• 제목/요약/키워드: Transform Domain Analysis

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변압기 내부 방전에 의한 초음파 감지용 광섬유 센서 특성과 측정데이터의 wavelet 분석 (Characteristics of fiber-optic sensor to detect ultrasonic by discharge in transformer and signal analysis with wavelet transform)

  • 이상훈;지승욱;김충년;이광식;이춘하;김금영;도대호;김달우
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 C
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    • pp.1882-1884
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    • 2003
  • This paper introduced the characteristics of fiber-optic Mach-Zehnder interferometer to detect ultrasonic waves by discharges in oil. Noise-reduction method with wavelet and frequency-domain analysis was performed.

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다면적 소셜 IoT 도메인 온톨로지 생성을 위한 온톨로지 스키마 변환 프로세스 (an Automatic Transformation Process for Generating Multi-aspect Social IoT Ontology)

  • 김수경;안기홍;김건우
    • 스마트미디어저널
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    • 제3권3호
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    • pp.20-25
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    • 2014
  • 본 연구는 사람, 사물, 그리고 서비스 사이의 통신과 원활한 서비스 운용을 위한 다면적(multi-aspect) Social IoT 플랫폼에 관한 개념을 소개하고, 이러한 다면적 Social IoT 플랫폼상에서 기존 특정 도메인을 위해 구성된 데이터 표현들을 온톨로지 표현으로 재구성할 수 있는 온톨로지 스키마 변환 프로세스들 제안한다. 현재, 많은 연구들이 센서 온톨로지나 디바이스 온톨로지 등과 같이 사물에 기반한 서비스 상호운영성을 위한 인프라 구성에 초점을 둔 표준화된 시맨틱 모델 개발에 집중하고 있으나, 사람과 사물, 그리고 서비스 사이의 최적화된 상호 운용을 위해서는 사람과 사물, 그리고 서비스가 갖는 다양한 특성이 반영된 시맨틱 모델에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 IoT를 구성하는 각 도메인들의 표현 체계를 온톨로지 기반 표현체계로 변환할 수 있도록 기존 소셜 네트워크 구성 요소들을 확장하여 다면적 소셜 네트워크 온톨로지 스키마를 구축하고, 이를 기반으로 IoT내 도메인 지식들을 온톨로지로 자동 변환할 수 있는 프로세스를 개발하였다.

도체 구조물의 과도 산란 해석을 위한 결합 적분방정식의 안정된 MOT 기법 (A Stable MOT Scheme with Combined Field Integral Equation for the Analysis of Transient Scattering from Conducting Structure)

  • 이창화;안옥규;권우현;정백호
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제19권4호
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    • pp.427-435
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    • 2008
  • 본 논문에서는 3차원 임의 형태 도체 구조의 과도 산란 해석을 위한 결합 적분방정식(CFIE)의 안정된 MOT(Marching-On in Time) 방법을 제안한다. 결합 적분방정 식은 전장 및 자장 적분방정식의 선형적인 결합으로 구성된다. 공식의 전개 과정에서 전방 및 후방, 그리고 중앙 유한 차분을 포함시켜 일반화된 식을 구성하며, 파라미터에 의하여 유한 차분의 종류를 선택할 수 있다. 적분방정식에서 시간에 대한 미분 항을 중앙 유한 차분법으로 근사시키고, 그 외의 시간 의존 항을 평균치로 표현하였을 때, 도체로부터의 과도 산란해는 가장 안정되고 정확하였다. 중앙 유한 차분법을 적용한 MOT 기법에 의한 해를 기존의 방법과 주파수 영역 결합 적분방정식(FD-CFIE)으로부터 얻은 결과의 역 푸리에 변환과 비교한다.

딥러닝 기반 자동 변조 인식 성능 분석 (Performance analysis in automatic modulation classification based on deep learning)

  • 강종진;김재현
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제25권3호
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    • pp.427-432
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    • 2021
  • 본 논문에서는 미상의 통신신호에 대한 자동 변조 인식을 위하여 심층신경망인 딥뉴럴네트워크를 적용하여 변조 형태를 식별하고 그 성능을 분석하였다. 신경망 입력 데이터는 변조된 신호의 시간영역 디지털샘플 데이터, FFT(Fast Fourier Transform)를 적용한 주파수영역 데이터, 시간 및 주파수영역 혼합데이터를 사용하여 각각의 변조인식 성능을 확인하였다. 아날로그 변조 및 디지털 변조 신호 11종에 대하여 -20~18 dB 까지 다양한 SNR(Signal to Noise Ratio) 환경에서 변조인식 성능을 확인하고 그 성능을 분석하였으며, 입력 데이터의 종류에 따른 학습 속도를 확인함으로써 제안한 방법이 실제적인 자동변조 인식 시스템 구축에 효과적인 방법임을 확인 하였다.

k-convex hull을 이용한 DNA 염기 배열의 가시화 (DNA Sequence Visualization with k-convex Hull)

  • 김민아;이은정;조환규
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제2권2호
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    • pp.61-68
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    • 1996
  • 본 논문에서는 대용량의 DNA 염기 배열의 정성 정보를 특징짓기 위한 새로운 가시화 방법을 제안한다. DNA 배열은 배열 자체가 방대한 양의 정보를 포함하고 있기 때문에 분석에 많은 어려움이 있다. 우리는 DNA 염기 배열들사이의 상사성 비교를 위해 DNA 염기 배열을 하나의 이미지 도메인으로 변환한다. 프로그램은 random walk plot으로 DNA 염기 배열을 가시화한 후에 k-convex hull로 단순화 시킨다. Random Walk plot은 염기배열을 평면상에 하나의 커브로 표현한다. k-convex hull은 walk plot으로부터 무의미한 부분을 제거함으로서 walk plot을 단순화한다. 이러한 방법은 유전공학자들에게 쉽게 DNA 배열의 특징을 인식하고 분류할 수 있는 직관을 제공한다. 실제 게놈 데이터로 실험한 결과는 논문에서 제안하는 방법이 긴 DNA 염기배열들 사이의 유사성 분석을 위해 좋은 가시화 도구임을 보여준다.

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표면근전도를 이용한 허리근육 평가시스템의 설계에 관한 연구 (A Study on the Design of Low Back Muscle Evaluation System Using Surface EMG)

  • 이태우;고도영;정철기;김인수;강원희;이호용;김성환
    • 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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    • 제54권5호
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    • pp.338-347
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    • 2005
  • A computer-based low back muscle evaluation system was designed to simultaneously acquire, process, display, quantify, and correlate electromyographic(EMG) activity with muscle force, and range of motion(ROM) in the lumbar muscle of human. This integrated multi-channel system was designed around notebook PC. Each channel consisted of a time and frequency domain block, and T-F(time-frequency) domain block. The captured data in each channel was used to display and Quantify : raw EMG, histogram, zero crossing, turn, RMS(root mean square), variance, mean, power spectrum, median frequency, mean frequency, wavelet transform, Wigner-Ville distribution, Choi-Williams distribution, and Cohen-Posch distribution. To evaluate the performance of the designed system, the static and dynamic contraction experiments from lumbar(waist) level of human were done. The experiment performed in five subjects, and various parameters were tested and compared. This system could equally well be modified to allow acquisition, processing, and analysis of EMG signals in other studies and applications.

공기 갭과 덮개층을 갖는 이방성 매질 위의 사각 마이크로스트립 패치 안테나 공진 주파수의 파수 영역 해석 (Spectral Domain Analysis of Resonant Frequency in Rectangular Microstrip Patch Antenna on Uniaxial Substrates with Airgap and Superstrate)

  • 이상목;윤중한;김흥수
    • 전기전자학회논문지
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    • 제5권1호
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    • pp.91-99
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    • 2001
  • 공기 갭을 갖는 이방성 매질의 기판과 덮개층 구조에서 사각 마이크로스트립 안테나 공진 주파수의 파수 영역에 대해 해석하였다. 일축성 매질의 특성을 나타내는 텐서의 구성 관계식으로부터 파수영역에서의 다이애딕 그린 함수를 유도하였으며 이 결과를 푸리에 변환을 사용하여 공간에서의 전계 적분 방정식으로 수식화하였다. 캘러킨 모멘트법을 사용하여 적분 방정식을 이산화하였으며 기저함수로는 정현적 함수를 선택하였다. 수치해석 결과의 타당성을 검증하기 위해 기존의 결과와 비교, 일치된 결과를 얻었으며 공기 갭의 두께, 패치 길이 그리고 덮개층의 비유전율과 이방성 덮개층의 이방성 비의 변화에 따른 공진 주파수의 변화가 제시되고 분석되었다.

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국소 퓨리에 변환 기반 레이더 신호를 활용한 무호흡 검출 (Detection of Apnea Signal using UWB Radar based on Short-Time-Fourier-Transform)

  • 황채환;김수열;이덕우
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제20권7호
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    • pp.151-157
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    • 2019
  • 최근 비침투 또는 비접촉 방식을 활용한 호흡상태 관찰에 대한 관심이 높아지고 있다. 여러 가지 많은 생체신호들 중 호흡신호를 활용하여 건강상태를 점검하는 것은 비정상적인 건강 상태에 대한 신속한 대응을 가능하게 해 준다. 본 논문에서는 국소 퓨리에 변환을 활용한 실시간 무호흡 상태 검출에 대한 방법을 제시한다. 기존의 고속 퓨리에 변환을 활용한 신호해석과 달리, 본 논문에서는 국소 퓨리에 변환을 사용하여 짧은 신호 구간에서의 주파수 응답을 분석한다. 본 연구에서 호흡 신호는 비접촉 방식을 활용하였으며, 초광대역 레이더 모듈을 활용하여 신호를 획득하였다. 국소 퓨리에 변환을 활용하여 호흡 상태를 검출한 후, 검출 결과에 따라 호흡 상태에 대한 분류가 가능하다. 특히 국소 퓨리에 변환은 실시간으로 호흡 상태에 대한 주파수 분석이 가능하도록 하였다. 호흡신호에 잡음이 존재할 경우를 대비하여 적절한 필터링 알고리즘이 적용되었다. 본 논문에서 제안하는 방법은 직관적으로 구현이 가능하고, 실질적으로 사람의 호흡상태에 대한 분석이 가능하도록 해준다. 제안한 방법을 검증하기 위해 호흡신호를 활용한 실험결과를 제시한다.

다중해상도 웨이브렛 해석을 기본으로 한 가시화 영상의 극대값 해석 (Maxima Analysis from Visualized Image based on Multi-Resolution Analysis)

  • 박영식;김옥규
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제11권2호
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    • pp.157-162
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    • 2010
  • 이 논문은 이산 웨이브렛 영역에 기반을 둔 fractal 해석에 관한 것이다. 많이 알려진 퓨리어 변환은 임의 신호의 주파수 해석에 폭넓게 사용되어 왔다. 그러나 이 방법은 시간 축에서 발생하는 갑작스러운 신호 변환과 비정상적인 신호를 주파수 변환 영역에서 검출하기 어렵다. 웨이브렛 영역에서 극대 값은 Lipschitz 지수 표현이 가능하고, 또한 극대값만 사용하여 영상 데이터의 윤곽선 및 데이터 특성을 표현하는 유용함을 나타내었다. 이것은 극대 값만 사용하여 본래 영상을 재생하는 것도 가능하다. 극대값 해석을 위해서 기름을 사용한 가시화 영상을 획득했다. 그런 후 ship model의 가시화 영상에 적용했다. 더욱이 sediment 입자의 붕괴과정에 의한 fractal 차원을 조사하였다. 본 논문은 가시화 영상의 극대값으로 fractal 차원을 계산하였고, 실험으로 얻은 가시화 영상으로부터 얻은 해석도 적은 데이터로 기존의 방법과 같은 결과를 나타냄을 보였다.

이미지 검색을 위한 색상 성분 분석 (Color Component Analysis For Image Retrieval)

  • 최영관;최철;박장춘
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제11B권4호
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    • pp.403-410
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    • 2004
  • 최근 의료 영상 분석(Medical Image Analysis)이나 영상 검색(Image Retrieval)을 위한 전처리(Preprocessing) 단계로 영상 분석(Image Analysis)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 영상 검색에서 색상 성분(Color Component)의 활용 방법을 제안하고자 한다. 이미지를 검색하기 위해 색상 성분을 기반으로 하고, 색상(Color)을 분석하기 위한 기법으로 CLCM(Color Level Co-occurrence Matrix)과 통계적 기법을 이용하고 있다. CLCM은 기하학적 회전 변환(Geometric Rotate Transform)을 통해서 색상 성분을 3차원 공간상에 투영(Projection)하여 공간 관계(Spatial Relationship)로부터 나타나는 분포를 해석하는 방법으로, 본 논문에서 제안하는 주제이다. CLCM은 색상 모델에서 만들어지는 2차원 히스토그램을 지칭하며 색상 모델의 기하학적인 회전 변환을 통해서 생성된다. 그리고 이를 분석하기 위한 방법으로 통계 기법을 활용하고 있다. CLCM과 유사하게 2차원 분포도를 사용하는 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)[1]과 불변 모멘트(Invariant Moment)[2,3] 같은 알고리즘은 2차원적인 데이터를 해석하기 위하여 기본적인 통계 기법을 활용하고 있다. 하지만 GLCM과 불변 모멘트가 각각의 도메인에 최적화되어 있다 하더라도 공간 좌표상에 존재하는 불규칙적인 데이터를 완전히 해석할 수는 없다. 즉 GLCM과 불변 모멘트는 기초 통계 기법만을 사용하고 있기 때문에 추출된 특징들의 신뢰성이 낮다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하여 공간 관계를 해석함과 동시에 데이터의 가중치를 해석하기 위해 전형적인 다변량 통계에서 사용하는 주성분 분석(Principal Component Analysis)[4,5]을 이용하고 있다. 그리고 데이터의 정확도를 높이기 위해서 3차원 공간상에 색상 성분을 투영하여 이를 회전시키면서 데이터의 특성을 다각도에서 추출하는 방법을 제시한다.