• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.1905-1906
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• 2006

VSAT(Very Small Aperture Terminal)는 일반 가정이나 기업에서 인공위성을 이용해 양방향 통신이 가능하도록 하는 초소형 위성통신장비로 통신 인프라가 갖춰지지 못한 산간 오지지역의 정보를 실시간으로 처리해야 하는 곳을 중심으로 최근 수요가 늘고 있다. 위성 통신용으로 Ku Band 대역의 주파수를 사용하여 데이터를 전송하는 경우에는 전파가 대기권을 통과할 때 강우에 의한 감쇠를 많이 받게 되며, 회선 품질에 매우 심각한 영향을 주게 된다. 이러한 신호감쇠에 대한 보상방법으로 비콘신호의 세기를 분석하여 전력을 제어하는 방법이 제시되고 있다. 본 연구에서는 VSAT 단말지구국의 송신전력에 비례하여 출력을 제어함으로써 데이터 전송환경의 변화에 따른 전파의 세기가 감쇠되는 것을 보상하도록 VSAT의 Outlink 수신레벨을 감시하여 정해진 방법에 의해 VSAT의 Tx Attenuation을 조정하여 안정적인 위성링크 상태를 보장하도록 하는 기능과 호출 및 Event 발생시간을 저장함으로 데이터의 검보정에 활용할 수 있는 기능을 갖는 VSAT 송신전력 제어기를 개발하였으며, 단말지구국에 설치하여 운영된 데이터를 분석하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.473-476
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• 2004

본 논문에서는 자동차 센서들의 신호들을 실시간으로 처리하여 디스플레이하는 시스템을 개발하였다. 실시간 자동차 센서 감시시스템은 센서의 신호를 받아들이는 센서 입력블록, 변환된 센서 데이터를 계산하는 Main Control 블록, 그리고 계산된 데이터를 실시간으로 표시하는 Display 블록으로 구성된다. 4개의 타이어에 부착된 센서로부터 압력 및 온도를 감지하고 이를 담은 데이터를 실시간으로 송신하고 운전자에게 수신된 데이터를 디스플레이하여 타이어의 압력상태를 점검하며 이와 함께 차내의 연료량 센서에서 입력된 연료잔량을 fl산하여 현재 주행가능거리를 표시하며 그 외에 냉각수 온도, 엔진오일레벨, 차내 온도센서를 일정한 시간간격을 두고 순차적으로 받아들여 각 센서들의 상태를 Craphic LCD를 이용하여 실시간으로 표시한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• summer
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• pp.1429-1431
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• 2004

경량전철의 무인운전을 위한 무선제어 신호 시스템 중에서 열차 제어정보 처리를 위한 무선데이터 전송시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 각각 중앙운용시스템, 지상무선중계시스템 및 개별차량운용시스템으로 구성된다. 무선데이터 네트웍은 2.4GHz 대역의 확산스펙트럼 방식의 주파수 호핑 라디오 모뎀을 사용하여 전용망을 구성하였으며 1초 이내에 무선망 내에 위치하는 모든 무선데이터 전송시스템과 정보를 교환하도록 설계되었다. 현재 실험실 테스트를 완료하고 새로이 건설된 전용 시험선에서 그 유효성을 테스트 중에 있다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.43 no.5
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• pp.502-510
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• 2024

In this paper, we proposed the weakly-supervised deep learning algorithm for active sonar target recognition based on pseudo labeling using Conventional Recurrent Neural Network (CRNN) model widely used for acoustic signal processing because it can effectively utilize small and unbalanced active sonar data. Active sonar simulation data assuming two different SNRs and clutter environments were used in the training and testing process, and spectrogram obtained by applying Short Time Fourier Transform (STFT) to the simulation data was used as a feature factor for algorithm training. The algorithm proposed in this paper was evaluated based on the target and nontarget F1-score using test data independent of training data. As a result, it was confirmed that the CRNN model showed significant performance not only in typical acoustic signal processing but also active sonar target recognition. Also, pseudo-labeling helps to improve the performance of the active sonar target recognition algorithm used the CRNN model.

• Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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• v.38 no.3
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• pp.249-255
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• 2002

This paper describes on the extraction of ship's real-time movement information using a combination full-function ARPA radar and ECS system that displays radar images and an electronic chart together on a single PC screen. The radar target extractor(RTX) board, developed by Marine Electronics Corporation of Korea, receives radar video, trigger, antenna bearing pulse and heading pulse signals from a radar unit and processes these signals to extract target information. The target data extracted from each pulse repetition interval in DSPs of RTX that installed in 16 bit ISA slot of a IBM PC compatible computer is formatted into a series of radar target messages. These messages are then transmitted to the host PC and displayed on a single screen. The position data of target in range and azimuth direction are stored and used for determining the center of the distributed target by arithmetic averaging after the detection of the target end. In this system, the electronic chart or radar screens can be displayed separately or simulaneously and in radar mode all information of radar targets can be recorded and replayed In spite of a PC based radar system, all essential information required for safe and efficient navigation of ship can be provided.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.05a
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• pp.507-511
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• 2010

Digital Radio Frequency Memory (below, DRFM) performs RF signal data store, delay and re-transmission. DRFM is wildly used as core module of Jammer, EW simulator, Target Echo Generator etc. This paper suggests a hardware design of DRFM which is composed RF section(RF Input/Output Module, Local Oscillator Module) and Digital section(ADC module, memory, DAC module), and confirm the validity of the propose by the test result.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.6 no.1
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• pp.33-38
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• 2005

Degradation is generated by several causes in the process of digitalization or transmission of data. And its essential cause is noise. Therefore, researches for wavelet-based methods which reconstruct signal degraded by noise have continued. In AWGN(addtive white gaussian noise) environment, the general trend for denoising is to use the thresholding method. Reconstructed signal includes a lot of noise because these methods only consider statistical characteristic regarding noise. In this paper, we present a new method which uses the cumulation of wavelet detail coefficients. As a result, reconstruction of edges and denoising performance are improved. Also we compare existing methods using SNR(signal-to-noise ratio) as the standard of judgement of improvemental effect.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.11a
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• pp.1642-1643
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• 2010

멀티미디어 도메인의 응용 프로그램에는 풍부한 병렬성이 내재하기 때문에 VLIW (Very Long Instruction Word) 형식의 신호처리 프로세서가 많이 사용되고 있다. VLIW 프로세서를 구성하는 복수의 연산처리유닛 (processing unit, PU)의 사용률은 컴파일러의 명령어 스케쥴러의 성능에 의하여 결정된다. 명령어들 사이의 병렬성을 분석하여 동시 수행가능한 명령어들을 각기 다른 PU 에서 수행되도록 프로그램 코드를 최적화한다. 하지만 기존의 명령어 스케쥴러는 복잡한 데이터 디펜던스 그래프 (data dependence graph, DDG)를 구성하여 복수의 PU 를 충분히 사용하도록 하지 못하는 문제점을 내재하고 있다. 이는 명령어 스케쥴러가 각 레지스터 사용시간을 별도로 고려하지 않기 때문에 실제로 내재된 데이터 디펜던스 보다 복잡성이 높은 디펜던스 그래프를 구성하게 되어 스케쥴러가 올바르게 최적화된 코드 스케쥴링 결과를 제공하지 못하기 때문이다. 본 연구에서는 레지스터의 라이프타임을 다른 레지스터를 이용하여 적절히 끊어주는 것으로 데이터 디펜던스 복잡도 완화하여 시스템 성능 향상의 가능성을 보이고 있다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.10 no.4
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• pp.722-727
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• 2009

The technology of distinguishing human motion states is required in the areas of measuring and analyzing biosignals changing according to physical activities, diagnosing sleep disorder, screening the effect of treatment, examining chronic patients' kinetic state, prescribing exercise therapy, etc. The present study implemented a fuzzy inference system based on fuzzy rules that distinguish human motion states (tying, sitting, walking, and running) by acquiring and processing data of LAA, TAA, L-MAD, and T-MAD using ADXL202AE of Analog Devices embedded in an armband. The membership degree and fuzzy rules in each area of input (LAA, TAA, L-MAD, and T-MAD) and output (tying, sitting, walking, and running) data used here were determined using numeric data obtained from experiment. In the results of analyzing data for simulation generated in order of tying$\rightarrow$walking$\rightarrow$running$\rightarrow$tying, the sorting rate for motion states tying, sitting, walking, and running was 100% for each motion.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.110-110
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• 2022

본 연구는 자율운항 선박의 원격 고장 진단 기법 개발의 일부로 수행되었다. 특히, 엔진 연료 계통 장비로부터 계측된 시계열 데이터로부터 상태 진단을 위한 알고리즘 구현 결과를 제시하였다. 엔진 연료 펌프와 청정기를 가진 육상 실험 장비로부터 진동 시계열 데이터 계측하였으며, 이상 감지, 고장 분류 및 고장 예측이 가능한 심층 학습(Deep Learning) 및 기계 학습(Machine Learning) 알고리즘을 구현하였다. 육상 실험 장비에 고장 유형 별로 인위적인 고장을 발생시켜 특징적인 진동 신호를 계측하여, 인공 지능 학습에 이용하였다. 계측된 신호 데이터는 선행 발생한 사건의 신호가 후행 사건에 영향을 미치는 특성을 가지고 있으므로, 시계열에 내포된 고장 상태는 시간 간의 선후 종속성을 반영할 수 있는 학습 알고리즘을 제시하였다. 고장 사건의 시간 종속성을 반영할 수 있도록 순환(Recurrent) 계열의 RNN(Recurrent Neural Networks), LSTM(Long Short-Term Memory models)의 모델과 합성곱 연산 (Convolution Neural Network)을 기반으로 하는 Conv1D 모델을 적용하여 예측 정확성을 비교하였다. 특히, 합성곱 계열의 RNN LSTM 모델이 고차원의 순차적 자연어 언어 처리에 장점을 보이는 모델임을 착안하여, 신호의 시간 종속성을 학습에 반영할 수 있는 합성곱 계열의 Conv1 알고리즘을 고장 예측에 사용하였다. 또한 기계 학습 모델의 효율성을 감안하여 XGBoost를 추가로 적용하여 고장 예측을 시도하였다. 최종적으로 연료 펌프와 청정기의 진동 신호로부터 Conv1D 모델과 XGBoost 모델의 고장 예측 성능 결과를 비교하였다