• 한국어업기술학회:학술대회논문집
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• 한국어업기술학회 2003년도 추계 학술대회 논문집
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• pp.9-18
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• 2003

현재까지 어종식별에 이용되어진 방법으로는 크게 4가지로 나눌수 있다. 1) 주파수특성법: 광대역 혹은 복수주파수에 의한 어군의 음향산란의 주파수특성의 차이를 이용하는 방법(Madureira et at., 1993; Simmonds et at., 1996),2) 분포특징법 :어군형태와 분포특성에 근거한 방법 (LeFeuvre et at., 2000), 3) 신호특징법: 어군에코의 포락선등의 신호의 특징에 근거한 방법Rose and Leggett, 1988; Scalabrin et at., 1996), 4) 음향결과법: SV, TS, 에코트레스해석에 의한 유영속도 등 과학어탐에 의해서 얻어진 정보를 이용한 방법이 있다 (Richards et al., 1991). (중략)

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.181-184
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• 2001

본 논문에서는 얼굴영상의 특징추출에 적합한 LITFE (Linear Interpolated Triangle Feature Extraction)를 이용하여 얼굴영상을 인식하는 알고리즘을 제안한다. LITFE는 얼굴의 위치정보를 보존하면서 영상 분할이 가능한 특징추출 알고리즘으로, PCA (Principal Component Analysis) 의 신경회로망적 접근방법인 GHA(Genralized Hebbian Algorithm)와 병행하면 얼굴의 특징을 효과적으로 추출하여 인식할 수 있는 장점이 있다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.205-208
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• 2001

본 논문은 Biometrics분야 중 다른 생체학적 특징보다도 정확도면에서 가장 뛰어난 특징인 안구의 홍채 패턴을 이용하여 사용자를 인증 하는 시스템에 관한 연구이다. 입력된 안구 영상으로부터 전처리과정을 거쳐 극좌표 변환을 통해 홍채 패턴을 추출한 후 웨이블릿 변환을 이용하여 특징패턴을 압축하였으며, PCA(Principal Component Analysis:주성분 해석)의 한 종류인 GHA(Generalized Hebbian Algorithm)를 사용하여 등록된 사용자의 패턴 DB 에서 Basis 배열을 추출하고, 구축된 Basis 배열과 입력 영상 패턴과의 비교 Matching을 통하여 사용자를 인증하는 시스템을 제안한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 학술발표대회 논문집 제19권 2호
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• pp.269-272
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• 2000

수중 표적으로부터 수신된 신호에서, 파도와 난류 등의 영향으로 선박의 특정 기계류들의 부하변동과 도플러효과 등에 의해 야기되는 특징 주파수의 시간적 변동과 같은 음향 특징 추출은 수중음향 신호처리에서 중요한 연구분야이다. 본 연구에서는 이들의 발생기구 해석을 기초로 효과적인 분석 추적 기법을 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.773-774
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• 2016

배경잡음은 음성신호의 특징을 왜곡하기 때문에 음성인식 시스템의 인식율 향상의 방해요소가 된다. 따라서 본 논문에서는 배경잡음이 존재하는 환경에서의 음성인식을 실시하기 위해서, 신경회로망과 Mel 주파수 켑스트럼 계수를 사용하여 연속음성 식별 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 실험에서는 본 알고리즘을 사용하여 배경잡음이 섞인 음성신호에 대하여 음성인식의 식별율 개선을 실현할 수 있도록 연구를 진행하며, 본 알고리즘이 유효하다는 것을 실험을 통하여 명백히 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.2255-2256
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• 2008

음성인식 시스템을 설계함에 있어서는 대표적으로 사람의 성도 특성을 모방한 LPC(Linear Predict Cording)방식과 청각 특성을 고려한 MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)방식이 있다. 본 논문에서는 MFCC를 통해 특징파라미터를 추출하고 해당 영역에서의 수행된 작업을 매틀랩 알고리즘을 이용하여 그래프로 시현하였다. MFCC 방식의 추출과정은 최초의 음성신호로부터 전처리과정을 통해 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하고, 잡음부분을 최소화하며, 음성 부분을 강조한다. 이 신호는 다시 Windowing을 통해 음성의 불연속을 제거해 주고, FFT를 통해 시간의 영역을 주파수의 영역으로 변환한다. 이 변환된 신호는 Filter Bank를 거쳐 다수의 복잡한 신호를 몇 개의 간단한 신호로 간소화 할 수 있으며, 마지막으로 Mel-cepstrum을 통해 최종적으로 특징 파라미터를 얻고자 하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.179-182
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• 2001

인체 활동에 따라 우리 몸에는 다양한 전기적 생체신호가 발생하며 특히 뇌의 활동에 따라 발생되는 뇌파(EEG)는 비침습적 방법으로 측정될 수 있는 장점 때문에 뇌기능 연구 및 임상 등에서 널리 사용되어지고 있다. 또한 임상에서는 주로 뇌 신경계 질환환자의 병인 규명 및 기전 연구를 위하여 뇌파가 사용되어지고 있다. 최근에는 컴퓨터 발달에 따라 카오스, 비선형 이론 등의 다양한 방법으로 복잡한 시계열 신호인 뇌파를 분석하는 기법들이 개발되어 뇌파의 특징점을 찾아 임상에 활용하거나 뇌기능 연구에 적용하려는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 잡화(artifact)가 섞여 있는 뇌파신호 및 artifact가 제거된 다음 재구성된 뇌파신호(reconstructed EEG signal), 그리고 독립성분으로 분리된 각각의 신호에 대하여 특징점을 찾기 위하여 비선형 및 선형 분석을 실시하여 유의한 차이점을 밝혔다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권5호
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• pp.38-47
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• 2008

위치인식 연구에서 가장 일반적으로 사용하는 방법은 GPS 기반의 위치인식 방법이다. 하지만, 이 방법은 위성 신호의 제약으로 인해 실내나 건물 밀집 지역 등에서는 제 역할을 수행할 수 없는 문제가 발생한다. 따라서, 이를 해결하기 위해 본 논문은 WLAN 환경을 이용하여 웨이블릿과 신경망을 사용한 실내 위치인식 방법을 제안한다. 제안한 방법의 기본적인 아이디어는 경제적이면서 효율적인 방법으로 실내에 설치된 Access point들로 부터 수신된 무선 신호의 수신세기를 이용하여 비교적 정확하게 위치를 추정하는 것이다. 일반적으로 무선 신호는 주위 환경 및 건물 구조적 요인에 의해 수신세기가 더해지거나 감해지는 현상이 발생함으로써 수신된 각 신호세기들로부터 신호 잡음과 오류에 강인하고 시간과 주파수 도메인의 정보 표현이 가능하며 각 무선 신호 세기들 간의 구별성을 갖는 특징값이 필요하다. 제안 방법에서는 수신된 무선 신호 세기 값으로부터 중복 데이터와 잡음에 민감하게 반응한 수신 신호값을 제거하고 수신신호 전역 및 지역적 특징을 잘 표현이 가능한 웨이블릿 계수 값을 특징값으로 사용한다. 그리고, 이 값을 입력으로 하는 신경망을 이용하여 실내 위치를 추정한다. 제안한 방법을 실내 위치인식 시스템에 적용한 결과 높은 정확성을 가지며 각 신호 세기들 간의 구분이 보다 뛰어남을 알 수 있다.

• ETRI Journal
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• 제10권2호
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• pp.20-31
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• 1988

본 논문은 TDX-10 전자 교환기에서 호의 접속과 진행에 사용되는 R2 MFC 신호, DTMF 신호, 연속성 시험음(continuity check tone) 및 가청 신호음(audible tone) 등의 신호서비스 기능을 제공하기 위한 범용형 신호서비스 장치에 관한 것이다. TDX-10 전자 교환기내에서 신호서비스 기능을 효율적으로 제공하기 위한 범용형 신호서비스 장치를 구성함에 있어서, 먼저 호 접속시의 교환동작과 신호 절차 및 신호종류를 살펴보았고, 고려되어야 할 설계원칙들을 고찰하였으며, 이에 따라 구현된 TDX-10 전자 교환기용 범용형 신호서비스 장치의 구성기술과 제반 특징 등에 대해서 기술하였다

• 정보과학회 논문지
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• 제41권12호
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• pp.1050-1057
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• 2014

뇌전도 기반의 뇌-컴퓨터 인터페이스는 향후 손 또는 발과 같은 신체를 대체하거나 사용자의 편의성을 제고하는 등의 다양한 목적으로 여러 산업에서 사용이 될 수 있는 기술이다. 본 논문에서는 경험 모드 분해와 고속푸리에 변환을 통해 동작 상상 뇌전도 신호를 분해하고 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 뇌전도 신호 분류 과정은 다음과 같이 3단계로 구성된다. 신호 분해에서는 경험모드분해를 이용하여 뇌전도 신호에 대한 내재모드함수를 생성한다. 특징 추출에서는 파워 스펙트럼 밀도를 이용하여 생성된 내재모드함수의 주파수 대역을 확인한 뒤, 뮤파 대역을 포함하고 있는 내재모드함수에 고속푸리에 변환을 적용하여 움직임 상상에 대한 특징을 추출한다. 특징 분류에서는 서포트 벡터 머신을 사용하여 동작 상상 뇌전도 신호에 대한 특징을 분류하고, 10-교차검증을 통해 분류기의 일반화 성능을 추정한다. 제안하는 방법은 다른 방법들과 비교하여 84.50%의 분류 정확도를 보여주었다.