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Fractional Fourier 변환을 이용한 LFM 신호 분리
석종원,김태환,배건성,Seok, Jongwon,Kim, Taehwan,Bae, Keunsung 한국정보통신학회 2013 한국정보통신학회논문지 Vol.17 No.3
Fractional 푸리에변환(Fractional Fourier Transform : FRFT)은 기존의 푸리에 변환의 일반화된 형태로서, 양자역학분야에서 처음 소개되었다. FRFT가 가지는 시간-주파수 영역에서의 단순하면서도 유용한 특성으로 인하여, 지금까지 소나 및 레이더 신호처리 분야에서 많은 연구결과들이 발표되었으며, 푸리에 변환을 활용한 기존의 방법보다 우수한 연구결과를 보여 왔다. 본 논문에서는 LFM(Linear Frequency Modulation)신호들이 겹쳐져 수신되었을 경우에 이들 신호들을 검출하고 분리하기 위해 FRFT를 이용하였다. 실험결과 수신된 LFM 신호들을 FRFT 영역에서 효율적으로 검출하고 분리가 가능함을 확인하였다. The Fractional Fourier transform, as a generalization of the classical Fourier Transform, was first introduced in quantum mechanics. Because of its simple and useful properties of Fractional Fourier transform in time-frequency plane, various research results in sonar and radar signal processing have been introduced and shown superior results to conventional method utilizing Fourier transform until now. In this paper, we applied Fractional Fourier transform to sonar signal processing to detect and separate the overlapping linear frequency modulated signals. Experimental results show that received overlapping LFM(Linear Frequency Modulation) signals can be detected and separated effectively in Fractional Fourier transform domain.
Fractional Fourier 변환을 이용한 능동소나 표적 인식
석종원,김태환,배건성,Seok, Jongwon,Kim, Taehwan,Bae, Geon-Seong 한국정보통신학회 2013 한국정보통신학회논문지 Vol.17 No.11
수중환경 하에서 표적을 탐지하고 식별하는 문제는 군사적인 목적은 물론 비군사적 목적으로도 많은 연구가 수행되어 왔다. 수중환경에서의 수중음향 신호가 시간 공간적으로 특성이 변화하며 천해 다중경로 환경을 반영하는 복잡한 특성을 보이는 점으로 인해 능동 표적인식 기술은 매우 어려운 기술로 여겨져 왔다. 또한 실제 데이터 수집의 어려움이 따르게 된다. 본 논문에서는 3차원 하이라이트 분포를 가지는 모델을 이용하여, 능동소나 표적신호를 음선 추적기법을 기반으로 하여 합성하였다. 합성된 표적신호를 대상으로 Fractional Fourier 변환을 적용하여 특징벡터를 추출하였고, 신경회로망 인식기를 이용하여 인식 실험을 수행하였다. Many studies in detection and classification of the targets in the underwater environments have been conducted for military purposes, as well as for non-military purpose. Due to the complicated characteristics of underwater acoustic signal reflecting multipath environments and spatio-temporal varying characteristics, active sonar target classification technique has been considered as a difficult technique. And it has difficulties in collecting actual underwater data. In this paper, we synthesized active target echoes based on ray tracing algorithm using target model having 3-dimensional highlight distribution. Then, Fractional Fourier transform was applied to synthesized target echoes to extract feature vector. Recognition experiment was performed using neural network classifier.
석종원,김태환,배건성,Seok, Jong-Won,Kim, Tae-Hwan,Bae, Keun-Sung 한국정보통신학회 2012 한국정보통신학회논문지 Vol.16 No.9
일반적으로 수중표적 인식에서는 표적의 형상/재질에 따른 수신 표적신호의 공간적인 정보를 특징인자로 추출하여 식별하고자 하는 특징을 추출하였다. 또한, 표적신호의 수신 위치에 덜 민감한 특징파라미터 추출을 위해 다양한 신호처리 기법을 적용하는 연구가 수행되어 왔다. 본 논문에서는 표적신호의 수신위치에 상대적으로 민감하지 않은 정준상관분석(Canonical correlation Analysis; CCA)을 사용하여 합성된 수중물체의 특징을 분석하였다. 다중각도 환경에서 특징추출을 위해 정준산관분석기법이 적용되었으며, 각각 다른 각도에서 수중물체에 반사되어 되돌아오는 연속적인 두개의 소나신호를 대상으로 정준상관분석을 수행하여 두 신호의 상관성을 분석하였다. Generally, in the underwater target recognition, feature vectors are extracted from the target signal utilizing spatial information according to target shape/material characteristics. And, various signal processing techniques have been studied to extract feature vectors which is less sensitive to the location of the receiver. In this paper, we analyzed the characteristics of synthesized underwater objects using canonical correlation analysis method which is relatively less sensitive to the location of receiver. Canonical correlation analysis is applied to two consecutive backscattered sonar returns at different aspect angles to analyze the correlation characteristics in multi-aspect environment.
석종원,배건성 한국음향학회 1999 韓國音響學會誌 Vol.18 No.6
본 논문에서는 잡음이 포함된 음성의 시작점과 끝점을 효율적으로 검출할 수 있는 알고리듬에 대하여 연구하였다. 이를 위해, 웨이브렛 영역에서의 에너지 분포를 고려함으로써 잡음환경하에서도 음성을 검출할 수 있는 새로운 검출 파라미터를 제안하였다. 제안된 끝점검출 파라미터는 웨이브렛 영역에서 세 번째 coarsed 스케일의 표준편차와 가중치를 곱한 첫 번째 detailed 스케일의 표준편차의 합으로 정의하였다. 제안된 끝점검출기의 성능평가를 위해서 다양한 SNR에서 기존방식과 비교하여 시작점과 끝점의 정확도 실험을 수행하였고 HMM 음성인식시스템을 이용하여 인식실험도 수행하였다. In this paper, we investigated the robust endpoint detection algorithm in noisy environment. A new feature parameter based on a discrete wavelet transform is proposed for word boundary detection of isolated utterances. The sum of standard deviation of wavelet coefficients in the third coarse and weighted first detailed scale is defined as a new feature parameter for endpoint detection. We then developed a new and robust endpoint detection algorithm using the feature found in the wavelet domain. For the performance evaluation, we evaluated the detection accuracy and the average recognition error rate due to endpoint detection in an HMM-based recognition system across several signal-to-noise ratios and noise conditions.
디지털 콘텐츠 저작권 보호 및 관리를 위한 방송 서버 시스템
석종원,이혜주,정사라,홍진우 에스케이텔레콤 (주) 2003 Telecommunications Review Vol.13 No.5
방송 및 통신환경의 디지털화로 인하여 디지털 방송은 고품질의 콘텐츠를 이용한 다채널 및 다기능 서비스가 가능하게 되었다. 대량의 디지털 콘텐츠를 생산해내는 방송은 이러한 측면에서 멀티미디어 콘텐츠 산업에 막대한 영향을미칠 수 있다. 더욱이 콘텐츠의 창작, 편집 및 저장을 위한 디지털 장비들은 가격이 저렴할 뿐 아니라 다루기도 손쉬워지고 있다. 이러한 환경에서 멀티미디어 콘텐츠는 디지털이라는 속성으로 인해 쉽게 복제되고 처리될 수 있다. 그러나 디지털화로 인한 장점들은 콘텐츠를 불법으로 복제, 수정 및 배포하는 불법 사용자들에게 역시 이용될 수 있으며 저작권에 심각한 문제를 야기 시킬 수 있다. 따라서 디지털 콘텐츠를 보호하고 관리할 수 있는 방안을 마련하는 일은 대단히 시급한 과제이다. 본 논문에서는 방송환경에서의 콘텐츠 보호 및 관리를 위한 프레임워크에 대하여 분석하였으며 관련 연구 동향 및 요소기술에 대하여 알아보았다. 그리고 콘텐츠 저작권 보호 및 관리를 위한 요소기술을 적용한디지털 방송 콘텐츠 서버 시스템을 제시하였다.