인지 무선 통신을 위한 합성곱 신경망 기반 스펙트럼 센싱 기법

정태윤,이의수,김도경,오지명,노우영,정의림,Jung, Tae-Yun,Lee, Eui-Soo,Kim, Do-Kyoung,Oh, Ji-Myung,Noh, Woo-Young,Jeong, Eui-Rim 한국정보통신학회 2020 한국정보통신학회논문지 Vol.24 No.2

This paper proposes a new convolutional neural network (CNN) based spectrum sensing technique for cognitive radio communications. The proposed technique determines the existence of the primary user (PU) by using energy detection without any prior knowledge of the PU's signal. In the proposed method, the received signal is high-rate sampled to sense the entire spectrum bands of interest. After that, fast Fourier transform (FFT) of the signal converts the time domain signal to frequency domain spectrum and by stacking those consecutive spectrums, a 2 dimensional signal is made. The 2 dimensional signal is cut by the sensing channel bandwidth and inputted to the CNN. The CNN determines the existence of the primary user. Since there are only two states (existence or non-existence), binary classification CNN is used. The performance of the proposed method is examined through computer simulation and indoor experiment. According to the results, the proposed method outperforms the conventional threshold-based method by over 2 dB. 본 논문에서는 인지 무선 통신을 위한 새로운 합성곱 신경망 기반 스펙트럼 센싱 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 주 사용자 신호에 대한 어떠한 사전 정보도 알지 못하는 상황에서 에너지 검출을 통해 주 사용자 신호 유무를 판단한다. 제안하는 기법은 센싱하고자 하는 전체 대역을 고려하여 수신신호를 고속으로 샘플링한다. 이후 신호의 FFT(fast Fourier transform)을 통해 주파수 스펙트럼으로 변환하고 연속적으로 이와 같은 스펙트럼을 쌓아서 2차원 신호를 만든다. 이렇게 만든 2차원 신호를 탐지하고자 하는 채널 대역폭 단위로 자르고 합성곱 신경망에 입력하여 채널이 사용 중인지 비어있는지 판단한다. 판단하고자 하는 분류의 종류가 두 가지이므로 이진 분류 합성곱 신경망을 사용한다. 제안하는 기법의 성능은 컴퓨터 모의실험과 실제 실내환경에서의 실험을 통해 검증하는데 이 결과에 따르면 제안하는 기법은 기존 문턱값 기반 기법보다 2 dB 이상 우수한 성능을 보인다.

인지 무선 통신을 위한 순환 신경망 기반 스펙트럼 센싱 기법

정태윤,정의림,Jung, Tae-Yun,Jeong, Eui-Rim 한국정보통신학회 2020 한국정보통신학회논문지 Vol.24 No.6

본 논문에서는 인지 무선 통신을 위한 새로운 순환 신경망 기반 스펙트럼 센싱 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 주사용자에 대한 정보가 전혀 없는 상황에서 에너지 검출을 통해 신호 존재 유무를 판단한다. 제안 기법은 센싱하고자 하는 전체 대역을 고려하여 수신신호를 고속으로 샘플링 후 이 신호의 FFT (fast Fourier transform)를 통해 주파수 스펙트럼으로 변환한다. 이 스펙트럼 신호는 채널 대역폭 단위로 자른 후 순환 신경망에 입력하여 해당 채널이 사용중인지 비어있는지 판정한다. 제안하는 기법의 성능은 컴퓨터 모의실험을 통해 확인하는데 그 결과에 따르면 기존 문턱값 기반 기법보다 2 [dB] 이상 우수하며 합성곱 신경망 기법과 유사한 성능을 보인다. 또한, 실제 실내환경에서 실험도 수행하는데 이 결과에 따르면 제안하는 기법이 기존 문턱값 기반 방식 및 합성곱 신경망 방식보다 4 [dB] 이상 우수한 성능을 보인다. This paper proposes a new Recurrent neural network (RNN) based spectrum sensing technique for cognitive radio communications. The proposed technique determines the existence of primary user's signal without any prior information of the primary users. The method performs high-speed sampling by considering the whole sensing bandwidth and then converts the signal into frequency spectrum via fast Fourier transform (FFT). This spectrum signal is cut in sensing channel bandwidth and entered into the RNN to determine the channel vacancy. The performance of the proposed technique is verified through computer simulations. According to the results, the proposed one is superior to more than 2 [dB] than the existing threshold-based technique and has similar performance to that of the existing Convolutional neural network (CNN) based method. In addition, experiments are carried out in indoor environments and the results show that the proposed technique performs more than 4 [dB] better than both the conventional threshold-based and the CNN based methods.

UWB 시스템에서 실내 측위를 위한 순환 신경망 기반 거리 추정

정태윤,정의림,Jung, Tae-Yun,Jeong, Eui-Rim 한국정보통신학회 2020 한국정보통신학회논문지 Vol.24 No.4

본 논문에서는 초광대역 (Ultra-wideband, UWB) 시스템에서 실내 위치 측위를 위한 새로운 거리 추정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 딥러닝 기법 중 하나인 순환 신경망 (RNN)을 기반으로 한다. 순환신경망은 시계열 신호를 처리하는데 유용한데 UWB 신호 역시 시계열 데이터로 볼 수 있기 때문에 순환신경망을 사용한다. 구체적으로, UWB 신호가 IEEE 802.15.4a 실내 채널모델을 통과하고 수신된 신호에서 순환신경망 회귀를 통해 송신기와 수신기 사이의 거리를 추정하도록 학습한다. 이렇게 학습된 순환신경망 모델의 성능은 새로운 수신신호를 이용하여 검증하며 기존의 임계값 기반의 거리 추정 기법과도 비교한다. 성능지표로는 제곱근 평균추정에러 (root mean square error, RMSE)를 사용한다. 컴퓨터 모의실험 결과에 따르면 제안하는 거리 추정 기법은 수신신호의 신호 대 잡음비 (signal to noise ratio, SNR) 및 송수신기 사이의 거리와 상관없이 기존 기법보다 항상 월등히 우수한 성능을 보인다. This paper proposes a new distance estimation technique for indoor localization in ultra wideband (UWB) systems. The proposed technique is based on recurrent neural network (RNN), one of the deep learning methods. The RNN is known to be useful to deal with time series data, and since UWB signals can be seen as a time series data, RNN is employed in this paper. Specifically, the transmitted UWB signal passes through IEEE802.15.4a indoor channel model, and from the received signal, the RNN regressor is trained to estimate the distance from the transmitter to the receiver. To verify the performance of the trained RNN regressor, new received UWB signals are used and the conventional threshold based technique is also compared. For the performance measure, root mean square error (RMSE) is assessed. According to the computer simulation results, the proposed distance estimator is always much better than the conventional technique in all signal-to-noise ratios and distances between the transmitter and the receiver.

『韓國漢字字典』 수록자의 유형과 편찬과정에서의 주요 검토사항

정태윤 ( Jung Taeyun ),김우정 ( Kim Woojeong ) 단국대학교 동양학연구원 2024 東洋學 Vol.- No.95

이 글은 단국대학교 동양학연구원에서 발간한 『韓國漢字字典』에 반영된 ‘한국한자’의 개념과 주요 유형을 밝히고, 수록 후보자 검토 과정에서 확인된 다양한 誤讀과 誤字 사례 및 기존에 알려져 왔던 것과는 달리 보아야 할 국음 추정 문제에 이르기까지 자전 편찬과정에서 맞닥뜨린 주요 검토사항을 소개하는 것을 목적으로 한다. 우선 다양한 해석의 여지가 있는 ‘고유한자’와 ‘國字’, 중국 중심의 전파론의 혐의를 지닌 ‘漢字系文字’ 대신 ‘한국한자’라는 용어를 택한 이유를 밝혔다. 다음으로 『韓國漢字字典』에 수록된 3,724자를 유형별로 소개하였는 바, 字形, 字音, 字義 모두 한국 고유의 특징이 있는 한자가 2,010자로 가장 많으며, 韓國異體字 1,433자, 國義字 258자, 國音字 42자 등의 순으로 수록되어 있다. 誤讀의 경우, 원문의 자형이 불분명한 것이 원인이 된 사례 외에도 유사한 자형으로 오독한 사례, 두 글자를 한 글자로 오인한 사례 등이 있었다. 誤字의 경우, 초서로 쓰인 원문을 전사하는 과정에서 실수를 범한 사례가 다수 있었다. 마지막으로 字義만 알려진 ‘侤’와 ‘㽝’, ‘㕦’(화)로 알려진 ‘夻’(대구), ‘意’를 聲部로 하는 형성자로서 인명에 홀로 쓰인 한자의 자음을 추정하여 밝혔다. 한국한자의 존재 양상을 정확하게 파악하고 정리하는 일은 國學은 물론 동아시아 인문고전학을 연구하는데 있어서 반드시 필요한 과제다. 이런 점에서 『한국한자자전』은 체계적이고 종합적인 한자 정보의 부족으로 어려움을 겪어 온 국학 연구에 유용하게 활용될 뿐만 아니라 한국 특유의 언어문화를 입체적으로 이해하는 데에도 보탬이 되리라 여겨진다. This paper is to enunciate the definitions and the main types of ‘Korean Chinese characters’ applied in Hangukhanjajajeon(韓國漢字字典) and to introduce the mainly considered points faced in its compilation process, from the cases of various misreadings and misprints verified in the process examining Chinese characters for covering to the matters of estimating the Korean pronunciations different from those previously known. Firstly, this study discloses the reason for choosing the term ‘Korean Chinese characters(韓國漢字)’ instead of ‘indigenous Chinese characters(固有漢字)’ or ‘Korean-original Chinese characters(國字)’ which have various interpretations, or ‘characters in Chinese character category(漢字系文字)’. Nextly, the 3,724 characters covered in Hangukhanjajajeon are introduced type by type. Among them, the characters with all Korean indigenous forms, pronunciations, and meanings are the most in numbers of 2,010; the Korean variant characters(韓國異體字) 1,433; the characters with Korean indigenous meanings 258; and the characters with Korean indigenous pronunciations 42. In the cases of misreading, beside the cases caused by the unclear character form in text, there are the cases mistaking similar-form character, the cases misreading two Chinese characters as one, and so on. In the cases of misprint, many cases are derived from the process miscopying from cursive script(草書) text. Finally, the pronunciations of ‘侤’ and ‘㽝’ known as having merely characters’ meanings without pronunciations, of ‘夻’(대구: big mouth) incorrectly known as ‘㕦’(화), and of the phono-semantic compound characters(形聲字) with ‘意’ as the phonetic radical(聲部) which are used only in personal names are estimated. Precise understanding and organizing the Korean Chinese characters’ aspects is certainly necessary task to research Korean Studies, as well as East Asian classic humanities. At this point, Hangukhanjajajeon can not only be usefully applied for Korean Studies experiencing difficulty from the lack of systematic and synthetic information of Chinesae characters but also be helpful for understanding the unique Korean linguistic culture stereoscopically.

템플릿과 타원정보를 이용한 얼굴검출

鄭泰允(Tae-Yun Jung),金賢述(Hyun-Sool Kim),姜羽錫(Woo-Seok Kang),朴相?(Sang-Hui Park) 대한전기학회 1999 전기학회논문지A Vol.48 No.11

OFDM 레이다를 위한 CNN 기반 다중 물체 검출 기법

정태윤(Tae-Yun Jung),정의림(Eui-Rim Jeong) 대한전자공학회 2020 대한전자공학회 학술대회 Vol.2020 No.8

UWB 시스템에서 순환 신경망을 이용한 거리 추정

정태윤(Tae-Yun Jung),정의림(Eui-Rim Jeong) 대한전자공학회 2019 대한전자공학회 학술대회 Vol.2019 No.6

한강 최종방류수의 수질 및 물질 방류량의 장기변동 연구

정태윤 ( Tae-yoon Jung ),윤동혁 ( Dong-hyck Yun ),심무준 ( Moo-jun Shim ),이승목 ( Seung-mok Lee ),윤이용 ( Yi-yongyoon ) 한국수처리학회 2018 한국수처리학회지 Vol.26 No.5

The Han River discharges 18×109 tones of freshwater per year into the Yellow Sea, and its variation of water quality influences its estuary. In order to analyze the direct effect of the long-term variations of the water quality and material flux on the ecosystem of the Han River’s estuary, we collected water quality data(e.g., water temperature, dissolved oxygen, COD, nitrogen, phosphorus, suspended solids(SS), and chlorophyll-α) for 23 years(1994~2017). Discharge from the Han River into the Yellow Sea was influenced by rainfall of the watershed of the river based on positive relation between the discharge and amount of rainfall, but the discharge has been seasonally regulated by dams constructed in up- and mid-stream. Phosphate and ammonia concentrations showed a decline while nitrate concentrations consistently increased. COD and SS displayed a decline before the dam construction in 2013 but increased afterwards. On the contrary, DO consistently increased before dam construction in 2013 but decreased afterwards. Change in water quality by river discharge was distinct when river discharge was minimal.This resulted in distinct seasonal change. The flux of COD, chlorophyll-α, ammonia and phosphate decreased, but SS flux increased after 2013 which means that the flux of organic matter and nutrients decreased when the SS flux increased.

인지 무선 시스템에서 순환 신경망을 이용한 스펙트럼 센싱 기법

정태윤(Jung Tae Yun),정의림(Jeong Eui Rim) 한국통신학회 2020 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2020 No.2

Arduino 와 개방형 IoT 플랫폼을 이용한 층간소음 유발 가구 판별 시스템

정태윤(Tae Yun Jung),정의림(Eui-Rim Jeong) 한국통신학회 2019 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2019 No.1