• 한국음향학회지
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• 제23권1호
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• pp.24-29
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• 2004

최근에 OAT(Ocean Acoustic Tomography) 분야에서 M-시퀀스를 이용한 펄스압축 (pulse compression) 기법을 이용하여 해양 구조를 분석하는 많은 연구가 이뤄지고 있다. M-시퀀스는 정합필터 (matched-filter)을 사용한 복조를 통해. 훌륭한 시간 분해능 (resolution) 및 도플러 분해능을 제공할 수 있다. 또한 수신 신호를 적절하게 처리함으로써 수신기 출력의 신호대잡음비 성능을 개선할 수 있으며, 수신 신호를 동기적으로 평균하는 것은 그것에 대한 좋은 예라고 할 수 있다. 그리고 데이터를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 FHT (Fast Hadamard Transform) 또는 FFT (Fast Fourier Transform) 기법을 사용함으로써 처리 속도를 효율적으로 개선할 수 있다. 본 논문에서는 동해 연안에서 수집된 데이터를 이용하여 수중 음파의 다중경로 성분과 지연 시간을 분석하며, 송수신기간의 샘플링 속도 오차에서 비롯된 현상을 설명하고 오차를 보상하는 방법을 제시한다. 그리고 채널의 scattering 함수, 지연 전력 프로파일 (delay power profile), 시간 확산 특성 등을 통하여 해양 음향 채널의 특성을 분석하도록 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.83-95
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• 1999

웨이브릿 변환은 시간 및 주파수에 대하여 국부성을 가지며, 비정상상태의 신호를 해석하는데 유용하다. 웨이브릿 변환에서의 기저함수들은 원형 웨이브릿을 천이(translation) 및 확장/수축(dilation)을 시킴으로서 만들어진다. 본 논문은 두 개의 웨이브릿을 선형적으로 조합한 선형조합 웨이브릿 변환을 사용하여 시간-주파수 분석방법을 제안하였다. 그리고 제안된 선형조합 웨이브릿 변환을 사용하여 진단모니터링 시스템에 적용하였다. 제안한 선형조합 웨이브릿 변환 분석 방법의 유효성을 검증하기 위하여 FFT(Fast Fourier Transform), Daubechies, Haar 기법과 비교한다. 분석 대상 신호로는 linear chirp 신호, 팬 소음신호, 회전체 회전신호, 전기신호를 사용하였다. 그 결과는 정상상태 신호처럼 비정상상태 시간 신호를 나타내는데 적당하다. 또한 선형조합 웨이브릿을 사용한 진단 모니터링 시스템은 효과적인 신호분석을 수행한다.

• 한국도로학회논문집
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• 제16권5호
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• pp.59-66
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• 2014

PURPOSES : This study is to predict the Sound Pressure Level(SPL) obtained from the Noble Close ProXimity(NCPX) method by using the Extended Kalman Filter Algorithm employing the taylor series and Linear Regression Analysis based on the least square method. The objective of utilizing EKF Algorithm is to consider stochastically the effect of error because the Regression analysis is not the method for the statical approach. METHODS : For measuring the friction noise between the surface and vehicle's tire, NCPX method was used. With NCPX method, SPL can be obtained using the frequency analysis such as Discrete Fourier Transform(DFT), Fast Fourier Transform(FFT) and Constant Percentage Bandwidth(CPB) Analysis. In this research, CPB analysis was only conducted for deriving A-weighted SPL from the sound power level in terms of frequencies. EKF Algorithm and Regression analysis were performed for estimating the SPL regarding the vehicle velocities. RESULTS : The study has shown that the results related to the coefficient of determination and RMSE from EKF Algorithm have been improved by comparing to Regression analysis. CONCLUSIONS : The more the vehicle is fast, the more the SPL must be high. But in the results of EKF Algorithm, SPLs are irregular. The reason of that is the EKF algorithm can be reflected by the error covariance from the measurements.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.116-124
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• 2009

본 논문은 이산웨이블렛 변환, 푸리에 변환 및 실효값의 연산 결과를 이용하여 전력품질을 진단하는 인공지능형 진단기법을 제안한다. 제안된 진단기법을 채택한 인공지능형 전력품질 진단기는 과도현상, 순간전압강하, 순간전압상승, 순간정전 및 전고조파 외형률의 진단 및 분류가 가능하다. 신호처리를 위한 데이터 샘플링주파수는 15.36[kHz]가 사용되었으며 샘플링된 이산데이터는 이산웨이블렛변환, 고속푸리에변환, 실효값의 연산에 사용되어진다. 효율적인 인공지능형 전력품질 진단을 위해서, 진단하고자 하는 전력품질 요소에 맞추어 간단한 다층구조의 인공신경망을 설계하였다. 제안된 인공신경망은 C++ 언어로 프로그램되어 PSIM 시뮬레이션 연구에 사용되었으며, TI DSP 320C6713 마이크로프로세서를 사용한 MP PQ+256 하드웨어에서 검증하였다.

• ETRI Journal
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• 제8권1호
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• pp.3-5
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• 1986

본 고는 image의 pattern을 identify하기 위해 그 image data의 FFT(Fast Fourier Transform)를 취한 후 에너지 스펙트럼의 크기를 폐적분한 값으로 부터 original input object와 비교대상의 object에 대한 mean square error 값의 차이를 시뮬레이션한 결과 얻은 threshold value와 비교함으로써 matching 을 구현하기 위함이다. Vax11-780/vms와 Fortran77 Language를 사용하여 시뮬레이션을 수행하였으며 Tektronix graphic terminal이 digitized된 이미지의 모니터용으로 사용되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.597-599
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• 2012

음성인식 및 음성신호처리 분야에서 신경회로망은 음성인식의 카테고리 분류에 주로 이용되고 있다는 점에 착안하여, 본 논문에서는 신경회로망의 입력신호로 음성의 진폭 스펙트럼 및 위상 스펙트럼을 사용한 잡음억제를 위한 신경회로망을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform, FFT)에 의한 진폭 스펙트럼 및 위상 스펙트럼을 사용한 잡음억제 신경회로망을 이용하여 각 프레임에서 FFT 스펙트럼을 추정한다.

• 한국윤활학회:학술대회논문집
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• 한국윤활학회 2003년도 학술대회지
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• pp.384-387
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• 2003

The object of the present work is the analysis of head/disk interaction during start/stop and constant speed operation using acoustic emission (AE). The frequency spectrum analysis is performed using the AE signal obtained during the head/disk interaction. The FFT (Fast Fourier Transform) analysis of the AE signals is used to understand the interaction between the AE signal and the state of contact.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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• pp.383-387
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• 1999

인간의 감성을 고려하는 제품의 생산에서 촉감은 인간이 제품을 만질 때 직접적으로 느낄 수 있는 중요한 감각이다. 이러한 촉감의 연구를 위해 직물을 대상으로 직물 표면의 거칠기를 측정하고 해석하였다. 측정된 표면 거칠기를 Fast Fourier Transform 변환하여 직물구조를 분석하는 기준으로 하였다. 각 peak 값들을 분석하여 나온 값이 직물 구조를 수식화하여 사용할 수 있는 좋은 방법이 됨을 알았다. 또한, 실의 잔털량을 측정하여, 잔털량과 인간의 주관적인 감각을 대표하는 값과의 상관관계를 조사하였다. 잔털량이 인간의 주관적인 감각을 객관적으로 표현할 수 있는 한 요소로 사용될 수 있다는 것을 확인하였다.

• ETRI Journal
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• 제30권3호
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• pp.451-460
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• 2008

Recently, the power consumption of integrated circuits has been attracting increasing attention. Many techniques have been studied to improve the power efficiency of digital signal processing units such as fast Fourier transform (FFT) processors, which are popularly employed in both traditional research fields, such as satellite communications, and thriving consumer electronics, such as wireless communications. This paper presents solutions based on parallel architectures for high throughput and power efficient FFT cores. Different combinations of hybrid low-power techniques are exploited to reduce power consumption, such as multiplierless units which replace the complex multipliers in FFTs, low-power commutators based on an advanced interconnection, and parallel-pipelined architectures. A number of FFT cores are implemented and evaluated for their power/area performance. The results show that up to 38% and 55% power savings can be achieved by the proposed pipelined FFTs and parallel-pipelined FFTs respectively, compared to the conventional pipelined FFT processor architectures.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.37-41
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• 2014

FFT (Fast Fourier Transform) has been widely used in various fields such as image processing, voice processing, physics, astronomy, applied mathematics and so forth. Much research has been conducted due to the importance of the FFT and recently new FFT algorithms using a GPU (Graphics Processing Unit) have been developed for the purpose of much faster processing. In this paper, the new optimal FFT algorithm using the Pease FFT algorithm has been proposed reflecting the hardware configuration of a GPGPU (General Purpose computing of GPU). According to the experiments, the proposed algorithm outperformed by between 3% to 43% compared to the CUFFT algorithm.