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        • KCI등재
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          파라메트릭 배열을 이용한 해저지층 탐사 알고리즘

          이종현(Chong Hyun Lee), 이재일(Jaeil Lee), 배진호(Jinho Bae) 한국해양공학회 2014 韓國海洋工學會誌 Vol.28 No.1

          In this paper, we propose an threshold-based Schur algorithm for estimating the media characteristics of sub-bottom multi-layers by using the signal generated by a parametric array transducer. We use the KZK model to generate a parametric signal, and use the proposed threshold-based Schur algorithm for estimating the reflection coefficients of multiple sea bottom layers. Using computer simulation, we verify that the difference frequency component generated by the KZK model prevails over the signals of primary frequencies at long range. For the simulation, we use the transmit signal generated by the KZK and the reflected signal obtained from a lattice filter model for the seawater and sub-bottom of multi-level non-homogeneous layers. Through the simulation, we verify that the proposed threshold-based Schur algorithm can give much more accurate and efficient estimates of the reflection coefficients than methods using received signal, matched filter output signal, and normal Schur algorithm output.

        • KCI등재
        • KCI등재

          On-line Calibration algorithm for Asynchronous CDMA-based antenna arrays

          이종현,Lee,Chong-Hyun The Korean Institute of Communications and Informa 2004 韓國通信學會論文誌 Vol.29 No.1A

          In this paper, the calibration problem of an asynchronous CDMA-based antenna array is studied. A new iterative calibration algorithm for antenna array in the presence of frequency offset error is presented. The algorithm is applicable to a non-linear array and does not require a prior knowledge of the (direction of arrivals) DOAs of the signals of any user, and it only requires the code sequence of a reference user. The algorithm is based on the two step procedures, one for estimating both channel and frequency offset and the other for estimating the unknown array gain and phase. Consequently, estimates of the DOAs, the multi-path impulse response of the reference signal sources, and the carrier frequency offset as well as the calibration of antenna array are provided. The performance of the proposed algorithm is investigated by means of computer simulations and is verified by using field data measured through a custom-built W-CDMA test-bed. 본 논문에서는 비동기 CBMA 시스템에서 발생하는 배열 안테나 소자의 오차 보정(calibration) 문제를 다룬다. 수신기치 주파수 오프셋 오차가 있을 경우에 적용 가능한 새로운 순차적인 오차 보정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 비선형 배열 안테나에도 적용가능하며, 사전에 알고 있는 신호를 사용하여 보정하는 것이 아니라, 셀 내의 임의의 사용자 PN code 만을 사용하여 온라인으로 오차 보정을 수행한다. 제안된 알고리즘은 채널과 주파수 오차를 추정하는 부분과 배열안테나 보정을 추정하는 부분으로 구성되어 있으며, 컴퓨터 모의 실험과 W-CDMA용 스마트 안테나 테스트 베드에서 얻어진 실측 데이터를 이용한 실험을 통하여 그 성능이 검증되었다.

        • Liquid Level Sensor based on Microstrip Patch Antenna

          Jeehyun Lee(이지현), Kibae Lee(이기배), Jinho Bae(배진호), Chong Hyun Lee(이종현) 대한전자공학회 2017 대한전자공학회 학술대회 Vol.2017 No.6

          We propose a liquid level sensor based on microstrip patch antenna, which has resonant frequencies dependent on physical dimensions of its radiation patch and permittivity of dielectric material between radiation patches. By investigating resonant frequency shift caused by the dielectric materials composed of liquid and air gap, we can detect the specific level of liquid. We also derive a relative permittivity according to the ratio of the liquid to air. By adopting a microstrip patch antenna of which chamber is 5mm height, we show that the proposed sensor can detect level of water with 2mm resolution of which frequency separation is at least 30MHz.

        • KCI우수등재

          주파수 영역 수동소나 표적신호 분리 및 잡음 제거 알고리즘

          이기배(Kibae Lee), 김주호(Juho Kim), 정명준(Myoung Jun Cheong), 류영우(Young Woo Ryu), 배진호(Jinho Bae), 이종현(Chong Hyun Lee) 대한전자공학회 2018 전자공학회논문지 Vol.55 No.3

          본 논문에서는 다중 표적환경에서 수동소나 표적신호 분리를 위한 주파수 영역 신호분리 및 잡음 제거 알고리즘을 제안한다. 수동소나는 주로 선박 및 항만의 안전을 위해 수중 이동체의 탐지 및 식별에 사용된다. 그러나 여러 수중 잡음 환경과 다중 표적환경에서 다수의 표적신호가 혼재하는 상황에 의해 개별 표적신호의 탐지 및 식별에 어려움을 가진다. 이러한 이유로 주파수 영역에서의 JADE(Joint Approximate Diagonalization of Eigen-matrices)와 심층 신경망(deep neural network) 기반의 SDAE(Stacked Denoising Auto-Encoder)를 이용한 표적신호 분리 및 잡음 제거 알고리즘을 제안한다. 모의실험 결과, 주파수 영역에서 JADE를 사용함이 시간 영역에서 적용함과 비교하여 우수한 분리 성능을 보였다. 또한 SDAE를 함께 수행함으로써 2.64-4.01dB의 신호 대 잡음비(SNR) 향상을 가졌으며, JADE 수행 과정에서 분리되지 않은 신호성분을 제거함으로써 신호분리 성능을 향상시켰다. In this paper, we propose frequency domain signal separation and noise reduction algorithm for separation of passive sonar target signals in multi-target environment. Passive sonar is mainly used for the detection and identification of underwater vehicles for the safety of ships and harbors. However, it is difficult to detect and identify individual target signals due to underwater noise environment and the mixed situation of multiple target signals in multiple target environment. For this reason, we propose a target signal separation and noise reduction algorithm using JADE (Joint Approximation Diagonalization of Eigen-matrices) in frequency domain and SDAE (Stacked Denoising Auto-Encoder) based on deep neural network. Simulation results show that the use of JADE in the frequency domain is superior to that applied in the time domain. In addition, the signal to noise ratio (SNR) improvement of 2.64-4.01dB was achieved by performing SDAE and signal separation performance was improved by eliminating non-separated signal components during JADE performance.

        • KCI등재

          주파수에 따른 감쇠계수 변화량을 이용한 해저 퇴적물 특징 추출 알고리즘

          이기배(Kibae Lee), 김주호(Juho Kim), 이종현(Chong Hyun Lee), 배진호(Jinho Bae), 이재일(Jaeil Lee), 조정홍(Jung Hong Cho) 대한전자공학회 2017 전자공학회논문지 Vol.54 No.1

          본 논문에서는 해저 퇴적물 분류를 위한 특징 추출 기법을 제안하고 검증한다. 기존 연구에서는 주파수의 영향이 없는 반사계수를 이용하여 퇴적물을 분류해 왔다. 그러나 해저 퇴적물의 음향 감쇠계수는 주파수의 함수이며 퇴적 성분에 따라 서로 다른 특성을 나타낸다. 따라서 주파수에 따른 감쇠계수 변화량을 이용하여 특징벡터를 생성하였다. 감쇠계수 변화량은 Chirp 신호에 의해 생성된 두 번째 층 반사신호를 이용하여 추정한다. Chirp 신호의 다중대역 특징이 다차원 벡터를 형성하기 때문에 기존의 방법에 비해 우수한 특성을 갖는다. 반사계수에 의한 분류 성능과 비교하기 위해 선형 판별 분석법 (LDA, Linear Discriminant Analysis)를 이용하여 차원을 축소하였다. Biot 모델을 이용하여 모의실험 환경을 구축하고 Fisher score와 MLD (Maximum Likelihood Decision)를 기반의 분류 정확도를 이용해 제안된 특징을 평가하였다. 그 결과, 제안된 특징은 반사계수에 비해 높은 변별력을 보이며, 측정 및 깊이 추정오차에도 강인한 특성을 보였다. In this paper, we propose novel feature extraction algorithm for classification of seabed sediment. In previous researches, acoustic reflection coefficient has been used to classify seabed sediments, which is constant in terms of frequency. However, attenuation of seabed sediment is a function of frequency and is highly influenced by sediment types in general. Hence, we developed a feature vector by using attenuation variation with respect to frequency. The attenuation variation is obtained by using reflected signal from the second sediment layer, which is generated by broadband chirp. The proposed feature vector has advantage in number of dimensions to classify the seabed sediment over the classical scalar feature (reflection coefficient). To compare the proposed feature with the classical scalar feature, dimension of proposed feature vector is reduced by using linear discriminant analysis (LDA). Synthesised acoustic amplitudes reflected by seabed sediments are generated by using Biot model and the performance of proposed feature is evaluated by using Fisher scoring and classification accuracy computed by maximum likelihood decision (MLD). As a result, the proposed feature shows higher discrimination performance and more robustness against measurement errors than that of classical feature.

        • KCI등재

          천해 배경잡음 환경에 적합한 과도신호의 특징 및 변별력 분석

          이재일(Jaeil Lee), 강윤정(Youn Joung Kang), 이종현(Chong Hyun Lee), 이승우(Seung Woo Lee), 배진호(Jinho Bae) 대한전자공학회 2014 전자공학회논문지 Vol.51 No.7

          본 논문에서는 천해 배경잡음 환경에서 과도신호 분류에 적합한 특징 선택을 위해 특징의 변별력을 분석하였다. 과도신호분류는 해양환경 특성상 낮은 신호대잡음비(SNR)를 가지므로 잡음변화에 강인한 특징이 요구된다. 천해 배경잡음을 모델링하기 위해 이론적인 잡음 모델과 Wenz의 천해 관측 자료 그리고 Yule walker 필터를 이용하였다. 과도신호의 SNR에 따른 각 특징의 변별력은 Fisher score를 이용하여 분석하였다. 변별력이 높은 특징을 선택하여 24 클래스의 과도신호원에 대한 분류정확도를 분석한 결과 잡음이 없는 환경에서 선택된 특징에서 상대적으로 높은 분류정확도를 보였다. 이러한 결과를 토대로 최종적으로 선택된 특징은 전체 28가지 특징 중 16가지 특징이 선택되었다. 다중 클래스 SVM분류기를 이용하여 선택된 특징의 인식률 분석결과 과도신호의 SNR 20dB 환경에서 약92%의 분류정확도를 보였다. In this paper, we analyze the discriminability of features for the classification of transient signals with an ambient noise in a shallow water. For the classification of the transient signals, robust features for the variance of a noise are required due to a low SNR under a marine environment. In the modelling the ambient noise in shallow water, theoretical noise model, Wenz's observation data from the shallow water, and Yule-walker filter are used. Discrimination of each feature of the transient signals with an additive ambient noise is analyzed by utilizing a Fisher score. As the analysis of a classification accuracy about the transient signals of 24 classes using the selected features with a high discriminability, the features selected in the environment without a noise relatively have a good classification accuracy. From the analyzed results, we finally select a total 16 features out of 28 features. The recognition using the selected features results in the classification accuracy of 92% in SNR 20dB using Multi-class SVM.

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