프레임 동기가 맞는 프레임 조합에서 최소 MAD 값을 기록하여 제안 방법을 통해 스테레오스코픽 3D 동영상에서의 프레임 동기화가 가능하며, 제안 방법이 가우시안 잡음이나 H.264/AVC를 이용한 동영상 압축에 대해서도 강인함을 갖고 있음을 알 수 있다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제37권4호
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• pp.25-34
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• 2000

이 논문에서는 먼저 직접수열 부호분할 다중접속방식의 부호 획득 성능에 나머지 부호 위상차가 미치는 영향을 알아본다. 칩 주기로 정규화된 부호 위상차가 진행 단계 크기 안에 있을 때, 잡음이 없다면 두 연속적인 정합 여파기 출력의 합은 나머지 부호 위상차에 관계없이 일정한 값을 가진다. 이러한 사실을 바탕으로 새로운 부호 획득 방법을 제안하고 그 성능을 살펴본다. 제안한 부호 획득 방식을 분석하고, 모의실험으로 제안한 방법이 나머지 부호 위상차의 변화에 강인하고 이제까지의 방법보다 성능이 좋다는 것을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권6호
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• pp.153-162
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• 2009

본 논문에서는 이동 금속 물체 탐지 목적의 무선 센서네트워크 응용 시스템에 이용 가능한 저연산, 저전력 소모를 목적으로 하는 간결한 신호처리 알고리즘을 제안한다. 일반적 센서노드에 주로 사용되는 자기센서의 물리적 특성을 분석하고 Exponential Average method(EA)를 사용하여 시간 영역에서 실시간으로 센서 신호를 처리한다. EA를 사용하여 잡음, 시간, 온도에 따른 자기장 변화, 외부 간섭에 강인하면서 임베디드 프로세서에 적합한 적은 메모리소모와 연산량을 가진다. 또한 통계적 분석을 통해 제안하는 알고리즘의 최적화된 파라미터 값을 도출하고 적용하였다. 보편적으로 사용되는 자기 센서 모델의 시뮬레이션 결과 5%의 오경보 확률에서 90%이상의 이동 물체를 탐지할 수 있었다. 그리고 직접 제작한 센서 노드의 모델링 및 이를 이용한 시뮬레이션과 외부 실험의 결과 60~70% 이상의 탐지 확률을 확인하였다.

• 인지과학
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• 제21권4호
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• pp.447-458
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• 2010

시간 정보는 문서나 문장 등에서 매우 중요한 정보로 사용되기 때문에 다양한 종류의 데이터에서 시간 정보의 인식은 매우 중요하다. 시간 정보는 일정한 형태를 가진 것으로 간주되지만 실제 사용되는 시간 표현은 매우 다양하고 복잡하며 정보의 일부가 빈번하게 생략되는 경우가 발생한다. 본 연구에서는 시간 표현의 추출뿐만 아니라 추출된 표현을 정규화된 표준 형식으로 변환하는 범용 시간 표현 추출 및 변환 시스템을 제안한다. 다양한 시간 표현의 추출과 변환에 필요한 노력을 줄이고 새로운 데이터에 대한 확장성을 보장하기 위해 기본 시간 단위를 정의하였다. 추출단계에서는 기본 시간 단위의 조합으로 구성된 사전을 사용하여 가능한 시간 표현들을 추출한다. 정규화 변환 단계에서는 인접 추출 정보와 기준 시간 등을 사용하여 생략된 기본 시간 단위 정보를 복원하고 최종적으로 모든 기본 시간 정보들은 통합되어 정규화된 표준 형식으로 변환된다. 제안한 시스템은 모바일 기기 등의 잡음 환경에서 강인한 성능을 보장하며 영역이나 언어에 대해 독립적이므로 많은 영역에서 응용이 가능하다. 본 연구는 실험에서 다량의 오류가 포함된 SMS 데이터에서 시간 표현 추출 정확도 93.8%, 시간 표현 변환 정확율 93.2%을 보임으로써 오류에 강인하면서도 높은 성능을 유지함을 증명하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.97-102
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• 2020

본 논문은 부호간 간섭을 최소화시킬 수 있는 SE-MMA 적응 등화기에서 adaptive modulus와 adaptive step size를 이용한 등화 성능을 개선할 수 있는 Hybrid-SE-MMA에 관한 것이다. 적응 등화를 위한 MMA 알고리즘에서는 오차 신호를 이용하여 등화기 탭 계수를 갱신하고, SE-MMA는 오차 신호의 부호만을 이용하므로 연산량을 단순화시킨 구조이다. 연산량을 단순화시킴으로서 수렴 속도와 알고리즘 처리 속도에서는 향상 효과를 얻을 수 있지만 등화 성능이 저하되는 한계를 단점이 있다. 논문에서는 등화기 출력 신호의 전력에 비례하는 적응 modulus와 적응 step size를 SE-MMA에 적용하므로서 등화 성능을 더욱 개선할 수 있음을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인한다. 개선된 등화 성능을 기존 SE-MMA와 비교하기 위하여 수신측에서의 등화기 출력 신호인 복원된 신호 성상도, 잔류 isi, MD (Maximum Distortion), MSE 및 외부 잡음에 대한 알고리즘의 강인성을 알 수 있는 SER 성능을 사용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 Hybrid-SE-MMA 알고리즘은 잔류 isi와 MD, MSE 및 SER등의 모든 성능 지수에서 SE-MMA 보다 개선됨을 알 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.27-32
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• 2020

본 논문에서는 오차 신호의 비선형 함수를 이용하는 VS-CCA (Varying Step-Compact Constellation Algorithm)에서 적응을 위한 step 변화 속도값에 따른 적응 등화의 성능을 비교하였다. VS-CCA 알고리즘은 16-QAM과 같은 nonconstant modulus 신호를 4개의 4-QAM constant modulus 신호군으로 compact화한 후, 송신 신호의 통계치인 고정 modulus를 이용하여 오차 신호를 발생하여 이의 비선형 함수를 이용하는 varying step으로 최소비용 함수를 얻도록 적응 등화기의 탭 계수를 갱신한다. 이때 비선형 함수의 step 변화 속도값에 따라 순시 적응 step값이 결정되며, 이의 값에 따라 상이한 적응 등화 성능을 얻을 수 있음을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인하였다. step 변화 속도값에 따른 등화 성능 비교 지수로는 등화기 내부 지수와 외부 잡음에 대한 강인성을 나타내는 등화기 외부 지수를 사용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 정상 상태에서 변화 속도를 1.0보다 적게 할수록 모든 성능 지수에서 1.0보다 큰 경우 보다 우월해짐을 알 수 있었다.