• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.773-778
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• 2009

본 논문에서는 인간의 감정 변화에 강인한 음성 인식 시스템을 구현하기 위하여 감정 변화의 영향을 최소화 하는 방법에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위하여 우선 다양한 감정이 포함된 음성 데이터베이스를 사용하여 감정 변화에 따른 음성 신호의 변화를 관찰하였다. 감정이 포함되지 않은 평상의 음성으로 학습된 음성 인식 시스템에 감정이 포함된 인식 데이터가 입력되는 경우 감정에 따른 음성의 차이가 인식 시스템의 성능을 저하시킨다. 본 연구에서는 감정의 변화에 따라 화자의 성도 길이가 변화한다는 것과 이러한 변화는 음성 인식 시스템의 성능을 저하시키는 원인 중의 하나임을 관찰하였다. 본 연구에서는 이러한 음성의 변화를 감소시키는 방법으로 성도 길이 정규화 방법을 사용한 감정 변화에 강인한 음성 인식 시스템을 개발하였다. HMM을 사용한 단독음 인식 실험에서 제안된 학습 방법을 사용하면 감정 데이터의 오차가 기존방법보다 41.9% 감소되었다.

• 한국안전학회지
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• 제34권1호
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• pp.82-89
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• 2019

The importance of aviation safety has been emphasized recently due to the development of aviation industry. Despite the efforts of each country and the improvement of screening equipment, screening tasks are still difficult and detection failures are frequent. The purpose of this study was to examine the effect of feedback on improving signal detection performance applying a Simulated Baggage Screening Program(SBSP) for improving aviation safety. SBSP consists of three parts: image combination, option setting and experiment. The experimental images were color-coded to reflect the items' transmittance of the x-rays and could be combined as researchers' need. In the option, the researcher could set up the information, incentive, and comments needed for training to be delivered on a number of tasks and times. Experiment was conducted using SBSP and participant's performance information (hit, missed, false alarms, correct rejection, reaction time, etc.) was automatically calculated and stored. A total of 50 participants participated and each participant was randomly assigned to feedback and non-feedback group. Participants performed a total of 200 tasks and 20(10%) contained target object(gun and knife). The results showed that when the feedback was provided, the hit, correct rejection ratio and d′ were increased, however, the false alarms and miss decreased. However, there was no significant difference in response criteria(${\beta}$). In addition, implications, limitations of this study and future research were discussed.

• 한국생산제조학회지
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• 제6권1호
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• pp.7-17
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• 1997

During the past decade, there were many well-established theories for the adaptive control of linear systems, but there exists relatively little general theory for the adaptive control of nonlinear systems. Adaptive control technique is essential for providing a stable and robust performance for application of industrial robot control. Neural network computing methods provide one approach to the development of adaptive and learning behavior in robotic system for manufacturing. Computational neural networks have been demonstrated which exhibit capabilities for supervised learning, matching, and generalization for problems on an experimental scale. Supervised learning could improve the efficiency of training and development of robotic systems. In this paper, a new scheme of adaptive-neuro control system to implement real-time control of robot manipulator using digital signal processors is proposed. Digital signal processors, DSPs, are micro-processors that are developed particularly for fast numerical computations involving sums and products of variables. The proposed neuro control algorithm is one of learning a model based error back-propagation scheme using Lyapunov stability analysis method. The proposed adaptive-neuro control scheme is illustrated to be an efficient control scheme for implementation of real-time control for SCARA robot with four-axes by experiment.

• 전자공학회논문지A
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• 제32A권1호
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• pp.14-25
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• 1995

The main contribution of this paper can be summarized in two items as follws. Firstly, a modelling of mobile communication channel with Rayleigh fading characteristics is presented. Actual signal environments can be approximated as being real measurements by a proper mathematical representation of fluctuation of channel parameters due to Doppler effect, that is determined by the relative speed between transmitter and receiver, and noises, that vary at each sampling time. Secondly, an alternative procedure of synthesizing an adaptive equalizers is presented for recovering original signals that have been corrupted through the modelled channel. In order to compute the optimal tap coefficients for a high speed data(512 k symbol/sec) on a real-time basis, the CGM that guarantees fast and stable convergency is adopted during the training period of each frame. The coefficients obtained by the CGM are used as initial values for the LMS algorithm to trace the optimal coefficients during the data period that vary at each sampling time due to the mobility and noise at the receiver. Using the modelling presented in this paper, distributions of received signal power in various signal environments are demonstrated. The performance of the eqalizer proposed in this paper is shown as a function of BER under the various signal circumstances of mobile communications.

• 한국음향학회지
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• 제43권1호
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• pp.9-18
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• 2024

최근 수중표적의 저소음화와 해상교통량의 증가로 인한 주변 소음의 증가로 능동 소나 시스템의 중요성이 증대되고 있다. 하지만 신호의 다중 경로를 통한 전파, 다양한 클러터와 주변 소음 및 잔향 등으로 인한 반향신호의 낮은 신호대잡음비는 능동 소나를 통한 수중 표적 식별을 어렵게 만든다. 최근 수중 표적 식별 시스템의 성능을 향상 시키기 위해 머신러닝 혹은 딥러닝과 같은 데이터 기반의 방법을 적용시키려는 시도가 있지만, 소나 데이터셋의 특성 상 훈련에 충분한 데이터를 모으는 것이 어렵다. 부족한 능동 소나 데이터를 보완하기 위해 수학적 모델링에 기반한 방법이 주로 활용되어오고 있다. 그러나 수학적 모델링에 기반한 방법론은 복잡한 수중 현상을 정확하게 모의하는 데에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 심층 신경망 기반의 소나 신호 합성 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 인공지능 모델을 소나 신호 합성 분야에 적용하기 위해, 음성 합성 분야에서 주로 사용되는 타코트론 모델의 주요 모듈인 주의도 기반의 인코더 및 디코더를 소나 신호에 적절하게 수정하였다. 실제 해상 환경에 모의 표적기를 배치해 수집한 데이터셋을 사용하여 제안하는 모델을 훈련시킴으로써 보다 실제 신호와 유사한 신호를 합성해낼 수 있게 된다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해, 합성된 음파 신호의 스펙트럼을 직접 분석을 진행하여 비교하였으며, 이를 바탕으로 오디오 품질 인지적 평가(Perceptual Quality of Audio Quality, PEAQ)인지적 성능 검사를 실시하여 총 4개의 서로 다른 환경에서 생성된 반사 신호들에 대해 원본과 비교해 그 차이가 최소 -2.3이내의 높은 성적을 보여주었다. 이는 본 논문에서 제안한 방법으로 생성한 능동 소나 신호가 보다 실제 신호에 근사한다는 것을 입증한다.

• Clinics in Shoulder and Elbow
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• 제26권3호
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• pp.260-266
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• 2023

Background: Knowledge of the base rate of signal changes consistent with distal biceps tendinopathy on magnetic resonance imaging (MRI) has the potential to influence strategies for diagnosis and treatment of people that present with elbow pain. The aim of this study is to measure the prevalence of distal biceps tendon signal changes on MRIs of the elbow by indication for imaging. Methods: MRI data for 1,306 elbows were retrospectively reviewed for mention of signal change in distal biceps tendon. The reports were sorted by indication. Results: Signal changes consistent with distal biceps tendinopathy were noted in 197 of 1,306 (15%) patients, including 34% of patients with biceps pain, 14% of patients with unspecified pain, and 8% of patients with a specific non-biceps indication. Distal biceps tendon changes noted on radiology reports were associated with older age, male sex, and radiologists with musculoskeletal fellowship training. Conclusions: The finding that distal biceps MRI signal changes consistent with tendinopathy are common even in asymptomatic elbows reduces the probability that symptoms correlate with pathology on imaging. The accumulation of signal changes with age, also independent of symptoms, suggests that tendon pathology persists after symptoms resolve, that some degree of distal biceps tendinopathy is common in a human lifetime, and that tendinopathy may often be accommodated without seeking care. Level of evidence: IV.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.171-178
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• 2016

지상 관제소에 근무하는 항공관제사와 비행중인 항공기는 무전기를 이용하여 음성통신을 한다. 항공기에서 송신하는 음성신호는 전국에 있는 다수의 지상사이트에 동시에 수신된다. 이때 항공관제사는 항공기와의 거리, 속도, 기상상태, 안테나와 무전기 조정상태 등에 따라 다양한 품질의 음성신호를 수신하게 된다. 항공관제사는 매 순간 최적의 음성신호를 찾아 항공기와 최적의 상황에서 음성통신을 수행한다. 그러나, 현재는 입력된 음성의 음량(Gain)을 기준으로 CD(: Carrier Dectect)값이 우수하다고 판단되는 신호를 최적채널로 선택하지만, 이는 잡음이 통화품질에 미치는 영향을 고려하지 않기에 최적채널을 선택한다고 볼 수 없다. 본 논문을 통해 수신된 음성신호에서 잡음을 제거한 후 사용자가 최적채널을 선택할 수 있도록 수치화된 정보 및 개선된 음질의 음성신호를 제공할 수 있었다. 이를 이용하여 항공기 관제 또는 훈련감청시스템 운용 시 향상된 품질의 채널을 선택하여 안전사고 예방, 훈련 능력향상 등을 기대할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.13-20
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• 2022

차세대 와이파이 표준기술인 IEEE 802.11ay는 밀리미터파 대역에서 AP (Access Point)가 다수의 STA (Station)로 동시에 데이터를 전송하도록 MU-MIMO (Multiple User Multiple Input Multiple Output) 통신을 지원한다. 이를 위해, 주기적으로 MU-MIMO 빔포밍 훈련을 수행해야 하고, 효율적인 빔포밍 훈련을 위해서는 AP가 다수의 안테나로 다수의 빔을 동시에 전송할 때, 각 STA에서 측정되는 신호 세기를 정확히 예측하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 다중 빔 전송링크 성능 예측기법을 제안한다. 제안한 예측기법은 특정 실내 또는 실외 환경에서 미리 학습된 딥러닝 모델을 이용하여 다수의 빔이 동시에 전송될 때 STA에서 측정되는 신호 세기 예측의 정확성을 높인다. 이때, 딥러닝의 입력으로 개별 빔이 전송될 때 STA에서 측정되는 신호 세기 정보를 이용하고, 개별 빔의 신호 세기 정보를 얻는 과정은 이미 기존의 빔포밍 훈련에 포함되어 있으므로 정보 수집을 위해 추가적인 비용을 발생하지 않는다. 성능평가를 위해 NIST (National Institute of Standards and Technology)에 의해 개발된 Q-D 채널구현 (Quasi-Deterministic Channel Realization) 오픈소스 소프트웨어를 활용하였고 실측 데이터 기반으로 밀리미터파 채널을 구현하였다. 실험결과에서는 제안한 예측기법이 다른 비교기법보다 향상된 예측성능을 보였다.

• 한국해양공학회:학술대회논문집
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• 한국해양공학회 2004년도 학술대회지
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• pp.24-29
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• 2004

A small, highly-trained crew working on the ship's automation has contributed to the improvement of operation efficiency and the labor environment on board ship. However, at the same time, having a small crew adds more responsibility to the ship's officers to safely operate and manage the ship. Recently, development on the system to concentrate important information being scattered at the various pieces of navigational equipment has been actively studied, using information and computer technology. The purpose of this study is to set up and implement an integrated marine data networking and communication system on the training-research ship. Information relating to navigation, engine and office automation were investigated and analyzed, and implementation methods associated with navigation, engine and the management information system were designed and presented. In addition, the networking system and navigational signal interface unit for the integrated communication system, and the data communication method between the ship and land are also discussed.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2011년도 정기총회 및 추계학술대회 논문집
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• pp.1511-1516
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• 2011

The maintenance of the turnout is composed of signal field and track field on business, the electrical and mechanical field on system. adjustment and maintenance carry forward through coordination with these fields. In the case of turnout equipment used in a first phase of Seoul-Busan high-speed train, it is treated by classifying as mechanical adjustments and electrical adjustments. Mechanical adjustment is conducted with focus on fine adjustment to meet maintenance standards limits(1mm or less) about interval of basic rail and tongue rail about each part of track transition equipment. This refers to mechanical adjustments performed mainly with physical changes and movement characteristics between basic rail and tongue rail by considering the overall environment surrounding track side of section installed track transition equipment. However, these series of maintenance are conducted in state that high-speed train is not in the process from 1 am to 4 am at night, but common workers for maintenance are not familiar with the operation and checking about various situation, and the workers are even insufficient. Maintenance training using mixed reality is conducted in the place of business, we tried to overcome several problems of safety and time reduction through this training.