• 대한설비관리학회지
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• 제23권4호
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• pp.21-27
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• 2018

This paper proposed the real-time monitoring methodology of a traffic signal controller. The proposed methodology is based on the simulation technology, and it is necessary to construct a simulation model imitating the behavior of a traffic signal controller. By executing the simulation model, we can obtain the 'nominal system trajectory' of the traffic signal controller. On the other hand, an IoT(Internet of Things)-based monitoring device is implemented in a traffic signal controller. Through the monitoring device, it is possible to obtain the 'actual system trajectory'. By comparing the nominal system trajectory and the actual system trajectory, we can estimate the degree of deterioration of a traffic signal controller.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.1504-1507
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• 1997

In this paper, we investigate a traffic flow modeled by stochastic Petri nets. The model consists of two parts : the traffic flow model and signal controller model. These models are used for analyzing the flow of the traffic intersection. The results of the evaluation are derived from a Petri Net-based simulation package, Greatspn. Through simulation we compare the performances of the pretimed signal controller with those of the trafic-adaptive signal controller.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제7권1호
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• pp.79-86
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• 2003

A myoelectric signal, under sustained isometric contraction of muscle the modelled as the output of a linear time-varying system whose input is constant number of pulse train. The proposed model considered localized muscle fatigue by metabolic by-products during sustained fatiguing contraction. To characterize muscle fatiguing model of myoelectric signal, We calculated median frequency of generated signal as fatiguing index of muscle during sustained isometric contraction.

• 대한토목학회논문집
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• 제35권4호
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• pp.897-905
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• 2015

본 연구에서는 충격파 모형을 이용하여 능동식 우선신호의 최적 신호시간을 산정하기 위한 모형을 제시하였다. 본 신호 최적화 모형을 이용하여 능동형 우선신호 기법 중 Early green 및 Green extension이 적용되는 조건에서 충격파 면적을 산정할 수 있다. 본 연구에서는 평균통행시간 및 교차로 진출시각을 이용해 충격파의 발생 속도를 산정하기 위한 방법을 제시하였으며, 이를 이용해 우선신호로 인한 현시 변화량에 따라 충격파 면적 변화량을 산정할 수 있다. 또한 교차로 전체의 충격파 면적이 최소화되는 신호시간을 산정하여 우선신호로 인해 증가하는 일반차량의 지체를 최소화할 수 있도록 하였다. 우선신호 신호시간 산정 모형의 효과평가를 위해 VISSIM과 ComInterface를 이용한 미시적 시뮬레이션 분석을 시행하였으며, 이동류의 포화상태를 고려하여 지체 최소화를 위한 신호시간이 산정됨을 확인하였다. 독립교차로를 대상으로 하는 사례분석에서 우선신호를 위해 비우선현시를 균일하게 단축하는 전략 대비 본 모형에서 일반차량 지체가 10% 이상 개선됨을 확인하였다. 본 연구는 트램, BRT, 중앙버스 전용차로 등 대중교통 우선시설이 확산되고 있는 최근 국내 상황에서 신호교차로의 운영효율을 높이기 위한 새로운 우선신호 제어 방법을 제시하였다는데 의의가 있겠다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.433-438
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• 2017

신호의 도래각(AOAm Angle-of-Arrival) 추정 및 간섭제거 기술 등이 기반이 되는 적응 빔형성기 (Beamformer)는 레이더, 위성 등을 포함한 각종 첨단장비를 활용하여 다양한 정보를 수집하는 신호정보수집(: Signal Intelligence, SIGINT)의 핵심기술 중의 하나이다. 빔형성 기술은 안테나 어레이를 이용하여 특정 방향으로 부터의 신호를 효율적으로 수신하도록 해당 방향으로 지향성(directivity)을 가질 수 있게 빔을 생성하는 기술이다. 본 논문에서는 도래각 추정기법 및 간섭제거 기술 등이 탑재된 신호정보 수집 시스템의 입력으로 사용되는 간섭과 잡음이 포함된 수신신호 모델을 제시하고, 이 수신신호에 포함될 수 있는 다양한 신호들에 대한 특성을 고찰하고 분석한다. 제시된 신호 모델은 다양한 빔형성 기술에 대한 성능평가에 직접적으로 적용될 수 있다. 또한, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제시된 수신신호 모델에 대한 주파수 영역에서의 스펙트럼을 확인한다.

• Ocean Science Journal
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• 제41권1호
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• pp.1-10
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• 2006

Total sea surface temperature (SST) in a coupled GCM is diagnosed by separating the variability into signal variance and noise variance. The signal and the noise is calculated from multi-decadal simulations from the COLA anomaly coupled GCM and the interactive ensemble model by assuming both simulations have a similar signal variance. The interactive ensemble model is a new coupling strategy that is designed to increase signal to noise ratio by using an ensemble of atmospheric realizations coupled to a single ocean model. The procedure for separating the signal and the noise variability presented here does not rely on any ad hoc temporal or spatial filter. Based on these simulations, we find that the signal versus the noise of SST variability in the North Pacific is significantly different from that in the equatorial Pacific. The noise SST variability explains the majority of the total variability in the North Pacific, whereas the signal dominates in the deep tropics. It is also found that the spatial characteristics of the signal and the noise are also distinct in the North Pacific and equatorial Pacific.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권4호
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• pp.48-54
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• 2023

Nowadays, a blind man finds it very difficult to cross the roads. They should be very vigilant with every step they take. To resolve this problem, Convolutional Neural Networks(CNN) is a best method to analyse the data and automate the model without intervention of human being. In this work, a traffic signal recognition system is designed using CNN for the visually impaired. To provide a safe walking environment, a voice message is given according to light state and timer state at that instance. The developed model consists of two phases, in the first phase the CNN model is trained to classify different images captured from traffic signals. Common Objects in Context (COCO) labelled dataset is used, which includes images of different classes like traffic lights, bicycles, cars etc. The traffic light object will be detected using this labelled dataset with help of object detection model. The CNN model detects the color of the traffic light and timer displayed on the traffic image. In the second phase, from the detected color of the light and timer value a text message is generated and sent to the text-to-speech conversion model to make voice guidance for the blind person. The developed traffic light recognition model recognizes traffic light color and countdown timer displayed on the signal for safe signal crossing. The countdown timer displayed on the signal was not considered in existing models which is very useful. The proposed model has given accurate results in different scenarios when compared to other models.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 1호
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• pp.20-23
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• 1999

In this paper, The Split Model Analysis Algorithm, which can generate the wideband speech signal from the spectral information of narrowband signal, is developed. The Split Model Analysis Algorithm deals with the separation of the $10^{th}$ order LPC model into five cascade-connected $2^{nd}$ order model. The use of the less complex $2^{nd}$ order models allows for the exclusion of the complicated nonlinear relationships between model parameters and all the poles of the LPC model. The relationships between the model parameters and its corresponding analog poles is proved and applied to each $2^{nd}$ order model. The wideband speech signal is obtained by changing only the sampling rate

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.1135-1138
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• 1999

In this paper, The Split Model Analysis Algorithm, which can generate the wideband speech signal from the spectral information of narrowband signal, is developed. The Split Model Analysis Algorithm deals with the separation of the 10$\^$th/ order LPC model into five cascade-connected 2$\^$nd/ order model. The use of the less complex 2$\^$nd/ order models allows for the exclusion of the complicated nonlinear relationships between model parameters and all the poles of the LPC model. The relationships between the model parameters and its corresponding analog poles is proved and applied to each 2$\^$nd/ order model. The wideband speech signal is obtained by changing only the sampling rate.

• 한국통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.332-339
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• 1988

최근에 소개된, 순가산성 잡음뿐만 아니라 신호의존성 잡음과 적산성 잡음도 나타낼 수 있는 일반화된 관측모델을 이용하여 신호의존성 잡음이 있을 때 약한 확률적 신호를 검파하는 문제를 다루었다. 신호의존성 잡음이 있을 경우, 약한 확률적 신호를 검파하기 위한 국소최적 검파기의 검정통계량은 순가산성 잡음만 있을 때의 국소최적 검파기의 검정 통계량이 확장된 것임을 보였다. 이는 이미 발표된 적산성 잡음에서의 약한 확률적 신호 검파의 경우와 비슷한 상황이다.