• Annual Conference of KIPS
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• 2023.05a
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• pp.627-629
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• 2023

생체 신호를 분석하여 사용자의 건강과 정신 상태를 예측하고, 관련 질병에 관해 예방하는 연구가 늘어나고 있다. 생체 신호 중 심박은 사람의 육체, 정신적인 상태를 반영하는 대표적인 신호이지만 기존의 접촉 패드를 통한 ECG나 광학 센서를 통한 PPG로 심박을 예측할 때는 구속적인 환경이 필요하여 일상적인 상황 속에 적용하기 어려웠다. 이러한 단점을 해결하고자 본 논문은 UBFC-RPPG 데이터셋의 동영상 프레임을 RGB 채널마다 다른 가중치를 적용하는 전처리를 하여 학습 데이터의 크기를 줄이면서 정확도를 높이고, 3D-CNN을 활용한 딥러닝으로 순간적인 영상에서도 PPG 신호를 예측할 수 있도록 1초 전처리 영상을 학습한 후, 신호를 예측하는 것을 목표로 한다. 이렇게 비접촉식으로 취득된 신호는 더 다양한 환경에서의 감정분류, 우울증 진단, 질병 감지 등 다양한 분야에 활용될 수 있다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.14 no.2
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• pp.90-94
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• 2013

Research for Manchu character digitalization is at an early stage. This paper proposes a preprocessing algorithm for Manchu character recognition. This algorithm improves the existing Hilditch thinning algorithm so that it corrects thinning error for Manchu characters. The existing algorithm separates the characters into the left-hand side and right-hand side, while our alogorithm uses the central point between the points that strokes exist when it classifies each of characters. The experimentation results show that this method is valid for thinning and classification of Manchu characters.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.271-274
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• 2004

본 논문에서는 매 프레임 단위로 새롭게 노이즈를 추정하는 방법을 적용하는 전처리 기법을 이용하여 적응 지각필터의 속도를 향상하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 전처리 잡음 추정 알고리즘은 잡음에 열화 된 대역으로부터 잡음을 추정하여 적응 지각 필터에 적용함으로써 오디오 신호의 음질을 개선하는 알고리즘이다. 이는 처리되는 신호 구간에 따라 잡음에 열화 된 대역으로부터 잡음을 추정함으로써 초기 추정 잡음에 보다 가까운 추정 잡음을 얻을 수 있다. 결과적으로 적응 지각 필터의 수행 횟수를 효과적으로 줄일 수 있다. 이는 기존의 묶음 구간에서 추정잡음을 이용한 적응 지각 필터의 SNR 및 MNR 비교와 적응 지각 필터 적용 횟수, 동작 시간 등을 이용하여 개선을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2005.11a
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• pp.264-267
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• 2005

본 논문에서는 매 프레임 단위로 노이즈를 추정하는 방법을 적용하는 전처리 기법을 이용하여 적응 지각필터의 연산량을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 전처리 잡음 주정 알고리즘은 잡음에 열화 된 대역으로부터 잡음을 추정하여 적응 지각필터에 적용함으로써 연산량 개선과 동시에 오디오 신호의 음질을 개선하는 알고리즘이다. 이는 처리되는 신호 구간에 따라 잡음에 열화 된 대역으로부터 잡음을 추정함으로써 초기 추정 잡음에 보다 가까운 추정 잡음을 얻을 수 있다. 결과적으로 적응 지각필터의 연산량을 효과적으로 줄일 수 있다. 성능 평가를 위하여 지각필터의 적용 결과와 제안한 알고리즘의 적용 결과로 얻어진 개선 신호의 SSNR, NMR의 비교와 적응 지각필터 적용 횟수, 동작 시간 등을 이용하여 성능의 개선을 확인하다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2018.05a
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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.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.47 no.11
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• pp.24-29
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• 2010

Selection-type relaying protocol, which is one of cooperative relaying protocols, provides low decoding complexity and improved system performance due to selection diversity. In this paper, we deal with linear precoding technique that minimize the error probability of cooperative MIMO system. Under the assumption that full channel state information is available at whole nodes, linear source and relay precoders, which minimize mean squared error of the estimated symbol vector, are proposed. Moreover, unlikely to the conventional selection-type relaying protocol using a fixed threshold signal-to-noise-ratio, new transmission link selection algorithm selects direct link or relay link as a transmission link, is introduced. Simulation results show that the proposed linear precoder with the transmission link selection algorithm outperforms the conventional precoders for two-hop relaying protocols or selection-type relaying protocols.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.05a
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• pp.83-85
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• 2013

본 연구는 사용자가 센서를 의식하지 않고 편안하게 일상생활을 영위할 수 있는 비침습적 방식의 센서를 활용하여 향후 침대 위에 있는 사람의 움직임을 정량적으로 측정하고자 한다. 이러한 목적으로 필름 형태의 압전센서를 사용하는 센서 시스템을 구축하였으며, 본 논문에서는 구축된 시스템에서 필요한 전처리 과정을 제시한다. 본 연구에서 사용된 압전센서는 침대 매트리스 아래에 설치하였다. 사람의 움직임에 의한 압전센서의 출력 신호를 증폭하고 샘플링하여 PC로 전송하는 컨트롤러, 컨트롤러로부터 센서 데이터를 수신하고, 사용자에게 센서 데이터를 시각적으로 제시하는 모니터링 프로그램을 개발하였다. 본 연구에서는 컨트롤러에서의 노이즈 제거, 증폭, 샘플링 등의 전처리, 모니터링 프로그램에 의해 수집된 센서 데이터에 대한 이동 평균 필터, 불필요한 움직임이 없는 구간을 제거 후 움직임이 있는 구간 추출 등의 전처리 과정을 제시한다. 이러한 전처리 연산은 향후 침대 위 인체의 움직임을 정량적으로 측정하고, 행동유형을 식별하는데 기여하게 될 것이다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.23 no.2
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• pp.111-121
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• 2018

Many problems in rotating machinery such as aircraft engines, wind turbines and motors are caused by bearing defects. The abnormalities of the bearing can be detected by analyzing signal data such as vibration or noise, proper pre-processing through a few signal processing techniques is required to analyze their frequencies. In this paper, we introduce the condition monitoring method for diagnosing the failure of the rotating machines by analyzing the vibration signal of the bearing. From the collected signal data, the normal states are trained, and then normal or abnormal state data are classified based on the trained normal state. For preprocessing, a Hamming window is applied to eliminate leakage generated in this process, and the cepstrum analysis is performed to obtain the original signal of the signal data, called the formant. From the vibration data of the IMS bearing dataset, we have extracted 6 statistic indicators using the cepstral coefficients and showed that the application of the Mahalanobis distance classifier can monitor the bearing status and detect the failure in advance.

• Korean Chemical Engineering Research
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• v.62 no.1
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• pp.118-124
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• 2024

A neural network is utilized for preprocessing of de-noizing in electrocardiogram signals, retinal images, seismic waves, etc. However, the de-noizing process could provoke increase of computational time and distortion of the original signals. In this study, we investigated a neural network architecture to analyze measurement data without additional de-noizing process. From the dynamical behaviors of DNA in aqueous solution, our neural network model aimed to predict the mole fraction of each DNA in the solution. By adding white noise to the dynamics data of DNA artificially, we investigated the effect of the noise to neural network's predictions. As a result, our model was able to predict the DNA mole fraction with an error of O(0.01) when signal-to-noise ratio was O(1). This work can be applied as a efficient artificial intelligence methodology for analyzing DNA related to genetic disease or cancer cells which would be sensitive to background measuring noise.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.287-290
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• 2002

지문인식 알고리즘 구현에 있어서 일반적인 전처리 과정을 거쳐, 특징추출시 본 논문에서는 방향성이 추출된 영상에서 블록을 형성하여 각 블록에서의 방향성 특징들을 인공지능 기법의 한 분야인 신경회로망의 입력패턴으로 사용하여 특이점 추출을 수행했으며, 이를 바탕으로 PC없이 독립적으로 동작할 수 있는 지문인식 신호처리보드를 설계하여 그 신뢰성을 테스트한 결과 충분히 독립적으로 동작할 수 있음을 입증하였다.