• 방송공학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.29-34
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• 1996

차등적 오류 방지는 전송되는 정보에 따라 채널에서 오류가 발생했을 때 미치는 영향이 다른 것을 이용하여 채널 오류에 민감한 정보를 다른 정보보다 강력하게 채널 오류로부터 보호하는 방법이다. 그러나 채널에서 오류가 없다는 가정하에 LBG 알고리듬으로 설계한 벡터 양자화 신호에 차등적 오류 방지를 그대로 적용할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 이러한 벡터 양자화 신호의 전송에서 차등적 오류 방지를 적용할 수 있도록 부호 벡터에 체계적으로 이진 인덱스를 할당하는 기법을 제안하였다. 또한 제안한 기법을 벡터 양자화 한 1차 Gauss-Marcov 신호의 전송에 중요한 정보의 비율을 50%로 하여 적용하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권3C호
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• pp.315-326
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• 2003

본 논문은 분류 벡터 양자화(CVQ)기법을 이용한 통신 시스템에서 채널 오류를 감소시키기 위한 인덱스벡터할당 방식을 다루고 있다. 제안된 시스템은 크게 내부 인덱스 할당방식(IIA inner index assignment)과 교차인덱스 할당방식(CIA : cross index assignment)으로 구성된다. IIA는 부(Sub)코드북 내에서 유사한 코드벡터들에 Hamming거리가 가까운 인덱스들을 할당함으로써 채널에러에 의해 발생된 화질저하를 감소시킨다. CIA는 인덱스 벡터의 클래스 정보를 나타내는 클래스 비트에 발생하는 채널 오류의 영향을 최소화할 수 있는 방법으로서 IIA에 의해 할당된 인덱스 벡터들을 수정한다. 본 논문에서 실시된 컴퓨터 모의실험은 제안된 시스템이 채널 부호화기법을 사용하지 않고도 채널 잡음을 극복할 수 있음을 보여준다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.527-533
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• 2013

BCI (Brain-Computer Interface) is a system that transforms a subject's brain signal related to their intention into a control signal by classifying EEG (electroencephalograph) signals obtained during the imagination of movement of a subject's limbs. The BCI system allows us to control machines such as robot arms or wheelchairs only by imaging limbs. With the exact same experiment environment, activated brain regions of each subjects are totally different. In that case, a simple approach is to use as many channels as possible when measuring brain signals. However the problem is that using many channels also causes other problems. When applying a CSP (Common Spatial Pattern), which is an EEG extraction method, many channels cause an overfitting problem, and in addition there is difficulty using this technique for medical analysis. To overcome these problems, we suggest an optimal channel selection method using a BPSO (Binary Particle Swarm Optimization), BPSO with channel impact factor, and GA. This paper examined optimal selected channels among all channels using three optimization methods and compared the classification accuracy and the number of selected channels between BPSO, BPSO with channel impact factor, and GA by SVM (Support Vector Machine). The result showed that BPSO with channel impact factor selected 2 fewer channels and even improved accuracy by 10.17~11.34% compared with BPSO and GA.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.2209-2212
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• 2003

In this paper, we propose the method to extract the important frequency bands from the EMG signal, and for generation of feature vector using the important frequency bands. The EMG signal is measured with 4 sensor and is recorded as 4 channel’s time series data. The same frequency bands from 4 channel’s frequency components are selected as the important frequency bands. The feature vector is calculated by the function formed using the combination of selected same important frequency bands. The EMG signals acquired from seven wrist motion type are recognized by changing into the feature vector formed. Then, the extraction and generation is performed by using the double combination of the genetic algorithm (GA) and the neural network (NN). Finally, in order to illustrate the effectiveness of the proposed method, computer simulations are done.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.774-779
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• 2012

본 논문은 brain-computer interface (BCI)를 통해 움직임 상상 시 측정된 뇌-활동전위신호(EEG)에 내포된 행동의도의 패턴을 보다 정확하게 분류하기 위한 최적 EEG 채널 선택 기법을 제안한다. 기존의 EEG 측정실험에서는 실험 설계자에 의해 대뇌 기능적 피질 분류를 이용하여 인위적으로 선별된 채널을 활용하거나 측정기기가 수용 가능한 전체 채널을 사용해왔으며, 일정 수준의 패턴분류 정확도를 얻을 수 있었지만 다수의 채널로 인해 Common Spatial Pattern (CSP) 등의 패턴특징 추출 시 overfit 및 계산 복잡도 증가의 문제가 발생되었다. 이를 극복하기 위하여 방안으로 본 논문에서는 binary particle swarm optimization (BPSO)을 기반으로 다수의 채널 중 최적 채널을 자동으로 선택하고, 각각의 채널에 대한 impact factor를 부여함으로써 중요 채널 부근의 채널들에 가중치를 부여하는 선택방법을 제안하였으며, Support Vector Machine (SVM)을 이용하여 다수의 채널을 사용 하였을 때의 정확도와 channel impact factor를 고려한 BPSO를 적용시켰을 때의 정확도를 비교, 분석하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.31-34
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• 2000

In this paper, we proposed multispectral image compression method using CIP (classified inter-channel prediction) and SVQ (selective vector quantization) in wavelet domain. First, multispectral image is wavelet transformed and classified into one of three classes considering reflection characteristics of the subband with the lowest resolution. Then, for a reference channel which has the highest correlation with other channels, the variable VQ is performed in the classified intra-channel to remove spatial redundancy. For other channels, the CIP is performed to remove spectral redundancy. Finally, the prediction error is reduced by performing SVQ. Experiments are carried out on a multispectral image. The results show that the proposed method reduce the bit rate at higher reconstructed image quality and improve the compression efficiency compared to conventional method.

• 정보보호학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.35-45
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• 2004

폭발적으로 증가하는 인터넷 환경에서 정보보호는 가장 중요한 고려사항 중의 하나이다. 현재 이에 대한 대응방안으로 IDS, 방화벽, VPN 등 여러 보안 솔루션들이 사용되고 있지만 TCP/IP를 근간으로 하는 인터넷 환경은 기본적으로 프로토콜 자체의 취약성을 가지고 있다. 그 중에서도, TCP/IP 헤더 중 ICMP Payload. Identification(ID), Sequence Number(SEQ), Acknowledge(ACK). Timestamp의 필드 내용을 조작함으로써 특정 정보를 전송할 수 있는 은닉채널이 가능하다고 이미 알려져 있다. 특히 본 논문에서는 TCP/IP 헤더의 여러 필드들 중에서도 IP 헤더의 ID 필드, TCP 헤더의 SEQ 필드를 이용한 은닉채널 탐지에 초점을 맞추었으며, 이러한 은닉채널의 탐지를 위하여, 패턴분류 문제 있어서 우수한 성능을 보이는 것으로 알려져 있는 Support Vector Machine(SVM)을 사용하였다. 본 논문의 실험결과에서는 제안된 탐지방안이 정상 TCP/IP 트래픽으로부터 은닉채널이 포함된 TCP/IP 패킷을 구분할 수 있음을 보여주었다.

• 지식경영연구
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• 제16권4호
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• pp.109-132
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• 2015

We examine offline and online channel sales of experience goods, and compare and contrast the sales patterns of existing products and new products between channels. To this end, we obtain the channel-specific time-series sales data from the leading company selling beauty products, both offline and online. By applying the Vector Autoregressive Model, we empirically find out how the relationship between existing products and new products changes between the shopping channels. Our empirical findings are as follows. First, the sales effects from existing products to new products are significantly positive at both offline and online channels, and this positive effect is greater in the offline channel than in the online channel. Second, the influence of new products on existing products is more positive in the offline channel than in the online channel. Third, the impact of existing products sales on new products sales is greater than that of new products on existing products. Lastly, the inertia effect, the effect within the same shopping channel and the same selling product, is significantly positive in the offline channel but not in the online channel, and this asymmetric inertia effect emerges as we focus on experience goods. Moreover, the impulse response function analysis provides the three important implications. First, companies should pay attention to the same channel but different types of products. Second, the offline channel is more vulnerable to market shock than the online channel. Third, new products sales vary by existing products sales to the greater extent, compared to the opposite relationship. We believe our study contributes theoretically and practically to the fields of marketing and knowledge management.

• Journal of Communications and Networks
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• 제5권2호
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• pp.157-166
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• 2003

This paper deals with the problem of channel identification for Single Input Multiple Output (SIMO) slow fading channels using clustering algorithms. Due to the intrinsic memory of the discrete-time model of the channel, over short observation periods, the received data vectors of the SIMO model are spread in clusters because of the AWGN noise. Each cluster is practically centered around the ideal channel output labels without noise and the noisy received vectors are distributed according to a multivariate Gaussian distribution. Starting from the Markov SIMO channel model, simultaneous maximum ikelihood estimation of the input vector and the channel coefficients reduce to one of obtaining the values of this pair that minimizes the sum of the Euclidean norms between the received and the estimated output vectors. Viterbi algorithm can be used for this purpose provided the trellis diagram of the Markov model can be labeled with the noiseless channel outputs. The problem of identification of the ideal channel outputs, which is the focus of this paper, is then equivalent to designing a Vector Quantizer (VQ) from a training set corresponding to the observed noisy channel outputs. The Linde-Buzo-Gray (LBG)-type clustering algorithms [1] could be used to obtain the noiseless channel output labels from the noisy received vectors. One problem with the use of such algorithms for blind time-varying channel identification is the codebook initialization. This paper looks at two critical issues with regards to the use of VQ for channel identification. The first has to deal with the applicability of this technique in general; we present theoretical results for the conditions under which the technique may be applicable. The second aims at overcoming the codebook initialization problem by proposing a novel approach which attempts to make the first phase of the channel estimation faster than the classical codebook initialization methods. Sample simulation results are provided confirming the effectiveness of the proposed initialization technique.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.49-55
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• 2019

본 논문은 다중 사용자 다중 입력 단일 출력 (MISO) 간섭 채널에서 복수의 도청자가 존재하는 경우에, 보안 채널 수율을 향상시키기 위한 간단한 프리코딩 벡터 설계 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 보안 채널 수율을 최적화하는 문제에 대해 다루었으며, 수학식으로 주어지는 분석해를 구하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해서 신호대 누수 잡음비 (SLNR) 기반으로 프리코딩 벡터를 설계하는 방법을 제시한다. 구체적으로는, 도청자가 정보 신호를 전혀 검출할 수 없도록 도청 채널 수율을 완전히 제거하면서, 송신단-수신단 링크 간의 채널 수율을 최대화시키도록 프리코딩 벡터를 설계한다. 성능 검증을 위하여 모의실험을 수행하였으며, 송신 안테나 개수, 송신단-수신단 링크 개수, 도청자 수 간에 특별한 조건식을 만족하지 않는 환경에서는, 제안하는 기법이 모든 신호대 잡음비 범위에서 기존 기법보다 더 우수한 보안 채널 수율을 나타낸다는 것을 제시한다.