• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.804-807
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• 2013

최근 클라우드 컴퓨팅에 대한 관심이 고조됨에 따라, 이를 활용한 데이터베이스 아웃소싱(Outsourcing)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 아웃소싱 된 데이터베이스는 사용자 개인 정보, 증권, 또는 의료 정보 등 민감한 정보를 포함하기 때문에 서비스 제공자로부터 수행한 질의 결과 데이터가 데이터 소유자로부터 생성된 데이터이며, 정확한 질의 결과를 포함하는지 확인하기 위한 질의 결과 무결성 검증 기법의 필요성이 대두되었다. 기존 질의 결과 무결성 검증 기법은 질의 결과에 포함되는 무결성 검증 데이터의 크기가 증가하여 검증 데이터 전송 오버헤드 증가 및 데이터 노출 위험 증가 문제를 지닌다. 따라서, 본 논문에서는 데이터 보호를 지원하는 암호화 데이터 기반 질의 결과 무결성 검증 기법을 제안한다. 제안하는 질의 결과 무결성 검증 기법은 암호화된 데이터 그룹을 주기 함수를 이용하여 재분할하고, 최종 데이터 그룹 id를 힐버트 커브를 통해 변환한다. 따라서, 검증 데이터 오버헤드를 감소시켜 효율적인 질의 처리를 지원하며, 그룹 id 변경을 통해 검증 데이터 유출 위험을 방지한다. 성능평가를 통해, 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 질의 처리 시간 측면에서 평균 2배, 검증 데이터 오버헤드 측면에서 최대 20배의 성능을 개선함을 보인다.

• 한국광학회지
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• 제27권2호
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• pp.61-66
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• 2016

광학 부품 표면의 3차원 측정을 위하여 투과형 편향법을 이용하였다. 한 장의 영상으로부터 변화된 위상을 추출하기 위하여 Hilbert 변환을 이용하였다. 편향법은 면적이 비교적 크고 거울과 같이 산란이 거의 없는 물체의 3차원 측정을 하는데 유용하다. 편향법을 통해 얻은 왜곡 무늬와 hilbert 변환한 영상을 이용하여 위상을 구했으며, 이로부터 파면의 기울기를 측정하고, 구한 기울기로부터 3차원 프로파일을 구하기 위해 최소자승법을 이용하였다. 전산기 시늉과 실험을 통해 Hilbert 변환을 이용한 3차원 측정법이 유용함을 확인하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제19권2호
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• pp.92-98
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• 2015

최근의 건축물은 복합적인 기능과 형태를 보이고 있으며, 크기가 거대해짐에 따라 구조물 건전성 감시 (Structural Health Monitoring)기술의 수요 또한 증가하고 있다. 구조물마다 고유한 동특성을 가지고 있으며, 다양한 외력의 영향을 받기 때문에 구조물의 건전성을 평가하는 다양한 방법들이 연구되고 있다. 이상거동 시점이란 구조물이 비정상적 (Abnormal)으로 진동하는 시점으로 손상을 명확히 검출하기 위해서는 이상거동의 시점을 기준으로 전과 후를 비교하여야 한다. 즉, 이상거동은 구조물 손상의 이상 징후이며, 정확한 이상거동 시점의 추정은 구조물의 안전과 직결될 수 있다. 이상 거동은 손상을 유발하고 이는 곧 막대한 경제적 피해 및 심각한 인명 피해로 이어지므로 본 연구에서는 시간-주파수 신호분석 기법인 힐버트-황 변환을 이용한 이상거동 시점 추정 기법을 제안하고 진동대를 이용한 모형실험을 통해 제안한 알고리즘의 검증을 수행하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 춘계종합학술대회
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• pp.431-434
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• 2003

신호처리 분야의 새로운 기법으로 제시된 웨이브렛 변환은 시간 및 주파수 국부성을 가지므로, 다양한 신호를 해석하는데 용이할 뿐만 아니라, 다중 해상도 해석이 가능하므로 최근 여러 분야에 응용되고 있다. 그리고, 두 개의 웨이브렛 기저가 힐버트 변환쌍을 형성하도록 설계될 때, 웨이브렛 쌍은 펄스 형태의 데이터 검출에서 기존의 DWT보다 우수한 성능을 나타낸다. 따라서, 본 연구에서는 절단된 계수 벡터에 의해 설계된 두 개의 dyadic 웨이브렛 기저를 사용하여, 임펄스 노이즈의 위치를 검출하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제24권10호
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• pp.2560-2567
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• 2000

When spatially dense velocity distribution is measured by a scanning laser Doppler vibrometer, the Fourier transform method provides the real and imaginary parts of the mode shapes in the form of a polynomial. However the Fourier transform method is often impractical because the independent decomposition property of cosine and sine components into real and imaginary parts, respectively, does not hold due to the leakage problem which commonly occurs in the Fourier transform of harmonic signals. To deal with this problem, a Hilbert transform method is newly proposed in this article. The proposed method is free from the leakage problem and relatively robust to the scanning error. A simulation example is provided to verify the effectiveness of this method.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2001년도 춘계학술대회논문집B
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• pp.392-397
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• 2001

This paper concerns on modal analysis of mechanical structures by using a continuous scanning laser Doppler vibrometer. In modal analysis the Hilbert transform based approach is superior to the Fourier transform based approach because of its fine accuracy and its flexible experimental settings. In this paper the Hilbert transform based approach is extended to measure area mode shape data of a structure by simply modifying the scanning pattern ranging the entire surface of the structure. The effectiveness of this proposed method is illustrated along with results of numerical simulation for a rectangular plate.

• 한국음향학회지
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• 제26권6호
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• pp.276-285
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• 2007

본 논문에서는 현재까지 주파수 영역에서 개발된 4종류의 라우드스피커 TS 매개변수 규명법들에 대하여 비교 검토하였다. 보이스 코일 인덕터에 대한 상세한 모델링을 위해 주파수 종속 모델링 기법을 소개하였고 관련된 매개변수들을 유도하였다. 라우드스피커의 동적 질량을 알고 있을 때에 TS 매개변수를 규명하는 방법을 소개하고 이를 실제 라우드스피커에 적용할 때에 고려할 사항들도 기술하였다. 1채널 장비로 전기 임피던스를 측정할 때에는 크기만을 측정하게 되므로 위상값 추정을 위해 최소 위상 변환법을 사용하는 방법도 기술하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권12호
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• pp.277-284
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• 2013

뇌파의 위상동기 특성의 해석은 뇌기능 정보 처리 네트웍의 이해에 있어서 중요한 요소이다. 본 연구에서는 위상동기 성능을 분석하기 위하여 시간 국부화 기능을 갖는 웨이블렛 변환방법, 힐버트변환 방법, 복소복조방법을 백색잡음혼입한 뇌파 중심주파수 대역신호에 합성한 모의 데이터와 실제 뇌유발전위에 적용하여 위상옵셋, 위상변화 시점, 대역간 상호간섭을 분석하였다. 모의데이터와 실제 데이터에 대하여 웨이블렛 변환방법이 ${\delta}$, ${\theta}$, ${\alpha}$ 대역신호 분할과 위상동기 성능 분석에 가장 우수 하였으며, 복소복조 방식은 큰 혼입잡음 환경에서는 사용에 한계점이 있었으나 위상변화 시점의 검출에는 좋은 성능을 보였다. 실제 데이터에 대하여 추정한 위상변화시점과 위상옵셋은 복소복조방법이 가장 좋은 성능을 보였다. 실험 관측을 통하여 뇌파의 위상동기 현상의 해석에 웨이블렛 방식이 자장 적절하였으며, ${\delta}$ 대역 이상신호에 대한 위상동기 응용에는 복소복조 방법도 사용될 수 있을 것이다. 특히 웨이블렛 방식과 복조복조방식은 간접적으로 위상변화 시점을 검출하여 뇌기능의 변화시점 추정에 응용될 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.1845-1851
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• 2007

배경 잡음과 실내 잔향음은 음성 인식 시스템 성능 저하의 주요 이유이다. 많은 알고리즘이 음성의 잔향음 제거를 위해 개발되었다. 이 논문에서는 실내 환경에서 수정된 선형 예측 잔여(Linear Prediction Residual)를 이용하여 음질 개선을 위한 잔향음 제거 방법을 제안한다. 제안된 잔향음 제거 방법은 음성에서 성문 경계의 순간에 발생한 성도(聲道)시스템의 중요한 여기에 기반한다. 본 논문에서 제안한 방법은 3개의 센서로부터 수집한 반향신호로 각 센서에서의 시간지연 정보를 사용한다. 새로운 선형 예측 잔여신호는 선형 예측 잔여의 가중치와 힐버트 변환으로 얻은, 개선된 선형 예측 잔여 조합을 사용한다. 코히런트하게 더해진 힐버트 포락선의 특징은 잡음과 반사로 인한 큰 진폭 피크를 가지는 것이다. 깨끗한 음성의 잔여는 개선된 음성을 얻는 시변전극 필터를 일으키는데 사용된다. 본 논문에서는 반향 환경에서 성능 분석을 위해 제안된 알고리즘의 시뮬레이션을 수행하였다. 제안된 알고리즘은 실내 잔향환경에서 기존의 알고리즘에 비해 반사된 음성의 품질 향상의 결과를 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.187-188
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• 2015

본 논문은 시간영역에서 대칭좌표법을 사용한 전력품질 이벤트 검출에 관한 연구이다. sag, swell. interruption, harmonic, flicker, transients, notches, spike 등과 같은 전력품질 이벤트들이 이 방법으로 쉽게 검출된다. 본 방법은 웨이블릿, s-변환, 힐버트 변환 등의 방법이 가지고 있는 계산 부담이 없기 때문에 온라인 응용프로그램에 쉽게 사용될 수 있다. 단상 전력품질 이벤트 신호는 시간 영역에서 대칭요소를 계산하기 위하여 120도, 240도 위상차를 가지고 생성되는 다른 두 신호와 함께 이동되어 간다. 전력품질 이벤트 신호의 시작점(triggering point)은 역상분으로부터 쉽게 검출될 수 있고 이벤트는 정상분과 역상분의 합을 사용한 파형의 특징 분석으로 쉽게 분류될 수 있다. 시뮬레이션된 결과는 전력품질 이벤트의 검출과 분류를 위한 본 방법의 효과를 보여주기 위하여 다수의 전력품질 이벤트를 보여주고 있고 전력계통망 지락사고 시뮬레이션을 수행하여 유용성을 확인하였다.