• 한국정보통신학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.71-77
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• 1998

본 논문에서는 LMS와 CMA 알고리즘에 의한 적응 배열안테나의 training 원리와 제어방법을 기술하고 수렴특성, 지향성 패턴의 적응성, SINR 및 신호파의 재현 특성을 비교 분석한다. LMS와 CMA 적응 안테나 원리를 적용한 선형 $\lambda$/4 간격 4소자 배열안테나에 $\pi$/4 QPSK 신호파를 인가했을때 정상상태에서 SINR가 각각 13.8［dB］와 12.8［dB］로써 CMA에 비하여 LMS가 우수한 SINR와 빠른 수렴특성을 보였으며 간섭파의 방향에 적응하여 강한 영점을 잘 형성하는 것으로 나타났다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.528-533
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• 2010

본 논문에서는 인간의 감정 변화의 영향을 적게 받는 음성 인식 시스템의 학습 방법에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위하여 우선 다양한 감정이 포함된 음성 데이터베이스를 사용하여 감정 변화가 음성 신호와 음성 인식 시스템의 성능에 미치는 영향에 관한 연구를 수행하였다. 감정이 포함되지 않은 평상의 음성으로 학습된 음성 인식 시스템에 감정이 포함된 인식 데이터가 입력되는 경우 감정에 따른 음성의 차이가 인식 시스템의 성능을 저하시킨다. 본 연구에서는 감정의 변화에 따라 화자의 성도 길이가 변화한다는 것과 이러한 변화는 음성 인식 시스템의 성능을 저하시키는 원인 중의 하나임을 관찰하였다. 본 연구에서는 이러한 음성의 변화를 포함하는 학습 방법을 제안하여 감정 변화에 강인한 음성 인식 시스템을 개발하였다. HMM을 사용한 단독음 인식 실험에서 제안된 학습 방법을 사용하면 감정 데이터의 오차가 기존 방법보다 28.4% 감소되었다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.221-228
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• 2016

본 논문에서는 EEG 신호 기반 기기 또는 소프트웨어를 사용하기 위해 사용자가 본인의 EEG 신호 정확도를 확인하고, 훈련을 통하여 자신의 EEG 신호 정확도를 향상시킬 수 있는 시뮬레이션 소프트웨어를 제안한다. 실험 데이터로는 풍경사진을 보며 편안한 상태에서 발생되는 신호와 수학문제를 풀며 집중 시에 발생되는 신호를 사용한다. 입력되는 EEG 신호는 독립 성분 분석(Independent Component Analysis, ICA)을 적용하여 잡음을 최소화하고 대역 통과 필터(Band Pass Filter)를 통하여 베타파(${\beta}$, 14-30Hz)만을 취득한다. 취득한 베타파 대역 데이터에서 제곱평균제곱근(Root Mean Square, RMS) 알고리즘을 통하여 특징 정보를 추출하고 지지 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)에 적용하여 분류한다. 분류된 결과는 사용자가 바로 확인할 수 있으며 훈련 전 피험자의 평균 정확도는 79.21%이었던 반면, 연속적인 훈련으로 최고 91.67%의 정확도를 보였다. 이처럼 본 논문에서 개발한 시뮬레이션 소프트웨어는 사용자가 직접 자신의 EEG 신호 정확도를 향상키기는 훈련을 통하여 정확도 향상이 가능하고, EEG 신호 기반으로 이루어진 BCI 시스템의 효율적인 사용을 기대할 수 있다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제33권4호
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• pp.136-141
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• 2022

Purpose: This study aimed to develop a breath control training system for breath-hold technique and respiratory-gated radiation therapy wherein the patients can learn breath-hold techniques in their convenient environment. Methods: The breath control training system comprises a sensor device and software. The sensor device uses a loadcell sensor and an adjustable strap around the chest to acquire respiratory signals. The device connects via Bluetooth to a computer where the software is installed. The software visualizes the respiratory signal in near real-time with a graph. The developed system can signal patients through visual (software), auditory (buzzer), and tactile (vibrator) stimulation when breath-holding starts. A motion phantom was used to test the basic functions of the developed breath control training system. The relative standard deviation of the maxima of the emulated free breathing data was calculated. Moreover, a relative standard deviation of a breath-holding region was calculated for the simulated breath-holding data. Results: The average force of the maxima was 487.71 N, and the relative standard deviation was 4.8%, while the average force of the breath hold region was 398.5 N, and the relative standard deviation was 1.8%. The data acquired through the sensor was consistent with the motion created by the motion phantom. Conclusions: We have developed a breath control training system comprising a sensor device and software that allow patients to learn breath-hold techniques in their convenient environment.

• 대한전기학회논문지
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• 제41권2호
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• pp.209-216
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• 1992

Deafs train articulation by observing mouth of a tutor, sensing tactually the motions of the vocal organs, or using speech training aids. Present speech training aids for deafs can measure only single speech parameter, or display only frequency spectra in histogram of pseudo-color. In this study, a speech training aids that can display subject's articulation in the form of a cross section of the vocal organs and other speech parameters together in a single system is to be developed and this system makes a subject know where to correct. For our objective, first, speech production mechanism is assumed to be AR model in order to estimate articulatory motions of the vocal organs from speech signal. Next, a vocal tract profile model using LP analysis is made up. And using this model, articulatory motions for Korean vowels are estimated and displayed in the vocal tract profile graphics.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.1572-1579
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• 2006

An usual acoustic emission(AE) event has two widely characterized parameters in time domain, peak amplitude and event duration. But noise in AE measuring may disturb the signals with its parameters and aggrandize the signal incertitude. Experiment activity of detection of the nick inside of porcelain with AE was made and study on AE signal processing with statistic be presented in this paper in order to pick-up information expected from the signal with noise. Effort is concentrated on developing a novel arithmetic to improve extraction of the characteristic from stochastic signal and to enhance the voracity of detection. The main purpose discussed in this paper is to treat with signals on amplitudes with statistic mutuality and power density spectrum in frequency domain, and farther more to select samples for neural networks training by means of least-squares algorithm between real measuring signal and deterministic signals under laboratory condition. By seeking optimization with the algorithm, the parameters representing characteristic of the porcelain object are selected, while the stochastic interfere be weakened, then study for detection on neural networks is developed based on processing above.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.493-503
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• 2018

최근 국민생활 수준이 향상되면서, 많은 사람들이 건강에 관심을 갖고 발병 이전의 예방관리를 위하여 운동을 통해 셀프트레이닝을 하는 인구가 증가하고 있다. 일반적으로 근육의 언발란스는 자세의 비대칭성을 초래하고 인체의 비대칭성이 깨지게 되면 조정력, 순환작용, 내장기관의 변위 등을 동반하게 되어 각종 질병을 유발할 수 있다는 연구가 속속 나오고 있다. 본 연구에서는 최근 큰 관심을 받고 있는 스마트웨어 중에서 셀프트레이닝이 가능한 피트니스 웨어를 개발하고, 안드로이드 기반 어플리케이션을 통하여 시뮬레이션 함으로서 셀프트레이너 피트니스웨어 상용화 기술을 제시하고자 하였다. 셀프트레이너 피트니스웨어의 개발을 위하여 전도성 폴리머, 패션 디자인 및 봉제, 전기전자적인 기술이 융합하여 운동시 근육의 언발란스를 확인하고 스스로가 비대칭성을 교정할 수 있는 스마트웨어를 만들 수 있었다. 구체적으로는 최적 MWCNT 농도의 도출을 통한 폴리머 센서를 제작하고 도전성 섬유를 활용한 전극 신호선을 설계 및 부착하여 신호를 수집할 수 있는 최적의 위치에 전극을 부착하여 생체신호를 수집하였다. 이렇게 수집된 생체신호를 전기적 신호 변환하고 블루투스 통신을 이용하여 전달하는 Signal Module을 설계 및 제작하였으며, 소프트웨어 알고리즘을 이용한 노이즈 캔슬링과 안드로이드 기반의 셀프 트레이닝 애플리케이션을 융합하여 상용화가 가능한 셀프트레이너 피트니스 웨어의 제작방법을 제시하였다.

• ETRI Journal
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• 제17권1호
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• pp.11-22
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• 1995

This paper proposes a modified error function to improve the error back-propagation (EBP) algorithm for multi-Layer perceptrons (MLPs) which suffers from slow learning speed. It can also suppress over-specialization for training patterns that occurs in an algorithm based on a cross-entropy cost function which markedly reduces learning time. In the similar way as the cross-entropy function, our new function accelerates the learning speed of the EBP algorithm by allowing the output node of the MLP to generate a strong error signal when the output node is far from the desired value. Moreover, it prevents the overspecialization of learning for training patterns by letting the output node, whose value is close to the desired value, generate a weak error signal. In a simulation study to classify handwritten digits in the CEDAR [1] database, the proposed method attained 100% correct classification for the training patterns after only 50 sweeps of learning, while the original EBP attained only 98.8% after 500 sweeps. Also, our method shows mean-squared error of 0.627 for the test patterns, which is superior to the error 0.667 in the cross-entropy method. These results demonstrate that our new method excels others in learning speed as well as in generalization.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.2275-2284
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• 2015

본 논문에서는 4 × 4 multiple input multiple output-orthogonal frequency division multiplexing (MIMO-OFDM) 시스템에서 사용 가능한 Walsh 부호화된 시간영역 훈련신호를 설계하고 채널 추정 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 다중 경로 지연신호에 의하여 발생되는 훈련 신호간 상호간섭를 고려하면서 채널 응답 추정 공식을 closed-form으로 유도하였다. 컴퓨터 모의 실험결과 제안된 방법은 기존의 방법[9,14]에 비하여 성능이 우수하고 직교 훈련신호 설계시 대역폭을 증가시키지 않으며 4 × 4 MIMO-OFDM 시스템에서 널(null) 부반송파 존재하여도 채널 추정이 수행될 수 있음을 보였다.

• ETRI Journal
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• 제33권3호
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• pp.423-433
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• 2011

This paper introduces an adaptive and integrated utterance verification (UV) framework using minimum verification error (MVE) training as a new set of solutions suitable for real applications. UV is traditionally considered an add-on procedure to automatic speech recognition (ASR) and thus treated separately from the ASR system model design. This traditional two-stage approach often fails to cope with a wide range of variations, such as a new speaker or a new environment which is not matched with the original speaker population or the original acoustic environment that the ASR system is trained on. In this paper, we propose an integrated solution to enhance the overall UV system performance in such real applications. The integration is accomplished by adapting and merging the target model for UV with the acoustic model for ASR based on the common MVE principle at each iteration in the recognition stage. The proposed iterative procedure for UV model adaptation also involves revision of the data segmentation and the decoded hypotheses. Under this new framework, remarkable enhancement in not only recognition performance, but also verification performance has been obtained.