• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.177-183
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• 2018

현재, 영상처리, 음성처리, 필터링, 등화 등의 분야에 디지털 신호처리 시스템이 광범위하게 쓰이고 있다. 더불어, 디지털 신호처리 시스템을 구성하는 디지털 신호처리 프로세서의 성능에 지대한 영향을 미치는 DRAM에 대한 연구가 산업계와 학계에서 활발하게 진행되고 있다. 따라서, 모의실험을 통하여 디지털 신호처리 프로세서의 성능에 대한 신뢰할만한 결과를 얻기 위하여, 보다 정확한 DRAM 모델을 갖추는 것이 중요하다. 본 논문에서는 싸이클 단위로 정확하게 동작하는 DRAM 시뮬레이터와 연동할 수 있는 디지털 신호처리 프로세서 모의실험기를 개발했다. 그리고 UTDSP 디지털 신호처리 벤치마크를 개발한 모의실험기에 대한 입력으로 하여, DRAM이 디지털 신호처리 프로세서의 성능에 끼치는 영향을 분석하였다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제8권4호
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• pp.153-164
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• 2019

This paper presents the development of an end-to-end numerical simulator for signal design of the next generation global navigation satellite system (GNSS). The GNSS services are an essential element of modern human life, becoming a core part of national infra-structure. Several countries are developing or modernizing their own positioning and timing system as their demand, and South Korea is also planning to develop a Korean Positioning System (KPS) based on its own technology, with the aim of operation in 2034. The developed simulator consists of three main units such as a signal generator, a channel unit, and a receiver. The signal generator is constructed based on the actual navigation satellite payload model. For channels, a simple Gaussian channel and land mobile satellite (LMS) multipath channel environments are implemented. A software receiver approach based on a commercial GNSS receiver model is employed. Through the simulator proposed in this paper, it is possible to simulate the entire transceiver chain process from signal generation to receiver processing including channel effect. Finally, numerical simulation results for a simple example scenario is analyzed. The use of the numerical signal simulator in this paper will be ideally suited to design a new navigation signal for the upcoming KPS by reducing the research and development efforts, tremendously.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제48권11호
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• pp.1441-1447
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• 1999

A discrete time domain modeling is presented for the pulse-width modulated series resonant converter (PWM-SRC) with a discontinuous current mode. This nonlinear system is linearized about its equilibrium state to obtain a linear discrete time model for the investigation of small signal performances such as the stability and transient response. The usefulness of this small signal model is verified through the dynamic simulation.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(1)
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• pp.77-80
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• 2001

In this paper, it is analyzed the statistical characteristics on the transmission performance of the optical SCM transmission in the CDMA RF signal relay system. Using Mach-Zehnder modulator, optical signal is regenerated into CDMA RF signal. Transfer function model of mach-Zehnder modulator is approximated to the third power of the input signal using Taylor series. BER results are analyzed under the multiple access interference and multi-path fading environment.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.402-411
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• 2020

Power line noise in electrocardiogram signals makes it difficult to diagnose cardiovascular disease. ECG signals without power line noise are needed to increase the accuracy of diagnosis. In this paper, it is proposed DNN(Deep Neural Network) model to remove the power line noise in ECG. The proposed model is learned with noisy ECG, and clean ECG. Performance of the proposed model were performed in various environments(varying amplitude, frequency change, real-time amplitude change). The evaluation used signal-to-noise ratio and root mean square error (RMSE). The difference in evaluation metrics between the noisy ECG signals and the de-noising ECG signals can demonstrate effectiveness as the de-noising model. The proposed DNN model learning result was a decrease in RMSE 0.0224dB and a increase in signal-to-noise ratio 1.048dB. The results performed in various environments showed a decrease in RMSE 1.7672dB and a increase in signal-to-noise ratio 15.1879dB in amplitude changes, a decrease in RMSE 0.0823dB and a increase in signal-to-noise ratio 4.9287dB in frequency changes. Finally, in real-time amplitude changes, RMSE was decreased 0.3886dB and signal-to-noise ratio was increased 11.4536dB. Thus, it was shown that the proposed DNN model can de-noise power line noise in ECG.

• 디지털융복합연구
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• 제11권7호
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• pp.209-214
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• 2013

음성 인식 시스템에서는 인식 성능 향상을 위한 방법으로 인간의 청취 능력을 인식 시스템에 접목하였으며 잡음 환경에서 음성 신호와 잡음을 분리하여 원하는 음성 신호만을 선택할 수 있도록 구성되었다. 하지만 실용적 측면에서 음성 인식 시스템의 성능 저하 요인으로 인식 환경 변화에 따른 잡음으로 인한 음성 검출이 정확하지 못하여 일어나는 것과 학습 모델이 일치하지 않는 것을 들 수 있다. 따라서 본 논문에서는 음성 인식 향상을 위해 감마톤을 이용하여 특징을 추출하고 음향 모델을 이용한 학습 모델을 제안하였다. 제안한 방법은 청각 장면 분석을 이용한 특징을 추출을 통해 인간의 청각 인지 능력을 반영하였으며 인식을 위한 학습 모델 과정에서 음향 모델을 이용하여 인식 성능을 향상시켰다. 성능 평가를 위해 잡음 환경의 -10dB, -5dB 신호에서 잡음 제거를 수행하여 SNR을 측정한 결과 3.12dB, 2.04dB의 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권3호
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• pp.35-41
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• 2016

본 논문에서는 심층 학습 모델 방법을 이용하여 EPS(Electronic Potential Sensor) 기반의 손동작 신호를 인식하는 시스템을 제안한다. 전기장 기반 센서인 EPS로부터 추출된 신호는 다량의 잡음이 포함되어 있어 이를 제거하는 전처리과정을 거쳐야 한다. 주파수 대역 특징 필터를 이용한 잡음 제거한 후, 신호는 시간에 따른 전압(Voltage) 값만 가지는 1차원적 특징을 지닌다. 2차원 데이터를 입력으로 하여 컨볼루션 연산을 하는 알고리즘에 적합한 형태를 갖추기 위해 신호는 차원 변형을 통해 재구성된다. 재구성된 신호데이터는 여러 계층의 학습 층(layer)을 가지는 심층 학습 기반의 모델을 통해 분류되어 최종 인식된다. 기존 확률 기반 통계적 모델링 알고리즘은 훈련 후 모델을 생성하는 과정에서 초기 파라미터에 결과가 좌우되는 어려움이 있었다. 심층 학습 기반 모델은 학습 층을 쌓아 훈련을 반복하므로 이를 극복할 수 있다. 실험에서, 제안된 심층 학습 기반의 서로 다른 구조를 가지는 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Networks), DBN(Deep Belief Network) 알고리즘과 통계적 모델링 기반의 방법을 이용한 인식 결과의 성능을 비교하였고, 컨볼루션 신경망 알고리즘이 다른 알고리즘에 비해 EPS 동작신호 인식에서 보다 우수한 성능을 나타냄을 보였다.

• 대한교통학회지
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• 제19권6호
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• pp.143-160
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• 2001

본 연구에서는 국내 일부지역에 운영중인 첨단신호제어시스템(COSMOS)의 효율성을 평가할 수 있는 미시적(microscopic), 모의실험기(simulator)의 원형(prototype)을 개발하였다. 이 모의실험기의 개발은 원형적인 형성을 목표로 차량의 이동방식과 모듈적용체계 그리고 첨단신호알고리즘 중 독립교차로 실시간제어의 기능을 개발모형의 범위로 하였으며 구체적인 개발 사항은 다음과 같다. 첫째로, 기본적인 차량진행 외에 부가적인 첨단신호기능을 수행하기 위해서 검지기 체계를 통한 자료수집 및 지역제어기 그리고 센터시스템의 알고리즘의 수행이 필요하므로, 미시적 시뮬레이터의 가장 큰 문제점인 연산속도의 문제는 더욱 대두된다. 따라서 이러한 점을 개선할 수 있도록 소프트웨어적인 측면에서 차량의 이동방식을 공간중심방식으로 구성하여 진행시킬 것과 링크별로 각 수행모듈을 합리적으로 적용하도록 제안하였다. 그리고 차량추종 및 차로변경의 모형의 적용을 포함한 링크의 이원화 적용 제안이 타당한지를 평가하기 위하여 NETSIM모형과 비교를 실시하였다. 둘째로, 이러한 모의실험기의 구조를 기초로 개별차량의 검지자료 수집과 매 주기마다 주기 및 녹색시간을 결정하는 독립교차로 실시간 제어 알고리즘의 구현으로 첨단신호제어의 전략을 평가할 수 있는 가능성을 제시하였다. 마지막으로 독자적인 모의실험기로 발전할 수 있도록 Animation 기능과 다양한 효과척도를 산출하여 종합적인 연구를 수행하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제22권1E호
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• pp.33-42
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• 2003

Kuo et al proposed an on-line method for an adaptive prediction error filter for improving secondary path modeling performance in the modeling method of the secondary path. This method have some disadvantages, namely having to use additive noise with the result that noise control performance is not good since it is focused on the estimated performance of the secondary path. In this paper, we proposes a modified Kuo model using gain control parameter and delay. It uses a reference signal for additive noise to improve the problems in the existing Kuo model.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제15권3E호
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• pp.27-30
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• 1996

A recursive estimation for the enhancement of white noise contaminated speech is proposed. This method is based on the Kalman filter with time-varying parametric model for the clean speech signal. Then, hidden filter model are used to model the clean speech signal. An approximation improvement of 4-5 dB in SNR is achieved at 5 and 10 dB input SNR, respectively.