• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권3호
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• pp.541-556
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• 2020

Wireless networks have become integral to society as they provide mobility and scalability advantages. However, their disadvantage is that they cannot control the media, which makes them vulnerable to various types of attacks. One example of such attacks is the evil twin access point (AP) attack, in which an authorized AP is impersonated by mimicking its service set identifier (SSID) and media access control (MAC) address. Evil twin APs are a major source of deception in wireless networks, facilitating message forgery and eavesdropping. Hence, it is necessary to detect them rapidly. To this end, numerous methods using clock skew have been proposed for evil twin AP detection. However, clock skew is difficult to calculate precisely because wireless networks are vulnerable to noise. This paper proposes an evil twin AP detection method that uses a multiple-feature-based machine learning classification algorithm. The features used in the proposed method are clock skew, channel, received signal strength, and duration. The results of experiments conducted indicate that the proposed method has an evil twin AP detection accuracy of 100% using the random forest algorithm.

• 전자공학회논문지
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• 제49권11호
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• pp.183-190
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• 2012

기존의 운동량 측정방법들은 가속도 센서나 GPS, 심장박동, 체온측정 등의 정보를 이용하였으나, 각기 측정방식 및 측정환경 등의 제한으로 인해 정확한 신체활동 측정 및 분석에 어려움이 있었다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는, 운동 시 발생하는 생체전기신호를 이용하여 유산소운동은 물론 기존에 측정이 어려웠던 근력운동에 대한 분석도 가능한 시스템을 개발하였다. 운동을 분석하기 위해 두개의 전극이 부착된 허리벨트를 착용해 운동 중 복부에서 발생하는 생체전기신호를 기록했고, 측정된 생체전기신호는 각각 상체 움직임 및 근육활동을 대표할 수 있는 주파수 대역으로 분리한 후, 분리된 각 신호의 파워 값과 차분의 파워 값, 그리고 중간주파수 값들을 운동형태 구분을 위한 특징값으로 추출하였다. 일원분산분석과 다중비교 분석의 통계적 검증을 통하여 추출된 특징값들의 유의성을 검증하였고, 또한 SVM분류기를 이용하여 운동의 형태를 구분하였다. 여섯 가지의 세부운동들을 분류하기 위해 두 가지의 분류방법을 적용하였고, 그 결과 유산소운동과 근력운동으로 분류 시 100%, 유산소운동과 근력운동 및 복합운동으로 분류한 경우 92.7%의 구분율을 보이며 운동형태의 분류가 가능하였다. 또한 유산소운동 및 근력운동의 양을 각각 수치화하여 표현 가능하다. 본 시스템은 기존의 유산소운동 기반의 운동량 측정방식대비 추가적으로 근력운동의 분석이 가능해짐에 따라 보다 다양한 활동에 대해서도 분석이 가능하다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권7C호
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• pp.937-945
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• 2004

잡음 제거에 사용되는 이진 결정 모델은 단지 이분적인 구분만을 수행하기 때문에 잡음에 대한 신호의 정확한 비율을 측정하기 어려운 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 복잡한 통계 모델 및 다운샘플링이 되지 않은 웨이블릿 변환을 사용하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 잡음 영상에서 잡음의 정도를 측정할 수 있는 다수준 결정 모델을 이용한 잡음 제거 방법을 제안한다. 제안 방법은 잡음에 대한 신호의 비율을 다수준 값의 형태로 계산할 수 있기 때문에 직교 웨이블릿 변환으로 좋은 잡음 제거 성능을 나타낼 수 있다. 모의실험 결과를 통하여 본 논문의 방법이 직교 웨이블릿 변환을 사용한 최신의 잡음 제거 방법보다 PSNR 측면에서 평균적으로 0.ldB 정도 우수한 성능을 나타낸다는 것을 보여준다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.752-759
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• 2008

In this paper, we propose a high accurate geo-location system based on a single base station, where its location is obtained by Time-of-Arrival(ToA) and Direction-of-Arrival(DoA) of the radio signal. For estimating accurate ToA and DoA information, a MUltiple SIgnal Classification(MUSIC) is adopted. However, the estimation of ToA and DoA using MUSIC algorithm is a time-consuming process. The position tracking bias is occurred by the time delay caused by the estimation process. In order to mitigate the bias error, we propose the estimation method of the position tracking bias and compensate the location error produced by the time delay using the position tracking bias mitigation. For accurate self-localization of mobile robot, the Unscented Kalman Filter(UKF) with position tracking bias is applied. The simulation results show the efficiency and accuracy of the proposed geo-location system and the enhanced performance when the Unscented Kalman Filter is adopted for mobile robot application.

• 전자공학회논문지
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• 제50권3호
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• pp.212-218
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• 2013

본 논문에서는 SAR (Synthetic Aperture Radar) 영상에 SVD (Singular Value Decomposition) - Pseudo Spectrum 알고리즘을 적용하고 그 성능을 기존 알고리즘과 비교한다. 이 논문의 목적은 SAR 영상의 해상도 및 목표물 분해능을 높이고자 하는 것이다. 본 논문에서는 신호 성분으로 이루어진 Hankel Matrix와 SVD (Singular Value Decomposition) 방법을 사용하여 잡음에 강인하고 sidelobe이 적으며 스펙트럼 추정에서 해상도를 높인 SVD-Pseudo Spectrum 방법을 제안하였다. 또한 분해될 목표물을 모델링하여 알고리즘의 성능을 분석하고 SVD-Pseudo Spectrum 방법이 기존의 퓨리에 변환 기반 방법과 고해상도 기술 기반의 MUSIC 방법보다 더 좋은 성능을 가짐을 보인다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제36권7호
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• pp.813-822
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• 2012

LCD 생산라인의 공정 로봇에서 방사되는 비정상 작동 소음은 로봇의 결함 탐지에 사용된다. 이 신호의 장점은 상대적으로 낮은 민감도에 비해 단지 마이크로폰을 이용하여 다수의 결함을 확인할 수 있는 것이다. 결함요소 추출을 위한 웨이브렛 변환(WPT)과 불량의 분류를 위한 인공신경망 회로(ANN)이 본 논문에서 사용되었다. 결과적으로, 비정상 작동 소음이 기계요소의 결함 진단에 효율적으로 사용될 수 있다.

• Smart Structures and Systems
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• 제5권4호
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• pp.329-344
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• 2009

Ultrasonic chaotic excitations combined with sensor prediction algorithms have shown the ability to identify incipient damage (loss of preload) in a bolted joint. In this study we examine a physical experiment on a single-bolt aluminum lap joint as well as a three-dimensional physics-based simulation designed to model the behavior of guided ultrasonic waves through a similarly configured joint. A multiple bolt frame structure is also experimentally examined. In the physical experiment each signal is imparted to the structure through a macro-fiber composite (MFC) patch on one side of the lap joint and sensed using an equivalent MFC patch on the opposite side of the joint. The model applies the waveform via direct nodal displacement and 'senses' the resulting displacement using an average of the nodal strain over an area equivalent to the MFC patch. A novel statistical classification feature is developed from information theory concepts of cross-prediction and interdependence. This damage detection algorithm is used to evaluate multiple damage levels and locations.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.166-171
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• 2022

본 논문에서는 선형 배열 균일 안테나에 입사하는 신호들의 상관행렬을 강건하게 생성하여 부공간 기반 기법의 도래각 추정 성능을 향상시키는 알고리즘을 제안한다. 기존의 부공간 기반 도래각 추정 기법은 상관행렬을 구한 후 신호 부공간과 잡음 부공간으로 분리하여 도래각을 추정한다. 그러나, 낮은 SNR, 작은 개수의 스냅샷에서 구해지는 상관행렬의 성분은 안테나의 잡음 성분으로 인하여 신호 부공간을 부정확하게 추정하여 도래각 추정 성능을 저하시킨다. 따라서, 기존의 상관행렬로부터 구해지는 가상의 신호 벡터를 슬라이딩 방식으로 배열함으로써 강건한 상관행렬을 생성한다. 기존의 상관행렬과 제안하는 강건한 상관행렬의 비교 분석을 위하여, 부공간 기반 기법의 대표적 방법인 MUSIC, ESPRIT을 이용하였다. 시뮬레이션 결과, 계산 복잡도는 기존의 상관행렬 대비 2.5% 이내 증가하였으나, 도래각 추정성능은 RMSE 1° 기준 SNR이 MUSIC, ESPRIT 모두 3dB 이상의 우수한 도래각 추정 성능을 보였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.59-61
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• 2012

TDOA 기법은 위치추정 기법의 하나로 간단한 구조와 높은 정확도를 가지는 장점으로 인해 실내측위, 군사, 의료 분야 등에 자주 사용된다. 본 논문에서는 MPM(Matrix Pencil Method)를 이용한 고분해능 TDOA 추정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존의 교차상관을 이용한 TDOA 기법에 비교하여 높은 정확도를 가지며 CW(Continuous Wave)와 같은 협대역 신호에 적용이 가능하다. 또한 잘 알려진 고분해능 기법 중 하나인 MUSIC(Multiple Signal Classification)에서 공분산 행렬을 사용하는 것과 달리 수집된 데이터를 바로 행렬로 만들어 사용하므로 복잡성이 낮은 특징이 있다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해 소프트웨어 시뮬레이션 통해 SNR에 따른 오차와 연산량 측면에서 MUSIC 기법과 비교하였다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2002년도 추계학술대회논문집
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• pp.699-704
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• 2002

A method using beamforming algorithm has been developed to measure oblique incidence reflection coefficients of sound absorption materials. MUSIC(Multiple Signal Classification) method detects the angles of incidence and reflection. By separating the incident and reflected waves using beamforming method, the reflection coefficient is calculated. Spatial smoothing technique is also used to reduce the coherence between the incident and reflected waves. The test materials were modeled as a locally reacting surface. Numerical and experiment results are performed to verify the acuracy of proposed method.