• 한국통신학회논문지
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• 제34권9C호
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• pp.922-927
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• 2009

최근 무선 통신 시스템에서 제한된 스펙트럼 자원의 효율적 활용은 많은 사람들의 관심이 집중된 분야이다. 무선인지 기술은 비어 있는 주파수 대역을 찾고, 활용하는 기술로 스펙트럼의 효율적 사용을 가능하게 한다. 특히 무선인지 기술에서 기존 사용자의 신호를 검출하는 센싱 기술은 가장 핵심적인 기술이라고 할 수 있다. 이 논문은 Bussgang 정리를 이용한 스펙트럼 센싱 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 수신 신호에 Bussgang 정리를 적용하여 신호와 가우시안 잡음 사이의 통계적 특성 차이를 계산하고 이를 바탕으로 신호의 존재 여부를 판단한다. 이 방법은 잡음 파워 추정이 없으므로 잡음 불확실성의 영향을 받지 않고, 아주 낮은 SNR (signal-to-noise power ratio)에서도 신호를 검출 할 수 있다. IEEE 802.22 WRAN (wireless regional area network)을 기반으로 12개의 ATSC (advanced television systems committee) A/74 DTV(Digital Television) 신호를 이용한 모의실험으로 제안한 방법의 성능을 평가하고, 제안한 방법의 이론적인 문턱값을 분석한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 추계학술대회 논문집 전기기기 및 에너지변환시스템부문
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• pp.93-94
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• 2007

운송 중에 발생되는 진동, 충격이 전기기기에 미치는 영향을 검증하기 위해 측정자료를 바탕으로 실험실에서 보리 실험한 수 있는 실험기준을 설정할 필요가 있다. 이를 위해 측정절차를 수립하고 발생요인에 따른 실측자료를 확보하기 위해 진동과 충격을 측정하는 시스템을 개발하였다. 측정결과 운송 도로면의 요철조건, 운송차종(중량), 운송속도에 따라 측정값에 차이가 있었다. 세부적으로 콘크리트 도로, 고속 주행일 때, 파워스펙트럼밀도(PSD) 값이 큰 것으로 분석되었고, 충격가속도는 소형 트럭이 가장 큰 값으로 분석되었다. 또한 측정자료를 바탕으로 랜덤진동시험기준을 제시하였다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2014년도 추계학술대회 논문집
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• pp.262-266
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• 2014

Military vehicle equipped with an antenna and a shelter for operating radar has a vibration exposure during driving time. This vibration would have influence on structure of military vehicle critically. In this paper, driving stability of the military vehicle is obtained through the vibration response analysis. And, vibration level of the military vehicle satisfied the military vibration specification through analysis and comparing the MIL-STD-810G. PSD and Grms data obtained by road test can be used for vibration test specification of cabinets and electronic equipment in shelter.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2002년도 추계학술대회 논문집
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• pp.250-254
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• 2002

컴퓨터의 발달과 더불어 인간과 컴퓨터 인터페이스에 있어서도 많은 발전을 하고 있다. 본 연구는 두뇌-컴퓨터 인터페이스(brain-computer interface : BCI)를 위해서 인간에 있어서 가장 간단한 의사문제라고 여겨지는 긍정이나 부정을 선택할 때 나타나는 뇌파를 AR 모델을 이용하여 시간-주파수 분석을 한 후 topographical map을 그렸다. 그 결과 문제에 대답하는 시점 전후에서 파워스펙트럼이 유사하였고, 피험자가 문제를 읽고 판단하고, 동작하는 시점(reaction time : RT) 전으로 1초 ~ 0.5초 사이에 전두엽과 두정엽 부위에서 16Hz ~ 24Hz, 80 ∼ 88Hz의 주파수 대역에서 유의미한 차이를 보였다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2013년도 추계학술대회 논문집
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• pp.416-421
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• 2013

In this paper, the design concept of the transport of defense equipment and processes were established. And the transport of large radar equipment design were investigated. Detailed design of moving equipment with reference to the U.S. military standard was performed.Damping system of the moving equipment by using a simulation designed to predict In order to minimize shock and vibration in the vehicle due to the irregular road surface is transmitted through. Analysis of the damping system was verified using the driving test.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.170-174
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• 2007

뇌파에 관한 연구는 의학 및 공학 분야에서 많이 활성화 되어 있지만, 침구학에서의 뇌파분석에 과한 연구는 아직 많이 이루어져야 할 부분 중 하나이다. 그러므로 본 연구는 침구요법 중 간접 뜸 자극에 의한 뇌파를 분석하고 자율신경계와의 상관관계를 분석을 하고자 한다. 본 연구의 실험은 간접 쑥 뜸을 인체의 중완, 신궐, 관원의 경혈 점에 자극하고, 자극 전, 자극 중, 자극 후 1시간, 그리고 자극 후 2시간 일 때의 뇌파를 측정한다. 그리고 측정된 데이타는 Matlab 7.0을 이용하여 FFT 및 주파수 파워 스펙트럼을 적용하여 ${\alpha}$, ${\beta}$, ${\delta}$, ${\theta}$파 성분을 자극 단계별로 나누어 주파수 각 성분 비율의 변화, 그리고 진폭의 크기변화량에 대하여 분석 고찰하였다. 본 연구의 결과, EEG 데이터를 FFT를 적용하여 ${\alpha}$, ${\beta}$, ${\delta}$, ${\theta}$파의 비율을 분석한 결과 ${\alpha}$파가 자극 전보다 자극 후 약 2배 정도 증가하는 것을 알 수 있었다. 그리고 전체의 파워스펙트럼 분석에서 ${\alpha}$파, ${\beta}$파의 에너지가 전체적으로 감소하므로 부교감신경이 활성화됨을 알 수 있었다. 본 연구와 기존 연구의 결과를 비교해 보면, 간접 뜸 자극은 자율신경계의 변화에 영향을 줄 수 있으며 ${\alpha}$파의 비율적 증가로 긴장 상태나 스트레스 상태의 사람에게 안정을 가져다 줄 수 있음을 확인 할 수 있었다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.166-166
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• 2017

모돈의 건강 상태를 정량 지수화 하기 위한 연구를 수행 중이다. 지제이상, 섭식 불량, 수면 패턴 등의 운동 특성 분석을 위하여 복수의 초음파 센서를 이용하였다. 시계열 계측 신호를 분석하여 정량 지수화를 수행하는 과정에서 주파수 도메인 분석을 시도하였다. 이 과정에서 주파수 도메인의 분해능에 따른 편차 극복을 위한 비선형 모델링을 수행하였다. 또한 인접한 시계열 데이터 구간 간의 상관성 분석이 가능하면 대용량 데이터의 실시간 처리로 인한 지연 시간 극복 및 기대되는 예후에 대한 조기 진단이 가능할 것이다. 본 연구에서는 구글에서 제공하는 Tensorflow와 NVIDIA에서 제공하는 CUDA 엔진을 동시 적용한 심층 학습 시스템을 이용하였다. 전 처리를 위하여 주파수 분해능 (2분, 3분, 5분, 7분, 11분, 13분, 17분, 19분)에 따른 데이터 집합을 1단계로 두고, 상위 10 순위 안에 드는 파워 스펙트럼 밀도의 크기를 2단계로 하여, 총 2~10개의 입력 노드를 순차적으로 선정하였고, 동일한 방식으로 인접한 시계열의 파워 스펙터럼 밀도를 순위를 변화시켜 지정하였다. 대표적인 심층학습 모델인 Softmax regression with a multilayer convolutional network를 이용하여 Recursive feature selection 경우의 수를 $8{\times}9{\times}9$로 총 648 가지 선정하고, Epoch는 10,000회로 지정하였다. Calibration 모델링의 경우 Cost function이 10% 이하인 경우 해당 경우의 학습을 중단하였으며, 모델 간 상호 교차 검증을 수행하기 위하여 $_8C_2{\times}_8C_2{\times}_8C_2$ 경우의 수에 대한 Verification test를 수행하였다. Calibration 과정 상 모든 경우에 대하여 10% 이하의 Cost function 값을 보였으나, 검증 테스트 과정에서 모든 경우에 대하여 $r^2$ < 0.5 인 결정 계수 값이 나타났다. 단적으로 심층학습 모델의 과도한 적합(Over fitting) 방식의 한계를 보인 것이라 판단할 수 있다. 적합한 Feature selection 및 심층 학습 모델에 대한 지속적이고 추가적인 고려를 통해 과도적합을 해소함과 동시에 실효적이고 활용 가능한 Classification을 위한 입, 출력 노드 단의 전후 Indexing, Quantization에 대한 고려가 필요할 것이다. 이를 통해 모돈 생체 정보 정량화를 위한 지능형 현장 진단 기술 연구를 지속할 것이다.

• 한국지구과학회지
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• 제31권3호
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• pp.214-224
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• 2010

황해 서남부 지역의 지구물리학적 특성을 연구하고 지구조를 분석하기 위하여 한국해양연구원에서는 2003, 2004과 2005년에 이 해역에 대하여 중력 및 자력탐사를 수행하였다. 황해는 몇 개의 분지를 가지고 있으며 연구지역 또한 흑산분지와 동중국해분지 일부분을 포함하고 있다. 연구지역의 해저지형은 남서쪽 중국쪽으로부터 북동쪽 한국쪽으로 가면서 깊어지며 약 -40 m에서 약 -150 m까지의 수심 범위를 나타내고 전반적으로 완만한 기복과 경사를 보인다. 중력이상은 완만한 해저지형의 변화보다는 기반암의 영향을 받는 것으로 판단된다. 해상중력자료 및 인공위성 중력자료를 함께 사용한 중력이상은 연구지역의 북동쪽으로 높은 값을 보이며 흑산분지 남쪽으로 원형의 낮은 이상대가 나타난다. 부게이상의 아날니틱신호는 분지경계면 부근에서 고이상대들이 나타난다. 자기이상과 자기이상의 아날니틱신호에서는 화성암체 관입에 기인한 복잡한 이상들이 북쪽에 분포하고 남쪽은 완만한 변화를 보이는 것으로 보아 화성암체 관입이 연구지역 북쪽에 비해 많이 나타나지 않은 것으로 판단된다. 연구지역의 부게중력이상과 자기이상의 파워스펙트럼 분석은 모호면의 깊이를 약 30.2-28.3 km로 보여주며, 기반암은 약 8.4-8 km이며, 제 3기 에오세의 부정합면은 약 1.5-1.7 km 정도 인 것으로 나타난다. 부게중력이상의 역산에 의한 모호면의 깊이는 연구지역의 서쪽인 중국쪽이 동쪽인 한국쪽에 비해 약간 깊게 나타난다. 2차원 중력모델링에서 지각구조들의 깊이 및 화성암 관입체의 위치 등 결과가 아날니틱신호 분석, 파워스펙트럼 분석 및 역산의 결과와 잘 부합된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1987년도 전기.전자공학 학술대회 논문집(II)
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• pp.1271-1275
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• 1987

With the stochastic process which consists of the harmonic sinusoid and the white nosie, the power spectrum of background EEG is estimated by the Pisarenko Harmonic Decomposition. The estimating results are examined and compared with the results from the maximum entropy spectral estimation, and the optimal order of this model can be determined from the eigen value's fluctuation of autocorrelation of background EEG. From the comparing results, this paper ensures that this method is possible to analyze the power spectrum of background EEG.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.879-880
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• 2006

The subject of this paper is to recognize the stable state of EEG using wavelet transform and power spectrum analysis. An alpha wave, showed in stable state, is dominant wave for a human EEG and a beta wave displayed excited state. We decomposed EEG signal into an alpha wave and a beta wave in the process of wavelet transform. And we calculated each power spectrum of EEG signal, an alpha wave and a beta wave using Fast Fourier Transform. We recognized the stable state by making a comparison between power spectrum ratios respectively.