• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2019.07a
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• pp.201-203
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• 2019

ESS의 데이터에 노이즈가 발생하였을 때 배터리의 상태를 정확하게 추정하는 것은 어려운 부분이며, 부정확한 배터리 상태 추정은 시스템의 안전성 및 신뢰성을 하락시킬 수 있다. 실제 사용되는 시스템의 대부분의 데이터에는 노이즈가 발생하며, 이러한 노이즈를 고려하여 배터리의 상태를 정확하게 파악하는 연구는 매우 중요하다. 본 논문에서는 주파수 조정 용도로 ESS가 사용되었을 때 배터리의 운전 패턴을 생성하고, 입력 데이터에 심각한 노이즈가 발생하였을 때 EKF 알고리즘을 사용하여 배터리의 상태를 정확하게 추정하는 것을 보여준다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.11 no.3
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• pp.175-179
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• 2011

In this paper, we propose the MA(Model Adaption) HMM that to use speech enhancement and feature compensation. Normally voice reference data is not consider for real noise data. This method is not to use estimated noise but we use real life environment noise data. And we applied this contaminated data for recognition reference model that suitable for noise environment. MAHMM is combined with surround noise when generating reference patten. We improved voice recognition rate at mobile environment to use MAHMM.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2011.04a
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• pp.361-364
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• 2011

In this paper, This work demonstrates a experimental evaluation for vehicle road noise NVH performance from the component-level NVH measurements of Tire. The power unit noise from tire emitted by cars has been reduced. It has been found that tire noise dominates noise produced by the power train when vehicles are driven at high constant speed. Therefore tire pattern noise is affected by pattern and vehicle and transmission loss. Tire noise mechanism is generated by several mechanisms. The sound of tire can propagate either through the air or through the structure of vehicle. Pattern noise is the result of pressure variations through the air to the interior side of vehicle. Especially, smooth asphalt, the periodicity of tread design, groove depth is important factor, which have an influence on the reduction of tire pattern noise.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.07a
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• pp.21-22
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• 2013

논문에서는 제스처 인식을 하기 위해 필요한 특징 값을 3차원 방향 코드로 구현한 특징 패턴을 검출하는 방법을 제안한다. 검출된 데이터 좌표끼리 직선을 만들고 직선들의 사이각의 합 연산을 이용해서 특징 변곡점을 추출한다. 추출된 변곡점끼리 직선을 생성한 후, 8방향 코드와 깊이 값을 병합시킨 24방향 코드를 맵핑 시켜준다. 맵핑된 방향 코드들을 한 패턴으로 생성한다. 생성된 패턴에서 인식에 불필요한 방향 노이즈를 제거하기 위해 특정 규칙을 적용한 필터링을 적용하여 필터링된 패턴을 추출하게 된다. '배너코드를 이용한 8방향 패턴'과 비교해서 더 효과적인 패턴이 추출됨을 확인하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.35 no.4
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• pp.288-294
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• 2016

The space between tire and wheel guard acts as a path for tire pattern noise transmission. In this study, acoustic phenomenon occurring in the tire-wheel guard space is investigated using acoustic mode analysis and visualization of the sound pressure distribution over the wheel guard surface. We introduced a cavity over the wheel guard surface to reduce the tire pattern noise, where the cavity acts as an acoustic damper. The interior noise was reduced by 2 dB(A), and the noise control measures treated in this study may provide an efficient method to improve interior sound quality without increasing cost and weight at the final stage of the vehicle development.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.16 no.5
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• pp.403-412
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• 1991

This paper proposes a type of self organizing neural network which recognizes arbitrary symbols as well as numerical or alphabetic characters. The proposed algorithm autonomically organizes and classifies similar patterns on the basis of the distribution types of characteristics in the input images. Thus it can be appliced for the recognition of arbitrary images when it is difficult to establish a learning rule. It performs a stale recognition process with in the limit of the memory capacity. The cheme was applied and tested to 50 different image patterns with increased noise level up to 44%(SNR 2dB). The implementation results demonstrate that the proposed algorithm successfully recognizes the image patterns changed due to the various noise levels and thus proves excellent antinoise characteristics.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.287-292
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• 2007

본 연구에서는 동적 수신호 패턴에 대한 효과적인 인식을 위하여, 특징추출 단계와 패턴 분류 단계의 두 모듈로 이루어지는 복합형 신경망 모델을 제안한다. 특징추출 모듈을 위하여 고유의 특징표현 기법과 3차원 수용영역 구조의 CNN 모델을 제안한다. 이는 3차원 형식의 데이터로 표현되는 수신호 패턴으로부터 특징점의 공간적 변이뿐만 아니라 시간적 변이에 강인한 특징추출 기능을 제공한다. 패턴 분류 모듈에서는 효율적인 학습과 인식 기능을 위하여 수정된 구조의 GFMM 모델을 제안한다. 또한 학습패턴의 빈도를 고려한 활성화 특성과 학습 방법을 정의함으로써 기존의 GFMM 모델이 갖는 단점인 학습결과가 학습순서에 종속되는 특성과 비정상적 패턴 및 노이즈 패턴에 민감한 현상을 개선한다.

• 기계와재료
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• v.21 no.3
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• pp.62-73
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• 2009

전력기기에서 발생하는 부분방전을 정확히 측정하고 이를 올바르게 해석하는 작업은 신뢰성 있는 진단법을 개발하고 이를 현장에 적용하는데 있어 대단히 중요하다. 측정된 고주파 데이터를 패턴 분석이 가능한 형태로 가공하는 전처리 과정을 수행하고, 가공된 데이터를 패턴인식을 통하여 기존의 각 노이즈 및 부분방전 패턴과 비교하여 실제 측정된 데이터가 어떤 부분방전 패턴인지 판단한다. 패턴 인식 처리 방법으로는 컴퓨터 분야 신경회로망의 BP 알고리즘과 SOM 알고리즘이 널리 사용되고 있으며 본 연구에서는 TF-MAP, PRPDA, EBP 알고리즘을 이용하여 부분방전 패턴인식 기술 개발에 관한 연구를 수행하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2002.11a
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• pp.187-190
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• 2002

본 논문에서는 잡음 환경에서의 사람의 청각 시스템에서의 신호 에너지에 대한 지각(perception) 패턴을 나타내는 임계 대역에서의 여기(excitation)에너지와 이러한 신호 에너지 사이의 지각적인 간섭 효과를 나타내는 마스킹 특성을 이용하여 지각적인 컨벌루션 잡음(covolutional noise)해석을 통한 잡음 제어 기법을 연구하였다. 이러한 지각적 컨벌루션 잡음은 지각 영역에서 잡음 에너지에 의한 간섭 현상의 영향을 나타내며, 신호의 지각 적인 특성 변화 및 부가 잡음(additional noise) 제어 후에 신호 내에 잔존하는 잔여 노이즈를 반영하는 것이다. 실험 결과 부가 잡음 제어 필터와 컨벌루션 잡음 제어 필터가 대등한 노이즈 제어 성능을 나타내었으며, 다양한 잡음 환경에서 이러한 지각 영역에서의 부가 잡음 제어와 컨벌루션 잡음 제어를 통해 높은 SNR비 개선과 더불어 MOS 측정을 통해서도 높은 음질을 보장할 수 있음을 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07c
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• pp.1987-1989
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• 2003

3차원 형상을 측정하는 측정법으로는 접촉식과 비접촉식이 있는데 최근에는 물체의 표면을 손상 시키지 않으면서 물체의 변형 상태 등을 정밀하게 측정할 수 있는 비접촉식 측정법이 주로 사용되어 지면서 변형, 진동, 결함 등의 다양한 측정 분야에 찰용되고 있다. 이는 광학 간섭의 하나인 Twyman-Green 간섭계를 이용하여 간섭 무의 패턴을 PZT Controller로 위상 이동하여 CCD 카메라로 물체의 영상을 얻어 위상 지도를 추출, 이미지를 분석하여 3차원 물체를 해석하고자 한다. 하지만 이미지 측정시 미세 진동 및 조명 등에 의한 노이즈가 발생하게 되어 물체의 정확한 정보를 얻기가 어려워 노이즈 제거를 위한 이미지 처리 알고리즘 개발과 Unwrapping 처리, 위상이동 알고리즘 개발 등을 통하여 좀더 정확한 정보를 얻고자 한다.