공간상에 존재하는 전자파를 측정, 분석하여 신호정보(SIGINT; SIGnal INTelligence)를 획득하기 위해서 가장 중요한 것이 전자파의 주파수 정보이다. 특히 레이다 및 미사일에서 방사되는 초고주파 대역의 주파수를 순시 측정하는 방법으로, 지연선로의 위상차를 측정하여 주파수정보를 디지털데이터를 출력하는 부품으로 디지털 주파수 판별기(Digital frequency Discriminator; DFD)가 있다. DFD는 100nSec 이하의 짧은 시간동안에 존재하는 고주파 신호에 대해서도 초고주파신호의 주파수 정보를 실시간으로 측정하여 제공해야 한다. 본 논문에서는 광대역 4 채널의 지연선로와 코릴레이터로 구성된 고주파 입력부와 I/Q신호를 처리하여 주파수 정보를 얻어내는 디지털 처리부 및 정확한 주파수 정보를 얻기 위한 주파수 보정부로 이루어진 DFD의 구현방안을 제안하고 아주 짧은 펄스 형태의 모의 레이다 신호를 입력하여 얻은 시험결과를 토대로 설계의 타당성을 확인한다.
오류역전파 방법을 이용하는 신경망들은 패턴들의 학습시간이 매우 오래 걸리고 또한 추가학습과 반복학습의 한계를 가지며, 이런 단점을 보완할 수 있는 이진신경망(Binary Neural Network, BNN)이 Aleksander에 의해 제안되었다. 그러나 BNN도 반복학습에 있어서는 단점을 가지고 있으며, 일반화 패턴을 추출하기 어렵다. 본 논문에서는 BNN의 구조를 개선하여 반복학습과 추가학습이 가능할 뿐 아니라, 특징점들까지 추출할 수 있는 다중 판별자를 가지는 삼차원 뉴로 시스템을 제안한다. 제안된 모델은 기존의 BNN을 기반으로 하여 만들어진 이차원 특징을 가지는 Single Layer Network(SLN)에 귀환회로가 추가되어 특징점들을 누적할 수 있는 삼차원 신경망이다. 학습을 통해 누적된 정보는 판별자의 각 신경세포에 임계치를 조정함으로써 일반화 패턴을 추출할 수 있다. 그리고 생성된 일반화 패턴을 인식에 재사용함으로써 반복학습의 효율성을 높였다. 최종 판정 단계에서는 Maximum Response Detector(MRD)를 이용하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 평가하기 위하여 NIST에서 제공하는 숫자 자료를 이용하였으며, 99.3%의 인식률을 얻었다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제6권4호
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pp.275-283
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2018
Cancer show distinct pattern of gene expression when it is compared to normal. This difference results malignant characteristic of cancer. Many cancer drugs are targeting this difference so that it can selectively kill cancer cells. One of the recent demand for personalized treating cancer is retrieving normal tissue from a patient so that the gene expression difference between cancer and normal be assessed. However, in most clinical situation it is hard to retrieve normal tissue from a patient. This is because biopsy of normal tissues may cause damage to the organ function or a risk of infection or side effect what a patient to take. Thus, there is a challenge to estimate normal cell's gene expression where cancers are originated from without taking additional biopsy. In this paper, we propose in-silico based prediction of normal cell's gene expression from gene expression data of a tumor sample. We call this challenge as reverting the cancer into normal. We divided this challenge into two parts. The first part is making a generator that is able to fool a pretrained discriminator. Pretrained discriminator is from the training of public data (9,601 cancers, 7,240 normals) which shows 0.997 of accuracy to discriminate if a given gene expression pattern is cancer or normal. Deceiving this pretrained discriminator means our method is capable of generating very normal-like gene expression data. The second part of the challenge is to address whether generated normal is similar to true reverse form of the input cancer data. We used, cycle-consistent adversarial networks to approach our challenges, since this network is capable of translating one domain to the other while maintaining original domain's feature and at the same time adding the new domain's feature. We evaluated that, if we put cancer data into a cycle-consistent adversarial network, it could retain most of the information from the input (cancer) and at the same time change the data into normal. We also evaluated if this generated gene expression of normal tissue would be the biological reverse form of the gene expression of cancer used as an input.
본 논문에서는 전자전장비에 사용할 수 있는 주파수 분석의 정확도가 높으면서 소형화된 디지털주파수판별기 설계방안을 제안하였다. 전자전 장비는 레이더 신호로부터 주파수, 펄스폭, 펄스도착시간, 신호세기, 도달 방위각, 펄스 내 신호변조 등의 정보를 분석할 수 있어야 한다. 전자전장비는 레이더의 매우 좁은 펄스(100ns 이하) 신호를 분석 할 수 있어야 한다. 따라서 전자전장비는 특별한 형태의 수신기 구조가 필요하며, 주파수 측정을 위하여 순시주파수측정방식 구조의 설계가 일반적으로 사용된다. 이 중 대표적으로 사용되는 방식이 디지털주파수판별기다. 기존 디지털주파수판별기는 회로 소자가 개별부품으로 구성되어 부피와 중량이 크며, 고가인 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해, 기존의 디지털주파수판별기는 4개의 지연선($1{\lambda}$, $4{\lambda}$, $16{\lambda}$, $64{\lambda}$)을 사용하는 반면, 제안한 디지털주파수판별기는 3개의 지연선($1{\lambda}$, $4{\lambda}$, $16{\lambda}$)을 사용하였으며, 국내에서도 비약적인 발전을 하고 있는 마이크로 집적회로 기법으로 설계하였다. 주파수 정확도를 향상하기 위한 방법으로 신호세기 검출과 온도보정을 실시하였다. 제안한 디지털주파수판별기는 실험결과 1.5MHz 이하의 높은 주파수정확도를 가지는 것을 확인하였다. 이것은 국외 도입되는 디지털주파수판별기보다 우수한 성능을 가진다고 볼 수 있다.
본 논문에서는 디지털 주파수 판별기 (digital frequency discriminator)와 웨이블릿 변환 (wavelet transform)을 이용한 주파수 도약 확산 스펙트럼 시스템 (frequency hopping spread spectrum systems) 신호의 도약 시간 (hop timing)과 도약 주기(hop duration)를 블라인드 (blind)로 추정하는 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 기존에 제안된 시간 상관함수(temporal correlation function) 기반 도약 시간 추정 알고리듬에 비하여 구현 복잡도가 낮을 뿐만 아니라 추정 성능이 우수하다.
최근에 제안된 WGAN(Wasserstein generative adversarial network)의 등장으로 GAN(generative adversarial network)의 고질적인 문제인 까다롭고 불안정한 학습과정이 다소 개선되기는 하였으나 여전히 수렴이 안되거나 자연스럽지 못한 출력물을 생성하는 등의 경우가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 분별기가 실제 데이터 확률분포를 보다 정확히 추정할 수 있도록 표본화 과정을 개선하는 동시에 분별기 함수의 립쉬츠 연속조건을 안정적으로 유지시키기 위한 알고리즘을 제안한다. 다양한 실험을 통하여 제안 기법의 특성을 분석하고 성능을 확인한다.
본 논문은 GPS L1신호와 갈릴레오 E1 신호를 복합 신호처리를 통한 위치정확도 성능향상 연구결과를 제시하였다. GNSS 수신기에서의 신호획득 및 추적과정의 성능 향상시키기 위해 복수개의 누적기, 판별기 및 루프 필터 모듈을 적용하였고, 소프트웨어 측정 결과와 하드웨어 측정결과를 성능 비교하였다, 또한 추적과정에 대한 성능비교는 정확도와 민감도 측면에서만 다루었으며 갈릴레오 E1 신호처리를 위한 DLL(Delay Lock Loop) 판별기는 power early late 타입을 적용하여 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 generative adversarial network (GAN)을 이용한 비감독 학습을 통해 깊이 카메라로 깊이 영상을 취득할 때 발생한 손실된 부분을 복원하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 3D morphable model convolutional neural network (3DMM CNN)와 large-scale CelebFaces Attribute (CelebA) 데이터 셋 그리고 FaceWarehouse 데이터 셋을 이용하여 학습용 얼굴 깊이 영상을 생성하고 deep convolutional GAN (DCGAN)의 생성자(generator)와 Wasserstein distance를 손실함수로 적용한 구별자(discriminator)를 미니맥스 게임기법을 통해 학습시킨다. 이후 학습된 생성자와 손실 부분을 복원해주기 위한 새로운 손실함수를 이용하여 또 다른 학습을 통해 최종적으로 깊이 카메라로 취득된 얼굴 깊이 영상의 손실 부분을 복원한다.
정보사회에 문서 복제나 표절의 검출에 대한 필요성이 증대되고 있다. 그 필요성에 따라 많은 연구가 이루어지고 있으나 자연어 처리의 문제가 유사 문서 판별의 질 향상에 제약이 되었다. 최근 구문의미분석의 기술을 접목하여 유사문서 판별의 성능을 향상을 시도하였으나 구문의미분석의 결과인 구문의미트리를 비교하는 어려움이 있었다. 본 논문은 구문의미트리의 유사도를 계산하는 구문의미트리 비교기를 개발하고 이를 이용하여 유사문서를 판별하는 시스템을 설계, 구현한다. 본 시스템의 성능을 실험하기 위하여 휴먼 판별과 제안한 시스템의 판별과의 상관계수를 분석하였다. 실험결과, 구문의미트리 비교기를 이용한 유사문서 판별기의 성능을 검증할 수 있었다. 앞으로 문서 유형을 정의하고 각 유형에 맞는 판별 기법을 개발할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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