• 전기전자학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.1109-1114
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• 2018

뇌파(Electroencephalogram, EEG)는 외부 자극 때문에 발생하는 뇌 활동을 연구하기 위해 사용되는 도구로 두피에 전극을 부착하여 기록한다. 이 과정에서 잡파(artifact)가 혼입되어 신호를 왜곡시키기 쉬워 이를 제거하기 위한 후처리가 필수적이다. 잡파 제거를 위해 널리 사용되는 방법으로 독립성분분석(Independent Component Analysis, ICA)이 존재한다. 이 방법은 성능은 우수하나 뇌파 정보를 일부 손실시키는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 시선 추적 센서(Eyetracker)를 통해 얻은 눈 깜빡임 정보를 이용하여 필터 적용 범위를 제한함으로써 뇌파 정보 손실을 줄이는 방법을 제안한다. 이후 신호 대 잡음 비(Signal to Noise Ratio, SNR), 스펙트럼 일관성(Spectral Coherence, SC) 등의 정량화 방법을 이용하여 기존의 방법과 제안하는 방법의 결과를 비교하였다.

• ETRI Journal
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• 제42권6호
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• pp.859-871
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• 2020

A spectrally encapsulated (SE) orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) precoding scheme for wireless short packet transmission, which can suppress the out-of-band emission (OoBE) while maintaining the advantage of the cyclic prefix (CP)-OFDM, is proposed. The SE-OFDM symbol consists of a prefix, an inverse fast Fourier transform (IFFT) symbol, and a suffix generated by the head, center, and tail matrices, respectively. The prefix and suffix play the roles of a guard interval and suppress the OoBE, and the IFFT symbol has the same size as the discrete Fourier transform symbol in the CP-OFDM symbol and serves as an information field. Specifically, as the center matrix generating the IFFT symbol is orthogonal, data and pilot symbols can be allocated to any subcarrier without distinction. Even if the proposed precoder is required to generate OFDM symbols with spectral efficiency in the transmitter, a corresponding decoder is not required in the receiver. The proposed scheme is compared with CP-OFDM in terms of spectrum, OoBE, and bit-error rate.

• ETRI Journal
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• 제43권6호
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• pp.966-977
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• 2021

Filterbank multicarrier with offset quadrature amplitude modulation (FBMC-OQAM) is an attractive alternative to the orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) modulation technique. In comparison with OFDM, the FBMC-OQAM signal has better spectral confinement and higher spectral efficiency and tolerance to synchronization errors, primarily due to per-subcarrier filtering using a frequency-time localized prototype filter. However, the filtering process introduces intrinsic interference among the symbols and complicates channel estimation (CE). An efficient way to improve the CE in FBMC-OQAM is using a technique known as windowed frequency domain averaging (FDA); however, it requires a priori knowledge of the window length parameter which is set based on the channel's frequency selectivity (FS). As the channel's FS is not fixed and not a priori known, we propose a k-nearest neighbor-based machine learning algorithm to classify the FS and decide on the FDA's window length. A comparative theoretical analysis of the mean-squared error (MSE) is performed to prove the proposed CE scheme's effectiveness, validated through extensive simulations. The adaptive CE scheme is shown to yield a reduction in CE-MSE and improved bit error rates compared with the popular preamble-based CE schemes for FBMC-OQAM, without a priori knowledge of channel's frequency selectivity.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제41권2호
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• pp.121-138
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• 2024

Advances in solar-terrestrial physics are generally linked to the development of innovative new sensor technologies, affording us ever better sensitivity, higher resolution, and broader spectral response. Recent advances in low-noise InGaAs sensor technology have enabled the realization of low-light-level scientific imaging within the short-wave infrared (SWIR) region of the electromagnetic spectrum. This paper describes a new and highly sensitive ultra-wide angle imager that offers an expansion of auroral and airglow imaging capabilities into the SWIR spectral range of 900-1,700 nm. The imager has already proven successful in large-area remote sensing of mesospheric temperatures and in providing intensity maps showing the propagation and dissipation of atmospheric gravity waves and ripples. The addition of an automated filter wheel expands the range of applications of an already versatile SWIR detector. Several potential applications are proposed herein, with an emphasis on auroral science. The combined data from this type of instrument and other existing instrumentation holds a strong potential to further enhance our understanding of the geospace environment.

• 한국전자파학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.85-95
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• 2012

본 논문에서는 주파수 변조 단속 지속파(Frequency Modulated Interrupted Continuous Wave: FMICW) 시스템을 기반으로 한 고해상도(HRR: High Range Resolution) 레이더 탐색기에서 발생하는 스퓨리어스(Spurious)를 제거하기 위한 스펙트럼 분석 기법에 대해서 연구하고 새로운 제거 기법을 제안한다. 주파수 변조 지속파(Frequency Modulated Continuous Wave: FMCW)를 기반으로 하는 고해상도 레이더 시스템과 다르게 FMICW를 사용한 시스템은 주기적으로 나타나는 비연속적 IF(Intermediate Frequency) 신호에 의해 스펙트럼 상에서 스퓨리어스가 생기게 된다. 이러한 스퓨리어스를 제거하기 위해서 대역 통과 필터(band pass filter)를 사용하면 FMICW 시스템의 정확도가 이전 추정된 거리 값에 의존적이 되고 random interrupted sequence를 사용하면 noise floor가 증가하며, staggering process를 사용하면 중복된 정보를 위해 여러 개의 파형을 송신해야 되는 단점이 있다. 최근 소개된 IAA(Iterative Adaptive Approach) 또는 SPICE(SemiParametric Iterative Covariance-based Estimation method)와 같은 스펙트럼 분석 기법을 이용하면 이러한 단점 없이 FMICW 시스템에서의 스퓨리어스를 효과적으로 제거할 수 있다. IAA 또는 SPICE를 사용하기 위해서는 신뢰할 수 있는 데이터(reliable data)와 신뢰할 수 없는 데이터(unreliable data)를 구분하고, 신뢰할 수 있는 데이터만 이용하여야 하는데, 이를 위해서 STFT(Short Time Fourier Transform)가 적용된다.

• 한국음향학회지
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• 제43권4호
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• pp.422-435
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• 2024

본 연구의 목적은 안면 마스크가 한국어에 미치는 영향을 음향적, 공기역학적, 포먼트 매개변수 측면에서 검증하고자 하였다. 국내에서 판매되는 모든 종류의 마스크를 필터 성능과 접이식 방식을 기준으로 선택하였다. 본 연구에는 표준 한국어를 구사하는 경력 20년 이상의 한국인 전문 성우 2명(남녀)이 음성 데이터의 화자로 참여하였다. 연구 결과, 안면 마스크는 고주파수 범위를 약화시켜 Vowel Space Area(VSA) 및 Vowel Articulation Index(VAI) 점수를 감소시키고 모든 음성 샘플에서 Low-to-High spectral ratio(L/H ratio)을 증가시킨 것으로 나타났다. 이로 인해 음성 명료도가 낮아질 수 있음을 파악하였다. 그러나 음성 특성에 따라 증가 및 감소 정도가 결정되며 여성 화자의 경우 안면 마스크 두께가 증가함에 따라 Speech Level(SL)과 Cepstral Peak Prominence(CPP)가 증가하였다. 그러나 남성 화자의 경우 안면 마스크 두께가 증가함에 따라 이 두 매개변수가 감소하였다. 결론적으로, 본 연구에서는 마스크의 유무나 필터 성능이 음성 특성에 따른 음성 음향 매개변수에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 안면 마스크는 음성 강도가 충분히 강하지 않거나 환경의 반향이 덜할 때 음성 노력에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마스크 착용시 음향 변형을 극복하기 위해 안면 마스크로 유도된 음성 노력에 대한 추가적인 연구가 수행되어야 함을 시사한다.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.3112-3112
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• 2001

Near-Infrared Spectroscopy (NIRS) was investigated aiming at the identification of falsified drugs. The identification is based on comparison of the NIR spectrum of a sample with a typical spectra of an authentic drug using multivariate modelling and classification algorithms (PCA/SIMCA). Two spectrophotometers (Brimrose - Luminar 2000 and 2030), based on acoustic-optical filter (AOTF) technology, sharing the same controlling computer, software (Brimrose - Snap 2.03) and the data acquisition electronics, were employed. The Luminar 2000 scans the range 850 1800 nm and was employed for transmitance/absorbance measurements of liquids with a transflectance optical bundle probe with total optical path of 5 mm and a circular area of 0.5 $\textrm{cm}^2$. Model 2030 scans the rage 1100 2400 nm and was employed for reflectance measurement of solids drugs. 300 spectra, acquired in about 20 s, were averaged for each sample. Chemometric treatment of the spectral data, modelling and classification were performed by using the Unscrambler 7.5 software (CAMO Norway). This package provides the Principal Component Analysis (PCA) and SIMCA algorithms, used for modelling and classification, respectively. Initially, NIRS was evaluated for spectrum acquisition of various drugs, selected in order to accomplish the diversity of physico-chemical characteristics found among commercial products. Parameters which could affect the spectra of a given drug (especially if presented as solid tablets) were investigated and the results showed that the first derivative can minimize spectral changes associated with tablet geometry, physical differences in their faces and position in relation to the probe beam. The effect of ambient humidity and temperature were also investigated. The first factor needs to be controlled for model construction because the ambient humidity can cause spectral alterations that should cause the wrong classification of a real drug if the factor is not considered by the model.

• 지질공학
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• 제7권1호
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• pp.63-79
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• 1997

본 연구의 목적은 시간-주파수 영역에서의 미소지진과 인공폭발을 구별하는 것으로 미소지진과 인공폭발의 주파수특성을 연구하기 위해서 3차원 스펙트로그램(주파수, 시간, 진폭)을 이용하였다. 3차원 스펙트로그램은 국지 및 광역 거리에서 관측된 자료에 대하여 각각의 위상에 대한 주파수대역의 연구에 매우 유용한 방법이다. 채석장 발파로부터 관측된 P파와 S파는 Hz 이상에서 큰 진폭을 가졌고 또한 가까운 거리에서는 뚜렷한 Rg파가 관측되었다. 미소 지진의 경우 P파와 S파는 넓은 주파수 대역에서 큰 진폭이나타났다. 인공 폭발과 미소지진의 구별을 위해서는 10Hz 이하에서 Pg/Lg 스펙트럼 비를 이용하였고 각각의 위상에서의 정확한 시간창(time window)을 구하기 위해서 다중 필터 방법(MFM)을 이용하여 군속도를 계산하였다. 또한 3 성분 자료에 관해서는 자료의 순수한 P, SV, SH 성질을 구하기 위해 자유 표면에서의 영향을 보정하고 각각의 위상에 대하여 FFT을 실시하여 7개의 주파수 대역(0.5-3, 2-4, 3-5, 4-6, 5-7, 6-8, 8-10Hz)에서 Pg/Lg 스펙트럼 비를 계산하였다. 위의 과정을 통해 6-8Hz 대역에서 미소지진과 인공폭발이 가장 잘 구별되었다.

• 한국음향학회지
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• 제18권2호
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• pp.11-17
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• 1999

본 논문에서는 DHMM(Discrete Hidden Markov Model) 기반의 음성 인식 시스템에서 소음에 강인한 인식 성능을 얻기 위하여, 관찰 확률 스무딩(observation probability smoothing) 방법을 제안하고, 자동차 소음하에서의 음성 인식에 적합한 소음처리 기법을 실험을 통해 제시한다. 제안된 관찰 확률 스무딩 방법은 입력되는 음성의 특징벡터가 소음에 오염되어 양자화(vector quantization) 과정에서 적절한 코드워드(codeword)가 아닌 다른 코드워드로 양자화됨으로써 발생하는 인식성능 저하를 막기 위하여, 각각의 코드워드와 거리가 가까운 코드워드들의 관찰 확률값을 높여주는 방법이다. 이 밖에 자동차 소음에 대한 대처 방안으로 특징 벡터의 거리 측정시의 리프터(lifter) 사용, 고역 통과 필터(high pass filter) 사용, 스펙트럴 차감법(spectral subtraction) 사용 등의 성능을 평가한다. 인식 실험은 자동차 정지 중과 주행 중의 두 가지 상황에서 녹음된 한국어 단독 숫자음과 명령어 14단어에 대해 수행하였으며, 정지 중 97.4%와 주행 중 59.1%의 인식률로부터, 제안된 관찰 확률 스무딩 방법과 리프터, 고역 통과 필터, 스팩트럴 차감법의 소음 처리 기법을 추가한 결과, 정지 중 98.3%와 주행 중 88.6%의 인식률을 얻을 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.561-565
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• 2011

본 논문에서는 기존의 베이어 컬러필터 배열 기반의 영상 센서를 사용하는 카메라에서 개선된 컬러 영상을 생성하기 위한 영상 시스템을 제안한다. 제안한 컬러 영상 생성 기술은 두 장의 연속적인 영상(광대역 G채널 필터를 사용한 영상과 색필터를 적용하지 않고 연속적으로 촬영한 영상)으로부터 RGBCY의 다양한 색 정보를 추출하여 디모자이킹을 위한 컬러 영상 보간의 계산은 감소시키며 개선된 색상 정보를 가지는 영상을 얻을 수 있다. 또한 기존의 베이어 CFA 영상센서를 사용하기 때문에 새로운 형태의 CFA를 제작할 필요 없이 다중 스펙트럼 영상을 취득할 수 있는 카메라 시스템으로 확장 가능하다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 컬러영상 생성을 위한 카메라 시스템의 성능을 검증하기 위해서 기존의 디모자이킹 기술과 비교하였으며, 그 결과 컬러 중첩 현상이 상당히 개선되었음을 보였다.