• 전자공학회논문지T
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• 제35T권1호
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• pp.125-132
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• 1998

본 논문은 PCS 등 최근 급격히 활용도가 증가하고 있는 L-Band의 전파 전달 특성을 보편적인 국내 환경에서 실험하여 기지국 치국시 실질적으로 활용할 수 있는 방법을 모색하였다. 실험 전파는 1.805 ㎓에서 수직 편파를 사용하였고 예측 모델은 3㎞, 300m, 30m 대의 3가지 측정 구간을 설정하여 송수신 고정 상태에서 각각 3∼4개월씩 측정하였다. 예측 모델을 통한 실험에서 측정값은 환경에 따라 이론값과 1㏈∼6㏈ 정도의 차이가 있음을 알았고, 이 같은 내용이 기지국 설치 및 설계에 활용 가능한 자료로 적용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권8호
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• pp.105-113
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• 1996

In this paper, a new korean digita speech recognition technique was proposed using muktolayer perceptron (MLP). In spite of its weakness in dynamic signal recognition, MLP was adapted for this model, cecause korean syllable could give static features. It is so simle in its structure and fast in its computing that MLP was used to the suggested system. MLP's input vectors was transformed using karhunen-loeve transformation (KLT), which compress signal successfully without losin gits separateness, but its physical properties is changed. Because the suggested technique could extract static features while it is not affected from the changes of syllable lengths, it is effectively useful for korean numeric recognition system. Without decreasing classification rates, we can save the time and memory size for computation using KLT. The proposed feature extraction technique extracts same size of features form the tow same parts, front and end of a syllable. This technique makes frames, where features are extracted, using unique size of windows. It could be applied for continuous speech recognition that was not easy for the normal neural network recognition system.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권5호
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• pp.70-77
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• 1999

본 논문에서는 Wavelet을 이용한 위장 영상의 질환 부위 특징을 추출하여 질환 부위 패턴을 인식할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 전처리 과정으로서 위장 영상이 형태정보는 입력 영상을 DWT(Discrete wavelet transform)에 의해 4레벨 DWT 계수 행렬을 구하고 계수 행렬의 특징에 따라 저주파 계수 행렬로부터 저주파 특징 파라미터 32개, 수평 고주파 계수 행렬로부터 수평 고주파 특징 파라미터 16개, 수직 고주파 계수 행렬로부터 수직 고주파 특징 파라미터 16개, 그리고, 대각 고주파 계수 행렬로부터 대각 고주파 특징 파라미터 32개 등 모두 96개의 특징 파라미터를 추출한 후 각각의 특징 파라미터를 최대 값+0.5로 최소 값을 -0.5로 정규화 하여 신경회로망의 입력 벡터로 사용하였다. 위장 영상 패턴 인식을 위한 신경회로망은 교사 학습을 요구하는 다층 구조의 오차 역전파(Error back propagation)알고리즘으로 하였고 구조적 특성을 이용하여 입력층, 중간층, 출력층의 계층 구조로 설계하였다. 설계된 신경회로망의 학습은 학습계수를 0.2로 모우멘텀을 0.6으로 설정하여 출력층 최대오차가 0.01보다 작을 때까지 수행하였으며 약 8000회 정도 학습한 결과 설정값 보다 작은 결과를 얻었고 질환의 종류나 위치, 크기에 관계없이 100%의 인식률을 얻었다.

• 전자공학회논문지B
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• 제28B권10호
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• pp.831-841
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• 1991

A combined model of probabilistic and MLP(multi layer perceptron) model is proposed for the pattern classification of EMG( electromyogram) signals. The MLP model has a problem of not guaranteeing the global minima of error and different quality of approximations to Bayesian probabilities. The probabilistic model is, however, closely related to the estimation error of model parameters and the fidelity of assumptions. A proper combination of these will reduce the effects of the problems and be robust to input variations. Proposed model is able to get the MAP(maximum a posteriori probability) in the probabilistic model by estimating a priori probability distribution using the MLP model adaptively. This method minimize the error probability of the probabilistic model as long as the realization of the MLP model is optimal, and this is a good combination of the probabilistic model and the MLP model for the usage of MLP model reliability. Simulation results show the benefit of the proposed model compared to use the Mlp and the probabilistic model seperately and the average calculation time fro classification is about 50ms in the case of combined motion using an IBM PC 25 MHz 386model.

• 전자공학회논문지B
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• 제32B권9호
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• pp.1215-1230
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• 1995

The purpose of this paper is to build a computer vision system that endows an autonomous mobile robot the ability of automatic measuring of the analog and digital meters installed in nuclear power plant(NPP). This computer vision system takes a significant part in the organization of automatic surveillance and measurement system having the instruments and gadzets in NPP under automatic control situation. In the meter image captured by the camera, the meter area is sorted out using mainly the thresholding and the region labeling and the meter value recognition process follows. The positions and the angles of the needles in analog meter images are detected using the projection based method. In the case of digital meters, digits and points are extracted and finally recognized through the neural network classifier. To use available database containing relevant information about meters and to build fully automatic meter recognition system, the segmentation and recognition of the function-name in the meter printed around the meter area should be achieved for enhancing identification reliability. For thus, the function- name of the meter needs to be identified and furthermore the scale distributions and values are also required to be analyzed for building the more sophisticated system and making the meter recognition fully automatic.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권9호
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• pp.49-61
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• 1996

Back-propagation(BP) algorithm needs a lot of time to train the artificial neural network (ANN) to get high accuracy level in classification tasks. So there have been extensive researches to process back-propagation algorithm on parallel processors. This paper prsents a linear systolic array which calculates forward-backward propagation of BP algorithm at the same time using effective space-time transformation and PE structure. First, we analyze data flow of forwared and backward propagations and then, represent the BP algorithm into data dapendency graph (DG) which shows parallelism inherent in the BP algorithm. Next, apply space-time transformation on the DG of ANN is turn with orthogonal direction projection. By doing so, we can get a snakelike systolic array. Also we calculate the interval of input for parallel processing, calculate the indices to make the right datas be used at the right PE when forward and bvackward propagations are processed in the same PE. And then verify the correctness of output when forward and backward propagations are executed at the same time. By doing so, the proposed system maximizes parallelism of BP algorithm, minimizes th enumber of PEs. And it reduces the execution time by 2 times through making idle PEs participate in forward-backward propagation at the same time.

• 대한전자공학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.39-45
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• 1978

본 논문은 Gunn 다이오드를 이용한 Varactor튜닝 X밴드 발진기에 관하여 기술하였다. Dyadic Green함수를 이용하여 공평함에 위치한 2개의 포스트에 대한 해석을 한 다음, 입사 TE10모드에 대한 obstacle회로강을 유도하였다. 전자적 튜닝을 시키기 위하여 체역 다이나믹 응답특성과 높은 Q를 갖는 튜닝 Varactor다이오드는 안정된 발진점등은 컴퓨터 시뮬레이션에 의하여 계산하였다. 실험시 스윗칭 모드는 이동단변의 위치가 각각 18mm, 32.5mm일때 일어 났으며 varactor 튜닝 Gunn 발진기의 제반특성은 이동단락과 바이어스 전양의 변화에 가장 큰 영향을 받았다.

• 전자공학회논문지C
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• 제36C권7호
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• pp.36-45
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• 1999

ATM망에서 트래픽 흐름을 제어하고 망 자원 사용을 효율적으로 사용하기 위해서는 폭주(Congestion)발생에 의한 망 성능 저하를 막고 폭주현상에 대처할 수 있는 적응적인 제어가 필요하다. 본 논문에서는 모든 트래픽에 대해 고정된 형태의 제어를 하는 Buffered Leaky Bucket과 적응성과 예측 기능을 갖는 신경회로망(Neural Network)을 이용하여 버퍼의 효율성을 높이고 망의 서비스 품질(QoS)로 구별되는 셀 손실율과 버퍼 지연을 테스트 및 성능 비교를 하였다. 또한 입력 트래픽의 다중화를 위해 사용되는 DWRR과 DWEDF의 셀 스케쥴링 알고리즘이 균등 지연을 만족할 수 있도록 개선하였다. 셀 스케쥴러로부터 망의 폭주 정보는 신경회로망을 이용한 Leaky Bucket에서 예측된 트래픽 손실율을 제어하고 손실율 정도에 따라 토큰 발생율과 버퍼 한계값은 제어된다. 이러한 트래픽 손실율 예측은 다음 입력 트래픽에 대한 손실과 버퍼지연을 줄일 수 있도록 제어의 효율성을 높일 수 있으며 다른 제어방식에도 응용될 수 있다. ATM 트래픽에 대한 신경회로망 학습과 예측 테스트를 위해 확률 랜덤 변수에 의해 발생된 셀 발생과 예측을 모의 실험하였으며, 이때 다양한 트래픽의 QoS가 향상되었음을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제43권9호
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• pp.80-87
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• 2006

본 논문에서는 지능형 차량을 위한 차량네트워크를 IEEE 802.11b 무선 랜을 사용하여 구현하였을 때 간섭신호와 차량에서 발생하는 노이즈에 의한 영향을 확인하고 시스템의 안정성 여부를 판단한다. 무선 랜의 AP와 ME간의 통신을 지능형 차량의 차량 네트워크의 중앙 제어기와 센서, ECU, 구동계 장치 간의 통신이라고 가정하였을 때 다른 차량에서 사용하는 무선 차량 네트워크의 신호가 간섭으로 작용할 수 있다. 또한 차량 내부에서 발생하는 자동차 노이즈 또한 무선 차량 네트워크 시스템에 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 외부 차량에서 송신된 신호가 다른 차량에게 간섭으로 작용하였을 패 간섭 수신신호의 세기에 따른 BER(Bit Error Rate)를 확인하였고 차량 내부에서 발생하는 차량 노이즈의 종류를 항상 영향을 주는 White type과 특정 시간에만 영향을 미치는 Spark type 노이즈로 구분하여 시스템에 주는 BER 영향을 확인하였다. 이를 통해 지능형 차량을 구성하기 위한 무선 차량 네트워크를 IEEE 802.11b 무선 랜으로 구현하였을 때 시스템의 안정성을 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권1호
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• pp.15-26
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• 2013

IP기반 무선 센서 네트워크(IP-WSN)는 의료, 주택 자동화, 환경 모니터링, 산업용 제어, 차량 텔레매틱스 및 농업 모니터링 등 광범위하게 적용되고 있다. 이러한 적용은 에너지 효율과 함께 센서의 이동성이 중요한 문제로 다루어진다. 에너지 비효율로 인해 네트워크 기반의 이동성관리 프로토콜은 IP-WSN에서 지원될 수 있다. 본 논문에서는 IP-WSN 프로토콜을 지원하는 멀티캐스팅 기반의 빠른 이동성관리 기법(mSFP)을 제안한다. 네트워크 구조와 시그널링 비용, 이동성 비용 등을 고려한 성능분석을 수행하였고[8,20], 분석 결과 PMIPv6와 SPMIPv6에 비하여 mSFP의 시그널링 비용, 전체 시그널링 비용, 이동성 비용이 모두 감소되었다. IP-WSN 노드의 수 측면에서 mSFP의 시그널링 비용은 7%, 전체 시그널링 비용은 3% 더 감소되었다. 홉의 수 측면에서 mSFP의 시그널링 비용은 6.9%, 전체 시그널링 비용은 2.5% 더 감소되었다. IP-WSN 노드의 수 측면에서 이동성 비용은 1.6%, 홉의 수 측면에서 이동성 비용은 1.5% 더 감소되었다.