• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권12호
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• pp.4385-4399
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• 2021

The Internet of Things (IoT) eHealth systems composed by Wireless Body Area Network (WBAN) has emerged recently. Sensor nodes are placed around or in the human body to collect physiological data. WBAN has many different applications, for instance health monitoring. Since the limitation of the size of the battery, besides speed, reliability, and accuracy; design of WBAN protocols should consider the energy efficiency and time delay. To solve these problems, this paper adopt the end-edge-cloud orchestrated network architecture and propose a transmission based on reinforcement algorithm. The priority of sensing data is classified according to certain application. System utility function is modeled according to the channel factors, the energy utility, and successful transmission conditions. The optimization problem is mapped to Q-learning model. Following this online power control protocol, the energy level of both the senor to coordinator, and coordinator to edge server can be modified according to the current channel condition. The network performance is evaluated by simulation. The results show that the proposed power control protocol has higher system energy efficiency, delivery ratio, and throughput.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.383-386
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• 2009

집단지성을 이용한 지식검색 서비스는 개방적 구조와, 축적된 자료를 공유할 수 있다는 커뮤니티적인 특성으로 큰 인기를 얻고 있다. 하지만 방대한 지식공유속에서 사용자가 진정으로 원하는 답변 획득은 점점 더 어려워지고 있다. 최근 알고리즘적으로 가장 정교하다고 평가 받는 구글을 통해 상위에 랭크된 검색결과들 중에는 집단지성을 통해 구축된 위키피디아, Yahoo Q/A 과 같은 Social 검색엔진의 검색결과들이 상당수 존재한다. 본 논문은 대부분의 질문은 인간으로부터 문제해결의 실마리를 얻을 수 있다는 점과 온라인상의 사용자에 대한 연구를 통해 지식검색 서비스 사용자중 Influence를 찾는것에 목적이 있다. 이에 국내 Social 검색 엔진의 대표인 네이버 지식iN을 중심으로 지식검색내의 사용자 활동성과 신뢰성을 분석하고, 이를 기반으로한 Influence 지수 산정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 통한 Influence 지수는 지식검색 서비스에서 문제 해결의 실마리를 가진 사용자를 찾는 중요한 지표가 될 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.71-71
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• 2020

최근 기후변화의 영향으로 극심한 가뭄과 홍수가 발생하고 기온 또한 꾸준히 상승하고 있으며, 이러한 변화에 대응하기 위해 전 세계에서 이산화탄소를 줄이고 국제 에너지 시장을 재구성하려는 시도가 꾸준히 이루어지고 있다. World Energy Outlook(2012)에 따르면 특히 에너지 시장에서 개발도상국의 수력분야 개발투자가 2035년까지 15,490억 달러에 이를 것으로 전망됨에 따라 국내에서 해외 수력발전사업에 적극적으로 나서고 있다. 그러나 국내와는 달리 댐 건설의 사전조사에 필요한 자료가 없거나 구축하는데 문제가 있어 손쉽게 구할 수 있는 자료로 사전에 수력발전 댐 적지를 조사할 수 있는 기술의 개발이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 수력발전용 댐 위치 결정을 위한 예비 적지 분석 알고리즘을 개발하고, 분석 알고리즘에 위성영상자료인 30m 해상도의 ASTGTM(ASTER Global Digital Elevation Model)와 500m 해상도의 MCD12Q1(MODIS/Terra Aqua Land Cover) 토지피복자료를 사용하고자 한다. 예비 적지 분석 알고리즘은 DEM의 전처리, 하천망생성, 유역분할과 지형정보를 고려한 자동적지탐색과 댐 건설시 수몰면적에 따른 보상면적 산정 알고리즘을 포함하고 있으며 Python기반의 오픈소스 GIS로 구현되었다. 적지산정은 DEM으로부터 낙차, 도달시간, 내용적곡선과 같은 지형정보와 토지피복도를 통한 보상면적을 기반으로 순위를 매겨 사용자에게 최적의 위치들을 표출한다. 본 연구의 결과는 향후 해외 수력 댐 적지 예비분석 및 해외 수력산업 진출을 지원할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국음향학회지
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• 제27권2호
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• pp.75-79
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• 2008

본 논문에서는 support vector machine (SVM) 기반의 global soft decison (GSD)을 이용한 새로운 음성 향상 기법을 제시한다. 일반적으로 soft decision (SD) 이득 수정 및 잡음 전력 추정에 근거한 음성 향상 기법이 hard decision을 이용한 음성향상 기법 보다 우수한 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 특히, 각 프레임에서의 음성 부재에 대한 효과적인 척도인 전역음성 부재확률 (global speech absence probability, GSAP)을 SD 기반의 음성 향상 기법에 적용한 여러 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 sigmoid 함수를 이용하여 얻어진 SVM의 확률 출력에 의해 추정된 새로운 GSAP를 음성 향상 기법에 적용한다. 제안된 알고리즘의 성능은 다양한 잡음 환경에 적용하여 PESQ 및 MOS 평가 방법을 바탕으로 기존의 GSD 기반의 스펙트럼 향상 기법과 비교하여 향상된 결과를 나타내었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.1557-1564
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• 2014

본 논문에서는 일반화된 공간천이변조시스템에서 신호 복원 성능의 개선을 위하여 병렬 직교매칭퍼슛 기술을 이용한 신호 검출기법을 제안하고 그 성능을 분석한다. 일반화된 공간천이변조 시스템에서 수신신호의 복원은 압축 센싱에서 성긴신호 복원과 매우 유사하다. 성긴 신호 복원에서 자주 사용되는 직교매칭퍼슛 기법은 매 반복과정에서 수신 신호와 채널 행렬과의 상관도가 높은 인덱스를 송신신호의 Nonzero 인덱스로 1개씩 선택한다. 반면 제안된 POMP기법에서는 수신신호를 이용하여 첫 번째 반복과정에서 채널행렬과의 상관도가 높은 인덱스를 복수(M)개 선택한 후, 선택된 M개의 인덱스를 초기 인덱스로 하는 M개의 OMP과정을 병렬적으로 수행한다. 최종적으로 각 OMP과정에서 복원된 신호 중 수신된 신호와 복원신호사이의 잔차 (Residual)가 가장 작은 후보 신호를 최종 복원 신호로 선택한다. 본 논문에서는 POMP기법에 양자화기법을 결합한 알고리즘도 함께 제안한다. 제안된 POMP알고리즘은 OMP대비 M배의 복잡도를 갖지만 신호 복원 성능은 매우 탁월하다.

• 방송공학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.122-132
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• 2010

고전송률 지상파 디지털멀티미디어 방송 즉 Advanced T-DMB 방송 (이하 AT-DMB)은 기존 T-DMB와 역호환성을 유지하면서 전송률을 최대 2 배로 높이기 위한 방법의 하나로 개발 되고 있다. AT-DMB 시스템은 T-DMB의 DQPSK 변조신호에 새로운 변조가 적용된 신호를 중첩하는 계층변조를 적용 한다. AT-DMB의 계층변조에는 새로 추가하는 향상 계층신호로 이동성에 강한 BPSK 신호를 더하는 B 모드와 보다 많은 데이터 전송을 위한 QPSK 신호를 더하는 Q 모드가 있다. T-DMB와 역호환성 유지 및 방송권역 축소를 최소화하기 위해 향상 계층의 신호를 작게 유지 해야 한다. 이 때문에 새로 추가된 향상계층 신호는 전송채널에 존재하는 페이딩에 의해 쉽게 왜곡될 수 있다. 이를 위해 향상 계층의 신호에는 기존의 길쌈 부호 보다 에러 정정 능력이 뛰어난 터보 부호를 채용하고 있다. 그러나 AT-DMB의 경우 기본계층과 향상계층 사이에 존재하는 QEF(quasi error free) SNR(signal to noise ratio) 차이로 인해 방송권역에 차이가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 별도의 송신 출력의 증가 없이 AT-DMB 신호를 안정적으로 수신할 수 있는 빔형성 이득과 다이버시티 이득을 동시에 얻을 수 있는 고유 공간 빔형성 기법을 적용한 AT-DMB 수신 방법을 제안한다. 제안한 고유 공간 빔형성 기법이 적용된 AT-DMB 수신 방법에 대해 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 성능을 검증하였고 그 적용성을 제시하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.573-582
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• 2010

본 논문에서는 고해상도 광대역 영상 레이더용 X-대역 송수신기를 설계, 제작하고 성능 보정을 위한 연구를 수행하였다. 영상 레이더용 송수신기는 송신기, 수신기, 송수신 경로기 및 주파수 발생기로 구성되며, 특히 수신기는 지상 이동 표적 탐지를 위한 2 채널 모노펄스 구조를 가진다. 송수신기는 운용 모드에 따라 고해상도 모드를 위한 deramping 수신 기능을 제공하며, SAR 운용 모드에 적합하게 수신 대역폭 선택 기능을 가진다. 송수신기는 X-대역에서 300 MHz 이상의 대역폭을 가지며, T/R 모듈을 구동시키기에 적합하도록 송신 출력은 13.3dBm이며, 수신 이득은 39 dB, 잡음 지수는 3.96 dB 이하인 성능을 얻었다. 수신 이득은 6 비트 디지털 감쇠기에 의해 제어되며, 이득 조절 범위는 30 dB를 보였다. 수신 동적 범위는 30 dB이며, 수신 I/Q 채널 간 진폭 오차는 ${\pm}$0.38 dB 이내, 위상 오차는 ${\pm}$3.47도 이내를 보였다. 시험 결과, 송수신기는 영상 레이더에서 요구되는 전기적인 성능을 만족하였으며, 또한 영상 레이더의 성능을 크게 좌우하는 펄스 오차 항목이 분석되었으며, 임펄스 응답 특성을 개선하기 위한 보정 기법을 적용하여 개발 목표 규격을 만족하는 것을 확인하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1292-1299
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• 2014

기상 레이다 시스템은 지상, 해상, 상공 등의 넓은 입체 공간에 분포하는 기상정보를 실시간으로 제공한다. 그러나 산악지역과 같이 강수 신호 주변에 지형 클러터가 존재하는 경우, 큰 지형 클러터 신호를 강수 신호로 오인하여 잘못된 기상 정보를 제공할 수 있다. 우리나라 국토는 산지가 많아서 지형 클러터의 영향으로 인한 기상 오류를 줄이기 위해서는, 국내 지형 환경에 적합한 클러터 제거 기법이 필요하다. 본 논문에서는 지형 특성을 반영한 클러터 맵을 만들어, 지형 클러터를 제거하는 C-Map 기법을 제안한다. 클러터 맵은 맑은 날의 원시 신호(I/Q) 자료를 이용하여 획득되고, 지형 클러터 제거는 클러터 맵과 수신 신호의 도플러 차이를 이용하여 수행된다. 제안된 알고리듬의 성능 분석은 소백산 강우 레이다 데이터를 이용하여 수행되었으며, 임계상수에 따른 지형 클러터 제거율은 91.17 %로 나타났다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제20권8호
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• pp.77-87
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• 2004

본 논문에서는 국내 서남해안 11개 지역에서 수행된 63회의 피에조콘 시험결과와 176개의 선행압밀하중 자료로부터 국내 연약지반의 선행압밀하중 예측을 위한 오차 역전파 알고리즘으로 학습된 피에조콘 인공신경망 모델을 구축하였다. 전체 자료 중 147개의 자료만이 인공신경망 모델 구축을 위한 학습과정에 사용되었으며 학습에 사용되지 않은 29개의 자료를 구축된 인공신경망의 검증에 활용하였다. 또한 기존의 경험모델 및 이론모델과 비교하여 제안된 인공신경망 모델의 유용성을 확인하였다. 연구를 통하여 4-4-9-1의 구조를 갖는 간단한 다층 인공신경망이 구축되었으며 입력값으로는 피에조콘 선단저항력 $q_T$, 관입간극수압 $u_2$그리고 지반의 총상재하중 $\sigma_{vo}$ 및 유효상재하중 $\sigma'_{vo}$ 이 사용되었다. 제안된 인공신경망 모델은 학습되지 않은 새로운 검증자료에 대한 예측을 통하여 입력변수들과 선행압밀 하중 간의 비선형적 상관관계를 성공적으로 모델하는 것으로 검증되었으며 정확성면에서는 기존의 이론모델과 국내외 경험모델과 비교할 때 월등히 향상된 예측능력을 가진 것으로 나타났다. 뿐만 아니라 제안된 모델은 국내 특정지 역에 대한 모델이 아니라 서남해안의 다양한 지반특성을 갖는 지반에서 수행된 자료를 바탕으로 구축되어 데이터베이스에 포함되지 않은 지역에 대하여도 매우 타당성있는 예측결과를 주어 특정지역에 국한된 지역의존적 예측이 아닌 일반화된 지역에서 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제19권3호
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• pp.251-260
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• 1998

홀터 심전계는 심장 이상으로 인한 급사 위험이 있는 환자를 위한 비관혈인 진단 장비이다. 본 연구에서는 일상생활 중에 심전도 데이터를 획득할 수 있도록 원칩 마이크로프로세서와 대용량메모리인 플레쉬 메모리(flash memory) 카드를 이용하여 2채널의 홀터 심전계를 설계하였다. 시스템 하드웨어는 크게 원칩 마이크로프로세서(68HC11E9)의 아날로그 심전도 처리회로, 플레쉬 메모리 카드로 구성하였다. 아날로그 심전도 처리회로는 250,500,1000의 이득을 갖는 증폭기와 0.05-100Hz의 대역폭을 갖는 대역통과 필터, 호흡으로 인한 기저선의 이동을 제거하기 위한 auto-balancing 회로와 포화-보정회로를 사용하였다. 심전도 신호는 240샘플/초 샘플링하여 A/D 변환하였다. 심전도는 필터링 및 전처리 과정을 통하여 특징점인 Q-R-T파를 검출하고, 이를 근거로 템플리트 생성, ST레벨, 심박수, QT간격 측정과 부정맥을 검출하였다. 또한 장시간동안의 심전도 데이터와 측정된 진단파라미터를 저장하기 위해 실시간 압축 알고리즘인 MFan과 delta modulation 방법을 이용하여 데이터를 압축, 저장하였다. 20M 바이트 용량의 플레쉬 메모리 카드에 기록된 데이터는 PC의 DOS나 Windows 환경의 ambulatory monitoring 분석시스템과 쉽게 인터페이스가 가능하도록 FFS(Flash File System)의 호환 가능한 SBF(Symetric Block format)포맷으로 저장하여 분석시스템에서 데이터 처리 및 관리할 수 있게 하였다.