• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.2217-2224
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• 2014

본 논문은 의료용 아날로그 프론트 앤드(analog front end; AFE)를 이용하여 12채널 심전도를 측정하고 신호 분석을 통해 부정맥을 판단할 수 있는 시스템 개발에 관한 논문이다. 최근 국내 급성 심정지 발생이 증가하고 있으며 이에 원인이 되는 부정맥을 진단할 수 있는 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 기존의 12채널 심전도 시스템은 회로 구성이 복잡하고 큰 부피를 차지하는 단점이 있으며 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 의료용 AFE와 부정맥을 판단 할 수 있는 알고리즘 및 신호 처리를 위한 DSP로 시스템을 구성하였다. 추가적으로 12채널 심전도의 파형 관찰과 부정맥 판별 결과를 7인치 LCD를 통해 출력하며 터치 패널을 통해 사용자 입력을 받는다. 본 논문에서 구현된 시스템을 검증하기 위해 심전도 시뮬레이터의 출력 신호(정상 신호/부정맥 신호)에 대한 판별 테스트와 부정맥 알고리즘을 임베디드 환경에 적용하기 위한 최적화 과정의 성능 평가를 진행하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.512-515
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• 2010

공간상에 존재하는 전자파를 측정, 분석하여 신호정보(SIGINT; SIGnal INTelligence)를 획득하기 위해서 가장 중요한 것이 전자파의 주파수 정보이다. 특히 레이다 및 미사일에서 방사되는 초고주파 대역의 주파수를 순시 측정하는 방법으로, 지연선로의 위상차를 측정하여 주파수정보를 디지털데이터를 출력하는 부품으로 디지털 주파수 판별기(Digital frequency Discriminator; DFD)가 있다. DFD는 100nSec 이하의 짧은 시간동안에 존재하는 고주파 신호에 대해서도 초고주파신호의 주파수 정보를 실시간으로 측정하여 제공해야 한다. 본 논문에서는 광대역 4 채널의 지연선로와 코릴레이터로 구성된 고주파 입력부와 I/Q신호를 처리하여 주파수 정보를 얻어내는 디지털 처리부 및 정확한 주파수 정보를 얻기 위한 주파수 보정부로 이루어진 DFD의 구현방안을 제안하고 아주 짧은 펄스 형태의 모의 레이다 신호를 입력하여 얻은 시험결과를 토대로 설계의 타당성을 확인한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.70-73
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• 2010

최근 IT 기술이 융합된 지능형 자동차 기술에 대한 관심이 높아짐에 따라 이에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 차선 검출은 지능형 자동차의 주요 과제인 첨단 안전자동차 기술의 핵심적인 부분으로 국내외에서 다양한 방법들에 대한 연구가 진행되었다. 차량의 안전을 향상시키기 위해서는 충분한 제동거리 확보가 가능한 거리까지 정확하고 빠른 차선 검출이 이루어져야 한다. 기존의 경계선 검출기반 차선 검출은 소실점 근처에서 경계선 검출이 이루어지지 않았다. 이는 차선과 도로의 색이 잘 구분되지 않는 채널을 사용하는 문제에서 기인한다. 따라서 본 논문에서는 선형 판별 분석 기법을 이용하여 차선과 도로 색을 가장 잘 구분할 수 있는 RGB 가중치를 계산하여 이로부터 projection 영상을 만들고, 변환한 영상에서 경계선 검출을 수행함으로써 보다 정확한 경계선 검출 결과를 얻는 방법을 제안한다. 제안한 방법으로 얻은 영상과 기존의 흑백 영상에 동일한 경계선 검출기를 적용하여 성능을 비교하고, 이를 적용한 차선검출 실험결과를 제시한다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권5호
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• pp.70-75
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• 2014

Super-RENS(super-resolution near-field structure) read-out 신호는 비선형 채널을 겪으면서 ISI(inter-symbol interference)의 영향으로 신호가 변형된다. 본 논문에서는 등화기의 측면에서 super-RENS 신호에 나타나는 비대칭성과 domain bloom 특성에 대해 살펴본다. Domain bloom은 광 레코드의 기록 과정에서 발생한다. 본 연구에서는 비대칭 심벌 변환 방식을 이용하여 비대칭 심벌들을 생성하며, 비선형 심벌과 선형 FIR(finite impulse response) 필터로 read-out 채널을 모델링한다. 이러한 비선형 채널의 등화는 채널의 선형 FIR 필터의 역필터를 찾은 다음 역필터로 등화된 신호를 심볼 변환 방식으로부터 전개된 결정 방식 테이블에 기초하여 판별하는 과정으로 진행된다. 제안하는 등화기를 raw BER(bit error ratio)의 관점에서 모의실험과 실제 super-RENS read-out 신호를 이용하여 분석하였다.

• 경영정보학연구
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• 제20권4호
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• pp.59-78
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• 2018

다양한 디바이스 유형과 마케팅 커뮤니케이션의 등장으로 온라인 환경에서 고객들의 탐색 및 구매 행동은 더욱 세분화 되었다. 하지만 기존 연구들은 고객 구매여정에서의 마케팅 채널 효과를 분석하는 과정에서 디바이스 종류에 따라 드러나는 UI(User Interface)와 UX(User Experience) 특성을 반영하지 못하였다. 본 연구는 글로벌 쇼핑몰의 대규모 클릭스트림 데이터를 활용하여 다양한 디바이스를 사용하는 고객들의 유입 채널 효과를 분석하였다. 온라인 쇼핑을 활성화 시키는 디바이스 유형을 구별하고, 디바이스 유형에 따라 방문을 증진시키는 유입 채널 간의 차이를 비교하였다. 고객의 과거 쇼핑 누적 경험과 유입 채널 전환 행태를 통해 방문과 구매액 미치는 직접효과 간접효과를 판별하였다. 그 결과 동일한 고객이더라도 디바이스 선택에 따라 활용하는 마케팅 채널이 달라지는 것을 발견할 수 있었다. 온라인 소매업체는 이러한 결과를 통해 디바이스 유형을 고려하여 멀티 마케팅 채널 환경에서의 고객 의사결정과정을 더욱 잘 이해하고 최적의 전략을 세울 수 있을 것이다. 본 연구는 실제 글로벌 빅 데이터를 분석하여 얻어진 유의미한 결과를 기반으로 경영학적 시사점을 도출하고, 계량 경제 모델을 활용하여 의미 있는 이론적립에 학문적으로 기여한다. 실제 온라인 쇼핑 마케팅 담당자들이 시도할 수 있는 전략적 통찰력을 제시한다는 점에서 실용적으로 활용할 가치가 있다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제24권2호
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• pp.99-106
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• 2003

본 논문에서는 정신질환 진단을 위하여 뇌파신호를 판별하는 방법을 제안하였다. 정신질환의 한 종류인 정신분열증 환자의 뇌파와 정상인의 뇌파를 분류하기 위하여 제안한 방법에서는 기본적으로 웨이블릿 변환과 인공 신경망을 이용하였다. 뇌파 신호에 웨이블릿 변환을 적용하여 각각 알파. 베타. 세타 그리고 델타파에 해당하는 주파수 대역의 웨이블릿 계수를 구한 다음. 각각의 주파수 대역에 대한 웨이블릿 계수들의 크기 평균 및 분산들을 인공 신경망의 입력 데이터로 이용하였다. 인공 신경망은 2개의 은닉층을 갖는 4층의 피드포워드 회로망 구조를 가지며 학습에는 역전파 학습 알고리듬을 이용하였다. 정신분열증의 판별시스템은 19 채널의 뇌파신호에 대응하는 19개의 인공신경망으로 구성되었고 정상인과 정신분열증 환자에 대하여 각각 100%와 86.67%의 정확도를 보여주었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.81-88
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• 2018

부사용자가 주사용자의 주파수 사용 상태를 판별하기 위해 인지 무선 시스템의 핵심 기술인 스펙트럼 센싱을 사용한다. 스펙트럼 센싱 기법 중 에너지 검출법은 할당 된 채널 신호의 강도에 따라서 주사용자의 주파수 사용 유무를 판별한다. 이 기법은 단순히 신호의 크기를 이용해 스펙트럼 센싱하기 때문에 SNR 대역이 낮아질수록 주사용자의 신호를 검출하기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문은 낮은 SNR 대역에서의 성능 열화를 극복하기 위해 웨이블릿 패킷 분해를 사용한 서포트 벡터 머신을 스펙트럼 센싱과 융합하는 방식을 제안하였다. 이 방식은 센싱 신호를 웨이블릿 패킷 분해를 기반으로 특징 추출하여 Support Vector Machine의 훈련과 실험용 데이터로 사용한다. 제안한 방식의 실험 결과를 SNR대역에 대해 정확도와 ROC 커브 그래프의 AUC를 이용하여 에너지 검출법과 비교하였다. 실험 결과, 제안한 시스템은 낮은 SNR대역에서 에너지 검출법 보다 더 향상된 판별 성능을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제22권3호
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• pp.182-187
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• 2003

본 논문에서는 방사 기저함수 (RBF: Radial Basis Function) 신경망을 이용하여 특징 파라미터를 사상시켜 화자인식의 성능을 개선하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 동일한 화자의 유무선 전화의 백터 영역이 서로 다르므로 제안한 화자확인시스템은 유무선 학습모델을 생성하기 위해서 먼저 음성인식을 통해 유무선 채널을 판별하고, 학습하지 않은 채널의 모델은 방사 기저함수 신경망을 이용하여 학습된 모델의 특징 벡터 (LPC-켑스트럼)를 사상하는 방법이다. 모의 실험 결과 기존의 켑스트럼 평균 차감법을 사용할 때보다 제안한 알고리즘을 적용했을 때의 인식율이 약 0.6%∼10.5%의 성능 향상을 보여주었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권1B호
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• pp.79-89
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• 2002

IEEE 802.11a 무선 OFDM 시스템을 위한 동기 처리 방법을 연구하였다. 먼저 수신되는 포락선 신호의 평균 전력을 계속 측정하여 대략적인 심볼 동기를 수행한다. 이때 이 심볼 동기에 대한 판정 확률과 최적의 판별 경계치가 구해졌다. 이어서 짧은 훈련 신호와 수신된 포락선 신호간의 상관성을 측정하는 방법으로 정확한 심볼 동기가 수행된다. 그 다음 긴 훈련 신호를 이용한 주파수 동기가 이루어진다. 심볼 동기 과정에서 발생되는 미세한 심볼 동기 오차에 의한 성상도의 회전 효과는 채널 보상 과정에서 잘 교정될 수 있다. 이와 같이 고안된 동기 방법을 이용하면 주파수 선택적 페이딩 채널 하에서도 특성이 우수한 동기를 획득할 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제34권4호
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• pp.310-315
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• 2015

본 논문에서는 비정체성(nonstationary) 잡음 환경을 위한 단일 채널 VAD(Voice Activity Detection) 알고리듬 제안하였다. VAD 판별을 위한 특징계수의 임계값은 과거 비음성 프레임들의 평균과 표준편차를 추산하여 적응적으로 갱신하였다. 특징계수로는 SPD-TE(Spectral Power Difference-Teager Energy)를 사용했는데, 이것은 WPD(Wavelet Packet Decomposition) 계수에 Teager 에너지를 적용한 것으로서 잡음에 강인한 것으로 보고된 바 있다. TIMIT 음성과 NOISEX-92 잡음을 사용하여 10 dB부터 -10 dB까지의 SNR에 대한 실험 결과, 제안된 알고리듬이 표준을 포함한 기존의 알고리듬과 비슷한 정확도를 보였다.