• 한국통신학회논문지
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• 제39A권1호
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• pp.19-27
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• 2014

최근 주파수 자원의 중요성이 부각됨에 따라 이미 할당된 주파수 대역을 재사용하여 주파수 이용 효율을 향상시키는 인지 무선 기술(Cognitive Radio, CR)에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. CR은 주파수 대역의 사용현황에 따라 기회적으로 사용자가 주파수 대역을 이용하므로 이를 위한 정보를 얻는 센싱 단계가 성능에 중요한 영향을 미친다. 따라서 센싱 성능을 향상시키는 것은 CR에서의 중요 이슈가 되며 이를 위해 다수의 단말이 협력하여 1차 사용자의 스펙트럼 점유 여부를 검출하는 협력 스펙트럼 센싱이 고려되고 있다. 본 논문에서는 협력 스펙트럼 센싱 환경에서 각 사용자의 센싱 정보가 융합 센터(Fusion Center, FC)로 보고되는 채널의 오류 확률을 고려하는 OR 규칙 기반의 협력 스펙트럼 센싱 기법을 제안한다. 제안 기법은 보고 오류 확률을 통해 협력 센싱에 참여하는 사용자 수를 제한함으로써 기존 기법에서 나타나는 오경보 확률의 제한을 완화시킨다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제47권7호
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• pp.45-50
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• 2010

본 논문은 면허사용자와 CR기기 사이의 거리에 따른 가중치가 적용된 결합방식 (Distance based weight combining : DWC)을 사용하여 에너지 검출 기반 협력 스펙트럼 센싱을 제안하고 이에 따른 분석 및 모의실험 결과를 나타낸다. 면허사용자의 신호는 OFDM기반의 시스템을 가정하였으며 면허 사용자와 CR 기기 사이의 무선 채널은 가우시안 (Gaussian) 채널로 모델링 하였다. 에너지 검출법을 위한 임계값은 각 채널의 SNR (Signal to Noise Ratio)에 따라 다르게 적용되었으며 각 채널의 잡음신호의 평균값으로 가정하였다. DWC를 적용한 협력 스펙트럼 센싱을 수행한 결과 거리에 따라 다양한 검출확률을 나타낸 단일 센싱에 비해 비교적 안정된 검출확률을 나타내는 것으로 알 수 있었으며, 동일이득 결합을 반영하여 협력스펙트럼 센싱을 수행한 것 보다 우수한 스펙트럼 센싱을 나타내었다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권12호
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• pp.3-12
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• 2016

본 논문은 지뢰탐지용 48채널 배열 UWB 임펄스 레이다 방식의 지면투과레이다 구현과 시험에 대해 기술한다. 지면투과레이더는 기존 금속탐지기의 한계인 비금속 지뢰 탐지의 어려움과 매질 내 금속 성분에 의해 발생하는 높은 오경보 문제점을 극복한다. 본 논문에서는 펄스폭이 600ps 급인 미세한 모노싸이클(Monocycle) 펄스 파형을 사용해, 높은 해상도의 지뢰 전자파 영상을 제공토록 시스템을 구현한다. 특히 신호처리를 통해 지뢰가 매설된 지점을 자동으로 추정하고, 해당 지점에서의 분할된 상세 지뢰 전자파 영상을 사용자에게 제공한다. 기준 성능 분석을 위해 한국 대표 토양인 거친 사양토를 사용한 실내 시험장을 구축하고, 시험장 내의 자동화된 측정 플랫폼에 구현한 레이다를 장착하여 영상 획득 및 탐지심도 분석 등의 시험을 수행한다. 지뢰는 비무장 지대에 매설된 지뢰와 동일한 형태의 모형 지뢰를 사용한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제2권1호
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• pp.75-84
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• 2003

도로 교통 상황을 감시하고 교통 정보를 추출하는 현재의 기술은 고가이며 설치하기가 어려운 하드웨어에 의존하고 있다. 비디오 카메라와 컴퓨터 비죤 기술의 이용은 기존의 방법의 새로운 대안이 될 수 있다. 비디오 카메라를 이용한 교통 정보 추출은 최근의 교통 운영 시스템의 중요한 열쇠이다. 본 논문에서는 비디오 카메라를 이용한 영상처리 기술을 적용하여 교통 정보를 추출하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 주변 환경에서 여러 가지 잡음으로 인한 오 인식을 제거하기 위하여 적응적 배경영상 갱신 방법을 사용하였다. 또한 교통정보 추출 방법에서는 거리 값을 정의하여 검색구간을 통과하는 차량의 점유율을 통해 교통변수를 구하고, 이를 이용하여 8개의 교통상태를 정의하여 교통량을 측정하였다. 제안된 방법은 도심의 교통상황 데이터를 이용하여 실험하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제37권1호
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• pp.54-65
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• 2000

안테나 배열을 사용하는 직접 대역 확산 시스템에서 초기 동기 포착을 위하여 안테나 배열을 사용하는 병렬 포착 방식을 제안한다. 제안된 병렬 방식은 단일 안테나를 사용하는 기존의 병렬 방식에 비하여 포착이 가능한 SNR의 범위를 크게 낮출 수 있다. 이를 위하여, 동일한 PN (pseudo-noise) 위상에 해당하는 안테나 배열로부터의 독립된 판정 변수들을 합하여 새로운 판정 변수로 사용한다. 성능분석을 위하여 부가성 백색 가우시안 잡음과 Rayleigh 페이딩 채널하에서 검출확률, 손실확룔, 오인확룔이 유도되며, 이러한 값들을 이용하여 제안된 방식의 평균 포착 성능을 평가한다. 수치적인 분석 결과를 통하여, 제안된 시스템의 성능은 안테나의 개수가 증가함에 따라 지속적으로 향상된다는 사실을 확인할 수 있다.

• 항공우주기술
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• 제3권2호
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• pp.229-237
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• 2004

본 연구에서는 다목적 레이다 시스템의 신호처리부 설계방안과 알고리즘에 대해 분석하였다. 충돌방지 및 기상모드로 동작하는 신호처리부는 이 두 모드에 대해 ADC, NCI, STC, CFAR의 처리구조를 갖도록 설계하였다. NCI와 CFAR기법으로 제시된 여러 알고리즘의 특성을 분석하였다. 오경보율을 낮추고, 검출확률을 향상시키는데 CVI 알고리즘과 CMLD 알고리즘이 우수한 성능을 갖는 것으로 분석되었다. 시스템 계산 성능을 고려하여 CMLD에 M=16~20, Ko=M-4를 적용하는 것이 적절하다. CVI에 많은 계산 시간이 되므로, CVI에 2개 이상의 프로세서가 할당되어야 한다. 따라서, 4개의 프로세서를 고려하는 시스템에서는 ADC 입력 처리와 NCI의 VID처리, STC와 CFAR를 각각 1개의 프로세서에서 처리하고 2개의 프로세서가 CVI를 처리하여야 한다.

• 천문학회보
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• 제42권2호
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• pp.61.1-61.1
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• 2017

As the application of deep-learning methods has been succeeded in various fields, they have a high potential to be applied to space weather forecasting. Convolutional neural network, one of deep learning methods, is specialized in image recognition. In this study, we apply the AlexNet architecture, which is a winner of Imagenet Large Scale Virtual Recognition Challenge (ILSVRC) 2012, to the forecast of daily solar flare occurrence using the MatConvNet software of MATLAB. Our input images are SOHO/MDI, EIT $195{\AA}$, and $304{\AA}$ from January 1996 to December 2010, and output ones are yes or no of flare occurrence. We consider other input images which consist of last two images and their difference image. We select training dataset from Jan 1996 to Dec 2000 and from Jan 2003 to Dec 2008. Testing dataset is chosen from Jan 2001 to Dec 2002 and from Jan 2009 to Dec 2010 in order to consider the solar cycle effect. In training dataset, we randomly select one fifth of training data for validation dataset to avoid the over-fitting problem. Our model successfully forecasts the flare occurrence with about 0.90 probability of detection (POD) for common flares (C-, M-, and X-class). While POD of major flares (M- and X-class) forecasting is 0.96, false alarm rate (FAR) also scores relatively high(0.60). We also present several statistical parameters such as critical success index (CSI) and true skill statistics (TSS). All statistical parameters do not strongly depend on the number of input data sets. Our model can immediately be applied to automatic forecasting service when image data are available.

• Current Optics and Photonics
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• 제1권3호
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• pp.196-202
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• 2017

Corona discharge is always a sign of failure processes of high-voltage electrical apparatus, including those utilized in electric railway systems. Solar-blind ultraviolet (UV) cameras are effective tools for corona inspection. In this work, we present an automatic railway corona-discharge detection system based on solar-blind ultraviolet detection. The UV camera, mounted on top of a train, inspects the electrical apparatus, including transmission lines and insulators, along the railway during fast cruising of the train. An algorithm based on the Hough transform is proposed for distinguishing the emitting objects (corona discharge) from the noise. The detection system can report the suspected corona discharge in real time during fast cruises. An experiment was carried out during a routine inspection of railway apparatus in Xinjiang Province, China. Several corona-discharge points were found along the railway. The false-alarm rate was controlled to less than one time per hour during this inspection.

• 전자공학회논문지CI
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• 제49권4호
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• pp.62-70
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• 2012

본 논문에서는 참조 프레임 모델링과 차영상에 기반한 포격 탐지 기법을 제안한다. 차영상은 표적 탐지 분야에서 가장 기본적으로 활용되는 기법이며, 움직임 변화가 심한 표적에 대한 탐지기법에 주로 사용된다. 제안하는 기법은 포격 표적을 목적으로 하고 있으며, 포격 표적은 시간에 따라 크기 및 에너지가 급격히 변화하는 표적이다. 따라서, 차영상 기반의 접근이 가능하며, 초고속 영상 장비 내에서 우수한 성능을 보장할 수 있다. 차영상 기반의 기법은 참조 프레임을 설정하는 방법이 매우 중요하다. 제안하는 기법은 표적이 발생하기 전의 프레임의 정보를 이용하여 참조 프레임을 모델링하여 실시간으로 갱신하며, 프레임 내 각 픽셀에 대하여 개별적인 통계적 계산을 수행한다. 본 논문에서는 포격 표적을 포함하는 73개의 적외선 영상에 대하여 탐지 및 오경보 성능을 실험하였으며, 오경보율을 시간당 1회 이하로 설정할 경우 95.7%의 탐지 성능을 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.723-728
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• 2018

본 논문은 VLC (Visible Light Communication)의 새로운 응용 분야인 IoT 도어락 시스템을 위한 신호검출 방법을 제안한다. 보안성에 대한 이슈로 새로운 기술에 대한 수요가 있는 도어락 시스템에 VLC를 적용하기 위해서 극복해야 되는 사용자 인식을 위한 신호 검출 기법에 대해 설명한다. 이 시스템은 기존 인프라를 사용하여 가시광으로 통신을 수행하기 때문에 보안 및 높은 신호 검출 특성을 가진 것을 보인다. FFT를 사용한 신호 검출을 위하여 파일럿 신호를 기반으로 인증 채널에 접근한 사용자의 신호를 검출하고 이에 따른 채널 모델에서 오경보 확률과 검출 확률의 성능을 보인다.