• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2011년도 정기 학술대회
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• pp.140-143
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• 2011

본 연구에서는 준능동형 제진장치로 복합형 제진장치(HMD, Hybrid Mass Damper)의 운용에 요구되는 제어알고리즘 개발에 대한 연구를 진행하였다. 제어력을 산정하기 위한 알고리즘 내장화 과정에서 구조물의 상태를 피드백하기 위해서는 구조물의 가속도를 계측하고 이로부터 변위, 속도를 추정하게 되는데 여기서 발생하는 오차의 문제점을 개선하기 위하여 GPS의 실시간 변위측정기술을 활용하여 변위를 직접 입력하면서 구조물의 응답을 제어할 수 있는 알고리즘을 구성하려 한다. 이 때 측정된 데이터의 값에는 잡음이 발생하고 미분기의 동적특성을 가지고 있는 HMD에 입력신호로 사용하는 경우 상당한 오차가 생기는 변위 되먹임(Feedback)의 문제점을 확인하였다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 제진장치 입력신호의 시간간격(Time-interval)을 조정하여 오차를 줄일 수 있는 방안을 제안하였다. 수치해석결과, 입력신호에는 최적의 시간간격(Time-Interval)이 존재하였으며 이를 적용할 경우 건물의 변위와 가속도 응답을 크게 줄일 수 있음을 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.1140-1146
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• 2018

최근 인간의 감정을 인식하는 연구 중 딥러닝 모델을 사용하여 복합적인 생체 신호를 분석하는 방법론이 대두되고 있다. 이때 학습하고자 하는 데이터의 종류에 따른 평가 방법 및 신뢰성은 감정 분류의 정확성에 있어 중요한 요소이다. 생체 신호의 경우 데이터의 신뢰성이 잡음 비율에 따라 결정되므로 잡음 검출 방법이 우수할수록 신뢰도가 올라가며, 감정을 정의하는 방법론에 따라 그에 맞는 적절한 감정 평가 방법이 수반될 때보다 정확하게 감정을 분류할 수 있다. 본 논문에서는 Valence와 Arousal로 라벨링 된 멀티모달 생체 신호 데이터에 대해 데이터의 신뢰성을 검증하기 위한 웨이블릿 기반의 잡음 임곗값 설정 알고리듬 및 감정 평가 시 데이터 신뢰도와 Valence-Arousal 값에 따른 가중치를 부여하여 감정 인식률을 향상하는 방법을 제안한다. 웨이블릿 변환을 이용해 신호의 웨이블릿 성분을 추출 후, 해당 성분의 왜도와 첨도를 구하여 햄펄 식별자를 통해 계산된 임곗값으로 잡음을 검출한 후, 원신호에 대한 잡음 비율을 고려하여 데이터의 신뢰성을 평가하고 가중치로 환산한다. 더불어 감정 데이터 분류 시 Valence-Arousal 평면의 중앙값과의 유클리디언 거리를 가중치로 환산하고, 감정 인식률에 대한 종합 평가 시 두 요소를 반영한다. ASCERTAIN 데이터셋을 활용하여 나타난 감정 인식률 개선 정도를 통해 제안된 알고리듬의 성능을 검증한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권6호
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• pp.504-511
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• 2013

본 논문은 지적재산권 보호를 위한 방안으로 적응형 알고리즘 기반의 초소형 전자소자 탐지 기법을 제안한다. 전자소자를 탐지하는 기본 원리는 분류기의 송신기에서 특정 기본 주파수의 전파가 은닉된 물체로 전파되면, 물체로부터 반사되어 수신기로 들어오는 2차 및 3차 고조파의 크기를 분류기가 비교함으로써 판별하게 된다. 하지만, 측정 과정에서 발생하는 잡음 및 전자파의 간섭으로 인해 분류의 성능이 저하되므로, 이러한 환경에서도 은닉된 전자소자를 적응적으로 판별하기 위해 Fuzzy c-Means 클러스터링 알고리즘과 ${\kappa}$-Nearest Neighbor 분류 알고리즘을 복합적으로 이용하는 방안을 제시한다. 모의실험 결과, 제안 기법이 잡음 및 전자파 간섭 환경에서도 적응적으로 전자소자 잘 탐지할 수 있었으며, 이에 따라 지적재산권을 효율적으로 보호할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국음향학회지
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• 제19권8호
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• pp.78-83
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• 2000

수동 소나 시스템에서는 수중 소음원에 대한 신호처리 과정을 수행하여 토널 및 주파수선의 신호 성분으로부터 신호 세기 대역폭, 토널 개수, 토널간의 상호 관계둥의 다양한 특징인자를 분석, 비교하여 표적을 식별하게 되며, 표적 식별율을 향상시키기 위해서는 무엇보다도 주파수선의 신호 성분만을 정밀하게 탐지하고 추출하여야 한다. 그러나 수중신호의 스펙트로그램상에 형성되는 협대역 주파수선은 토널의 신호 세기와 바다 자체의 전달 특성 둥으로 인하여 미약하게 탐지되거나 불규칙하게 끊어져서 불연속적으로 나타날 뿐 아니라 임펄스성의 주변잡음 성분과 복합적으로 존재하므로 주파수선의 신호 성분만을 정밀하게 탐지하고 추출하기가 매우 어렵다. 본 논문에서는 신호 세기가 미약한 경우나 높은 주변잡음이 복합되어 있는 경우에도 정밀하게 주파수선의 신호 성분만을 탐지, 추출한 수 있는 협대역 다중 주파수선의 자동 탐지 및 추출을 위한 기법을 제안하였으며, 실제 수중표적 신호를 적용하여 제안된 알고리즘이 매우 유용함을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.2028-2042
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• 1994

ART(Adaptive Resonance Theory) 신경회로망과 같은 자기조직망에서 신호와 잡음을 적절히 정의한다는 것은 어려운 문제이다. 즉, 한 입력 패턴의 일부분이 어떤 패턴에서는 입력 패턴의 신호로 다루어지나 다른 패턴에서는 잡음으로 취급되어야 할 대도 있다. ART 신경회로망 모델은 신호와 잡음의 정의를 문맥과 학습에 따라 적절하게 규정하기 위하여 계산 단위를 자동적으로 자기척도(Self-Scaling 할 수 있는 기능을 가지고 있다. ART 모델에서의 이러한 자기 척도 기능은 입력 패턴들이 유사한 성질을 가진 경우에는 유효하게 잘 동작한다. 그러나 ART 모델은 기본적으로 하나의 경계 인수에 의해 패턴을 분류하기 때문에 여러가지 성질이 복합된 입력 패턴을 효율적으로 분류하기가 어렵다. 예를 들어 패턴들을 자세하게 분류하기 위하여 경계 인수의 값을 크게 하면 잡음으로 취급되어야 할 부분이 신호로 취급되어 불필요한 인식 부류가 발생한다. 또한 경계 인수를 작게 하면 패턴을 구별하기 위한 중요한 정보가 잡음으로 취급되는 경우가 발생하여 비효율적인 분류를 한다. 본 논문에서는 ART 모델의 이러한 문제점을 해결하기 위하여 복합 특징을 분리 처리할 수 잇는 모듈화된 Coupled-ART 신경회로망 모델을 제안하였다. Coupled-ART 신경회로망 모델은 신경회로망의 구조를 기능별로 모듈화하고 이러한 모듈들을 서로 밀착된 구조로 결합하여 확장된 기능을 수행하는 형태로 구성하였다. 이러한 모듈화된 신경회로망을 통해 패턴 인식 과정에서 다양한 크기나 성질을 가진 특징들에 대한 분류를 비슷한 크기나 성질을 가진 특징들끼리 분리하여 분류를 하였다. 그리고 본 논문에서 제안한 상위층에서 각 모듈의 처리 결과를 종합하여 최종적인 분류를 함으로써 기존의 ART 모델보다 더 효율적으로 패턴을 분류할 수 있다.28.8%$)에서 높고 60 및 40%수분구(水分區)($23.6{\sim}24.1%$)에서 낮은 편이었다. 그러나 옥수수의 조섬유함량(粗纖維含量)에 따라 큰 차이(差異)가 없었다. 건엽(乾葉)의 조단백질함량(粗蛋白質含量)에 따라 큰 차이(差異)가 없었다. 건엽(乾葉)의 조단백질함량(粗蛋白質含量)은 60%수분구(水分區)($14.2{\sim}21.6%$) 및 40%수분구(水分區)($13.8{\sim}16.0%$)가 다른 고토양수분구(高土壤水分區)($7.3{\sim}13.9%$)보다 높은 편이었다. 5. 건경중(乾莖中)의 조섬유함량(粗纖維含量)은 $24.6{\sim}36.7%$로서 건엽중(乾葉中)의 함량(含量)보다 월등히 높았고 조단백질함량(粗蛋白質含量)은 $2.0{\sim}5.3%$로서 건엽중(乾葉中)의 함량(含量)보다 현저히 낮았다. 특(特)히 P.931의 건경중(乾莖中)의 조섬유함량(粗纖維含量)은 다른 작물(作物)에 비해 현저(顯著)히 높은 편이었다.적차이(量的差異)를 나타냈다.間)에는 부(負)(-)의 상관(相關)이 있다.($P{\leq}0.01%$). 5. NEL 및 starch value 환경온도(環境溫度)가 상승(上昇)됨에 따라 감소(減少)된다. 4 엽기(葉期) sorghum식물(植物)의 환경온도(環境溫度)를 달리 하였을 때 NEL가치(價値)는 각각(各各) 4.87MJ($30/25^{\circ}C$), 5.46MJ($25/20^{\circ}C$) 및 5.81MJ/kg($18/8^{\circ}C$)로 변(變)하여 고온(高溫)에서 net energy lactation 축적(蓄積)이 크게 감소(減少)되었다.다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권8호
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• pp.183-190
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• 2013

PPG 신호는 심장의 박동에 동기된 유사 주기 신호이다. 본 논문에서는 PPG 신호의 유사주기성을 이용한 지수가중 이동평균필터 방법을 제안한다. 이 필터링 방법은 PPG 신호를 주기적으로 분리하여 각 주기 신호의 같은 순번에 있는 샘플들끼리 평균을 취하는 방법이다. 연속된 PPG 신호의 주기중에 동잡음이 혼입되었다면 주기를 기준으로 PPG 신호를 분리한 후, 각 주기의 샘플수를 조정하여 같은 샘플수를 가지게 만든다. 이 주기들을 2차원으로 배열한 후 현재 주기부터 이전 각 주기의 샘플끼리 평균을 취함으로써 훼손없이 동잡음을 제거할 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.349-356
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• 2015

광학적 잡음과 전기적 잡음을 복합적으로 제거할 수 있는 하이브리드 필터를 채용하고 펄스형태의 아크 광 신호를 적분하여 수신되는 아크에너지의 크기로 감지할 수 있는 원격감시 기능을 갖는 고감도 부분방전 센서를 구현하였다. 하이브리드 필터는 부분방전 센서가 설치되는 배전반 내 환경에서 내부 형광등과 백열등 조명에 대하여 영향을 받지 않음을 보여주었다. 종래에는 아크광의 불규칙한 파형특성으로 인하여 첨두치가 감지되어 아크광의 크기에 비례한 선택적 감지가 어려웠으나, 센서에 적용된 적분연산 기능은 각기 다른 아크광의 에너지 레벨에 대하여도 선택적으로 감지가 가능함을 실험적으로 보여주었다. 센서는 2m 이격된 원격지에서 100A 저압 MCCB의 정상 개폐 시 발생하는 섬광에 해당하는 광 에너지에 대해서도 감지가 가능함을 보여주어 원격감시 기능을 갖는 고감도 부분방전센서에 적용 가능함을 보여주었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.1661-1664
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• 2005

본 논문에서는 computer-aided analysis 의 일환으로 X-ray 심혈관 조영도를 이용하여 관상동맥의 구조를 보여주는 방법에 대해 제시하고자 한다. 관상동맥 폐색증 환자들에게 시술되는 스텐트 삽입 시술이나 관상동맥 우회로 시술을 할 때에는 X-ray 의 조영 영상이 매우 중요한 시술의 기준이 되고 있으며, 조영 영상에서 혈관을 빠르고 정확하게 인식하는 것은 시술의 필수 조건이다. 이러한 시술중의 혈관구조 인식을 돕기 위하여 본 논문에서는 심혈관 조영 영상으로부터 관상동맥의 골격을 추출하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서는 혈관 구조 추출을 위하여 3 단계 알고리즘을 제시한다. 첫번째 단계에서는 조영도에서 잡음을 제거하기 위하여 동질영역을 블러링할 수 있는 speckle reducing anisotropic diffusion 을 이용한 이미지 필터링을 수행한다. 이 필터링은 영상내 잡음을 제거하고 혈관의 경계선을 강화하여 정확한 영상인식을 가능하게 한다. 두번째 단계에서는 영상 내에서 보여지는 주요 혈관을 분할하는 것이다. 이 영상분할에는 canny edge detection 과 개선된 영역확장법(adaptive region growing)을 동시에 이용하는 복합적 분할기법이 수행된다. 세번째 단계에서는 형태학적 기법(Morphology)을 이용하여 분할결과의 부족한 부분을 보완하고 골격화를 수행하여 정확한 혈관 구조를 추출해낸다. 실험을 위해서는 정상인의 관상동맥 영상 뿐 아니라 혈관이 가늘어지는 폐색이 관찰되는 환자의 영상에 대해서도 실험하였다. 또한 논문에서 제시한 알고리즘에 대한 검증을 위하여 실험 결과들은 의료진의 감수를 거쳤다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권10호
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• pp.453-458
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• 2013

HMM 음성 인식 시스템은 환경적 잡음과 여러 음성의 혼합으로 인하여 정확한 음성을 인지하지 못하는 단점이 있다. 따라서 본 논문은 잡음 음성으로 부터 원하는 음성만 선택하여 추출하기 위한 음성 특징 추출 기법을 CHMM을 이용하여 제안한다. 선택적 음성 추출을 위한 채널 유사성 상관 관계를 이용하여 음성 특징을 추출하는 방법을 사용하였다. 제안 기법의 실험 평가한 결과 평균 분리 왜곡도가 0.430dB 감소됨을 보임으로써 제안한 방법의 우수성을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권1호
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• pp.359-364
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• 2014

본 논문은 평균이동방법과 연결요소방법을 이용하여 도로 영역을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 평균 이동 방법은 중심 모드를 찾기 위한 비모수적 통계 방법으로 컬러 영상을 분할하는데 효율적이다. 일반적으로, 영상의 중 하단에 위치하는 정보를 활용하여 도로의 특징점이 추출된다. 이 특징점과 분할된 컬러 영상을 이용하면, 도로의 영역을 추출할 수 있다. 그러나, 도로의 위치정보와 색상정보만으로 도로영역을 추출할 경우, 잡음과 도로 이외의 영역까지 추출되는 단점이 있다. 본 논문에서는 모폴로지 열기 닫기 연산을 이용하여 잡음을 제거하고, 연결요소 방법을 통하여 가장 큰 영역의 부분만을 추출하여 도로 영역으로 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 실험을 통하여 잡음 제거와 보다 정확한 도로 검출됨을 검증한다.