• 한국통신학회논문지
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• 제35권12B호
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• pp.1244-1250
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• 2010

본 논문에서는 고속으로 이동하는 표적을 탐지 및 레인징하기 위해서 높은 PRF(Pulse repetition frequency)로 동작하는 레이더의 신호처리 알고리즘을 제시한다. 제시된 방법은 준주기성(quasi-periodic) 펄스열을 사용하므로써 이동표적의 도플러 정보를 추정하고 이를 보상해서 코히어런트하게 레인지 프로세싱 하는 것으로 기존 방식과는 달리 도플러 프로세싱이 레인지 프로세싱에 선행되며 이를 통해서 SNR이 낮은 잡음 환경에서도 표적 탐지 및 레인징이 가능함을 보인다. 제시된 알고리즘을 수학적으로 유도하고 디지털 신호처리를 위한 도플러/레인징 샘플링 조건, 프로세싱 시간 및 도플러 오차가 성능에 미치는 영향에 대해 기술하고 시뮬레이션을 통해서 이를 검증한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.38-50
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• 2003

본 논문에서는 도선상에서 발생하는 결함 위치와 이상 유무를 감지하는 새로운 고분해능 반사측정법인 시간-주파수 영역반사측정법 (TFDR, Time-Frequency Domain Reflectometry)을 제안하였다. 고전적인 반사측정법들은 단지 시간 또는 주파수의 한 영역에서 분석되어져 왔으나, 본 논문에서 제시한 TFDR은 도선의 결함 위치와 이상 유무를 발견하기 위해 과도신호의 시간과 주파수 영역의 정보를 동시에 이용할 수 있는 시간-주파수 분석기법으로 특성화하였다. TFDR의 기준신호 설계는 측정 케이블의 물리적 성질들을 고려하여 주파수 밴드를 결정하며, 도선의 결함감지와 추정은 시간-주파수 상호상관관계 함수에 의해 이루어진다. TFDR 시스템을 이용하여 여러 결함 상태를 가진 실제 coaxial cable (RG-142, RG-400)에 대해 실험하였고 정확성을 입증하기 위해 TDR (Time Domain Reflectometry) 장비와 성능을 비교하였다. 본 논문에서는 TFDR이 TDR보다 작은 오차로 결함을 찾아냄을 나타내고 있으며, 측정된 정확도는 TFDR의 오차율이 0.5% 이하로 TDR (54750A/54754A) 장비보다 성능이 월등히 우수하다는 것을 알 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.237-239
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• 2009

The purpose of this research is to propose a system to detect a strip defect on a iron plate using an image processing, one way of finding defects on an iron plate. An existing way of image processing is using a light source which release a light energy in a certain frequency and a light absorbing display which responds to the light source. This research attempts to detect defects by using the image processing which handles an illumination, without depending on characteristics of light frequency. One of the advantages of this method is that it makes up for the weakness of the existing method which was too difficult for users to notice a defect. Also this method makes it possible to realize a real-time monitoring on a plate of iron.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권6호
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• pp.3029-3045
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• 2017

The main processes of a cognitive radio system include spectrum sensing, spectrum decision, spectrum sharing, and spectrum conversion. Experimental results show that these stages introduce a time delay that affects the spectrum sensing accuracy, reducing its efficiency. To reduce the time delay, the frequency spectrum prediction was proposed to alleviate the burden on the spectrum sensing. In this paper, the deep recurrent neural network (DRNN) was proposed to predict the spectrum of multiple time slots, since the existing methods only predict the spectrum of one time slot. The continuous state of a channel is divided into a many time slots, forming a time series of the channel state. Since there are more hidden layers in the DRNN than in the RNN, the DRNN has fading memory in its bottom layer as well as in the past input. In addition, the extended Kalman filter was used to train the DRNN, which overcomes the problem of slow convergence and the vanishing gradient of the gradient descent method. The spectrum prediction based on the DRNN was verified with a WiFi signal, and the error of the prediction was analyzed. The simulation results proved that the multiple slot spectrum prediction improved the spectrum efficiency and reduced the energy consumption of spectrum sensing.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1753-1765
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• 2000

As the areas of computer application are expanded, real-time application environments that must process as many transactions as possible within their deadlines, such as a stock transaction systems, ATM switching systems etc, have been increased recently. The reason why the conventional database systems can't process soft real-time applications is the lack of prediction and poor performance on processing transaction's deadline. If transactions want to access data stored at the secondary storage, they can not satisfy requirements of real-time applications because of the disk delay time. This paper designs a main-memory database prototype systems to be suitable to real-time applications and then this system can produce rapid results without disk i/o as all of the information are loaded in main memory database. In thesis proposed the improved techniques with respect to logging, checkpointing, and recovering in our environment. In order to improve the performance of the system, a) the frequency of log analysis and redo processing is reduced by the proposed redo technique at system failure, b) database consistency is maintained by improved fuzzy checkpointing. The performance model is proposed which consists of two parts. The first part evaluates log processing time for recovery and compares with other research activities. The second part examines checkpointing behavior.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제27권3E호
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• pp.104-111
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• 2008

Recently, a method for robust time reversal focusing has been introduced to extend the period of stable focusing in time-dependent ocean environments [S. Kim et al., J. Acoust. Soc. Am. 114, 145-157, (2003)]. In this study, concept of focal-size broadening based on waveguide invariant theory in an ocean time reversal acoustics is described. It is achieved by imposing the multiple location constraints. The signal vector used in multiple location constraints are found from the theory on waveguide invariant for frequency band corresponding the extended focal range. The broadening of foci in an ocean waveguide can play an important role in the application of time reversal processing, particularly to the underwater acoustic communication with moving vehicles. The proposed method is demonstrated in the context of the underwater acoustic communication from the transmit/receive array (TRA) to a slowly moving vehicle.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.51-56
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• 2023

본 연구는 CNN에 기반한 한국 숫자지화 인식 시스템의 입력데이터인 표면 근전도 신호에 대한 샘플링 주파수가 CNN의 학습 성능에 미치는 영향을 검토하였다. 표면 근전도의 샘플링 주파수가 크면 수집한 많은 양의 입력데이터에 대한 학습 시간이 길어지므로 실시간 시스템의 구현이 어려움이 발생하고 고가의 표면 근전도 측정장비를 필요로 하므로 표면근전도 신호의 샘플링 주파수 선정에서 적정선이 요구된다. 이를 위해 본 연구에서는 1,024Hz, 512Hz, 256Hz, 128Hz 그리고 64Hz의 샘플링 주파수를 선정하고 선정된 샘플링 주파수로 측정한 표면근전도 신호를 입력으로 CNN 학습 성능을 비교하였다. 비교 연구 결과는 선정된 모든 샘플링 주파수로 획득한 표면근전도 신호를 입력데이터를 활용한 CNN 학습 모두가 한국 숫자지화 일부터 다섯을 100% 인식하였으며, 그중에서도 256Hz의 샘플링 주파수로 획득한 표면근전도 신호를 입력데이터로 활용한 CNN 학습이 가장 짧은 시간 안에 이루어졌다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제3권3호
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• pp.99-105
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• 2014

A graphic processing unit (GPU) can perform the same calculation on multiple data (SIMD: single instruction multiple data) using hundreds of to thousands of special purpose processors for graphic processing. Thus, high efficiency is expected when GPU is used for the generation and correlation of satellite navigation signals, which perform generation and processing by applying the same calculation procedure to tens of millions of discrete signal samples per second. In this study, the structure of a GPU-based GNSS simulator for the generation and processing of satellite navigation signals was designed, developed, and verified. To verify the developed satellite navigation signal generator, generated signals were applied to the OEM-V3 receiver of Novatel Inc., and the measured values were examined. To verify the satellite navigation signal processor, the performance was examined by collecting and processing actual GNSS intermediate frequency signals. The results of the verification indicated that satellite navigation signals could be generated and processed in real time using two GPUs.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권6호
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• pp.755-764
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• 2006

근래 들어 유비쿼터스 컴퓨팅 및 센서 네트워크 환경 등과 같은 다양한 응용 분야에서 데이터 스트림 형태의 정보를 발생시키고 있으며, 이들 정보를 효율적으로 처리하기 위한 다양한 방법들이 활발히 제안되어 왔다. 대부분의 이들 방법들은 주로 처리 과정에서의 공간 사용량 및 데이터당 처리 시간을 줄이는데 초점을 맞추고 있다. 하지만 이들 방법들에서 데이터 발생량이 급격히 증가되는 경우 일부 데이터는 실시간으로 처리되지 못하며 해당 방법의 성능 저하를 초래한다. 따라서, 데이터 스트림 처리의 효율성을 높이기 위해서는 효율적인 과부하 처리 기법을 필요로 한다. 이를 위해서 본 논문에서는 발생빈도 예측법을 이용한 과부하 처리 기법을 제안한다. 즉, 해당 기법에서는 처리 대상 데이터의 현재 시점까지의 발생빈도를 고려하여 해당 데이터의 향후 발생 상황을 예측하며, 이를 통해서 해당 데이터 스트림에서 과부하가 발생했을 때 효율적으로 대처할 수 있도록 지원한다. 또한, 제안되는 방법에서는 데이터 스트림의 변화를 고려하여 튜플 선별을 위한 임계값을 적응적으로 조절함으로써 불필요한 과부하 처리 수행을 최소화한다.

• 비파괴검사학회지
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• 제20권6호
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• pp.501-510
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• 2000

초음파 에코파형의 시간-주파수해석법으로 Wigner 분포와 웨이브렛 변환 등과 같은 새로운 신호처리 기법이 비파괴평가 분야에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 웨이브렛 변환(wavelet transform)에 의한 음속과 감쇠계수의 주파수의존성과 초음파 결함신호의 잡음제거의 유용성 유무를 실험적으로 검증하였다. Gabor 함수를 웨이브렛의 기본함수로 사용하였다. 초음파의 에코파형에 포함된 각 주파수성분의 속도와 감쇠계수의 주파수의존성을 추정할 수 있었으며, 초음파탐상에서 결함의 검출능 향상과 결함크기 산정의 정량화에 접근하기 위해 웨이브렛 변환에 의한 S/N비 신호처리 시뮬레이션 결과를 오스테나이트강 스테인레스 용접부에 가공한 EDM 노치의 초음파 결함신호에 적용한 결과 임상에코를 저감하고 S/N비를 개선하는 것이 가능하였다.