• Title/Summary/Keyword: 이산신호

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A Real Time Parameter Estimation of Low Frequency Oscillation in Discrete Signal Part II : Application (이산신호에서 실시간 저주파 진동 파라미터 추정 Part II : 응용)

  • Kim, Eui-Sun;Shim, Kwan-Shik;Moon, Chae-Joo
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2008.07a
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    • pp.219-220
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    • 2008
  • 이 논문은 이산푸리에변환을 이용하여 시계열데이터에 포함되어 있는 파라미터를 추정하는 새로운 방법과 그 응용 결과를 기술하고 있다. 제안한 방법은 푸리에스펙트럼으로부터 직접 파라미터를 추정하는 방법으로 FFT의 장점을 이용할 수 있으므로 신호에 포함되어 있는 중요 주파수를 비롯한 저주파 진동 파라미터를 빠르게 추정할 수 있다. 이 논문에서는 단순한 산술계산만 수행하여 제동계수를 추정할 수 있도록 알고리즘을 단순화하였다. 그리고 WSCC 계통에서 실측한 데이터에 제안한 알고리즘을 적용하여 효율성을 검증하였다.

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Implementation of HVPM circuit using N-type mapping function (N형 비선형 매핑함수를 이용한 HVPM 회로의 구현)

  • 이익수;여지환
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2000.11a
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    • pp.263-266
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    • 2000
  • 본 논문에서는 복잡한 카오스 신호를 발생시키는 HVPM(hyperchaotic volume preserving maps) 모델과 HVPM 모델의 구현회로를 제안한다. 랜덤한 카오스 신호를 발생시키기 위하여 3차원 이산시간(discrete-time) 연산과 비선형 사상(maps)으로 모듈러(modulus) 함수를 이용하여 하이퍼카오스 신호를 발생시킨다. 그리고 HVPM 모델은 여러 가지 시스템 파라미터들을 변화시키면 다양한 카오스 신호를 발생시킬 수 있으며, 출력되는 카오스 신호는 비주기성을 갖게 된다. 이러한 특징을 갖는 HVPM 모델의 회로 구현을 위하여 2단 N형의 함수를 CMOS와 선형 연산증폭기 및 비교기를 이용하여 보드상에서 구현하여, 다양한 하이퍼카오스 신호를 확인할 수 있었다.

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Development of a Vehicle Classification Algorithm Using an Micro-Cell Detector on a Freeway (자석식 검지기를 이용한 차종인식 알고리즘 개발)

  • 김수희;조형기;이철기;오영태
    • Proceedings of the KOR-KST Conference
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    • 1998.10b
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    • pp.149-149
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    • 1998
  • 차종구분의 필요성은 교통공학 및 계획분야에서 교통패턴을 파악할 필요가 있으며 도로의 포장설계와 같은 구조적 측면, 교통관련자료구축 등에서도 중요하다. 현재 국내에서 운영중에 있는 각종검지기 체계들은 외국에서 개발한 체계로서 여러 가지 다양한 센서를 복합구성하여 차종을 구분하는 고가의 장비들이다. 이에 대한 국내의 연구사례는 극히 드물다고 볼 수 있다. 지금까지 주를 이룬 국내 연구사례를 보면 루프검지기를 이용한 차종구분이 주를 이루고 있다. 현재 루프검지기의 대체검지기(영상검지기, 자석검지기)개발이 활발히 진행되고 있으며 본 연구에서 이용되는 검지기는 자석검지기로서 루프검지기에 비하여 설치가 간단하고 파손의 우려가 적으며 유지관리 및 보수가 손쉽고 비용면에서도 저렴하다는 것이 장점이라 하겠다. 이에 최근에 개발되어진 단일 자석검지기를 이용한 실시간 차종인식 알고리즘을 개발하고, 현장실험을 통한 현장 적용성을 검토한다. 고속도로에 설치되어 있는 자석검지기를 이용하여 자료를 수집하며 분석에 이용되는 자료는 개별차량에 대하여 자속밀도의 변화를 주파수값으로 변환한 Digital Data값이다. 그 수치를 토대로 각 차량의 점유시간을 파악하여 각 차량의 점유시간동안 파형의 특징을 추출하여 각 특징들을 기초로 하여 각 차량이 나타내는 고유의 파형을 식별하는 패턴인식 방법으로 접근한다. 본 연구에서는 검지기 매설장소의 유한성 및 연구대상 도로의 특성으로 인하여 다양한 차종의 자료수집이 용이하지 못하여 시험가능한 자료수가 많은 차종을 대상으로 분석한다. 차종인식 알고리즘상의 차종분류는 건설교통부 차종분류기준에 따라 우선 구분이 확실한 차종으로 나눈후 단계적으로 세부적 차종분류로 접근한다.의 영향들을 고려함으로써 가로망 설계 과정에서 가로망의 상반된 역할인 이동성과 접근성의 비교가 가능한 보다 현실적인 가로망 설계 모형을 구축하고자 한다. 지금까지 소개된 가로망 설계모형들은 용량변화에 대한 설계변수의 형태에 따라 이산적 가로망 설계 모형과 연속적 가로망 설계모형으로 나뉘어지게 된다. 본 논문의 경우, 계산속도의 향상 측면에서는 연속적 가로망 설계 모형을 도입할 수 있지만, 이때 요구되는 도로용량이 이산적인 변수(차선 수)로 결정되어야만 신호제어 변수를 결정할 수 있기 때문에, 이산적 가로망 설계 모형이 사용된다. 하지만, 이산적 설계모형의 경우 조합최적화 문제이므로 정확한 최적해를 구하기 위해서는 상당한 시간이 소요되며, 경우에 따라서는 국부 최적해에 빠지게 된다. 이러한 문제를 극복하기 위해, 우선 이상적 모형의 근사화, 혹은 조합최적화문제를 위해 개발된 Simulated Annealing기법의 적용, 연속적 모형의 변수를 이산화하는 방법 등 다양한 모형들을 고려해 본 뒤, 적절한 모형을 적용할 것이다. 가로망 설계 모형에서 신호제어를 고려하기 위해서는 주어진 가로망에 대한 통행 배정과정에서 고려되는 통행시간을 링크통행시간과 교차로 지체시간을 동시에 고려해야 하는데, 이러한 문제의 해결을 위해서 최근 활발히 논의되고 있는 교차로에서의 신호제어에 대응하는 통행배정 모형을 도입하여 고려하고자 한다. 이를 위해서 지금까지 연구되어온 Global Solution Approach와 Iterative Approach를 비교, 검토한 뒤 모형에 보다 알맞은 방법을 선택한다. 차량의 교차로 통행을 고려하는 performance function의 경우 비신호 교차로와 신호교차로에 대

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Signal Detection Using Wavelet Transform in Fractional Brownian Motion (Fractional Brownian Motion 잡음환경 하에서 웨이브렛 변환을 이용한 신호의 검출)

  • 김명진
    • Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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    • 2000.08a
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    • pp.21-24
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    • 2000
  • Fractional Brownian motion(fBm)은 long-term persistence 특성을 가진 자연 현상, 1/f 잡음, 깊이가 낮은 해저에서의 배경음향잡음 등을 모델링하는데 많이 사용된다. 이 fBm은 nonstationary 유색잡음이다. 이러한 유색잡음 환경 하에서 신호를 검출하기 위한 한 방법은 Fredholm 적분방정식의 해를 구하는 것이다. 이 방정식을 이산화 하면 잡음의 공분산 행렬의 역행렬이 포함되어 계산량이 많다 본 논문에서는 fBm 잡음의 공분산 행렬을 웨이브렛 변환하여 얻어지는 행렬, 즉 fBm의 멀티스케일 성분들의 공분산행렬은 밴드화된 블록들로 근사화할 수 있다는 성질을 이용하여 적은 계산량으로 신호를 검출하는 알고리즘을 제안한다.

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A new transform coding for contours in object-based image compression (객체지향 영상압축에 있어서 윤곽선에 대한 새로운 변환 부호화)

  • 민병석;정제창;최병욱
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.23 no.4
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    • pp.1087-1099
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    • 1998
  • In the content-based image coding, where each object in the scene is encoded independently, the shape, texture and motion information are very important factors. Though the contours representing the shape of an object occupy a great amount of data in proportion to the whole information, they strongly affect the subjective image quaility. Therefore, the distortion of contour coding has to be minimized as much as possible. In this paper, we propose a new method for the contour coding in which the contours are approximated to polygon and the eorror signal occurring from polygonal approximation are transformed with new basis functions. Considering the facts that confour segments occurring from polygonal approximation are smooth curves and error signals have two zero-ending points, we design new basis functions based on the Legendre polynomial and then transform the error signals with them. When applied to synthetic images such as circles, ellipses and etc., the proposed method provides, in overall, outstanding results in respect to the transform coding gain compared with DCT and DST. And in the case when applied to natural images, the proposed method gives better image quality over DCT and comparable results with DST.

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Noise Canceler Based on Deep Learning Using Discrete Wavelet Transform (이산 Wavelet 변환을 이용한 딥러닝 기반 잡음제거기)

  • Haeng-Woo Lee
    • The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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    • v.18 no.6
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    • pp.1103-1108
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    • 2023
  • In this paper, we propose a new algorithm for attenuating the background noises in acoustic signal. This algorithm improves the noise attenuation performance by using the FNN(: Full-connected Neural Network) deep learning algorithm instead of the existing adaptive filter after wavelet transform. After wavelet transforming the input signal for each short-time period, noise is removed from a single input audio signal containing noise by using a 1024-1024-512-neuron FNN deep learning model. This transforms the time-domain voice signal into the time-frequency domain so that the noise characteristics are well expressed, and effectively predicts voice in a noisy environment through supervised learning using the conversion parameter of the pure voice signal for the conversion parameter. In order to verify the performance of the noise reduction system proposed in this study, a simulation program using Tensorflow and Keras libraries was written and a simulation was performed. As a result of the experiment, the proposed deep learning algorithm improved Mean Square Error (MSE) by 30% compared to the case of using the existing adaptive filter and by 20% compared to the case of using the STFT(: Short-Time Fourier Transform) transform effect was obtained.

Analysis of the Contents in Stabilized Chlorine Dioxide (안정화 이산화염소의 성분분석)

  • Shin, Ho-Sang;Oh-Shin, Yun-Suk
    • Analytical Science and Technology
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    • v.12 no.5
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    • pp.403-407
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    • 1999
  • A method for detecting chlorine dioxide in drinking water was developed by the modified iodometric titration. This method requires prior removal of interfering chemicals such as chlorine and/or other oxidants: the interferents are removed by $N_2$ purging. Chlorite and chlorate were successfully quantified by the ion chromatography-conductivity detection. Stabilized chlorine dioxide that is commercially available contained only traces of chlorine dioxide (0.01-0.09%). In reality, its main component is chlorite.

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Application of discrete stochastic optimal control system for aircraft autopilot design (항공기의 자동조종장치설계에 대한 이산확률최적설계의 적용)

  • 이상기
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 1987.10b
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    • pp.537-540
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    • 1987
  • 항공기가 평형상태로 비행하는 도중 돌풍과 같은 외부교란을 만난 교란상태운동은 선형화된 미분방정식으로 표현되며 비교적 짧은 비행시간동안의 비행은 선형시 불변계가 된다. 돌풍은 Gauss-Markov확률과정으로 모델링 되며, 항공기가 돌풍을 만난 교란상태운동은 시스템론적으로 보면 백색잡음이 성형필터를 거쳐 계에 입력되는 것과 같다. 초기의 설계방법은 고전적인 주파수영역에서의 해석방법을 사용하였으나 1960년대에 최적제어이론이 도입되면서 평가함수를 사용하여 원하는 비행특성을 얻는 방법을 사용하게 되었다. 그 후 계에 입력되는 외란과 측정시의 잡음으로 인한 불확실한 측정량으로부터 최적상태변수의 추정을 위해 필터링이론을 도입한 확률제어이론을 적용하여 자동조종장치를 설계하게 되었다. 이때까지는 연속제어계로 설계되었으며 그 후 측정신호를 샘플링하여 연속제어계와 등가의 이산제어계를 사용한 자동조종장치가 등장하였으며 이 경우 설계기법으로는 연속제어계를 사용하고 실현시킬 때는 디지털컴퓨터를 사용하였다. 이는 제어하는 동안 계의 계수와 제어법칙을 바꾸어 줄 수 있는 이산제어계의 장점을 이용하지 못하므로 처음부터 계를 등가의 이산계로 보고 제어계를 설계하는 방법이 도입되었다. 이 때 샘플링간격의 결정과 Quantization 영향이 설계시 고려되어야 한다.

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A Design Method of Discrete Time Learning Control System (이산시간 학습제어 시스템의 설계법)

  • 최순철
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.13 no.5
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    • pp.422-428
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    • 1988
  • An iterative learning control system is a control system which makes system outputs follow desired outputs by iterating its trials over a finite time interval. In a discrete time system, we proposed one method in which present control inputs can be obtained by a linear combination of the input sequence and time-shifted error sequence at previous trial. In contrast with a continous time learning control system which needs differential opreration of an error signal, the time shift operation of the error sequence is simpler in a computer control system and its effectiveness is shown by a simulation.

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Performance Comparison of Frequency-Based Watermarking Methods (주파수 기반 워터마킹 기법의 성능 비교)

  • Yim, Kyoung-Jin;Choi, Tae-Young
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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    • v.38 no.5
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    • pp.65-76
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    • 2001
  • In this paper, performance of frequency-based watermarking methods is compared, which are used to protect copyright of image data. For performance comparison of each transform method, a test image is transformed into frequency domain by a full- and block-discrete cosine transforms and wavelet transform, and after general image processing, robustness of each transform is evaluated with using the same watermark signals. Simulation results show that the watermarking method based on DCTs are more robust than WT. Especially, $8{\times}8$ BDCT is most robust for JPEG lossy compression and sharpening, while $8{\times}8$ FDCT is best. for smoothing and scaling. In addition, watermarking based on BDCT shows decreasing robustness for a larger block size, compared with general image processing.

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