• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2012년도 제38회 춘계학술대회논문집
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• pp.555-561
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• 2012

Empirical Mode Decomposition(EMD)을 통한 Hilbert Huang Transform(HHT)은 시간-주파수 영역분석 방법 중 하나로 기존의 다른 분석 방법에 비해 비선형, 비정상 신호를 해석 가능하다는 등 여러가지 이점이 있다. 그러나 인접한 주파수를 분별하기 힘들고 잡음에 취약하다는 결점이 있다고 알려져 있다. 본 논문에서는 HHT와 정상신호 분석에 효과적인 Short-Time Fourier Transform(STFT)을 비교하여 각 방법의 장 단점을 분석하고 Rijke 튜브 실험에서 얻은 열음향학적 불안정 데이터에 적용하여 잡음에 취약한 점을 보완한 Improved HHT와 비교한다. 그 결과, EMD를 이용한 Original HHT보다 EEMD를 이용한 Improved HHT가 잡음의 영향을 적게 받아 보다 정확한 신호분석이 가능하다는 것을 알 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1103-1108
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• 2023

본 논문에서는 음향신호의 배경잡음을 감쇠하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 이산 웨이블릿 변환(DWT: Discrete Wavelet Transform) 후 기존의 적응필터를 대신 FNN(: Full-connected Neural Network) 심층학습 알고리즘을 이용하여 잡음감쇠 성능을 개선하였다. 입력신호를 단시간 구간별로 웨이블릿 변환한 다음 1024-1024-512-neuron FNN 딥러닝 모델을 이용하여 잡음이 포함된 단일입력 음성신호로부터 잡음을 제거한다. 이는 시간영역 음성신호를 잡음특성이 잘 표현되도록 시간-주파수영역으로 변환하고 변환 파라미터에 대해 순수 음성신호의 변환 파라미터를 이용한 지도학습을 통하여 잡음환경에서 효과적으로 음성을 예측한다. 본 연구에서 제안한 잡음감쇠시스템의 성능을 검증하기 위하여 Tensorflow와 Keras 라이브러리를 사용한 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 모의실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안한 심층학습 알고리즘을 사용하면 기존의 적응필터를 사용하는 경우보다 30%, STFT(: Short-Time Fourier Transform) 변환을 사용하는 경우보다는 20%의 평균자승오차(MSE: Mean Square Error) 개선효과를 얻을 수 있었다.

• 한국유변학회:학술대회논문집
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• 한국유변학회 2000년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.62-65
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• 2000

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제24권1호
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• pp.25-29
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• 1985

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1990년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); KOEX, Seoul; 26-27 Oct. 1990
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• pp.1127-1129
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• 1990

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2001년도 하계학술발표회
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• pp.80-81
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• 2001

• 전자공학회논문지SC
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• 제44권5호
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• pp.45-54
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• 2007

시/주파수 분석은 생체 신호 처리에서 널리 사용되어왔다. 전기 생리학적 신호로부터 중요한 특징들을 추출함으로써 이 방법들은 특정 질병의 임상 병리학적 기전 해석이 가능하다. 하지만 이 방법은 신호가 안정하다는 가정 아래 적용되었으며 불안정한 시스템에서의 적용은 제한이 되어 있다. 본 연구에서는 비선형적이고 비정상적인 심실세동 심전도 파형의 분석을 위해 Hilbert-Huang 변환을 사용한 새로운 신호처리 방법을 제안하였다. Hilbert-Huang 변환은 경험모드분리법(EMD)과 힐버트 변환으로 크게 두 가지로 구성된다. Hilbert-Huang 변환은 EMD를 사용하여 각각의 특성을 지니고 있는 독립적인 내부모드함수들로 나누어지며, 힐버트 변환에 의해 순간 주파수와 크기를 구할 수 있게 된다. 이런 특성으로 신호의 국부적인 작용에 대하여 정확하게 설명할 수 있게 된다. 본 연구에서는 Hilbert-Huang 변환을 기반으로 심실세동 심전도 파형으로부터 두 종류의 파라미터(EMD-IF, EMD-FFT)를 추출하고 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)을 이용하여 소생성공 및 실패 여부 예측에 관하여 연구하였다. 평균적으로 민감도와 특이도는 각각 87.57%와 76.92%로 나타났다. Hilbert-Huang 변환은 더욱 정확하게 심실세동에서의 소생성공 예측을 가능하게 하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39A권4호
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• pp.172-179
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• 2014

HEVC (High Efficiency Video Coding) 부호화 기술은 기존 기술을 더욱 정교하게 하고 많은 새로운 부호화 기법을 채택한 결과, 기존 비디오 부호화 표준인 H.264/AVC 대비 약 2배정도 압축률 향상을 이루었다. HEVC에 채택된 새로운 부호화 기술 중 하나인 변환을 생략하고 양자화만을 수행하는 변환생략 부호화 방법은, 특히 컴퓨터로 생성된 인공영상 또는 이와 유사한 성질을 갖는 영상영역의 부호화 시 큰 압축률 향상을 가져올 수 있다. 하지만 입력 영상의 전체 또는 국부적인 성질을 미리 알 수 없기 때문에, 변환생략 필요 여부를 매번 판별하여야 한다. 즉, 변환수행 혹은 변환생략 각 경우의 율-왜곡 비용을 산출하여 부호화모드를 결정하려면 연산복잡도가 증가한다. 본 논문에서는 잔차신호의 주파수적 특성을 고려하여, 변환생략의 율-왜곡 산출 여부에 대한 고속 판별 방법을 제안한다. 제안 방법을 적용할 경우, $4{\times}4$ 변환 블록 부호화 시간의 약 27.1%를 절감할 수 있으며, 이때 저하되는 율-왜곡 성능은 평균적으로 약 0.03% (BDBR)에 불과하다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.416-419
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• 2015

본 논문에서는 HEVC(High Efficiency Video Coding) 부호기의 실시간처리를 위한 효율적인 하드웨어 변환기 하드웨어 설계를 제안한다. HEVC 부호기는 율-왜곡 비용을 비교하여 변환 모드($4{\times}4$, $8{\times}8$, $16{\times}16$, $32{\times}32$)를 결정한다. 율-왜곡비용은 변환과, 양자화, 역양자화, 역변환을 통해 계산된 왜곡값과 비트량으로 결정되므로 상당한 연산량과 소요시간이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 변환을 통한 계수의 합계를 비교하여 변환 모드를 결정하는 새로운 방법을 제안한다. 또한, 제안하는 하드웨어구조는 $4{\times}4$, $8{\times}8$, $16{\times}16$, $32{\times}32$ 변환 모드에 대한 공통 연산기와 멀티플렉서, 재귀 가감산기, 쉬프터 만으로 구현하여 연산량을 대폭 감소시켰다. 제안하는 변환 모드 결정 방법은 HM 10.0과 비교하여 BD-PSNR은 0.096, BD-Bitrate는 0.057 증가하였으며, 인코딩 시간은 약 9.3% 감소되었다. 제안된 하드웨어는 TSMC 130nm CMOS 표준 셀 라이브러리로 합성한 결과 최대 동작 주파수는 200MHz, 약 256K개의 게이트로 구현되었으며, 140MHz의 동작주파수에서 4K UHD급 해상도인 $3840{\times}2160@60fps$의 실시간 처리가 가능하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제14권1호
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• pp.17-36
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• 1998

라돈변환은 디지털 토모그라피. 원격탐사 영상의 선구조 분석, 탄성파탐사 자료의 경사중첩 등 다양한 분야에서의 디지털 영상자료 처리에 폭넓게 이용되어 왔다. 그러나 라돈변환의 2차원 콘볼류션이나 상관관계 계산은 푸리에변환과 비교해 볼 때 그 효용성에 대해서는 거의 논의되지 못하였다. 본 논문에서는 2차원 콘볼류션이나 상관관계 계산은 라돈공간에서 ρ에 대한 1차원 콘볼류션이나 상관관계로 타원이 낮아진다는 것을 유도하였다. 이를 이용하면 영상공간에서의 2차원 필터링을 라돈공간에서의 단순한 1타원 필터링으로 효과적으로 수행할 수 있다. 본 논문에서는 FIR 필터를 이용한 라돈공간에 서의 1차원 필터링을 RADARSAT SAR 영상에서 선적에 의한 구조를 증강시키데 적용하였다. 적용결과 라돈변환을 이용한 2타원 필터링은 스펙클 잡음을 줄일 뿐만 아니라 효과적으로 선적에 의한 구조를 증강시키는 것으로 나타났다. 비록 라돈변환을 이용하는 2차원 필터링은 푸리에변환을 이용하는 방법에 비하여 효율성과 효과도가 떨어져 단순한 필터링 목적으로는 적합치 못하나, 토모그라피나 SAR 영상을 이용하여 선구조 분석을 실시하는 경우와 같이 라돈변환이 필수적으로 적용되는 경우 라돈공간에서의 2차원 필터링을 부수적으로 적용하면 효과적으로 활용될 수 있다.