• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권5호
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• pp.193-204
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• 2019

센서 기술과 컴퓨팅 성능의 향상으로 인한 데이터의 폭증은 산업 현장의 상황을 분석하기 위한 토대가 되었으며, 이와 같은 데이터를 기반으로 현장에서 발생하는 다양한 이벤트를 탐지 및 분류하려는 시도들이 최근 증가하고 있다. 특히 음향 센서는 상대적으로 저가의 가격으로 현장 정보를 왜곡 없이 음향 신호를 수집할 수 있다는 큰 장점을 기반으로 다양한 분야에 설치되고 있다. 그러나 소리 취득 시 발생하는 잡음을 효과적으로 제어하지 못한다면 산업 현장의 이벤트를 안정적으로 분류할 수 없으며, 분류하지 못한 이벤트가 이상 상황이라면 이로 인한 피해는 막대해질 수 있다. 본 연구에서는 잡음 상황에서도 강인한 시스템을 보장하기 위하여, 딥러닝 알고리즘을 기반으로 잡음의 영향을 개선 시킨 음향 신호를 생성한 후, 해당 음향 이벤트를 분류할 수 있는 시스템을 제안한다. 특히, GAN을 기반으로 VAE 기술을 적용한 SEGAN을 활용하여 아날로그 음향 신호 자체에서 잡음이 제거된 신호를 생성하였으며, 향상된 음향 신호를 데이터 변환과정 없이 CNN 구조의 입력 데이터로 활용한 후 음향 이벤트에 대한 식별까지도 가능하도록 end-to-end 기반의 음향 이벤트 분류 시스템을 설계하였다. 산업 현장에서 취득한 음향 데이터를 활용하여 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증한바, 99.29%(철도산업)와 97.80%(축산업)의 안정적인 분류 성능을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제48권11호
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• pp.9-17
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• 2011

반도체 공정의 발달로 인해 칩의 집적도가 높아졌으며, 연결선 사이의 간격 또한 좁아지게 되었다. 그로 인해 연결선 내에 존재하는 커패시턴스와 인덕턴스가 증가하게 되었고, 특히 전역 연결선들에서는 자신의 그라운드 커패시턴스보다 인접한 다른 연결선과의 결합 커패시턴스가 더욱 커지는 경향을 보이게 되었다. 이러한 현상으로 인해 발생하는 유도성 결합과 용량성 결합은 인접한 연결선의 신호 간섭으로 심각한 문제를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 추가적인 연결선을 이용하여 신호 무결성을 저해시키는 누화잡음을 제거하면서, 입력 데이터의 확률을 고려하여 동적 전력 소모를 최소화하는 코드워드 생성 기법을 제안하였다. 제안한 기법의 성능평가를 위해 FastCap 및 FastHenry 프로그램과 HSPICE를 이용하여 실험한 결과, 소모 전력에서 기존 기법보다 평균 15% 정도의 감소를 보임을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권4A호
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• pp.434-439
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• 2008

본 논문은 2세대 위성방송용 표준인 DVB-S2 (Digital Video Broadcasting - Second Generation) 에서 사용하는 대략적 주파수 동기회로를 효율적으로 설계하는 방법을 제안한다. DVB-S2에서 제거해야 하는 대략적인 주파수 오차는 심볼 전송률의 6.25%에 해당하며 심볼 전송률이 25Mspa일 경우 ${\pm}1.5625Mhz$에 달한다. 대략적인 주파수 오차 추정을 위한 데이터 도움방식 (Data-Aided) 의 알고리즘들을 분석하여 L&R (Luise & Reggiannini) 알고리즘이 복잡도와 추정성능 면에서 가장 효율적임을 밝혔다. 그러나 L&R 알고리즘도 여전히 곱셈기와 덧셈기를 다량으로 사용하므로 구현 복잡도가 매우 높다. 본 논문은 버퍼와 멀티플렉서를 이용한 직렬 상관도 연산구조를 제안한다. 제안된 구조는 기존의 구현 방법에 비해 하드웨어 복잡도가 약 92%정도 감소되었다. 제안된 구조는 Xilinx Virtex II FPGA에서 구현되어 검증되었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권6호
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• pp.23-28
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• 2021

The article discusses the features of adaptation of the parameters of the physical layer of data transmission in self-organizing networks based on unmanned aerial vehicles operating in the conditions of "smart cities". The concept of cities of this type is defined, the historical path of formation, the current state and prospects for further development in the aspect of transition to "smart cities" of the third generation are shown. Cities of this type are aimed at providing more comfortable and safe living conditions for citizens and autonomous automated work of all components of the urban economy. The perspective of the development of urban mobile automated technical means of infocommunications is shown, one of the leading directions of which is the creation and active use of wireless self-organizing networks based on unmanned aerial vehicles. The advantages of using small-sized unmanned aerial vehicles for organizing networks of this type are considered, as well as the range of tasks to be solved in the conditions of modern "smart cities". It is shown that for the transition to self-organizing networks in the conditions of "smart cities" of the third generation, it is necessary to ensure the adaptation of various levels of OSI network models to dynamically changing operating conditions, which is especially important for the physical layer. To maintain an acceptable level of the value of the bit error probability when transmitting command and telemetry data, it is proposed to adaptively change the coding rate depending on the signal-to-noise ratio at the receiver input (or on the number of channel decoder errors), and when transmitting payload data, it is also proposed to adaptively change the coding rate together with the choice of modulation methods that differ in energy and spectral efficiency. As options for the practical implementation of these solutions, it is proposed to use an approach based on the principles of neuro-fuzzy control, for which examples of determining the boundaries of theoretically achievable efficiency are given.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 하계학술대회
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• pp.157-159
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• 2014

In this paper, we introduce SlimSRP, an ultra-low-power digital signal processor (DSP) solution for mobile audio and voice applications. So far, application processors (APs) have taken charge of all the tasks in mobile devices. However, they have suffered from short battery life problems to deal with complex usage scenarios, such as always-on voice trigger with continuous audio playback. From extensive analysis of audio and voice application characteristics, SlimSRP is designed to relive the performance and power burden of APs. It employs three-issue VLIW architecture, and the major low-power and high-performance techniques include: (1) an optimized register-file architecture friendly for constants generation, (2) a powerful instruction set to reduce the number of register file accesses and (3) a unique instruction compression scheme that contributes to saved memory size and reduced cache miss. An implementation of SlimSRP runs at up to 200MHz and the logic occupies 95K NAND2 gates in Samsung 28LPP process. The experimental results demonstrate that a MP3 decoder application with a 128kbps 44.1kHz input can run at 5.1MHz and the logic consumes only 22uW/MHz.

• 비파괴검사학회지
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• 제29권5호
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• pp.466-472
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• 2009

고온, 고압의 원자력 배관 누설 판별을 위해 음향방출기법(AE)을 이용한 누설감지 시스템인 ALMS 기법이 적용되고 있다. 이 시스템은 단지 AE 센서로 전해진 신호의 RMS값을 이용하여 누설의 유무만을 판단할 뿐, 누설 발생시 누설부의 크기나 형태를 평가하는 것에는 어려움이 있었다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 AE센서와 가속도센서를 동시에 이용한 이중 센서 시스템을 제안하였다. 빠른 학습 속도와 정확성을 위해 Levenberg-Marquardt 학습 알고리즘을 이용한 인공신경회로망을 적용시키고, 이를 통해 신뢰성 있는 분석 결과를 얻을 수 있다. 배관내 압력과 누설부의 크기와 모양에 따른 실험신호들을 학습시키고 그 판별 정확성을 확인하였다. 추가적으로 배관 두께에 따라 발생하는 파(wave)의 종류와 특성이 달라지는 것을 이론과 실험을 통하여 알아보았다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제28권3호
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• pp.429-440
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• 2007

A coded excitation has been studied to improve the performance for ultrasound imaging in term of SNR, imaging frame rate, contrast to tissue ratio, and so forth. However, it requires a complicated arbitrary waveform transmitter for each active channel that is typically composed of a multi-bit Digital-to-Analog Converter (DAC) and a linear power amplifier (LPA). Not only does the LPA increase the cost and size of a transmitter block, but it consumes much power, increasing the system complexity further and causing a heating-up problem. This paper proposes an optimized 1.5bit fourth order sigma-delta modulation technique applicable to design an efficient arbitrary waveform generator with greatly reduced power dissipation and hardware. The proposed SDM can provide a required SQNR with a low over-sampling ratio of 4. To this end, the loop coefficients are optimized to minimize the quantization noise power in signal band while maintaining system stability. In addition, the decision level for the 1.5 bit quantizer is optimized for a given input waveform, which results in the SQNR improvement of more than 5dB. Computer simulation results show that the SQNR of a FM(frequency modulated) signal generated by using the proposed method is about 26dB, and the peak side-lobe level (PSL) of its compressed waveform on receive is -48dB.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.145-148
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• 2012

최근의 TV용 TFT-LCD에서는 동화상에서의 잔상발생을 줄이는 것이 중요한 기술적 요구사항이 되었다. Single-LVDS 신호체계에서 3D를 대응하기 위한 Quad Signal Package 까지 진화하면서 보다 빠른 신호를 정해진 시간안에 처리해야 하는 문제가 발생하고 있으며, 이러한 특성을 구현하기 위해서 잔상효과가 없는 Backlight에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 점멸방식의 Backlight 를 사용하여, 1Frame의 시간안에 이 동작이 가능하게 구현하는 것을 목표로 삼았으며, 광원으로는 기존의 냉음극관램프를 사용하였다. 통상 냉음극관램프는 주 발광파장대를 담당하는 녹색의 잔광시간이 길어서 위와 같은 특성을 구현하기에 어려움이 있었으나, 본 연구에서는 단잔광 특성을 가지는 녹색 및 적색 형광체를 적용한 냉음극관램프를 적용하여, 1Video Frame의 시간안에 점멸동작이 가능한 백라이트를 제작하였으며, 이를 사용하여, 동화상에서 비약적인 잔상 해결 효과를 확인할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.9-18
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• 2013

본 논문에서는 모바일 로봇이 주어진 환경에서 물건 객체를 찾기 위해 RFID(Radio Frequency IDentification) 태그의 위치를 추정할 수 있는 지능형 시스템을 설계하고 구현하였다. 개발된 지능형 시스템은 인공 신경망 시스템으로 RSSI(Received Signal Strength Indication)값을 입력으로 하고 절대 위치 좌표 값을 목표 값으로 하는 학습 시스템이다. 위치 추정을 위하여 수동형 RFID를 사용하였으며 능동형으로의 확장도 고려하였다. 실내에서 위치 추정을 위한 환경을 구축하여 사용될 수 있도록 시스템을 설계하였다. 또한 설계된 시스템을 소프트웨어 개발을 하였고, 실험을 통해 테스트베드 상에서 시스템 학습과 관련된 결과를 보여준다. 실제 현장과 유사한 환경에서 학습데이터 생성에서부터 실시간 위치 추정과 관련된 다양한 실험 결과를 보여준다. 실험 결과를 통해 모바일 로봇이 실내에서 원하는 객체를 쉽게 찾을 수 있음을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.19-26
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• 2020

본 논문에서는 학습된 사전 기반 초해상도 결과를 개선하기 위해 분석한 손실 영역을 기반으로 학습 데이터를 적용하는 방법을 제안하였다. 기존의 학습된 사전 기반 방법은 입력 영상의 특징을 고려하지 않는 학습된 영상의 형태로 출력할 수 있으며, 이 과정에서 인공물이 발생할 수 있다. 제안하는 방법은 입력 영상과 학습된 영상의 일치하지 않는 특징으로 인한 인공물 발생을 줄이기 위해 1차 복원 결과를 분석함으로써 손실 정보를 추정하였다. 추정된 결과의 잡음 및 화소 불균형을 가우시안 기반의 커널로 개선하여 생성된 특징 맵에 따라 학습 데이터를 매핑하였다. 결과 비교를 위해 기존의 초해상도 방법과 제안 방법의 결과를 고화질 영상과 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio), SSIM(Structural SIMilarity Index) 으로 비교한 결과 각각 4%와 3%의 향상된 결과를 확인하였다.