• 전자공학회논문지
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• 제49권9호
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• pp.85-91
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• 2012

랜덤 위치에서 데이터를 측정하여 영상을 복원하는 기존의 압축 센싱 방법은 픽셀 값 변화가 심한 영역에서 많은 왜곡을 발생시킨다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위하여 영상에서 변화가 심한 영역을 추정하고 해당 영역에서 더 많은 데이터를 측정하여 복원 영상의 품질을 향상시키는 적응적 압축 센싱 기술을 제안한다. 제안한 기술은 랜덤 위치에서 데이터를 측정하여 영상의 대략적인 특성을 분석하고, 영상 특성에 따라 적응적으로 결정된 데이터 측정 위치에서 데이터를 추가로 측정 한 후 최종 영상을 복원하는 과정으로 구성된다. 동일한 수의 측정 데이터에 대하여 제안한 방법이 기존 방법에 비하여 향상된 품질의 영상을 복원하는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.67-69
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• 2011

데이터의 군집 분석에서 두 개의 서로 다른 데이터에 대한 유사도(거리)를 어떻게 정의하는가는 매우 중요한 문제이다. 수치속성에 대한 거리 측정 방법에는 다양한 기법이 존재하지만 각 속성의 크기와 범위가 서로 크게 다를 경우 이들을 동일한 인자로 여기고 거리 측정을 하게 되면 논리적인 오류를 범할 수 있다. 기존의 군집 분석 연구에서 사용된 거리 측정 기법은 데이터의 정규화 과정을 통해 이 문제를 해결하려고 노력하지만 일반적인 정규화는 이상치의 존재나 데이터의 편중된 분포 등의 이유로 속성별 거리가 왜곡될 수 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 정규화된 데이터에서 각 속성의 비중을 고려한 적응적 유클리드 거리 측정 기법(AEDM: Adaptive Euclidean Distance Measure)을 제안한다. AEDM은 유클리드 거리를 기반으로 정규화 된 데이터의 형태에 따라 가중치를 부여하여 데이터의 분포에 관계없이 각 속성간의 거리를 충분히 반영하기 때문에 더욱 정확한 군집 분석을 가능하게 한다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권10호
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• pp.60-68
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• 2012

무선 센서 네트워크의 응용분야가 확장됨에 따라 대용량 측정 데이터의 전송에 대하여 에너지 효율성과 실시간성이 요구되고 있다. 본 논문에서는 센서 노드의 수집 데이터가 갖는 시간적 상관관계를 이용하여 센서 노드의 데이터 전송량을 감소시킴으로써, 에너지 효율성을 높이고 통신 지연을 단축시킬 수 있는 적응적 데이터 제한기법을 제안한다. 센서 노드에서는 적응적 데이터 제한기법을 이용하여 전송하는 측정값의 개수를 줄이고, 싱크 노드에서는 선형 보간법을 통하여 누락된 데이터를 복원한다. 제안하는 기법은 전송량 감소효과가 높아지더라도 데이터 품질의 큰 저하 없이 측정된 신호의 특성을 복원할 수 있다. 이 기법은 센서 데이터를 일정 구간으로 나누고, 그 구간 안에서 신호의 복잡도에 따라 싱크 노드로 전송하는 측정값의 개수를 다르게 한다. 측정 윈도우 내에서 신호의 복잡도는 기울기 변화량의 절대값이 임계치를 벗어나는 측정점의 개수를 기준으로 하였다. 제안하는 기법의 유효성을 확인하기 위해 4개의 샘플 데이터에 대하여 시뮬레이션을 통한 성능평가를 수행하였으며, 그 결과 3종의 샘플에서 6.8% 왜곡율에서 전송되는 측정값의 개수가 90%감소하는 효과를 얻었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권1B호
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• pp.68-77
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• 2010

무선 센서 네트워크는 다양한 환경에 분산되어 설치되며 무선 링크를 통하여 센싱된 데이터를 수집한다. 무선센서 네트워크에서 무선 링크의 품질은 환경적 요인이나 하드웨어의 성능에 따라 변화하는 특성을 갖는다. 링크 품질의 변화는 데이터의 손실을 야기 시킬 수 있으므로 링크 품질의 변화를 적응적으로 측정할 수 있어야 하며, 상위 계층인 경로 설정 프로토콜에서는 이를 고려해야 한다. 본 논문에서는 대규모 무선 센서 네트워크에서의 적응적 링크 품질 측정 및 경로 설정 기법을 제안한다. 제안한 기법은 링크의 품질이 불안정할 때 민첩하게 링크의 품질을 측정하여 새로운 경로를 선택하고 링크의 품질이 안정할 때 간헐적으로 링크 품질을 측정하여 에너지 소모를 줄인다. 또한 높은 밀집도의 네트워크에서는 오버헤드를 줄이기 위해 적은 수의 비컨을 사용하며, 낮은 밀집도에서는 많은 수의 비컨을 사용하여 품질이 좋은 링크를 경로로 설정함으로써 패킷 손실률을 개선한다. 실험을 통하여 제안한 방법이 신뢰성 및 에너지효율성 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.125-127
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• 2018

2016년 이후 방송법 개정을 통해 디지털 방송의 음량을 ITU-R / EBU에서 제안한 측정 방식을 활용하여 채널 및 프로그램 사이의 방송 음량을 맞추어 제공하고 있다. 본 논문에서는 방송 음량을 조절하는 기술 중의 하나로 ITU-R 1770-3 측정 방식을 기반으로 하여 청각적 특성을 고려한 적응적 오디오 음량 자동 제어 기술을 제안한다. 오디오 음량 자동 제어 기술은 프로그램의 음량을 기준치에 맞추는 동시에 오디오 데이터의 왜곡을 최소화해야 한다. 제안한 기술은 음량을 기준인 -24 LKFS에 맞추는 동시에 왜곡의 최소화하면서 명료도를 높이는 것을 목표로 개발되었다. 이를 위해, 가청/비가청 구간에 따라 적응적으로 이득을 조절할 수 있는 구조를 개발하였다. 제안한 방식의 성능을 확인하기 위해 주관적 음질 평가 방식을 실시하였으며 이를 통해 기존의 음량 제어 기술과 비교하여 음질이 향상됨을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.637-644
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• 2004

본 논문은 패킷 기반 네트워크의 유동적인 환경 변화와 전송하는 비디오 데이터의 특성을 함께 고려하여 비디오 데이터를 스트리밍하는 적응적 전송 미들웨어를 구현하고 성능을 평가하였다. 적응적 전송 미들웨어는 SR-RTP 기반의 스트리밍 모듈과 TFRC 기반의 전송률 제어 모듈로 구성되며, SR-RTP 기반의 스트리밍 모듈은 패킷 손실에 의해 손실된 비디오 데이터 중에서 중요도가 높은 데이터만을 선별적으로 재전송하여 패킷 재전송에 따른 전송 지연의 부담을 줄임과 동시에 패킷 손실에 따른 에러를 크게 감소시킨다. TFRC 기반의 전송률 제어 모들은 TCP 기반의 데이터 전송과 정당하게 네트워크의 전송 대역폭을 공유하면서 최적의 전송 대역폭을 산출하여 전송률을 제어함으로써 유동적으로 변하는 전송 대역폭에 적응적으로 비디오 데이터의 전송률을 제어한다. 외부 인터넷 환경에서 적응적 전송 미들웨어를 적용하여 비디오 스트리밍을 실험하고 패킷 손실에 대한 복구 성능과 스트리밍 지터 정도를 측정하여 분석한 결과, 적응적 전송 미들웨어를 적용하지 않은 경우와 비교하여 상대적으로 높은 스트리밍 성능을 보였다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.67-70
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• 2009

본 논문에서는 생리신호를 이용한 감성인식의 정확도를 높이기 위한 개인화 방안에 대해 연구하였다. 이전연구 결과인 TDP(Time Dependent Parameters)를 이용한 감성인식방법은 자율신경계 반응을 4 단계로 세분화하여 감성인식의 정확도를 높일 수 있었다. 하지만 평균 정확도는 향상된 반면 개인별로 정확도의 개인차가 발생하였다. 본 연구는 개인차를 줄이기 위해서, 개인의 반응에 따라 감성인식을 위한 룰베이스가 변화하는 적응적 TDP 알고리즘을 개발하였다. 시각자극을 이용한 감성유발 실험결과를 분석하여 감성인식 개인차가 감소하였는지 확인하였다. 실험은 4 명을 대상으로 하였으며 한 명당 24번의 시각 자극을 제시하여 96개의 데이터가 수집되었다. 데이터는 자율신경계 반응과 주관적 감성을 측정하였나 TDP 를 이용한 분석과 적응적 TDP 분석방법으로 감성을 인식한 결과를 비교한 결과 평균 정확도는 증가하지 않았지만 전반적인 정확도 수준은 상승하는 것을 확인하였다. 그러므로 적응적 TDP를 이용할 경우 개인차를 줄일 수 있다는 것을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제17권2호
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• pp.84-89
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• 1998

본 논문에서는 임의의 단어를 인식하기 위하여 음성학적으로 최적화된 (phonetically-optimized word) 음성 데이터베이스를 사용하여 훈련된 가변어휘 고립단위 음 성인식기의 실제 인식기 사용 환경에서의 성능을 평가하였다. 이를 위하여, 훈련 데이터베이 스에서와 상이한 환경에서 수집된 음성학적으로 균형 잡힌(phonetically-balanced word) 고 립 단어 음성을 테스트 데이터로 사용하였다. 테스트 데이터는 일반적인 사무실에서 작동하 는 노트북 PC에서 내장 마이크를 사용하여 녹음되었다. 이렇게 녹음된 음성을 사용하여 고 립단어 인식기의 인식률을 측정하였다. 이 인식기는 최대 사후(maximum a posteriori) 추정 알고리듬을 사용하여 화자의 변화에 적응하였다. 컴퓨터 모의실험 결과에 의하면 화자 적응 을 하지 않은 기본 시스템은 깨끗한 음성에 대하여 81.3%에서 사무실 환경 음성에 대하여 69.8%로 인식률이 저하되었다. 사무실 환경 음성에 대하여, 비교사 점진(unsupervised incremental) 모드에서 최대 사후 추정 화자 적응 알고리듬을 적용하였을 경우에는 화자적 응을 하지 않은 경우에 비하여 9%의 에러를 감소시키며, 50단어의 적응 단어를 사용하여 교사 묶음(supervised batch) 모드에서 최대 사후 추정 화자 적응 알고리듬을 적용하였을 경우에는 16%의 에러를 감소시켰다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.336-338
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• 2012

본 연구에서는 고차 데이터 분류를 위해 순차적 베이지만 샘플링 기반의 진화연산 기법을 이용한 하이퍼네트워크 모델의 학습 알고리즘을 제시한다. 제시하는 방법에서는 모델의 조건부 확률의 사후(posterior) 분포를 최대화하도록 학습이 진행된다. 이를 위해 사전(prior) 분포를 문제와 관련된 사전지식(prior knowledge) 및 모델 복잡도(model complexity)로 정의하고, 측정된 모델의 분류성능을 우도(likelihood)로 사 용하며, 측정된 사전분포와 우도를 이용하여 모델의 적합도(fitness)를 정의한다. 이를 통해 하이퍼네트워크 모델은 고차원 데이터를 효율적으로 학습 가능할 뿐이 아니라 모델의 학습시간 및 분류성능이 개선될 수 있다. 또한 학습 시에 파라미터로 주어지던 하이퍼에지의 구성 및 모델의 크기가 학습과정 중에 적응적으로 결정될 수 있다. 제안하는 학습방법의 검증을 위해 본 논문에서는 약 25,000개의 유전자 발현정보 데이터셋에 대한 분류문제에 모델을 적용한다. 실험 결과를 통해 제시하는 방법이 기존 하이퍼네트워크 학습 방법 뿐 아니라 다른 모델들에 비해 우수한 분류 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있다. 또한 다양한 실험을 통해 사전분포로 사용된 사전지식이 모델 학습에 끼치는 영향을 분석한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.989-993
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• 2008

본 연구에서는 생체신호 중 비침습적으로 측정이 가능하고 많은 건강정보를 포함하고 있는 ECG(electrocardiogram)신호를 일상생활 중 보다 편리하게 모니터링 할 수 있는 시스템을 구현하고자 하였다. 이를 위하여 벨트형 ECG전극 시스템을 개발하였으며, 배터리로 구동 가능한 초소형 저전력 ECG측정시스템을 구현하였다. 또한 측정된 ECG신호의 무선전송을 위하여 Zigbee호환 무선센서노드를 이용하여 초저전력 무선데이터 통신부를 구성하였고 PC상에서 ECG신호를 모니터링하기 위한 프로그램을 구현하였다. 그리고 ECG측정 시 움직임에 따라 발생하는 동잡음의 제거를 위하여 이동평균필터(moving average filter)를 이용하여 기저선 변화를 추출하였고 이를 적응필터의 참조신호로 사용하여 동잡음을 제거하였다. 실험 결과 본 연구에 의해 구현된 ECG전극 및 계측시스템을 통해 활동상태 에서도 ECG계측 가능성을 확인하였으며, 제안한 적응신호처리기법을 통해 활동 중 ECG측정에서 동잡음의 최소화가 가능함을 확인하였다.