• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제14권4호
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• pp.398-407
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• 2013

Optical tomography was used to measure the pattern of spray cross-section. The maximum-likelihood estimation (MLE) algorithm was used to reconstruct the spray cross-section from the measured transmission rate of the spray. A swirl-type injector was used to form an optically dense spray, and the test was carried out in a high-pressure chamber, to control the pressure condition of the test site. Before the experiment, the reliability of the MLE-based reconstruction algorithm was verified, by comparing it with a conventional filtered back projection reconstruction (FBP) method. The MLE algorithm showed superior reconstruction of the image. In the spray patternation experiment, the results of the optical tomography and optical line patternator, which uses Mie scattering signal information, were compared. While measuring the cross-section of optically dense spray, the intensity of the scattering signal had attenuated to an uncorrectable level, which led to incorrect spray pattern measurement by the optical line patternator. However, reliable results were obtained by optical tomography, under the same condition. Finally, the pattern of the optically dense spray was measured at various chamber pressures, of up to 3 MPa. As the chamber pressure increased, the hollow cone-shaped swirl spray shrank, and the attenuation coefficient value of the inner region increased.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.527-531
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• 1998

This study introduce to the fuzzy membership filter to cancel a high frequency noise of welding current. And ART2 which has the competitive learning network classifiers the signal patterns for the filtered welding signal. A welding current possesses a specific pattern according to the existence or the size of a welding gap. These specific patterns result in different classification in comparison with an occasion for no welding gap. The patterns In each case of 1mm, 2mm, 3mm, and no welding gap are identified by the artificial neural network. These procedure is an off-line execution. In on-line execution, the identification model of neural network for the classified pattern is located on ahead of the welding plant. And when the welding current patterns pass through the neural network in the direction of feedforward. it is possible to recognize the existence or the size of a welding gap.

• Journal of electromagnetic engineering and science
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• 제17권2호
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• pp.108-110
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• 2017

The global positioning system (GPS) is a useful system in civilian and military applications. However, because of the weak signal, GPS receivers are vulnerable to interference caused by unwanted signals or intentional jammers. To alleviate this issue, a controlled reception pattern antenna (CRPA) array can be employed to adaptively place radiation pattern nulls toward the direction of the signal interference. The performance of the CRPA array improves as the number of antenna elements increases. Therefore, antenna miniaturization is highly desirable for CRPA applications. We designed a compact CRPA array based on seven electrically miniaturized microstrip patch antennas (MPAs) on a 5-inch ground platform. We used a non-Foster matching circuit to match efficiently miniaturized MPAs on an FR-4 substrate. Experimental results show that the non-Foster matching circuit significantly improves such elements of antenna performance as return loss and antenna gain. In addition, we confirmed that the mutual coupling of the proposed CRPA array is less than -45 dB.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제17권1호
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• pp.50-56
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• 2013

Optical-fiber electronic speckle pattern interferometry (ESPI) is a non-contact, non-destructive examination technique with the advantages of rapid measurement, high accuracy, and full-field measurement. The optical-fiber ESPI system used in this study was compact and portable with the advantages of easy set-up and signal acquisition. By suitably configuring the optical-fiber ESPI system, producing an image signal in a charge-coupled device camera, and periodically modulating beam phases, we obtained phase information from the speckle pattern using a four-step phase shifting algorithm. Moreover, we compared the actual defect size with that of interference fringes which appeared on a screen after calculating the pixel value according to the distance between the object and the CCD camera. Conventional methods of measuring defects are time-consuming and resource-intensive because the estimated values are relative. However, our simple method could quantitatively estimate the defect length by carrying out numerical analysis for obtaining values on the X-axis in a line profile. The results showed reliable values for average error rates and a decrease in the error rate with increasing defect length or pressure.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.548-558
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• 2007

본 논문에서는 RF 단말의 신호를 분석하여 이동체 위치를 인식하기 위한 방법에 대하여 제안한다. 고정되어 있는 여러 개의 RF 단말과 이동 RF 단말 간의 신호를 분석함으로써 이동 RF 단말의 위치를 실시간으로 인식한다. 이를 위하여 고정되어 있는 n 개의 RF 단말과 특정 위치에 있는 이동 RF 단말 간의 신호 세기 데이터를 획득하여 특징 벡터를 구한 후 모형으로 저장한다. 인식하고자 하는 모든 위치에 대하여 이러한 특징 벡터를 구함으로써 학습이 완료된다. 임의의 위치에 이동 단말이 있을 경우 고정되어 있는 단말 간의 신호 정보를 구하고 이를 사전에 등록한 모형과 비교함으로써 위치를 인식할 수 있다. 실제 주차장에서 위치인식 실험을 한 결과 고정 노드의 수가 10개 이상일 경우 100%의 인식률을 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 방법은 네트워크 인프라가 필요하지 않음은 물론 RF 단말의 가격이 저렴하기 때문에 비용 및 성능측면에서 효과적으로 시스템을 구축할 수 있다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.49-60
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• 2006

센서 어레이로부터 감지된 신호 패턴을 분류함으로써 감지 대상체를 구별하기 위해 본 연구에서는 상태 천이 모델을 이용하는 방법을 제안하였다. 센서 어레이의 신호 데이터를 패턴 모양의 특성을 나타낼 수 있는 상태 천이 모델로 변환하여 감지 대상체의 구별이 보다 정확하게 이루어 질 수 있도록 모델을 설계하는데 초점을 두면서, 모델링 요소인 '상태'는 각도 $(-\frac{\pi}{2},\frac{\pi}{2})$을 n개의 일정한 크기의 구간으로 나누어 각 구간을 하나의 상태로 정의하고, '천이' 관계는 일정한 시간 간격으로 샘플링된 신호 데이터 간의 각도 변화로 각각 정의하여 각도변이 기반 상태천이 모델링을 고안하였으며 모델의 유효성을 실험을 통하여 검증하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.691-697
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• 2002

Myocardial ischemia is a disorder of cardiac function caused by insuficient blood flow to the muscle tissue of the heart. We can diagnose myocardial ischemia by observing the change of ST-segment, but this change is temporary. Our primary purpose is to detect the temporary change of the 57-segment automatically In the signal processing, the wavelet transform decomposes the ECG(electrocardiogram) signal into high and low frequency components using wavelet function. Recomposing the high frequency bands including QRS complex, we can detect QRS complex more easily. Amplitude comparison method is adopted to detect QRS complex. Reducing the effect of noise to the minimum, we grouped ECG by 5 data and compared the amplitude of maximum value. To recognize the ECG .signal pattern, we adopted the polynomial approximation partially and statistical method. The polynomial approximation makes possible to compare some ECG signal with different frequency and sampling period. The ECG signal is divided into small parts based on QRS complex, and then, each part is approximated to the polynomials. After removing the distorted ECG by calculating the difference between the orignal ECG and the approximated ECG for polynomial, we compared the approximated ECG pattern with the database, and we detected and classified abnormality of ECG.

• 전자공학회논문지CI
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• 제38권4호
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• pp.33-38
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• 2001

고밀도 기록매체인 DVD RAM 시스템에서 단면 기록밀도 4.7 GB, 15 GB 매체 개발 실현에 가장 큰 걸림돌로 작용하고 있는 crosserase 및 crosstalk 현상이 재생 신호에 미치는 영향을 분석하기 위해 4.7 GB 및 15 GB 규격으로 재생 신호를 시뮬레이션 하였다. 디스크에 조사된 빔의 강도는 Gaussian으로 근사화하고 기록된 마크는 타원형 마크로 가정하였으며, 재생신호는 Gaussian 빔 패턴과 마크 패턴의 이중 적분으로 계산되었다. Crosserase 정도를 변하여 얻어진 재생 신호로부터 주파수 분석을 통하여 3T-11T 마크의 carrier level의 크기를 구하여 비교하였다. 1,000개의 3T-11T 랜덤 마크로 부터 crosserase 및 crosstalk 에 의한 지터를 계산하여 비교한 결과, crosserase에 의한 지터가 crosstalk에 의한 지터 보다 상대적으로 작음을 확인할 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.1045-1053
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• 2014

본 논문에서는 카드 단말기로부터 발생할 수 있는 부채널 신호를 통해 금융 중요 정보의 누수가 발생할 수 있다고 가정하고, 실제 적용 가능한 공격 모델을 새로이 제안한다. 논문에서 제안하는 공격 모델은 소형 센서를 카드 단말기에 부착하여 카드 단말기에서 발생하는 진동 신호를 이용한 진동 신호 기반 부채널 공격이다. 이 소형 센서를 통해 카드결제 승인 단말기의 버튼을 누를 때 발생되는 진동신호를 알아낼 수 있으며, 이러한 정보는 금융 정보를 탈취하는 기반이 된다. 이러한 연구는 기존에 실시된 다른 부채널 연구들과 어느 정도 유사한 면도 있으나, 본 논문은 비언어적 모델을 기반으로 한다는 점에서 그 성격이 다르다. 왜냐하면 금융 결제에 필요한 카드 번호, 비밀번호, 휴대전화 번호 등은 일정한 패턴을 가질 수 없기 때문이다. 또한 소형 카드 단말기를 이용한 연구가 거의 없었다는 점에서 본 연구는 의미를 가진다. 이에 소형 무선 센서를 데이터를 수집하고, 데이터 특성을 고려해 주파수 영역의 스펙트럼 및 주성분 분석 방법을 이용한 통계적 신호처리 및 패턴 인식 알고리즘을 이용해 수집 정보를 분석을 실시한 뒤, 그 실험 결과를 선보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권10호
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• pp.1275-1281
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• 2019

무선 신호의 자동 변조 인식은 지능형 수신기의 주요한 작업으로 다양한 민간 및 군대 응용분야가 있다. 본 논문에서는 딥 뉴럴 네트워크 모델을 기반한 무선통신에서 전파신호의 변조 방식을 식별하는 방법을 제안한다. 순차적인 데이터에 대해 장기적인 패턴을 잡아내는데 용이한 LSTM 모델을 통과하여 얻은 연속적인 신호의 특징값을 딥 뉴럴 네트워크의 입력 데이터로 사용하여 신호의 변조 패턴을 분류한다. 변조된 신호의 진폭 및 위상, 동상(In-phase) 반송파, 직각 위상(Quadrature-phase) 반송파의 값을 LSTM 모델의 입력 데이터로 사용하여 분류한다. 제안된 학습 방법의 성능을 검증하기 위해, 다양한 신호 대 잡음비로 10 가지 유형의 변조 신호를 포함하는 대형 데이터 세트를 사용하여 학습하고 테스트한다. 본 논문의 변조 인식 프로그램은 신호의 사전 정보가 없는 환경에서 변조방식을 예측하는데 적용될 수 있다.