• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권5호
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• pp.1316-1332
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• 2012

Formation flying is an important technology that enables high cost-effective organization of outer space aircrafts. The ad-hoc wireless network based on direct-sequence ultra-wideband (DS-UWB) techniques is seen as an effective means of establishing wireless communication links between aircrafts. In this paper, based on the theory of matched filter and error bits correction, a hybrid detection algorithm is proposed for realizing multiuser detection (MUD) when the DS-UWB technique is used in the ad-hoc wireless network. The matched filter is used to generate a candidate code set which may contain several error bits. The error bits are then recognized and corrected by an novel error-bit corrector, which consists of two steps: code mapping and clustering. In the former step, based on the modified optimum MUD decision function, a novel mapping function is presented that maps the output candidate codes into a feature space for differentiating the right and wrong codes. In the latter step, the codes are clustered into the right and wrong sets by using the K-means clustering approach. Additionally, in order to prevent some right codes being wrongly classified, a sign judgment method is proposed that reduces the bit error rate (BER) of the system. Compared with the traditional detection approaches, e.g., matched filter, minimum mean square error (MMSE) and decorrelation receiver (DEC), the proposed algorithm can considerably improve the BER performance of the system because of its high probability of recognizing wrong codes. Simulation results show that the proposed algorithm can almost achieve the BER performance of the optimum MUD (OMD). Furthermore, compared with OMD, the proposed algorithm has lower computational complexity, and its BER performance is less sensitive to the number of users.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권1호
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• pp.45-56
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• 2015

본 연구에서는 문맥 정보를 함께 고려해야만 인식할 수 있는 단어 오류에 대하여 오류 인식 방법과 수정 후보 생성 방법을 제안한다. 이 문제는 기존의 영어권에서 이미 많이 다룬 연구 주제이다. 본 연구에서는 영어 자동채점 시스템에서 사용하도록 특화된 방법을 제안한다. 문맥 정보를 고려한 단어 오류 검사에서는 자주 혼동되어 사용되는 단어집합(confusion set)을 활용한다. 비영어권 사용자의 작문 특성을 반영하기 위해 기존의 영어권에서 구축한 혼동집합 이외에 자동으로 혼동집합을 구축하여 실험해 보았다. 또한 품사 중의성으로 인해 기존의 구문오류 검사기가 다루지 못하는 오류를 정의하고 오류 인식과 오류수정 후보를 생성하는 방법을 제안한다. 실제 한국어가 모국어이면서 초/중급 작문 수준의 수험생들이 작성한 영어 문장에 대해 평가해 본 결과, 약 70.48%의 f1 값을 얻어 기존의 영어권 결과에 비해 뒤지지 않는 성능을 보였다.

• 정보저장시스템학회논문집
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• 제1권2호
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• pp.115-120
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• 2005

As a popularity of a portable digital device such as a cellular phone, a digital camera and a MP3 player is spreading, the demand of the mobile storage device increases rapidly. A bluray technology using 405nm laser diode and objective lens having high NA(Numerical Aperture), 0.85, satisfies a miniaturization and a high capacity which are the requirements of the portable device. To develop SFFOP(small form factor optical pickup), it is prerequisite to minimize the number of optical components and establish evaluation and assembly method of micro optical pickup system as well as mass production method of micro optical component. To minimize optical elements of optical pickup, there have been many researches to use P-HOE(Polarized Holographic Optical Element) due to its extremely small size and versatile function. However, P-HOE is handled and assembled very accurately in SFFOP. In this paper, static error signal detection method is developed for an alignment of P-HOE in SFFOP. Using developed static error signal detection method, P-HOE can be aligned very accurately with real time result of static error signals of pickup such as FES(focusing error signal) and TES(Tracking Error Signal). The developed static error signal detection method is verified by the evaluation of commercialized DVD Pickup. And finally. developed static error signal detection method is applied for the assembly of P-HOE in SFFOP system satisfies specification of BD(Blu-ray Disk).

• 한국기계가공학회지
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• 제18권12호
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• pp.38-44
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• 2019

Various automation studies have been conducted to detect defective products based on product images. In the case of machine vision-based studies, size and color error are detected through a preprocessing process. A situation may arise in which the main features are removed during the preprocessing process, thereby decreasing the accuracy. In addition, complex systems are required to detect various kinds of defects. In this study, we designed and developed a system to detect errors by analyzing various conditions of defective products. We designed the deep learning algorithm to detect the defective features from the product images during the automation process using a convolution neural network (CNN) and verified the performance by applying the algorithm to the checker-switch failure detection system. It was confirmed that all seven error characteristics were detected accurately, and it is expected that it will show excellent performance when applied to automation systems for error detection.

• 품질경영학회지
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• 제47권4호
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• pp.783-793
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• 2019

Purpose: The purpose of this study is to apply the machine and deep learning methodology on error terms which are continuously auto-generated on the sensors with specific time period and prove the improvement effects of power generator prediction diagnosis system by comparing detection ability. Methods: The SVM(Support Vector Machine) and MLP(Multi Layer Perception) learning procedures were applied for predicting the target values and sequentially producing the error terms for confirming the detection improvement effects of suggested application. For checking the effectiveness of suggested procedures, several detection methodologies such as Cusum and EWMA were used for the comparison. Results: The statistical analysis result shows that without noticing the sequential trivial changes on current diagnosis system, suggested approach based on the error term diagnosis is sensing the changes in the very early stages. Conclusion: Using pattern of error terms as a diagnosis tool for the safety control process with SVM and MLP learning procedure, unusual symptoms could be detected earlier than current prediction system. By combining the suggested error term management methodology with current process seems to be meaningful for sustainable safety condition by early detecting the symptoms.

• 전자공학회논문지A
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• 제29A권7호
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• pp.1-9
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• 1992

In this thesis, the trellis detection scheme is proposed to improve the error performance of the noncoherent detection in the TFM system. Trellis detection takes advantage of the trellis property of TFM-encoded signals. The trellis property is created by giving correlations among adjacent TFM-encoded signals at the transmitter. The performance of the trellis detection scheme is analyzed by means of the Bernoulli trials with the average symbol error probability, and is compared to that of the bit-by-bit detection scheme. As a result,when the SNR is below 20 dB in the Rayleigh fading and AWGN channel, the trellis detection is inferior to the bit-by-bit detections. But when SNR is above 20 dB, the trellis detection is superior to the bit-by-bit detection, and its performance enhancement is better as the SNR increases.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권2호
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• pp.960-973
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• 2018

This paper presents design for error correcting algorithm of the time of flight (ToF) detection value in the light detection and ranging (LIDAR) system sensor. The walk error of ToF value is generated by change of the received signal power depending on distance between the LIDAR sensor and object. The proposed method efficiently compensates the ToF value error by the independent ToF value calculation from the received signal using both rising point and falling point. A constant error of ~0.05 m is obtained after the walk error correction while an increasing error up to ~1 m is obtained with conventional method.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권2C호
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• pp.262-271
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• 2004

전송 채널에서의 잡음은 시간적으로 연속적인 동영상의 정상적인 복원을 어렵게 하고, 수신측의 복원 영상의 질을 크게 저하시키므로 전송 채널 에러를 정확하게 검출하여 에러에 대한 영향을 최소화 할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 전송 채널에 의해 발생한 오류를 찾아내고 제거할 수 있도록 전송 데이터 내에 워터마크를 삽입하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 부호화기에서 동영상 압축 데이터의 일부분인 양자화된 DCT 계수의 LSB에 특정한 패턴을 삽입하며, 복호화기에서는 이러한 LSB의 특정한 패턴을 검사함으로써 전송된 데이터의 신뢰성을 확인할 수 있다. 또한 에러에 의해 손상된 부분을 효과적으로 복원하기 위해 움직임 추정 벡터의 유사도 정보를 삽입함으로써 에러가 발생된 블록의 복원 능력을 향상시킬 수 있도록 한다. 제안하는 방법은 에러에 쉽게 노출되는 무선 환경 하의 휴대용 단말기와 같은 동영상 전송ㆍ수신 시스템에 효과적으로 사용될 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제42권12호
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• pp.91-102
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• 2005

최근의 저 전력 컴퓨터 시스템은 내장 프로세서의 성능 향상과 공정 기술의 발전을 통한 디바이스 크기 감소로 인해 전압 변동, 커플링 효과 등으로 인한 SEU(single event upset)로 모델링 되는 천이고장으로 인한 예기치 못한 동작 중 에러 발생가능성이 매우 높아지고 있다. 제안하는 방식은 프로세서가 처리하는 프로그램 분기 흐름상에서 에러를 검출하는 효과적인 watchdog 프로세서 구조로서, 기존 방식이 가지는 오버헤드를 줄이면서 프로그램 내부에서 빈번히 발생되는 루프를 매번 검사할 때, 동일한 동작을 watchdog 프로세서가 반복함으로써 생기는 비효율적인 메모리 접근, 버스 점유 경쟁등과 같은 추가적인 시스템 수준의 오버헤드를 줄이는 새로운 방법을 제안하였다. 본 논문은 기존의 실시간 분기 및 제어 흐름 연구에서는 다루지 않았던 루프 검출 및 예측 기능을 추가함으로써 실제 시스템 적용에 보다 적합한 비용 효율적인 구조를 제안하고 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_1호
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• pp.547-557
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• 2017

본 연구에서는 탐지하고자 하는 표적신호를 초기 엔드멤버로 하여 Iterative Error Analysis를 통해 배경물질들의 반사 스펙트럼을 순차적으로 엔드멤버로 추출하고, 추출된 엔드멤버들을 이용하여 분광 혼합분석함으로써 표적물질의 분포를 탐지하는 새로운 초분광 표적탐지 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 표적물질에 대한 점유율의 변화가 주어진 문턱값보다 작아질 때 엔드멤버 추출을 위한 반복을 멈추게 된다. 이 기법은 Orthogonal Subspace Projection과 같은 모델 기반 표적 탐지기법들과 달리 사전에 엔드멤버들을 확보해야 할 필요가 없으며, Matched Filter와 같은 확률론적 표적 탐지 기법들과 달리 배경 전체를 하나의 신호로 특징화하지 않기 때문에 표적의 희소성 여부에 의한 영향을 받지 않는다는 장점을 가지고 있다. 실제 항공 초분광 영상자료 및 다양한 인공 표적물질들이 삽입된 모의 초분광 영상자료를 이용한 실험 결과, 제안된 방법이 희소 및 비 희소 표적의 탐지에 매우 효과적임이 확인되었다. 제안된 방법은 표적 물체 탐지뿐만 아니라 광물, 오염물질 등 자원 및 환경 분야에서 다양한 피복 물질을 탐지하는데 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.