• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.567-573
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• 2002

본 논문에서는 보간 방식을 사용하는 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 통신 시스템에 적합한 새로운 심볼 시간동기 처리 방법을 제시한다. 제안된 방법은 다음과 같은 과정을 거친다 먼저, 수신되는 포락선 신호의 평균 전력을 연속적으로 측정함으로서, 대략적인 심볼 시간동기 절차를 수행한다. 이 절차에 의해, 동기 가능여부에 대한 판정을 한다. 만약 동기가 가능하다고 판단되는 경우, 이어서, 짧은 길이의 훈련신호와 수신된 포락선신호간의 상관성을 측정하는 방범을 사용하여, 정확한 심볼 동기 과정을 수행하도록 한다. 마지막으로, 긴 훈련 신호를 사용한 주파수 동기절차를 수행하도록 하는데, 이 것은 심볼 시간 동기 과정에서 발생되는 미세한 심볼 동기 오차에 의한 성상도의 회전 효과를 교정할 수 있도록 하기 위함이다. 시뮬레이션 결과로부터, 제안된 동기방법이 주파수 선택적 페이딩 채 널 하에서도 우수한 동기특성을 제공함을 알 수 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권3호
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• pp.35-41
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• 2016

본 논문에서는 심층 학습 모델 방법을 이용하여 EPS(Electronic Potential Sensor) 기반의 손동작 신호를 인식하는 시스템을 제안한다. 전기장 기반 센서인 EPS로부터 추출된 신호는 다량의 잡음이 포함되어 있어 이를 제거하는 전처리과정을 거쳐야 한다. 주파수 대역 특징 필터를 이용한 잡음 제거한 후, 신호는 시간에 따른 전압(Voltage) 값만 가지는 1차원적 특징을 지닌다. 2차원 데이터를 입력으로 하여 컨볼루션 연산을 하는 알고리즘에 적합한 형태를 갖추기 위해 신호는 차원 변형을 통해 재구성된다. 재구성된 신호데이터는 여러 계층의 학습 층(layer)을 가지는 심층 학습 기반의 모델을 통해 분류되어 최종 인식된다. 기존 확률 기반 통계적 모델링 알고리즘은 훈련 후 모델을 생성하는 과정에서 초기 파라미터에 결과가 좌우되는 어려움이 있었다. 심층 학습 기반 모델은 학습 층을 쌓아 훈련을 반복하므로 이를 극복할 수 있다. 실험에서, 제안된 심층 학습 기반의 서로 다른 구조를 가지는 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Networks), DBN(Deep Belief Network) 알고리즘과 통계적 모델링 기반의 방법을 이용한 인식 결과의 성능을 비교하였고, 컨볼루션 신경망 알고리즘이 다른 알고리즘에 비해 EPS 동작신호 인식에서 보다 우수한 성능을 나타냄을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제40권4호
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• pp.337-346
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• 2021

일반적으로 비정상 신호 탐지 연구에서는 데이터 불균형으로 인해 정상 신호 특징을 주된 정보로 사용한다. 본 논문에서는 비정상 신호의 특징을 학습하는 병렬 오토인코더를 이용한 효율적인 비정상 신호 탐지기법을 제안한다. 제안된 동일한 구조로 이루어진 병렬 오토인코더는 정상 신호와 비정상 신호에 대한 특징을 학습하는 정상 복원기와 비정상 복원기로 구성되며, 정상 및 비정상 데이터를 순차적으로 학습함으로써 불균형 데이터 문제를 효율적으로 해결할 수 있다. 뿐만 아니라 보다 높은 탐지성능 향상을 위해서 부가적인 이진 분류기가 추가될 수 있다. 공개된 음향데이터를 이용한 실험결과, 제안된 병렬 탐지모델의 학습시간이 단일 오토인코더 탐지모델과 비교하여 약 1.31 ~ 1.61배 늘어나지만, 최소 22 % 이상의 Area Under Curve(AUC) 향상을 보였다. 또한, 사전에 훈련된 병렬 오토인코더를 이용하여 수중 음향데이터를 전이학습한 결과 수중 비정상 신호 AUC 탐지성능을 93 % 이상 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국해양공학회지
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• 제28권6호
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• pp.552-559
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• 2014

In general, the number of underwater transient signals is very limited for research on automatic recognition. Data-dependent feature extraction is one of the most effective methods in this case. Therefore, we suggest WPCC (Wavelet packet ceptsral coefficient) as a feature extraction method. A wavelet packet best tree for each data set is formed using an entropy-based cost function. Then, every terminal node of the best trees is counted to build a common wavelet best tree. It corresponds to flexible and non-uniform filter bank reflecting characteristics for the data set. A GMM (Gaussian mixture model) is used to classify five classes of underwater transient data sets. The error rate of the WPCC is compared using MFCC (Mel-frequency ceptsral coefficients). The error rates of WPCC-db20, db40, and MFCC are 0.4%, 0%, and 0.4%, respectively, when the training data consist of six out of the nine pieces of data in each class. However, WPCC-db20 and db40 show rates of 2.98% and 1.20%, respectively, while MFCC shows a rate of 7.14% when the training data consists of only three pieces. This shows that WPCC is less sensitive to the number of training data pieces than MFCC. Thus, it could be a more appropriate method for underwater transient recognition. These results may be helpful to develop an automatic recognition system for an underwater transient signal.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.751-753
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• 2017

본 논문은 AVR 실습키트를 원격으로 실습할 수 있도록 카메라, 아두이노, AVR 실습키트를 이용하여 원격실습 키트를 구현한다. 구현된 시스템은 원격지에서 한번에 한사람씩 다수의 사용자가 실습을 수행할 수 있다. 실습자는 PC의 원격제어 방법을 이용하여 AVR Studio 프로그램을 작성하고 AVR 실습키트에 다운로드 한다. 그리고, 버튼 입력, 가변저항 입력은 컴퓨터 프로그램을 작성하여 마우스를 클릭하거나 드래그 하면 입력 신호는 아두이노에 전달되고 아두이노는 실제 버튼 입력신호나 아날로그 전압을 AVR 키트에 전달한다. 입력 신호를 받아서 AVR 키트가 동작하면 카메라를 통해서 동작 모습을 확인 할 수 있다. 따라서 구현된 시스템을 이용하면 다수의 사용자가 하나의 키트를 이용하여 AVR 실습을 수행할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제34권2호
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• pp.167-175
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• 2021

준지도학습(semi-supervised learning)은 목표값이 있는 데이터와 없는 데이터를 모두 이용하는 학습방법이다. 준지도학습에서 최근에 많은 관심을 받는 일치성규칙(consistency regularization)과 데이터 증대를 이용한 준지도학습(unsupervised data augmentation; UDA)은 목표값이 없는 데이터를 증대하여 학습에 이용한다. 그리고 성능 향상을 위해 훈련신호강화(training signal annealing; TSA)와 신뢰기반 마스킹(confidence based masking)을 이용한다. 본 연구에서는 UDA에서 사용하는 KL-정보량(Kullback-Leibler divergence)과 TSA 대신 JS-정보량(Jensen-Shanon divergene)과 역-TSA를 사용하고 신뢰기반 마스킹을 제거하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안된 방법의 성능이 더 우수함을 보였다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1996년도 추계학술대회
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• pp.114-117
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• 1996

In this study, remote articulation training system which connects the hearing disabled trainee and the speech therapist via B-ISDN is introduced. The hearing disabled does not have the hearing feedback of his own pronunciation, and the chance of watching his speech organs' movement trajectory will offer him the self-training of articulation. So the system has two purposes of self articulation training and trainer's on-line checking in remote place. We estimate the vocal tract articulatory movements from the speech signal using inverse modelling and display the movement trajectory on the sideview of human face graphically. The trajectories of trainees' articulation is displayed along with the reference trajectories, so the trainee can control his articulating to make the two trajectories overlapped. For on-line communication and ckecking training record, the system has the function of video conferencing and transferring articulatory data.

• 동의생리병리학회지
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• 제20권5호
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• pp.1211-1216
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• 2006

The effect of a chronic programme of either low- or moderate-to-high-intensity treadmill running on the activation of the Extracellular-signal regulated protein kinase (ERK1/2), Phosphorylated ERK 1/2(pERK1/2) and the Phosphorylated c-Jun N-terminal kinase(pJNK) pathways was determined in rat Back skin Hair follicle. Sprague-Dawley rats were assigned to one of three groups: (i) sedentary group(NE; n=10); (ii) low-intensity exercise group (Bm/min; LIE; n=10); and (iii) moderate-high-intensity exercise group(28m1min; HIE; n=10). The training regimens were planned so that animals covered the same distance and had similar utilization for both LIE and HIE exercise sessions. The report runs as follows; A single bout of LIE or HIE following 4 weeks of exercise led to a twofold increase in the phosphorylation of ERK2, pERK2 and a threefold increase in pJNKl, pERKl. ERKI phosphorylation in LIE Back skin sampled and pJNK2 in HIE Back skin sampled 48h after the last exercise bout was similar to sedentary values, while pJNK2 phosphorylation in LIE Back skin sampled was 70-80% lower than sedentary. 48h after the last exercise bout of LIE or HIE increased ERK2, pERKl and pJNKl expression, with the magnitude of this increase being independent of prior exercise intensity or duration. PERK1/2, pJNKl expression was increased Three- to fourfold in Back skin Hair follicle sampled 48h after the last exercise bout irrespective of the prior exercise programme, but ERKI expression in HIE Back skin sampled was approximately 90% lower than sedentary values. In conclusion, exercise-training of different jntensities/durations results in selective postexercise activation of intracellular signal pathways, which may be one mechanism regulating specific adaptations induced by diverse training programmes.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.980-987
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• 2009

IEEE 802.11a 무선 LAN OFDM 시스템을 위한 시간 동기 처리 방법을 연구한다. 먼저 연속되는 두 개의 윈도우 내에 존재하는 OFDM 수신 신호의 에너지를 계속 측정하여 비교함으로서 신호의 시작 시간을 검출한다. 이어서 짧은 훈련 신호와 수신된 신호간의 상관성을 측정하는 방법으로 정확한 OFDM 심볼 동기가 수행된다. 훈련 신호와 수신 신호 간의 상관값에 대한 분산과 평균값을 구하고, 컴퓨터 시뮬레이션에 의한 결과 값과 비교한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권6B호
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• pp.629-637
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• 2002

RLS 알고리즘은 스마트 안테나에서 가중치 벡터를 갱신하기 위한 적응형 배열 안테나 알고리즘으로서 배열안테나 출력신호와 송신기에서 보내주는 학습 신호열의 차를 이용한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 RLS 알고리즘을 기반으로 하고 블라인드 적응형 알고리즘 방법을 응용하여 구한 참조신호를 사용하여 오류신호를 구하였다. 그리고 모의실험을 통해 제안된 알고리즘이 기존의 블라인드 적응형 알고리즘(LS-DRMTA, LS-DRMTCMA)보다 BER 기준에서 사용자 수용비율이 67∼74%정도 향상 되었음을 확인하였고 빔패턴을 도시하여, 빔이 원하는 신호와 간섭신호에 올바르게 형성하는지 알아보았다