• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제12권3호
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• pp.185-190
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• 1991

An automatized latency calculation method of an e-OAE(evoked otacoustic emission) is proposed. The e-OAE signal measured from a normal adult is averaged 1000 times to remove noises. This averaged signal is converted to digital signal and that is processed by IBM-AT computer for latency calculation. we separate the stimulated and the emitted signal on the time domain by a modified LPC (linear prediction coding) spectrum, and the latency is calculated by cross-correlation method. By proposed latency calculation method the latency is 7.9[ms] for normal adult. The performance of the proposed method is also compared with that of the auto-correlation and cross performance of the proposed method is also compared with that of the auto-correlation and cross-correlation method. The result show that the proposed method has same precision with the conventional methods and can automatically calculate latency without subjective observation.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제45권7호
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• pp.32-37
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• 2008

DVB-S2 (Digital Video Broadcasting - Satellite Version 2)와 같은 위성 통신 시스템은 낮은 신호 대 잡음 비 (SNR; Signal-to-Noise Ratio) 및 큰 주파수 오차에서의 동작이 요구되므로 인해 초기 프레임 동기 과정에서 강건한 프레임 동기 획득을 위한 상관 방식이 필요하다. 초기 프레임 동기 획득을 위해서는 기존의 다양한 상관 방식이 존재하며 채널 환경에 따라 이들 상관 방식은 각각 다른 특성 및 성능을 갖는다. 본 논문에서는 낮은 신호 대 잡음 비 영역 및 큰 주파수 오차 존재 하에서도 우수한 성능을 보이는 상관기 구조를 제시하고 그 성능을 분석 및 검증한다. 제안하는 상관 방식은 동기 수열 내에서 확장된 동기 심볼 거리에 대한 차등 상관의 크기 합과 벡터 합을 각각 이용하며, 계산된 상관값과 수신신호의 Euclidean 거리를 활용하므로써 수신 신호와 동기 수열의 상관도를 극대화하는 효과를 갖는다. 크기 합 상관 방식의 경우 4 dB 이하의 신호 대잡음 비에서 주파수 오차의 존재 유무에 관계없이 최대 우도 (ML; Maximum likelihood) 방식의 근사화를 통해 유도된 방식을 포함한 기존의 알려진 모든 상관 방식보다 향상된 오율을 가지며, 벡터 합 상관 방식은 주파수 오차 감소함에 따라 크기 합 상관 방식보다도 더욱 우수한 성능을 가진다.

• Current Optics and Photonics
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• 제5권3호
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• pp.270-277
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• 2021

The adaptive sparse representation (ASR) can effectively combine the structure information of a sample dictionary and the sparsity of coding coefficients. This algorithm can effectively consider the correlation between training samples and convert between sparse representation-based classifier (SRC) and collaborative representation classification (CRC) under different training samples. Unlike SRC and CRC which use fixed norm constraints, ASR can adaptively adjust the constraints based on the correlation between different training samples, seeking a balance between l₁ and l₂ norm, greatly strengthening the robustness and adaptability of the classification algorithm. The correlation coefficients (CC) can better identify the pixels with strong correlation. Therefore, this article proposes a hyperspectral image classification method called correlation coefficients and adaptive sparse representation (CCASR), based on ASR and CC. This method is divided into three steps. In the first step, we determine the pixel to be measured and calculate the CC value between the pixel to be tested and various training samples. Then we represent the pixel using ASR and calculate the reconstruction error corresponding to each category. Finally, the target pixels are classified according to the reconstruction error and the CC value. In this article, a new hyperspectral image classification method is proposed by fusing CC and ASR. The method in this paper is verified through two sets of experimental data. In the hyperspectral image (Indian Pines), the overall accuracy of CCASR has reached 0.9596. In the hyperspectral images taken by HIS-300, the classification results show that the classification accuracy of the proposed method achieves 0.9354, which is better than other commonly used methods.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권3호
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• pp.79-84
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• 2021

고차원의 데이터를 처리하기 위해서는 데이터의 성질을 유지하면서 특징을 잘 반영할 수 있는 특징 추출 방법이 필요하다. 주성분분석 방법은 고차원 데이터에 포함된 정보를 저차원의 데이터로 변환하여 원래 데이터의 변수 수보다 적은 수의 변수로 고차원 데이터를 표현 할 수 있는 방법으로서 데이터의 특징 추출을 위한 대표적인 방법이다. 본 연구에서는 데이터가 고차원인 경우 데이터 특징 추출을 위한 주성분 분석에 있어서 주성분 변수 선정 시 적응적 상관도를 기반으로 한 주성분 분석 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 데이터간의 상관 관계를 기반으로 상관도를 적응적으로 반영하여 데이터의 주성분을 분석함으로써 다른 여러 변수에 중복적으로 상관도가 높은 변수와 주성분을 유도하는데 연관성이 적은 변수를 주성분 변수 후보 대상에서 제외시키고자 한다. 고유벡터 계수 값에 의한 주성분 위계를 분석하고 위계가 낮은 주성분이 변수로 선정이 되는 것을 막고 또한 상관 분석을 통하여 데이터의 중복 발생이 데이터 편향을 유도하는 것을 최소화하 하고자 한다. 이를 통하여 주성분 변수 선정 시 데이터 편향성의 영향을 줄임으로써 실제 데이터의 특징을 잘 나타내는 주성분 변수를 선정하는 방법을 제안하고자 한다.

• 한국음향학회지
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• 제41권2호
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• pp.159-165
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• 2022

본 논문에서는 수중 음향통신에서 Binary Phase Shift Keying(BPSK) 변조방식에 대한 프레임 동기 구조를 제안하였다. 제안된 프레임 동기 구조는 크게 두 가지로 나뉜다. 우선, 비동기 방식 상관과 Sliding 고속 푸리에 변환 방식으로 프레임의 대략적인 위치와 주파수 옵셋을 획득한다. 두번째는 주파수 오차를 신호에 보상한 후, 동기 방식 상관으로 정확한 프레임의 위치를 확인한다. 프레임 동기 구조의 성능 확인을 위해 해상실험을 수행하였다. 수신신호는 채널 특성으로 인해 전력이 크게 감소함을 확인하였으며, 이를 통해 비동기 방식 상관과 Sliding 고속 푸리에 변환 방식의 한계를 확인하였다. 결과적으로, 주파수 오차를 보상한 후 동기 방식 상관방식을 사용함으로써 안정적인 프레임 동기를 획득할 수 있었다.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제34권6호
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• pp.1845-1847
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• 2013

The lateral photovoltaic effect (LPE) can be observed in semiconductors by irradiating a light spot position between electrodes on sample's surface. Because lateral photovoltaic voltage (LPV) is sensitively changed by light spot position, a LPE device has been tried as a position-sensitive detector. This study discusses the correlation between LPV and conductivity in p-type silicon and nano-structured Au deposited p-type silicon (nano-Au silicon), respectively. Conductivity measurement of the sample was carried out using the four-wire method to eliminate contact resistance, and conductivity dependence on LPV was simultaneously measured by changing the light irradiation position. The result showed a strong correlation between conductivity and LPV in the p-type silicon sample. The correlation coefficient was 0.87. The correlation coefficient between LPV and conductivity for the nano-Au silicon sample was 0.41.

• 전기학회논문지
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• 제59권12호
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• pp.2324-2328
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• 2010

In this paper we proposed a new algorithm that can reduce the open-loop pitch estimation time of G.723.1. The time domain cross-correlation method is simple but has long processing time by recursive multiplication. For reduction of processing time, we use the method that compute the cross-correlation by multiplying the Fourier value of speech by it's complex conjugate. Also, we can reduce the processing time by omitting the bit-reversing of FFT and IFFT for time-frequency domain transform. As a result, the processing time of improved hybrid domain cross-correlation algorithm is reduced by 67.37% of conventional time domain cross-correlation.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2004년도 추계학술대회논문집
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• pp.134-139
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• 2004

The correlation dimension of a nonlinear method for the diagnosis on the clearance of rotating machinery is introduced in this paper. The correlation dimension can provide some intrinsic information of an underlying dynamic system by reconstructing measured scalar time series. Vibration signals measured from a rotor with different operating conditions are analyzed using the correlation dimension. The results show that the correlation dimension method can identify the magnitude of the clearance of a rotor and the lubricating condition.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제34권1호
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• pp.22-29
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• 2002

The angular correlation effect was investigated for Co-60 ${\gamma}$-ray spectroscopy by using HPGe detector and the effective angular correlation was theoretically calculated by considering the finite detector solid angle. For the calculation of effective angular correlation, the detection efficiency as a function of ${\gamma}$-ray incident direction was obtained by using Monte Carlo method and the first interaction model. The results and the methods used in the calculation are discussed.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제29권6호
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• pp.655-664
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• 2022

On the motivation by an integrative study of multi-omics data, we are interested in estimating the structure of the sparse cross correlation matrix of two high-dimensional random vectors. We rewrite the problem as a multiple testing problem and propose a new method to estimate the sparse structure of the cross correlation matrix. To do so, we test the correlation coefficients simultaneously and threshold the correlation coefficients by controlling FRD at a predetermined level α. Further, we apply the proposed method and an alternative adaptive thresholding procedure by Cai and Liu (2016) to the integrative analysis of the protein expression data (X) and the mRNA expression data (Y) in TCGA breast cancer cohort. By varying the FDR level α, we show that the new procedure is consistently more efficient in estimating the sparse structure of cross correlation matrix than the alternative one.