• Information and Communications Magazine
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• v.9 no.9
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• pp.72-85
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• 1992

The throughput requirement for many digital signal processing is such that multiple processing units are essential for real-time implementation. Advances in VLSI technology make it feasible to design and implement computer systems consisting of a large number of function units. The research on a very high throughput VLSI architecture for digital signal processing applications requires the development of an algorithm, decomposition scheme which can minimize data communication requirements as well as minimize computational complexity. The objectives of the research are to investigate computationally efficient algorithms for solution of the class of problems which can be modeled as DLSI systems or adaptive system, and develop VLSI architectures and associated multiprocessor systems which can be used to implement these algorithms in real-time. A new VLSI architecture for real-time 2-D digital signal processing applications is proposed in this research. This VLSI architecture extends the concept of having a single processing units in a chip. Because this VLSI architecture has the advantage that the complexity and the number of computations per input does not increase as the size of the input data in increased, it can process very large 2-D date in near real-time.

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.32 no.5
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• pp.540-544
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• 2012

Like the phase array based ultrasonic system, complicated electronics has been used for real time signal processing in the magnetostrictive long-range ultrasonic testing(LRUT) system. This study shows that the software approach including the phase compensation, noise filtering and waveform transformation takes advantage rather than the previous hardware approach. Furthermore, it is possible for the software approach to be able more flexible and efficient realtime signal processing. These results will contribute to a cost-effective LRUT system and analysis of the inspection data.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.15 no.3
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• pp.111-130
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• 1997

교통수요가 용량보다 많아지면 신호교차로가 모든 교통량을 통과시키지 못하므로 시간이 갈수록 대기 행렬이 점점 길어질 것이다. 이러한 과포화상태에서는 늘어나는 대기행렬을 조절하지 못하면 결국에는 Spillback이 상류 교차로로 확대되어 최악에는 교차로에서의 모든 방향의 움직임을 정지시키는 Gridlock상태로까지 악화될 수 있다. 따라서 과포화 상태에서는 비포화 상태와는 달리 늘어나는 대기 행렬을 조절하여 통과 교통량을 최대화 시키는 것이 신호처리의 목적 함수가 될 수 있을 것이다. 6월호의 논문에서는 Static 한 상태의 과포화 간선도로를 신호처리에 의해 일정한 대기행렬을 유지하므로써 시스템을 최적화하는 알고리즘을 개발하였다. 그러나 과포화 간선도로의 교통수요는 매 Cycle 마다 Dynamic 하게 변하고, 과포화의 교통상황에서는 미미한 교통 변화가 우리가 염려하는 Spillback 을 야기시킬 수 있기 때문에 본 논문에서는 6월호에서 개발한 알고리즘에 기초하여 실시간으로 신호처리 하는 알고리즘을 개발하였다. 과포화 상태의 5개의 신호교차로를 가진 간선도로를 Simulation 하여 비교한 결과 본 논문에서 개발한 알고리즘이 PASSER II 나 TRANSYT 7F 보다 차량 한 대당 평균 운행시간이 각각 30%, 20% 줄어들었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.501-504
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• 2013

Smart Device의 성능은 기존 Embedded System과는 비교가 무의미할 만큼 성장하였다. 하지만 실시간으로 외부의 다양한 데이터를 처리하기 위해서는 아직 Smart Device의 자원이 충분하지 않다. 이를 해소하기 위한 방안으로 신호의 처리와 관리는 풍부한 자원을 가진 서버에서 수행하고 스마트 기기는 신호 전달 및 처리 결과 수신의 제한적인 역할을 수행할 수 있는 Cloud System이 필요하며 덧붙여, 시스템을 다양한 계측 분야에서 유연하게 활용하기 위해 여러 종류의 신호들을 다양하게 처리해 줄 수 있는 Cloud Cluster와 이를 관리해줄 Platform의 구축이 이뤄져야한다. 본 연구는 그 중에서도 실시간성을 요하는 모델을 고려하여 Real Time Cloud System Platform의 구축을 위한 기반연구로서, Smart Device와 Senser 간의 Interoperability에 초점을 두고 Proto Type의 구현과 몇몇 세부 쟁점에 대한 실험 및 연구 분석 결과를 포함한다.

• Journal of the KSME
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• v.28 no.2
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• pp.169-174
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• 1988

신호처리 및 해석에 대한 교육효과를 증대시키기 위해서는 응용사례의 발굴, 프로젝트 개발, P C를 이용한 그래픽스 교육도 이루어져야 하며, 스펙트럼 분석기술 이외에 시간영역 파라미터 모형에 의한 신호해석기법〔예를 들어 자동회귀-이동평균(ARMA)등의 시계열 모형화〕도 최근 에는 실시간 응용의 가능성이 높아지는 추세에 있으므로 PC를 이용한 신호처리 및 해석 교육에 반영하는 것이 바람직하다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.505-508
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• 2000

본 논문에서는 16채널 혹은 8채널의 센서를 통해 들어오는 저주파대역의 아날로그 신호를 수집하고. 수집된 데이터를 실시간으로 처리하기 위한 고속의 신호처리 기능이 결합된 통합 DSP (Digital Signal Processor)시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 휴대가 용이하도록 소형으로 설계되어 있으며 노트북 등의 이동형 장비에 활용되도록 USB 인터페이스를 채택하였으며, 장치간의 네트워크 구성이 가능하도록 Ethernet 인터페이스를 추가하였다 Digital Signal Processor는 Texas Instrument 사의 TMS320C6701 부동소수점 연산방식의 고성능 DSP를 사용하여 16채널의 실시간 신호 분석이 가능하게 하였으며, ICP 센서 구동용 전류 공급부를 내장하여 센서 선택의 폭을 넓히었고, programmable gain amplifier인 PGA202증폭기를 사용하여 입력신호가 작을 경우 최대 1000배, 즉 60dB까지 입력신호를 증폭하여 수집 및 분석할 수 있다. 200kSPS의 샘플링 레이트와 16bit resolution을 가지는 AD976 A/D converter를 사용하여 채널당 0～6kHz의 신호대역폭을 가지며,differential 입력시 8 채널,single ended 입력시 16 채널의 입력 신호의 수집 및 분석이 가능하다. Windows 응용프로그램에서는 사용자가 원하는 입력신호 및 스펙트럼 실시간 분석, 입력신호 기록 및 저장, RPM 측정 및 분석, 외부 트리거 및 레벨 트리거를 이용한 입력신호 제어와 수집된 데이터를 바탕으로 원하는 제어가 가능한 응용프로그램 제작에 활용될 라이브러리가 포함된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2003.05a
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• pp.111-114
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• 2003

It has well known that MUSIC and ESPRIT algorithms estimate angle of arrival(AOA) with high resolution by eigenvalue decomposition of the covariance matrix which were obtained from the array antennas. In the case that 2-D large-sized array antenna is required, however, one of the disadvantages of MUSIC and ESPRIT is that they are computationally ineffective, and then they are difficult to implement in real time. To alleviate the computational complexity, several method using neural model have been study. For multiple signals, those methods require huge training data prior to AOA estimation. This paper proposes the algorithm for AOA estimation by interconnected hopfield neural model. Computer simulations show the validity of the proposed algorithm.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.12a
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• pp.157-160
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• 2000

본 논문에서는 교통 감시 시스템의 필수 단계중에 하나인 실시간 자동차 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 후보 영역 추출 단계와 자동차 인식 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계에서는 연속된 두 프레임간의 차영상 분석 방법을 기반으로 하여 움직임이 있는 후보 영역을 추출한다. 두 번째 단계에서는 추출된 후보 영역에 자동차가 포함되어 있는지를 판별하기 위해 웨이블릿 변환 계수들을 입력으로 하는 신경망을 사용한다. 일반 도로에서 획득한 230대의 자동차가 포함된 동영상을 실험한 결과, 자동차 검출율은 97.8%, 프레임당 처리 시간은 0.12ms이다. 본 논문에서 제안한 실시간 자동차 검출 방법은 교통 감시 시스템에 유용하게 적용될 수 있다.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.2 no.1
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• pp.1-10
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• 1996

초음파는 액체 및 고체의 매질 속에서도 그 전달 특성이 우수하여 수중 물체의 감지, 지질 조사 자원탐사뿐만 아니라, 의학 분야에서도 널리 사용되고 있다. 물체유동정보 측정방식에는 연속파를 이용한 도플러식과 펄스 신호를 이용한 도플러는 거리 분해능이 좋으므로 깊이에 따른 속도 정보를 쉽게 얻을 수 있는 장점이 있으나, 수신되는 도플러 신호가 탐촉자의 특성과 매질 속에서의 전파특성 등에 의하여 송신된 신호와 파형이 다르고 복잡한 주파수 특성을 가지므로 연속파에서와 같이 도플러 주파수를 직접 측정하기 곤란하다. 도플러 주파수를 검출하기 위하여 여러 방법이 개발되어 있으나, 측정거리와 측정속도의 제약과 더불어, 실시간(real time) 처리에 의한 분포적 측정이 어려운 실정이다. 본 연구에서는 시간 영역에서 국소 데이터를 이용하여 펄스 신호의 위상을 정의하고 실시간에서 펄스 신호를 위상으로 변환하는 신호 처리법을 제안하였다. 또한 이 신호 처리법을 응용하여 측정 범위의 위상 곡선에서 위상 차를 계산함으로써 평균 가속도와 유동속도정보를 분포적으로 얻을 수 있는 새로운 펄스 도플러 기법을 제안하였으며, 모델 신호를 만들어 제안된 방법의 유용성을 검토하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2003.05a
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• pp.87-91
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• 2003

It has well known that MUSIC and ESPRIT algorithms estimate angle of arrival(AOA) with high resolution by eigenvalue decomposition of the covariance matrix which were obtained from the array antennas. However, the disadvantage of MUSIC and ESPRIT is that they are computationally ineffective, and then they are difficult to implement in real time. The other problem of MUSIC and ESRPIT is to require calibrated antennas with uniform features, and are sensitive to the manufacturing facult and other physical uncertainties. To overcome these disadvantages, several method using neural model have been study. For multiple signals, those require huge training data prior to AOA estimation. This paper proposes the algorithm for AOA estimation by interconnected hopfield neural model. Computer simulations show the validity of the proposed algorithm. The proposed method does not require huge training procedure and only assigns interconnected coefficients to the neural network prior to AOA estimation.