• 한국통신학회논문지
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• 제25권6B호
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• pp.1106-1113
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• 2000

본 논문에서는 비정수배 과표본화(fractional ratio oversampling) 구조를 위한 DFT 기반의 폴리페이즈 필터뱅크를 제안하였다. 비정수배 과표본화는 임계표본화(critical sampling)보다 적은 에일리어징을 가지며 동시에 정수배과표본화(integer ratio oversampling)보다 적은 계산량을 갖는다. 또한 비정수배 과표본화의 에일리어징 감소효과로 인해 필터뱅크 설계에 자유도가 높아진다. 제안된 비정수배 과표본화 폴리페이즈 구조를 서브밴드 적응필터에 응용하여 긴 적응필터를 필요로 하는 음향반향 제거 실험을 수행하였다. 반향제거 실험결과 비정수배 과표본화는 정수배 과표본화보다 적은 계산량으로 유사한 성능을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제44권6호
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• pp.1-7
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• 2007

본 논문에서는 고성능 멀티미디어 인터페이스 (High Definition Multimedia Interface: HDMI) 용 수신기의 전력 절감과 면적 감소를 위한 2X converse oversampling 방식의 준 디지털 데이터 복원 회로를 제안한다. 제안하는 데이터 복원 회로는 2X converse oversampling 방식의 데이터 검출 알고리즘과 준 디지털 구조를 이용해 전력과 유효 면적을 효과적으로 감소시킨다. 제안하는 회로의 성능을 검증하기 위해서 0.18um CMOS 공정을 이용하여 칩이 제작되었으며, 측정 결과 14.4mW의 전력을 소모하고, $0.152mm^2$의 유효 면적을 차지하며, 0.7UIpp의 Jitter tolerance 성능을 나타내므로 HDMI용 수신기의 전체 전력과 유효면적을 효과적으로 감소시킬 수 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제10권2호
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• pp.189-198
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• 2009

이 논문에서는 직교 주파수분할 다중화(orthogonal frequency division multiplexing: OFDM) 수신기에서 수신 신호를 과표본화(oversampling)하여 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 수신된 OFDM 신호를 복조하는 것은 각 부반송파에 해당하는 정현파 성분의 진폭과 위상을 추출하는 것과 동일하다. OFDM 수신신호를 과표본화 하면 주파수 영역에서 진폭은 동일하고 위상만 다른 신호를 과표본화율만큼 중복해서 얻을 수 있다. 이 성질을 이용하여 과표본화율만큼 신호대잡음비를 개선할 수 있다. 이 논문에서는 과표본화율이 정수인 경우만 가능하던 기존의 과표본화 방법을 일반적인 비정수로 확장하고 그에 적합한 수신기 구조를 제안하고자 한다. 또 모의실험을 통해 비이상적인 대역제한 필터를 사용하는 수신기의 성능을 비교함으로써 제안한 방식의 타당성을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권10A호
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• pp.1590-1597
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• 2000

This paper describes a CMOS data recovery circuit using oversampling technique. Digital oversampling is done using a delay locked loop circuit locked to multiple clock periods. The delay locked loop circuit generates the vernier delay resolution less than the gate delay of the delay chain. The transition and non-transition counting algorithm for 4x oversampling was implemented for data recovery and verified through FPGA. The chip has been fabricated with 0.6um CMOS technology and measured results are presented.

• 경영정보학연구
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• 제24권4호
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• pp.97-118
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• 2022

이미지와 같은 비정형 데이터의 불균형 클래스 문제 해결에 있어 생산적 적대 신경망(generative adversarial network)에 기반한 오버샘플링 기법의 우수성이 알려짐에 따라 다양한 연구들이 이를 정형 데이터의 불균형 문제 해결에도 적용하기 시작하였다. 그러나 이러한 연구들은 데이터의 형태를 비정형 데이터 구조로 변경함으로써 정형 데이터의 특징을 정확하게 반영하지 못한다는 점이 문제로 지적되고 있다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 순환 생산적 적대 신경망(cycle GAN)을 정형 데이터의 구조에 맞게 재구성하고 이를 SMOTE(synthetic minority oversampling technique) 기법과 결합한 하이브리드 오버샘플링 기법을 제안하였다. 특히 기존 연구와 달리 생산적 적대 신경망을 구성함에 있어 1차원 합성곱 신경망(1D-convolutional neural network)을 사용함으로써 기존 연구의 한계를 극복하고자 하였다. 본 연구에서 제안한 기법의 성능 비교를 위해 불균형 정형 데이터를 기반으로 오버샘플링을 진행하고 그 결과를 SMOTE, ADASYN(adaptive synthetic sampling) 등과 같은 기존 기법과 비교하였다. 비교 결과 차원이 많을수록, 불균형 정도가 심할수록 제안된 모형이 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존 연구와 달리 정형 데이터의 구조를 유지하면서 소수 클래스의 특징을 반영한 오버샘플링을 통해 분류의 성능을 향상시켰다는 점에서 의의가 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.1872-1879
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• 2022

최근 인공지능 기술이 발전하면서 해킹 공격을 탐지하기 위해 인공지능을 이용하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 인공지능 모델 개발에 핵심인 학습데이터를 구성하는데 있어서 보안데이터가 대표적인 불균형 데이터라는 점이 큰 장애물로 인식되고 있다. 이에 본 눈문에서는 오버샘플링을 위한 데이터 추출에 딥러닝 생성 모델인 VAE를 적용하고 K-NN을 이용한 가중치 계산을 통해 클래스별 오버샘플링 개수를 설정하여 샘플링을 하는 W-VAE 오버샘플링 기법을 제안한다. 본 논문에서는 공개 네트워크 보안 데이터셋인 NSL-KDD를 통해 ROS, SMOTE, ADASYN 등 총 5가지 오버샘플링 기법을 적용하였으며 본 논문에서 제안한 오버샘플링 기법이 F1-Score 평가지표를 통해 기존 오버샘플링 기법과 비교하여 가장 효과적인 샘플링 기법임을 증명하였다.

• 대한자기공명의과학회:학술대회논문집
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• 대한자기공명의과학회 2002년도 제7차 학술대회 초록집
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• pp.96-96
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• 2002

목적： MRI 시스템의 비약적인 발전으로 인하여, 시스템에서 발생되는 noise가 상당히 줄었다. 따라서 시스템에서 발생되는 random noise뿐만 아니라 sampling 과정에서 발생되는 quantization noise도 중요하게 고려하여야 할 요소가 되었다. 특히, MRI 신호의 경우 dynamic range가 크기 때문에 bit 수가 큰 ADC를 이용하여 데이터를 얻어야 한다. 그러나, bit 수가 크고 높은 sampling rate를 갖는 ADC의 경우 가격이 높을 뿐만 아니라, 기존의 장비를 교체해야하는 어려움이 있다. 본 연구는 oversampling과 quantization noise와의 관계를 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 알아보고, MRI영상에서 oversampling을 통하여 quantization noise를 줄임으로써 영상의 질을 개선하고자 한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 II
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• pp.1193-1196
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• 2003

This paper proposes a 2x oversampling method with a smart sampling for a clock and data recovery(CDR) circuit in a 2.5Gbps serial data link. In the conventional 2x oversampling method, the "bang-bang" operation of the phase detection produces a systematic jitter in CDR. The smart sampling in phase detection helps the CDR to remove the "bang-bang" operation and to improve the jitter performance. The CDR with the proposed 2x oversampling method is designed using Samsung 0.25${\mu}{\textrm}{m}$ process parameters and verified by simulation. Simulation result shows the proposed 2x oversampling method removes the systematic jitter.e systematic jitter.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제27권2호
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• pp.55-63
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• 2016

본 연구에서는 방사선치료기용 CBCT의 영상과 같이 해상도가 낮은 경우에 적용할 수 있는 MTF (modulation transfer function) 평가 방법을 고안하였다. 본 연구에서는 두꺼운 알루미늄 판의 영상을 이용하여 중복 표본(oversampling) 방법과 두께 보정 방법을 적용하여 MTF를 결정하였다. 다양한 알루미늄 판의 두께(0.3~1.2 mm)에 대해 MTF를 분석하였으며 경사 영상과 평행 영상의 경우에 대해서도 비교하였다. 연구 결과 치료계획용 CT인 경우에 알루미늄의 두께가 0.8 mm 이하 일 경우 MTF 측정이 가능한 것으로 나타났다. 따라서 두꺼운 알루미늄 판과 두께 보정을 이용한 MTF 측정이 CT 영상에서 가능하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.49-55
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• 2021

최근에는 데이터베이스의 발달로 금융, 보안, 네트워크 등에서 생성된 많은 데이터가 저장 가능하며, 기계학습 기반 분류기를 통해 분석이 이루어지고 있다. 이 때 주로 야기되는 문제는 데이터 불균형으로, 학습 시 다수 범주의 데이터들로 과적합이 되어 분류 정확도가 떨어지는 경우가 발생한다. 이를 해결하기 위해 소수 범주의 데이터 수를 증가시키는 오버샘플링 전략이 주로 사용되며, 데이터 분포에 적합한 기법과 인자들을 다양하게 조절하는 과정이 필요하다. 이러한 과정의 개선을 위해 본 연구에서는 스모트와 생성적 적대 신경망 등 다양한 기법 기반의 오버샘플링 조합과 비율을 유전알고리즘을 통해 탐색하고 최적화 하는 전략을 제안한다. 제안된 전략과 단일 오버샘플링 기법으로 신용카드 사기 탐지 데이터를 샘플링 한 뒤, 각각의 데이터들로 학습한 분류기의 성능을 비교한다. 그 결과 유전알고리즘으로 기법별 비율을 탐색하여 최적화 한 전략의 성능이 기존 전략들 보다 우수했다.