• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
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• pp.338-341
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• 2013

본 논문에서는 동일 주파수 대역 내 DRM(Digital Radio Mondiale) Plus 신호와 FM(Frequeny Modulation) 신호가 모두 서비스 되는 Hybrid 방송 모드에 적합한 DRM Plus 신호 검출 기법을 제안한다. OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 신호의 Guard-Interval 상관 기법을 그대로 적용할 경우 DRM Plus 신호 검출 성능은 우수하나, FM 신호 수신 시 False Alarm 발생 확률이 증가하는 문제점이 발생한다. 제안한 방법은 Guard-Interval 상관 방법에 Reference 블록을 포함하고 있어, 약한 DRM Plus 신호에서도 판별 확률이 높고, 아날로그 FM 신호 수신 시 False Alarm이 발생할 확률이 낮은 특징이 있다. 모의 실험을 통하여 제안한 기법의 성능을 확인한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권10호
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• pp.1195-1200
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• 2019

본 논문은 그룹검사(Group Testing)에 대한 검출 알고리즘을 제안한다. 그룹검사는 다수의 샘플 중 극히 일부의 결함 샘플을 찾는 문제로써 이것은 압축센싱 문제와 유사하다. 본 논문에서는 잡음이 없는 그룹검사를 정의하고, 결함 샘플을 검출하기 위한 확률 기반의 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 입력과 출력 신호 간 외부확률들이 서로 교환하여 출력 신호의 사후 확률이 최대가 되도록 구성한다. 그리고 검출 알고리즘에 대한 모의실험을 통해 그룹검사 문제에서 결함 샘플을 찾는다. 본 연구에 대한 모의시험 결과는 정보이론의 하한치와 비교하여 입력과 출력 신호 크기에 따라 실패확률이 얼마나 차이가 있는지 확인한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.762-765
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• 2010

특정 시간에 동시 연주된 다수 음원의 onset 을 검출하기 위해서는 음원 분리 문제가 선결되어야 한다. 특히, 드럼과 같은 조음(?音) 악기 신호 검출 문제를 해결하기 위해서는 음원 분리 방법의 성능이 중요하다. 이에 본 연구에서는 효과적인 음원 분리 방법으로 알려진 확률적 은닉 성분 분석(PLCA) 방법에 기반한 주요 악기 신호의 onset 검출 방법을 제안한다. 효과적인 onset 검출을 위해, 첫째, 확률적 은닉 성분 분석으로 훈련 된 비음수 주파수 성분 중 최적의 성분을 선택하는 방법을 적용하고, 둘째, 드럼 악기 신호의 정확한 onset 검출을 위해 고안된 비음수 시계열 신호 threshold 방법을 적용한다. 실험에서는 제시된 방법을 이용하여 드럼의 주요 악기 신호 onset 검출 성능이 향상됨을 보인다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 I
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• pp.529-532
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• 2003

본 논문은 UWB(Ultra Wide-band) 통신 시스템에서 효과적인 신호 검출 알고리즘을 제안한다. UWB 통신 시스템은 차세대 통신 시스템으로 각광 받고 있는 기술로써, 매우 낮은 파워의 송신 신호를 사용한다. 그로 인해 잡음 및 다중 경로 환경하에서 신호 검출 알고리즘이 시스템 성능에 매우 중요한 부분으로 작용한다. 제안된 알고리즘은 신호 검출 성능을 높이기 위해, 신호의 정확한 위치를 잡는 Tracking과정에서 사용되는 DLL 구조를 활용하여 보다 세밀한 신호 탐색이 가능하다. 실험 결과 신호 위치를 기준으로 신호길이의 1/3 내에서 신호를 검출할 확률이 AWGN 15dB 이하에서 30% 정도 높아짐을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권12C호
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• pp.1082-1087
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• 2008

MIMO 시스템에서 ML 검출 기법은 많은 다른 검출기들보다 우수한 성능을 보인다. 그러나 ML 검출기법은 NP-hard 문제로 인해 실제 시스템에서 사용하기 어려운 단점을 가지고 있다. 이것은 polynomial-time 안에 최적의 해 (optimal solution)를 찾을 수 없음을 의미한다. 본 논문에서는 ML problem을 적용한 SDR (Semi-Definite Relaxation)에 궤환기법을 통한 검출 알고리즘을 제안한다. 이는 SDR에 의해 구한 최적의 해를 spectral decomposition을 이용해 우세한 eigenvector를 찾아 송신 신호의 확률 분포를 구하고, 이를 수신 신호에 궤환 시킨다. 이는 또 다른 ML problem으로써 다시 SDR를 통해 최적의 해를 구하고 우세한 eigenvector에 해당하는 송신 신호 확률을 구한다. 이 확률은 ML problem에 해당하는 최적의 값으로 추정 송신 신호를 검출할 수 있다. 이러한 기법을 통해 최적 성능을 갖는 ML 검출 기법의 성능에 보다 더 가깝게 접근하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.29-32
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• 2000

본 논문에서는 미지의 반송파주파수를 가진 협대역 신호의 존재를 광대역에서 검출하는 문제를 고려하였다. DFT 전력 스펙트럼을 평균화하여 주파수 영역에서 Neyman-Pearson criterion을 사용하여 신호를 검출하는 방법을 사용하였다. 평균화된 DFT 스펙트럼의 통계적 특성과 검출 threshold 및 검출 확률을 분석하여 보았다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.89-96
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• 2004

본 논문은 STBC CDMA시스템의 다중 사용자 환경을 위한 기존의 MMSE검출방식이 여러 경로의 수신신호 중에서 가장 전력이 강한 신호만을 사용하므로 상대적으로 검출능력이 떨어지는 단점이 있어 이를 보완하고자 다중 경로에 대한 이득을 추가로 적용시켜 성능을 개선시킨 다음에 이것의 성능을 기존 방식과 비교 분석하여 보았다. 개선된 검출방식의 성능 분석은 비트오율 확률분포 관점에서 이루어졌으며 이것을 기존 방식과 비교한 결과 다중경로 이득을 적용시킨 검출방식이 기존의 방식보다 채널의 지연 값, 사용자 수, 신호대 잡음에 대한 비트 오율 확률분포의 성능이 더 향상됨을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.213-221
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• 2006

본 논문은 다중 사용자 환경의 STBC CDMA 시스템에서 기존의 MMSE 검출 방식이 여러 경로의 수신신호 중에서 가장 전력이 강한 신호만을 사용하므로 상대적으로 검출 능력이 떨어지는 단점이 있어 이를 보완하고자 각각의 다중경로의 수신신호에 비례이득(Proportional Gain)을 여러가지 방법으로 적용시켜 성능을 개선시킨 다음에 이것의 성능을 기존의 MMSE 검출기의 성능과 비교 분석하여 보았다. 개선된 검출방식의 성능분석은 비트 오율 확률분포 관점에서 이루어졌으며 이것을 기존의 MMSE 방식과 비교한 결과 다중경로의 수신 신호에 비례이득을 여러가지 방법으로 적용시켜 성능을 개선시킨 검출 방식이 기존의 방식보다 채널의 지연 값, 사용자 수, 신호 대 잡음비에 대한 비트오율 확률분포의 성능이 더 향상됨을 알 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.212-216
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• 2011

태양광 발전 시스템의 고장검출은 고장으로 인해 발생되는 기술적 및 경제적 손실을 최대한 줄이기 위한 첨단 기술로 각광을 받고 있다. 본 논문은 푸리에 신경회로망과 확률론적 의사결정법을 이용한 태양광 발전 시스템의 새로운 고장진단 알고리즘을 제안한다. 우선 태양광 시스템의 동적 모델링을 위하여 최급강하 기반 최적화 기법을 통해 신경회로망 모델을 구성하며 GLRT 알고리즘을 이용하여 태양광 시스템의 확률론적 고장검출 기법을 제안한다. 제안한 고장검출 알고리즘의 타당성 검증을 위하여 태양광 고장검출 테스트베드를 제작하여 실시간 실험을 실시하였으며 이 때 태양광으로부터의 신호는 직류 전력선 통신을 이용하였다.

• 한국음향학회지
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• 제27권7호
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• pp.372-378
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• 2008

음성 검출기 (VAD, Voice Activity Detector)는 이동 통신이나 음성신호처리 등에 매우 중요한 기법으로 사용된다. 일반적인 음성 검출방식은 이산 푸리에 변환 (DFT, Discrete Fourier Transform)영역에서 통계적인 모델을 기반으로 하여 우도비검정 (LRT, Likelihood Ratio Test)을 하게 된다. 그리고 이 값을 임계값과 비교하며 음성인지 아닌지 판단하게 된다. 본 논문에서는 신호 준공간 (Signal Subspace)에 기반한 새로운 통계적 음성 검출 기법을 제안하다. 확률적인 주성분 분석 (PPCA, Probabilistic Principal Component Analysis)은 신호 준공간 방법에서 잡음신호에 대한 확률적인 모델을 얻기 위해 사용된다. 제안된 기법은 신호 준공간 영역에서 우도비검정에 기반을 두는 결정규칙을 적용하였다. 음성 검출 실험 결과는 신호 준공간 모델에 근거한 음성 검출기 기법이 주파수 영역에 기반한 가우시안 (Gaussian) 음성 검출기 보다 향상된 검출 결과를 보여준다.