• Journal of Communications and Networks
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• 제16권2호
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• pp.172-182
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• 2014

In this paper, we investigate the fundamental performance limits of the cooperative sensing using energy detection by considering the unlimited number of sensing nodes. Although a lot of cognitive radio research so far proposed various uses of energy detection because of its simplicity, the performance limits of energy detection have not been studied when a large number of sensing nodes exist. First, we show that when the sensing nodes see the independent and identically distributed channel conditions, then as the number of sensing nodes N goes to infinity, the OR rule of hard decision achieves zero of false alarm Pf for any given target probability of detection $\bar{P_d}$ irrespective of the non-zero received primary user signal to noise ratio ${\gamma}$. Second, we show that under the same condition, when the AND rule of hard decision is used, there exists a lower bound of $P_f$. Interestingly, however, for given $\bar{P_d}$, $P_f$ goes to 1 as N goes to infinity. Third, we show that when the soft decision is used, there exists a way of achieving 100% utilization of secondary user, i.e., the sensing time overhead ratio goes to zero so does $P_f$.We verify our analyses by performing extensive simulations of the proposed unlimited cooperative sensing. Finally, we suggest a way of incorporating the unlimited cooperative sensing into a practical cellular system such as long term evolutionadvanced by exploiting the existing frame structure of absolute blank subframe to implement the in-band sensing.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.41-47
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• 2012

모든 물체는 절대온도 0도 이상에서 복사에너지를 방출한다. 비냉각 열상시스템은 입사된 복사에너지를 검출하여 신호처리를 통해 영상으로 출력하는 장비이다. 최근에는 비냉각 열상장비를 활용하여 의료, 산업, 및 군수 등의 다양한 분야에 응용 되고 있으며, 다양한 응용분야에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 비냉각 열상시스템 검출기 내부에 열전소자가 없는 검출기를 보다 효과적으로 제어하여 영상의 화질을 향상시키고 이를 기반으로 온도 측정 정밀도를 극대화 할 수있는 효율적인 제어기법에 대해 설명한다. 제안하는 기법은 비냉각 열상시스템에 TEC-less 및 온도 검출 알고리듬을 적용하는 것이다. 실제 챔버를 활용하여 시험을 수행한 결과 알고리듬 적용 전 시스템보다 우수한 화질의 영상을 획득하고 온도 측정 정밀도가 $1^{\circ}C$이하로 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권4C호
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• pp.254-264
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• 2011

본 논문에서는 실내에서 무선으로 위치를 추정하는데 사용되는 삼변측량과 최소제곱법의 정확도 향상을 위한 두 가지 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 삼변측량을 사용하여 위치를 추정할 때 상대적으로 큰 위치 추정 오차를 발생시킬 수 있는 경우, 즉 3개의 원이 교직선을 형성하지 못하는 경우를 사면체를 위한 헤론의 공식을 적용하여 분류하고, 분류과정에서 얻어진 부피의 절댓값을 이용하여 측정된 추정 거리를 신뢰성 있는 추정 거리로 변환하는 알고리즘을 제안한다. 또한 Anchor node의 개수가 3개 이상인 경우에 사용하는 최소제곱법의 변형된 알고리즘인 RWGH의 연산량을 개선하면서 더 좋은 성능을 낼 수 있는 가중치를 이용한 무게 중심 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통해 성능을 검증한다.

• 비파괴검사학회지
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• 제36권3호
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• pp.225-230
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• 2016

광섬유 브래그 격자센서(FBG)는 다중화가 용이하고 절대측정이 가능한 고유의 장점으로 다양한 구조물의 구조건전성 모니터링(SHM)에 활용도를 넓혀가고 있다. 하지만, 구조건전성 모니터링을 위해 FBG 센서를 온도 변화 환경에서 장기간 사용할 경우 FBG 센서는 계절적 요인에 의한 큰 폭의 주기적 온도 변화 환경에 노출되므로 센서의 신뢰성 확보를 위해 신호 특성에 대한 검토가 필요하다. 본 연구에서는 패키징된 FBG 센서의 제작에 많이 활용되는 각각 2가지의 모재 및 접착제를 대상으로 시편을 제작한 후 항온항습기 내에서 -$20^{\circ}C{\sim}60^{\circ}C$의 온도 조건에서 300사이클의 반복 열하중시험을 수행하였다. 시험 결과, FBG 센서에 주기적인 반복 열하중이 가해질 경우 일정량의 압축변형이 작용하며 이는 센서로 사용 시 측정 오차로 작용하므로 장기 구조건전성 모니터링을 위해 FBG 센서의 사용 전 안정화 과정을 통한 사전보정이 필요함을 확인하였다.

• 센서학회지
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• 제27권6호
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• pp.397-402
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• 2018

Proper seat design is critical to the safety, comfort, and ergonomics of automotive driver's seats. To ensure effective seat design, quantitative methods should be used to evaluate the characteristics of automotive seats. This paper presents a system that is capable of simultaneously monitoring body pressure distribution and surface deformation in a textile material. In this study, a textile-based capacitive sensor was used to detect the body pressure distribution in an automotive seat. In addition, a strain gauge sensor was used to detect the degree of curvature deformation due to high-pressure points. The textile-based capacitive sensor was fabricated from the conductive fabric and a polyurethane insulator with a high signal-to-noise ratio. The strain gauge sensor was attached on the guiding film to maximize the effect of its deformation due to bending. Ten pressure sensors were placed symmetrically in the hip area and six strain gauge sensors were distributed on both sides of the seat cushion. A readout circuit monitored the absolute and relative values from the sensors in realtime, and the results were displayed as a color map. Moreover, we verified the proposed system for quantifying the body pressure and fabric deformation by studying 18 participants who performed three predefined postures. The proposed system showed desirable results and is expected to improve seat safety and comfort when applied to the design of various seat types. Moreover, the proposed system will provide analytical criteria in the design and durability testing of automotive seats.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.743-754
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• 2019

지표면 침식 잠재력은 비가 내린 영향으로 토양에 전달 된 운동 에너지로 평가할 수 있다. 충격 신호를 분석할 수 있는 디즈드로미터로 우적 에너지율 관계식을 산출하였다. 대륙 강수의 97%와 해양 강수의 95%가 강우량과 강우율의 관계로 이루어진 이 지수 방정식으로 설명되었다. 이 관계식의 지수는 강우 유형에 의존하지 않지만 계수는 강우 사건에 따라 조정될 수 있는 변동을 나타냈다. 이 관계식은 결정 계수, 평균 절대 오차 및 신뢰 오차에 의해 검증되었다. 특정 유형의 토양과 관련된 강수의 운동 에너지는 강우로 인한 침식의 가능성을 결정할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.714-720
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• 2021

머신 러닝 및 신호처리에 활용되고 있는 정보이론적 학습법(ITL, information theoretic learning)은 커널 사이즈(σ) 설정이 매우 민감한 어려움을 지닌다. ITL의 성능지표중 하나인 코렌트로피 함수를 최대화하는 성능지표에 대해, 기울기에 존재하는 1/σ2를 제거한 뒤 남은 커널 사이즈에 대해 적응적으로 조절하는 방법들이 연구되었다. 이 논문에서는, 1/σ2의 커널 사이즈가 실제 시스템의 민감성이나 불안정에 큰 역할을 하고 있으며 남은 부분에 존재하는 커널 사이즈에 대한 최적해는 오차의 절대값 근방에 수렴함에 따라 오히려 수렴 후 가중치 갱신을 멈추게 하는 부작용이 나타남을 밝혔다. 이에 적응적 커널 사이즈 조절 대신 적절한 상수를 선택하는 것이 보다 효과적이라는 것을 제안하였고, 실험결과에서 동일한 수렴 속도에 약 2dB 향상된 정상상태 MSE를 보였다. 제안한 방식을 더욱 열악한 다경로 채널환경에 적용하여 실험한 결과 4dB 이상의 성능향상을 보여 제안한 방식은 열악한 상황일수록 더욱 향상된 성능을 보임을 알 수 있다.

• 한국재료학회지
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• 제32권8호
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• pp.345-353
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• 2022

In this study, using deep learning, super-resolution images of transmission electron microscope (TEM) images were generated for nanomaterial analysis. 1169 paired images with 256 × 256 pixels (high resolution: HR) from TEM measurements and 32 × 32 pixels (low resolution: LR) produced using the python module openCV were trained with deep learning models. The TEM images were related to DyVO₄ nanomaterials synthesized by hydrothermal methods. Mean-absolute-error (MAE), peak-signal-to-noise-ratio (PSNR), and structural similarity (SSIM) were used as metrics to evaluate the performance of the models. First, a super-resolution image (SR) was obtained using the traditional interpolation method used in computer vision. In the SR image at low magnification, the shape of the nanomaterial improved. However, the SR images at medium and high magnification failed to show the characteristics of the lattice of the nanomaterials. Second, to obtain a SR image, the deep learning model includes a residual network which reduces the loss of spatial information in the convolutional process of obtaining a feature map. In the process of optimizing the deep learning model, it was confirmed that the performance of the model improved as the number of data increased. In addition, by optimizing the deep learning model using the loss function, including MAE and SSIM at the same time, improved results of the nanomaterial lattice in SR images were achieved at medium and high magnifications. The final proposed deep learning model used four residual blocks to obtain the characteristic map of the low-resolution image, and the super-resolution image was completed using Upsampling2D and the residual block three times.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.113-118
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• 2023

실내에서의 위치 추정을 위한 WiFi fingerprint 방식은 기존의 인프라를 이용하며 절대 좌표를 추정하는 장점이 있어 많은 연구가 진행되고 있다. 기존의 연구에서는 주로 위치 추정 알고리즘에 대한 연구에 집중되었지만 정확도를 개선하는 것이 한계에 도달했다. 그러나 스마트폰과 같은 무선랜 수신기에서 전파의 수신 감도보다 작은 신호는 측정이 불가하므로 이 값들을 처리하는 방법에 따라서 위치 추정 오차가 달라진다. 본 논문에서는 측정된 무선랜 공유기의 수신 신호 데이터를 다양한 방식으로 사전 처리하여 기존의 알고리즘에 적용함으로써 위치 추정 정확도를 높이는 방법을 제안하였고, 크게 향상된 정확도를 얻을 수 있었다. 또한 사전 처리된 데이터를 KNN 방식과 CNN 방식에 적용하여 그 성능을 비교하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.27-35
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• 2022

본 논문은 낮은 연산 복잡도를 지니는 초음파 혈관 패턴 영상 알고리즘을 제안한다. 제안하는 혈관 패턴 영상 알고리즘은 혈류의 흐름 만 감지하여 혈관 패턴을 영상화하는 알고리즘이며 손가락 혈관의 패턴 영상을 추출하는 실시간 신호처리 하드웨어에 적용할 수 있다. 기존의 초음파 의료영상장비의 혈류영상 모드와 달리 제안하는 알고리즘은 혈류의 흐름 만 감지하여 영상으로 복원한다. 즉, 제안하는 영상 알고리즘은 I/Q 복조를 사용하지 않으며 클러터 필터의 출력 신호의 절대 값을 누적하는 방식으로 혈류 흐름의 유무를 검출하기 때문에, 알고리즘의 구조가 비교적 간단하다. 제안하는 영상 알고리즘의 복잡도를 검증하기 위해, Field-II 프로그램을 이용하여 손가락 혈관을 모사하는 시뮬레이션 모델을 구현하였다. 행위모사 시뮬레이션을 통해, 제안하는 알고리즘의 연산시간이 일반적인 color-flow 모드보다 약 54배 작은 것으로 확인되었다. 제안하는 영상 알고리즘에서 요구되는 주요 구성 블록과 연산량을 고려할 때, 제안하는 알고리즘은 FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어에 구현되기에 용이하다.