• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 추계학술대회 논문집 학회본부 B
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• pp.800-802
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• 1999

본 논문에서는 기존의 알고리즘에서 벗어나 새로이 제안된 유전자 알고리즘을 이용하여 디지털 필터를 설계하는데 목적이 있다. 이 방법은 아날로그 필터에서 디지털 필터로의 전환이 불필요하며, 기존의 디지털 필터 설계방법과는 달리 저역통과(low-pass), 고역통과(high-pass), 대역통과(band-pass), 대역소거(band-stop) 필터와 같은 주파수 선택별 필터를 각각 독립적으로 설계 가능하게 하고, 이에 따른 계산 손실을 줄일 수 있다. 유전자 알고리즘을 사용하는데 있어 적합도 함수는 주파수 응답 크기를 이용한다. 실제로 주파수 응답특성과 디지털 필터의 계수와는 밀접한 관계가 있으므로, 원하는 필터의 주파수응답특성을 통해, 디지털 필터의 계수를 최적화 한다. 또한 필터계수 최적화 과정에 있어, 선택, 교배, 돌연변이와 같은 유전 연산자 적용시 필터의 계수들은 각각 안정도가 보장되어지는 범위내에서 선택되게 한다. 디지털 필터를 설계한 후 기존의 방법과 새로이 제안된 방법의 성능을 비교 평가 한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.11-21
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• 1999

본 논문은 기존의 오디오 DAC 칩 외부의 아날로그 저역통과 필터를 하나의 칩에 집적하기 위하여 디지털 보간 필터의 구조를 FIR와 IIR 필터를 혼합한 구조를 제시하였다. 제시된 디지털 보간 필터를 이용한 ${\Delta}{\Sigma}$ 변조기 출력은 통과대역 내 (>$0.41{\times}fs$) 진폭은 ${\pm}0.001dB,\;0.41{\times}fs$에서 감쇠는 -0.0025[dB], 저지대역 이상(>$0.59{\times}fs$)에서 감쇠는 -75dB였고, 통과대역 내에서 군지연이 30.07/fs[s]이고, 군지연 오차가 0.1672%였다. 또한 저지대역 65[kHz]에서 감쇠가 약 -20[dB] 향상되어 이로 인해 기존의 디지털 보간 필터 구조에 비해 아날로그 저역통과 필터의 RC 적을 감소시킬 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.443-446
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• 2005

현대 사회가 방대한 양의 정보에 대한 획득, 저장 및 전송의 과정을 필요로 함에 따라, 신호처리의 중요성이 증가하고 있으며, 영상과 같은 2차원 신호에 대해서 다양한 형태의 디지털 필터가 설계되어 사용되고 있다. 이러한 디지털 필터에는 IIR(infinite impulse response) 필터와 FIR(finite impulse response) 필터가 있으며, 특히 구현이 용이하고 선형위상특성과 안정성을 가지는 FIR 필터가 많은 분야에서 적용되고 있다. 또한 FIR 필터의 설계에 있어서 통과대역과 저지대역에서의 평탄 특성은 중요한 요소이다. 본 논문에서는 Bernstein 다항식을 이용하여 2차원 Circular FIR 저역통과 필터를 설계하였으며, 통과대역과 저지대역에서 평탄한 특성을 나타내도록 하였다. 그리고 설계된 필터를 시뮬레이션하기 위해, AWGN이 중첩된 테스트 영상을 사용하였으며, 필터링 결과를 기존의 방법들과 비교하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권4호
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• pp.611-616
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• 2023

심전도(electrocardiogram, ECG)는 심박동의 속도와 규칙성, 심실의 크기와 위치, 심장 손상 여부를 측정하는데 사용되며, 모든 심장질환의 원인을 찾아낼 수 있다. ECG-KIT를 이용하여 획득한 ECG 신호는 ECG 신호에 잡음을 포함하기 때문에 딥러닝에 적용하기 위해서는 ECG 신호에서 잡음을 제거해야만 한다. 본 논문에서는, ECG 신호에서 잡음은 Digital IIR Butterworth의 저역 통과 필터를 이용하여 제거하였다. LSTM의 딥러닝 모델을 사용하여 3가지 활성화 함수인 sigmoid(), ReLU(), tanh() 함수에 대한 성능 평가를 비교했을 때, 오차가 가장 작은 활성화 함수는 tanh() 함수 임을 확인하였으며, 또한 LSTM과 GRU 모델에 대한 성능 평가와 경과 시간을 비교한 결과 GRU 모델이 LSTM 모델보다 우수한 것을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1794-1795
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• 2011

본 연구에서는 가속도 센서의 값을 디지털 신호 처리 과정을 통하여 저역통과 필터(low pass filter), 벡터의 크기(vector magnitude), 롤(roll) 그리고 피치(pitch)를 계산하는 알고리즘을 적용하였다. 필터의 경우 IIR(Infinite Impulse Response)을 이용하였으며 차수는 9차로 하였다. 피험자의 연령은 $25{\pm}5$세의 10명을 기준으로 실험하였으며 앞, 뒤, 좌, 우 방향으로 직각 낙하하도록 하였고 센서 모듈은 오른쪽 허리의 정중앙에 착용하도록 하여 피험자간의 오차가 발생하지 않도록 하였다. 환자의 낙상을 검출하기 위해서 벡터의 크기를 사용하였고 롤과 피치를 이용하여 환자의 낙상 방향을 검출하였다. 결과적으로 피험자 10명의 경우 낙상의 검출률은 100% 였으며 낙상 방향에 따른 앞, 뒤, 좌, 우 판별 정확도는 95% 정도이다. 낙상 방향의 판별은 사고 후 환자를 다룰 때의 주의할 신체부위를 참고하며 재활 운동 시 하체의 어느 쪽이 낙상의 주요인인지 분석하는 보조 자료가 될 수 있다.