• 한국통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.519-526
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• 1987

백색 잡음에 알 수 없는 크기를 갖는 바이어스와 충격성 잡음이 부가되어 혼입되는 상황에서 적절한 동작특성을 갖는 적응 추정 계통을 제안하였다 측정계통에 알 수 없는 바이어스가 인가되었을 때 R.L.Moose에 의해 제안된 적응 추정 이론에 Feed Forward Loop를 부가 삽입하여 충격성 잡음이 혼입되었을 때도 시간 변화 가중치(Time Varying Weights)의 합이 0이 되지 않고 적응 추정이 가능한 방법이다. 추정 기준 벡터의 요소 값들을 충분히 큰 값을 줄 수 있어 측정 신호에 부가된 어떤 크기의 바이어스와 충격성 잡음에도 적응 추정이 중단되지 않고 효율적으로 진행되는 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 얻었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권7C호
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• pp.562-568
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• 2008

본 논문에서는 Gram-Schmidt 알고리즘에서 TDL(Tapped Delay Line) 필터의 계수를 구하는 방법과 등가의 Wiener-Hopf 방식의 해를 구하는 방법 중 정규화 알고리즘 두 가지를 제안한다. 이론적 해석에서 기존의 NLMS(Normalized Least Mean Square) 알고리즘이 입력의 파워의 합으로 정규화 하는 것에 비해 제안한 정규화 알고리즘들은 고유값들의 합으로 정규화 한다. 컴퓨터 모의실험에서 두 개의 pole이 단위원 밖의 근접한 위치를 가지는 불안정한 환경에서 시스템 식별을 수행하였다. 결과적으로, 제안한 두 개의 알고리즘은 Gram-Schmidt 알고리즘에서 TDL 필터의 계수를 회귀적으로 구할 수 있었고 기존의 NLMS 알고리즘에 비하여 우수한 수렴 성능을 나타냄을 알 수 있었다.

• Smart Structures and Systems
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• 제17권6호
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• pp.1017-1030
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• 2016

This study focuses on the system identification of reinforced concrete bridges using vector autoregressive model (VAR). First, the time series output response from a bridge establishes the autoregressive (AR) models. AR models are one of the most accurate methods for stationary time series. Burg's algorithm estimates the autoregressive coefficients (ARCs) at p-lag by reducing the sum of the forward and the backward errors. The computed ARCs are assembled in the state system matrix and the eigen-system realization algorithm (ERA) computes: the eigenvector matrix that contains the vectors of the mode shapes, and the eigenvalue matrix that contains the associated natural frequencies. By taking advantage of the characteristic of the AR model with ERA (ARMERA), civil engineering can address problems related to damage detection. Operational modal analysis using ARMERA is applied to three experiments. One experiment is coupled with an artificial neural network algorithm and it can detect damage locations and extension. The neural network uses a specific number of ARCs as input and multiple submatrix scaling factors of the structural stiffness matrix as output to represent the damage.

• 한국음향학회지
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• 제21권4호
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• pp.387-393
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• 2002

비정상 잡음에 오염된 음성신호의 향상을 위하여 혼합 은닉필터모델 (HFM: Hidden Filter Model)에 기초한 기법을 제안하였다. 오염된 음성신호를 선형상태방정식으로 모델링하고 파라미터는 마코프 모델에 따른다고 가정하였다. 이 파라미터들은 잡음에 오염되지 않은 학습신호로부터 추정할 수 있다. 추정과정은 혼합 상호복합모델 (IMM: Interacting Multiple Model)에 기초하여 이루어지며, 음성신호의 추정값은 상호작용하는 병렬의 칼만 필터들의 가중합으로 주어진다. 실험결과로부터 제안한 방법의 성능이 기존의 방법에 비해 개선되었음을 확인할 수 있었다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제15권4호
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• pp.417-423
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• 2012

Radar Cross Section(RCS) is a measure of how detectable an object is with a radar. A larger RCS indicates that an object is more easily detected. Informally, the RCS of an object is the cross-sectional area of a perfectly reflecting sphere that would produce the same amount of reflection strength as the object in question would. In order to estimate RCS of aircraft weapons the external surface is modeled as a collection of simple shape elements. And the overall RCS is estimated as a vector sum of configuring elements' cross-sections which are well known given by analytic formulae. A RCS estimation code is developed for a typical shape of Air-To-Surface bombs and missiles. Size of weapons and location of fins are implemented in the code in addition to the presence of canards. The ability to predict radar return from flying vehicles becomes a critical technology issue in the development of stealth configurations. This simplified method of RCS estimation is known to be fast and accurate enough in an optical region of high frequency incident radio wave.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.917-918
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• 2007

The former earth leakage breaker is operating by total leakage current which is the vector-sum of resistive leakage current and capacitive leakage current. However, the electric disaster like the electric shock and fire is caused mainly by resistive leakage current. Therefore, the earth leakage breaker is ideal when it is operating by resistive leakage current. In this paper, the theory for finding the component of resistive leakage current from total leakage current is suggested and it is embodied to actual circuit. The resistive leakage current can be found by integrating the total leakage current during half cycle of line voltage. Thus, we can simply find resistive leakage current by using OP-AMP integrators, and we can confirm that the resistive leakage current is computed exactly from total leakage current obtained by resistive leakage current and capacitive leakage current. The results that the earth leakage breaker is operating within regular interrupt time are verified when the former earth leakage breaker's controller circuit is replaced by the proposed controller circuit.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1994년도 FIFTH WESTERN PACIFIC REGIONAL ACOUSTICS CONFERENCE SEOUL KOREA
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• pp.899-903
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• 1994

This paper describes two methods to assess the output speech, quality of vocoders for telephone conferencing in digital mobile communication networks. The proposed methods are the sentence discrimiantion method and the modified degraded mean opinion score (MDMOS) test. We apply these two methods to Qualcomm code excited linear prediction (QCELP), vector sum excited linear prediction (VSELP) and regular pulse excited-long term predictin (RPE-LTD) voceders to evaluate which vocoding algorithm can process mixed voice signal from two speakers better for telephone conferencing. From the experiments we obtain that the VSELP vocoding algorithm reveals superior output speech quality to the other two.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권11호
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• pp.3761-3779
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• 2022

The performance of existing recognition algorithms for binary phase shift keying (BPSK) and quadrature phase shift keying (QPSK) signals degrade under conditions of low signal-to-noise ratios (SNR). Hence, a novel recognition algorithm based on features in the graph domain is proposed in this study. First, the power spectrum of the squared candidate signal is truncated by a rectangular window. Thereafter, the graph representation of the truncated spectrum is obtained via normalization, quantization, and edge construction. Based on the analysis of the connectivity difference of the graphs under different hypotheses, the sum of degree (SD) of the graphs is utilized as a discriminate feature to classify BPSK and QPSK signals. Moreover, we prove that the SD is a Schur-concave function with respect to the probability vector of the vertices (PVV). Extensive simulations confirm the effectiveness of the proposed algorithm, and its superiority to the listed model-driven-based (MDB) algorithms in terms of recognition performance under low SNRs and computational complexity. As it is confirmed that the proposed method reduces the computational complexity of existing graph-based algorithms, it can be applied in modulation recognition of radar or communication signals in real-time processing, and does not require any prior knowledge about the training sets, channel coefficients, or noise power.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.613-616
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• 2010

본 논문에서는 새로운 움직임 추정(motion estimation, ME) 방식을 사용한 프레임 비율 변환(frame rate conversion, FRC) 기법에 대해 제안한다. 기존의 프레임 비율 변환을 위한 움직임 추정 방식은 영상 압축에서 사용되고 있는 SAD를 사용하여 블록(block) 단위로 움직임 벡터를 추정하는 방식에 기초를 두고 있다. 그러나 잔여 신호(residual signal)를 저장하는 영상 압축과 달리, 잘못된 움직임 추정은 합성된 출력 영상에서 심각한 품질 저하를 가져올 수 있다. 이를 보완하기 위해 움직임 개선(motion refinement, MR)이 사용되고 있지만, 근본적인 해결을 위해서는 정확한 움직임 추정 알고리즘 사용이 필요하다. 특히 SAD를 통한 움직임 추정은 고르지 못한 움직임 벡터장(motion vector field, MVF)을 형성할 수 있으며, 종래의 연구에서 이를 해결하기 위해 SAD(sum of absolute difference)에 벡터의 공간제약(spatial constraint) 항목을 추가하여 비교적 고른 움직임 벡터장을 형성하는 방식이 제시되었다. SAD와 공간 제약 항목의 반영 비율에 따라 움직임 벡터의 중요성과 움직임 벡터장의 일관성이 서로 상충하는데, 기존의 방식은 이 비율을 일정한 상수(constant)값을 사용하고 있으며, 이러한 방식은 이미지의 특성에 따라 결과가 달라진다. 본 논문에서는 SAD와 공간 제약 항목 사이의 반영 비율을 이미지의 특성에 적응하는 방식을 사용하는 움직임 예측을 제시하고, 수행한 결과를 기존의 방식에 의한 결과와 비교하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.249-251
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• 2021

본 논문에서는 노령층 인구가 도보시 일어날 수 있는 낙상상황을 텐서플로워를 이용하여 인지하기 위한 시스템에 대하여 소개한다. 낙상감지는 고령자의 몸에 착용한 가속센서 데이터에 대해서 텐서플로워를 이용하여 학습된 LSTM(long short-term memory)을 기반하여 낙상과 일상생활을 판별한다. 각각 7가지의 행동 패턴들에 대하여 학습을 실행하며, 4가지는 일상생활에서 일어나는 행동 패턴이고, 나머지 3가지는 낙상시의 패턴에 대하여 학습한다. 3축 가속도 센서의 가공하지 않은 데이터와 가공한 SVM(Sum Vector Magnitude)를 이용하여 LSTM에 적용해서 학습하였다. 이 두 가지 경우에 대해서 테스트한 결과 데이터를 혼합하여 학습하면 더 좋은 결과를 기대할 수 있을 것으로 예상된다.