• 한국음향학회지
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• 제18권5호
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• pp.12-20
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• 1999

본 논문에서는 깨끗한 환경에서 녹음된 음성데이터와 채널환경에서 수집된 음성데이터의 화자확인 성능을 비교하였다. 채널데이터의 화자확인 성능을 향상시키기 위하여 채널환경에 강인한 특징 파라메타 및 전처리에 대해 연구하였다. 실험을 위한 음성 DB는 어구지시(text-prompted) 시스템을 고려하여 두 자리의 한국어 숫자음으로 구성하였다. 적용한 음성 특징은 LPCC(Linear Predictive Cepstral Coefficient), MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient), PLP(Perceptually Linear Prediction), LSP(Line Spectrum Pair)이며, 채널 잡음을 제거하기 위한 전처리 과정으로는 음성신호에 대한 필터링을 적용하였다. 추출된 특징으로부터 채널의 영향을 제거 또는 보상하기 위해 cepstral weighting, CMS(Cepstral Mean Subtraction), RASTA(RelAtive SpecTrAl)를 적용하였다. 또한 각각의 특징 및 처리 방법에 대한 음성인식 성능을 제시함으로써 화자확인에서의 성능과 음성인식에서의 성능을 비교하였다. 적용한 음성 특징 및 처리 방법들에 대한 성능 평가를 위해 HTK(HMM Tool Kit) 2.0을 이용하였다. 남자, 여자 화자별로 임계값을 다르게 주는 방법으로 깨끗한 음성데이터와 채널 데이터에 대한 EER(Equal Error Rate)을 구하여 비교하였다. 실험결과 전처리 과정에서 대역통과 필터(150～3800Hz)를 적용하여 저대역 및 고대역의 채널 잡음을 제거하고, 이 신호로부터 MFCC를 추출하였을 때 EER 측면에서의 화자확인 성능이 가장 좋게 나타났다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.2123-2130
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• 2015

본 실내에서 활용되고 있는 자동 감시 로봇이나 로봇 청소기 등의 경우 누군가에 의해 옮겨지거나 혹은 예상치 못한 물체와의 충돌 등으로 이동 로봇의 방향이나 계획됐던 경로에서 이탈하였을 경우 원래 계획했던 경로로 다시 진입해야 하며 이에 대한 이동 로봇의 강인한 자기 위치 추정 능력이 필요하며, 이는 기존 이동 로봇의 납치 문제 해결과도 연관된다. 본 연구에서는 이동 로봇의 경우 실내에서만 동작하며, 저가의 로봇을 활용하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 실내에 설치되어 있는 CCTV 등 외부 영상 정보 획득 장치를 활용하여 환경 영상을 획득하고 이를 절대 공간 좌표로 변환한 동시에 이동 로봇의 마커 인식을 활용함으로써 실내에서 이동 로봇의 자기 위치 추정과 납치 문제 해결하고자 하였으며, 실제 로봇 시스템을 활용하고자 포텐셜 필드 방법을 구현하였다. 이와 같이 실제 이동 로봇 시스템에 본 연구에서 제안한 방법을 구현하여 관련 실험을 진행하였고 결과를 검증하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제31권6호
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• pp.447-454
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• 2007

항만개발의 적정성 및 해상교통 환경평가를 위하여 대상항만의 현재의 입출항 교통량을 이용하여 장래의 교통량을 추정하고 있다. 이는 장래 교통량의 추정을 기초로 하여 항로의 혼잡도, 항로 폭의 결정, 각종 운영규정을 설정하기 때문에 상당히 중요한 요소로 반드시 고려되어야 할 요소이다. 장래 해상교통량 추정방법은 프레터 법칙, 경향 추세식을 이용한 방법 등이 있는데 이전 연구의 대부분은 교통량 추정요소는 그 항만의 입출항 척수를 기초로 장래교통량을 추정하고 있다. 그러나 항만 특성상 입출항 선박의 종류 및 크기가 상이하여 지금과 같이 입출항 척수라는 하나의 요소로 변화 추이를 이용한 장래 교통량 예측은 상당히 어렵다. 이 논문에서는 각 항만의 해상교통 구성 특성요소인 연안 외항선박 척수, 선박 크기별 입출항 척수, 각 선박 당 수송 물동량 등의 변화 추이를 이용하여 장래 교통량 추이를 조사하여 예측하고자 한다. 그리고 수학적으로 모델을 구하기 어려운 비선형 시스템이라 할지라도 입 출력 특성을 묘사할 수 있으며, 입력정보의 왜곡, 잡음 등에 강인한 특성을 가지고 있어서 최근에 비선형 동특성 시스템의 동정(Identification)에 응용되고 있는 신경회로망을 이용하여 장래교통량을 예측한 결과와 상호 비교하고자 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권2A호
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• pp.176-186
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• 2006

본 논문에서는 2.45GHz 대역 IEEE 802.15.4 LR-WPAN(Low-Rate Wireless Personal Area Network; ZigBee) 시스템의 수신기를 위한 개선된 방식의 symbol detector 알고리즘을 제안한다. 저가 구현을 지향하는 LR-WPAN 시스템의 특성상 규격에서 권고하는 frequency tolerance는 $\pm$80ppm(196KHz, 송수신 각각 $\pm$40ppm)으로서 이러한 큰 주파수 옵셋 환경에서도 안정된 동작이 가능한 symbol detector 알고리즘이 요구된다. 일반적으로 LR-WPAN의 수신 모뎀을 위해 주파수 옵셋에 강인한 noncoherent 기반의 symbol detector 사용되나 noncoherent 방식은 I/Q 제곱 과정에서의 제곱 손실에 의해 성능 열화 및 구현의 복잡도 증가를 유발하게 된다. 따라서 본 논문에서는 단일 preamble 심볼을 이용한 주파수 옵셋 추정기를 통해 주파수 옵셋을 보상해주는 coherent 방식의 symbol detector를 제안한다. 제안된 방식은 noncoherent 방식의 제곱 손실을 제거하여 성능을 향상시킴과 동시에 복잡도를 감소시켜 초소형, 저전력, 저가를 지향하는 LR-WPAN 수신기에 보다 적합하도록 설계되었으며, 다양한 채널 환경에서의 성능 평가를 통하여 제안된 알고리즘이 differential detection 기반의 noncoherent 방식보다 1dB의 향상된 성능을 보임을 입증하였다

• 전자공학회논문지SC
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• 제44권1호
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• pp.33-39
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• 2007

LonWorks/IP VDN은 LonWorks 디바이스 네트워크와 IP(데이터) 네트워크와의 통합네트워크로 산업현장에 대한 유비쿼터스 접근을 제공하여 설비에 대한 예지 및 예방보전을 가능하게 한다. 산업현장에 대한 예지 및 예방보전을 위한 실시간 분산제어 환경에서 즉각적인 응답은 필수불가결한 요소이다. LonWorks/IP 가상 디바이스 네트워크(VDN) 상에서 불확실한 시간지연은 산업현장에 대한 실시간 예지 및 예방보전을 위해 분산 제어를 수행할 때 시스템의 안정성과 성능을 악화시킨다. 따라서 네트워킹 된 분산제어시스템의 안정성을 보장하고 성능을 개선하기 위해서는 시간에 따라 가변적인 불확실한 시간지연을 보상할 필요가 있다. 본 논문에서는 LonWorks/IP VDN와 같은 분산제어 환경 하에서 서보 제어를 수행하는 경우에 외란관측기와 위상지연 보상기로 ZPETC(Zero Phase Error Tracking Controller)를 도입한 제어구조가 제시되고 컴퓨터 모의실험이 수행된다. 제안된 제어기의 성능은 컴퓨터 모의실험을 통하여 외란관측기를 도입한 Smith 예측기 기반의 내부모델제어기(IMC)의 제어결과와 비교 제시된다. 제안된 제어기는 외란과 잡음에 강인한 특성을 가지며, 주기적인 신호에 대한 추종성능을 상당히 개선시키므로 가변적인 시간지연을 갖는 LonWorks/IP VDN 상에서 주기적인 작업 수행에 필요한 분산 서보제어에 매우 적합하다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권4호
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• pp.10-21
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• 2008

본 논문은 실시간 감시 시스템을 위한 웨이블릿(wavelet) 기반의 신경망과 불변 모멘트를 이용한 이동물체 인식과 추적 방법을 제안한다. 제안한 방법의 첫 번째인 움직임 후보영역 검출 단계에서는 연속된 두 프레임간의 차영상 분석 방법을 기반으로 하여 물체의 움직임에 의해 화소값 변화가 발생한 후보영역을 검출한다. 두 번째인 물체 인식 단계에서는 검출된 후보영역에 웨이블릿 신경망(wavelet neural network: WNN) 기반의 인식 방법을 사용하여 추적하고자하는 물체가 포함되어 있는지를 판별한다. 세 번째인 물체 추적 단계에서는 인식된 물체에 웨이블릿 불변 모멘트(invariant moments) 기반의 매칭 방법을 사용하여 인식된 이동 물체를 추적한다. 영상내에서 이동물체를 검출하기 위해 본 논문에서는 이전 영상과 현재 영상간의 화소밝기 차이에서 적응적 임계값(adaptive threholding)을 사용하여 주위 환경 변화에 강인한 이동물체 검출이 가능하였다. 또한 물체의 인식과 추적을 위해 웨이블릿 특징값을 사용함으로써, 계산 시간의 감소와 영상의 잡음에 의한 영향을 최소화시킬 수 있을 뿐만 아니라, 물체 인식 정확도가 향상되었다. 제안한 방법을 일반 도로에서 획득한 영상에서 실험한 결과, 자동차 검출율은 92.8%, 프레임당 처리 시간은 0.24초이다. 이것을 통해 제안한 방법은 실시간 지능형 교통 감시 시스템에 유용하게 적용될 수 있음을 알 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.495-506
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• 2011

요사이 많은 대학에서 사용하고 있는 학습포트폴리오는 학생의 학업 과정 및 산출물을 자료화하여 학업이력을 관리하고, 나아가 자기주도적 학습 역량을 기르는 목적으로 사용되고 있는데, 이를 웹상에서 제공할 경우, e-포트폴리오라고도 불린다. 그러나 대부분의 실제 사례를 살펴보면, 기대한 만큼 활발하게 활용 되고 있지 않으며, 관련 선행연구들도 대부분 소수 학생 사례 중심이거나 학습포트폴리오의 장단점에 대한 일반적인 연구로 이루어져 있다. 이에 본 연구에서는 좀 더 많은 학생을 대상으로 한 구체적인 활용 사례를 분석하여, 학습 포트폴리오를 학습도구로서 활성화시킬 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 본 연구는 총 289명의 경희대학교 학부 학생들이 사용하고 있는 경희대학교 e-포트폴리오 프로그램을 대상으로 하였으며, e-포트폴리오 활성화 방안을 도출하기 위해, 학생들의 e-포트폴리오에 올라와 있는 '성찰저널'와 '참여 만족도 설문지'를 분석 자료로써 활용하였다. 그 결과에 따르면, 학생 대부분이 e-포트폴리오를 학습도구로는 활용하고 있지만, e-포트폴리오가 좀 더 활성화되기 위해서는 몇 가지 시스템 및 운영방법의 개선이 필요하다. 이에 본 연구에서는 참여 학생들의 요구사항과 국내외 대학에서 운영되는 e-포트폴리오 사례를 참조하여 e-포트폴리오 시스템의 개선이라는 측면에 초점을 두고 활성화 방안을 제안하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.317-324
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• 2013

트위터 감성 분석은 트윗글의 감성을 긍정과 부정으로 분류하는 작업이다. 이 연구에서는 SentiWordNet(SWN) 감성 사전에 기반한 트윗글 감성 분석을 다룬다. SWN은 전체 영어 단어에 대해 단어의 의미별로 긍정, 부정의 감성 강도를 저장해 둔 감성 사전이다. 기존 SWN 기반 감성 분석 연구들은 문서에 출현하는 각 용어의 감성을 SWN으로부터 결정한 다음 이를 바탕으로 문서 전체의 감성을 결정하였는데, 그 방법들이 매우 다양하다. 예를 들어, 한 용어의 감성 결정 시 해당 용어의 SWN 내 의미별 긍정, 부정 감성 강도 차이들의 평균을 계산하거나 긍정과 부정 각각의 감성 강도 평균 혹은 최대값을 구하기도 하며, 문서 전체의 감성을 결정하는 경우에도 문서 내 용어들의 감성 값들에 대해 평균 혹은 최대값을 취하기도 하였다. 또한 SWN 내 형용사, 동사, 명사, 부사의 품사 집합 전체 혹은 특정 부분집합에 대해 위의 감성 결정 작업을 적용하기도 한다. 이처럼 기존 연구에서는 SWN 기반의 다양한 감성 자질 추출 절차가 시도되고 있으나 이들 자질 추출 기법 전반에 대한 성능 비교 연구는 찾기 힘들다. 이 연구에서는 SWN을 트위터 감성 분석에 활용하는 다양한 방법들을 일반화하는 절차들을 소개하고 각 방법들의 성능 비교 및 분석 결과를 제시한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권10C호
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• pp.1017-1026
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• 2005

버스트 방식 OFDM 시스템에서의 프레임 동기는 수신된 프레임의 시작 위치를 판단하고, 정확한 FPT-window 위치 추정을 위해 가장 우선적으로 수행되어야 한다. 유효 OFDM 심볼 내의 규정된 반복 패턴 또는 보호 구간의 상관을 이용하는 기존의 일반적인 프레임 동기 방식은 연속적으로 증가하다 감소하는 상관 출력 특성에 의해 정확한 프레임 시작 지점 검출이 어려우며, 수신 신호와 기준 신호 간의 상관 특성을 이용하는 방식은 주파수 옵셋으로 인한 성능 열화를 초래한다. 따라서, 본 논문에서는 프레임 동기 방식으로서 주파수 옵셋에 강인하고 정확한 프레임 시점 검출이 가능한 차동 상관(Differential Correlation) 방식을 기반으로 한 새로운 알고리즘을 제안하였다. 그러나, 일반적인 차동 신호의 상관 결과는 프리앰블의 반복 구조에 의해 다수의 Peak를 가지게 되며 이로 인하여 정확한 프레임 동기의 검출 성능이 열화된다. 본 논문에서는 이러한 차동 검출 방식의 단점을 보완하기 위하여 차동 신호 생성 시 반복되는 동일 패턴 구간의 샘플을 이용하여 단일 상관 Peak를 갖는 알고리즘을 제안한다. 또한 다중경로 페이딩 채널 환경에서 페이딩에 의한 프레임 시작 위치 검출 에러를 줄이기 위하여 신호 전력으로 상관 출력 값을 정규화하는 블록을 도입함으로써 고속 이동 채널 환경에서의 프레임 시작 지점 검출 확률을 높였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권6C호
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• pp.502-511
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• 2012

GNSS의 중요성이 점점 증가하면서, 독자적인 위성항법시스템의 구축에 대한 필요성이 제기되고 있다. 위성항법 시스템 구축 시 위성 신호 설계는 반드시 필요한 과정이며, 이를 위한 요구조건 규정이 필수적이다. 본 논문에서는 위성 항법 설계 요소에 대한 수신 성능 분석을 수행하며, 이를 이용한 신호 설계 방안에 대해 제시한다. 먼저 설계 요소에 따른 후보군 정의 후, 성능 평가 지표에 따라 신호 후보의 수신 성능을 분석한다. 이때 다양한 적용 분야에서의 신호 성능을 판단하기 위하여 성능 평가 지표가 갖는 가중치를 정의하였으며, 정규화된 성능 평가 지표와 가중치간의 연산을 통해 최종적으로 성능 비교값을 도출하였다. 위성 항법 신호 설계 요소로 코드, 변조 기법, 반송파를 고려하였으며, 성능을 평가하기 위한 평가 지표로는 상관폭, DLL 및 PLL 열잡음 지터, 주파수 대역폭, 사이드로브 피크율을 정의하였다. 또한 적용 분야로는 측위 성능, 잡음에 대한 강인성, 대역 효율성을 고려하였다. 제안한 설계 방안 적용 시 소프트웨어 기반의 시뮬레이터를 이용하여 성능 분석을 수행하였으며, 최종적으로 성능 분석 결과로부터 신호 후보의 성능을 객관적으로 판단하고 비교하였다.