• 한국산업정보학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.1-13
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• 2020

본 논문에서는 원전 비상 상황 발생 시 다수의 신호 오류가 발생했을 때 어떤 신호에 오류가 발생했는지를 추정하는 신호 오류 식별 (Fault identification) 방법론을 개발하였다. 변분 오토인 코더 (Variational autoencoder; VAE) 기반 모델은 기존의 이상 탐지 방법론과 같이 정상 신호 데이터만을 이용하여 훈련이 진행되며, 이후 각 신호에 대한 복원 오차 (Reconstruction error)와 복원 오차를 입력의 특정 부분으로 미분한 값을 이용하여 어떤 부분에 오류가 포함되어 있는지를 예측한다. 데이터 취득을 위하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 일련의 실험으로부터 제시한 신호 오류 식별 방법이 적절한 오차 범위 내에서 오류가 발생한 신호를 특정할 수 있음을 확인하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.459-466
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• 2014

본 논문은 항공기의 JEM(Jet Engine Modulation) 신호를 분석하여 표적을 식별하는 방법에 관한 것이다. 제트 엔진의 각 단의 날개 수 정보로부터 계산된 하모닉 주파수 마스크를 이용하여 스펙트럼을 분석함으로써 엔진 기종을 식별하는 방법을 제안한다. 기존의 방법처럼 각 단의 쵸핑(chopping) 주파수를 찾기 위한 복잡한 논리적 알고리즘이나 스펙트럼 비교 방법처럼 미리 모사된 엔진 스펙트럼 DB(Database)를 필요로 하지 않으며, 엔진 DB의 날개 수 정보를 이용하여 추출한 하모닉 성분을 비교함으로써 식별이 가능하다는 장점을 가진다. 또한, 정밀 축회전속도(spool rate)를 찾는 방법을 제시함으로써 날개 수 추정이나 하모닉 주파수의 위치 계산에서 오류를 줄일 수가 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.457-459
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• 2018

화자인식 기술은 주어진 임의의 두 발화로부터 발화자의 일치 여부를 판단하여 등록된 화자의 목록으로부터 임의로 입력된 발화의 발화자를 식별하는 기술이다. 그러나, 배경잡음이나 반향이 존재하는 경우에는 음성신호가 왜곡되어 화자인식 성능이 저하될 수 있기 때문에 별도의 음성신호 전처리 알고리즘을 함께 사용할 수 있다. 본 논문에서는 배경잡음이 존재하는 환경에서 다수의 마이크로폰을 통해 수집한 음성신호에 대해 화자인식을 수행하는 방법으로써 parametric multi-channel Wiener filter (PMWF)를 이용한 화자일치 점수 앙상블 기법을 제안한다. 입력신호의 신호대잡음비를 기준으로 점수 결합 시 사용되는 결합계수를 정하고, Wiener filter 로 잡음을 제거하여 얻은 점수와 minimum variance distortionless response (MVDR) 빔포머를 통해 잡음을 제거하여 얻은 정수를 가중결합하는 방식으로 동일오류율을 측정한 결과, 각 전처리 알고리즘을 독립적으로 사용하여 점수를 계산한 경우보다 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.64-69
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• 2018

비행체의 탑재장비의 야전정비를 위한 자동점검장비는 특수목적을 위한 소수의 비행체를 운용할 경우에는 통합 설계하는 것이 효율적이다. 통합형 자동점검장비는 공통적으로 사용되는 인터페이스를 식별하여 각 점검대상장비 별 점검에 사용할 수 있도록 분기하거나 경로를 생성해주는 방식이 사용된다. 분기 및 경로 생성 시 RTD, TC 및 아날로그 전압과 같은 고정밀 신호는 신호분기 및 연결 시 도선저항에 의한 측정 오류가 발생할 수 있다. 이러한 도선저항에 의한 측정 오류는 점검대상장비 설계 시 많은 제약을 가져오게 된다. 본 논문에서는 아날로그 전압 및 고정밀 신호의 측정오류를 최소화 할 수 있는 통합형 자동점검장비의 고정밀 신호의 보정방법을 제시한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.521-526
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• 2015

개인의 신원을 확인하기 위해 인간의 생물학적 특성을 사용하는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 심전도를 이용한 생체 인식 기술은 피험자에 피부자극을 일으키지 않고 위조가 어렵다. 기존의 생체 인식 시스템인 지문, 얼굴 등의 인식시스템과 쉽게 접목이 가능하여 다중 생체 인식 시스템으로 응용할 수 있다. 본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환 계수를 사용한 심전도의 파형 특성분석법으로 개인을 식별하는 방법을 제안하였다. 심전도 신호의 특징추출은 총 9개의 이산 웨이블릿 변환 계수를 대상으로 상관 계수 분석으로 수행하였다. 식별은 각 클래스의 특징벡터를 입력으로 오류 역전파 신경망을 적용하여 수행하였다. MIT-BIH QT 데이터베이스내 24명의 심전도에 대해 98.88%의 식별율을 나타냈다.

• 한국음향학회지
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• 제22권7호
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• pp.519-527
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• 2003

음성신호는 주변 잡음과 화자의 발성 패턴 변화, 음성 검출 오류에서 생기는 이상치(outlier)에 많은 영향을 받고 있다. 이러한 음성 신호를 이용하여 화자인식에 이용할 경우 인식률이 저하된다. 본 논문에서는 화자식별 (speaker identification)에서 학습 특징 벡터의 이상치와 고차원 문제를 해결하기 위하여 M-추정을 이용한 강인한 주성분 분석 가우시안 혼합모델 (Robust Principal Component Analysis-Gaussian Mixture Model)방법을 제안하였다. 제안된 방법은 먼저, 특징 벡터에 이상치가 존재할 경우 M-추정에 의하여 강인한 공분산 행렬을 재추정하여 얻어진 고유벡터로부터 변환 행렬을 구하여 감소된 차원을 갖는 새로운 특징벡터를 구한다. 여기에서 얻은 선형변환된 특징벡터로부터 화자의 가우시안 혼합 모델을 구한다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 화자식별 실험을 하였다. 실험은 전형적인 가우시안 혼합 모델 방법과 주성분 분석법, 제안된 방법을 비교 분석하였다. 이상치가 2%씩 증가할 때마다 가우시안 혼합모델 방법과 주성분 분석법은 각각 0.65%, 0.55%씩 화자식별 성능이 저하되었지만, 제안된 방법은 0.03%정도 감소하였으므로 이상치에 더욱 강인함을 알 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.293-297
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• 2007

Human Computer Interaction 기술을 구체화 시키기 위한 Intelligent Responsive Space의 개발에 있어서 음성정보는 여러 가지로 유용하게 활용될 수 있다. 음성신호로부터 얻을 수 있는 다양한 정보 중의 하나가 화자인식을 이용한 화자의 신원식별이다. 이 논문에서는 화자인식 인식이 어려운 환경에서도 음성 신호로부터 추출한 특성벡터들을 선택적으로 사용함으로써 화자인식 성능을 높일 수 있는 새로운 방법을 제안하려 한다. 화자를 인식하는데 있어서 인식오류를 발생시킬 가능성이 높은 특성벡터들을 인식을 위한 판단의 대상에서 배제시킴으로써 성능을 향상시킬 수 있다. 실험결과에 의하면 0.25초에서2초 길이의 짧은 음성만으로도 기존의 방법에 비해 20에서 51%의 상대적 성능 향상을 보였다. 새롭게 제안된 방법을 적용하면 기존의 방법들에 비해 세밀하면서도 정확하게 연속적으로 화자들을 인식할 수 있게 된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.895-898
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• 2004

본 논문에서는 기존의 개인 식별 방법의 한계를 해결하는 대안으로 떠오르고 있는 생체인식 기술 중 인식률이 뛰어난 홍채인식 시스템에 대해 연구하고자 한다. 먼저 홍채인식 시스템의 구현을 위해 신호처리 분야에서 많이 사용되고 있는 wavelet 변환 중 Haar wavelet과 고차 국소 자기 상관 특징을 이용하여 홍채의 특징을 추출하여 특징벡터의 크기를 최소화 하였다. 또, 인식률을 높이기 위해 오류 역전파 학습 알고리즘을 이용하여 홍채패턴에 기반한 신원 확인 및 검증을 위한 개선된 방법을 제시하였다. 학습이 완료된 신경망에 대한 학습데이터와 테스트 데이터의 인식률을 실험한 결과 학습된 데이터는 평균 인식률 $97.4\%$, 테스트 데이터는 $95.5\%$의 인식률을 보였다.

• 전자통신동향분석
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• 제38권5호
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• pp.61-70
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• 2023

We investigated technological trends in an electrocardiogram (ECG)-based biometric cryptosystem that uses physiological features of ECG signals to provide personally identifiable cryptographic key generation and authentication services. The following technical details of the cryptosystem were investigated and analyzed: preprocessing of ECG signals, extraction of personally identifiable features, generation of quantified encryption keys from ECG signals, reproduction of ECG encryption keys under time-varying noise, and new security applications based on ECG signals. The cryptosystem can be used as a security technology to protect users from hacking, information leakage, and malfunctioning attacks in wearable/implantable medical devices, wireless body area networks, and mobile healthcare services.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.151-159
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• 2008

기술의 발전과 유선망에서와 동일한 성능을 요구하는 사용자의 기대치 증대로 인해 광대역 무선 이동망은 중요한 연구 분야로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 IEEE 802.16e 기반시스템의 매체 접속제어 계층에서 핸드오버 성능 증가를 위한 기법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 셀 재설정 과정이라 불리는 스캔 시작과정의 문제점을 식별하고 이를 해결하기 위한 수신 신호 강도 기반 동적 스캔 시작 기법을 제안한다. 모의실험을 통해 제안 기법은 필요한 스캔 지속 시간을 고려한 수신 신호 강도 예측을 통해 적시에 스캔 과정을 시작하여 불필요한 자원의 낭비와 늦은 핸드오버를 야기시키지 않는다는 것을 보였다.