• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1765-1772
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• 2015

수중음향통신 채널은 다중 경로 전달이 주요 장애 요인이 되며, 일반적으로 이러한 문제점을 극복하기 위해 등화기가 적용된다. 본 논문에서는 결정 궤환 등화기의 탭 길이를 유전자 알고리즘을 통해 최적화하는 방법을 제안하였다. 유전자 알고리즘의 유전 정보를 전방향 필터와 후방향 필터의 길이로 입력받은 후, 목적함수에 따라 훈련 신호 구간에서의 BER(bit error rate)을 계산하여 필터 길이를 최적화한다. 목적함수는 결정 궤환 등화기, BER 계산으로 설정되었다. 실험 결과, 수심 25 m에 배치된 수신기에 수신된 신호에 훈련 신호만을 이용하였을 때, BER이 0.0355로 나타났다. 모든 데이터를 목적함수 내의 BER계산에 이용하였을 때, BER이 0.0215로 나타났다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.1239-1245
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• 2009

가상현실의 자연스러운 응용분야는 작업 훈련(Task Training) 분야이다. 이러한 작업 훈련 분야에서 가장 중요한 요소 중 하나는 각성 수준(Arousal Level)으로, 적절한 각성 수준은 과제 훈련의 효과를 결정짓는다. 본 연구는 VR 환경과 Desktop 환경의 자동차 운전 시뮬레이터에서 피험자가 실험을 위하여 설계된 2 개의 시나리오를 수행하는 동안 피험자의 생리 신호를 측정하고, 실험 후 각 환경에 대한 주관적인 실재감을 측정하여, 두 실험 환경 사이에 피험자의 주관적인 실재감이 유의한 차이가 있는지 알아보고, 피험자가 수행한 시나리오와 시나리오에 종속된 실험 태스크에 대하여, 각성 수준을 평가할 때 유용한 지표로 활용되는 피부전도도(GSR) 반응이 피험자의 주관적인 실재감의 결과와 어떠한 관계를 보이는지 살펴 보았다. 실험 결과 두 실험 환경 사이의 피험자의 주관적인 실재감은 유의한 차이가 있었고, VR 환경에서 더 높게 나왔다. 그러나 두 실험 환경 사이의 피험자의 생리적 각성 반응은 실재감의 결과처럼 유의한 차이를 보여주지 못했으며, 오히려 시나리오에 종속된 실험 태스크에 따라서 유의한 차이를 보여주었다. 따라서 실재감과 피부전도도 (GSR)측정에 의한 각성도 는 직접적인 관계가 적은 것으로 생각되며, 이는 피부전도도(GSR)를 실재감의 한 척도로 쓰기에는 적합하지 않을 수 있다는 것을 의미한다.

• 한국음향학회지
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• 제14권5호
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• pp.20-28
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• 1995

본 연구는 디지탈 통신을 위한 적응 등화기 중에서 훈련신호 없이 등화하는 적응 블라인드 알고리듬중 일반적으로 실시간 구현 가능한 Bussgang계열에 대하여 연구하였다. 채널은 실제 도시의 다중 환경에서 얻은 자료를 이용하였고, 등화기의 구조는 T/2 공간 선형 유한 임펄스 응답필터로 구성하였다. 컴퓨터 모의실험 결과 'Stop-and-Go', Benveniste-Goursat 알고리듬, 그리고 최적 Bussgang 알고리듬들이 가장 낮은 MSE 레벨을 나타내었고, CMA가 가장 빠른 수렴 성을 보임을 알수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2004년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.197-200
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• 2004

디지털 TV 전송 방식중의 하나인 ATSC 8-VSB 시스템의 등화기는 훈련신호가 존재하는 구간에서 LMS 알고리즘을 사용하는 DFE 적옹 등화기가 사용된다. 그러나 LMS 알고리즘은 그 수렴속도가 느리고 수렴 후 오차 수준이 다른 적응 알고리즘에 비해 높다는 단점이 있다. 본 논문에서는 LMS 알고리즘을 사용하는 DFE의 오차 수준을 낮추기 위한 선형 등화기 구조의 전 처리부(pre-processor)를 사용하여 필터 수렴 후의 DFE의 오차수준을 기존의 DFE보다 낮추었으며 제안된, DFE 구조의 성능을 컴퓨터 모의 실험을 통해 분석하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.328-330
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• 2002

본 논문에서는 역전파 신경망(Backpropagation Neural Network)을 시계열 데이터인 주가 데이터를 이용한 주가 예측의 정확도를 향상시키기 위한 학습 방법으로 적용하였다. 실제 증권거래소의 종목 데이터에서 비교적 등락폭이 안정적인 각 산업분야별 5개 기업의 5일 이동평균선 데이터 240개를 훈련 데이터로, 20개는 테스트 데이터로 이용하였다. 선정된 입력 데이터를 은닉층의 개수와 은닉 노드의 개수 등을 달리 하면서 10,000번의 훈련을 통해서 실험 하였으며, 그 결과 1개의 은닉층을 사용한 네트워크1은 20개의 테스트 데이터 사이의 19개의 신호 중 14개를 예측하였고, 2개의 은닉층을 사용한 네트워크 2는 16개를 예측하였다. 시험 결과를 통해서 보듯이 은닉층을 2개 사용하였을 때 보다 좋은 실험 결과를 얻을 수 있었으며, 역전파 신경망 모델이 주가 예측에 적합하다는 것이 증명되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권6B호
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• pp.776-783
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• 2001

통신 채널에서 블라인드 채널 등화는 훈련신호나 채널의 사전 정보가 필요하지 않기 때문에 전송 효율을 높일 수 있는 매우 중요한 문제이다. 선형 예측 오차 방법은 블라인드 등화기의 차수 추정 오차에 대하여 강인하며 적응 알고리듬을 이용하여 효율적으로 구현할 수 있는 장점이 있다. 시스템 지연은 등화기의 성능에 많은 영향을 끼치지만 기존의 one-step 선형 예측은 등화기의 임의의 시스템 지연에 대해서는 구현할 수 없는 단점이 있다. 순방향 선형 예측과 역방향 선형 예측은 각각 시스템 지연이 0과 최대인 블라인드 등화와 관련이 있다. 그러나 Multistep 예측은 임의의 시스템 지연을 갖는 블라인드 등화기를 구현할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 최적의 시스템 지연을 구한 후 RLS 알고리듬과 LMS 알고리듬을 이용한 multistep 선형 예측을 이용한 블라인드 채널 등화기를 제안하였다. 그리고 기존의 알고리듬들과 본 논문에서 제안한 알고리듬의 성능을 모의실험을 통하여 기존의 알고리듬들과 비교·평가하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.171-178
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• 2016

지상 관제소에 근무하는 항공관제사와 비행중인 항공기는 무전기를 이용하여 음성통신을 한다. 항공기에서 송신하는 음성신호는 전국에 있는 다수의 지상사이트에 동시에 수신된다. 이때 항공관제사는 항공기와의 거리, 속도, 기상상태, 안테나와 무전기 조정상태 등에 따라 다양한 품질의 음성신호를 수신하게 된다. 항공관제사는 매 순간 최적의 음성신호를 찾아 항공기와 최적의 상황에서 음성통신을 수행한다. 그러나, 현재는 입력된 음성의 음량(Gain)을 기준으로 CD(: Carrier Dectect)값이 우수하다고 판단되는 신호를 최적채널로 선택하지만, 이는 잡음이 통화품질에 미치는 영향을 고려하지 않기에 최적채널을 선택한다고 볼 수 없다. 본 논문을 통해 수신된 음성신호에서 잡음을 제거한 후 사용자가 최적채널을 선택할 수 있도록 수치화된 정보 및 개선된 음질의 음성신호를 제공할 수 있었다. 이를 이용하여 항공기 관제 또는 훈련감청시스템 운용 시 향상된 품질의 채널을 선택하여 안전사고 예방, 훈련 능력향상 등을 기대할 수 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.17-22
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• 2020

본 논문에서는 사용자의 EEG(Electroencephalogram)신호를 측정하여 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 이용하여 EEG 신호룰 분류하고 신호의 정확도를 측정하였다. 사용자의 EEG 신호를 측정하기 위해 남·여를 구분하여 실험을 진행하였으며, EEG 신호 측정은 단채널 EEG 디바이스를 이용하였다. EEG 디바이스를 이용하여 사용자의 EEG 신호를 측정한 결과는 R을 이용하여 분석하였다. 또한 SVM의 분류 성능이 최고가 되는 특정 벡터의 조합을 적용시켜 EEG 측정 실험 데이터를 80:20(훈련 데이터: 테스트 데이터) 비율로 예측해 본 결과 인식률 93.2% 의 예측 정확도를 보였다. 본 논문에서는 사용자의 EEG 신호를 약 93.2% 정도로 인식할 수 있었으며, SVM 알고리즘의 간단한 선형 분류만으로 수행이 가능하다는 점은 EEG 신호를 이용하여 생체인증에 다양하게 활용될 수 있음을 제시하였다.

• 한국음향학회지
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• 제40권4호
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• pp.337-346
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• 2021

일반적으로 비정상 신호 탐지 연구에서는 데이터 불균형으로 인해 정상 신호 특징을 주된 정보로 사용한다. 본 논문에서는 비정상 신호의 특징을 학습하는 병렬 오토인코더를 이용한 효율적인 비정상 신호 탐지기법을 제안한다. 제안된 동일한 구조로 이루어진 병렬 오토인코더는 정상 신호와 비정상 신호에 대한 특징을 학습하는 정상 복원기와 비정상 복원기로 구성되며, 정상 및 비정상 데이터를 순차적으로 학습함으로써 불균형 데이터 문제를 효율적으로 해결할 수 있다. 뿐만 아니라 보다 높은 탐지성능 향상을 위해서 부가적인 이진 분류기가 추가될 수 있다. 공개된 음향데이터를 이용한 실험결과, 제안된 병렬 탐지모델의 학습시간이 단일 오토인코더 탐지모델과 비교하여 약 1.31 ~ 1.61배 늘어나지만, 최소 22 % 이상의 Area Under Curve(AUC) 향상을 보였다. 또한, 사전에 훈련된 병렬 오토인코더를 이용하여 수중 음향데이터를 전이학습한 결과 수중 비정상 신호 AUC 탐지성능을 93 % 이상 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권4C호
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• pp.364-370
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• 2006

TDMA 시스템에서 신호를 수신하기 위해서는 정확한 주파수 및 시간 동기가 필요하다. 본 논문에서는 QPSK 신호를 전송하는 TDMA 방식의 위성통신 시스템에서 훈련 신호 없이 주파수 편이를 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 수신 신호의 두 부분에서 정확도가 높게 위상을 추정하고, 이 위상 차이로부터 주파수 편이를 추정함으로써 기존의 주파수 편이 추정 방법과 비슷한 성능을 보이면서 적은 연산량이 요구된다. 제안된 방법을 GSM을 기반으로 확장된 GMR 위성통신 시스템에 적용하고 시뮬레이션을 통해 성능을 검증한다.