• Annual Conference of KIPS
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• 2012.04a
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• pp.155-158
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• 2012

본 논문에서는 스마트폰에 장착된 여러 가지 센서들의 센서 값을 수집하는 안드로이드 애플리케이션을 소개하고, 실제로 수집한 데이터를 분석한다. 분석을 위하여 일반적인 통계 분석 도구인 R을 사용한다. 분석 결과 어떤 센서 (Azimuth를 비롯한 orientation 센서) 값은 실용성이 있는 수준으로 정확하다는 것을 알 수 있었으나 또 다른 센서는 (밝기 센서 등) 잡음이 매우 심함을 보인다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2012.08a
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• pp.311-312
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• 2012

본 발표에서는 광학적 분석 시스템에 적용 가능한 발광소자(광원)과 수광소자(광센서)를 집적화시키는 모듈(수 발광 집적모듈) 기술을 제시하고자 한다. 이러한 수-발광 집적모듈은 다양한 응용 분야에 적용 될 수 있다. 예를 들어, 광신호 감지를 위한 광통신용 송-수신 모듈(optical communication), 의료/진단 분야에서 단백질/DNA/박테리아 등의 검출 및 분석에 관한 바이오 센서(bio-sensor), 그리고 대기(가스)/수질 모니터링에 관한 환경센서 등 매우 광범위한 분야에 해당되는 요소 기술이라 할 수 있다. 특히, 이들 분야들 중 바이오 물질을 분석하고 검출하는 광학적 바이오 센서 기술은 높은 경제적 가치와 산업적 성장 잠재력으로 인해 오랫동안 활발한 연구가 진행되어 오고 있다. 이러한 광학적 바이오 센서에서 가장 범용적인 방법 중 하나가 항온-항체 면역반응을 기반으로 하는 형광 검출(fluorescence detection) 기법이다. 이러한 시스템은 전체적으로 광원, 광학계, 그리고 센서로 구성되는데 기존에 일반적으로 사용되고 있는 형광 현미경의 경우는 민감도가 우수하다는 장점은 있으나 상당히 고가이고 부피가 크며 복잡한 광학구성으로 이루어져 있다는 한계점을 가지고 있다. 이러한 맥락에서 고민감도를 확보하면서 휴대성, 고속처리, 저가 등의 특성을 가진 시스템에 대한 요구가 갈수록 증가하고 있다. 이를 해결하기 위한 핵심기술 중의 하나가 수-발광 부분을 집적화 시키는 기술이라 할 수 있다. 본 연구에서는 바이오 센서 기술의 하나로서 형광을 측정하여 혈액내의 진단 지표인자를 검출할 수 있는 휴대용 혈액진단기기에 적용되는 소형 수 발광 집적 모듈을 개발하였다. 혈액내의 검출 성분의 양에 따라 형광의 세기가 변화하게 됨으로써 정량적인 검출이 가능한 원리이다. 모듈의 구조는 크게 광원(발광소자), 광학계, 그리고 광센서(수광소자) 세 영역으로 나누어 진다. 광원은 635 nm 적색 레이저다이오드로서 형광체(Alexa Fluor 647/발광파장: 668 nm)를 여기 시키는 기능을 하며 장착된 볼렌즈 의해 샘플의 형광체 영역으로 집광된다. 광학계는 크게 시준렌즈(collimating lens)와 광학필터로 구성됨으로써 샘플로부터 발생되는 광을 적절하게 수광소자로 전달하는 기능을 하게 된다. 여기서 광학필터의 경우는 기본적으로 Distributed Bragg's Reflector(DBR) 구조로써 실리콘(Si) 포토다이오드 상부에 모노리식(monolithic)하게 형성되며 검출 샘플로부터 진행되는 레이저 광(잡음의 주원인)은 차단하고 형광(광신호)만 통과 시키는 기능을 하게 된다. 따라서 신호 대 잡음비(S/N ratio)를 향상시키기 위해서는 정밀한 광 필터링 기능이 요구됨으로써 박막의 세밀한 공정 조건과 구조적-광학적 특성 분석이 수행되었다. 마지막으로 포토다이오드 소자는 일반적인 구조 이외에 중앙에 원형 구멍이 형성된 특별한 구조가 적용된다. 이것은 포토다이오드 구조에 변화를 줌으로써 모듈 구조를 효율적으로 응용할 수 있다는 의미를 갖는다. 또한 포토다이오드의 전기적-광학적 측정 분석을 통해 잡음 및 감도 특성이 세부적으로 조사되며 형광신호를 효과적으로 측정할 수 있음을 확인하였다. 최종적으로 제작된 모듈은 약 $1{\times}1{\times}1cm^3$ 내외 정도의 크기를 갖는다. 요약하자면 본 발표에서는 광학적 바이오센서에 적용할 수 있는 소형 수-발광 소자 집적모듈을 소개한다. 전체 모듈 설계는 최소한의 부피를 가짐과 동시에 측정의 정밀성을 향상시키는데 초점을 맞추어 진행하였다. 세부요소인 광학필터와 포트다이오드의 경우 잡음 및 민감도에 미치는 중요성 때문에 세밀한 공정 및 특성분석이 수행되었다. 결론적으로 독자적인 설계 및 공정을 통해 휴대성 및 정밀성 등의 목적에 부합한 경쟁력 있는 수-발광 소자 집적모듈 제작 기술을 확보하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.2
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• pp.101-107
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• 2014

This study is proposed the novel PPG sensor device and the signal processing method to replace the acceleration sensor that is used to reject motion artifacts contained in photoplethysmography(PPG). The proposed method is to reject motion artifacts by an adaptive filter based on the estimated motion artifact by using a blue LED light. To evaluate the performance of the proposed method experimentally, We did design a novel sensor consisted of blue/red LEDs and photo-sensor and implemented, and then rejected the motion artifacts by using an adaptive filter and the implemented sensor. In the results of the experiments, it is shown that the proposed sensor device and signal processing can reconstruct the PPG signal despite the occurrence of motion artifacts, and also that the SNR was 4.5 times of moving average filter. According to the experimental results, the proposed method can be applied to design a low-cost device.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 2003.07a
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• pp.200-201
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• 2003

광섬유 OTDR 센서는 전자기 잡음이 없으며 원거리 가시 및 다중화가 가능한 유망한 센서이다. 광섬유 내부를 진행하는 빛은 광섬유의 밀도 변화에 따라 미소한 광산란이 연속적으로 발생하게 되는데 이러한 광산란을 레일리 (Rayleigh) 광산란이라고 한다. OTDR 센서는 펄스광을 광섬유에 입사한후 되돌아오는 레일리 산란광을 측정하면서 임의의 위치에 주어지는 외란의 영향을 후방 산란광의 감소로 알아내는 센서이다. 광섬유 OTDR 센서에 관련한 연구는 다음과 같다. (중략)

• Journal of Digital Contents Society
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• v.19 no.9
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• pp.1803-1810
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• 2018

Recently, many researches related to IoT (Internet of Things) have been actively conducted. In order to improve the context aware function of smart wearable devices using the IoT, we proposed a noise reduction method for the event data of the sensor part. In thisstudy, the adoption of the low - pass filter induces the attenuation of the abnormally measured value, and the benefit was obtained from the situation recognition using the event data of the sensor. As a result, we have validated attenuation for abnormal or excessive noise using event data detected and reported by 3-axis acceleration sensors on some devices, such as smartphones and smart watches. In addition, various pattern data necessary for real - time context aware were obtained through noise pattern analysis.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07c
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• pp.1820-1822
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• 2001

광파이버 패브리페로 간섭계에서 동작영역을 넓히기 위해 공진기의 길이를 1mm보다 짧은 초소형 간섭계를 구성하고자 하였을 경우, 광출력의 위상변화에 대한 감도가 낮아 전달함수로부터 변화된 위상을 복원하는 과정이 까다로워진다. 이러한 신호복원 과정에는 대부분 신호잡음비를 높여주는 신호처리 수단을 포함하게 되므로 간섭계가 겪은 위상변화를 보다 높은 신뢰성으로 검출하고자 할 때 어떠한 신호처리 방법이 적절한가하는 선택의 문제가 발생된다. 이는 각각의 신호처리방법이 장단점을 가지므로 응용목적에 따른 trade-off가 필요하기 때문이다. 본 연구에서는 참조 간섭계와 센서 간섭계 간의 correlation으로부터 위상을 검출하여 시스템의 잡음을 common mode 잡음으로 처리할 수 있었으며, 디지털 신호처리기법을 응용하여 짧은 공진기로 구성된 센서 간섭계의 위상변화분을 보다 안정적으로 검출하게 되었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.16 no.5
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• pp.122-129
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• 1997

In the signal processing fields, sinusoidal wave is of much meaning because it may carry other important informations. But in reality due to the finite number of sensors along with the noise detected by the sensors, the resolution of frequency detection is in general much degraded. In this paper, new method is proposed to embrove the frequency resolution of the finite-length sinusoids burried in noise.

• Annual Conference of KIPS
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• 2017.11a
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• pp.720-723
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• 2017

돼지 호흡기 질병은 돈사에 막대한 경제적 손실을 초래하는 질병들 중 하나이다. 본 논문에서는 저비용으로도 구축이 가능한 소리 센서 기반의 돼지 호흡기 질병 탐지 시스템을 제안하며, 특히 잡음 환경에서도 강인한 시스템의 구성에 초점을 두었다. 제안하는 시스템은 먼저, 돈사 내의 소리 센서로부터 취득한 돼지 소리를 2차원 회색조 이미지로 변환한다. 이후, 잡음에 강인한 성능을 보이는 Dominant Neighborhood Structure(DNS) 알고리즘을 이용하여 질감정보를 추출한다. 마지막으로, 이미지 분류에서 그 성능이 이미 입증된 딥러닝의 대표적 모델인 Convolutional Neural Network(CNN)에 사용하여 돼지 호흡기 질병을 탐지 및 분류한다. 실제 국내 돈사에서 취득한 돼지 소리를 이용하여 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증한 바 96%가 넘는 안정적인 시스템임을 확인하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2019.05a
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• pp.394-397
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• 2019

센서 및 정보 통신 기술의 발전은 산업 현장에서 취득한 정보를 기반으로 다양한 연구를 수행할 수 있는 토대가 되었다. 본 연구에서는 철도의 진로 방향을 전환하는 선로 전환기 주변에 설치한 소리 센서에서 수집한 소리를 기반으로 선로 전환기의 이상 상황을 탐지하고자 한다. 이와 같은 소리 데이터 기반의 이상 상황 탐지 시스템을 실제 산업 현장에서 성공적으로 운용되기 위해서는 소리 취득 시 발생하는 다양한 잡음 환경에서도 이상 상황을 식별할 수 있는 강인함이 보장되어야 한다. 본 논문에서는 소리 음질을 향상시키기 위하여 SEGAN(Speech Enhancement Generative Adversarial Network)을 활용하며, CNN(Convolutional Neural Network)을 기반으로 선로 전환기의 이상 상황을 식별하는 시스템을 제안한다. 수집된 소리 데이터를 기반으로 제안한 시스템을 실험적으로 검증한 바 잡음에 강인한 성능을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.321-324
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• 2011

본 논문에서는 contourlet 변환을 이용하여 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 영상 센서의 발전으로 이미지의 해상도가 좋아지는 반면 잡음에 민감해진다. 그러므로 이를 전처리 단계에서 처리해주는 것이 필요하다. 잡음은 주로 자연 영상의 윤곽선에서 민감하게 반응하기 때문에 고주파대의 잡음을 최대한 정확하게 제거하는 과정이 중요하다. Contourlet 변환은 기존의 wavelet 변환의 다중 스케일과 더불어 다양한 방향 필터뱅크를 이용하여 방향 성분에 대하여 풍부한 정보를 얻을 수 있는 변환이다. 영상의 화이트 가우시안 잡음을 제거하기 위해 contourlet 변환 영역에서의 계수를 이변수 가우스 확률 모델로 설정하고 Bayes 추정법을 사용한다. Bayes 추정법에 필요한 파라미터들은 근사적으로 추정한다. 제안한 방식을 통하여 잡음이 제거된 영상에 추가적으로 Wiener filter와 cycle-spinning을 적용하여 더 높은 PSNR (peak signal-to-noise ratio)값을 얻을 수 있다. 모의실험을 통해 제안한 방식의 PSNR 값과 결과영상으로 성능이 우수함을 확인하였다.