• 한국음향학회지
• /
• 제35권5호
• /
• pp.395-402
• /
• 2016

본 논문에서는 음향벡터 선배열 센서 기반에서의 광대역 적응빔형성기법을 다룬다. 적응 빔형성을 위하여 안정적인 공분산행렬추정은 매우 중요한 문제이다. 기존의 코히어런트 신호부공간기반의 적응 빔형성기법은 초점조정행렬(focusing matrix) 추정으로 인해 방위각 추정에 오차가 발생하며 또한 공분산행렬 추정을 위하여 많은 데이터 단편을 필요로 한다. 방위각 추정오차 및 공분산 행렬 추정시 필요한 데이터 단편의 수 문제를 완화하기 위하여 음압센서 선배열에 적용된 조향공분산 행렬 기법을 음향벡터 선배열 센서에 확장하여 적용한다. 그리고 부배열 기법을 통하여 공분산행렬의 차원을 줄임으로써 적은 수의 데이터 단편으로 안정적인 공분산행렬 추정이 가능하고 방위각 추정성능을 향상시킨다. 모의 실험을 통하여 기존의 코히어런트 신호 부공간 전처리 기반 광대역 빔형성기법과 제안한 기법의 방위각 추정 성능을 분석한다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제12권4호
• /
• pp.15-24
• /
• 2007

우편물의 자동구분을 위해서는 주소영상의 인식이 필수적이다. 주소영상의 인식 과정은 주소영상 전처리, 문자인식, 주소해석의 과정으로 이루어져 있다. 주소영상 전처리 과정을 통해 추출된 문자영상들은 인식과정으로 전달되고 이 과정에서 각 문자영상마다 다수의 후보문자와 인식 스코어가 생성된다. 주소해석기는 후보문자와 인식 스코어의 집합을 이용하여 유효한 최종 주소를 생성한다. 우편물의 자동구분 율은 주소영상의 인식과정에 포함된 모든 과정의 성능에 따라 좌우되는데 특히 문자인식 성능이 중요한 요인이다. 주소인식에서 좋은 문자인식기란 주소해석이 용이할 수 있도록 신뢰도 높은 후보문자를 생성하는 것이라 할 수 있다. 본 논문에서는 문자인식기에서 신뢰도 높은 후보문자를 생성하는 방법을 제안한다. 논문에서는 현행 우편물 자동구분기의 주소인식 시스템에서 사용되고 있는 MLP 인식기를 개별 문자인식을 위한 인식기로 사용한다. MLP 인식기는 인식 속도와 인식률 측면에서 가장 우수한 인식기의 하나로 알려져 있지만, false alarm과 같은 잘못된 결과를 생성하기도 하는데 이는 주소해석을 어렵게 만드는 주요 요인이 된다. 본 논문에서는 주소해석을 쉽게 하고 우편물 구분율을 높이기 위해 기 구현된 MLP 인식기의 출력값을 재추정하는 방법을 제안한다. 재추정값의 신뢰도를 높이기 위한 인식기의 통계적 동작특성을 생성하는 방법과, 기존 MLP와 신뢰도 재추정기로서 동작하는 Subspace 인식기를 결합하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 타당성을 확인하기 위해 우체국에 설치된 우편물구분기로부터 획득한 문자영상을 이용하여 실험하였다. 실험 결과 제안 방법이 개별 문자 및 비문자에 대한 오류율과 기각률 측면에서 높은 신뢰도를 보임을 확인할 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
• /
• pp.1654-1659
• /
• 2003

In this paper, the performance evaluation of the JADE-MUSIC estimation based on the indoor channel is presented. By means of the JADE-MUSIC algorithm, DOA and time delay can be obtained simultaneously. In the JADE-MUSIC method, the channel impulse response is first estimated from the received samples and then this impulse response is employed to estimate DOAs and time delays of multipath waves. Moreover, according to the JADE-MUSIC characteristics, it can work in cases when the number of impinging waves is more than the number of antenna elements, unlike the traditional parametric subspace-based method, such a case is not true. Therefore, we employ the JADE-MUSIC algorithm applying for the real indoor environment where is rich of the multipath propagation waves and can imply that the number of waves is very possibly higher than that of the array element. The experiment is carried out in our laboratory considered to be the real indoor environment. The performance of the JADE-MUSIC algorithm is evaluated in terms of the comparison between the simulation and experiment results by using the simulated channel model and the real indoor channel model, respectively. It is clear that the joint angle and delay estimation using the simulated channel model are in good agreement with the estimation using the real indoor channel model. Therefore, we can say that the JADE-MUSIC algorithm accomplishes the high performance to jointly estimate the angle and delay of the arriving signal for the indoor environment.

• Smart Structures and Systems
• /
• 제22권1호
• /
• pp.41-55
• /
• 2018

Damping ratio and frequency have influence on dynamic serviceability or instability such as vortex-induced vibration and displacement amplification due to earthquake and critical flutter velocity, and it is thus important to make determination of damping ratio and frequency accurate. As bridges are getting longer, small scale model test considering similitude law must be conducted to evaluate damping ratio and frequency. Analysis conditions modified by similitude law are applied to experimental test considering different scale ratios. Generally, Nyquist frequency condition based on natural frequency modified by similitude law has been used to determine sampling rate for different scale ratios, and total time length has been determined by users arbitrarily or by considering similitude law with respect to time for different scale ratios. However, Nyquist frequency condition is not suitable for multimode system with noisy signals. In addition, there is no specified criteria for determination of total time length. Those analysis conditions severely affect accuracy of damping ratio. The focus of this study is made on the determination of minimum analysis conditions for different scale ratios. Influence of signal to noise ratio is studied according to the level of noise level. Free initial value problem is proposed to resolve the condition that is difficult to know original initial value for free vibration. Ambient and free vibration tests were used to analyze the dynamic properties of a system using data collected from tests with a two degree-of-freedom section model and performed on full bridge 3D models of cable stayed bridges. The free decay is estimated with the stochastic subspace identification method that uses displacement data to measure damping ratios under noisy conditions, and the iterative least squares method that adopts low pass filtering and fourth order central differencing. Reasonable results were yielded in numerical and experimental tests.

• Earthquakes and Structures
• /
• 제15권3호
• /
• pp.335-350
• /
• 2018

This paper presents numerical modelling, modal testing, finite element model updating, linear and nonlinear earthquake behavior of a reinforced concrete building model. A 1/2 geometrically scale, two-storey, reinforced concrete frame model with raft base were constructed, tested and analyzed. Modal testing on the model using ambient vibrations is performed to illustrate the dynamic characteristics experimentally. Finite element model of the structure is developed by ANSYS software and dynamic characteristics such as natural frequencies, mode shapes and damping ratios are calculated numerically. The enhanced frequency domain decomposition method and the stochastic subspace identification method are used for identifying dynamic characteristics experimentally and such values are used to update the finite element models. Different parameters of the model are calibrated using manual tuning process to minimize the differences between the numerically calculated and experimentally measured dynamic characteristics. The maximum difference between the measured and numerically calculated frequencies is reduced from 28.47% to 4.75% with the model updating. To determine the effects of the finite element model updating on the earthquake behavior, linear and nonlinear earthquake analyses are performed using 1992 Erzincan earthquake record, before and after model updating. After model updating, the maximum differences in the displacements and stresses were obtained as 29% and 25% for the linear earthquake analysis and 28% and 47% for the nonlinear earthquake analysis compared with that obtained from initial earthquake results before model updating. These differences state that finite element model updating provides a significant influence on linear and especially nonlinear earthquake behavior of buildings.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제47권1호
• /
• pp.139-149
• /
• 2010

ECIES와 ECDH의 강력한 DPA 대응방법으로 알려진 랜덤 스칼라 기법은 다양한 전력 분석에 안전한 것으로 알려져 있다. 이 대응방법은 매번 생성되는 난수를 키로 사용해 스칼라 곱셈 연산을 수행하는 하나의 파형에서 이 난수 값을 알 수 있다면 분석이 가능하다. 하지만 이러한 분석 사례가 기존에 없어 아직 안전한 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 이러한 분석을 가능하게 할 수 있는 새로운 전력 분석을 제안한다. 제안하는 분석 기법은 타원곡선의 더블링 연산들을 비교함에 의해 이루어지며 이러한 비교를 용이하게 하기 위해 주성분 분석을 이용한다. 제안하는 주성분 분석을 이용한 부분공간 기반 전력 분석을 실제로 수행했을 때 기존의 판별 함수의 에러를 완벽하게 제거할 수 있었으며 이를 통해 개인키를 찾아낼 수 있었다.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
• /
• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
• /
• pp.1244-1244
• /
• 2001

In linear discriminant analysis there are two important properties concerning the effectiveness of discriminant function modeling. The first is the separability of the discriminant function for different classes. The separability reaches its optimum by maximizing the ratio of between-class to within-class variance. The second is the stability of the discriminant function against noises present in the measurement variables. One can optimize the stability by exploring the discriminant variates in a principal variation subspace, i. e., the directions that account for a majority of the total variation of the data. An unstable discriminant function will exhibit inflated variance in the prediction of future unclassified objects, exposed to a significantly increased risk of erroneous prediction. Therefore, an ideal discriminant function should not only separate different classes with a minimum misclassification rate for the training set, but also possess a good stability such that the prediction variance for unclassified objects can be as small as possible. In other words, an optimal classifier should find a balance between the separability and the stability. This is of special significance for multivariate spectroscopy-based classification where multicollinearity always leads to discriminant directions located in low-spread subspaces. A new regularized discriminant analysis technique, the principal discriminant variate (PDV) method, has been developed for handling effectively multicollinear data commonly encountered in multivariate spectroscopy-based classification. The motivation behind this method is to seek a sequence of discriminant directions that not only optimize the separability between different classes, but also account for a maximized variation present in the data. Three different formulations for the PDV methods are suggested, and an effective computing procedure is proposed for a PDV method. Near-infrared (NIR) spectra of blood plasma samples from mastitic and healthy cows have been used to evaluate the behavior of the PDV method in comparison with principal component analysis (PCA), discriminant partial least squares (DPLS), soft independent modeling of class analogies (SIMCA) and Fisher linear discriminant analysis (FLDA). Results obtained demonstrate that the PDV method exhibits improved stability in prediction without significant loss of separability. The NIR spectra of blood plasma samples from mastitic and healthy cows are clearly discriminated between by the PDV method. Moreover, the proposed method provides superior performance to PCA, DPLS, SIMCA and FLDA, indicating that PDV is a promising tool in discriminant analysis of spectra-characterized samples with only small compositional difference, thereby providing a useful means for spectroscopy-based clinic applications.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
• /
• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
• /
• pp.1042-1042
• /
• 2001

In linear discriminant analysis there are two important properties concerning the effectiveness of discriminant function modeling. The first is the separability of the discriminant function for different classes. The separability reaches its optimum by maximizing the ratio of between-class to within-class variance. The second is the stability of the discriminant function against noises present in the measurement variables. One can optimize the stability by exploring the discriminant variates in a principal variation subspace, i. e., the directions that account for a majority of the total variation of the data. An unstable discriminant function will exhibit inflated variance in the prediction of future unclassified objects, exposed to a significantly increased risk of erroneous prediction. Therefore, an ideal discriminant function should not only separate different classes with a minimum misclassification rate for the training set, but also possess a good stability such that the prediction variance for unclassified objects can be as small as possible. In other words, an optimal classifier should find a balance between the separability and the stability. This is of special significance for multivariate spectroscopy-based classification where multicollinearity always leads to discriminant directions located in low-spread subspaces. A new regularized discriminant analysis technique, the principal discriminant variate (PDV) method, has been developed for handling effectively multicollinear data commonly encountered in multivariate spectroscopy-based classification. The motivation behind this method is to seek a sequence of discriminant directions that not only optimize the separability between different classes, but also account for a maximized variation present in the data. Three different formulations for the PDV methods are suggested, and an effective computing procedure is proposed for a PDV method. Near-infrared (NIR) spectra of blood plasma samples from daily monitoring of two Japanese cows have been used to evaluate the behavior of the PDV method in comparison with principal component analysis (PCA), discriminant partial least squares (DPLS), soft independent modeling of class analogies (SIMCA) and Fisher linear discriminant analysis (FLDA). Results obtained demonstrate that the PDV method exhibits improved stability in prediction without significant loss of separability. The NIR spectra of blood plasma samples from two cows are clearly discriminated between by the PDV method. Moreover, the proposed method provides superior performance to PCA, DPLS, SIMCA md FLDA, indicating that PDV is a promising tool in discriminant analysis of spectra-characterized samples with only small compositional difference.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
• /
• 제33권3호
• /
• pp.157-165
• /
• 2006

세포는 환경 변화 및 자극으로부터 자신을 보호하기 위해 유전자가 발현하여 생명을 유지 시스템을 갖고 있다. 유전자의 발현은 비정상적인 상태의 세포를 환경을 조절, 변화시켜 정상으로 바꾸기 위한 기능, 발달단계에 필요한 기능 등 생명현상에 필요한 특수 역할을 수행한다. 따라서 각 유전자의 기능을 아는 것은 생물학적으로 상당히 의미 있는 일이다. 본 논문에서는 유전자 기능을 알아보기 위해 발현 패턴을 통해 같을 때, 유사한 형태 혹은 시차를 갖고 동일한 형태로 발현하는 유전자들은 같은 기능을 한다는 가정을 하였다. 이 가정에 기반하여 각 유전자들을 기능에 따라 분류하였다. (1) IFSA선형 모델을 적용하여 데이타를 잘 나타내 줄 수 있는 특징 패턴을 찾았으며 (2) 이 특징 패턴으로부터 본 논문에서 제안한 Membership Scoring Function을 이용하여 유전자를 필터링(filtering) 하였다. 이 유전자들은 기존의 ICA(Independent Component Analysis) 방법에서 보다 IFSA 방법이 더 효과적으로 각 기능에 따른 유전자 그룹을 찾아내줌을 GO(Gene Ontology)에서 확인할 수 있었다. 이는 시차 혹은 위상 변화에 상관없이 데이타를 잘 나타낼 수 있는 IFSA의 특성이, ICA보다. 생물학적인 변수를 더 고려해 줄 수 있기 때문이라고 생각된다[1]. 이 논문의 또 다른 주요 작업은 유전자의 상호작용 관계로부터 유전자 네트웍을 얻어내는 것이다. 유전자 네트웍은 같은 그룹 내에서 유전자간의 상관 계수를 구하고 가장 높은 상관도를 보이는 유전자쌍을 연결시켜 얻게되었다. 이 네트웍 역시 GO 해석에서 그 유효성을 확인하였다.를 평균 66.02에서 58.98로 줄이면서 계산시간은 평균 71ms에서 44ms 으로 빠르게 됨을 알 수 있었다.적외선 분광법을 이용한 사일리지의 화학적 조성분 함량 측정은 적은 오차 범위 내에서 신속하고 정확한 분석법이 될 수 있음을 확인 할 수 있었다. 비록 원물 생시료(IF)에 대한 직접적인 측정은 다소 예측 정확성이 떨어지지만 현장 적용성과 편리성을 높이기 위해서는 생시료의 측정시 오차를 줄일 수 있는 스펙트럼의 수처리 방법이나 산란보정 방법과 같은 데이터 처리기법에 대한 더 많은 연구가 앞으로 진행되어야 한다고 생각되어진다.상자의 50% 이상이 매일 생선 콩 및 콩제품과 채소류를 먹고 있었고, 인스턴트나 패스트푸드는 정상 체중군이 저체중군이나 과체중보다 매일 섭취하는 빈도가 낮았다(p<0.0177). 7. 가장 낮은 영양 섭취 상태를 보여준 영양소(% RDA< 75%)는 철분과 칼슘으로 조사 대상자의 3/4에 해당하는 조사 대상자가 영양 부족 상태였다. 칼슘 섭취의 경우 정상 체중군이 과체중군과 저체중군보다 섭취율이 낮았으나(p<0.0257) 철분은 군간 유의차는 없었다. 8. 칼슘의 경우 과체중군이 저체중군이나 정상 체중군에 비해 영양소 적정비율(NAR) 값이 높았으며(p<0.0257) 철분, 단백질, 비타민 $B_1$과 $B_2$, 나이아신의 경우도 통계적으로 유의하지는 않으나 과체중군이 저체중군 또는 정상 체중군의 NAR 값이 높은 경향을 보여주었다. 9가지 영양소의 NAR을 평균한 MAR 값은 군간 유의적이지는 않으나 과체중군(0.76)이 정상체중(0.73) 또는 저체중군(0.73)에 비해 높은 값은 보여주었다. 9.

• 전자공학회논문지
• /
• 제50권6호
• /
• pp.62-71
• /
• 2013

TDOA (time difference of arrival)와 FDOA (frequency difference of arrival)를 동시에 사용하는 신호원 위치추정 방법은 단일 정보를 이용하는 경우에 비해 높은 정확도를 가지며 이동 신호원의 속도 추정이 가능하다는 장점을 가지고 있다. 최근 종속 미지변수를 정의한 후 비반복적으로 해를 구하는 방법들이 제안되고 있으나 전자전 환경과 같이 수신단과 신호원 간의 거리가 상대적으로 먼 경우에는 추정 정확도가 낮고 모든 수신단 쌍이 동일한 기준 수신단을 공유하여야 한다는 운용상의 제약이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 비선형 LS 최적해를 반복계산을 통해 얻어내는 Gauss-Newton 기법을 적용하여 이동 신호원의 위치좌표와 속도벡터를 추정한다. 또한 이동 신호원의 위치와 속도 추정 결과를 효과적이고 정량적으로 분석하기 위해 CRLB (Cramer-Rao lower bound) 행렬을 각각의 부공간으로 분해하여 2차원 공간상에 독립된 CEP (circular error probable) 평면으로 도시한다. 모의실험을 통해 주어진 수신단 배치와 조합에서 이동 신호원의 위치 및 속도 추정 성능을 확인하고 분석 결과를 제시한다.