• 미생물학회지
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• 제39권4호
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• pp.207-215
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• 2003

주어진 염기서열에서 단백질로 코딩되는 영역을 예측하는 유전자 구조 예측은 유전자 annotation의 가장 핵심적인 부분으로 유전자 분석 및 유전체 프로젝트 전체에 큰 영향을 준다. 진핵생물의 유전자가 원핵생물의 유전자에 비해 더 복잡한 구조를 가지기 때문에 진핵생물의 유전자 구조 예측 모델 역시 원핵생물에 비해 다양하고 복잡한 모델로 구성되어 있다. 본 연구팀은 duration hidden markov model을 기본형태로 하여 진핵생물의 유전자 구조 예측 프로그램인 EGSP를 개발하였다. 이 프로그램은 각 생명체의 유전자 구조 예측에 필요한 파라메터를 생성하는 학습기능과, 이를 기반으로 핵산 서열을 입력으로 해서 단백질을 코딩하는 부위를 예측하여 출력하는 기능으로 구성되며, 최근의 프로그램들의 추세대로 복수 개 유전자 예측의 기능을 갖추고 있다. EGSP의 학습과 예측에 사용되는 각 파라메터의 전체 성능에 대한 효과 분석 등을 위해 여러 개 signal에 대한 개별 모델이 주는 효과 등을 분석하였다. 진핵생물의 유전자 구조 예측에 가장 많이 연구되는 human dataset을 이용하여 현재 개발된 유전자 구조 예측 프로그램인 GenScan과 GeneID, Morgan 등 보편적으로 사용되는 프로그램들과의 성능을 여러 가지 기준에서 비교한 결과, 본 프로그램이 실용성 있는 수준을 보여주는 것을 확인하였다. 그리고 진핵 미생물인 Saccharomyces cerevisiae로 성능을 테스트한 결과 만족할 만한 수준의 성능을 나타내는 것을 알 수 있었다.

• Journal of Platform Technology
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• 제10권4호
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• pp.47-55
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• 2022

사물인터넷 환경에서는 다양한 무선 통신 기술을 사용하는 기기들이 점점 증가하고 있다. 특히, 다양한 무선 신호 변조 유형을 정확하게 식별하기 위해 효율적인 특성 추출 기법을 설계하고 무선 신호의 종류를 분류하는 것이 필수적이다. 하지만, 실제 환경에서 레이블이 지정된 무선 신호 데이터를 수집하는 것은 쉬운 문제가 아니다. 최근 무선 신호 분류를 위해 딥러닝 기반의 다양한 학습 기법들이 제안되어졌다. 딥러닝의 경우 훈련 데이터셋이 적을 경우 과대적합에 빠질 가능성이 높으며, 이는 딥러닝 모델을 활용한 무선 신호 분류 기법의 성능 저하를 유발한다. 본 연구에서는 다양한 무선 신호들이 존재할 때 분류 성능을 높이기 위해 생성적 적대 신경망 기반 데이터 증대 기법을 제안한다. 분류해야 하는 무선 신호의 종류가 다양할 때 특정 무선 신호를 나타내는 데이터의 양이 적거나 균형이 맞지 않는 경우 제안한 기법을 활용하여 필요한 무선 신호와 관련된 데이터의 양을 증가시킨다. 제안한 데이터 증강 알고리즘의 유효성을 검증하기 위해 무선 신호의 데이터양을 증가시키고 균형을 맞춘 결과를 바탕으로 CNN 및 LSTM 기반 무선 신호 분류기를 구현하여 실험해본 결과 데이터 균형을 맞추지 않았을 때보다 분류 정확도가 높아지는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.1557-1564
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• 2010

감성신호는 개인에 따라 그 패턴이 매우 다르게 나타나므로, 본 논문에서는 감성신호의 개인별 특징을 고려한 최대 엔트로피 기반 감성 인식 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 보다 정확하게 사용자의 감성을 인식하기 위해서, 단순히 주어진 입력 감성 신호 값만을 사용하지 않고, 긍정 감성 신호 값의 평균과 부정 감성 신호 값의 평균을 입력 감성 신호의 값과 비교하여 활용한다. 또한, 감성 인식에 대한 전문적인 지식이 없이도 감성 인식 모델의 구축이 용이하도록, 제안하는 모델은 성능이 높다고 잘 알려진 기계학습기법의 하나인 최대 엔트로피 모델을 이용한다. 감성 신호의 수치 값을 그대로 사용하면 기계 학습에 필요한 학습 패턴 자료를 충분히 확보하기 어렵다는 점을 고려하여, 제안하는 모델은 평균차를 수치 값 대신 +(양수)와 -(음수)로 단순하게 표현하며, 감성 반응 전체 시간인 10초 대신 초단위로 분할하여 학습 패턴 자료의 양을 늘렸다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권4호
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• pp.619-627
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• 2015

본 논문은 비음수 행렬 인수분해(NMF)를 이용한 음성향상 기법을 다루고 있다. 음성과 잡음에서 적절한 훈련을 통해 각각의 기저(basis) 행렬을 구하고 이 행렬들을 이용하여 두 음원을 분리 하는 것이다. 그 중에서도 음성향상의 성능은 사용하게 되는 기저 행렬에 따라 크게 달라짐을 보인다. 기존의 독립적으로 구한 음성 기저 행렬에 비해서, 잡음 데이터를 복원하는데 부적합한 방향으로 최적화시킨 음성 기저 행렬을 사용하였을 때 더 높은 음성향상 성능을 보임을 실험으로 확인하였다. 이 때 잡음 데이터의 복원 오차 자체를 크게 해주는 방향과 해당 인코딩 행렬(encoding matrix) 원소의 값을 작게 해주는 두 가지 방법을 적용하여 비교하였다. 좀 더 음성 복원에만 특화된 기저 행렬을 구함으로서 음성 기저 행렬이 잡음 데이터 복원에 사용되는 것을 최소화 하였다. 실험 결과에서는 perceptual evaluation speech quality값과 signal to distortion ratio를 지표로 사용하였고, 기존 기법에서 사용하는 기저 행렬 보다 더 높은 성능을 보임을 확인 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권10호
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• pp.1275-1281
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• 2019

무선 신호의 자동 변조 인식은 지능형 수신기의 주요한 작업으로 다양한 민간 및 군대 응용분야가 있다. 본 논문에서는 딥 뉴럴 네트워크 모델을 기반한 무선통신에서 전파신호의 변조 방식을 식별하는 방법을 제안한다. 순차적인 데이터에 대해 장기적인 패턴을 잡아내는데 용이한 LSTM 모델을 통과하여 얻은 연속적인 신호의 특징값을 딥 뉴럴 네트워크의 입력 데이터로 사용하여 신호의 변조 패턴을 분류한다. 변조된 신호의 진폭 및 위상, 동상(In-phase) 반송파, 직각 위상(Quadrature-phase) 반송파의 값을 LSTM 모델의 입력 데이터로 사용하여 분류한다. 제안된 학습 방법의 성능을 검증하기 위해, 다양한 신호 대 잡음비로 10 가지 유형의 변조 신호를 포함하는 대형 데이터 세트를 사용하여 학습하고 테스트한다. 본 논문의 변조 인식 프로그램은 신호의 사전 정보가 없는 환경에서 변조방식을 예측하는데 적용될 수 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.1122-1128
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• 2020

대역 확장(Bandwidth Extension)이란 채널 용량 부족 혹은 이동통신 기기에 탑재된 코덱의 특성으로 인해 부호화 및 복호화 과정에서 대역 제한(band limited)되거나 손상된 협대역 신호(NB, Narrow Band)를 복원, 확장하여 광대역 신호(WB, Wide Band)로 전환 시켜주는 것을 의미한다. 대역 확장 연구는 주로 음성 신호 위주로 대역 복제(SBR, Spectral Band Replication), IGF(Intelligent Gap Filling)과 같이 고대역을 주파수 영역으로 변환하여 복잡한 특징 추출 과정을 거쳐 이를 바탕으로 사라지거나 손상된 고대역을 복원한다. 본 논문에서는 딥러닝 모델 중 오토인코더(Autoencoder)를 바탕으로 1차원 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)들의 잔차 연결을 활용하여 복잡한 사전 전처리 과정 없이 일정한 길이의 시간 영역 신호를 입력시켜 대역 확장 시킨 음향 신호를 출력하는 모델을 제안한다. 또한 음성 영역에 제한되지 않는 음악을 포함한 여러 종류의 음원을 포함하는 데이터셋에 훈련시켜도 손상된 고대역을 복원할 수 있음을 확인하였다.

• 한국수산과학회지
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• 제37권4호
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• pp.330-336
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• 2004

To meet the increasing demand from various fishing fields for training of fishing equipment operators, a fishing winch simulator was designed to train maritime students in the correct and safe operation of hydraulic winches under various load conditions related to fishing operations. The aim of this study is to describe the basic dynamic characteristics of the newly developed hydraulic fishing winch simulator and particularly to analyze the mechanical responses produced on the winch operation controls. The winch simulator consists of two winch units, a computer control and data acquisition system, a control consol and other associated mechanisms. When one winch is in hauling mode, the other one will always be in loading mode. The revolution speed of the hauling winch was controlled by a proportional directional control valve, and the braking torque of the loading winch was controlled by a proportional pressure control valve. The simulation experiments indicated that the dynamic characteristics of the hauling winch followed the braking response characteristics of the loading winch. The tests also showed that the warp speed and tension linearly depend on the pressure differential across the motor of the loading winch controlled by operating the proportional pressure control valve during the hauling operation. The experience gained from various training courses showed that the fishing winch simulator was very realistic and it was valuable for training novice winch operators. The results of the winch simulation exercise were recorded and used to evaluate the training on the operation and handling of the winch system. From these test results, we concluded that the tension acting on the warp during hauling operations can successfully be simulated by controlling the pressure differential across the motor with step changes of the control input signal to the proportional pressure control valve of the loading winch.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.63-69
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• 2013

본 논문은 대역폭 제한과 시분산 특성을 갖는 비선형 통신 채널에서 부호간 간섭을 경감시킬 수 있는 MMA(Multiple Modulus Algorithm) 블라인드 등화 알고리즘의 연산량을 더욱 간소화시킨 SE-MMA (Signed-Error MMA)의 성능에 관한 것이다. training sequence 없이도 채널에서 발생되는 부호간 간섭의 진폭과 위상 회전을 동시에 경감시킬 수 있는 MMA 알고리즘에서 등화기 출력 신호와 송신 신호의 통계적 특성인 Constant Modulus간의 오차 신호를 이용하지만, SE-MMA 알고리즘에서는 오차 신호의 극성만을 이용하게 되어 탭 계수의 갱신을 위한 연산량을 줄일 수 있으며, 이를 H/W 구현하는 경우 단순화할 수 있게 된다. SE-MMA 알고리즘의 성능을 기존의 MMA 알고리즘과 비교하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였으며, 이를 위해 수신측에서의 등화기 출력 신호인 복원된 신호 성상도, 수렴 성능을 나타내는 성능 지수인 MSE, MD (Maximum Distortion) 및 잔류 isi 특성 곡선과 SER을 사용하였다. 시뮬레이션 결과 수렴 속도에서는 SE-MMA가 MMA 보다 빠른 성능을 얻었지만, 정상 상태 이후 성능 지수의 양에서는 열악해짐을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권3호
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• pp.181-189
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• 2015

동력의족은 하지 절단 환자나 다리근력이 부족한 사람들의 보행 보조를 위해 사용된다. 동력의족의 자연스러운 구동을 위해 선 보행단계가 잘 분류되어야 한다. 물리센서를 이용하여 보행단계를 분류하는 기존 연구는 동력의족이 사전에 훈련된 보행속도로만 재현되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 물리센서를 사용하지 않고, 근전도 신호만을 이용하여 오르막, 내리막 계단보행을 각각 4단계로 분류하는 방법을 제안한다. 근전도 신호를 RMS, VAR, MAV, SSC, ZC, WAMP 특징으로 산출하여 LDA(Linear Discriminant Analysis) 분류기를 통해 보행단계를 인식한다. 훈련 단계에서는 AHRS센서를 이용하여 무릎각도 변화에 따른 보행단계 범위를 생성한다. 실험 결과, 선행 연구의 경우 오르막 보행에서 평균 58.5%, 내리막 보행에서 35.3%의 정확도를 보인다. 반면, 제안하는 방법은 오르막 보행에서 평균 85.6%, 내리막 보행에서 69.5%의 인식률을 보인다. 또한, 본 연구를 통해 개별 근육 별 보행단계 평균 인식률을 분석하였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제29권5호
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• pp.466-472
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• 2009

고온, 고압의 원자력 배관 누설 판별을 위해 음향방출기법(AE)을 이용한 누설감지 시스템인 ALMS 기법이 적용되고 있다. 이 시스템은 단지 AE 센서로 전해진 신호의 RMS값을 이용하여 누설의 유무만을 판단할 뿐, 누설 발생시 누설부의 크기나 형태를 평가하는 것에는 어려움이 있었다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 AE센서와 가속도센서를 동시에 이용한 이중 센서 시스템을 제안하였다. 빠른 학습 속도와 정확성을 위해 Levenberg-Marquardt 학습 알고리즘을 이용한 인공신경회로망을 적용시키고, 이를 통해 신뢰성 있는 분석 결과를 얻을 수 있다. 배관내 압력과 누설부의 크기와 모양에 따른 실험신호들을 학습시키고 그 판별 정확성을 확인하였다. 추가적으로 배관 두께에 따라 발생하는 파(wave)의 종류와 특성이 달라지는 것을 이론과 실험을 통하여 알아보았다.