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유신우,지영근,조형원,한철희,서명환,오혁준,Yoo, Sinwoo,Ji, Younggun,Cho, Hyung-Weon,Han, Chulhee,Seo, Myunghwan,Oh, Hyukjun 한국정보통신학회 2020 한국정보통신학회논문지 Vol.24 No.5
본 논문은 협대역 다중전송시스템의 구조 및 다중전송에 적합한 등화기의 성능 분석에 관한 것으로서. 등화 성능의 극대화를 위하여 다중전송에 있어 레인징 기법에 기반한 전송 시점 제어 방법을 제안하고, 제안된 다중 전송기법에 적합한 연판정 및 강판정 조합 궤환 적응 판정 등화기를 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 연판정 및 강판정 조합 궤환 적응 등화기는 SNR의 범위에 따라 궤환 적응 등화기의 입력으로 사용되는 판정 방법을 가변하는 것이다. 제안된 기법의 우수성을 입증하기 위하여 페이딩 채널 환경에서 모의실험을 통하여 제안된 방법의 성능을 검증하였다. 성능 검증결과, 기존 방법과 비교하여 본 논문에서 제안하는 방법이 큰 복잡도 증가 없이 기존 방법의 성능을 뛰어넘는 우수한 성능을 보임을 확인하였다. In this paper, a multiple transmission communication system employing ranging based transmission timing adjustment capability is proposed. In addition, a decision feedback equalizer with the use of combinations of soft decision and hard decision adequate to the proposed multiple transmission communication system is also proposed. The proposed ranging based transmission timing adjustment capability makes the received signals from the multiple transmission points centered on the different symbol timing boundaries. The decision making method for the inputs to the proposed decision feedback equalizer is adaptively selected between soft decision and hard decision as per channel conditions like SNR. The performance of the proposed method had been analyzed through the simulation under the fading channel environments and compared with the previous methods. The simulation results showed performance improvement of the proposed method over the existing ones without noticeable increments in complexities.
유신우,오혁준,Yoo, Sinwoo,Oh, Hyukjun 한국정보통신학회 2022 한국정보통신학회논문지 Vol.26 No.5
This paper shows a small and low-powered wireless communication system based on the ATSC broadcasting system using the ISM frequency band that can be used as a PBS(Personal Broadcasting System). It is designed to demonstrate a channel-adaptive CR(Cognitive Radio) system to provide a better service quality in the unlicensed band where co-channel interference exists. And it achieved very reliable communications by a closed-loop active phased array antenna. This ATSC-based personal broadcasting platform can be modified easily with given flexibility by using GNU Radio as an open-source signal processing platform based on USRP and implementing additional functions in FPGA. In addition, the chosen communication frequency resource can be managed and controlled by the return channel that transmits the channel status and communication parameters between transmission and reception in real-time.
유신우(Yoo Sin Woo),오혁준(Oh Hyuk Jun) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.2
본 논문은 SDR 중 연구 목적으로 많이 사용하는 USRP 와 Gnu Radio 를 사용하여 송수신 시스템을 구현하고, CR 을 통해 비어있는 주파수를 할당 받은 사용자에게 스위칭 빔포밍 안테나를 사용하여 주파수 낭비 없이 효율적인 통신이 가능함을 보인다.
MFCC와 CNN을 이용한 저고도 초소형 무인기 탐지 및 분류에 대한 연구
신경식,유신우,오혁준,Shin, Kyeongsik,Yoo, Sinwoo,Oh, Hyukjun 한국정보통신학회 2020 한국정보통신학회논문지 Vol.24 No.3
본 논문은 저고도로 비행하는 초소형 무인기에 대한 탐지 및 분류에 대한 기술로써, 단순히 초소형 무인기를 탐지만 하는 것이 아니라 탐지된 무인기의 종류 및 모델까지 인식하는 심화학습 기반 탐지 및 분류 기법을 제안한다. 무인기의 소리 특성으로 MFCC를 사용하였고 탐지 및 분류를 위해 CNN를 사용하였다. 무인기들은 각각 CNN을 통해 구분할 수 있는 MFCC 특성을 가짐을 입증하였고, 또한 총 4가지의 무인기에 대한 dataset을 대상으로 분류를 한 결과 time-related sequence를 가지는 MFCC라 하더라도 RNN 대신 CNN를 사용하면 탐지 및 분류 능력을 갖추면서도 연산량을 줄일 수 있음을 검증하였다. 따라서 본 논문은 간단하면서도 효과적인 초소형 무인기 탐지 및 분류 방법을 제시한다. This paper is related to detection and classification for micro-sized aircraft that flies at low-altitude. The deep-learning based method using sounds coming from the micro-sized aircraft is proposed to detect and identify them efficiently. We use MFCC as sound features and CNN as a detector and classifier. We've proved that each micro-drones have their own distinguishable MFCC feature and confirmed that we can apply CNN as a detector and classifier even though drone sound has time-related sequence. Typically many papers deal with RNN for time-related features, but we prove that if the number of frame in the MFCC features are enough to contain the time-related information, we can classify those features with CNN. With this approach, we've achieved high detection and classification ratio with low-computation power at the same time using the data set which consists of four different drone sounds. So, this paper presents the simple and effecive method of detection and classification method for micro-sized aircraft.