생체 신호를 분석하여 사용자의 건강과 정신 상태를 예측하고, 관련 질병에 관해 예방하는 연구가 늘어나고 있다. 생체 신호 중 심박은 사람의 육체, 정신적인 상태를 반영하는 대표적인 신호이지만 기존의 접촉 패드를 통한 ECG나 광학 센서를 통한 PPG로 심박을 예측할 때는 구속적인 환경이 필요하여 일상적인 상황 속에 적용하기 어려웠다. 이러한 단점을 해결하고자 본 논문은 UBFC-RPPG 데이터셋의 동영상 프레임을 RGB 채널마다 다른 가중치를 적용하는 전처리를 하여 학습 데이터의 크기를 줄이면서 정확도를 높이고, 3D-CNN을 활용한 딥러닝으로 순간적인 영상에서도 PPG 신호를 예측할 수 있도록 1초 전처리 영상을 학습한 후, 신호를 예측하는 것을 목표로 한다. 이렇게 비접촉식으로 취득된 신호는 더 다양한 환경에서의 감정분류, 우울증 진단, 질병 감지 등 다양한 분야에 활용될 수 있다.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2001.06a
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pp.253-256
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2001
본 논문에서는 전처리 과정에서 잡음의 효과적 처리를 위해 기존의 필터 방식들이 가지는 단점인 경계 부분의 블러링 현상을 줄이고 정확한 에지 위치를 보존할 수 있는 비등방성 확산 필터를 사용하여 CT나 MRI 2차원 영상 슬라이스들을 만들어내고 이 슬라이스들을 3차원 데이터 셋으로 구성하여 3차원 공간의 볼륨 데이터로 시각적인 영상정보를 얻는데 있다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.1784-1788
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2008
전자파표면유속계는 여러 측정지점을 가능한 신속하게 이동하면서 홍수시 유속을 측정하는데 그 목적이 있다. 또한 홍수시 유속은 시간대 별로 급격히 변하는 속성을 가지고 있으므로 유량측정 지점의 유량을 실시간으로 획득하기 위해서는 현장 측정에서 측정한 유량데이터가 실시간으로 집계 되어야한다. 현재의 시스템은 측정 정보를 실시간으로 전송하기 위하여 현장 측정자에게 PDA가 보급되어 있으며 CDMA망을 통해서 유량 측정을 위한 각종 정보 및 측정결과를 실시간 전송하도록 되어있다. 그러나 전자파표면유속계를 비롯한 각종 유속계가 PDA와 무선으로 통신을 할 수 있게 되어있지 않기 때문에 열악한 여건의 현장에서 측정한 데이터를 야장에 수기로 기록한 후 이를 다시 PDA에 수동으로 입력시켜야하는 불편함이 있다. 전자파표면 유속계를 제외한 다른 측정 장비는 제조회사가 수자원공사와 독립적인 업체이므로 통신 접속을 하기위한 특정 인터페이스를 알아내기가 어려운 실정이다. 그러나 전자파표면유속계는 수자원공사에서 개발한 장비로서 핵심기술을 수자원공사에서 보유하고 있으므로 PDA와 통신을 가능하게 하는 장치의 개발이 가능하다. 이에 이러한 불편한 문제점을 개선하여 현장에서 홍수 유량 측정시 작업자들의 편이성을 증대시키고자 전자파표면유속계와 PDA간에 근거리통신기법을 적용하였다. 이를 위하여 Bluetooth, UWB(Ultra-Wide Band, 초광대역통신), Zigbee 등 적용가능한 근거리 통신기법을 조사하였다. 그 결과 Zigbee가 소비전력이 적어 현장에서 홍수유량측정에 이용되는 전자파표면유속계에 적용성이 가장 뛰어난 것으로 나타났다. 무선통신 모듈과 연동되는 전자파표면유속계는 이동식을 기준으로 적용하였으며 기존 신호처리부에 무선통신 모듈을 장착할 수 있는 구조로 설계하였다. 장착 방식은 기존 이동식 유속계의 신호처리부의 RS-232 포트에 무선통신 모듈을 장착하면 사용할 수 있는 구조로 되어있다. 신호처리부 RS-232 포트는 현재까지는 측정한 유속값을 PC로 전송받는 용도로 활용되었으나 무선모듈 장착 시에는 무선통신 할 수 있는 이중화 구조를 채택하였다. 두 가지 방식에 대한 통신구별은 초기에 송수신하는 데이터에 따라 구별되도록 하였다. 신호처리부에서 무선통신 추가에 따른 운용 방식은 별도의 수자원공사 모드를 추가하여 운용하도록 수정하였다. 유속 측정 시에는 무선통신 모듈을 제거한 상태에서 측정한 후, 측정한 데이터를 PDA로 전송할 때 아를 부착하여 사용할 수 있는 구조를 갖도록 제작하였다. 이러한 방식을 적용시킨 이유는 기존에 보급된 유속계에 무선모듈을 장착한 후, 신호처리부 운용 프로그램을 업그레이드하면 바로 사용할 수 있도록 하기 위함이다.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.14
no.4
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pp.243-248
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2013
In wireless sensor networks, consensus algorithms for dynamic systems may flexibly usable for their data fusion of a sensor network. In this paper, a distributed data fusion filter is implemented using an average consensus based on distributed sensor data, which is composed of some sensor nodes and a sink node to track the mean values of n sensors' data. The consensus filter resolve the problem of data fusion by a distribution Kalman filtering scheme. We showed that the consensus filter has an optimal convergence to decrease of noise propagation and fast tracking ability for input signals. In order to verify for the results of consensus filtering, we showed the output signals of sensor nodes and their filtering results, and then showed the result of the combined signal and the consensus filtering using zeegbee communication.
일반적으로 센서 어레이는 많은 채널의 센서를 가지고 있으므로 분석해야 할 데이터의 양이 많다. 따라서 다변량(多變量) 분석 방법을 이용하는데, 크게 통계적 방법과 신경망 방법을 분석하고자 하는 데이터의 특성이나 분석에 필요한 환경 조건에 맞는 분석 방법을 선택하여 이용한다. 센서 어레이의 신호 패턴을 분석하기 위해 본 연구에서는 상태 천이 모델을 이용하여 측정된 가스의 특성을 반영할 수 있는 통계적 방법에 대해 연구하였다. 센서 어레이 신호 데이터를 패턴 모양의 특성을 나타낼 수 있는 상태 천이 모델로 변환하여 가스 종류 식별이 보다 정확하게 이루어 질 수 있도록 모델을 설계하는데 중점을 두고, 모델링 요소인 '상태'는 일정한 시간 간격으로 샘플링 하였을 때의 신호값으로,'천이 관계는 각 천이 벡터의 각으로 각각 정의하여 각도변이 기반 상태천이 모델링을 고안하였다.
레이더 시스템에서 신호처리에 대한 연산 량 및 데이터의 전송 용량은 시스템 개발 시, 성능과 구성을 결정하는 주요 요소다. 이런 요소에 대한 정확한 사전 예측은 시스템 전체 성능 및 개발 기간과 연구비용에 영향 끼친다. 레이더 신호처리에 대한 정확한 연산 량 및 데이터 전송 량의 예측은 개발 전문가의 경험과 COTS 보드의 성능으로 결정된다. 이런 예측을 보다 정확하게, 보편적으로 하기 위해서 시뮬레이션을 이용하는데, 그 중 하나인 AXIS Development Tool은 개발자에게 편리성과 효율성을 제공한다. 이 시뮬레이션 기능은 개발 보드와의 동일 환경을 제공함으로 개발의 시간을 단축시키고, 사용자의 편리한 GUI 환경을 제공함으로 개발의 유연성을 제공해 개발 성능에 대한 예측이 정확하여 안정적 개발을 보장한다.
Park, Hong-Jae;Bong, Sung-Woo;Yun, Suk-Woo;Kim, Young-Man
Annual Conference of KIPS
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2008.05a
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pp.793-795
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2008
최근 유비쿼터스 컴퓨팅과 유비쿼터스 네트워크를 활용하여 새로운 서비스들을 개발하려는 노력이 진행 중이며, 이에 관련된 기술의 중요성도 급증하고 있다. 특히 감시정찰 센서네트워크의 핵심 구성요소인 저가의 경량 센서노드에서 측정한 미가공 데이터(raw data)를 사용하여 침입 물체의 실시간 탐지, 식별, 추적 및 예측하기 위한 디지털 신호처리 기술은 주요 기술 중 하나이다. 본 논문에서는 감시정찰 센서네트워크의 핵심 구성요소인 자기 센서노드에서 측정한 자기 미가공 데이터를 사용하여 사람과 차량을 탐지할 수 있는 자기 센서 디지털 신호처리 알고리즘을 설계한다. 알고리즘의 주 목표는 감시정찰용 센서노드의 탐지 신뢰성을 높이기 위한 높은 침입물체 탐지 성공률(success rate)과 낮은 허위신고(false alarm) 횟수를 가지는 것이다.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.12
no.4
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pp.333-340
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2011
KJJVC(Korea-Japan Joint VLBI Correlator) was installed at the KJCC(Korea-Japan Correlation Center) and has been operated by KASI(Korea Astronomy and Space Science Institute) from 2009. KJNC is able to correlate the VLBI observed data through KVN(Korean VLBI Network), VERA(VLBI Exploration of Radio Astrometry), and JVN(Japanese VLBI Network) and its joint network array. And it is used exclusively as computer in order to process the observed data for the scientific purpose KJJVC used the VSI(VLBI Standard Interface) as the VLBI international standard at the data input-output specification between each component. Especially, for correlating the observed data, the data is transmitted with 1024Mbps speed between Mark5B high-speed playback and RVDB(Raw VLBI Data Buffer). The EMI(Electromagnetic lnterference), which is occurred by data transmission with high-speed, cause the data loss and the loss occurrence is frequently often for long transmission cable. Finally it will be caused the data recognition error by decreasing the voltage level of digital data signal. In this paper, in order to minimize the data loss by measuring the EMI noise level in transmission of the VSI specification, the 3 methods such as 1) RC filtering method, 2) lmpedance matching using Microstrip line, and 3) Signal buffering method using Differential line driver, were proposed. To verify the effectiveness of each proposed method, the performance evaluation was conducted by implementing and simulations for each method. Each proposed method was effectively confirmed as the high-speed data transmission of the VSI specification.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2000.08a
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pp.157-160
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2000
본 논문은 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 인식을 수행할 경우의 오류를 최소화 할 수 있는 후처리 과정으로 신경망을 결합시켜 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 높은 인식률을 얻을 수 있는 HMM과 신경망의 하이브리드시스템을 제안한다. HMM을 이용하여 학습한 후 학습에 참여하지 않은 데이터를 인식하였을 때 오인식 데이터를 정인식으로 인식하도록 HMM의 출력으로 얻은 각 출력확률을 후처리에 사용될 MLP(Multilayer Perceptrons)의 학습용으로 사용하여 MLP를 학습하여 HMM과 MLP을 결합한 하이브리드 모델을 만든다. 이와 같은 HMM과 신경망을 결합한 하이브리드 모델을 사용하여 단독 숫자음과 4연 숫자음 데이터에서 실험한 결과 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 각각 약 4.5%, 1.3%의 인식률 향상이 있었다. 기존의 하이브리드 시스템이 갖는 많은 학습시간이 소요되는 문제점과 실시간 음성인식시스템을 구현할 때의 학습데이터의 부족으로 인한 인식률 저하를 해결할 수 있는 방법임을 확인할 수 있었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10c
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pp.213-215
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2000
디지털 신호처리 알고리즘의 구현은 속도나 메모리의 사용측면에서 고정 소수점 구현이 필요하다. 특히, 정수형 연산 프로세서에서는 소프트웨어에 의한 부동 소수점보다는 고정 소수점 구현이 훨씬 성능이 뛰어나다. 디지털 신호처리 알고리즘의 복잡함과 일반 프로세서의 처리능력의 부족으로 이제까지는 신호처리 알고리즘의 실시간 구현을 위하여 대개 전용 프로세서나 디지털 신호처리를 위한 전용 명령어가 하드웨어적으로 구현되어 있는 프로세서를 사용하여 왔다. 하지만 현재 범용 프로세서의 주파수 속도가 빨라짐에 따라 복잡한 디지털 신호처리 알고리즘을 실시간에 처리할 수 있게 되었다. 하지만 정수형 연산 프로세서에서의 부동 소수점 연산은 프로세서에서 실시간 처리에 많은 어려움을 주게 된다. 본 연구에서는 데이터 타입이 고정된 범용 정수형 연산 프로세서(ARM RISC 32bit CPU)를 가지고 부동 소수점 연산 알고리즘을 고정 소수점 연산형으로 바꾸어서 속도측면과 메모리 측면의 성능을 비교해 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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