• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.8B
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• pp.1085-1091
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• 2001

이 논문에서는 주기적인 특성을 가진 펄스 열들이 서로 다른 초기 위상을 가지고 수신기에 입력되었을 때 도래시간 차이를 이용하여 펄스 열을 분리하는 방법을 제시하고자 한다. 주기적인 펄스 열을 주파수 관점에서 고찰해 보면 하나의 펄스 열 주파수 값으로 특성 지울 수 있으며 이러한 성질은 다중의 펄스 열이 포함된 신호 환경 하에서도 동일하게 나타난다. 제안된 기법은 기존의 스펙트럼 영역에서 사용된 신호 도래 시간의 지수함수로의 매핑을 대신하여 신호 도래 시간 차이를 이용하였으며 실제 다중 환경에서 나타날 수 있는 신호 성분들의 펄스 열 주파수 추정을 위하여 기존의 방법과 비교함으로써 제시한 방법의 타당성을 검증하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.14 no.10
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• pp.2207-2214
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• 2010

Underwater acoustic(UWA) communication has multipath error because of reflection by sea-level and sea-bottom. The multipath of UWA channel causes signal distortion and error floor. In this paper, we proposed split input bits of channel decoder using method of maximum value, average value, LLR value for optimal estimation. Channel coding method is LDPC(N size=16000) standard in DVB-S2. As shown in simulation results, the performance of LLR value method is better than other methods.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.42 no.4
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• pp.357-363
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• 2023

In underwater signal processing, separating individual signals from mixed signals has long been a challenge due to low signal quality. The common method using Short-time Fourier transform for spectrogram analysis has faced criticism for its complex parameter optimization and loss of phase data. We propose a Triple-path Recurrent Neural Network, based on the Dual-path Recurrent Neural Network's success in long time series signal processing, to handle three-dimensional tensors from multi-channel sensor input signals. By dividing input signals into short chunks and creating a 3D tensor, the method accounts for relationships within and between chunks and channels, enabling local and global feature learning. The proposed technique demonstrates improved Root Mean Square Error and Scale Invariant Signal to Noise Ratio compared to the existing method.

• The Magazine of the IEIE
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• v.38 no.1
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• pp.44-49
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• 2011

다중채널 압축센싱(multi-channel compressive sensing) 문제는 0이 아닌 성분이 공통된 위치에 분포하는 벡터들을 복원하는 방법을 다루는 문제이며 레이다의 도착방향 추정 문제, 역산란 문제, 산란광 단층촬영과 같은 많은 실용적인 문제에 응용될 수 있다. 압축 센싱 문제는 성긴(sparse) 속성을 갖는 벡터를 상당히 높은 확률로 복원시킬 수 있음이 밝혀져 있다. 이로 인해 기존의 압축 센싱 방법이 다중채널 압축센싱에서도 많이 활용되어 왔으며, 측정 벡터의 개수가 적을 때에도 높은 확률로 입력 신호를 복원할 수 있다. 그러나, 측정 벡터의 개수가 많아질수록, 기존의 압축센싱 알고리즘을 이용했을 때의 성능은 복수신호분리 (MUSIC) 알고리즘과 같이 배열신호처리(array signal processing)에서 활용되는 방법을 적용했을 때보다 더 나쁜 특성을 보인다. 이러한 기존 방법의 문제점으로 인해 우리는 새로운 다중채널 압축센싱 알고리즘을 제시하고자 하며, 이는 기존의 압축센싱 이론과 배열 신호처리 알고리즘을 개별적으로 적용할 때 가지는 한계를 극복할 수 있게 해준다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1994.06c
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• pp.175-178
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• 1994

본 논문에서는 선형 예측 방법과 다중 대역 여기 방법의 장점을 조합하여 낮은 전송률에서 고품질의 합성음을 제공하는 LP-SMBE 부호기를 제안한다. LP-SMBE 부호기에서는 선형 예측 방법과 단순화된 여기 신호 추정방법을 이용하여 성도 특성 정보와 여기 신호를 분리 추정한다. 제안한 단순화된 여기 신호 추정 방법은 정규화된 스펙트럼 영역에서 원음 스펙트럼과 합성 스펙트럼을 비교하여 여기 신호를 추정한다. 이 방법은 기존 MBE 방법의 여기 신호 추정 방법보다 연산량이 적고, 여기 신호르 F보다 정확히 추정할 수 있다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.583-586
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• 2001

본 논문에서는 다중 대역통과 표본화 이론에 기반하여 1.9GHz IS-95신호와 2.2GHz IMT-2000 신호를 하나의 ADC(analog to digital converter)를 사용하여 동시에 표본화하고 디지털 처리를 수행하는 방법을 제안하고 실험을 통하여 검증하였다. 일반적인 방법으로는 본 논문에서 고려하는 두 신호를 동시에 표본화하기 위해서는 표본화 주파수가 최소한 1GHz 이상의 고속의 ADC를 사용해야 한다. 그러나 현재 ADC의 기술은 광대역의 신호를 직접 더지털화하기에는 아직 미흡하다. 반면에 대역통과 표본화 이론은 기존의 상용 ADC와 기콘의 RF 시스템을 이용하여 다른 대역에 위치한 두 신호를 통합처리 할 수 있는 기반을 제공하고 있다. 본 논문에서는 이러한 대역통과 표본화 이론에 기반을 두고 상용 ADC를 사용하여 표본화 시스템을 구현하여 IS-95신호와 IMT-2000 신호를 표본화하고 이를 컴퓨터에서 디지털 필터를 이용하여 두 신호를 분리하는 실험을 통하여 다중 대역통과 표본화의 적용 가능성을 검증하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.12a
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• pp.295-298
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• 2009

다중 표적을 감시하는 무선 센서 네트워크에서 다중 표적이 서로 교차하게 될 때 각각의 표적을 분리하는 문제는 표적의 추적, 탐지, 식별 등의 분야에서 매우 중요하다. 기존의 무선 센서 네트워크에서는 에너지 기반의 기법을 사용하기 때문에 다중 표적의 위치를 추정할 수 없거나, 기지국에서의 원 신호 분석 방법을 통해 표적의 종류를 식별하여 각각의 표적을 분리한다. 후자의 방법은 무선 센서 노드의 통신량과 연산량을 증가시켜 센서 노드의 생존 시간이 짧아지는 단점이 있고, 표적 분리까지 걸리는 시간으로 인해 실시간 처리가 어렵다. 본 논문에서는 무선 센서 노드에서 웨이블릿 변환을 이용한 특징을 추출하고 이를 이용해 다중 표적이 센서 영역 내에서 교차하게 될 때 표적을 분리하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 웨이블릿 상수의 주파수 정보를 이용하여 적은 연산으로 표적을 분리한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.06a
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• pp.9-11
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• 2014

본 논문에서는 오디오 신호의 특성 표현에 유용한 nonnegative matrix factorization(NMF)에 대해 설명하였으며, expectation maximization (EM)을 이용한 NMF 파라미터 추출 및 EM-NMF 기반한 오디오 소스 분리 기술에 대해서 설명했다. 또한, 다중 단계 NMF-EM 구조의 객체 분리를 통해서 객체 분리 성능을 향상시키기 위한 알고리즘을 제안하며, 제안된 알고리즘은 K-pop 음원과 SDR(source distortion ratio)를 통해서 객체 분리 성능을 평가한다. 성능 평가 결과 제안된 알고리즘은 다중 단계를 통해 약 3dB 의 보컬 분리 성능이 향상되며, 상업적 음원 제작에서 사용되는 가상 오디오 효과가 많이 적용된 음원에서 약 5dB 의 분리 성능을 향상시켰다. 그러므로 제안된 방식은 오디오 객체 분리에 유용한 방법이 될 것으로 생각된다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1998.10a
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• pp.167-170
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• 1998

본 논문에서는 주파수 영역에서 구현되는 안테나 배열을 이용한 적응형 등화기의 구조를 제안하였다. 제안된 방식은 주파수 영역에서 블록 LMS (least mean squares) 방식을 사용하기 때문에 수렴 속도가 빠르고 계산량이 적다. 또한 안테나 배열을 사용함으로서 다중경로 환경에서 한 개의 안테나를 사용한 경우에 비해 특히 우수한 성능을 지닌다. 다중 경로를 통한 신호들을 분리하기 위해 학습신호를 사용하여 반복적으로 출력신호와의 오차를 최소화하는 방법을 사용하였다. 시뮬레이션을 통하여 안테나의 개수, 신호의 입사각, 세기 등에 따른 성능을 분석하고, 제안된 방식이 다이버시티 시스템에 사용되는 경우에 대하여도 성능을 분석하였다.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.29 no.11
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• pp.891-897
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• 2018

In this paper, we propose a blind estimation scheme for the antenna spacing of nonuniform linear array MIMO radar using distributed electronic sensors based on ESPRIT. We present a blind method to separate orthogonal waveforms of a MIMO radar based on the antenna spacing estimation. The estimated orthogonal waveforms of a MIMO radar can be used for disabling opponent MIMO radars.